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上海地区强对流天气短时预报系统 被引量:33
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作者 杜秉玉 官莉 +1 位作者 姚祖庆 袁招洪 《南京气象学院学报》 CSCD 2000年第2期242-250,共9页
以强对流天气的发生、发展规律为依据 ,从中尺度数值预报模式输出结果、Doppler天气雷达、静止气象卫星、MICAPS系统和自动雨量站网等获取大气运动的各种尺度动力条件、水汽条件、大气稳定度和触发机制、各种天气实况等动态变化资料 ,... 以强对流天气的发生、发展规律为依据 ,从中尺度数值预报模式输出结果、Doppler天气雷达、静止气象卫星、MICAPS系统和自动雨量站网等获取大气运动的各种尺度动力条件、水汽条件、大气稳定度和触发机制、各种天气实况等动态变化资料 ,结合预报员经验 ,建立了“上海地区强对流天气短时预报系统”(以下简称“预报系统”)。预报系统产品包括强对流天气的形势分析、0~ 1 2 h展望预报、0~ 3h滚动预报及警报。预报系统还设计了有自动增长功能的强对流天气库。 展开更多
关键词 强对流 短时预报系统 概率预报 上海地区
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B08FDP雷暴天气短时预报系统对比分析 被引量:2
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作者 焦热光 《气象》 CSCD 北大核心 2008年第S1期259-262,331,共5页
对北京奥运会期间B08FDP来自几个国家的雷暴天气短时预报系统在预报中的使用情况进行了总结,对比分析了各家的特色,为我国自己的雷暴天气短时预报系统的研制和改进提供参考。
关键词 雷暴 短时预报系统 B08FDP
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短临交互预报系统在奥运会气象服务中的应用
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作者 李青春 苏德斌 +1 位作者 刘锦丽 段树 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2010年第5期560-570,共11页
2008年北京奥运会、残奥会期间,北京市气象局在各气象服务现场安装了先进的短时临近交互预报系统VIPS(Very-short-range Interactive Prediction System)。该系统的应用为增强现场气象保障能力发挥了重要作用。以2008年残奥会开幕式预... 2008年北京奥运会、残奥会期间,北京市气象局在各气象服务现场安装了先进的短时临近交互预报系统VIPS(Very-short-range Interactive Prediction System)。该系统的应用为增强现场气象保障能力发挥了重要作用。以2008年残奥会开幕式预演气象服务为例,介绍在开闭幕式现场通过VIPS系统实时调用各种监测、预报、预警信息和短时临近预报产品,快速分析,并及时准确地把气象预报服务信息提供给开闭幕式指挥部,避免和减轻了降雨天气造成的影响,为今后开展重大活动气象保障以及短时临近预报业务提供一些可借鉴的经验和思路。 展开更多
关键词 短时临近交互预报系统 VIPS 奥运会气象服务 雷达回波 天气预报
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SWAN2.0系统的设计与实现 被引量:30
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作者 韩丰 沃伟峰 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期25-34,共10页
强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)是面向短时临近监测、分析、预报、预警制作等功能为一体的业务平台。SWAN2.0基于MICAPS4(Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing S... 强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)是面向短时临近监测、分析、预报、预警制作等功能为一体的业务平台。SWAN2.0基于MICAPS4(Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 4.0,人机交互气象信息处理和天气预报制作系统)二次开发框架,采用C/S架构,服务器部署在省级,负责收集数据,运算SWAN产品;客户端部署在气象台站,实现具体的预报业务,并形成算法二次开发接口。SWAN2.0新增了三维变分风场反演、基于分雨团技术的雷达降水估测、冰雹识别等方法,实现了算法管理、产品生成、分析处理、资料检索显示、实时监控报警、预警产品制作等功能。SWAN2.0业务系统已在全国试用,在强对流天气监测、分析和短时临近预报预警中发挥了重要作用。 展开更多
关键词 强对流天气短时临近预报系统 多源数据 综合监测 预报预警
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基于CUDA的并行雷达拼图算法研究 被引量:5
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作者 韩丰 高嵩 +1 位作者 薛峰 李月安 《气象》 CSCD 北大核心 2023年第10期1246-1253,共8页
雷达组网拼图算法是强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)的重要基础方法之一。提高拼图算法的效率,不仅可以提升现有SWAN临近算法序列的时效性,也能更好地应用高分辨率雷达数据,具有重要的实际意义... 雷达组网拼图算法是强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)的重要基础方法之一。提高拼图算法的效率,不仅可以提升现有SWAN临近算法序列的时效性,也能更好地应用高分辨率雷达数据,具有重要的实际意义。采用中央处理器(central processing unit,CPU)和图形处理器(graphics processing unit,GPU)混合架构设计并行雷达拼图算法,其中CPU负责雷达数据的解析和调度GPU并行模块,GPU负责大规模数据的并行计算。通过分析计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)算法的并行开销和拼图算法的特点,提出并实现了GPU内存管理优化和数据交换流程优化方案,提高了组网拼图算法的效率。对比试验结果表明,基于CUDA的GPU并行拼图算法和SWAN中30线程并行的CPU算法相比,在全国1 km和500 m分辨率的拼图任务上,加速比分别达到3.52和6.82。综上,基于CUDA的并行拼图算法不仅可以提高SWAN短时临近算法序列的时效性,也为更高分辨率雷达资料的拼图提供了技术支持。 展开更多
关键词 组网拼图 GPU并行 计算统一设备架构(CUDA) 强对流天气短时临近预报系统(SWAN)
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