陈玥熤
- 作品数：17 被引量：57H指数：5
- 供职机构：广东省气象科技服务中心更多>>
- 发文基金：“十一五”国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：农业科学天文地球自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 新疆棉花热量指数的灰色预测方法被引量：5
- 2010年
- GM(1,1)是开展时间序列环境要素变化趋势预测的有效方法之一。通过对新疆不同棉区棉花热量指数的分析,建立了热量指数时间变化趋势的GM(1,1)预测模型,各模型的平均回代精度都在90%以上,试报精度比回代精度要低,但也能满足实际使用要求,可以应用该模型的预测结果指导农业生产。
- 郭建平陈玥熤赵俊芳
- 关键词：棉花热量指数灰色预测
- 评论与转发带给天气微博采编员的启示
- “广东天气”官方微博2011 年3 月9 日在新浪微博平台推出，开始成为广东省气象局对公众发布气象信息的又一渠道。粉丝数从零增加到6 月27 日的45 万以上，信息受众规模已经比较高。微博是一种公众可评论、可转发的媒体。...
- 李晓娜陈恒明陈玥熤
- 关键词：气象信息
- 新疆棉花低温冷害预测方法研究
- 生长季低温冷害是严重影响我国新疆棉区棉花生产的重大农业气象灾害,及时准确地开展棉花生长季低温冷害的预测研究,对合理调整棉花品种的布局、及时采取预防措施和减轻低温冷害的影响等都具有重要意义。本文利用新疆主要棉区代表站的19...
- 陈玥熤
- 关键词：热量指数GM(1,1)模型均生函数
- 文献传递
- 新疆棉花低温冷害逐步回归预测模型
- 利用1961-2005年逐日平均温度资料和国家气候中心整理的74类大气环流特征量资料,计算了新疆主要棉区的棉花热量指数,并从棉花的播种期开始到停止生长,逐月建立了各个棉区热量指数的逐步回归模型。各月模型都能较好的预测该区...
- 陈玥熤郭建平
- 关键词：棉花热量指数
- 文献传递
- 微博在气象服务中的应用探讨
- 微博（MicroBlog）,是微型博客的简称,是当下网络快速发展下及时发布信息、相当于博客的一种系统。用户可以通过电脑、手机、即时通信工具、邮箱等平台在微博上发布文字、图片、影音等多种信息,展示用户的最新动态。本文通过讨...
- 郭鹏陈玥熤李晓娜
- 关键词：网络气象服务
- 文献传递
- 新疆棉花低温冷害逐步回归预测模型被引量：17
- 2008年
- 为及时采取防御措施和减轻低温冷害对新疆棉花生产的严重影响,利用1961-2005年逐日平均温度资料、棉花多年产量和发育期资料,计算了新疆主要棉区棉花的热量指数,确定了低温冷害的热量指数指标,可以较好地判断预报年新疆主要棉区的冷害发生情况及灾害程度。在此基础上以74类大气环流特征量为预测因子,从棉花的播种期开始到停止生长,逐月滚动建立了各个棉区热量指数的逐步回归模型。各月模型的预测准确率达到90%以上,能较好地预测该区棉花生长季内的热量状况;且可以看出,预报月前期的高纬度极涡环流系统的特征对新疆棉花生长的热量条件有着重要影响。从研究结果可知,通过运用滚动预报的方法,可以有效地提高预测棉花生长季内热量指数的准确率,从而更准确地预测冷害发生年,为棉花生产布局和及时采取防冻措施提供参考。
- 陈玥熤郭建平
- 关键词：棉花热量指数
- 新疆棉花热量指数的均生函数预测模型被引量：3
- 2010年
- 均生函数预测方法是开展环境要素变化趋势预测的有效方法之一。通过对新疆不同棉区棉花热量指数的分析,建立了热量指数时间变化趋势的均生函数预测模型,各模型的平均回代精度都在95%以上,试报精度比回代精度要低,但也能满足实际使用要求,可以应用该模型的预测结果指导农业生产。
- 郭建平陈玥熤
- 关键词：棉花热量指数均生函数模型
- 新疆棉花低温冷害逐步回归预测模型
- 利用1961-2005年逐日平均温度资料和国家气候中心整理的74类大气环流特征量资料，计算了新疆主要棉区的棉花热量指数，并从棉花的播种期开始到停止生长，逐月建立了各个棉区热量指数的逐步回归模型。各月模型都能较好的预测该区...
- 陈玥熤郭建平
- 关键词：棉花热量指数低温冷害
- 短时天气和强天气预警短信服务质量分析被引量：1
- 2012年
- 从技术和服务方面对手机气象短信做了分析,得出要做好短时天气和强对流天气预警短信服务,除准确判断天气系统的类型和雷达回波特征、强度变化外,还要有快捷计算雷达回波移动速度、移动方向的工具。短时天气和预警气象短信采编要有技巧;强天气过程的服务,有必要重点描述强回波区的位置和未来移动的方向;当天气过程结束,应及时发布实况消息等。
- 陈恒明屈凤秋陈玥熤李绚绚
- 关键词：雷达回波预警信号采编技巧
- 东北玉米热量指数预测方法研究(Ⅲ)——GM(1,1)预测方法被引量：10
- 2010年
- GM(1,1)是开展时间序列环境要素变化趋势预测的有效方法之一。通过对东北地区玉米热量指数的分析,建立了热量指数时间变化趋势的GM(1,1)预测模型,各模型的平均预测精度虽低于逐步回归统计模型,但也都达91%以上,可以应用该模型的预测结果指导农业生产。
- 郭建平陈玥熤庄立伟
- 关键词：玉米热量指数
