导读:本文包含了降水率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:反射率,水汽,硫酸盐,神经网络,建模,地形,数值。
降水率论文文献综述
高郁东,万齐林,薛纪善,丁伟钰,李昊睿[1]（2015）在《同化雷达估算降水率对暴雨预报的影响》一文中研究指出选取2009年3月28日广东省广州市大暴雨过程,考察了变分校准前后Z-I关系估算雷达降水率的区别。变分校准后的降水率资料具有较高的单点精度与合理的梯度分布。降水率资料能够反映大气动力特征和水汽分布等重要信息,是模拟中小尺度系统的关键因子。基于GRAPES(Global/Regional Analysis and Prediction System)区域叁维变分系统,将FSU(Florida State University)对流参数化方案作为观测算子的同化试验指出,同化降水率资料后同时增强了低层大气的辐合和高层大气的辐散,从而使整层气柱的不稳定能量增加。沙氏指数和K指数诊断分析也表明,同化降水率资料后有利于触发强对流天气。此外,低空辐合有利于水汽垂直输送,维持对流发展,改进降水模拟。逐小时数值模拟结果表明:同化校准后的雷达估算降水率不仅可以改进降水分布,而且使中尺度对流系统的发展和消亡清晰地表现出来。(本文来源于《应用气象学报》期刊2015年01期）
张诚忠,薛纪善,张林,万齐林[2]（2012）在《基于雷达反射率反演降水率的一维+叁维变分同化研究及试验》一文中研究指出基于雷达反射率反演的降水率,以线性化的大尺度凝结方案和简化的CUDU对流参数化方案为降水的观测算子,建立大气湿度一维变分同化系统。通过一维变分系统获得合理的大气水汽廓线,以叁维变分同化方法引进水汽廓线,为精细模式提供高质量的水汽初估值场。以一个强降水过程和2011年5月一个月为例,通过一维+叁维变分同化系统订正大气水汽初估值,初步评估采用一维+叁维变分同化系统同化雷达资料后对短期降水预报的影响。(本文来源于《气象学报》期刊2012年05期）
张诚忠,薛纪善,张林,万齐林[3]（2011）在《基于雷达反射率反演降水率的一维+叁维变分同化研究及试验》一文中研究指出区域模式的降水预报效果直接依赖于水汽初值场,观测资料分辨率不高或资料数量不足时,分析出的水汽初值场不能正确地反映中尺度高湿度区的存在,预报结果与实际偏差很大。天气雷达在中尺度观测的独特优势在于可以提供高时间、空间分辨率的与云、降水空间分布有关的信息,通过反演可以估计出地面降水率。因此通过雷达反演的水汽来订定模式大气的水汽初值场是非常有意义的。本文主要研究工作为基于雷达反射率反演的降水率,以线性化的大尺度凝结方案和简化的对流参数化方案为降水的观测算子,建立形成大气湿度一维变分同化系统。通过一维变分系统获得合理的大气水汽廓线,以叁维变分同化方法引进水汽廓线,为精细模式提供高质量的水汽初估值场。文中以一个强降水过程和2011年5月一个月为例,通过一维+叁维变分同化系统订正大气水汽初估值,初步评估采用一维+叁维变分同化系统同化雷达资料后对短期降水预报的影响作用。(本文来源于《第28届中国气象学会年会——S3天气预报灾害天气研究与预报》期刊2011-11-01）
马雷鸣,端义宏,梁旭东,王栋梁,秦曾灏[4]（2005）在《TRMM海表降水率同化在热带气旋Danas(2001)数值模拟中的应用研究》一文中研究指出研究了TRMM/TMI海表降水率资料的四维变分同化在热带气旋(TC)数值模拟中的作用.使用中尺度气象模式MM5设计了若干数值试验模拟了TC Danas(2001)由热带低压初生到台风生成的发展过程.在满足MM5模式动力约束的前提下,将TRMM海表降水率资料直接同化进入较高分辨率(18 km)的模式初始场.结果表明,使用MM5模式的4D-VAR同化系统直接同化TRMM/TMI海表降水率资料是可行的.这种做法提高了TRMM资料的利用率,不仅在模式初始场中加入了更多实测信息,而且避免了两次同化(1DVAR+4DVAR)可能引起的误差.直接同化TRMM资料通过调整气压、温度、湿度等要素初始场,改善了模式对热带气旋结构(如暖心、涡度、散度)的描述和降水的模拟.在此基础上,同化不仅改进了对Danas强度的模拟,而且成功地模拟了热带气旋环境场的演变过程,因而改进了路径的模拟.(本文来源于《海洋学报(中文版)》期刊2005年06期）
丁伟钰,万齐林,端义宏[5]（2005）在《TRMM降水率资料的叁维变分同化及其对“杜鹃”(0313)台风预报的改进》一文中研究指出在GRAPES(GlobalandRegionalAssimilationandPredictionEnhancedSystem,全球/区域同化预报系统)叁维变分同化系统的基础上,用改进的郭晓岚对流参数化方案作为观测算子,来同化TRMM(TropicalRainfallMeasuringMission,热带降水监测计划)卫星反演的降水率资料。单点试验表明该方案通过调整背景场的水汽辐合和辐散的垂直结构,使得同化后观测算子计算的降水率更接近实况。对台风“杜鹃”(0313)的同化试验表明,该方案有效改进背景场的动力和热力结构,使台风的初始风场、降水结构更接近实况。通过控制试验和同化试验的对比,表明同化TRMM卫星降水率资料对台风的路径预报和降水预报都有改进。(本文来源于《大气科学》期刊2005年04期）
吴涛,刘登瀛,许晓鸣,张浙[6]（1999）在《利用神经网络外推预测干燥过程降水率》一文中研究指出利用神经网络所具有的捕捉过程输入－输出之间的非线性关系的能力和强大的学习推理能力，给出了一种基于神经网络的外推预测垂直对撞流干燥过程降水率的方法．为提高预测的快速性和准确性，针对ＢＰ算法学习参数难以确定的缺点，给出了一种基于目标函数的一阶和二阶导数同时优化学习率和确定动量系数的方法，并将此法应用于外推预测物料降水率的过程之中．仿真结果表明，对于运动规律十分复杂、目前仍无法从其内部的运动机理和传热传质特性出发建立干燥特性预测模型的一类高强度的干燥方式而言，文中所提出的神经网络模型能够较正确、快速地预测干燥过程中物料降水率的变化．(本文来源于《上海交通大学学报》期刊1999年05期）
李尚成[7]（1998）在《定西地区不同天气过程自然降水率个例的计算和分析》一文中研究指出利用凝结函数法对定西地区１９８５～１９８９年５～９月中的７次降水天气过程进行降水率的计算分析，对自然降水率和人工影响潜力进行了初步探讨。结果表明，定西地区增雨潜力很大。(本文来源于《甘肃气象》期刊1998年01期）
陈乾,杨兰芳,韩涛[8]（1997）在《用 GMS 卫星资料反演复杂地形下的降水率》一文中研究指出强降水主要由生命史短的中小尺度天气系统造成，对此类天气系统的预报，目前只有依靠卫星和雷达的实时监测并结合中系统的概念模式外推来完成。由于中国西北地区地形极为复杂，造成雷达盲区，影响其估算降水率。因此采用ＧＭＳ－４卫星的红外和可见光展宽云图资料，经处理并转换后，再加入相应网格点上的数字化地形高度资料作为因子之一，用多级逐步判别模式估算逐时雨强等级，最后形成一套可在微机上对雨强场进行图像显示及处理的软件系统，满足了现时预报的需要。结果表明，小雨以上的降雨区域不论面积、形状均与实况基本一致。(本文来源于《水科学进展》期刊1997年04期）
王春维,庞美荣[9]（1991）在《硫酸盐前处理过程中的温度控制和降水率计算》一文中研究指出我国饲料工业目前主要采用硫酸盐作为微量元素添加剂的原料。硫酸盐虽有较高的生物效价,但它含有一定量的游离水和结晶水,易吸湿返潮和结块,这不仅影响其粉碎和流动性能,而且对维生素有一定的破坏作用。为此,国内外目前主要采用以下几种前处理工艺和解决(本文来源于《饲料工业》期刊1991年10期）
降水率论文开题报告
（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：
基于雷达反射率反演的降水率,以线性化的大尺度凝结方案和简化的CUDU对流参数化方案为降水的观测算子,建立大气湿度一维变分同化系统。通过一维变分系统获得合理的大气水汽廓线,以叁维变分同化方法引进水汽廓线,为精细模式提供高质量的水汽初估值场。以一个强降水过程和2011年5月一个月为例,通过一维+叁维变分同化系统订正大气水汽初估值,初步评估采用一维+叁维变分同化系统同化雷达资料后对短期降水预报的影响。
（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。
降水率论文参考文献
[1].高郁东,万齐林,薛纪善,丁伟钰,李昊睿.同化雷达估算降水率对暴雨预报的影响[J].应用气象学报.2015
[2].张诚忠,薛纪善,张林,万齐林.基于雷达反射率反演降水率的一维+叁维变分同化研究及试验[J].气象学报.2012
[3].张诚忠,薛纪善,张林,万齐林.基于雷达反射率反演降水率的一维+叁维变分同化研究及试验[C].第28届中国气象学会年会——S3天气预报灾害天气研究与预报.2011
[4].马雷鸣,端义宏,梁旭东,王栋梁,秦曾灏.TRMM海表降水率同化在热带气旋Danas(2001)数值模拟中的应用研究[J].海洋学报(中文版).2005
[5].丁伟钰,万齐林,端义宏.TRMM降水率资料的叁维变分同化及其对“杜鹃”(0313)台风预报的改进[J].大气科学.2005
[6].吴涛,刘登瀛,许晓鸣,张浙.利用神经网络外推预测干燥过程降水率[J].上海交通大学学报.1999
[7].李尚成.定西地区不同天气过程自然降水率个例的计算和分析[J].甘肃气象.1998
[8].陈乾,杨兰芳,韩涛.用GMS卫星资料反演复杂地形下的降水率[J].水科学进展.1997
[9].王春维,庞美荣.硫酸盐前处理过程中的温度控制和降水率计算[J].饲料工业.1991
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