遼寧省未來7d土壤墑情逐日滾動預(yù)報(bào)方法研究

doi:10.3969/2016jms.0058

首頁 > 過刊瀏覽>2017年第37卷第5期 >683-690. DOI:10.3969/2016jms.0058

遼寧省未來7d土壤墑情逐日滾動預(yù)報(bào)方法研究
DOI:
                        10.3969/2016jms.0058
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡介:
通訊作者:
中圖分類號:
基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（41330531）；中國氣象局省級氣象科研所科技創(chuàng)新發(fā)展項(xiàng)目；遼寧省氣象局科研課題

Study on day-by-day rolling forecast method of soil moisture in the next seven days in Liaoning province

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摘要:

基于氣象臺定量預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和自動土壤水分監(jiān)測數(shù)據(jù)等實(shí)時(shí)和歷史資料，采用土壤水分平衡原理，研究了遼寧省未來7 d土壤墑情逐日滾動預(yù)報(bào)方法。結(jié)果表明：預(yù)報(bào)模型穩(wěn)定性好，能夠較好地模擬出遼寧省未來7 d土壤墑情的定量演變趨勢，首次實(shí)現(xiàn)了土壤墑情的定量化預(yù)報(bào)、精細(xì)化（縣級）預(yù)報(bào)及逐日滾動預(yù)報(bào)。該方法成功實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵之處在于采用回歸分析方法實(shí)現(xiàn)了氣象臺提供的預(yù)報(bào)要素和模型所用預(yù)報(bào)要素之間的轉(zhuǎn)換。

Abstract:

By using the real-time and historical datasets of the quantitative forecast data from National Meteorological Center of CMA and automatic soil moisture monitoring data, the daily rolling forecast of soil moisture in the next seven days in Liaoning province was researched with the theory of soil water balance principle. Results demonstrate that the forecast model is stable, and can better simulate the quantitative evolution trend of soil moisture. The quantitative forecast, fine forecast, daily rolling forecast on soil moisture are realized firstly by this model. The key to the successful implementation of this method is the realization of the conversion between the meteorological forecast elements supplied by observation and the elements used in the model based on the regression analysis method.

參考文獻(xiàn)

相似文獻(xiàn)

引證文獻(xiàn)

引用本文

焦敏,李榮平,張曉月,李輯,張琪.遼寧省未來7d土壤墑情逐日滾動預(yù)報(bào)方法研究.氣象科學(xué),2017,37(5):683-690 JIAO Min, LI Rongping, ZHANG Xiaoyue, LI Ji, ZHANG Qi. Study on day-by-day rolling forecast method of soil moisture in the next seven days in Liaoning province. Journal of the Meteorological Sciences,2017,37(5):683-690

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收稿日期:2016-07-28
最后修改日期:2016-08-25
錄用日期:
在線發(fā)布日期: 2018-01-15
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