汉中市汛期降水分级分县T213释用方法

利用 T2 1 3数值预报产品制作汉中市汛期降水分级分县预报 ,对 2 0 0 2 -2 0 0 3年 5 -1 0月T2 1 3数值预报格点场进行每个站点相关因子资料插值后 ,与同期的降水实况做了对比统计分析 ,确立每个站点降水量级与选用因子的临界指标值 ,再用多因子概率权重、 3 0 a各降水量级出现的气候概率和 T2 1 3数值预报对汉中市各个站点进行解释预报。应用表明 ,方法对 T2 1 3数值预报有一定的订正效果和较高的实用价值     

“0、1”化预报因子选取统计标准的探讨

我省县站MOS预报以判别分析和REEP法(事件概率回归估计)应用最广、效果最好。无论用什么方法建立MOS方程,选好预报因子是关键。用以上两种方法建立MOS方程,一般是将预报量与预报因子“0、1”化。0、1化后的0、1型变量必须经严格检验,才能选出相关稳定、信度高的预报因子。     

一种新的多因子综合预报方法及其预测能力评估

利用 EOF分析浓缩大范围场内大气环流主要信息 ,经过异常相关处理 ,选取达到高信度( 0 .0 0 1信度 )要求的一定数目的预报因子 ,研制出了一种新的多因子综合预报方法 .通过对1 993～ 1 998年连续 6年的年、季时间尺度中国降水和中国气温预报能力评估 ,表明多因子综合预报方法预报效果比较稳定 ,预测能力较强 ,尤其是对夏季 ( 6～ 8月 )关键地区旱涝灾害的预报 ,准确率比较高 .     

最优子集神经网络在武威气温客观预报中的应用

选取2003年3月1日至2008年12月31日20时的逐日ECMWF(欧洲中期天气预报中心)数值预报产品实况格点资料,使用差分法、天气诊断、因子组合等方法,构造出能反映本地天气动力学特征的预报因子库,采用PRESS(预测平方和)准则初选因子,逐步回归复选因子,最优子集回归精选因子,建立分月、分站点逐日最高、最低温度BP神经网络预报模型。模型业务试用结果表明:该BP神经网络预报模型具有较强的非线性处理能力,能较好地反映日极端温度的变化,0～120 h内的最高、最低温度平均预报准确率达较高水平,且对明显的升降温过程反应灵敏,升降温趋势和幅度预报较为准确,为0～120 h的城镇精细化温度预报提供了重要的技术支撑,同时也为ECMWF数值预报产品在温度的释用提供了一种好的思路和方法。     

“真值图”法天气预报——0—1型多因子综合统计预报方法

真值图是表达逻辑代数运算的一种直观图形,常用于电子开关线路设计中。在作气象定性预报的0—1型多因子综合预报中,引用了真值图,效果较好。一、综合预报真值图的制作方法0—1型多因子综合预报,通常用“1”和“0”分别表示预报对象或预报因子的“出现”和“不出现”。当用两个预报因子作综合预报时,因子的不同组合状态可以有2×2=2~2种;n 个因子的不同组合状态将有2~n 种。进行综合预报的关键,就在于正确地区别 n 个因子的各种组合状态,以及表达各不同组合状态与预报对象状态的对应关系。真值图是一种能够区分因子的不同组合状态的有规律的图形,所以能用于作综合预报。真值图的画法有很多种,这里介绍一种比较简便的方法。     

ECMWF产品逐日降水客观预报业务系统

选用ECMWF格点场资料,用差分法、天气诊断、因子组合等方法构造能反映本地天气动力学特征的预报因子库,对预报因子和预报量进行线性（0,1）标准化处理,采用PRESS准则初选因子,用最优子集回归建立0~120 h降水预报方程,用多因子概率权重回归预测其降水概率。预报系统投入业务应用,检验证明预报效果较好,提供了有效的地市级客观预报指导产品。业务系统与MICAPS对接,实现全自动化,输出的预报产品客观、定量。     

人机交互系统应用于南宁地区冬半年降水预报

利用T63数值产品，用动力统计模型组合因子，建立南宁地区降水的统计预报方程。再选取日本数值预报产品02的24小时预报结果和预报员的经验预报结果，三者结合建立综合预报模型，该方法克服了单一预报方法的缺陷，提高了预报准确率，是一个值得试验的方法。具体作法：（1）本文读取T63产品0时效中南宁、贵阳、昆明、南昌、海口五个站共120个预报因子建立数据库，输入11、12月南宁市降水资料作为预报童。〔2）首先利用相关分析方法初选出48个基本因子，相关系数取0．4。（3）然后用逐步判别方法对48个基本因子进行选取或剔除，得14个因子。”…     

几种“0、1”型因子筛选方法的比较

MOS 等统计预报效果的好坏与因子选择的关系甚为密切,而选因子方法种类繁多,不免使人眼花瞭乱。因此很有必要对各种因子的筛选方法进行比较,作出评价。由于 MOS 预报大量处理的是二值问题,如晴雨、有无大风、暴雨等。故本文仅对“0、1”型因子筛选方法进行讨论,且认为相关系数法选因子比较好。从而,分别对其它几种简易“0、1”型因子筛选方法与相关系数法作出比较。     

不同方案对几种概率统计方法预报效果的比较

为了用不同方案对几种概率统计方法的预报效果进行分析、比较,本文以福建漳浦县气象站1—3月份总降水量的预报为例,对预报因子的选择和预报方法的选用问题进行探讨。一、预报对象和预报因子1.预报对象:漳浦县气象站1—3月份总降水     

瑞金六月最高洪峰预报方法初探

为了做好汛期洪涝灾害服务工作,尤其汛期大水进城的重大预报服务,我们利用训练迭代法,制作了预测6月最高洪峰超警戒水位(191.0米)3米(大水进城水位)的预报方法.该方法拟合率为25/26,试报及预报准确率为10/10(见表1).现将该方法作一简单介绍.所谓训练迭代法,就是对m个因子x_i(i=1、2、…m)确定系数b_i(i=1、2、…m),并由此建立预报方程:y=b_0x_0 b_1x_1 … b_mx_m,式中x_0是为求取常数b_0而虚设的因子,令x_0=1,b_i是待定系数.     

对目前概率统计预报中有关因子挑选和组合的几点讨论

一、多因子线性回归分析的不合理性和逐步回归挑选因子的弊病在利用气象要素前后期的相关关系的预报中,多因子回归分析是目前采用较多的一个概率统计预报方案。所熟知的数学模型是:Y=a_0+a_1X_1+a_2X_2+……+a_nX_n+8这里包含了几项重要的假定:1.各预报因子 x_1,x_2,…,x_n 之间彼此线性无关;各预报因子均独立地对     

三峡近坝区雹云临近预报集成系统试验研究

本文采用集成预报方法，将天气学诊断、雹云数值模拟、雷达回波参数判别三种预报方法的结论经(0，1)化处理，分别作为预报因子，根据三种不同预报方法的预报准确率给出各个因子的权重系数，最后调整组合成雹云临近预报方程。结合三峡近坝区5年的降雹资料，建立预报模型。外场试验检验表明该集成预报系统预报准确率可达到70％以上。     

多因子相关综合预报方法

对于某月(季、旬)降水量(R)的预报,较为广泛地是寻求与预报量存在一定关系的多种相关因子。用特定的方法进行处理,使得比较客观地得出预报结论。这就是“多因子相关降水预报方法”。这种方法对相关的多因子的处理有多种形式,这里介绍两种处理“多因子”相关预报方法,具有比较计算简单、客观,并能对相关因子加以筛选和加权处理,能比较直观地反映出预报结果。     

利用天气雷达判断强对流天气和作短时预报的一种客观方法

本文用逐步回归和逐步判别方法,以天气雷达回波参数和气象因子为预报因子,建立了判断强对流天气和作短时预报的方程,并对它们进行了分析讨论、比较和检验。结果表明,这是判断和预报强对流天气的一种有效方法,尤其是逐步判别法不仅能预报强对流天气的有无,还能预报其强度等级。     

汉中市T213数值预报产品气温解释预报

取 2 0 0 2— 2 0 0 3年逐日 T2 1 3气温预报资料和逐日实况最低、最高气温对比 ,分析出各个县 (区 )气温的相对误差 ,然后以汉中当日的最低和最高气温为基础 ,结合 T2 1 3因子 ,得出 T2 1 3气温变化率 ,订正后进行预报。 2 0 0 4年 7月利用逐日 T2 1 3数值气温预报产品 ,制作出汉中市各县区 2 4h气温分县预报。试运行结果表明 :这一方法不需要历史资料 ,并且可以较为精确的预报出各县区 2 4h气温     

榆林分县降水预报三级分辨方法研究

1　资料处理通过对 MICAPS系统控制文件的修改 ,设定每天自动输出 (1 0 0～ 1 1 5°E,33～ 44°N)范围内T1 0 6各种实况物理量场备用。创建一个因子控制表文件 (格式见表 1 ) ,专门存放预报员经验物理量场因子或其它预报方法所提供的物理量场因子 ,该文件为文本文件 ,内容由手工录入 ,所选物理量场数量不限 ,可随意删除因子 ,是下述自学习模块和预报模块调用的基本文件。地面实况划分 :0～ 0 .1 mm为无降水级 ,0 .1～ 38.0 mm为有降水级 ,>38.0 mm为大降水级。表 1　sjfbyz.dat(因子个数 :39)要素高度路　径RH 50 0 C:\MICAPS\T1 0 …     

集合动力因子暴雨预报方法研究

介绍了广义位温、湿热力平流参数、热力螺旋度、热力散度垂直通量、广义湿位涡、力管涡度、热力力管涡度、二级位涡、对流涡度矢量和波作用密度等宏观物理量的定义及其物理意义。个例分析表明,这些动力因子与降水系统发展演变密切相关,对地面观测降水有一定的指示作用。这主要是因为：（1）这些因子能够描述降水系统的动、热力垂直结构等共性特征;f2）这些因子大部分包含广义位温,而广义位温又与凝结潜热和相对湿度有关,因而这些因子也能描述降水系统的水汽场结构特点。以这些动力因子为基础建立了集合动力因子预报方法,该方法首先建立以GFS预报场资料为基础的单动力因子降水预报方程,然后根据其与观测降水的相关性,定义权重函数,对多个动力因子的降水预报进行权重平均,最后得到集合动力因子的降水预报。该预报方法可以充分发挥多个动力因子的优势,比较全面地反映暴雨过程的共性特征。长时间序列的统计检验表明,集合动力因子的降水预报评分略高于全球预报系统（GFS）模式自身的降水预报评分,表现在降水落区预报方面,集合动力因子的预报效果略优于GFS模式的自身预报,然而,在降水强度预报方面,集合动力因子和GFS模式都略有过度预报。集合动力因子预报方法计算量小,容易移植,可以提供降水预报产品,为预报员做暴雨预报提供支持。     

基于卡尔曼滤波方法的MOS与PP法在德阳温度预报中的效果评价

本文对卡尔曼滤波方法、mos与pp法的基本原理作了简要的概述.并分别在ECMWF北半球的500 hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场上和预报场上选取因子,即pp法和mos法分别1建立预报方程,利用卡尔曼滤波方法对德阳的日平均气温、日最高气温、日最低气温进行了预报并对相关结果进行了检验,其结果表明用pp法建立预报方程,其预报结果的误差比用mos方法建立预报方程的结果相对要一些.     

一个着眼于预测能力及稳定性的因子普查方法

本文提出用系数r_P来衡量因子预测能力的方法。当r_P≤0时,表明因子无预测能力;当r_P>0时,其值越大表明因子的预测能力越强。通过杭州市蔬菜产量预报因子普查表明,该方法不但能较好反映因子的预测能力,而且使选取的因子具有较好的稳定性。     

基于卡尔曼滤波方法的MOS与PP法在德阳温度预报中的效果评价

本文对卡尔曼滤波方法、mos与pp法的基本原理作了简要的概述。并分别在ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场上和预报场上选取因子，即pp法和mos法分别1建立预报方程，利用卡尔曼滤波方法对德阳的日平均气温、日最高气温、日最低气温进行了预报并对相关结果进行了检验，其结果表明用pp法建立预报方程，其预报结果的误差比用mos方法建立预报方程的结果相对要一些。