t—检验在中长期预报中的应用

在我们做中长期预报的时候,常常需要比较两种预报方法哪一种方法好,有时需要确定我们选取的预报指标是否可信,在这个时候常常需要进行t检验。     

山东省冬小麦产量动态集成预报方法

在新型统计检验聚类分析 (CAST) 方法对山东省冬小麦种植区进行合理分区的基础上,利用基于作物产量历史丰歉气象影响指数、关键气象因子影响指数、气候适宜度指数、WOFOST (world food study) 作物生长模型分别建立各区域冬小麦产量动态预报方法,利用这4种方法分别对2004—2011年山东省冬小麦产量进行动态预报,在分析历史预报结果平均准确率的基础上,剔除预报准确率低于90.0%的预报方法,确定每种方法的权重系数,采用加权方法建立山东省冬小麦产量动态集成预报方法。结果表明:4种单一产量预报方法在各区域各时段的预报准确率很不稳定,波动范围较大。而集成预报方法对山东省各区域冬小麦产量动态预报准确率相对于4种单一预报方法均有所提高,预报准确率普遍在95.0%以上,且其预报结果稳定性较好,变化比较平稳, 集成预报方法更适合在业务上应用。     

应用相似预报方法预报热带气旋降雨量

1引言香港天文台过去一直利用气候方法作为参考，去预报热带气旋降雨量。这个方法是通过定出热带气旋当时及未来24小时的位置，然后计算出热带气旋在每一网格停留的时间，利用加权平均便可得出未来24小时的降雨量预测。现在，天文台已利用这个方法用电脑进行自动预报。这个业务预报方法，在预报热带气旋所带来的大雨时表现尚算理想。然而，它却经常低估热带气旋所带来的大暴雨。在过去，相似预报方法主要应用在预报热带气旋路径方面。若应用在降雨量预辑上，却受制于预报路径的准确度和热带气旋历史资料的多寡。随着科技的进步，近年天文台…     

短期集合预报中定量降水预报集合方法初探

针对短期集合预报中集合平均等方法对极端天气事件预报能力低下的缺陷，提出一种定量降水预报集合方法，简称两步法。该方法首先采用逐级归并法确定集合成员的总体相似度，进而确定集合成员预报场的延伸半径，对各成员的预报场进行修正，然后根据每个成员与其他成员的相似程度，确定各成员的权重系数。这个方法既考虑了集合成员总体的差异性又考虑了降水的概率分布。试验证明，通过上述两步得到的定量降水预报，对提高极端天气事件的预报确率有一定效果。本方法无需历史资料，能很好适应集合成员的改变，实现方便快捷。     

统计-动力相结合的相似误差订正法

根据大气相似性原理,提出了利用历史资料的相似信息估计模式误差的反问题,并发展了一种相似误差订正(ACE)方法。该方法将统计和动力两种方法有机结合,在不改变现有数值预报模式的前提下,既充分利用了动力学发展的成就,又能够有效提取大量历史资料中的相似信息,达到减小模式误差、改进当前预报的目的。而且,ACE方法能够针对当前预报的特殊性来区分所利用过去资料的特殊性,提取历史相似信息间接求解反问题。定性分析表明,ACE方法与以往相似-动力模式原理是等价的,但无需重新建立复杂的相似离差预报模式,更具可行性和业务应用前景。在理想化的极限情形下,当数值模式或历史相似完全准确时,ACE方法的预报结果将分别蜕变为动力或统计学方法的预报结果。     

问题讨论(七)——统计预报是一种有前途的预报方法

近年来,不少县站使用了统计预报方法,使县站预报进入了数学这个领域。由于统计预报可以定量计算,因此也有人把它称做县站的“数值”预报方法。从我们使用的体会来说,感到这是一种有发展前途的预报方法。     

卡尔曼滤波方法在逐日极端温度预报中的应用

1引言MOS方法是一种早已为国内外广大预报员熟悉的数值产品释用方法，并且已取得较好的预报效果。MOS方法是建立在数值预报模式基础上的，需要历史资料年限长，由于数值预报模式经常变化，可能破坏MOS预报方程的统计基础，这给应用MOS方法带来困难，因此要寻找能适应数值预报模式经常变化的统计方法。卡尔曼滤波方法是具有这个特点的重要方法。此方法在天气预报中未广泛应用，沈阳中心气象台利用此方法制作了辽宁省14个市（地）的逐日极端温度预报。2基本原理及递推流程在日常实际测量中，往往得到的是一系列带有误差的测值。排除误差…     

春玉米产量动态预报技术的改进方法探索

为及时、准确地进行玉米产量预报,为吉林省玉米产量预报业务提供参考依据,为政府调控提供科技支撑,利用吉林省19802016年春玉米产量和50个气象站逐日气温、降水量、日照时数等资料,基于相似距离和相关系数构建综合诊断指标筛选气温、降水量、日照时数等各类气象要素历史相似年,根据各类气象要素历史相似年与预报年的玉米产量丰歉气象影响指数之间的关系,建立吉林省春玉米产量动态预报模型。同时,对历史相似年的筛选方法进行改进,利用欧氏距离直接筛选综合气候历史相似年,根据气候历史相似年与预报年的玉米产量丰歉气象影响指数之间的关系,构建春玉米产量预报模型。对比改进前、后的产量预报模型的预报,结果表明:两种方法在吉林省玉米单产预报中,预报准确率均较高,普遍在85%以上。产量预报模型对20022013年的预报检验结果表明,改进方法后20022013年单产预报平均准确率提高了3.9个百分点,均方根误差降低了4个百分点,标准差降低了2。对20142016年的预报检验结果表明,改进方法的玉米产量预报结果优于传统方法的预报结果。改进方法比传统方法准确率更高,稳定性更强,应用价值更高。     

延伸期温度预报误差订正技术初探

应用滑动平均误差订正方法和历史偏差订正方法,对欧洲中期天气预报中心的数值模式延伸期2 m温度预报进行误差订正。研究发现,应用滑动平均误差订正方法进行11～15 d逐日温度预报订正时,25～30 d是最优的训练期长度。对2018年订正预报的检验分析显示,应用上述两种误差订正方法均可减小模式预报的系统偏差,有效修正模式温度预报较实况明显偏低的问题,并将预报准确率提高30%以上。在6—10月,订正后的温度预报平均绝对误差基本在2℃以内,具有一定的参考性,其业务化产品可支撑预报员的业务预报需求。在15 d内的延伸期预报时效上,两种订正方法对温度预报的订正效果差异并不明显。随着时效的延长,历史偏差订正方法的优势逐渐显现。     

甘南高原冰雹短时预报的客观相似预报方法

利用相似预报的原理制作了甘南高原冰雹短时预报工具,该方法的实现是通过建立历史个例资料库,寻找相似个例并根据条件判断是否有冰雹,查看历史天气图并与当天实况进行对比,进行人工判断,增加新的冰雹个例4部分完成的。经检验,该方法在甘南州冰雹短时预报中使用效果较好,是一种有效的短时预报方法。     

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。     

深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报的检验评估

目前数值模式对台风降水预报的准确率仍有待提高。为了评估深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报能力,选取了2015—2018年共14个影响广东台风个例,利用广东省2 300多个自动气象观测站的24小时累计降水观测资料,检验该系统的集合预报方法(含集合平均方法和概率匹配平均方法)和控制预报方法的24小时降水预报结果。(1)系统对台风24小时降水预报具有较好参考价值,三种方法的暴雨等级预报TS评分均达到0.39以上。(2)集合预报方法总体上优于控制预报方法,可改善珠江口两侧暴雨中心降水预报。其中集合平均方法总体预报效果最好,其降水预报均方根误差为38.1 mm,比控制预报方法减少18.8%,对暴雨等级预报TS评分为0.469比控制,预报方法提升20.1%,但是对特大暴雨等级预报能力不足;而概率匹配平均方法改善了小雨和特大暴雨的预报能力。(3)系统对较强台风的降水预报能力优于弱台风。在较强台风情形下,系统对粤东暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报方法偏差最大,其他地方降水预报偏大为主;在弱台风情形下,系统对降水预报存在明显系统性偏大,但对粤西暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报偏差最大。      

集对分析在云南强降水预报集成方法中的应用

将集对分析中的联系度概念用于云南省强降水过程预报集成 ,首先对强降水天气过程进行分型 ,确定MM5模式预报、省台客观指导预报、预报员经验预报与云南强降水过程的联系度 ,用权重法将强降水预报进行集成 ,从而给出集不同预报于一体的云南全省性强降水过程预报集成方法     

非线性统计预报方法研究进展

从线性统计分析向非线性统计分析发展,从而逐步建立非线性统计预报方法,已成为统计学方法发展的方向之一。虽然非线性统计预报这些年来有了较大发展,但却缺少系统的介绍。作者将自己的研究成果及应用实例归纳整理,对非线性统计预报中参数计算基本方法,一个自变量时的统计预报模型,拟线性、半线性和曲线性预报模式,分段逼近模式,插值、距离、相似预报方法等作了系统介绍。并给出了各种非线性统计预报模型在气象预报中的具体应用实例索引。     

基于集合预报产品的降尺度降水预报试验

利用降水距平百分率的降尺度预报方法和1951-2008 NCEP资料及我国降水资料,建立了降水距平百分率的预报模型,基于T106L19模式的月动力延伸集合预报结果,进行了2007-2009年3 a的预报试验和效果检验.结果表明,基于集合预报产品的统计降尺度方法对降水距平百分率的预报技巧高于模式降水的预报技巧;500 hPa月平均高度场的预报技巧直接影响到降水距平百分率的预报技巧,平均环流的预报技巧越高,降水距平百分率的预报技巧越高;无论集合成员数为多少,集合预报的结果都明显优于控制预报,随着集合成员数的增多,预报技巧呈增大的趋势;我国降水具有显著的季节性和区域性,以江淮地区的降水距平百分率预报技巧最高,华南地区的预报技巧其次.     

山东省冰雹客观分县预报系统

应用多指标叠套法和权重系数法及PP预报方法和HLAFS数值预报产品建立了山东省冰雹客观分县预报系统。预报试验和业务运行结果表明，该系统有一定的预报技巧。     

事件概率回归估计与降水等级预报

该文对比分析概率回归降水等级预报和回归降水等级预报的差异, 2007年秋季至2008年夏季全国平均检验结果表明:概率回归降水等级预报效果好于回归降水等级预报, 尤其是小雨预报, TS评分明显高于回归降水等级预报, 同预报偏差过大情况也有很大改善。进一步分析表明:回归降水等级预报方法在建立小雨预报方程的样本中, 少数较大降水量的样本方差占总方差的百分比过大, 导致预报方程中反映的预报量与预报因子的关系以少数大降水量样本为主, 是造成小雨预报空报过大的原因。与模式降水预报的对比分析表明:概率回归降水等级预报效果好于模式直接降水预报, 模式降水空报较大情况得到改善。     

春季中国日最高气温延伸期预报误差分析及订正

数值模式直接输出和经模式后处理得到的预报误差比较,是延伸期逐日要素预报应用基础。针对中国2 583个站点在2020年春季11~30天的日最高温度预报,根据欧洲数值中心的集合预报输出,首先,使用BP-SM（Back-Propagation - Self memory）法和回归法,进行确定性预报订正效果比较;结果表明BP-SM法和回归法都明显降低了预报绝对误差;在11~14天预报中,BP-SM法得到的平均绝对误差为3.3~3.6 ℃,预报准确率超过35%,订正效果更优。其次,基于模式直接输出和BP-SM法获得的概率预报,使用CRPSS (continuous ranked probability skill score)进行了可预报性分析。结果表明,在地形复杂地区,经过订正,预报准确率明显改善。对于延伸期逐日要素预报,合理的模式后处理方法是降低预报误差和提高预报能力的重要环节。      

晴雨(雪) 和气温预报评分方法的初步研究

利用全国逐日天气预报产品和对应实况数据, 分析了目前普遍使用的晴雨(雪) 和气温预报评分方法存在的问题, 并进行了改进尝试和研究。结果表明:由于没有考虑降水概率的影响, 在降水概率全国差异较大的多数月份, 晴雨(雪) 预报正确率与单站无降水频率表现为正相关, 具有无降水频率越大评分越高的趋势; 采用绝对标准值(1 ℃或2 ℃) 作为阈值进行气温预报准确率评分, 评分结果与气温日际变化呈明显负相关, 气温日际变化偏小则评分值偏高的趋势比较明显。该文提出的晴雨(雪) 和气温预报改进评分方法能有效减少降水概率和气温日际变化对晴雨(雪) 和气温预报评分的影响, 提高不同气候背景地区天气预报评分结果的可比性, 在天气预报质量检验和评估业务中具有一定的应用和推广价值。     

基于自动站资料的海上风客观预报方法

根据辽宁省沿海自动站资料,采用卡尔曼滤波方法对沈阳区域气象中心MM5中尺度数值预报产品进行解释应用,制作环渤海及邻近海域海面最大风矢量预报的技术方法,对2009年8-12月预报结果进行检验。结果表明：海上最大风矢量预报结果中风速的预报要明显好于风向的预报,其中风向预报最好的海区为黄海北部,准确率为57.3 %;风速预报最好的海区为渤海中部,准确率为64.6 %;风速误差以正误差为主,说明风速的预报值与实况值相比偏大。该方法对于环渤海及邻近海域海上风的预报效果较好,能够比较真实地反映海上风演变过程,具有预报参考价值。