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地球自转速率变化的实时快速预报
  • ISSN号：0023-074X
  • 期刊名称：《科学通报》
  • 时间：0
  • 分类：P183.31[天文地球—天文学]
  • 作者机构：[1]中国科学院上海天文台,上海200030, [2]中国科学院研究生院,北京100049, [3]中南大学测绘与国土信息工程系,长沙410083
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（批准号：10673025和10633030）.致谢作者对提供L0D和AAM数据的国际地球自转和参考系服务（IERS）、地球定向中心（E0C）和全球地球物理中心（GGFC）大气分中心（SBA）以及美国环境预测中心（NCEP）表示感谢,并对美国德克萨斯大学空间研究中心的陈剑利博士和武汉大学电子信息学院张援农教授所给予的许多有益的讨论和帮助表示感谢!
作者： 王琪洁[1,2,3], 廖德春[1], 周永宏[1]
关键词： 实时预报, 地球自转速率, 大气角动量, 神经网络
中文摘要：

地球自转速率变化的实时快速预报具有重要的科学意义和实际应用价值.然而由于地球自转速率复杂变化（或日长变化）的时变特性,传统的线性时间序列分析方法往往难以取得良好的预报效果.采用非线性的人工神经网络技术预报日长变化,网络的拓扑结构由最小均方误差法确定.考虑到日长变化与大气环流运动间的密切联系,在神经网络预报模型中首次引入轴向大气角动量的实时预报值,进行日长变化1～5d的实时快速预报.结果表明,联合日长变化序列和大气角动量预报序列的神经网络模型,比起单独采用日长变化资料的模型,预报精度得到显著的提高.

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期刊信息
  • 《科学通报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院
  • 主编：周光召
  • 地址：北京东黄城根北街16号
  • 邮编：100717
  • 邮箱：csb@scichina.org
  • 电话：010-64036120 64012686
  • 国际标准刊号：ISSN：0023-074X
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1784/N
  • 邮发代号:80-213
  • 获奖情况:
  • 首届国家期刊奖,中国期刊方阵“双高”期刊,第三届中国出版政府奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:81792