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广西分县逐日滚动温度预报业务系统研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用T106数值预报产品及实时温度,建立用卡尔曼滤波方法制作全区89站24-72小时最高、最低温度预报业务系统,对使用结果进行分析并探讨成败的原因。 相似文献
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运用目前业务中经常使用的日本降水预报产品和T213降水预报产品,选用2005年4月~2006年8月资料对南宁市单点的预报效果进行检验,结果发现:晴雨预报TS值,T213和日本相差不大。在24h分量级降水检验结果中,T213的TS评分通常高于日本。大雨量级降水,日本优于T213。中雨和小雨量级的降水,T213优于日本。但是T213空报率普遍较高。 相似文献
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MOS,PP方法在降水及温度预报中的效果对比检验 总被引:1,自引:0,他引:1
利用1995~1997年的北京T106数值预报产品资料,建立了山东省各测站夏季(6~9)1~5天日极端温度、降水MOS预报方程和PP预报方程,并对1999年7~9月的预报进行了对比检验,结果表明,MOS方法预报效果明显优于PP方法。 相似文献
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用国家气象中心1995-1997年6-9月份的T106数值预报产品,运用统计,分析的办法,对晋中市11个县市的温度,降水,风向风速的24,36,48,72h的预报进行了试验研究,并建立了《晋中市分县气象要素短期预报系统》,本文统直接挂接在MICAPS系统下,自动处理数值预报产品资料,制作晋中市11个县市的温度,降水,风向风速的24-72h滚动预报,预报结果以晋中市区域图为底图显示,该系统运行稳定,速度快,对各气象要素均有较高的预报水平。 相似文献
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西安市冬季采暖气象条件分析和预报方法初探 总被引:6,自引:2,他引:6
对西安市冬季采暖气象条件和预报方法进行了研究。根据国家采暖规范结合西安冬季采暖的实际,首先对西安1951年7月到2003年6月历年的逐日气象资料进行了详尽的分析,比较了国家采暖日期相关规范和规定中的3种不同的统计方法,确定了符合西安特点的采暖初终日。充分利用T213数值预报产品,对2002年和2003年两个冬半年的逐日850hPa和500hPa各时次各类气象要素及与之对应的西安各时次实况的气温作了相关分析,建立了回归方程,提出了采暖期及其逐日气温预报。 相似文献
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大连分县逐日滚动温度预报业务系统 总被引:4,自引:0,他引:4
应用T106数值预报产品的格点报资料,利用卡尔曼滤波方法的数值解释应用技术,研制出集资料采集、数据处理、方法计算、结果输出于一体的最高最低气温5d滚动分县预报自动化业务系统,并建立在MICAPS工作平台上,成为新的预报业务流程的一部分。 相似文献
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利用日本、欧洲中心、北京T63等数值预报输出产品,选用省级实时资料库中的实时资料,采用MOS法、PP法、统计法、卡尔曼滤波法以及集成预报法分别建立了最低,最高气浊和地面最你地温预方程,研究了各种温度的预报技术,给出了客观定量的温度预报方法,并在微机上开发研制了“太原地区集成温度预报系统”。通过实际业务运行,取得较好的预报效果。 相似文献
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用卡尔曼滤波方法作铜川分县温度预报 总被引:2,自引:0,他引:2
利用 T1 0 6产品 1 999年 6、 7月资料 ,用多元回归法分别建立了铜川 3站 2 4、 4 8h最高、最低气温预报方程。用卡尔曼滤波方法进行迭代订正回归系数 ,建立了动态的温度预报方法。在1 999年 8月试报中平均绝对误差为 1 .3℃。 相似文献
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将T213降水预报资料插值到孝感市各测站上,对24h、48h降水预报做了客观统计检验。分析结果表明:T213对孝感市有无降水预报具有较好的指导意义;强降水48h预报有比较好的参考作用。通过的降水预报误差的分析发现,在一般情况下,T213降水预报值要比实况偏大。 相似文献
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降水温度分县客观预报方法研究 总被引:16,自引:2,他引:16
应用国家气象中心T106数值预报产品和MOS预报方法,研究建立了贵州省81个站1~5天的降水分级预报和最高、最低温度预报方程,并投入业务应用,检验证明效果较好,为业务提供了有效的省级客观预报指导产品,重点探讨了建立分县MOS预报方程中的关键技术,分析了其在业务应用中的误差特点并提出了改进方法。 相似文献
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T213数值预报产品与多普勒雷达图像相结合在对流天气在的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
利用Micaps系统中的T213数值预报产品和714CD多普勒天气雷达的强度和速度回波资料、径向风场资料,对贵阳机场的对流天气进行分析。指出在用常规天气图进行外推预报的同时,结合T213数值预报物理量预告场提前预测天气趋势和变化,利用多普勒雷达连续探测的特点,弥补时间和空间密度的不足,并运用多普勒速度图和VAD技术来识别和反演流场结构和中小尺度天气统,密切监测对流天气的发生、发展、提高了短时预报的精度。 相似文献
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在日常预报业务中,常常使用MOS预报方法来作局地地面气象要素预报。但MOS方程的不稳定是人们关注的焦点问题,MOS方法的不稳定为自两方面;其一,数值模式的改变。随着数值预报的发展,一个模式一年之内将1-2次较大的修改,模式输出产品的特征有之变化,以致破坏MOS方程的稳定性;第二,随着资料的增加,MOS方程也随着变化,因此,如果能建立一个随时间变化的预报模型,不因数值模式的改变或者资料的增加而变化, 相似文献
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利用ECMWF格点资料,设计了5种不同的预报因子选择方案,运用卡尔曼滤波方法制作1999年11月-2000年2月逐日14时温度预报,通过考察准确率,均方差,平均绝对误差,确定了最优因子选择方案。 相似文献