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公开(公告)号:CN104298851B
公开(公告)日:2017-04-12
申请号:CN201410350731.9
申请日:2014-07-22
Applicant: 兰州大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种用于预报强降水天气的数据处理方法,首先收集影响强降水发生的热力因素、动力因素和水汽指标,然后根据降水发生发展的非线性理论,对以上数据进行整合,得到物理量指标THP,最后根据高空500hPa和700hPa天气形势判断是否具有良好的抬升机制,即可实现对强降水落区及降水量级的预报:THP指数的大值区即为未来6小时发生降水的大概率区域,THP的最大值与未来6小时的最大降水量相当;当THP的值随时间不断增大时,降水也将增强,反之,降水则减弱。本发明的方法可对强降水的落区及降水的发展变化做出更客观的预报,可对降水的量级进行定量的估计,能够通过计算机自动运行。
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公开(公告)号:CN104298851A
公开(公告)日:2015-01-21
申请号:CN201410350731.9
申请日:2014-07-22
Applicant: 兰州大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种用于预报强降水天气的数据处理方法,首先收集影响强降水发生的热力因素、动力因素和水汽指标,然后根据降水发生发展的非线性理论,对以上数据进行整合,得到物理量指标THP,最后根据高空500hPa和700hPa天气形势判断是否具有良好的抬升机制,即可实现对强降水落区及降水量级的预报:THP指数的大值区即为未来6小时发生降水的大概率区域,THP的最大值与未来6小时的最大降水量相当;当THP的值随时间不断增大时,降水也将增强,反之,降水则减弱。本发明的方法可对强降水的落区及降水的发展变化做出更客观的预报,可对降水的量级进行定量的估计,能够通过计算机自动运行。
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