T213数值预报产品在白银市盛夏中雨以上降水中的释用技术

基于MICAPS系统,利用T213数值预报格点资料、预报关键区34个站点的高空资料以及市内4县区不同时次的本站气压和日降水量资料,通过分析白银市中雨以上降水的天气特征,归纳出中雨以上降水的天气形势,并据此进行客观定量化分型;选取对白银市中雨以上降水具有明显物理意义的消空指标和预报因子,利用PP数值释用方法,建立了白银市盛夏中雨以上降水的短期预报模型。对2007年6～8月进行试报,预报准确率平均达66.7%,预报效果较好。     

南京,上海地区对流及降水甚短期预报的统计方法研究

本文以我国国家气象局发布的B模式数值预报输出,上海气象局计算的物理量及南京单站气象观测资料作为基本的初选因子,用逐步判别法对5月至入梅前南京和上海的对流天气和降水预报建立了不同的预报方程,探讨了预报因子的不同组合,非线性因子的引入以及不同的判别方案对预报准确率的影响,并进行了业务预报试验。结果表明,考虑非线性因子影响并采用“两段筛选”的判别方法获得的预报方程其预报效果最佳。     

基于CNN和RF算法的ECMWF降水分级订正预报方法

利用卷积神经网络(CNN)和随机森林回归模型,提出了一种新的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)降水订正预报方法。该方法首先根据ECMWF模式对站点雨量预报值所属的等级进行划分,再计算出不同等级相对应的高相关因子矩阵。进一步利用CNN模型对高相关矩阵进行综合特征提取的学习和训练。最后对CNN模型最终输出的特征因子中,选取若干个与预报站点相关性高的特征,并与ECMWF降水量场插值到预报站点的因子一起,作为随机森林回归模型的输入因子进行预报建模。通过对10个预报试验站点未来24h降水量的分级和不分级订正预报试验,结果表明:(1)ECMWF降水量分级订正预报方法的平均绝对偏差和均方根误差分别比利用ECMWF插值到站点的预报方法减小了20%和15%;(2)24h暴雨及以上的降水分级订正预报方法的平均TS评分为0.32,也显著高于EC插值的0.19;(3)与利用同样的预报模型对全样本(不分级)的传统数值预报模式产品订正预报方法相比,本文提出的分级订正预报方法在总体预报精度和暴雨及以上的强降水预报TS评分上均有更高的预报技巧。     

基于ECMWF集合预报的一次大范围暴雨敏感因子分析

以2015年5月20日广东省一次大范围暴雨过程为研究对象,利用ECMWF集合预报产品选出了预报好和差的成员,对比分析了环流形势场和物理量场的差异,找出了暴雨敏感因子。结果表明:集合预报能够较好地预报出该次大范围暴雨的环流形势场、降雨分布和量级特征,但对大雨以上量级的精确预报还有较大的误差,主要表现为大雨以上量级空报率最高以及暴雨以上量级漏报率最高。不同集合预报成员对降雨的形势场和大雨以上量级的预报有显著差异。相比暴雨预报能力较差的成员,优选成员对低层风场和低压的发展预报更接近实况,同时在风速、CAPE值、850 hPa温度、850 hPa和925 hPa比湿等物理量场与实况更接近,是该次暴雨的敏感因子。     

南宁市汛期大雨中短期预报消空法研究

通过分析本站近十年来大雨及以上降水天气过程的EC预报场的分布特征,发现其中的部分因子对预报南宁市大雨及以上降水有较好的消空作用.据此制作南宁市大雨预报系统,并给出南宁市大雨预报消空条件和2004年试用情况分析.     

夏季中雨以上降水短时预报方法

本文应用数值预报产品,天气图实况,单站实时观测资料和卫星云图资料,对济宁地区夏季中雨以上降水过程进行了统计分析,然后建立预报方程。在挑选因子的过程中,着重考虑因子本身的天气学意义,而不仅仅拘泥于因子与预报量之间的拟合率高低。最后选取了5个代表性强,物理意义明确的因子进行了0.1权重回归,建立了0—12小时中雨以上降水预报方程并在1987年夏季进行试报,取得令人满意的结果。     

中国冬季气温的集合典型相关分析和预报

以欧亚大陆地面温度、北半球500 hPa高度、热带印度洋SST(sea surface temperature)以及北太平洋SST为预报因子,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,简称CCA)建立预报关系,然后用集合典型相关分析预报(ensemble canonical correlation prediction,简称ECC)方法预报中国冬季气温,并分析预报技巧及进行独立样本检验.结果表明,不同的预报因子对各个地区有不同的预报技巧,以欧亚大陆地面温度为预报因子预报技巧较高,而ECC模式对中国冬季气温有更好的预报能力,预报技巧高于任何一个单因子场的CCA预报;采用回归法的集合平均比简单的等权集合平均预报技巧更稳定.     

支持向量机方法在单站降水预报中的应用探讨

将武汉天空云量预报的81个预报因子运用到该站中等以上强度的降水预报中,基于SVM方法进行了交叉验证和预报试验。结果表明用81个预报因子建立的5～9月和全样本的降水预报模型有较好稳定性、且对降水都有正的预报技巧。因此天空云量的预报因子可以用来做降水的预报因子,同时也证明了这些预报因子在天空云量和降水预报中是协调的。SVM方法为天空云量和降水的预报提供了客观参考依据。     

黑龙江省春秋防期森林火险气候趋势预测服务系统

黑龙江省春秋防期森林火险气候趋势预测服务系统采用动态模拟方式，用预报因子和预报对象的距平符号一致百分率，形成预报方法和预报系统。本系统在单因子的正反相关模式下选取10个样本时，历史概括率一般在90%以上，在选取20个以上样本时，历史概括率一般在70%以上;在多因子的综合模式下，能使用点聚困对各因子的结果有一个较好的总结，形成比较单一的预报取向，从而给预报人员一定的参考作用。     

南宁市汛期大雨中短期预报消空法研究

通过分析本站近十年来大雨及以上降水天气过程的EC预报场的分布特征，发现其中的部分因子对预报南宁市大雨及以上降水有较好的消空作用。据此制作南宁市大雨预报系统，并给出南宁市大雨预报消空条件和2004年试用情况分析。     

广汉地区盛夏强降水天气预报方法

利用１９８４－１９９２年７月和８月５００ｈＰａ、７００ｈＰａ、８５０ｈＰａ高空图和地面图及枰 气象资料,把影响我地的降水系统分为西风和太平洋高脊两类找预报因子,并预报因子采用０、１回归统计方法,对广汉地区大于１０ｍｍ以上的降水进行统计预报,预报效果较好     

利用气象与生态要素预测冬小麦产量

选用对陇东黄土高原塬区冬小麦产量形成至关重要的发育期间光热要素、水分复合因子以及表征冬小麦生长状况的定量因子生长势等气象要素和生态要素,利用多元线性回归方法建立了冬小麦不同生长发育阶段产量预报方程,试预报准确率达到92%以上.该方法改变了利用气象单类要素预报粮食产量的传统观念,为利用生态要素、水分复合因子等综合要素预报粮食产量进行了积极的探索,使数字农业、生态农业气象要素在陇东黄土高原得到有效推广.     

脑血管病的气象危险指数预报研究

为预防脑血管病发生、发展,提高人群自我保健意识,利用西安市2010—2013年脑血管病死亡人数和同期气象数据,通过SPSS17.0对气象因子与脑血管疾病逐日死亡人数进行单因素相关分析,通过多元逐步回归方法按月建立脑血管病日死亡人数预报模型,并建立脑血管病气象危险指数等级,应用2014年资料检验预报模型及等级预报。结果表明:西安市不同月份与脑血管病死亡人数有显著相关的气象因素不同;按月建立的脑血管病预报模型准确率在78%以上,气象危险指数等级预报准确率达90%,预报模型及气象危险指数等级预报效果较好。     

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。     

7～8月旱涝预报的研究

总结了当地影响７～８月降水的主要天气特征，统计分析了历年旱涝情况，从大量因子中筛选出相关好的预报因子并建立起预报方程．经检验，预报确率达８０％以上．该方法可用于当地７～８月旱涝预报。     

神经网络方法在广西日降水预报中的应用

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。     

天气预报相关因子的选择和使用

1引言预报因子的选择是天气预报中最关键的问题，预报因子选择成功与否决定预报的成败。目前，由于大气变化本身的复杂性和人们对大气变化规律认识的局限性，特别对于长期天气形成的前期物理机制还了解很少，加之长期预报的空间和时间尺度大，预报量和预报因子相隔几个月以上或     

T106产品夏季降水概率预报自动化系统

利用１０６格点场资料,构造能反映本地天气动力学牲的组合预报因子,对预报时效场进行叠加处理,对预报着急区格点资料取其均值或极值。预报因子和预报量均采用非线性０、１化自理。用最优子集回归建立降水预报方程用多因子概率权重回归其降水概率。系统从资料采集到输出概率结果在５８６以上微机上实现全自动化,预报结果客观、定量。     

基于莫宁-奥布霍夫相似理论的地面站点风速预报偏差订正

地形不匹配会导致风速预报出现偏差。Monin-Obukhov(莫宁-奥布霍夫)相似理论表明近地面风速垂直变化符合对数率特征,基于相似理论并引入大气稳定度判定因子构建偏差订正方案,将地面风速预报由模式地形订正到实际地形。针对冬季和夏季华北区域内760多个站点进行15 d的批量试验发现,使用订正方案后冬季和夏季00时(世界时)起始预报的模式前12 h风速预报的平均偏差可以降低20%以上,24 h预报偏差降幅也可达到10%以上,不同预报时效内风速的均方根误差可降低5%～8%。说明使用偏差订正方案可以对模式地面风速预报产生明显正效果。     

河北省森林火险预报模式的改进及应用

采用数理统计的方法,增加了MODIS卫星遥感监测的土壤湿度和热源点预报因子,对河北省气象局原有的森林火险预报模式进行了改进,针对不同区域分别建立了森林火险预报模式,并对2012年河北省森林火灾实际发生情况进行了分析和应用效果检验。结果表明,2012年防火期,实况出现火灾,改进的火险模式预报森林火险气象等级5级为预报完全正确比率达66．3％;预报火险气象等级为4级（高度火险）及以上的正确率达83．1％;预报火险气象等级为3级（中度火险）及以上的正确率达98．8％;在所有的预报样本中,森林火险气象等级预报5级,但实况没有出现火灾的空报率为6．8％。检验结果显示,改进后的森林火险预报模式的应用效果更接近实际情况。