岭回归在预报集成中的应用

一、前言 在天气预报中,往往是由多个预报员应用多种预报工具和方法进行预报。因此,需要有一种综合的方法集中各种预报结果而形成统一的预报结论。这种预报集成对于今后实现天气预报自动化也有重要的意义。预报集成的方法很多,回归集成、判别集成是比较常用方法。本文提出了用岭回归做预报集成的方法,经过试验证明,这种方法优于一般回归集成和其它集成方法,并且预报量可以是连续变量,也可以是离散变量。     

西昌卫星发射场大-暴雨的预报集成

综合集成是提高预报产品应用效能的一种有效的方法,将集对分析中的联系度概念用于西昌发射场大-暴雨过程预报综合集成,首先对大-暴雨天气过程进行分型,确定国家气象中心T213模式预报、西昌发射场降水模式的客观预报、预报员经验预报与西昌发射场大-暴雨过程的联系度,用权重法将大-暴雨预报进行集成,从而给出集不同预报于一体的西昌发射场大-暴雨过程预报集成方法.     

西昌卫星发射场大-暴雨的预报集成

综合集成是提高预报产品应用效能的一种有效的方法，将集对分析中的联系度概念用于西昌发射场大-暴雨过程预报综合集成，首先对大-暴雨天气过程进行分型，确定国家气象中心T213模式预报、西昌发射场降水模式的客观预报、预报员经验预报与西昌发射场大-暴雨过程的联系度，用权重法将大-暴雨预报进行集成，从而给出集不同预报于一体的西昌发射场大-暴雨过程预报集成方法。     

西安市降水概率集成预报方法

以集成预报方法为途径,寻找改善预报效果的方法,早在1974年就有Leith提出。近几年发展起来的降水概率预报方法,由于使用不同的预报手段和预报因子,对同一预报对象建立不同的降水概率预报方程,其预报结果也不尽相同。因此对有多个预报方法,怎样才能使其综合的效应比它们其中的任何一个更好呢？本文的目的就是设计一种降水概率集成预报方法。1常用的集成预报法及有在问题集成预报方法由于其包含量大、兼容性好,已普遍受到国内气象界的欢迎。如江苏省气象台的俞炳启就曾利用灰色动态决策集成各种预报方法做中期降水预报,取得了很好的效…     

用最优综合决策法对乌鲁木齐地区三种降水预报方法的集成

介绍了最优综合决策法的原理和方法，并用该方法对乌鲁木齐地区三种降水预报方法（MOS预报、平均温度场和值班预报）进行集成，并用计算机进行自动处理，试验表明，集成结果是优于单个预报方法的。     

一种短期气候预测集成技术的应用研究

以递归正权综合决策方案为基础，结合实际情况，首先对多种预报方法进行筛选，选取预报效果较好并且较为稳定的几种方法参与集成，并将集成结果写成Micaps数据格式，最终以图形方式显示出来。评分结果表明：该集成方法对温度预报和灾害指数预报较权重平均集成法效果好；而对月雨量预报和季度雨量、温度预报则与权重平均方法相当；但是对季度雨量、温度预报来说，集成后预测精度有明显提高。同时，将集成结果通过Micaps工作平台以图形方式显示，不仅客观、定量，而且更一目了然．     

数值降水预报结果的并集集成方法及其试验研究

介绍了并集集成方法的基本原理和使用范围。在此基础上,利用2003～2005年T213、HLAFS、MAPS的降水预报资料,在孝感站进行了降水集成预报试验。结果表明:并集集合的预报能力比单个成员明显增强,集成预报效果总体上比任何单一成员的预报效果好,订正权重计算集成预报的TS综合评分比T213、HLAFS、MAPS提高了0.054、0.089、0.115,且预报性能较为稳定,可为降水预报提供客观依据。     

沈阳市降水概率预报服务系统

沈阳市降水概率预报服务系统是在日本数值预报的基础上应用多种统计方法建立MOS预报方程,对其预报结果应用概率回归集成制作降水概率预报。TS评分结果表明:MOS预报的降水确率高于日本数值预报,MOS集成预报的结果在各种MOS预报结果平均偏上的水平。概率预报的Brier评分结果表明:在MOS综合基础上的概率回归(REEP)方法得出的概率预报结果较为理想。     

基于人工神经网络的集成预报方法研究和比较

用人工神经网络方法对同一预报量的各个子预报方程进行集成预报研究,并以同样的子预报方程进行回归、平均和加权预报集成。对神经网络集成预报模型与各个子预报方程及其它集成预报方法进行了对比分析研究。结果表明,人工神经网络方法所构造的集成预报模型不仅对历史样本的拟合精度比各个子预报方法及其它集成预报方法更好,独立样本的试验预报结果也显示出更好的预报准确性。并且,采用神经网络方法进行预报集成,可以避免以往集成预报方法难以确定权重系数的困难     

三峡库区流域面雨量预报模糊检验

采用面雨量模糊评分方法，对三峡库区流域面雨量预报中3种客观预报(相似预报、T213降水预报、MM5模式预报)和面雨量综合集成预报结果进行综合评定。检验结果表明，3种预报模式对流域面雨量预报水平相差不大，冬半年的预报评分高于夏半年。在业务中采用动态权重系数法对3种预报方法预报结果进行集成，其集成预报的评定质量高于每种单独预报质量。在流域面雨量预报质量检验中采用了模糊评分法，该方法能够较为客观地反映预报和实况之间的差距，也可以用于降水定量预报评定中。     

浙江省早稻产量预报模式

本文在分析全省各地早稻产量资料的基础上,建立了各气候区早稻产量预报模式,并用综合集成预报方法建立了省级产量预报模式。经1989、1990年度业务预报检验,预报精度较高。     

基于智能计算的广西冷湿极端天气定性和定量组合预报方法研究

论文以逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料为基础,将表征冬季低温冷害的冷湿指数作为预报量,先利用随机森林方法进行冬季逐日冷湿极端天气定性判别预报分析,再进一步以粒子群算法为基础的模糊神经网络集成个体生成技术方法,建立一种新的非线性智能计算定量集成预报模型（PSO-FNN）,进行了广西冷湿极端天气定量预报模型的预报建模研究。结果表明,论文提出的这种以不同的智能计算方法构建的定性、定量综合预报分析方法,比较符合极端天气小概率事件的预报特点,其中随机森林算法构建的定性预报模型,对广西冷湿极端天气事件的预报TS评分（Threat Score）为0.77,空报率为0.23,漏报率为0,ETS评分（Equitable Threat Score）为0.41,TSS评分（True Skill Statistic）为0.53。而采用粒子群—模糊神经网络方法构建的极端冷湿指数定量集成预报模型比其他线性和非线性预报模型具有更好的预报精度。其中PSO-FNN集成预报模型在预报建模样本和独立预报样本个例相同的情况下,比回归方法的预报平均绝对误差下降了25%以上,比一般的普通模糊神经网络预报平均绝对误差下降了14.37%。主要原因是因为PSO-FNN集成预报模型通过改进集成个体的预报能力和增强集成个体的种群差异性,提高了集成预报模型的预报精度。因此,该智能计算集成预报模型的泛化能力显著提高,预报结果稳定可靠,为冷湿极端天气客观预报提供了新的预报工具和预报建模方法。     

偏北大风的数值预报释用方法研究

本文利用欧洲中心中期数值预报结果，从不同侧面选取因子，建立了日最大平均风速的四种统计预报方程，在此基础上设计了几种集成方法对预报结果进行集成，结果表明，我们设计的最大值－阀值综合集成法取得了很好的效果，特别是2－3天的大风预报准确度较高。     

佛山暴雨预报的物理量指标法及集成预报分析

利用佛山1990-2004年3个测站降水量和华南逐日物理量等资料,建立佛山汛期暴雨与各种指标量的关系;结合其它几种暴雨预报产品,通过引入可信度概念,建立佛山暴雨的可信度集成预报方法,2005年汛期的试报效果较好。该方法的优点在于可处理缺乏历史样本资料的情况并可增加或减少集成预报的因子,综合集成能力强,简便易用;特点在于能区别对待报对和报错两种不同情况;缺陷在于当多数预报工具暴雨预报失败时,此集成方法是无效的。     

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。     

几种降水集成预报方法的对比分析

采用多数表决集成法、评分权重集成法、多元回归集成法对承德市两来系统形成的降水进行晴雨和分级集成预报试验.结果表明:在每种单一的数值预报方法TS值均较高,总体预报质量相差不大的情况下,多数表决集中集成法可大幅度提高预报准确率;如果几种数值预报对于降水分级预报的预报准确率相差较大时,可采用评分权重集成法来提高总体预报质量;在样本足够的条件下,细化的预报结果多元回归集成法是晴雨预报和分级降水预报中比较可行的集成方法之一.     

分类与集成方法在降雨预报中的应用

介绍一种利用数值预报产品进行降雨预报的方法.该方法按照人工智能分类与集成的思想,利用前馈神经网络将T213、日本、德国的数值预报产品集成在一起,构成一个集成型的预报系统.在此基础上,利用高度场的天气形势和预报区域近低层流场和温湿条件,采用自组织神经网络进行天气分型,并针对不同的天气类型选用不同的预报因子,建立不同的预报模型.按照上述方法,选用江淮流域68个站点2003-2005年的5-9月数据,逐站建模,用2006-2007年5-9月的数据进行分级降水试报.各级降水预报结果表明,集成多家数值预报信息好于仅用单一模式的信息,采用天气分型建模优于不分型的建模.因此,多模式(型)预报结果的综合集成方法的研究,是数值预报解释应用中很值得探索的方向.     

多源降水预报集成技术应用研究

基于欧洲中期天气预报中心全球高分辨率预报模式ECMWF、中国自主研发的新一代业务化区域数值模式GRAPES_Meso和WRF中国全国区域预报模式的降水预报结果进行未来3 d降水集成预报。以中国地面-卫星-雷达三源融合逐时降水格点产品(CMPA-Hourly,V2.0)作为"观测值"进行建模,采用消除偏差多模式平均法和基于无偏平均绝对误差集成法对中国大陆地区进行降水集成预报,同时采用2800个国家自动气象站降水观测数据对降水集成预报效果进行检验。结果表明：基于无偏平均绝对误差的降水集成方法能够综合每个模式成员降水预报场的优势,提供一种更为稳定可靠且具有更高分辨率的优质精细化降水预报产品;其在试验期间对中国大陆地区汛期的降水预报ETS评分,优于消除偏差多模式平均降水集成预报和最优单模式降水预报,BIAS评分更接近于1,与"实况"的距平相关系数也明显提高,是对降水大值捕捉能力较优的一种集成方法,尤其对中雨到暴雨量级预报的改进较好。     

极端气温集成预报方法对比

用2003-2009年ECMWF和庆阳市极端气温资料建立最高最低气温SVM、Kalman、多元线性回归3种统计方法的预报模型,采用平均、加权、回归3种方法进行预报集成,对庆阳市2010年6-12月各预报方法及5个时次集成预报进行评估.结果表明:单一的SVM、多元回归和集成方法最低气温预报5个时次的准确率均高于最高气温0.8％～24.2％,集成后加权法准确率最高,但最高和最低气温选取权重不同,SVM权重大时最高气温效果好,多元回归权重大时最低气温效果好.随着预报时效的增加,单一的预报方法和集成预报,预报准确率降低.逐月评估表明,单一的SVM准确率较高且预报性能稳定,Kalman准确率较低,回归方法各月差异大,预报不稳定,集成后,3种集成方法的预报比单一的预报方法均有所改善和提高.绝对误差分析表明,加权集成后最高和最低气温误差都较小,优于平均集成法和回归集成法.     

连云港市城市空气质量预报方法研究

本文利用高空大气探测资料和有限区细网格模式的数值预报产品,分别建立统计预报和数值预报等适合连云港市城市空气质量预报业务发展所需要的客观预报方法,最终利用动态分权法,综合决策集成连云港市城市空气质量预报。结果表明:动态分权法能够有效地提高空气质量的预报准确率。