当前位置: 首页 > 科技成果列表 > 科技成果详细

天台温度预报服务系统

技术类型:非专利

技术成熟度:-

转让方式:-

创新度:

先进度:

技术来源:其他

应用领域:气象服务

技术领域:敏感元器件与传感器

发展阶段:-

了解与分析本科技成果,可查看成果概况并使用以下技术转移数智化应用工具:
成果概况
简介
  1. 完成技术论文3篇:

    • 《天台温度预报规律初探》
    • 《天台县温度降水分布规律分析》
    • 《天台山温度垂直分布规律初探》
  2. 2013年12月:

    • 完成编制《2003-2012年天台各自动气象站温度预报参考书》
    • 并提供该参考书给天台县气象台
    • 投入业务使用
  3. 编程的“天台温度预报系统”:

    • 于2013年12月
    • 投入天台县气象台预报业务使用
    • 平台使用方便,画面直观
(此文字表达经过AI优化完善,查看原文请点击 原文)
相关资源数据
聚丙烯系列疏水微孔膜
采用热致相分离(TIPS)方法通过制备聚丙烯系列疏水微孔膜材料,包括纯聚丙烯疏水微孔膜、聚丙烯/二氧...
应用领域:专用化学产品制造
耦合熔融结晶制备高纯联苯的方法
本技术涉及一种从煤焦油回收洗油减压精馏后的富集联苯馏分制备高纯度联苯的方法。包括以下步骤:1、将液态...
应用领域:基础化学原料制造
海洋牌盐藻蓝莓软胶囊
视疲劳,是一种眼科常见病,由于人们长期使用电子产品、加班熬夜等不正常的生活规律,导致患视疲劳的人越来...
应用领域:生物药品制品制造
污泥或微藻等生物质热解制油
污泥或微藻等生物质热解制油:污泥或微藻热化学转化过程的产油主要机理是脂肪族化合物的分解和蛋白质肽键的...
应用领域:环境治理业
基于酸粥的高抗氧化和降胆固醇活性益生菌及应用
本发明公开了一种基于酸粥的高抗氧化和降胆固醇活性益生菌及应用,菌种名称为SZ8,保藏单位:中国微生物...
应用领域:生物药品制品制造
特种废水生态型混凝一级强化预处理与资源回收技术
天津科技大学海洋与环境学院环境工程课题组经过近七年的科学研究,成功开发了具有知识产权的、无毒生态型的...
应用领域:环境治理业
新款结构家具
公司是一家榫卯结构为基础,研究研发新型智能结构家具、玩具工艺品,研发对环境、生命预警预报系统工程及动...
领域:资源与环境
“城市温度”-路口自适应交通信号灯
本产品是一个新型的智能交通信号灯。主要用于城市单路口或者封闭园区等场景下的智慧通行。其主要针对城市交...
领域:电子信息
国际领先的冷再生剂循环(CRC)技术 助力炼油企业实现减油增化低碳增效
冷再生剂循环(简称CRC) 技术提出并设计了温度可控的再生剂冷却系统,实现了颠覆性的提升管反应新路径...
领域:新能源与节能
极端工况下温度-应力应变双测 系统
本项目致力于在极端高温(800-1300C)和低温(-30-65C)环境下实现温度和应力应变的同步测...
领域:先进制造与自动化
有温度的一站式员工福利SaaS+服务平台
有别于现有众多的弹性福利SaaS平台,项目致力于打造一个有温度的、一站式的、轻运营的员工关爱SaaS...
领域:电子信息
相变储能材料开发应用
相变储能材料是一种功能材料,在特定温度下其内部分子的排列方式在有序与无序之间发生转变(即相变),并自...
领域:新材料
    估计集合 预报预报性的方法
    这篇文章主要研究了集合 预报的可 预报性问题。研究者引入了信息论中的KL散度概念,用于定量度量集合 预报结果的不确定性。在Lorenz模型中的试验显示,KL散度方法能有效描述两个概率分布的差异,适用于正态分布和非正态分布的集合 预报。该方法为深入研究集合 预报的可 预报性问题提供了有效手段。目前的研究仍需要进一步探讨如何将KL散度方法应用于真实天气的集合 预报预报性的定量估计。文章最后给出了利用KL散度方法得到的Lorenz吸引子上初始状态可 预报期限的三维分布图。
    发表时间: 2019-07-30 相关机构: 中国科学院
    CD: 基于次季节可 预报模态分析的东亚冬季气温预测
    这篇文章主要研究了东亚地区冬季气温季节内变异的特征。针对这一特征,研究者提出了次季节可 预报模态分析(S-PMA)方法,并应用于东亚冬季气温预测中。该方法融合了季节依赖经验正交函数(S-EOF)和传统的PMA方法,通过分解得到气温季节内变异的主导模态,并建立了经验 预报模型进行预测。研究取得了良好的预测效果,所提方法具有应用前景和推广价值。这项研究对于提高冬季气温预测水平,尤其是中高纬度地区气温在季节内尺度上的 预报技巧有着重要的意义。研究成果已在《ClimateDynamics》上发表。
    发表时间: 2023-08-10 相关机构: 复旦大学
    AAS:有关AI模型的天气气候可 预报性问题研究
    这篇文章主要研究了基于人工智能模型(AI模型)的天气与气候事件的可 预报性问题。文章指出,尽管AI模型在 预报技巧上有所提升,但其结果缺乏物理可解释性仍是开展可 预报性研究的主要障碍。研究团队建议应关注AI模型的过程模拟能力,并借助其高运行效率等优势开展更多难以进行的可 预报性问题研究。此外,文章还强调了AI模型在观测系统构建和天气气候现象认知方面的正向反馈作用,并指出基于AI模型的可预测性研究有助于推动大数据转型,真正实现科技与科学的结合。
    发表时间: 2024-11-18 相关机构: 复旦大学
      Baidu
      map