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基于ConvLSTM的西北太平洋海表温度中短期预报被引量：1: 2024年; 尽管海表温度(Sea Surface Temperature,SST)短期变化较小,但这种变化对海洋涡旋、海洋锋以及热带气旋的发生发展仍有着重要的影响,因此短期SST预报意义重大,且对预报精度的要求较高。本文基于ConvLSTM的深度学习模型,利用SST和温度平流双预报因子对西北太平洋划定区域内SST进行7 d的连续预报,将其结果与仅使用SST预报因子ConvLSTM以及混合坐标海洋模型(HYbrid Coordinate Ocean Model,HYCOM)的预报结果分别进行了对比。结果表明,在7 d的预报时效内,温度平流预报因子的加入可使得ConvLSTM模型预报技巧大幅提升,明显优于HYCOM模式。此外,本文将预报时效进一步延长至30 d,对模型在不同季节的预报能力进行了分析,发现ConvLSTM模型在春、秋季(夏、冬季)的预报效果相对较好(差)。; 胡楠孙源张永垂钟中

基于ConvLSTM的海表温度中短期预报方法: 本发明公开了基于ConvLSTM的海表温度中短期预报方法，包括：利用海表温度、经向流和纬向流构造温度平流项；基于海表温度数据和温度平流项构建数据集；构建ConvLSTM模型，并利用ConvLSTM模型对预处理后的数据集进...; 胡楠孙源吕硕冯智皓钟玮何宏让姚瑶

基于深度学习的F10.7辐射通量中短期预报研究: F10.7指数作为太阳活动的关键指标之一,在空间天气研究中具有重要意义。其代表的太阳辐射通量提供了对太阳活动水平的直接评估,可以为我们提供了研究太阳活动周期性变化、探索太阳活动与地球环境之间相互作用的关键数据,对理解地球...; 郝宇航

一种基于EMD和BP神经网络的太阳10.7厘米射电流量中短期预报方法: 本发明属于空间天气预测技术领域，具体为一种基于EMD和BP神经网络的太阳10.7厘米射电流量中短期预报方法，包括：获取F10.7日观测值数据并进行预处理；对预处理后的F10.7日观测值数据进行归一化处理；对处理后的数据通...; 罗俊琦朱留存陈明友刘道鹏刘泽琪张振宇

基于统计降尺度的中国高温和热浪中短期预报: 2023年; 基于中国51个气象站2011—2015年5年日最高温度数据,以NOAA的第二代全球集合预报系统提供的1~8d天气预报日最高温度数据以等距累积分布函数匹配(EDCDFm)法进行降尺度后作为预报值,统计分析这5年的高温和热浪情况,将气象站点实测值和预报值进行比较,对站点年高温日次数和年热浪发生频率的预报进行适用性评价。结果表明,通过对年高温日次数和年热浪频率的拟合,相关系数R2分别超过了0.8和0.7;但有些站点由于所处的地理环境,没有高温和热浪的情况;EDCDFm方法能很好地提高数值预报系统的精度,1~8d天气预报的修正值对站点高温热浪事件预报具有较好的适用性,并且1d预报的效果最好。; 徐文浩吴立峰; 关键词：高温热浪统计降尺度中短期预报数值天气预报

基于GPU和数据同化的深水湖库水温与溶解氧中短期预报被引量：2: 2023年; 深水水库通常存在季节性温度分层,由温度分层引起溶解氧等水质指标的分层还会诱发库区水环境水生态问题。当前在中短期时间尺度上对水库水温和溶解氧进行预报的研究相对较少,提高数学模型的模拟效率与精度对提升中短期预报效果至关重要。本文采用集合卡尔曼滤波算法作为同化方法,基于CE-QUAL-W2模型建立水库水动力水质数学模型,基于OpenACC的GPU并行方法提升模型计算效率,构建大黑汀水库水温与溶解氧的数据同化系统,在中短期时间尺度上开展水库水温与溶解氧高精度、高效率预报。预报结果符合水库水温与溶解氧的中短期变化规律,能够为大黑汀水库的供水与生态安全提供技术支撑。; 孙博闻宗庆志杨晰淯张袁宁高学平; 关键词：数据同化中短期预报溶解氧

基于机器学习的高能电子通量中短期预报研究: 地球同步轨道(Geosynchronous Orbit,GEO)位于距离地球表面约3.6万公里的外辐射带区域,这里运行着大约400颗通信、气象以及导航卫星,而高能电子是外辐射带中地球同步轨道区域的主要成分,其通量的快速增...; 彭光帅; 关键词：中短期预测

基于GPU与数据同化的深水水库温-氧中短期预报研究: 深水水库通常存在季节性温度分层,水温变化不仅影响水体的运动规律,也影响着水生生物的新陈代谢,由温度分层引起溶解氧等水质指标的分层还会诱发库区水环境水生态问题,威胁供水安全及下游生态系统健康。当前对水库水温和溶解氧的研究大...; 杨晰淯; 关键词：数据同化集合卡尔曼滤波溶解氧中短期预报

基于数据同化的深水湖库水温中短期预报被引量：3: 2022年; 深水湖库的水温分布与演化影响着水体运动、生化反应和水生生物的新陈代谢过程,在中短期时间尺度上预报水温变化对湖库水质管理与生态环境安全十分必要。本文基于集合卡尔曼滤波算法与CE-QUAL-W2模型,构建可综合考虑模型参数、边界条件以及观测数据不确定性的湖库水温数据同化系统,利用水库调度数据与气象数据作为预报条件,将该系统应用于大黑汀水库进行1~10 d的中短期水温预报。结果表明:当集合数为100、模拟误差和观测误差分别为10%和1%时,同化系统能够兼顾较高的计算效率与模拟精度。同时校正模型参数和状态变量,能够使数据同化系统在不同水深处的水温模拟精度较无数据同化模拟结果提升41.2%~68.8%。随着预报期由1 d延长至10 d,各水深的预报误差由0.22~0.35℃增大至0.77~1.09℃。无论水库处于分层期或混合期,数据同化系统均能够在预报期内的气象条件及水库调度等内外部因素驱动下维持较高的准确性,高精度的水温中短期预报方法可以为湖库供水与生态安全提供理论与技术支撑。; 孙博闻杨晰淯暴柱刘晓波刘畅高学平; 关键词：中短期预报数据同化集合卡尔曼滤波

一种基于EMD和BP神经网络的太阳10.7厘米射电流量中短期预报方法: 本发明属于空间天气预测技术领域，具体为一种基于EMD和BP神经网络的太阳10.7厘米射电流量中短期预报方法，包括：获取F10.7日观测值数据并进行预处理；对预处理后的F10.7日观测值数据进行归一化处理；对处理后的数据通...; 罗俊琦朱留存陈明友刘道鹏刘泽琪张振宇; 文献传递

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