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J-GLOBAL ID：201902215583919717   整理番号：19A2134248

山岳型風景区における最高最低気温予報方法の検討【JST・京大機械翻訳】

Research on forecast method of maximum and minimum air temperature in mountainous scenic spot

著者 (3件)： Wang Xinwei (中国气象局(河南)農業气象保障与応用技術重点実験室,河南鄭州450003;河南省气象服務中心,河南鄭州450003) ,  Zhang Yuxing (中国气象局(河南)農業气象保障与応用技術重点実験室,河南鄭州450003;河南省气象局,河南鄭州450003) ,  Wei Fangfang (中国气象局(河南)農業气象保障与応用技術重点実験室,河南鄭州450003;河南省气象服務中心,河南鄭州450003)
資料名： Qixiang yu Huanjing Xuebao  (Qixiang yu Huanjing Xuebao)
巻： 35  号： 2  ページ： 92-96  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3176A  ISSN： 1673-503X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ECMWF予報場資料と地上観測資料を用いて、サポートベクトルマシン(SVM)とカルマンフィルタ(Ka1man)の二種類の統計方法を利用して山岳型風景区の気温集積予報方法を研究し、自動気象観測所の気温資料と合わせて検証を行った。結果は以下を示した。単一のSVM方法の予測精度は高くて安定であり、従来のカルマン法は予測効果があまり理想的ではなく、長時効予報に対する効果が悪い。加重統合の後,3つの統合方法の予測精度は,単一SVMとKalman予測方法より良好である。異なる予報の時効の検査結果を見ると、各予報方法の最高と最低気温予報の精度は予報の時効の増加につれて、いずれも低下する傾向を示した。絶対誤差分析によると、各予報方法の最高気温の平均絶対誤差は最低気温の平均絶対誤差より低い。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最低気温 ,  Kalmanフィルタ ,  予測技法 ,  最高気温 ,  サポートベクトルマシン ,  測候所 ,  *気温 ,  時効 ,  予測 ,  *山岳
準シソーラス用語： 平均絶対誤差 ,  絶対誤差 ,  加重 ,  予測精度 ,  地上観測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 山岳 ,  風景 ,  最低気温 ,  予報