简介:2015年大气探测与科学试验中心围绕核心任务和优势重点研究方向,基于野外观测试验,将理论和实际应用相结合,在雷达观测技术和雷电活动等方面开展了大量卓有成效的研究工作,取得了丰硕的成果。2015年新申请批准项目8项,包括国家自然科学基金重点项目1项、留学人员科技活动择优资助项目1项、气象行业专项课题1项、中国气象局气象关键集成项目1项、贵州省人工影响天气办公室合作项目1项以及气科院基本科研业务费面上项目3项等;中心的科研成果“雷电临近预警系统的研发和应用”获得2015年气象科学技术进步二等奖;2015年共发表期刊论文34篇,其中SCI(E)收录论文14篇;申请国内发明专利3项、国际发明专利1项、实用新型专利2项;获得软件著作权授权1项;授权专利2项,其中国家发明专利1项、实用新型专利1项。具体成果主要体现在以下几个方面。
简介:支持向量机(SVM)方法是基于统计学理论的一种新的机器学习方法,对解决小样本条件下的非线性问题非常有效。利用2004~2007年南京站的逐日常规观测资料以及同期南京市环境质量监测点的逐日污染物浓度资料,使用SVM分类和回归方法分别建立了南京地区霾日分类预报模型和有霾日14时(北京时间,下同)能见度预报模型。预报试验结果表明:南京地区霾日的SVM分类预报结果,Ts(Threatscores)评分均在0.4以上;而有霾日14时能见度的SVM回归预报结果,按能见度误差范围为±3km算,准确率均达到了86%以上;加入当天08时新资料的订正预报模型,其预报结果优于起始预报模型。二者的预报结果较为满意,可以给实际业务预测提供参考。
简介:选用1961—2015年东北地区26个气象站月平均气温资料、国家气候中心74项环流特征量指数、NCEP/NCAR再分析资料和1986—2015年辽宁省水稻单产资料,分析了辽宁省水稻产量的时间变化特征,基于大气环流对长期天气过程影响的滞后性,考虑预报因子的显著、稳定性和独立性,应用多元线性回归方法建立水稻年景的预报模型。结果表明:(1)辽宁省水稻实际产量、趋势产量、气象产量均呈增加趋势,发生气候突变时间分别为1992、1997和1994年,实际产量与气象产量的关系较密切;(2)水稻年景预报模型经F检验,具有统计学意义,预报基本正确率为81.9%,用该模型预测2014、2015年水稻年景,均接近实际值。
简介:1.1重大农业气象灾害立体监测与动态评估技术通过对西南玉米和水稻干旱、南方双季稻低温、黄淮海小麦干热风不同灾害的立体监测与动态评估技术的研究,提出上述不同农业气象灾害的致灾气象指标和灾害分级指标体系,研发了可在气象业务中应用的基于地面观测、卫星遥感和作物模式相结合的不同灾害的立体监测技术和动态评估的技术方法。该项目所研究解决的农业气象灾害监测与评估中的关键技术是针对我国农业生产模式和灾害对象,具有明显的地域性和现实性等特点,同时也是针对气象和农业部门的业务需求和决策服务的需求而展开的,因此本项目的实施,可以比较显著地提高我国农业气象灾害的监测和评估能力。(赵艳霞)