简介：基于T213L31、T106L19和欧洲中期预报中心数值预报产品,应用BP人工神经网络技术,建立了850hPa高度区域温度集成预报模型,并进行了检验。结果表明：该模型能比较准确地预报强冷空气活动过程中冷中心及温度槽脊的位置和强度,预报结果的平均绝对误差明显小于3个子模式,预报场与实况场的相关程度明显高于3个子模式,预报误差在我国华北北部、东北地区较小,在蒙新高地和帕米尔高原地区误差较大。模型实现了多模式产品的最优综合。

简介：根据安全网络的要求，利用先进的网络安全技术与设备，针对大连市气象局局域网在网络结构、网络安全方面存在的问题及隐患，提出网络系统改造方案及加强网络安全的措施：网络改造方案中采用子网划分技术重新规划网络结构，实现子网划分；针对可能存在的内、外部网络攻击，部署了多层次防线，对边界防毒和应用服务器防毒及客户端防毒均作了相应的部署。采用虚拟专用网络（virtualprivatenetwork，VPN）技术、虚拟局域网（virtuallocalareanetwork，VLAN）技术、网络版病毒防护软件、网关防毒产品、防火墙技术和物理隔离等多种专业网络安全产品，构建整体安全网络系统。实施后表明：网络安全得到保障，网络通信质量显著提高，达到了建设安全、畅通、高速局域网络的目的。

简介：2004年起，中国气象局在北京上甸子、浙江临安和黑龙江龙凤山区域本底站先后开展了包括大气气溶胶、反应性气体等在内的业务观测。2006年初中国气象局充分利用已有站网，结合国家大气成分本底台站的建设以及大气成分预报业务的发展急需，在全国14个关键区域布设了包括7个大气本底台站在内的30个大气成分观测站，形成了全国大气成分观测网（图1）。

简介：2000年1月1日，9210工程主站正式投入业务运行，资料的信息量剧增，资料的时效也有较大的提高，可靠性得到了明显的改善，9210工程建设对地市县局的意义尤其突出，一方面降低原有大量的长途拨号开支，另一方面减少预报员花费在等待、查找、调用资料上的时间和精力，

简介：2000年9月5日14时20分，松溪县这座小山城上空乌云滚滚，狂风大作，真是“黑云压城城欲摧”。突然，一道闪电长龙般划破天空，发出耀眼的闪光及振耳欲聋的响声，钻入离第三中学200多米的小山包里，随后该校的计算机网络、广播设备、电话机、电视机、电冰箱等家用电器均遭毁灭性损坏。

简介：江西省地处亚热带湿润季风气候区,是暴雨天气多发区。根据资料统计表明,我省5～8月的大暴雨过程平均超过13次,具有发生机率高、强度大、覆盖面广的特点,因此破坏性大,成灾率高。暴雨引发的洪水灾害平均每两年就有一次。八五期间,我省有四年出现了严重的洪涝灾害;其中1995年出现了百年一遇的洪涝灾害,对我省的工农业生产、交通运输和人民的生命财产安全造成了极其严重的影响,直接经济损失高达180亿元。因此,加强暴雨监测通信预报服务系统的研究及建设,对于减轻暴雨灾害,振兴地方经济有着十分重要的意义。了严重的洪涝灾害;其中1995年出现了百年一遇的洪涝灾害,对我省的工农业生产、交通运输和人民的生命财产安全造成了极其严重的影响,直接经济损失高达180亿元。因此,加强暴雨监测通信预报服务系统的研究及建设,对于减轻暴雨灾害,振兴地方经济有着十分重要的意义。

简介：利用张掖国家湿地公园冬季水域结冰厚度观测资料和张掖观象台的气温、地温气象资料,运用统计学方法和BP神经网络方法建立了张掖国家湿地公园水域结冰厚度预报方程。通过对不同的预报方法进行预报效果验证,该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有比较理想的预报效果,流动水域结冰厚度预报历史拟合率分别为：80.6%（多元回归）、74.6%（逐步回归）、100%（BP神经网络）;模型试报准确率分别为：72.7%（多元回归）、72.7%（逐步回归）、81.8%（BP神经网络）。静止水域结冰厚度预测历史拟合率分别为：76.9%（多元回归）、71.8%（逐步回归）、93.5%（BP神经网络）;模型试报准确率分别为：76.0%（多元回归）、72.0%（逐步回归）、84.0%（BP神经网络）。结果表明：多元回归方法优于逐步回归方法,而BP神经网络又明显优于传统的统计学方法,数据显示该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有较好的预报效果,预报模型能够对水域结冰厚度进行有效的短期预报,其性能指标符合实际要求,具有很好的实际应用价值。

简介：介绍了南昌多普勒雷达计算机网络系统结构、网络配置及常见故障现象,并提出具体的故障处理方法.

简介：将BP（BackPropagation）神经网络方法引入到奥运空气质量预报工作中,利用MATLAB神经网络工具箱搭建运行平台,将高时效性的观测结果与多模式集成实时预报系统的模式输出结果相结合,做出BP神经网络拟合预报结果。在对北京大学医学部站点2008年7月7日到8月26日模式模拟结果、观测结果以及BP神经网络拟合结果的对比研究中发现：BP神经网络能大大提高模式预报效果,平均误差率减少34.7%,相关系数提高39%,特别是在模式模拟效果较差的情况下,对提高预报效果更明显。对BP神经网络样本问题进行敏感性实验结果表明,样本数目多少并不是决定拟合效果的决定性因素,应选取具有稳定映射关系的样本,才是提高拟合预报效果的关键。

简介：本文对地—县计算机网络系统的结构及功能、地级业务系统局域网的软硬件环境、地—县微机终端系统的通信方式及软硬件环境等问题进行了介绍和探讨，并提出一些建议

简介：利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络（Self-OrganizingMaps,简称SOM）的统计降尺度方法,对江淮流域夏季（6-8月）逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分（BrierScore）均近似为0,显著性评分（SignificanceScore）全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1（m）模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1（m）模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%-60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。

简介：马里冯娜·普莱西-弗雷萨尔1951年出生于法国，先后取得计量地理学硕士和地理学博士学位，多年来一直在世界银行就职，最近在世界银行可持续发展网络部副主任办公室担任高级顾问。在2003--2006年期间，她曾担任过交通和城市发展部主任，负责政策的制定与实施，代表世界银行与全球的技术性合作伙伴开展合作与沟通。她在基础设施、交通、城市及区域性发展领域担任过多种管理和技术职务，包括冲突后和灾后的重建、社会基金、就业、应急计划以及卫生和教育部门等多种职责。她的工作跨越了中东、非洲和拉丁美洲50多个国家。本文以对话的方式介绍了世界气象组织（（Bulletin））杂志记者对马里冯娜·普莱西-弗雷萨尔的采访，文中详细介绍了世界银行在应对气候变化、防灾减灾、环境保护、气象服务的社会价值以及世界银行与各国气象部门的合作等问题上的战略思想。

简介：在数据库应用系统的开发时常遇到的问题是如何合理的设计外部进程访问数据库的时间控制方案,在满足设计要求的响应时间的前提下把握好系统与网络负载同系统事务响应处理速度之间的平衡关系.但在实际开发过程中对于某些类型数据的响应处理缺乏有效率的解决途径.此类数据采用通常的处理方式往往不能较好地得到解决.据此介绍了1种基于ODSAPI和socket编程的数据库ESP扩展方法,由应用系统主动查询方式变为数据库系统主动通知或推送的方式.提供了1种高效率的解决方案.对基于该原理上的数据库服务器与应用程序间网络通信接口模块的设计与实现进行介绍.