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默默茶叶
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明明白白我旳心

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天气预报模板示例:

1、现在由我们小组为大家播报明天我市的天气预报: 明天我市晴,最高气温25摄氏度,最低气温11摄氏度,吹2-3级西南风。这样一个阳光明媚的春天,最适合户外运动,爬爬山,跑跑步。适量的运动会使你神清气爽,天气预报祝您开心每一天。

下面为您播报各乡镇天气预报:安庄镇:晴,10----20摄氏度;老城街道:晴,10---23摄氏度;边院:镇:晴,11----22摄氏度;湖屯镇:晴,10----21摄氏度;王瓜店镇:晴10----20摄氏度;孙柏镇:晴,9----19摄氏度。王庄镇:晴,10---19摄氏度;汶阳镇:晴,10-----19摄氏度。

2、欢迎您收看《天气预报》。 今天是4月20号,星期三,今天夜间到明天白天,天气晴,最低温度11摄氏度,最高温度24摄氏度,南风3到4级,未来三天, 天气晴间多云,东南风3到4级,温度10到25摄氏度。

3、大家好,欢迎收看《天气预报》。青海天气预报30天,青海未来30天天气预报预测:11日星期六小雨13~27℃;12日星期日小雨转中雨10~19℃;13日星期一小雨转中雨12~22℃;14日星期二小雨13~25℃;15日星期三多云转小雨14~23℃;16日星期四小雨转中雨13~25℃;

现代天气预报模板有五个组成部分:

1、收集数据

最传统的数据是在地面或海面上通过专业人员、爱好者、自动气象站或者浮标收集的气压、气温、风速、风向、湿度等数据。世界气象组织协调这些数据采集的时间,并制定标准。这些测量分每小时一次或者每六小时一次。

气象卫星的数据越来越重要。气象卫星可以采集全世界的数据。它们的可见光照片可以帮助气象学家来检视云的发展。它们的红外线数据可以用来收集地面和云顶的温度。通过监视云的发展可以收集云的边缘的风速和风向。不过由于气象卫星的精确度和分辨率还不够好,因此地面数据依然非常重要。

2、数据同化

在数据同化的过程中被采集的数据与用来做预报的数字模型结合在一起来产生气象分析。其结大气状态的最好估计,它是一个三维的温度、湿度、气压和风速、风向的表示。

3、数据天气

按照物理学和流体力学的结果来计算大气随时间的变化。

4、输出处理

模型计算的原始输出一般要经过加工处理后才能成为天气预报。这些处理包括使用统计学的原理来消除已知的模型中的偏差,或者参考其它模型计算结果进行调整。

5、重要工具

天气预报的重要工具是天气图。天气图主要分地面和高空两种。天气图上密密麻麻地填满了各式各样的天气符号,这些符号都是根据各地传来的气象电码翻译后填写的。

所有这些符号都按统一规定的格式填写在各自的地理位置上。这样,就可以把广大地区在同一时间观测到的气象要素如风、温度、湿度、气压、云以及阴、晴、雨、雪等统统填在一张天气图上。从而构成一张张代表不同时刻的天气图。

拓展资料:

天气预报的主要内容是一个地区或城市未来一段时期内的阴晴雨雪、最高最低气温、风向和风力及特殊的灾害性天气。就中国而言,气象台准确预报寒潮、台风、暴雨等自然灾害出现的位置和强度,就可以直接为工农业生产和群众生活服务。

新闻联播之后的天气预报,播报顺序是首都北京,然后自北向南,由东往西播报各省会城市、直辖市、自治区首府、台湾地区、香港特区、澳门特区的天气情况。插播一段广告之后,是“主要城市天气预报”时段,包括副省级城市和南沙、西沙、钓鱼岛的天气情况。

中央电视台的天气预报由中央气象局和国家气象台联合提供。需要指出的是,其“主要城市天气预报”的概念模糊,因为南沙、西沙、钓鱼岛并不属于“主要城市”,改称“部分地区天气预报”更为严谨。

参考资料:

百度百科——天气预报

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天凄微凉

查找有关数据着气象数据采集技术的发展以及各气象中心算法的完善,数值天气预报的准确率一直在稳步的提升。然而,面对当今社会对高精度天气预报的需求,来自各个气象中心的模式天气预报并不能够满足人们的要求。因此各个地区的气象部门需要根据自身情况,通过参考上级指导预报对本地区的未来天气现象重新进行预报以提高预报准确率。然而地区级气象部门却受限于本身设备条件,很难获得针对当地的具有指导意义的气象数据。基于上述原因,本文通过对浙江省气象台实际预报工作的调研,结合国家局下发的质量检验要求,为解决气象预报过程中遇到的实际问题,设计并实现了“浙江省天气预报数据分析系统”。并通过分析该系统的结果数据,设计并实现了基于神经网络方法的天气预测模块。该模块会将天气预测结果作为新的预报模式加入到数据分析系统中,为气象预报工作提供更多的数据支持。论文的主要工作内容如下:1、根据浙江省气象台气象预报工作的数据需求,通过对现有的气象数据结构的分析,设计并实现了一套在大时间跨度下,具有极高查询效率的气象数据仓库。通过该数据仓库的实现,将年度数据统计时间由原来的数百秒级降低到秒级。2、设计并实现了气象数据分析系统。利用C#、HTML、JavaScript与T-SQL语音开发了具备数据挖掘能力、质量检验能力、辅助预报能力,且数据表现形式丰富而直观的,数据分析系统。通过该系统的应用,可以有效的改善气象预报人员的预报准确率。3、提出以神经网络法构建预测天气数值参考数据的数据挖掘模型。该模型以BP神经网络方法构建,通过对历史数据的不断学习从而对各个参考预报模式的误差进行预测,然后根据预测结果给出新的参考数据,作为一种新的模式供预报人员参考。该参考数据相比较其他模式的数据在预报准确性与稳定性上都有较大的提升。通过气象数值预报分析系统在该浙江省气象台的应用实践证明,本文设计和实现的气象数值预报数据分析系统能很好地满足数值预报团队关于预报误差控制的需求。不仅根据数据学习模型计算得到的预报参考数据有较好的准确性。而且提供的质量检验功能,也为数值预报团队的预报工作提供了强有力的数据支持。

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