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1)  forecast factor of precipitation field
降水(场)预报因子
2)  forecast precipitation
预报降水
1.
In this paper,at first,based on introduction to methods of debris flow forecast,different requirements of forecast precipitation in debris flow forecast with different spatial and temporal scales were analyzed.
预报降水处理是泥石流区域预报的一个重要环节。
3)  precipitation forecast
降水预报
1.
River catchment precipitation forecast system with Matlab and VB;
基于Matlab与VB混合编程的流域降水预报系统
2.
Utilizing the real-time water vapor data obtained from GPS water vapor monitoring net in the trial zone and adopting the development of the module and system integration way, the GPS precipitation forecast system for river catchment has been developed.
利用试验区建立的GPS水汽监测网获得的近乎实时的水汽数据,采用模块开发和系统集成方式,研制了流域GPS降水预报系统。
3.
In order to improve objective precipitation forecasting level,non-parameter estimate technology is used in research in application and interpretation of numerical prediction products.
利用2003—2005年4—9月国家气象中心T213的数值预报产品,通过动力诊断,从大量数值预报因子中提取不同层次、不同时效与降水关系较好的多个因子,使用K最邻近域(KNN)方法,制作不同代表站点的晴雨预报和大于或等于10 mm的降水预报试验。
4)  precipitation [英][prɪ,sɪpɪ'teɪʃn]  [美][prɪ'sɪpə'teʃən]
降水预报
1.
Based on 48h numerical forecast productions of Japan Fine Grid Precipitation Model and T213 Model on May & June in 2002-2005 and so on the basis of numerical data products.
本文以2002- 2005年5- 6月(共217天)中国气象局的T213模式和日本细网格降水模式48小时预报场等数值预报产品资料为基础,针对模糊神经网络方法本身并不提供如何去选择合适的预报因子的问题,提出了利用粗糙集的属性约简法和条件数计算分析方法对预报因子进行筛选并建立模糊神经网络降水预报模型,进行了广西西南部2006年前汛期(5- 6月)逐日平均降水预报建模研究。
5)  Forecasting Factor
预报因子
1.
Firstly,screen for the forecasting factors by adopting stepwise regression analysis;and then,establish predictive equation by use of the forecasting factors with better effects.
利用开封1981-2000年3-5月的大风资料,依据冷空气路径,将大风分为东北型、西北型;选出预报因子,用逐步回归方法,对因子进行筛选,选出效果较好的预报因子建立方程。
6)  predictor [英][prɪ'dɪktə(r)]  [美][prɪ'dɪktɚ]
预报因子
1.
At first,based on the weather characteristics of Meiyu period,in terms of the statistical and dynamic method,the predictors are searched in data of HLAFS(High resolution Limited Area Forecast System).
将人工神经网络方法试用于南京夏季短期降水分级预报,根据南京夏季梅雨期的天气特点,用统计和动力学方法从HLAFS(高分辨率有限区域预报系统)预报产品中寻找预报因子,然后用2种方法选取输入因子分别对人工神经网络进行训练,并利用抽取的5天雨量实况作降水分级预报检验。
2.
Based on the historical material of T106 model and observed data of stations, we obtain the predictor after handling the data, and build the MOS prediction equations about the temperature, wind, cloud and precipitation of 80 stations in Gansu Province.
运用T106数值模式的历史资料及气象站点的观测资料,经过处理后形成预报因子,采用MOS方法建立甘肃省80个站的极端温度、风、云量、有无降水等常规天气要素的预报方程。
3.
The feature parameters of solar active region are selected as predictor.
选择太阳活动区的特征参量作为预报因子,如果活动区未来48小时发生大于等于M级耀斑标识为正例样本,未发生耀斑为反例样本,由这些样本组成训练集代入SVM训练算法构造了耀斑预报模型。
补充资料:短期天气预报(见天气预报和天气图预报)


短期天气预报(见天气预报和天气图预报)


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参考词条