一、内蒙古寒潮客观预报方法研究（论文文献综述）
刘明歆[1]（2021）在《中国两类极端低温事件特征及其大气环流成因》文中指出近年来,发生在我国的极端低温事件有逐渐增多的趋势,为人们的经济和生活带来巨大影响,而不同的极端低温事件具有不同的天气表征和环流成因。利用0.25°×0.25°中国地区温度格点资料,本文将1961-2014年间共54年发生在中国的极端低温事件分为大范围持续性低温事件（extensive and persistent extreme cold events,EPECE）和普通寒潮事件（cold wave events,CWE）两类,首先对其发生频次、强度的时空分布特征进行研究,得到两类事件的气候特征。其次对两类事件进一步筛选,挑选发生在11月-次年3月延长期冬季的EPECE和CWE,对比了两类事件在形成前后大气环流形势特征,对影响极端低温事件的不同高度层上的各天气系统的变化进行了定量化指数分析。接着利用等熵面分析的方法,对各天气系统之间的配置进行了研究。最后分别选取两类事件的典型事例进行天气预报模式（The Weather Research and Forecasting Model,WRF）数值模拟,目的是验证WRF模式对于两类极端低温事件在发生的前期和后期其天气形势的模拟能力,以及对于定量化指数的模拟效果。主要结果表明:（1）通过对两类事件时空分布特征的研究显示,在1961-2014年中,发生EPECE共55次,发生CWE共94次。EPECE持续时间比CWE长,EPECE平均维持13天,CWE平均维持4天。两类事件最容易发生的季节均为冬季,年频次均呈现出下降趋势。EPECE与CWE在过程期间的平均气温距平分布相似,但由于EPECE维持时间更长,因此在大部分地区的值没有CWE低。EPECE降温幅度的大值区位于我国北方地区,最低达到-2.4°C,CWE降温幅度的大值区位于我国华北、华东和华南地区,最低达到-3.6°C。两类事件过程中最低温度分布特征相似:最小值位于东北,最大值位于海南,0°C等温线出现在秦岭-淮河线附近。（2）两类事件发生时的天气效应差异显着。在峰值日时,EPECE和CWE在全国绝大多数地区气温距平为负,CWE最低达到-5°C,而EPECE最低达到-8°C以下;当峰值日四天后,EPECE中的气温仍保持全国范围的较强负距平,而CWE的部分地区气温距平转为正。表现出的天气特点为:EPECE降温过程久、强度大、范围广,而CWE降温过程短、速度快,回温也很快。EPECE过程中降水落区主要位于东南沿海,CWE过程中的主要降水落区为西南和东南沿海。（3）两类事件过程前后天气形势差异很大。在EPECE中,在-11天时对流层波动出现异常,异常信号开始向平流层传递,使得平流层也出现异常,其极涡中心偏向东半球,并伴随着-9天时异常向东扩展的反气旋式Rossby波破碎（anticyclonic Rossby wave breaking,AWB）又将能量下传至对流层,导致对流层阻塞高压扩展范围异常偏东,延伸至90°E并在此处维持,阻塞强度最大超过24,相较于气候态,瞬时阻塞频率最大超出50%,大范围阻塞频率最大超出14%。高层冷空气不断下沉使西伯利亚高压强度增加,中心强度达到1053 hPa。一直至+7天,各环流系统强度虽然不断减弱,但仍维持之前形态,从而使得冷空气爆发时降温剧烈、影响范围广、维持时间长。而在CWE中前兆信号出现较晚,在-3天时对流层环流系统出现异常,异常信号上传,并伴随第0天时AWB的出现将能量下传。但上层的平流层极涡中心一直位于极点附近,AWB向东扩展的程度不及EPECE,在能量下传时阻塞高压的强度虽然也很强,最大超过20,但局限于乌拉尔山地区60°E附近,瞬时阻塞频率最大超出气候态45%,大范围阻塞频率最大超出气候态12%。在西伯利亚地区的冷空气强度增强,从而使西伯利亚高压增强,最大达到1050 hPa。这种异常出现的较快但不能长时间维持,+3天后,各环流系统的异常几乎消失,因而带来的降温虽然也很剧烈但维持时间较短。（4）利用等熵面分析可得,在555 K和450 K等熵面上,EPECE的极涡强度较CWE偏弱、范围偏小、中心偏东。EPECE的极涡变形存在3个阶段的变化,而CWE的极涡形态变化不大。在450 K和315 K等熵面上,两类事件的高位涡区均有明显的扩大南下,即冷空气在向下的过程中也在逐渐向南扩展。从位涡下传的特征来看,在对流层中层至平流层中层,两类事件高位涡区均出现了从高向低凹陷,等熵面明显向下倾斜,EPECE中倾斜程度与南下的范围较CWE更大。在对流层至平流层底层,高位涡区较上层更明显向下凹陷,在相同位置EPECE较CWE位温的值更大。（5）通过WRF对两次典型极端低温事件的模拟结果可得,模式能够较好的模拟出200 hPa和500 hPa的环流形势,但是对于其中低值和高值系统的范围、强度的模拟与实际存在一定偏差。在EPECE中,对于200 hPa上模拟的极涡强度偏弱、面积偏小,对于500 hPa上贝加尔湖附近的低槽模拟强度偏强;在CWE中对500 hPa上高压脊强度模拟偏低。对于海平面气压场来说,WRF能模拟出两类事件中海平面气压的大致形势,但对于高值和低值中心强度来说,模拟值均小于实际值,即高压偏弱而低压偏强,并且对于西伯利亚高压面积的模拟也比实际小。对于环流指数的模拟,WRF对于两类事件阻塞指数的模拟效果较好,但模拟的阻塞范围偏大、中心位置存在偏差;WRF对于西伯利亚高压指数随时间变化的趋势模拟较好,并且能模拟出转折期的变化,但强度有一定的偏差。
纪成成[2]（2020）在《2017年11—12月根河市3次寒潮过程的对比分析》文中研究说明利用常规天气资料和数值预报产品,应用天气学分析方法,对2017年11月13—15日、11月27—29日和12月9—11日根河市出现的3次典型寒潮天气过程进行对比分析。结果表明,3次过程均是在前期强烈升温的基础上,由强冷空气在西西伯利亚及贝加尔湖堆积并向南侵袭造成的;3次过程亚洲中高纬环流形势均表现为一脊一槽型,动力机制均为高空旋转低压槽与强锋区,促使寒潮暴发的流场均为低槽旋转型;冷空气暴发后,呼伦贝尔上空均由强盛的冷平流控制,地面冷高压均进入关键区并达到寒潮强度;但由于冷空气的强度、发展、移动路径不同,因此3次过程的降温幅度和对根河造成的影响也不同。在此基础上,总结出根河冬季寒潮天气的预报着眼点。
赵娟,谢启玉[3]（2020）在《青海省寒潮天气过程中的气温变化影响因素分析》文中提出利用常规气象观测资料,分析了2011年3月13—14日青海省一次大范围的寒潮天气过程的成因,并在此基础上根据局地温度方程,定量分析了过程中影响温度变化的主要因子和各自的贡献,结论如下:（1）此次过程是青海省一次典型的横槽转竖型寒潮天气,并且自西向东爆发。过程前期形成典型的寒潮中期倒大"Ω"流型。上游有强冷平流输送,500 hPa冷中心-44℃,700 hPa冷中心-28℃。青海上空西北风风速26 m/s,300 h Pa高空西风急流入口区的横向非地转正次级环流也利于地面降温。（2）地面蒙古冷高压中心1 060 hPa,影响青海的冷高压达1 050 h Pa。过程中青海西部的24 h最大正变压18 hPa,24 h负变温最大为-18℃,最低气温平均下降10～13℃,格尔木站下降幅度最大,达到16℃。东部的24 h最大正变压18 hPa,24 h时负变温最大-11℃,最低气温平均下降6～8℃,河南站下降幅度最大,达到16℃。同时东部和西部的地面风速在13日、14日白天都增大,并以偏西风为主。（3）此次过程中的温度变化主要由温度平流项和对流变化项决定,且这2项对青海西部的降温贡献大于青海东部。冷气团的个别变化项对降温也有一定贡献,对东部和西部的贡献基本相等。非绝热项对西部起增温作用,对东部的温度变化没有作用。（4）由强冷空气引起的寒潮天气过程中,温度平流变化和对流变化对降温起主导作用,过程前期应关注温度平流变化的影响,过程结束时应关注对流变化。个别变化项的影响程度依赖于冷空气强度和冷气团变性程度。非绝热项的影响决定于大气中发生相态变化的水汽含量,对温度变化有约束效应。
谷思雨[4]（2019）在《银川河东机场小样本雷暴中尺度分析及分类客观预报方法研究》文中进行了进一步梳理从航空气象业务保障实际出发,为建立银川河东机场雷暴天气分类预报模型,在年平均降水量仅为180mm的严重干旱区,针对河东机场雷暴天气小样本数据,进行了中尺度天气背景分析,将数据进行业务映射,并利用峰度偏度系数、χ2以及Q-Q图进行检验,表明数据服从正态分布。采用线性、非线性以及人工智能建立模型,试用表明预报能力较好。由于本文研究的机场位于中国所有省会城市年降水量最少的城市,年平均降水量仅为180mm,并且机场建成时间较晚,资料记录较少,因此对发生在银川河东机场的雷暴天气进行年际、逐月、逐旬、逐候、逐时、持续时间多种统计学分析,结果表明:（1）河东机场年雷暴日数在波动中呈增长趋势。（2）雷暴主要发生在7月份;雷暴高发月份正值机场航班起降暑运高峰,对航班影响较大。（3）7月下旬尤其是第六候出现雷暴日数相对较多。（4）15:00-16:00以及20:00-21:00是机场发生雷暴最频繁的两个时段。（5）在机场雷暴个例中,56%个例持续时间不会超过1h,41%的持续时间在13h,3%的持续时间达到3h以上。针对机场雷暴天气进行中尺度系统分析,得到如下结论:（1）雷暴大风天气,500hPa存在显着气流汇合区的可能性较高。（2）雷暴大风和降雨天气,银川北部蒙古地区存在南北、东西走向的中尺度系统,系统之间相互叠加;银川周围存在24h降温区。（3）雷暴降雨天气,银川附近中尺度系统呈南北走向;北部蒙古地区同样存在南北走向中尺度系统,系统之间相互叠加;700以及500hPa银川西部存在冷中心。在本地航空气象业务实践中,常规气象要素原始量值并不能直接反映航空气象保障的本质需求,为了客观、定量地对伴随不同天气现象的雷暴过程进行预报,从航空气象保障实际出发,在天气学原理的指导下,根据河东机场航空气象保障需求及相关物理量参数对雷暴样本进行业务映射分级转化,分别对机场雷暴伴随大风、降水等不同天气现象进行业务映射。并采用峰度偏度系数、χ2以及Q-Q图3种方法对映射后的数据进行正态性检验,结果表明:按天气现象分类的样本服从正态分布,未分类样本基本服从。针对小样本数据,通过建立多种客观预报模型,选取其中效果较好的模型对雷暴伴随的天气现象及强度进行预报。依据强对流发生的“配料法”分析思路,选取与雷暴发生关系较为密切的参量作为预报因子,分别对分类以及未分类样本建立线性、非线性、BP神经网络以及支持向量机（SVM）预报模型。将因子回代验证,发现分类样本的线性以及非线性回归模型拟合情况与样本值高度近似,而未分类样本与实际情况存在较大偏差,主要原因是未分类样本业务映射转换数值没有严格地服从标准正态分布。将预报模型于2017年投入河东机场进行试用,结果表明,对于各种天气现象的预报,每种模型预报效果各有差异:（1）BP神经元网络以及SVM方法对天气现象的预报准确率较高,达到66.7%,针对弱雨以及大风和降雨同时出现天气的预报尤为突出。（2）分类逐步回归模型对弱雨强度预报准确率较高,高达75%。（3）分类多元回归模型对强降雨强度预报准确率较高,达到66.7%。（4）分类非线性回归模型对大风和降雨同时发生的强度预报较好,达60%。文中5种模型各自存在优势和缺点,根据不同预报模型的性质,采取整体最优化设计,利用各自优势综合设计业务流程:首先利用BP神经元网络和SVM模型对雷暴天气现象进行判断,随后利用分类逐步、多元以及非线性回归模型分别对弱雨、强雨或大风以及大风和降雨同时发生的雷暴天气现象进行强度预报。结合短时预报系统的基本原则,在软件工程学原理的指导下开发了雷暴业务预报系统,功能模块包括:1资料收集,2资料处理,3天气现象预报,4天气强度预报,5生成预警预报文档,6消息推送;该系统实现了银川河东机场雷暴预报模型的自动化和高效化。
胡亮帆[5]（2019）在《宁夏早春一次突发寒潮极值降雪过程的综合分析》文中认为本文利用常规观测、地面自动气象站逐时观测、雷达、卫星和ECMWF逐6h再分析资料,通过常规天气分析与315K等熵位涡、锋生函数等综合物理量相结合的方法,从天气系统演变、冷空气的来源及路径、锋生及次级环流、降水相态、相关预报指标等方面,对2016年4月23日宁夏一次突发寒潮极值暴雪的灾害性天气过程进行了综合分析。结果表明:（1）此次过程属于高空小槽东移合并型,地面有冷高压分裂且主体快速南下,并有锋面相配合,导致寒潮爆发和锋后降雪。过程前期环流形势稳定,后期天气系统突变,常规气象资料难以预报。（2）315K等熵位涡图可作为短时、局地的春季寒潮降雪过程的有效分析和预报工具。一、等熵位涡清楚地示踪冷空气的来源和传播路径:咸海区域对流层顶冷空气东移南扩与青藏高原对流层中层冷空气合并加强,且新地岛平流层下部的冷空气在前期缓慢东移后,自贝加尔湖加速南下对其补充引发寒潮。二、等熵位涡异常大值可定量、清晰地表述关键影响系统西风带小槽的演变,具有更好的指示意义。三、等熵位涡高值区随时间变化与寒潮演变一致,可提前6h指示冷空气活动,且等熵位涡大于1.0PVU区域与寒潮及降雪落区一致,大于0.8PVU区域与强降温区域一致,可作为精细定量预报的重要指标。（3）在高空急流的有效配置下,西风带小槽、中尺度辐合线驱动此次对流层中下层锋生,主要受风场切变变形、水平散度和上升运动极大值纬向分布的影响。锋生函数的大值区与实况锋区的位置、演变一致,且锋生函数可定量指示锋区的强度,并通过其数值演变预报寒潮雨雪天气的出现、增强、减弱过程,可作为锋面分析过程和相关锋面天气诊断的综合物理量指标。降水区位于急流-锋次级环流上升支的下方,与锋生函数倾斜项F4梯度大值区、上升运动极大值区均一致且峰值时刻相同。（4）水汽输送带主要有两条:一是700600h Pa孟加拉湾水汽经云南、四川向北输送至宁夏北部39°N附近,为水汽主要来源,二是850h Pa渤海湾的水汽向西输送至宁夏,贡献较小。（5）此次雨雪过程主要是低槽冷锋层状云降水,雷达回波呈片状,伴有3040dBz的强回波中心,由北向南推进并维持在宁夏中北部约5h,造成短时强降水,降水强度与回波中心强度和持续时间密切相关。TBB低值区（TBB<-30°C）结构特征能够较好地指示短波槽、低涡、冷锋的存在,且TBB为-42-51°C的低值区与强降水区对应较好。（6）宁夏中北部地区T850≤0°C、T700≤-4°C或H0（0°C特征层高度）≤160dagpm,将由雨向雨夹雪、雪转变。结合地面气温,可进一步确定雨夹雪、雪,即地面气温在-1°C以下,以雪为主;地面气温在01°C,以雨夹雪为主。雷达反射率因子也可较好地反映降水相态快速转变:当回波强度为3035d Bz,降雨为主;随回波强度减小,由雨转雨夹雪;当回波强度2025d Bz,降雪为主。
陈云峰[6]（2018）在《20世纪80年代人工智能在天气预报中的应用》文中研究指明气象预报专家系统对灾害性天气预报的准确率普遍已达到当时值班预报员水平,少数省已接近优秀预报员水平,有些省还开展了落区和强度预报的工作,取得了比较明显的效果。2016年3月9—15日,围棋世界冠军李世石与AlphaGo进行五番棋大战,结果AlphaGo以四比一取得完胜,举世哗然。与此同时,"人工智能"一词也再次风靡全球。人工智能（Artificial Intelligence,AI）最初是在1956年提出的。从那以后,研究者们发展了
黄丹[7]（2018）在《基于FMM算法的寒潮路径分类及其变化规律研究》文中研究指明寒潮是影响我国冬半年最大的灾害性天气之一,其变化规律也是气象学界长期以来重点研究的课题,但对寒潮路径进行客观、细致地分类并对其活动特征及影响机制等进一步的研究相对较少。本文采用1965-2015年NCEP/NCAR再分析资料以及129个站点的中国地面气候资料日值数据集,基于数据挖掘技术中的有限混合模型（FMM）算法对影响我国的寒潮路径进行聚类,分析各类寒潮活动变化特征及环流形势差异,并探讨欧亚遥相关型（EU）位相变化与我国寒潮频次和路径选择的关系,以此来为我国不同寒潮路径的研究提供新思路,也为防灾减灾工作提供理论基础。研究表明:（1）利用数据资料以及定义的寒潮标准形成了近50年我国寒潮路径数据集,由FMM算法将寒潮移动路径分为四类,分别为:第一类西路转向型、第二类北路型、第三类西北型和第四类西路型。通过各类路径活动特征及寒潮个例分析验证了该算法对寒潮路径聚类的准确性与科学性。（2）不同寒潮路径频次、强度、高度场、风场、涡度平流场和温度平流场等气候特征存在差异。第一类寒潮频次最多且逐年减少趋势最显着,第二类寒潮频次最少,第三类寒潮强度最强,第四类寒潮在春季频发且年际变化趋势平缓。在寒潮爆发时刻,500 hPa温压场配置、风场转变、高层涡度平流和冷暖平流以及地面冷高压分布与寒潮路径的选择密切相关,其中第二类寒潮的低槽、负涡度区和冷平流区偏东分布,第三类则相应偏西。（3）EU位相变化与我国寒潮频次及路径选择密切相关,EU不同位相会引起冬季欧亚大陆的大气环流异常,从而影响寒潮的变化。EU处于正位相年时,整体有利于寒潮活动发生,经向环流增强,冷空气干冷,其中第二类寒潮频次占比在该年份相对增多;EU处于负位相年时,纬向环流增强,冷空气湿润,第三类寒潮频次占比相对增多。
王嘉禾[8]（2018）在《东亚典型极端低温事件中大尺度环流系统组合性异常特征研究》文中进行了进一步梳理极端低温天气气候事件近些年在我国频频发生,造成了巨大影响。本文利用了1970-2016年我国地面台站观测资料,用百分位法定义了我国极端低温事件的阈值,计算了我国1970-2016年春季以及1970-2015年秋、冬季极端低温事件的频次、强度与站点发生率,分析了频次与强度的时间空间分布。然后选择两次典型极端低温事件-2008年低温雨雪冰冻灾害和2016年“霸王级”寒潮,利用NCEP/NCAR再分析资料,采用西伯利亚高压指数、平流层极涡指数与阻塞高压指数等定量化表征指数,分析了两次极端低温过程期间西伯利亚高压、阻塞高压与平流层极涡等大尺度系统的组合性异常特征。最后,利用WRF数值模式模拟了2016年“霸王级”寒潮,探索用模式模拟结果能否准确定量化表征天气系统的组合性异常特征。得到结论如下:（1）针对我国极端低温天气气候事件的分析显示,1970-2016年间,春、秋与冬季全国极端低温事件的发生频次、强度与站点发生率均呈减小趋势。频次减小的速率冬季最大,秋季次之,春季最小;强度减小速率秋季最大,春季次之,冬季最小;台站发生率减小速率三个季节相差不大。冬季的极端低温事件频次、强度与站点发生率近些年出现上升趋势,反映出新的年代际变化特征。极端低温事件强度的空间分布与季节关系不大,受纬度与地形的影响很大。整体随纬度呈带状分布,体现出北强南弱的特征。对极端低温事件的频次与强度的EOF分析结果显示,主模态第一模态的空间分布均体现为全国大部分地区负值,青藏高原部分地区为正值的特征;对应的时间系数在1990年代前后有一个较明显的负值往正值的转折点,印证了极端低温频次和强度减少的趋势特征。（2）选择两次典型的极端低温事件,研究期间大尺度系统组合性异常特征发现:与1970-2005年的气候平均态相比,2016年西伯利亚高压偏强16.8hPa,阻塞高压频率偏高约60%,极涡偏强约296gpm;而2008年西伯利亚高压偏强8.7hPa,阻塞高压频率偏高50%,极涡偏强190gpm,说明2016年过程中三个大尺度天气系统的异常比2008年的过程更显着。分析两次极端低温过程中三个大尺度系统的组合性异常特征发现,与1970-2005年气候平均态相比,2016年过程期间极涡偏强,北极高空有较强冷空气,北极地表爆发性增温配合中高纬阻塞高压的发展,使大量极寒冷的空气在西伯利亚地区积聚,在高空气流的引导下向我国爆发,从而使我国大部分地区的温度短时间内急剧下降。而2008年平流层极涡能量下传,使得阻塞高压长期维持,西伯利亚高压主体也长时间维持,但分裂出小股冷空气不断东移南下,一方面使我国南方维持长时间的低温,另一方面与来自南方的暖湿气流交汇,形成长时间的雨雪冰冻天气。（3）利用WRF数值模式模拟了一次典型寒潮天气过程（2016年霸王级寒潮）发现,WRF模式能够很好的模拟出寒潮天气模型中大尺度系统的组合性异常特征,即较强的极涡、深厚而强大的阻塞高压和较强的西伯利亚高压。对于定量化指数的模拟发现,WRF模式对于极涡的面积指数模拟较好,但对于极涡强度指数模拟偏小;对于阻塞高压指数的中心位置和强度的模拟显示,WRF模式能够较好模拟出此次低温过程中较强阻塞高压的起止时间,但基本模拟不出前期的一次弱阻高过程;此外,对于较强的那次阻高过程阻高中心位置和强度的模拟也与NCEP再分析数据有所偏差;对于西伯利亚高压指数的模拟偏小,但能够反映西伯利亚高压在寒潮天气过程中的强弱变化,即WRF模式能够模拟出寒潮天气过程的转折期。
黄威,张恒德,鲍媛媛,康志明[9]（2017）在《基于EOF分解的中期平均气温距平客观预报方法》文中提出本文通过将500 hPa高度、850 hPa温度、海平面气压的预报与历史要素场进行EOF分解,并假定EOF分解空间函数（即特征向量）是基本稳定的,建立以EOF分解主分量系列的时间系数、预报站点附近基本要素值的时间序列与预报站点平均气温距平的多元线性逐步回归预报方程,结合ECMWF集合预报数值产品,生成全国范围未来10 d平均气温距平客观预报产品投入业务应用,并采用同号率方法检验。结果表明,客观预报产品在检验时段内,同号率平均值为0.77,明显高于ECMWF集合预报模式2 m温度直接计算得出的同类产品同号率0.63;该客观预报产品不仅在分布范围上,同时在距平幅度上预报效果均较好。此外,相关分析也证明同号率方法在检验中期时效气温距平预报中有其合理性。
乔娟,程龙,翟园,张雅斌[10]（2017）在《西安地区寒潮天气分型及精细化预报指标》文中研究说明利用2001-2015年西安城区和6个区县194个寒潮个例的高空、地面和数值预报产品资料,运用天气学原理和统计学方法,分析了西安地区寒潮时空分布特征:2006年之后寒潮天气年际分布呈明显下降趋势,特别在2014-2015年和2010-2012年显着减少;3月和4月是西安寒潮多发期;寒潮天气空间分布表现为从城区向偏远区县逐渐增多的特征。根据冷空气不同移动路径将西安地区寒潮分为西北路冷空气型、北路冷空气型、西路冷空气型、东路冷空气型以及西北路冷空气和东路冷空气共同影响型五种。对比分析了五种寒潮伴随的不同气象特征。从高低空冷空气位置和温度变幅,24 h负变温范围和强度,地面冷高压变化强度等因子入手,分类型研究分别建立了各自高空预报指标、地面预报指标和EC数值模式预报指标。
二、内蒙古寒潮客观预报方法研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、内蒙古寒潮客观预报方法研究（论文提纲范文）
（1）中国两类极端低温事件特征及其大气环流成因（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 极端低温事件的气候特征 |
| 1.2.2 极端低温事件的环流成因 |
| 1.2.3 极端低温事件的数值预报 |
| 1.3 科学问题和本文研究内容 |
| 第二章 资料和方法 |
| 2.1 资料的选取 |
| 2.2 研究方法 |
| 第三章 两类极端低温事件的气候特征 |
| 3.1 两类极端低温事件发生频次的时间变化 |
| 3.1.1 月变化与季节变化特征 |
| 3.1.2 年际变化与年代际变化特征 |
| 3.2 两类极端低温事件温度分布的空间变化 |
| 3.2.1 总体特征 |
| 3.2.2 季节变化特征 |
| 3.2.3 年代际变化特征 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 两类事件形成前后的大气环流形势 |
| 4.1 两类极端低温事件的筛选及其天气特征 |
| 4.1.1 两类极端低温事件的筛选 |
| 4.1.2 两类极端低温事件的天气特征 |
| 4.2 两类事件形成前后的大气环流形势 |
| 4.2.1 200hPa位势高度场 |
| 4.2.2 500hPa位势高度场 |
| 4.2.3 海平面气压场 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 定量化指数分析和天气系统的配置 |
| 5.1 定量化指数 |
| 5.1.1 极涡强度指数 |
| 5.1.2 阻塞高压指数 |
| 5.1.3 西伯利亚高压指数 |
| 5.2 等熵面分析 |
| 5.2.1 各层等熵面分析 |
| 5.2.2 位涡下传特征 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 两次典型极端天气过程的数值模拟 |
| 6.1 模式设计方案 |
| 6.2 形势场结果分析 |
| 6.2.1 200hPa位势高度模拟 |
| 6.2.2 500hPa位势高度模拟 |
| 6.2.3 海平面气压场模拟 |
| 6.3 定量化指数结果分析 |
| 6.3.1 阻塞指数对比 |
| 6.3.2 西伯利亚高压指数对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与讨论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 特色与创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）2017年11—12月根河市3次寒潮过程的对比分析（论文提纲范文）
| 1天气概况对比分析 |
| 2环流形势对比分析 |
| 2.1 500 h Pa环流背景及演变特征 |
| 2.2影响系统的生成、发展和移动路径 |
| 3结论 |
（3）青海省寒潮天气过程中的气温变化影响因素分析（论文提纲范文）
| 1 寒潮天气实况 |
| 2 影响系统分析 |
| 3 温度变化影响因子分析 |
| 3.1 气团的个别变化 |
| 3.2 温度的平流变化 |
| 3.3 温度的对流变化 |
| 3.4 非绝热因子 |
| 3.5 各影响因子对最低温度变化的影响分析 |
| 4 结论与讨论 |
（4）银川河东机场小样本雷暴中尺度分析及分类客观预报方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的重要意义 |
| 1.2 雷暴天气的研究现状 |
| 第二章 资料和方法 |
| 2.1 资料 |
| 2.2 方法 |
| 第三章 银川河东机场雷暴的时间分布特征 |
| 3.1 银川河东机场雷暴的年际变化特征 |
| 3.2 银川河东机场雷暴逐月、逐旬、逐候的变化特征 |
| 3.3 银川河东机场雷暴逐时分布特征 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 雷暴天气的中尺度分析 |
| 4.1 银川河东机场雷暴伴随天气现象统计分析 |
| 4.2 银川河东机场雷暴天气500hPa环流背景 |
| 4.3 雷暴大风天气中尺度分析 |
| 4.3.1 低涡型雷暴大风天气中尺度分析 |
| 4.3.2 平直西风型雷暴大风天气中尺度分析 |
| 4.3.3 西北气流型雷暴大风天气中尺度分析 |
| 4.4 雷暴大风降雨天气中尺度分析 |
| 4.4.1 低涡型雷暴大风降雨天气中尺度分析 |
| 4.4.2 平直西风型雷暴大风降雨天气中尺度分析 |
| 4.4.3 西北气流型雷暴大风降雨天气中尺度分析 |
| 4.4.4 西风槽型雷暴大风降雨天气中尺度分析 |
| 4.5 雷暴降雨天气中尺度分析 |
| 4.5.1 低涡型雷暴降雨天气中尺度分析 |
| 4.5.2 平直西风型雷暴降雨天气中尺度分析 |
| 4.5.3 西北气流型雷暴降雨天气中尺度分析 |
| 4.5.4 西风槽型雷暴降雨天气中尺度分析 |
| 4.6 业务应用要点 |
| 第五章 业务映射 |
| 5.1 雷暴样本业务映射 |
| 5.2 转换方法研究 |
| 第六章 正态性检验 |
| 6.1 正态性检验意义 |
| 6.2 转换总体效果 |
| 6.3 多方法检验 |
| 6.3.1 偏度、峰度系数检验 |
| 6.3.2 χ~2正态检验 |
| 6.3.3 Q-Q图 |
| 6.3.4 原始资料正态性检验 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 客观预报模型建立 |
| 7.1 预报因子的选取 |
| 7.2 逐步回归分析 |
| 7.3 多元线性回归分析 |
| 7.4 非线性回归分析 |
| 7.5 BP人工神经元网络 |
| 7.6 支持向量机(SVM) |
| 7.7 小结 |
| 第八章 业务预报效果检验及业务系统设计 |
| 8.1 业务预报效果检验 |
| 8.2 业务预报系统设计 |
| 8.2.1 业务预报系统构架 |
| 8.2.2 业务预报系统流程 |
| 第九章 结论 |
| 9.1 多尺度时间分布规律 |
| 9.2 中尺度分析 |
| 9.3 业务映射及正态性检验 |
| 9.4 客观预报模型的建立及检验 |
| 9.5 业务预报系统 |
| 9.6 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者在读期间科研成果简介 |
| 致谢 |
（5）宁夏早春一次突发寒潮极值降雪过程的综合分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及问题 |
| 1.2.1 宁夏寒潮雨雪过程的分析情况 |
| 1.2.2 等熵位涡的分析情况 |
| 1.2.3 锋生理论的分析情况 |
| 1.3 本文的资料及主要研究内容 |
| 第二章 天气实况分析 |
| 2.1 天气实况及灾情 |
| 2.2 环流形势 |
| 2.3 雷达回波特征分析 |
| 2.3.1 反射率因子特征分析 |
| 2.3.2 径向速度图特征分析 |
| 2.4 卫星云图特征分析 |
| 2.5 水汽特征 |
| 2.5.1 水汽通量及散度 |
| 2.5.2 大气可降水量 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 等熵位涡IPV特征分析 |
| 3.1 IPV的性质与计算 |
| 3.2 315K等熵面特征 |
| 3.3 IPV示踪冷空气源地与路径 |
| 3.4 槽脊对应的IPV特征分析 |
| 3.5 IPV与灾害性天气的时空对应关系 |
| 3.5.1 IPV时间演变关系分析 |
| 3.5.2 IPV空间对应关系分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 锋生函数特征分析 |
| 4.1 锋生函数的计算 |
| 4.2 锋生函数各项的贡献 |
| 4.3 锋生演变特征及其影响因素 |
| 4.3.1 水平变形场 |
| 4.3.2 水平散度场 |
| 4.3.3 倾斜项 |
| 4.4 急流-锋次级环流及其与寒潮降雪的关系 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 降水相态判据 |
| 5.1 降水相态演变 |
| 5.2 温度廓线图 |
| 5.3 T_(850)、T_(700)与地面气温 |
| 5.4 0°C层的高度 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果简介 |
| 致谢 |
（6）20世纪80年代人工智能在天气预报中的应用（论文提纲范文）
| 深入阅读 |
（7）基于FMM算法的寒潮路径分类及其变化规律研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 寒潮气候特征研究进展 |
| 1.2.2 数据挖掘在气象领域的研究进展 |
| 1.2.3 欧亚遥相关型对寒潮的研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.1.1 寒潮资料 |
| 2.1.2 再分析资料 |
| 2.2 欧亚遥相关型指数的计算 |
| 2.3 气候统计方法 |
| 2.3.1 变化趋势分析 |
| 2.3.2 曼-肯德尔法 |
| 2.3.3 标准化处理 |
| 2.3.4 t检验 |
| 2.3.5 环流形势合成分析 |
| 2.3.6 小波分析 |
| 2.4 有限混合模型算法 |
| 2.4.1 算法原理 |
| 2.4.2 算法聚类过程 |
| 2.4.3 聚类数选择 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 寒潮活动特征分析 |
| 3.1 寒潮标准定义 |
| 3.2 单站寒潮频次变化特征 |
| 3.3 区域性和全国性寒潮频次变化特征 |
| 3.4 寒潮路径数据集的获取 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于FMM算法的我国寒潮路径分类及特征分析 |
| 4.1 聚类数选择及路径聚类 |
| 4.2 各类寒潮频次特征分析 |
| 4.2.1 寒潮频次和冷高压强度统计 |
| 4.2.2 寒潮频次年际变化分析 |
| 4.3 寒潮爆发时刻各类路径的环流形势分析 |
| 4.3.1 500 hPa温压场分析 |
| 4.3.2 500 hPa高度距平场分析 |
| 4.3.3 平均风场分析 |
| 4.3.4 涡度平流分析 |
| 4.3.5 温度平流分析 |
| 4.4 寒潮个例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 欧亚遥相关型位相变化对我国寒潮路径的影响研究 |
| 5.1 冬季欧亚遥相关型变化特征 |
| 5.2 欧亚遥相关型位相异常与我国寒潮的关系 |
| 5.2.1 寒潮路径频次统计 |
| 5.2.2 寒潮爆发日500 hPa高度场分析 |
| 5.2.3 500 hPa风场分析 |
| 5.3 欧亚遥相关型位相活跃与我国寒潮的关系 |
| 5.3.1 寒潮路径特征统计 |
| 5.3.2 500 hPa高度场和距平场分析 |
| 5.3.3 寒潮爆发日500 hPa高度场和风场分析 |
| 5.3.4 300 hPa风分量分析 |
| 5.3.5 850 hPa温度场和风场分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 研究计划与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）东亚典型极端低温事件中大尺度环流系统组合性异常特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 极端低温事件变化的观测事实 |
| 1.2.2 极端低温事件的影响因子的研究 |
| 1.2.3 极端低温数值模拟 |
| 1.3 研究存在的问题 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 资料的选取及处理 |
| 2.2 统计学方法 |
| 2.2.1 最小二乘法与线性倾向估计 |
| 2.2.2 变化趋势的显着性检验 |
| 2.2.3 滑动平均法 |
| 2.3 极端低温事件的定义 |
| 2.4 极涡、阻塞高压、西伯利亚高压指数的定义 |
| 第三章 中国极端低温事件的时空分布特征 |
| 3.1 极端低温事件的阈值分布 |
| 3.2 极端低温事件的时间特征 |
| 3.2.1 频率的时间特征 |
| 3.2.2 强度的时间特征 |
| 3.2.3 台站发生率的时间特征 |
| 3.3 极端低温事件的空间特征 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 极涡、阻塞高压、西伯利亚高压在极端低温事件期间的组合性异常特征 |
| 4.1 2008 年1月及2016年1月两次天气过程的降温特征 |
| 4.2 两次天气过程中三个天气系统的定量化特征 |
| 4.2.1 西伯利亚高压 |
| 4.2.2 阻塞高压 |
| 4.2.3 平流层极涡 |
| 4.3 三个大尺度系统的组合性异常特征 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 一次天气过程的数值模拟 |
| 5.1 模拟设计方案 |
| 5.2 对形势场的模拟结果分析 |
| 5.2.1 200hPa位势高度场 |
| 5.2.2 500hPa位势高度场与温度场 |
| 5.2.3 标准化海平面气压场 |
| 5.3 定量化指数 |
| 5.3.1 极涡指数 |
| 5.3.2 阻塞高压指数 |
| 5.3.3 西伯利亚高压指数 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 结论与讨论 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 特色与创新点 |
| 6.3 不足与讨论 |
| 6.4 下一步研究计划 |
| 参考文献 |
| 在读期间的科研工作 |
| 致谢 |
（9）基于EOF分解的中期平均气温距平客观预报方法（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料和方法 |
| 1.1 资料 |
| 1.2 EOF分解预报原理和方法 |
| 1.3 预报因子的选取 |
| 1.3.1 EOF因子 |
| 1.3.2 形势场因子: |
| 1.3.3 基础温度因子: |
| 1.4 预报方程的建立 |
| 2 结果及检验 |
| 2.1 主要预报产品 |
| 2.2 产品长序列检验 |
| 2.3 产品个例检验 |
| 3 结论 |
（10）西安地区寒潮天气分型及精细化预报指标（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 2 寒潮天气时空分布特征 |
| 2.1 时间变化 |
| 2.1.1 年际变化 |
| 2.1.2 月季变化 |
| 2.2 空间分布 |
| 3 冷空气路径与环流形势 |
| 3.1 寒潮类型及天气特征 |
| 3.2 环流形势 |
| 3.2.1 西北路冷空气型 |
| 3.2.2 北路冷空气型 |
| 3.2.3 西路冷空气型 |
| 3.2.4 东路冷空气型寒潮 |
| 3.2.5 西北路和东路冷空气共同影响型寒潮 |
| 4 不同冷空气路径寒潮预报指标 |
| 5 结论 |
四、内蒙古寒潮客观预报方法研究（论文参考文献）
- [1]中国两类极端低温事件特征及其大气环流成因[D]. 刘明歆. 兰州大学, 2021(11)
- [2]2017年11—12月根河市3次寒潮过程的对比分析[J]. 纪成成. 农业灾害研究, 2020(01)
- [3]青海省寒潮天气过程中的气温变化影响因素分析[J]. 赵娟,谢启玉. 农业灾害研究, 2020(01)
- [4]银川河东机场小样本雷暴中尺度分析及分类客观预报方法研究[D]. 谷思雨. 成都信息工程大学, 2019(05)
- [5]宁夏早春一次突发寒潮极值降雪过程的综合分析[D]. 胡亮帆. 成都信息工程大学, 2019(05)
- [6]20世纪80年代人工智能在天气预报中的应用[J]. 陈云峰. 气象科技进展, 2018(03)
- [7]基于FMM算法的寒潮路径分类及其变化规律研究[D]. 黄丹. 南京信息工程大学, 2018(01)
- [8]东亚典型极端低温事件中大尺度环流系统组合性异常特征研究[D]. 王嘉禾. 兰州大学, 2018(11)
- [9]基于EOF分解的中期平均气温距平客观预报方法[J]. 黄威,张恒德,鲍媛媛,康志明. 气象科学, 2017(04)
- [10]西安地区寒潮天气分型及精细化预报指标[J]. 乔娟,程龙,翟园,张雅斌. 灾害学, 2017(01)