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神经网络方法在广西日降水预报中的应用 总被引:7,自引:3,他引:7
以广西前汛期5、6月区域平均日降水量作为预报对象,采用人工神经网络方法进行新的数值预报产品释用预报研究。对T213预报因子进行自然正交分解,有效浓缩数值预报产品因子的预报信息,并结合日本降水预报模式因子建立广西3个不同区域的逐日降水神经网络释用预报模型。运用与实际业务预报相同的方法对2004年5、6月进行逐日的实际预报试验,并与T213的降水预报进行对比分析。结果表明,本文建立的3个区域日平均降水量神经网络预报模型,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报。 相似文献
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区域降水数值预报产品人工神经网络释用预报研究 总被引:6,自引:1,他引:6
利用T213、日本细网格降水预报等数值预报产品,采用人工神经网络方法进行预报释用。通过聚类分析方法对广西自治区测站进行分类,简化预报对象,对数量众多的T213数值预报产品采用自然正交分解(EOF)方法,浓缩大量因子的有效信息,并结合日本降水预报因子建立广西5~6月区域降水量级的逐日人工神经网络预报模型。运用与实际业务预报相同的方法进行逐日预报试验。结果表明,用这种数值预报产品释用方法建立广西3个预报区域的B-P人工神经网络预报模型对中雨以上降水量级预报的TS评分分别为0.55、0.5和0.26,比目前业务预报中参考使用的T213和日本数值预报产品降水预报具有更好的预报效果。 相似文献
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近年来,随着数值预报产品预报质量的逐年提高,利用数值预报产品建立客观预报工具的条件已经成熟。作为一种尝试,作者采用经验回归模型与天气系统订正相结合的综合预报方法,建立了一个客观预报工具。利用2001年12月至2003年2月共14个月T213的3h降水量48h预报、T213的850hPa 48h水汽通量预报、T213的850hPa 48h水汽通量散度预报、日本48h降水预报格点资料、日本700hPa的48h垂直速度预报格点资料、北京24h降水预报资料、等共六个因子作为预选因子。在属于格点数据的因子中均挑选出各预报站点附近的六个格点,通过距离权重插值法将各站附近的点插值到站点,形成新的时间序列。北京24h降水预报资料是MICAPS第14类数据,经过解码后可直接得到站点资料。利用所得到的新的数据序列与对应各站的历史降水资料作逐步回归分析,各站一致通过F=3.0置信检验的因子均为T213的48h水汽通量预报、日本48h降水预报格点资料、北京24h降水预报共三个因子,利用这三个因子建立柳州区域各站24h降水预报共12个方程。利用上述模型对历史资料进行回报,效果较好。对2003年3月下旬至4月的试报发现,该模型对于晴雨定性预报效果较好,但对降水定量预报上有较大误差,特别是对于较大的降水过程预报降水量偏小。为了改变这种情况,作者考虑到利用天气系统来订正的方法,即利用500hPa和850hPa08时中央台天气分析图上的低涡、槽线、切变线和台风位置等天气系统及其位置来订正方程的预报。订正后,经3个月的预报发现,效果明显改观。为便于评分,将预报结果按业务规定以无雨、小雨、中雨、大雨、暴雨五个量级输出。至此,整个工具建模基本完成。本工具经过八个多月的运行,证明预报效果较好。最好的预报成绩是TS分56分,平均成绩为TS 44分,基本达到人工预报的水平。 相似文献
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利用钦州站1994、1995年11月份逐日平均气温为预报对象,对应T63模式输出的格点资料作为预报因子。用多元线性回归方法,分别建立24、48、72、96及120小时预报时效的一组(5个)预报方程,方程建立以后应用卡尔曼滤波方法进行递推,使之不断修订预报方程,提高以下各次预报的准确率.用时可以推广到整个各半年时间去使用。预报方程建立以后,对1996年2月份钦州站的资料进行试报,结果发现有以下特点:(1)预报误差随预报时效的增长而增长。这可能与数值分析预报产品的质量有关。(2)一般情况下,温度的突变其预报有滞后现象。用卡尔曼滤… 相似文献
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SVM方法在降水预报中的应用及改进 总被引:3,自引:0,他引:3
以T213数值模式输出产品为基础,结合常规观测的降水资料,利用SVM方法,进行了大量多因子的随机交叉验证,从而选出最优参数,建立了全国72个站点的降水预报模型,并用独立的样本对预报模型进行了检验.再通过计算正、负样本的贴近度来分析预报因子,实现了预报因子的筛选和降水预报模型的改进;检验结果表明:改进后的降水模型的预报结果优于改进前的.实时业务试运行的结果也显示SVM模型的降水预报效果好于T213模式直接输出的降水预报. 相似文献
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利用1995-1997年T106输出产品,以相同的数学回归模型对各种不同的因子处理方法生成的预报因子做广西89站的降水预报准确率对比试验,结果表明预报因子的选取与准确率关系极大。这也说明了选取合理的、有物理意义的因子是建立MOS降水预报方程成功与否的关键。 相似文献
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利用支持向量机方法(SVM),依据T213数值预报产品,对海口降水进行预报应用研究,结果表明:所建立的SVM分类方法降水预报模型具有较好的正技巧,SVM方法对海口降水具有较为明显的预报能力。 相似文献
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利用国家气象中心的T63数值预报产品,采用卡尔曼滤波方法,建立了内蒙古地区(35个站)的逐日极端(日最低、日最高)气温24小时预报方程。于1996年3~11月进行业务试运行,预报结果令人满意,表明该方法有一定的参考和实用价值。 相似文献
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基于Kalman滤波的副热带高压数值预报误差修正 总被引:3,自引:0,他引:3
利用Kalman滤波方法,对T106数值预报产品进行了误差修正和预报优化。用1995-1996年夏季(5-8月)T106数值预报产品资料建立预报模型,并提供递推参数初始值,其后以1997年夏季(5-8月)T106资料为独立样本对副高面积指数和脊线指数进行动态订正预报。预报效果的对比分析表明,Kalman滤波方法较其它统计预报方法的自适应能力更强。能够对预报对象提供更为准确、有效的跟踪和描述。对数值预报产品的副高预报误差修正效果良好。 相似文献
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利用经验正交函数展开(EOF)方法,研究黑龙江省夏季(6-8月)各月降水时空分布的主要特征。通过北半球500hPa月平均高度与夏季(6-8 )各月降水的相关场,得出夏季各月降水的影响因子。再利用月T63动力延伸预报,作出各月影响因子的预报。用最小距离法判断出相似年,进而作出黑龙江省各月降水预报。 相似文献
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T63 月延伸预报在西南区域短期气候预测中的应用研究 总被引:14,自引:4,他引:10
利用国家气候中心1996、1997年1~12月T63模式所作的500 hPa 70次月延伸预报产品和1966~1996年ECMWF的500 hPa旬平均高度场以及西南区域月气温和月雨量场资料,建立了用T63动力产品预测西南区域月要素场的一种完全预报(PP)的动力-统计关系。并对西南区域1996年2月至1998年1月逐月气温和降水进行了预报试验。结果表明,这种利用动力延伸集合预报产品制作西南区域月要素场预报的动力与统计相结合的释用方法具有明显的预报能力。 相似文献
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选取MICAPS平台下的高空和地面实时资料以及T106数值产品资料,用切比雪夫展开式展开了T106数值预报产品的气象要素场的权重系数物理意义作为天气分型的依据,求T106预报产品与典型历史气象要素场(根据T106历史资料和降水实况确定的气象要素场)两切比雪夫展开式权重系数之间的相似距离,结合当地的适用因子作经验完全预报。 相似文献
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利用多年气象观测资料,数值预报产品,各种天气系统及相互配置与多年降水资料进行了相关统计,精选了与降水密切相关的因子,利用多因子条件下的概率组合方法,建立了夏季省级分区降水概率预报经系统。在实际预报业务中取得了较好的预报效果。 相似文献
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利用卡尔曼滤波方法释用数值预报产品 总被引:1,自引:0,他引:1
本文对卡尔曼滤波方法的基本原理作了简要的概述。并在ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场上选取因子,利用卡尔曼滤波方法对温度和降水进行了预报及对相关结果进行了检验,结果表明利用卡尔曼滤波方法释用数值预报产品对于德阳各站的温度预报具有良好的预报能力。 相似文献