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基于多模式集合的动力降尺度模拟
2年前 |
admin
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基于区域气候模式的动力降尺度方法,是获取未来高分辨率天气气候信息的重要途径。然而,在传统的动力降尺度模拟过程中,全球模式的误差会传递到区域模式中,从而降低降尺度模拟的可信度。因此,在动力降尺度模拟之前气候分类方法,对全球模式系统误差进行订正,已逐渐成为国际上一个热点研究领域。 最近气候分类方法,中国科学院大气物理研究所的徐忠峰等与香港中文大学、得克萨斯大学奥斯汀分校和南京大学的学者合作,发展了一个基于多模式集合的误差订正方法。该订正方法在综合以往GCM误差订正方法优势的基础上...
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(论文摘要)普通雨量器降水量观测误差的分析
2年前 |
admin
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《普通雨量器降水量观测误差的分析》由会员分享,可在线阅读,更多相关《普通雨量器降水量观测误差的分析(9页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。 1、普通雨量器降水量观测误差的 分析普通雨量器降水量观测误差的分析作者:单位: 邮编:)作者:许晓红 张敬东 张德同 【论文关键词】普通雨量器 降水量 观测误差 分析 【论文摘要 】 本文分析了普通雨量器降水量观测过程中引起降水量误差的原因,并依据SL2190降水量观测规范的有关规定对 普通雨量器降水量观测误差的控制做了明确的要求, 对基层...
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普通雨量器降水量观测误差分析(论文摘要)
2年前 |
admin
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谷普软件下载作者:**红【论文关键词】普通雨量器降水量观测误差分析【论文摘要本文分析了普通雨量器降水量观测过程中引起降水量误差的原因,并依据sl21—90《降水量观测规范》的有关规定对普通雨量器降水量观测误差的控制做了明确的要求,对基层测站的实际工作具有指导性作用。1、导言普通雨量器是使用时间最长,而且设置最广泛的降水量观测仪器,它采取了把自然降水量通过已知一定面积的承水口收集后导入储水瓶,然后再将收集到的降水量用专用量杯量取的方法测取,所以它构造简单,使用方便,是基层测站常...
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降水量观测误差的原因及解决办法
2年前 |
admin
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摘要:本文就标准雨量器在降水量观测过程中引起降水量误差的原因进行了分析,并依据SL21—2006《降水量观测规范》和《水文测验手册》的有关规定,明确要求了对标准雨量器降水量观测误差的控制方法,对观测人员的实际工作具有指导性作用。 关键词:标准雨量器;降水量;观测误差;来源及控制 Abstract: This article analyzed on the standard gauge in precipitation observation in the process of...
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测量误差观测值-真值(理论值)的观测条件及特性
2年前 |
admin
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测量误差=观测值-真值(理论值)测量误差主要由测量仪器、测量人员、测量环境造成。其可以分为系统误差和偶然误差两大类。粗差是错误,不是误差。一、系统误差在相同的观测条件下一测回方向观测中误差,误差保持同一数值、同一符号,或者遵循一定的变化规律的误差,称为系统误差。比如:水准尺端部磨损;水准尺倾斜;水准尺弯曲;水准尺的沉降;目标倾斜……特性:累计!!!!!二、偶然误差在相同的观测条件下,对某对象作一系列观测,观测误差的大小和符号表面上没有规律,这种误差称为偶然误差。若观测数据只含...
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基于气象因子修正的风电场短期风速预测(mf-svm)
2年前 |
admin
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基于气象因子修正的风电场短期风速预测摘要:为了提高风电场短期风速预测的精度,提出了基于当地气象因子和支持向量机(mf-svm)的模型。以风场所在地的气象台所测物理因子为输入,用bp神经网络预测出未来3天的平均风速,作为风场短期风速预测的修正参考值;基于风场单台风机的历史风速,用支持向量机(svm)方法预测出未来4小时风速值,并加以修正,实例证明模型具有较强的预测能力。此外,对模型所产生的误差来源也进行了分析。predictingshort-termwindspeed,mode...
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-ARMA短期风速预测模型
2年前 |
admin
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(1.华北电力大学,河北保定071003;2.华能上安电厂,河北石家庄531)采用经验模式分解(EMD)和时间序列相结合的方法进行风电场的短期风速预测。针对风速序列的非平稳性和时序性,利用EMD分析非线性、非平稳信号的特点和自回归滑动平均(ARMA)时间序列的建模方法,建立风电场短期风速预测的EMD-ARMA模型。该模型通过EMD方法将原始风速序列进行分运用ARMA时间序列的方法对各分量分别进行预测。通过对我国某风电场的实际风速序列进行分析预介绍方法的实现过程,证明该方法的有...
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风电场:风电场风速预测时间序列(图)风速短期预测
2年前 |
admin
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1风电场风速预测的 RBF 神经网络模型 谭志忠, 刘德有, 王丰 (河海大学 水利水电工程学院) 摘 要: 本文介绍国内外关于风电场风速预测的主要方法, 建立了基于 RBF 神经网络的风电场风速预测模型及其求解方法, 将其用于实例风速的提前 1h 预测, 结果精度满足工程实际要求, 并明显优于 BP 神经网络预测方法。 同时, 提出了风速时间序列重构方法, 并以此进行了实例风速的提前 24h 预测, 结果精度达到与提前 1h预测精度相近, 即该重构方法是风电场风速中长期预...
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