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一种面向船体结构有限元的局部细网格融合方法: 本发明提供一种面向船体结构有限元的局部细网格融合方法，相较于现有技术中在舱段有限元模型中直接构建局部精细网格，本发明则是由几何设计模型生成局部精细网格，并融合至舱段有限元模型。使用几何设计模型的优势在于：几何设计模型具有...; 朱文敏单小芬杨骏王杰王源淙

船体分段吊装眼板有限元细网格快速生成方法: 2024年; 提出一种船体分段吊装眼板有限元细网格快速生成方法,在粗网格基础上对吊装眼板几何模型进行网格细化。建立吊装眼板有限元网格细化流程,确定细化区域,划分细化区域,控制节点间距,生成细网格,并进行实例分析。结果表明,该方法可较大地提高船体分段吊装眼板的建模效率。; 蒋萍邱永添; 关键词：船体分段吊装有限元网格细化

宁波舟山港南大风时空分布特征及EC细网格模式评估: 2024年; 利用气象观测站小时和分钟数据,结合港口调度中心和海事局提供的封航资料,挑选2013—2022年南大风过程,探讨港区南大风时空分布特征,归纳天气分型,计算阵风系数,最后评估EC细网格10 m风产品的预报性能。结果表明:10年间南大风过程总计71次,天气形势主要有低压入海型(26次)、高压后部型(26次)和热带气旋型(19次)。宁波舟山港南大风阵风系数为1.61,略大于浙江沿海冷空气大风系数1.5,而小于强对流大风系数1.8。南大风过程中偏南风和东南风较多,西南风较少。从时间分布看,7月、8月最易出现南大风,4月、5月次之,傍晚—上半夜最易出现南大风,而早晨—上午出现较少。从空间分布看,高频站点多出现在舟山片区,而宁波片区极少,可见宁波区域地理位置存在避风特性,有利于在南大风过程中开展生产作业。EC细网格对南大风过程的最大风速预报总体偏小,其中热带气旋型12 h预报的平均误差为-3.5 m/s,均方根误差为4.9 m/s,风速预报误差最小,预报稳定性最好,预报水平总体优于低压入海型和高压后部型;分区预报中,宁波片区的预报效果略优于舟山片区;无论是分区域或是分型,EC细网格的预报水平从72 h起明显下降。EC细网格对东南风向的预报效果最优,且宁波片区的预报效果略优于舟山片区,对低压入海型和高压后部型的风向预报稳定性优于热带低压型。; 诸葛丰林吕劲文申华羽王黉王健捷; 关键词：天气分型阵风系数

基于细网格水分平衡的玉米旱涝动态监测评估及预测方法: 本发明属于农业技术领域，建立基于细网格水分平衡的玉米旱涝动态监测评估方法及预测方法。获取地区的农业气象实况数据、预报数据、地理数据和农业数据；搭建数据库；对训练集进行预处理；构建水分收支参数模型；构建逐日动态水分盈亏率模...; 李晓爽赵明王莫寒伞宇烁唐志会韩春雨于福东朱丽羽崔宇婷王华赵恩泽

一种细网格模型梁单元节点偏置建模方法及系统电子介质: 本申请属于细网格模型梁单元节点偏置建模技术领域，具体涉及一种细网格模型梁单元节点偏置建模方法，包括：获取梁单元高度优化文件，包括梁单元的属性号、梁单元的高度优化值；构建梁单元模型偏置文件；构建梁单元变量；读取梁单元模型文...; 殷黎

通河县温度预报中对ECMWF细网格2 m温度预报产品的检验与应用: 2024年; 利用2019年1月—2021年12月ECMWF细网格模式2 m温度预报产品及通河国家基本气象站逐日最高、最低气温实况资料,以ECMWF细网格模式为研究对象,利用预报准确率(TT_(K))、平均误差(T_(E))、平均绝对误差(T_(MAE))和技巧评分(SST)等手段,研究ECMWF细网格模式在不同月份、不同天气条件下的气温预测能力。研究发现,ECMWF细网格2 m温度预报产品能够有效对通河县未来1~2 d的气温进行预报,全年最高气温预报精度达59%,气温预测精度最高温情况下产品性能略高于最低气温;结果表明,该产品具有较强的季节性特征,其预测精度在夏季大于冬季;该模式对降雨和大风天气的预测效果较好,在有雪和雾的情况下该产品预报的最低温度要远高于实际情况。; 谭雪玥伍晓微高琪

EC细网格10 m风场产品在青岛港区的预报检验和随机森林订正: 2024年; 利用2021年3月—2022年2月EC细网格10 m风场预报产品,对其在青岛港区的风场预报能力进行检验和订正。结果表明:对于大港码头、董家口港自动站和董家口港浮标站,EC细网格前48 h的10 m风速预报偏差离散程度相对较小,预报偏差中位数均大于0,表明模式风速预报较实况有系统性偏强的特征。EC细网格24 h预报的10 m风速与实况风速相关性较好,3个站点的相关系数分别为0.76、0.73、0.82。EC细网格对大港码头各风向的风速预报均偏大,在实况风向为东北风和偏东风时,EC细网格风速预报的均方根误差和平均误差最大;对于董家口港自动站和董家口港浮标站,不同风向下EC细网格的风速预报均方根误差差别不大。EC细网格对3个站点的风向预报偏差主要集中在-45°~45°,实况风速越小,风向的预报偏差离散程度越大。利用随机森林算法对青岛港区EC细网格预报风速进行订正,预报精度均得到提高。; 罗江珊杨凡毕玮任兆鹏于周讯

超精细网格全面透射阵构建方法和系统: 本发明提供了一种超精细网格全面透射阵构建方法和系统，包括：步骤1：对阵面进行像素化编码，将整个超表面透射阵划分为预设尺度的网格；步骤2：在透射超表面使用喇叭进行馈电，馈电信号通过超表面调控，得到所需波形；步骤3：利用MA...; 徐光辉杨江黄志祥杨利霞吴先良

ECMWF细网格10 m极大风速预报在海南岛的评估与订正: 2024年; 利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,简称ECMWF)细网格10m风预报场和海南岛国家气象站地面风观测资料,基于天气学误差统计等方法对2019—2021年10m极大风速预报结果进行评估,以期为预报员更好地应用模式产品提供依据。结果表明:(1)海南岛四周地区10 m极大风速预报效果优于中部地区;预报误差与海拔高度密切相关,海拔较低站点与实况观测一致性更高;模式对海拔低且开阔地区的极大风速具有较好可预报性。(2)10 m极大风速预报误差随时效略有增长,昼夜误差呈现波峰特征,具有一定日变化。(3)海南岛6级风速预报效果最佳,5级及以下风速预报次之,7级及以上风速预报效果则最差;对于大风预报,ECMWF细网格预报量级具有偏小的特征。(4)基于机器学习方法,选取ECMWF细网格预报场,对海南岛极大风速预报进行订正,独立样本预报模型表明,该方法可以有效减小预报误差,改善效果显著,为海南岛大风预报的准确性提供可靠方法。; 钟有亮李勋陈静刘凑华; 关键词：ECMWF 产品释用

大连地区ECMWF细网格模式阵风预报误差检验与分析被引量：2: 2024年; 阵风的预报误差检验对实际工作中的精细化预报订正具有一定的指导意义,同时对精细化预报中如何消除误差日变化的影响提供了借鉴。选取2017—2019年3~72 h逐日逐3 h欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecast,ECMWF)细网格10 m阵风和10 m平均风预报资料,基于大连地区9个国家气象观测站实况逐3 h极大风资料进行预报误差检验分析。结果表明:按预报风级和实况风级分类的预报误差对比检验均表明ECMWF细网格预报整体偏大,平均误差为0.96 m·s-1,但具体到各风级时两种分类的预报误差统计结论并不一致,按预报风级分类的检验更符合基于模式预报开展的实际预报工作。以预报为基准统计,各风向、各风级、各站的预报误差均差异明显,风级越大预报偏大的程度越高,风向也表现出随风级增大误差增大的趋势。阵风预报的平均误差具有明显日变化,08:00(北京时,下同)前后误差最大,20:00前后误差最小,主要由10 m平均风的平均误差日变化所致。全部预报个例与实况各时效预报相关系数均在0.7以上,具体到各风级、风向时,各风向相关性均较好,而各风级的相关系数则明显降低,8级及以上风力预报的可信度大幅下降。; 王蕾杨景泰卞若玢隋玉秀孙悦程周丽丽魏瑗瑗; 关键词：ECMWF 阵风日变化

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