导读:本文包含了温度预报论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:温度,乡镇,上饶县,模式,误差,焚风,日照。
温度预报论文文献综述
徐金秀,白华,孙莹,李丹,吴秀任[1]（2019）在《东港市各乡镇温度差异及预报订正分析》一文中研究指出东港市气象局下辖17个站点,每个乡镇的温度均有所差异。以历史乡镇自动站数据、A文件、850hPa温度实况,找到不同影响因子下各乡镇气温与本站气温的差异,既能填补各乡镇缺乏温度指标的空白,又能为预报员对温度极值预报的主观订正提供预报依据。(本文来源于《南方农机》期刊2019年23期）
计展锋[2]（2019）在《上饶县乡镇精细化温度预报本地化订正业务平台的设计与实现》一文中研究指出根据江西省上饶县近10 a的温度资料,计算出上饶县国家气象站与加密自动气象站站点之间的温度差异,并与国家气象站点气温要素进行对比分析,建立线性关系。基于此,设计制作上饶县乡镇精细化温度预报本地化订正业务平台。(本文来源于《江西农业》期刊2019年22期）
孙铁军,王洪希,牛晶,刘冲杰[3]（2019）在《带钢卷取温度智能预报系统及仿真程序设计》一文中研究指出为进一步提高热轧带钢卷取温度控制精度,将遗传算法与神经网络相结合,建立卷取温度预报系统,用改进的智能算法来优化遗传神经网络模型参数,以应对生产过程的强非线性。首先,提出了新的遗传操作,通过优生、突变、嫁接保证在全局范围内对模型参数进行优化;其次,利用某钢厂热轧生产线的历史数据,对温度模型进行测试和仿真,动态呈现了神经网络权值优化的中间过程,逼真显现了算法收敛的趋势。仿真结果表明,该温度预报模型收敛速度较快且精度高,可为前馈控制的补偿参数优化提供可靠的参考数据,进而提高热轧带钢卷取温度的控制精度。(本文来源于《冶金自动化》期刊2019年06期）
顾薇,赵长健,郭娇,闫慧[4]（2019）在《基于多元线性回归的区域中尺度模式温度预报释用研究》一文中研究指出为评估上海区域中尺度数值模式对崇明本站温度的预报能力,对由模式直接输出的近5年(2014～2018年)的24 h和48 h本站温度进行检验,并以不同预报时效(24时和48时)的温度值作为线性回归的变量的方法进行本地化释用,得到:①模式整体存在日最低温度高估,日最高温度低估的问题,其中日最低温度的误差存在一个较明显的年循环,即在冬天高估问题显着,夏季则预报较好;日最高温度误差序列的年循环现象较为微弱,季节变化较小。②运用线性回归法,分季节得到的方程对模式产品的弱点有较好的改进,方程简单,便于预报员在日常工作中的使用。(本文来源于《智能城市》期刊2019年20期）
刘洁,罗延年[5]（2019）在《县级乡镇温度预报方法初探》一文中研究指出随着经济社会的发展,以县城为基本单元的预报不能满足广大农牧民群众的生产生活需要,乡镇乃至行政村、旅游景点的天气预报逐步被重视,青海县级乡镇温度预报起步不久,无相应的模型和方法,预报水平和准确率难以提高。随着大量区域自动气象站的安装使用,寻找一种利用区域自动气象站观测资料,通过建立模型进行乡镇温度预报的方法,对提高县级乡镇温度预报水平和准确率具有一定的促进作用。(本文来源于《青海科技》期刊2019年05期）
夏凡,杨晓霞,刘诗军,肖明静[6]（2019）在《WRF模式2m温度在山东预报效果的评估》一文中研究指出利用山东省内123个国家气象站2017年11月至2018年2月逐时观测地面温度对WRF模式08:00和20:00起报的2 m温度进行检验,评估了预报时效为72 h的逐时温度与日最低(高)温度的预报效果并初步分析了个别站点大值误差成因。结果表明:WRF模式08:00起报2 m温度的准确率要高于20:00起报,白天预报的效果优于夜晚;鲁西北和半岛地区的2 m预报温度的平均绝对误差总体低于鲁中和鲁南地区,全省大部分站点负误差比例高于正误差比例; WRF模式对于日最高温度的预报效果优于日最低温度;模式地形高度误差造成泰山站2 m预报温度正误差较大,基于两种温度梯度方案对泰山站2 m温度进行订正,订正后的平均绝对误差总体下降,利用单一的温度梯度在有的预报时刻出现负的订正效果,利用随预报时刻变化而变化的温度梯度在各预报时刻订正效果更为稳定;泰安站出现焚风时2 m预报温度有较大负误差,这主要是受WRF模式泰山站地形高度误差影响; WRF模式在微山湖区域土地类型与真实土地类型存在差异是薛城站夜间2 m温度负误差较大的重要因素之一。(本文来源于《气象与环境学报》期刊2019年05期）
尹先龙,朱寿燕[7]（2019）在《数理统计技术在临海温度预报中的应用》一文中研究指出对中国气象局下发的9210资料进行编制软件,自动选取北纬20～40度、东经110～130度区域内的格点资料,采用统计和人工结合的方法,挑选有天气学意义的预报因子,组建临海温度预报模型。并且采用人机对话的界面输出预报结果,即使在下发资料缺失较多的情况下,也保证了结果的客观性。同时也可以图形的形式输出境内乡镇的天气和温度,以便于将图片直接显示在网上。经过2010至2011年11月的试报和2012至2014年的实际应用,取得了较好的效果。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年27期）
王丹,王建鹏,白庆梅,高红燕[8]（2019）在《递减平均法与一元线性回归法对ECMWF温度预报订正能力对比》一文中研究指出基于ECMWF细网格模式的定时最高(低)气温预报产品,针对2017年陕西99个国家级气象站的日最高(低)气温预报,检验和比较了递减平均法和一元线性回归法两种方法对气温预报误差的订正效果。结果表明,两种方法都显着地提高了日最高(低)气温的预报准确率,随着预报时效的延长,订正能力逐渐减弱。技巧评分与模式对气温的预报能力有显着的负相关关系,秦岭及其以南地区的日最高气温预报和秦岭以北地区的日最低气温预报的准确率偏低,其技巧评分一般超过40%,极大值超过70%。两种方法都有效降低了系统误差,较小误差范围的站次增多,较大误差范围的站次减少,对日最高气温在预报绝对误差≤2℃误差范围的订正能力较为突出,对日最低气温在预报绝对误差≥3℃误差范围的订正更有优势。一元线性回归法对日最高气温预报的订正能力略优于递减平均法,对日最低气温预报的订正能力不及递减平均法,利用这两种方法对气温预报进行混合订正的效果更佳。(本文来源于《气象》期刊2019年09期）
高明,张永成,程春香,孙鹏飞,马欣[9]（2019）在《早春甜瓜温室大棚温度预报方法探讨》一文中研究指出1引言薄皮甜瓜俗称香瓜,质脆瓤甜,香气扑鼻,是人们喜食的瓜果之一,市场需求量大。早春时候栽培甜瓜,必须要对气候、地理因素进行分析,因为这2个因素会对甜瓜的栽培起重要的决定因素[1]。早春温室大棚薄皮甜瓜栽培选择较耐低温,耐弱光性强,含糖量高,早熟的优质品种[2-3]。从国内外的研究动态来看,许多学者在早春温室大棚甜瓜栽培技术方面研究较多,而对温室大棚甜瓜的精细化气象服务方面研究颇少。掌握东北地区温室大棚内的小气候变化规律,开展温室内气象条件预报,为现代设施农业提(本文来源于《黑龙江气象》期刊2019年03期）
杜金纬,陈震,刘珏,郝高明[10]（2019）在《VLCC超大型油船船体温度变形快速预报研究》一文中研究指出基于HOTTEL日照辐射理论模型,提出计及日照因素影响的船体温度变形快速预报方法,根据赤纬角和太阳时角等参数计算船体表面的日照辐射强度,与二维稳态热传导理论和薄壁梁弯曲理论相结合,计算船体梁水平和垂向弯曲变形。以某典型超大型油船为例,计算了不同季节考虑日照辐射的船体变形,预报结果与有限元计算结果分别相差约3.97%和14.29%左右,满足工程应用要求。(本文来源于《2019年船舶结构力学学术会议论文集》期刊2019-08-22）
温度预报论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
根据江西省上饶县近10 a的温度资料,计算出上饶县国家气象站与加密自动气象站站点之间的温度差异,并与国家气象站点气温要素进行对比分析,建立线性关系。基于此,设计制作上饶县乡镇精细化温度预报本地化订正业务平台。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
温度预报论文参考文献
[1].徐金秀,白华,孙莹,李丹,吴秀任.东港市各乡镇温度差异及预报订正分析[J].南方农机.2019
[2].计展锋.上饶县乡镇精细化温度预报本地化订正业务平台的设计与实现[J].江西农业.2019
[3].孙铁军,王洪希,牛晶,刘冲杰.带钢卷取温度智能预报系统及仿真程序设计[J].冶金自动化.2019
[4].顾薇,赵长健,郭娇,闫慧.基于多元线性回归的区域中尺度模式温度预报释用研究[J].智能城市.2019
[5].刘洁,罗延年.县级乡镇温度预报方法初探[J].青海科技.2019
[6].夏凡,杨晓霞,刘诗军,肖明静.WRF模式2m温度在山东预报效果的评估[J].气象与环境学报.2019
[7].尹先龙,朱寿燕.数理统计技术在临海温度预报中的应用[J].科学技术创新.2019
[8].王丹,王建鹏,白庆梅,高红燕.递减平均法与一元线性回归法对ECMWF温度预报订正能力对比[J].气象.2019
[9].高明,张永成,程春香,孙鹏飞,马欣.早春甜瓜温室大棚温度预报方法探讨[J].黑龙江气象.2019
[10].杜金纬,陈震,刘珏,郝高明.VLCC超大型油船船体温度变形快速预报研究[C].2019年船舶结构力学学术会议论文集.2019
论文知识图
