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实时天气 v9.1.6

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实时天气

实时天气

类型:系统工具 版本:v9.1.6大小:8.8MB更新:2022/03/13 19:25:11 语言:简体中文等级:平台:Android

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实时天气APP能够根据不同的天气情况进行实时改变,穿衣指数等各种各样的贴心功能,能够根据不同的天气情况进行实时改变,从此再也不用为带不带伞而担忧了。

实时天气软件亮点

1.你可以在这里看到精确到分钟级的天气预报。

2.每天都能够在这里查看今天一整天的天气信息。

3.还可以在这里查看未来15天的天气变化趋势。

实时天气软件优势

1.这里的所有天气信息都来自于权威的气象机构。

2.所以能够保证所有天气信息的真实性和准确性。

3.超好看的动态天气背景,也能够为你带来很好的视觉体验。

实时天气APP功能

1.墨迹最好的界面滑动效果在android上更进一步,创造出令人惊艳视觉效果

2.支持翻页钟形式的桌面widget,让用户时刻看到当天天气

3.支持国内几乎所有地级市,总数达到2642个地区

4.使用上,针对android用户习惯进行了优化

5.依托于墨迹首创的天气数据压缩技术,更新一个城市的数据流量不到0.5k

6.桌面widget背景可以自由选择颜色,支持高达16581375种颜色

7.墨迹首创的天气信息的短信转发也在android平台上继承过来,方便提醒亲友注意天气情况

8.支持cmnet,cmwap,uninet,uniwap,3gwap,wifi更新

9.数据源准确,比国外的任何天气插件数据都准确

实时天气APP预报种类

按时间范围划分,也就是按天气预报的时效长短,可分为:

1.短时预报。根据雷达、卫星探测资料,对局地强风暴系统进行实况监测预报未来1~6小时的动向。

2.短期预报。预报未来24~48小时天气情况。

3.中期预报。对未来3~15天的预报。

4.长期预报。指1个月到1年的预报。

5.超长期预报。预报时效1~5年的。

6.气候展望。10年以上的。

主要应用统计方法,根据各月气象要素平均值与多年平均值的偏差进行预报。用数值预报方法制作长期预报的方法正在试验之中,已有了一定的进展。预报时效1-5年的称为超长期预报,5年、10年以上的则称为气候展望。

根据覆盖地区来预报范围,可将天气预报分为:

1.大范围预报。一般指全球预报、半球预报、大洲或国家范围的预报。主要由世界气象中心、区域气象中心及国家气象中心制作。

2.中范围预报。常指省(区)、州和地区范围的预报,由省、市或州气象台和地区气象台制作。

3.小范围预报。如一个县范围的预报、城市预报、水库范围的预报和机场、港口的预报等,这些预报由当地气象台站制作。

实时天气APP预报方法

形势预报

即预报未来某时段内各种天气系统的生消、移动和强度的变化。它是气象要素预报的基础。形势预报的方法可分为两大类:一类是数值预报方法,即直接积分大气方程组或其简化方程组,按所得结果对未来的气压场、温度场和风场作出预报;另一类是天气图方法。后者有以下几种作法:

1.经验外推法

又称趋势法,是根据天气图上各种天气系统过去的移动路径和强度变化趋势,推测它们未来的位置和强度。这种方法,在天气系统的移动和强度无突然变化或无天气系统的新生、消亡时,效果较好;而当其发生突然变化或有天气系统的新生、消亡时,预报往往不符合实际。

2.相似形势法

又称模式法,是从大量历史的天气图中,找出一些相似的天气形势,归纳成一定的模式。如当前的天气形势与某种模式的前期情况相似,则可参照该模式的后期演变情况进行预报。由于相似总是相对的,完全相同是不可能的,因此,用此法也往往出现误差。

3.统计资料法

又称相关法,是用历史资料,对历史上不同季节出现的各种天气系统的发生、发展和移动,进行统计,得出它们的平均移速,寻找预报指标(如气旋生成、台风转向的指标等),进行预报。对历史上未出现过的或移动很快及很慢的例子,则此法不能应用。

4.物理分析法

首先分析天气系统的生消、移动和强度变化的物理因素,在此基础上制作天气预报,此法通常效果比较好。但当对反映这些物理因素的运动方程所进行的简化和假定不大符合实际时,就常常造成预报误差,甚至远远偏离实际情况。

上述四种方法各有优缺点,使用时需相互补充,取长补短,综合考虑,才能获得较好的效果。

要素预报

即预报气温、风、云、降水和天气现象等在未来某时段的变化。形势预报是要素预报的基础。要素预报有以下几种方法:

1.经验预报方法

在天气图形势预报的基础上,根据天气系统的未来位置和强度,对未来的天气分布作出预测。例如低压移来并得到加强时,可预报未来将有阴雨天气或较大的降水。这种方法的准确性,在很大程度上取决于预报员的经验,又由于天气系统和天气现象并非一一对应,故预报效果不够稳定。

2.统计预报方法

分析天气的历史资料,寻求大气状态的变化同前期气象因子的相关性,用回归方程和概率原理,筛选预报因子,建立预报方程。即得所需的预报值。这种方法的效果主要取决于因子的正确选择。

3.动力统计

将数值预报方法算出的未来气象参数作为预报因子,用回归方程求得一组预报公式,作出要素预报。随着数值模式的改进,此法的准确率可能稳定提高。

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