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题名热带气旋降水模拟研究进展及展望
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作者
苏鹏
徐伟
陶凯
翟广然
廖新利
孟晨娜
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机构
北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室
北京师范大学地表过程与水土风沙灾害风险防控全国重点实验室
北京师范大学地理科学学部
应急管理部-教育部减灾与应急管理研究院
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出处
《水利水电技术(中英文)》
北大核心
2025年第5期123-133,共11页
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基金
国家自然科学联合基金“基于天空地一体化多源多模态遥感数据的城市风险精细监测与评估技术研究”(U22B2011)
国家重点研发计划“台风、洪涝巨灾链主要承灾体保险技术研究与应用示范”(2023YFC3008505)
教育部-国家外国专家局高等学校学科创新引智计划“北京师范大学综合灾害风险管理创新引智基地”(BP0820003)。
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文摘
【目的】热带气旋降水模拟评估是热带气旋预警和风险评估的基础。针对热带气旋降水模拟方法差异不清等问题,【方法】通过文献分析,从热带气旋数值天气预报模型、统计模型、物理模型和机器学习模型角度,系统综述了四类模型的特点、进展、适用性以及代表模型,并进行对比分析,最后对四类模型的发展做出建议与展望。【结果】结果表明:数值天气预报模型模拟信度较高,适用于热带气旋降水的预报工作;统计模型能够构建大量仿真热带气旋,适用于热带气旋降水重现期的估计;物理模型能在简化计算的基础上,较好地解释热带气旋降水物理机制;机器学习模型灵活性强,能和其他模型组合使用,具有较高的发展潜力。【结论】未来除进一步完善相关模型外,还需加强降水与次生灾害之间的协同以及新技术在降水模拟上的应用,实现热带气旋降水的快速与精准预估,更好地为区域热带气旋预警和风险防范提供支撑。
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关键词
热带气旋
降水模型
数值天气预报模型
统计模型
物理模型
机器学习
风险评估
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Keywords
tropical cyclone
precipitation model
numerical weather prediction model
statistical model
physical model
machine learning
risk assessment
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分类号
K930
[历史地理—人文地理学]
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题名中尺度COAMPS模型在风资源评估中的应用研究
被引量：1
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作者
胡超
付文军
刘璟
曾杰
刘凯
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机构
长江勘测规划设计研究院新能源设计咨询公司
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出处
《人民长江》
北大核心
2015年第7期88-91,共4页
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文摘
在对风电场风能资源进行评估时,主要依据测风数据及气象站数据,但由于测风数据往往缺测或不合理,而距离最近的气象站所提供的气象数据与同期的测风数据的相关性一般较差。鉴于此,引入中尺度数值天气预测模型COAMPS对湖南T风电场工程区域内风资源进行评估分析,并首次将中尺度数据应用于测风塔缺测和不合理数据的插补中。结果表明,中尺度插补订正后的数据与实测数据的月平均值误差为4.87%,标准偏差误差为9.8%,该模型能够较准确地反映风电场风能资源的实际情况。
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关键词
中尺度模型
COAMPS
风资源评估
数值天气预测模型
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Keywords
mesoscale model
COPMAS
wind power resources assessment
numerical weather forecast model
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分类号
P425
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名一种最新的经验投影函数GMF分析
被引量：10
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作者
姜卫平
李昭
邱蕾
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机构
武汉大学卫星导航定位技术研究中心
武汉大学测绘学院
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出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2009年第5期85-88,93,共5页
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文摘
介绍一种可以在全球范围使用的投影函数GMF,由GMF计算得到的对流层延迟分别与分段线性估计的延迟及NMF模型的数值分析结果比较表明,GMF是一种精度更高且易于软件实现的经验投影函数,具有很好的实用价值。
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关键词
全球投影函数
数值天气模型
分段线性估计
Niell投影函数
维也纳投影函数
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Keywords
GMF （ Global Mapping Function）
NWM （ Numerical Weather Model）
piecewise linear estimation
NMF（ Niell Mapping Function）
VMF（ Vienna Mapping Function）
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分类号
P203
[天文地球—测绘科学与技术]
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