2009年西北太平洋热带气旋定位和业务预报精度评定

依据《台风业务和服务规定》分析2009年热带气旋(TC)业务定位和业务预报精度,主要包括:6个方法的定位精度,12个综合预报方法、3个客观预报方法和6个数值预报方法的路径预报精度,以及4个方法的强度(近中心最大风速,下同)预报精度评定。结果表明:各方法的平均定位误差均小于21 km,平均17.1 km,较2008年有所改进。国内综合预报方法的24小时、48小时和72小时路径预报的平均距离误差分别为115.8 km、217.5 km和357.1 km,与2008年相比有所偏大;客观预报方法略优于综合预报方法,24小时和48小时预报的平均距离误差分别为113.0 km和211.4 km;4个官方综合预报方法比较发现,中央气象台对我国近海海域的TC路径预报具有明显优势。强度预报仍然以统计方法为主,2009年24小时和48小时近中心最大风速预报的平均误差分别为4.90 m·s~(-1)和7.43 m·s~(-1),相比近10年的平均水平,预报性能没有明显提高。     

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。     

延伸期干旱、沙尘暴过程低频方法预报系统简介

对延伸期干旱、沙尘暴过程低频预报系统的整体框架、子模块构成和功能、预报方法、操作步骤及应用情况进行详细介绍。该系统主要有干旱、沙尘暴过程低频方法预报2个子系统,各子系统包括低频天气图、关键区低频曲线2种预报方法。目前中国气象局兰州干旱气象研究所已使用该系统对西北地区东部的干旱过程和沙尘暴过程进行预报,就沙尘暴预报效果来说,2012年预报准确率达到75％,2011年和2013年的预报准确率均达到67％,预报时效达到8～31 d。而对干旱过程的预报效果,2012年预报准确率达80％,2011、2013年分别达75％、67％,预报时效达6～30 d。     

集成方法在热带气旋路径和强度预报中的应用

利用多元线性回归、递归正权决策和算术平均方法,分别建立热带气旋路径和强度多模式集成预报方程,并用2004年西北太平洋和南海生成的热带气旋资料进行预报试验,同时对各家预报和集成预报进行了检验分析。结果表明,用集成预报方法作热带气旋路径和强度预报是可行的,预报年总平均误差有一定程度的减小,最大预报误差也有所减小,出现较大预报误差的概率明显减小。集成方法的预报能力一般好于集成方法中采用的任意单一预报,体现了集成方法的优越性。     

山西省高速公路大雾预报方法研究

通过对山西省已经运营和拟建的高速公路沿线17个气象站1971年～2000年气候资料的分析,应用统计预报方法和诊断分析方法对山西省高速沿线大雾预报进行了研究。结果表明,这两种预报方法在实际工作中是可行的,将两种方法集成后预报效果较好。     

权重分布法集成预报试验

该工作提出了以历史预报评估参数为权重的权重分布客观集成预报方法 ,用该方法对 6种汛期预报方法 1 984～ 1 998年和 8个单位 1 995～ 1 998年的汛期预报进行了集成预报试验 .结果表明 ,经权重分布集成预报以后预测水平有明显提高 ,而且效果相对稳定 .权重分布集成预报方法指导思想明确 ,可行性强 ,可用于实际业务预报     

ECMWF集合预报产品在广西暴雨预报中的释用

基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。     

空气污染气象条件预报的试验研究

采用数值预报方法、气象条件指标判别方法和天气学方法,对本省空气污染气象条件(污染潜势)进行预报,对其预报结果作了分析与评估.并用杭州市监测站逐日发布空气质量指数进行拟合,最后获得全省空气污染潜势预报方法.用此方法对2001年4月进行试报,其结果表明,该预报技术方法是可行的,预报正确率不够理想,有待进一步提高完善.     

基于动态统计预报方法的京津冀雾霾中期预报试验

利用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）数值预报产品和动态统计预报方法,对北京、天津、石家庄等14个京津冀重点城市雾霾与空气污染进行定量化的中期预报试验,包括对首要污染物PM_2.5浓度和能见度的逐时定量化预报及雾霾现象的客观化判断,并对2015年10月1日-2016年11月10日试验预报效果进行了检验评估。检验结果显示:该方法对北京及周边城市未来10 d逐时和逐日能见度、PM_2.5浓度及雾霾现象的预报值与观测值之间具有显著正相关系数、较高的误差减少量和TS评分等,表明基于ECMWF数值预报产品和动态统计预报方法的京津冀雾霾污染中期定量化预报技术整体上具有较高的可靠性、稳定性与预报技巧性。此外,检验指标还显示出该动态统计预报方法对能见度的预报效果要略优于PM_2.5浓度预报,同时对霾的预报准确率高于对雾的预报。个例分析显示,该动态统计预报方法能提前5~6 d预报出北京地区典型持续性雾霾污染的发展过程,对持续性雾霾的提前预报预警具有较好的参考意义。     

苏联长期天气预报的物理统计综合方法

1964年以来,苏联地球物理观象总台动力气象室深入研究了长期预报的物理统计方法,并从1970年起作出业务预报。它的工作代表了苏联物理统计预报方法的现状和动向,现综述如下。一、基本原理和信息来源物理统计方法是统计预报方法的发展。近十几年尤金等人在统计预报的基础上致力于加强其物理内容,并引进现代数理统计理论,形成了物理统计综合方法。它的基本原理是:从表征大气物理现象相互联系的信息系统中,挑选出符合一定要求的良好的预报关系,对因子和预报量的自然正交分解系数按统计方法建立预报方程并求解,再对预报结果检验评定以改进方法。     

降水引发的西南地区公路损毁风险预报方法

降水引发公路沿线滑坡、泥石流及其他灾害频繁发生,已成为引发公路损毁的最重要因子之一。该文利用2007年1月—2013年7月区域 (云、贵、川、渝4个地区) 公路损毁灾害数据、基础地理信息数据及国家气象中心降水量历史资料,通过对灾害发生频次、降水量等资料的统计分析,初步探讨降水与公路损毁灾害的关系,并重点针对公路损毁的降水影响因子 (即前期有效降水和损毁灾害发生当日降水),开发具有普适性的公路损毁概率密度函数及其概率拟合方程,建立公路损毁灾害概率预报模型;综合公路损毁灾害风险区划信息 (即灾害危险性等级) 与降水的等级临界阈值 (即降水危险性等级),建立区域公路损毁的危险性分级预警方案,得出综合的西南地区公路损毁风险预报模型,以1～5级划分, 分别为灾害发生可能性极小、灾害发生可能性较小、灾害发生可能性中等 (注意)、灾害发生可能性较大 (预警)、灾害发生可能性极大 (警报)。该预报方法结合降水危险性等级及公路损毁灾害危险性等级,明显优于仅考虑阈值降水量的判别方法。     

TRP与Logit概率预报模式计算比较分析

本文分别利用TRP模式及Logit模式与MOS相结合的方法,对南京市的能见度及云量进行了24小时概率预报试验。通过对两种模式的比较分析,结果表明：Logit模式的拟合率比TRP模式的高,而在实际预报中,TRP模式的预报准确率高。同时,TRP模式的计算更为方便灵活。     

江苏省夏季最高温度定量预报方法

以江苏省徐州、南京、射阳3个探空站2002～2006年7～8月逐日观测资料为基础,选取了影响最高温度变化的因子,利用逐步回归方法建立了以徐州、南京、射阳3地为中心的区域预报模型,并对模型的回归效果和预报情况进行分析.剖析了其用于实际预报的合理性和可信度,同时与欧洲中期天气预报中心动力数值预报结果相结合,利用高斯权重插值方法将预报场的格点资料捕值到江苏各站点,通过PP法,完成了江苏省最高温度的定量预报.预报当天最高温度误差在1℃以下的概率为5O%左右,2℃以下概率在8O%左右,该方法可用于最高温度预报.     

COMPARATIVE EXPERIMENTS OF DYNAMICAL FORECAST AND STATISTICAL FORECAST

After analyzing the advantages and disadvantages of dynamical system and statistical system.some simple models with the equations of Lorenz system and auto-regresslon model have beenrespectively set up,and comparative experiments conducted.The result of the research demonstratesthat in chaotic parametric domain,the accuracy of statistical forecast is higher than that of dynamicalforecast,while in non-chaotic parametric domain,dynamical forecast is more accurate than statisticalforecast.     

国家级现代农业气象业务技术进展

农业气象业务技术是开展农业气象服务的基础和前提,因此,农业气象业务技术的研发一直是国家级农业气象业务服务的核心工作。近年来,国家级农业气象业务技术已逐步迈向精细化、定量化,涵盖了农业气象监测评价、作物产量预报、农业气象灾害监测评估与影响预报、农用天气预报、农林病虫害发生发展气象等级预报等诸多领域。随着农业气象业务技术的发展,支撑农业气象服务的客观产品更加丰富和多样化,既有站点产品,又有格点产品,涵盖了日、周、月、季、年等不同时间尺度。以农业气象指标、数理统计模型、作物生长模拟、卫星遥感、地理信息系统、大数据等技术为核心的国家级农业气象业务平台（CAgMSS）已成为全国农业气象业务系统的重要品牌。面向现代农业发展对气象服务日益增长的需求,精细化、精准化的农业气象灾害监测与风险评估技术、作物长势评估与产量预报综合集成技术、农业应对气候变化技术以及农业气象大数据挖掘与人工智能技术将是未来国家级农业气象业务技术发展的重点。     

河南夏季日最大电力负荷预测模型

利用2005—2009年河南逐日最大电力负荷和气象资料,分析了河南日最大电力负荷的变化特征及其与气象因子的关系。河南日最大电力负荷季节变化呈双峰型,最大的峰值出现在夏季,次峰值在冬季。夏季电力负荷与气温和炎热指数有密切的关系。用逐步回归方法,针对夏季(方案1,不区分工作日和休息日)以及周一至周日(方案2,区分工作日和休息日)分别建立日最大电力负荷预测模型,并对2010年夏季逐日最大电力负荷进行预测,两种预测方案对2010年夏季日最大电力负荷预测的平均相对误差均小于3%,相关系数均达到0.90,两方案在工作日预测结果都较好,但休息日预测误差相对较大。     

GRAPES模式对2005年登陆强台风预报检验分析

针对2005年4个登陆强台风,在台风移动路径、登陆时间、地点、强度等方面,对GRAPES模式的预报能力进行检验评价, 并进行了误差原因分析。检验结果显示,GRAPES 模式台风中心位置预报24 h平均误差131 km,48 h平均误差252 km。模式预报台风登陆的时间、地点接近实况,预报比较准确;台风登陆时的强度预报偏弱。模式48 h预报准确性略低于24 h。误差原因分析表明,需要加强对非常规观测资料的同化应用,改进模式初始条件;提高模式分辨率,使得模式对中小尺度系统的预报模拟能力增强;改进模式地形的精细处理方法,提高模式对地形影响涡旋移动的模拟能力。     

COMPARATIVE EXPERIMENTS OF DYNAMICAL FORECAST AND STATISTICAL FORECAST*

After analyzing the advantages and disadvantages of dynamical system and statistical system.some simple models with the equations of Lorenz system and auto-regresslon model have been respectively set up,and comparative experiments conducted.The result of the research demonstrates that in chaotic parametric domain,the accuracy of statistical forecast is higher than that of dynamical forecast,while in non-chaotic parametric domain,dynamical forecast is more accurate than statistical forecast.     

基于GRU神经网络与灰色模型集成的气温预报

使用传统单一模型预报气温经常出现漏报现象,最终导致预测结果不理想,精度较低。针对单一预报模型稳定性较低,随机性偏高,突发性较多的特点,在深度学习理论的基础上,提出一种采用门控循环单元(GRU)和灰色模型(GM)集成的方法,先分别训练两个模型,再通过权值ω将二者的预测结果进行加权组合,权值ω适当调整模型,改善模型的预报结果,提高模型的预报精度,并加快了运行速度,并且其普遍适用性和应急突发能力得到巨大改善。实验表明,将GRU神经网络加入灰色模型进行气温预报,效果要明显优于单一的模型,其标准差小了近一倍,从而表明实验方法的可行性和有效性。      

北京地面气温可预报性及缺测资料恢复的研究

利用１９５１－１９９０年期间北京地面气温资料作未来气温预测可预报性及缺测气温资料恢复的研究，对单月序列使用自回归、选阶自回归、逐步回归和预测残差最小逐步回归及对多月序列使用后两种模型等６种方案进行试验。结果表明，多月序列使用残差最小逐步回归模型有最好的可预报性，且预报方程具有较高的稳定性。本文使用该方案还对１８４１－１９５０年期间的缺测气温资料进行恢复。