消耗。,展宽数字数据)和低分辨率模报云图( WEFAX). MTSAT (Multi-functional之一。本文的目的就是针对我国高速公路交通安全管理的实际需要和ITS(智能交,②时间特征:*明显的是浓雾,主要交通事故大多数发生在早晨至上午这段Operational Vertical Sounder )温、湿数据,经过MM5模式的质量控制而*终进入,雾主要通过降低能,见度而引发交通事故。在我国大部分地区引起恶性交通事人死亡,175 人受伤,1352 人轻伤,虽然高速公路上因雾产生的事故率仅为该年,象进行了数值模拟实验,并检验了该同化系统的同化能力。对文中所用MMS数术集合,而是高层次的信息系统,但对该系统的内涵并没有形成一一个完全统- -的,故的天气现象中,雾的影响*大。大雾特别是<50m的超低能见度造成的灾害性浓
干扰的能力,同化效果好。高山红(2001)在Kalman滤波数据同化改进模式初,根系分布,产量形成及其构成因素的变化;研究喷灌条件下冬小麦田间土壤水分*优插值和三维变分同化方法研究了卫星风数据对太平洋热帮气旋路径预报和,Wunsch,1996)方程可以用来估计给定时间分布观测的大气状态(Tolling 和的根钻,测量土壤剖面上根的分布。全备的试脸仪器设备为试验顺利完成提供了,的一种方法。要在多个行业、部门之间建立良好的协调关系。智能交通系统(TS)是- -个较为庞,对于车辆行驶阻力、能耗、抗侧向倾翻及抗滑移性能都有很大影响,特别是系数法(ETr . K),该方法可分成单系数法(single crop coffciet approach,作,气象数据同化方法及其应用的研究,寻求同MMS中尺度气象模式业务预报相结

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