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GRAPES全球三维变分同化业务系统性能
被引量:
28
1
作者
王金成
陆慧娟
+8 位作者
韩威
刘艳
王瑞春
张华
黄静
刘永柱
郝民
李娟
田伟红
《应用气象学报》
CSCD
北大核心
2017年第1期11-24,共14页
近年来,GRAPES全球三维变分同化系统分析性能和稳定性有了长足进步。该文简要介绍了近两年GRAPES全球三维变分同化技术的发展与改进情况,包括同化框架技术、资料同化应用技术与系统稳定性等方面。分析诊断了两年的同化循环试验结果,以...
近年来,GRAPES全球三维变分同化系统分析性能和稳定性有了长足进步。该文简要介绍了近两年GRAPES全球三维变分同化技术的发展与改进情况,包括同化框架技术、资料同化应用技术与系统稳定性等方面。分析诊断了两年的同化循环试验结果,以探空资料作为参考,对ERA-Interim再分析场、NCEP FNL分析场和GRAPES全球三维变分分析场的统计特征进行了比较;以ERA-Interim再分析场作为参考,对NCEP FNL分析场、T639分析场和GRAPES全球三维变分分析场进行比较。结果表明:GRAPES分析场的质量明显优于T639分析场,性能上达到了业务化的要求,但相比NCEP FNL分析场还有一定差距,特别是对流层内湿度分析场的误差还比较大。
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关键词
资料同化
GRAPES
三维变分
全球数值天气预报
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职称材料
基于机器学习的NWP ZTD长短期预测模型
2
作者
白子仪
徐莹
+2 位作者
冯健
于浩
张方照
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期34-44,共11页
对流层延迟是影响全球卫星导航系统(GNSS)定位精度的主要误差源之一,利用数值天气预报(NWP)模型估计天顶对流层延迟(ZTD)是常用的方法之一,但NWP模型预报资料估计的ZTD精度有限;NWP模型再分析资料估计的ZTD不能用于GNSS实时定位,且目前...
对流层延迟是影响全球卫星导航系统(GNSS)定位精度的主要误差源之一,利用数值天气预报(NWP)模型估计天顶对流层延迟(ZTD)是常用的方法之一,但NWP模型预报资料估计的ZTD精度有限;NWP模型再分析资料估计的ZTD不能用于GNSS实时定位,且目前大多数文献未能对ZTD长短期预测分别进行研究。因此,利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的第五代全球气候再分析资料数据集(ERA5)和国际GNSS服务组织(IGS)的高精度ZTD数据,研究基于反向传播(BP)神经网络、支持向量机和长短期记忆网络3种机器学习算法构建以年为时间窗口的ZTD长期预测模型和以24h为时间窗口的ZTD短期预测模型的可行性。实验结果表明:构建的ZTD长期预测模型和短期预测模型可以有效提高预测ZTD的精度。
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关键词
全球卫星导航系统(GNSS)
天顶对流层延迟(ZTD)
数值天气预报(NWP)
机器学习算法
预测模型
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职称材料
集合降维变分同化中的初始扰动和局地化
被引量:
2
3
作者
希爽
《气象科技》
2022年第5期670-676,共7页
集合降维变分同化方法ERDVar不需要求解切线性模式和伴随模式,不仅能减少同化计算量,而且能够提供“流依赖”的背景误差协方差矩阵。本文提出用NMC初始扰动生成方法和分区同化方案,来解决初始扰动样本生成问题和全球同化局地化问题,最...
集合降维变分同化方法ERDVar不需要求解切线性模式和伴随模式,不仅能减少同化计算量,而且能够提供“流依赖”的背景误差协方差矩阵。本文提出用NMC初始扰动生成方法和分区同化方案,来解决初始扰动样本生成问题和全球同化局地化问题,最终实现将ERDVar应用到全球中期数值预报模式T106L19。试验结果表明:(1)使用ERDVar方法能够有效提取真实增量信息,提高全球同化精度。(2)用NMC方法产生的扰动样本反映预报误差结构特征,在预报过程中不容易衰减,同化后至少使预报误差降低10%。(3)与全球ERDVar同化试验相比,分区ERDVar同化试验各变量平均的均方根误差降低14%,计算代价进一步降低。分区ERDVar方法和NMC样本的联合应用使同化改进效果更稳定。
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关键词
集合降维变分同化方法
初始扰动
局地化
全球中期数值预报模式T106L19
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职称材料
题名
GRAPES全球三维变分同化业务系统性能
被引量:
28
1
作者
王金成
陆慧娟
韩威
刘艳
王瑞春
张华
黄静
刘永柱
郝民
李娟
田伟红
机构
中国气象局数值预报中心
出处
《应用气象学报》
CSCD
北大核心
2017年第1期11-24,共14页
基金
中国气象局数值预报GRAPES发展专项(GRAPES-FZZX-2016)
公益性行业(气象)科研专项(GYHY201206007
GYHY2015-06003)
文摘
近年来,GRAPES全球三维变分同化系统分析性能和稳定性有了长足进步。该文简要介绍了近两年GRAPES全球三维变分同化技术的发展与改进情况,包括同化框架技术、资料同化应用技术与系统稳定性等方面。分析诊断了两年的同化循环试验结果,以探空资料作为参考,对ERA-Interim再分析场、NCEP FNL分析场和GRAPES全球三维变分分析场的统计特征进行了比较;以ERA-Interim再分析场作为参考,对NCEP FNL分析场、T639分析场和GRAPES全球三维变分分析场进行比较。结果表明:GRAPES分析场的质量明显优于T639分析场,性能上达到了业务化的要求,但相比NCEP FNL分析场还有一定差距,特别是对流层内湿度分析场的误差还比较大。
关键词
资料同化
GRAPES
三维变分
全球数值天气预报
Keywords
data
assimilation
GRAPES
three-dimensional
variation
data
assimilation
system
global
numerical
weather
prediction model
分类号
P456.7 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于机器学习的NWP ZTD长短期预测模型
2
作者
白子仪
徐莹
冯健
于浩
张方照
机构
山东科技大学测绘与空间信息学院
新疆维吾尔自治区地质局煤田地质中心
中国电子科技集团公司第三十六研究所
出处
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期34-44,共11页
基金
国家自然科学基金项目(42174035)。
文摘
对流层延迟是影响全球卫星导航系统(GNSS)定位精度的主要误差源之一,利用数值天气预报(NWP)模型估计天顶对流层延迟(ZTD)是常用的方法之一,但NWP模型预报资料估计的ZTD精度有限;NWP模型再分析资料估计的ZTD不能用于GNSS实时定位,且目前大多数文献未能对ZTD长短期预测分别进行研究。因此,利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的第五代全球气候再分析资料数据集(ERA5)和国际GNSS服务组织(IGS)的高精度ZTD数据,研究基于反向传播(BP)神经网络、支持向量机和长短期记忆网络3种机器学习算法构建以年为时间窗口的ZTD长期预测模型和以24h为时间窗口的ZTD短期预测模型的可行性。实验结果表明:构建的ZTD长期预测模型和短期预测模型可以有效提高预测ZTD的精度。
关键词
全球卫星导航系统(GNSS)
天顶对流层延迟(ZTD)
数值天气预报(NWP)
机器学习算法
预测模型
Keywords
global
navigation
satellite
system(GNSS)
zenith
tropospheric
delay(ZTD)
numerical
weather
prediction
(NWP)
machine
learning
algorithm
prediction model
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
集合降维变分同化中的初始扰动和局地化
被引量:
2
3
作者
希爽
机构
中国气象局地球系统数值预报中心
国家卫星气象中心
出处
《气象科技》
2022年第5期670-676,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41905031)
国家重点研发计划项目(2017YFC1501603)共同资助。
文摘
集合降维变分同化方法ERDVar不需要求解切线性模式和伴随模式,不仅能减少同化计算量,而且能够提供“流依赖”的背景误差协方差矩阵。本文提出用NMC初始扰动生成方法和分区同化方案,来解决初始扰动样本生成问题和全球同化局地化问题,最终实现将ERDVar应用到全球中期数值预报模式T106L19。试验结果表明:(1)使用ERDVar方法能够有效提取真实增量信息,提高全球同化精度。(2)用NMC方法产生的扰动样本反映预报误差结构特征,在预报过程中不容易衰减,同化后至少使预报误差降低10%。(3)与全球ERDVar同化试验相比,分区ERDVar同化试验各变量平均的均方根误差降低14%,计算代价进一步降低。分区ERDVar方法和NMC样本的联合应用使同化改进效果更稳定。
关键词
集合降维变分同化方法
初始扰动
局地化
全球中期数值预报模式T106L19
Keywords
Ensemble-based
Reduced
Dimension
Variational
assimilation
method
initial
perturbation
localization
global
Medium-Range
numerical
weather
prediction model
T106L19
分类号
P456.7 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GRAPES全球三维变分同化业务系统性能
王金成
陆慧娟
韩威
刘艳
王瑞春
张华
黄静
刘永柱
郝民
李娟
田伟红
《应用气象学报》
CSCD
北大核心
2017
28
下载PDF
职称材料
2
基于机器学习的NWP ZTD长短期预测模型
白子仪
徐莹
冯健
于浩
张方照
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
3
集合降维变分同化中的初始扰动和局地化
希爽
《气象科技》
2022
2
下载PDF
职称材料
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