潮汐预报

潮汐软件 v1.4beta

在MATLAB R2013a中实现从LiDAR DEM中提取潮汐小溪的自动化方法（AMETC），并可扩展至Landsat-8 OLI图像。共有三个m文件：boundary.m、Gaussianmatch.m、tidalcreekextraction0819a.m。运行前请创建C盘文件夹、放入演示文件data1.tif，并依次运行boundary.m和tidalcreekextraction0819a.m。

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利用 T213 数值预报产品和实时地面降水观测数据，筛选关键物理量因子，并结合动力相似预报方法，构建了江苏省未来 12 小时至 3 天降水预报系统。经统计分析验证，该系统预报结果可靠，可为预报员提供参考。系统已实现降水的自动、客观、定时、定点、定量预报，并投入业务化运行。

降雨强度的实时判别逻辑，结合历史激发雨量和前期雨量，做成了一个还挺实用的暴雨泥石流预报模型。别看它是 1998 年的研究，用到现在依旧有参考价值。像这种基于降雨数据的判别方程，不光能帮你了解泥石流的触发机制，拿来做前端图表可视化的数据源也合适。 暴雨的降雨强度Y，跟当天的激发雨量X 和前期实效雨量K，构成了一个判别方程。直接拿这个方程当条件触发，做个小工具，或前端预警系统，逻辑直观。比如：用户输入雨量，系统就能判断有没有泥石流风险。 如果你平时用MATLAB画实时图，或者折腾Storm做流，这篇文章里的方法也能给你点灵感。还有像Kafka或Apache Storm的实时流平台，配合这个模型，做

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在MATLAB中，使用ThingsPeak平台和神经网络技术，我们可以实现天文潮汐与风驱水位的预测。本示例代码提供了SurgerforeCastingExample，用于展示如何结合不同的输入因素来预测海洋潮汐及风带来的水位变化。通过该代码，用户可以掌握如何使用MATLAB构建和训练神经网络模型，并将其应用于潮汐和水位变化的预测。 步骤概述 数据采集：通过ThingsPeak平台实时获取潮汐和风速数据。 数据预处理：进行数据清洗与标准化处理，以便模型更准确地预测。 神经网络建模：基于采集的数据，使用神经网络构建预测模型。 模型训练与优化：通过MATLAB的深度学习工具箱，训练模型并优化参数。

雷暴作为大气中壮观的超远程放电过程，可能造成巨大破坏和人员伤亡，损坏建筑物、电源系统、通信设备，引发森林火灾，带来重大经济损失。准确预测雷暴可以有效避免这些损失。本研究利用2009年6月至2015年8月阜新市沂蒙县和彰武县两个气象站点的观测数据，选取40个典型雷暴天气过程，计算了15个与雷暴活动相关的对流参数。统计分析表明，对流有效位能 (CAPE)、850 hPa 比湿度、700 hPa 比湿度、850 hPa 假相当位温、最大上升速度、强天气威胁指数 (SWEAT) 和零度高度 (ZH) 与雷暴活动密切相关，相关性均大于0.3。本研究确定了上述预测因子的阈值，计算了拟合率并进行了检验。此外

Android App可连接至中央气象台API，检索中国城市代码，用于获取天气预报。