【摘 要】
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为进一步提高陕西省精细化网格降水预报能力,利用EC细网格(下简称EC)、Grapes_Me-s03 km(下简称Grapes)和SCMOC(中国气象局下发指导产品)降水预报产品,采用卡尔曼滤波、频率匹配和融合方法,研发了一套降水预报新产品.结果 表明:频率匹配可明显提高各降水预报产品晴雨预报质量,但对强降水预报改善效果不稳定,融合方法可解决该问题;较订正前的EC、Grapes和SCMOC降水预报产品,新产品24 h晴雨预报准确率分别提高了15.06％、8.68％和1.50％,强降水预报TS评分分别提高了4
【机 构】
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陕西省气象台,西安 710014;陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室,西安 710016;陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室,西安 710016;陕西省人工影响天气中心,西
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为进一步提高陕西省精细化网格降水预报能力,利用EC细网格(下简称EC)、Grapes_Me-s03 km(下简称Grapes)和SCMOC(中国气象局下发指导产品)降水预报产品,采用卡尔曼滤波、频率匹配和融合方法,研发了一套降水预报新产品.结果 表明:频率匹配可明显提高各降水预报产品晴雨预报质量,但对强降水预报改善效果不稳定,融合方法可解决该问题;较订正前的EC、Grapes和SCMOC降水预报产品,新产品24 h晴雨预报准确率分别提高了15.06％、8.68％和1.50％,强降水预报TS评分分别提高了42.61％、76.00％和1.27％,强降水预报TS评分的提高是以增加空报率为代价的;新产品3h晴雨预报准确率较订正前EC、Grapes、SCMOC分别提高了10.28％、4.07％和0.54％,强降水预报TS评分较订正前EC、SCMOC分别提高了54.44％和9.65％,与Grapes基本持平,强降水预报BIAS偏差幅度较订正前EC、SCMOC分别降低了56.65％和51.88％;新产品1h晴雨预报准确率较Grapes和SCMOC分别提高了2.29％和2.10％,强降水预报TS评分和强降水预报BIAS偏差幅度与Grapes和SCMOC持平.
其他文献
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为了解四川丘陵区中小型水库浮游植物群落结构周年变化,掌握其演替规律并预测其发展方向,于2016年-2017年分季节对该地区10个典型水库进行了周年研究.结果 显示:共检出浮游植物9门104属188种,其中优势种4门16属16种,以湖泊假鱼腥藻(Pseudanabaena linmnetica)优势度指数为最高;蓝藻密度在各季节、各水库中均占据优势,尤其是夏季.优势种生态位宽度和生态位重叠度在存在明显的季节差异性,并受到水温、营养条件等环境因子的显著影响;优势种可分为3个类别,竞争力相对较强的7个种中有5种
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2021年2月18日,联合国环境署发布《与自然和谐共处:应对气候、生物多样性和污染危机的科学蓝图》.报告指出:气候变化、生物多样性下降和环境污染已经成为全球三大环境紧急情况;人与自然关系面临着社会经济发展压力加剧环境风险、遏制环境恶化的全球承诺尚未兑现、环境风险威胁可持续发展目标等多重挑战;全球亟需开展以联合国可持续发展目标为框架的系统变革,加快应对全球环境危机的重点行动,改革资源环境和经济系统,提高粮食、能源和水系统的环境友好性与可持续性,加强对人体健康与生态环境健康的协同保护,进而推动人与自然的和谐共
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