简介:基于中国、美国、欧洲和日本的4种气候模式对1983—2010年东北地区降水的回报试验结果,利用2011—2014年东北地区业务应用的结果和国家气象信息中心提供的东北地区172个气象站的观测资料,采用距平相关系数(ACC)、趋势异常综合评分(Ps)和距平符号一致率(Pc)3种定量方法对比评估了4种模式对东北地区月降水的预测性能。结果表明:EC模式和CFSv2模式与BCC模式和TCC模式相比,EC模式和CFSv2模式对东北地区月降水的总体预测效果较好,具有一定的预测技巧。从空间上来看,CFSv2模式各月Pc的分布存在较明显的差异,模式仍有较大的改进空间。CFSv2模式对东北地区初夏典型旱涝年具有一定的预测能力,对典型涝年的预测效果优于典型旱年。
简介:为了分析国家气候中心(NCC)月气候预测产品对陕西各气候区域和不同月份的预测能力,充分发挥其指导作用,利用现行评分方法和同号率统计方法,对2000--2010年NCC月气候预测产品对陕西月降水和气温预测情况进行分析,结果表明:月降水及其异常级评分多年平均值分别为57.9和63.4,同号率56.3%和57.7%。3月、5月、7—9月、11月和汉中、安康、商洛的评分及同号率较高。月气温及其异常级评分多年平均值分别为74.3和76.4,同号率70.8%和72.0%。3月、6—7月、11月和榆林、延安的评分和同号率较高。异常级预测的漏报率较高。
简介:摘要:随着社会的进步与发展,交通强国战略的提出,使得交通在生活中占据重要地位。为了解决各类交通问题,在交通网络日益复杂的情况下,交通流预测成为智能交通系统的热门领域,因为准确的交通流预测,有利于提高交通运行效率。本文从社会交通流量增加的大背景出发,阐述当前较为常用的交通流预测模型,分析得出使用综合模型进行交通流预测是效果较好的方式,要想得到可靠的交通流数据就要提高预测的精度和准确度。