简介:青海省雷电灾害防御中心(气象国有资产运营中心)重组于2004年。2006年,根据青海省气象业务体制改革实施方案更名为青海省雷电灾害防御中心。目前在岗职工37人,其中共产党员14名。中心组建以来,在省局领导和省局文明办的指导下。始终按照“三个代表”重要思想的要求,始终不渝地坚持“两手抓,两手都要硬”的方针,全面贯彻落实《公民道德建设纲要》,积极贯彻执行《创建青海省文明气象系统(行业)实施方案》和《青海省气象局党组关于贯彻(中国气象文化建设纲要)的实施意见》,把精神文明建设贯穿于中心工作的各个方面。以促进中心全面发展为根本,积极开展精神文明创建活动,为中心稳步快速发展提供了有力的思想保证和强大的推动力,收到了增强凝聚力、提高素质、促进发展的良好效果。中心科室全部进入省局文明科室行列,中心党支部被省局机关党委评为优秀党支部,有1人被省局和省人事厅授予先进工作者,先后有多人被局机关党委评为优秀党员及五好家庭称号等。总结两年多来中心精神文明建设的实践经验,主要进行了以下几方面的工作。
简介:通过统计铜川单站53a历史气候,用Spss11.5对铜川站历史各项气象要素与各月平均气温、降水量进行相关性分析,找出前期各气象要素与预报月的降水、气温相关性好的因子,用逐步回归方法进行模拟,得出铜川站的月平均降水、气温预报模型,用可视化语言VisualBasic6.0程序设计中的Adodc数据库技术方法,分别建立了铜川站的月降水、平均气温预测因子数据库,63个相关性较好的因子进入模型,实现自动预测,并以Datagrib表格显示预测结果和预测因子组合。从近三年预测结果看,降水距平百分率在20%以内的准确率为30.6%;气温预报误差在1℃以内的准确率为50.0%。需要在实际业务中进一步检验,找出预报和实况的误差关系。
简介:支持向量机(SVM)方法是基于统计学理论的一种新的机器学习方法,对解决小样本条件下的非线性问题非常有效。利用2004~2007年南京站的逐日常规观测资料以及同期南京市环境质量监测点的逐日污染物浓度资料,使用SVM分类和回归方法分别建立了南京地区霾日分类预报模型和有霾日14时(北京时间,下同)能见度预报模型。预报试验结果表明:南京地区霾日的SVM分类预报结果,Ts(Threatscores)评分均在0.4以上;而有霾日14时能见度的SVM回归预报结果,按能见度误差范围为±3km算,准确率均达到了86%以上;加入当天08时新资料的订正预报模型,其预报结果优于起始预报模型。二者的预报结果较为满意,可以给实际业务预测提供参考。