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介绍了辽宁54个台站的降水、极端温度、相对湿度、风向风速、天空状况等9个气象要素1~5d逐日滚动指导预报系统的技术开发原理、业务流程和效果分析,阐述了MOS,PP方法和KLM模型的建立过程和对国家气象中心全球模式切换适应方法及各种预报方法输出结果的集成和客观订正方法。同时介绍了业务运行期间预报效果的统计分析。 相似文献
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介绍了基于MM5模式的预报气象要素的一种MOS方法 ,并对预报效果做了初步检验。MOS方法直接利用MM5模式的预报产品 ,采用多点滑动平均普查因子方法和多元线性 (非线性 )逐步回归方法 ,可以同时预报多地点、多时次、多个气象要素。其中采用的多点滑动平均普查因子方法 ,减弱甚至消除了由于随机原因造成其中单点相关因子的不稳定性 相似文献
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介绍了环境气象生活指数的概念,指出环境气象生活指数的开发主要是运用气象学、天气学、统计学、经济学等理论和业务技术方法,采用现场观测、实验研究、理论分析等手段,依赖基本气象业务系统,探讨气象条件对人们的生活、国民经济各个部门的作用和影响机理。建立南宁生活指数预报系统的主要技术方法,包括引用他人已经建立的预报模型、参照中国气象局文件建立预报模型、统计分析建立预报模型、经验预报模型也在文中进行了详细介绍。文章指出南宁生活指数预报系统要求的最低环境为586/133,16M内存,120M硬件空间;建立在W indow s 9X/NT/2K/XP操作系统上,开发工具为V isua l B as ic60;系统主要包括三个模块为数据录入模块、预报结论修改模块、参数设置模块;系统的预报流程和使用步骤也进行了介绍。文章还通过对部分指数的预报准确率分析评估了系统预报效果,评估表明系统预报总体效果良好。最后文章讨论了进一步完善系统的设想。 相似文献
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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。 相似文献
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从气象应用角度介绍了一种基于卡尔曼滤波思想的制作线性连续常规天气要素的客观定量预报方法——滚动多元回归方法。并用其建立了贵州黔南地区12个站的最高气温、最低气温、平均气温预报模式,通过效果分析得出其最低气温、平均气温的预报效果较好,最高气温的预报效果差些。但该方法既保留了卡尔曼滤波方法的优点,又克服了矩阵变换对计算条件的要求,具有简单、易行的特点,适合于计算条件较差的地级气象台开展温度、湿度等线性连续常规天气要素的客观定量预报。 相似文献
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介绍了基于MM5模式的预报气象要素的一种MOS方法,并对预报效果做了初步检验。MOS方法直接利用MM5模式的预报产品,采用多点滑动平均普查因子方法和多元线性(非线性)逐步回归方法。可以同时预报多地点、多时次、多个气象要素。其中采用的多点滑动平均普查因子方法,减弱甚至消除了由于随机原因造成其中单点相关因子的不稳定性。 相似文献
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基于贝叶斯模式平均方法(Bayesian Model Averaging),发展了一个NINO3.4指数的多模式客观权重集合预报方法(简称OBJ)。该方法基于训练期内单个模式的预报结果,用线性回归订正单个预报的偏差,依据模式的预报效果估计单个模式的权重。利用2002年2月—2015年10月美国哥伦比亚大学国际气候与社会研究所(IRI)提供的7个单一模式对NINO3.4指数的预报结果进行OBJ试验,并采用均方根误差对多模式集合平均预报(简称ENS)和OBJ的预报结果进行检验和评估。结果表明,ENS的预报效果优于7个单一模式的预报效果,而OBJ预报效果优于ENS预报效果,其NINO3.4指数的均方根误差比ENS方法降低了4%。将单一模式预报结果按时间划分为训练期和预报期,利用独立样本估计OBJ的参数并进行预报试验,这些试验也表明,OBJ能进一步提高预报精度。 相似文献
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基于数值预报模式降水产品的集成应用方法试验 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2008年5~7月四川省152个站点的逐日降水实况和T213、德国数值预报模式、日本数值预报模式、西南区域本地化的MM5集合降水预报模式和各成员的逐日降水预报产品进行Ts评分,然后基于西南区域集合预报8个成员Ts评分权重系数进行集成预报试验和集成方法对比试验,结果表明:基于Ts评分为权重系数的集成预报效果得到明显改进,且该方法优于逐步回归和支持向量(SVM)回归方法;最后根据上述5~7月T213、日本、德国和集合预报8个成员共11个数值模式降水预报的Ts评分按权重系数集成,预报四川2008年8~9月降水并进行效果评价,结果显示:以多个模式Ts评分为权重系数集成的降水预报效果相对于单一模式有明显提高,有较好的预报指导意义。 相似文献
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一种新的预报晴空湍流综合算法 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了晴空湍流及其相关的湍流指数,以及通过对9个指数进行加权综合得到的一个综合预报算法。利用T213模式资料,计算了9个湍流指数,并分别用12个北京地区的飞机颠簸个例进行验证,得到各湍流指数的预报结果;在此基础上,应用新的综合算法,得到一个综合预报结果。计算结果表明,虽然理查孙数和风相关指数、MOSCAT概率预报因子指数的预报效果相对较好,但是这三个指数的预报范围和强度均偏大,容易出现空报;综合算法则较好地综合各个指数,预报区域相对集中,预报强度也较符合实际情况,空报的情况也得到了相应的改善,总体预报效果较好 相似文献
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基于TIGGE资料, 采用均方根误差分别对欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心和英国气象局4个中心集合预报的地面气温场集合平均结果进行检验评估, 比较各中心地面气温的预报效果。并利用超级集合、多模式集合平均和消除偏差集合平均3种方法对4个中心的地面气温预报进行集成, 同时对预报结果进行分析。结果表明: 2007年夏季日本气象厅与欧洲中期天气预报中心在北半球大部分地区预报效果最好, 各中心在不同地区预报效果不同。超级集合与消除偏差集合平均降低了预报误差, 预报效果优于最好的单个中心预报和多模式集合平均。对于较长的预报时效, 消除偏差集合平均表现出了更好的预报性能。 相似文献
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非线性统计预报方法研究进展 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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基于TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,全球交互式大集合)资料中欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather,ECMWF)、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)、美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)和英国气象局(United Kingdom Met Office,UKMO)4个中心的北半球地面2 m气温集合平均预报资料,利用插值技术与回归分析,并引入了消除偏差集合平均(bias-removed ensemble mean,BREM)和多模式超级集合(superensemble,SUP)方法进行统计降尺度预报研究。结果表明,在2007年夏季3个月中,4个单中心的降尺度预报明显地改善了预报效果。引入SUP和BREM两种集成预报方法后,预报误差得到进一步减小。对比综合表现最好的单中心ECMWF的预报,1~7 d的降尺度预报误差改进率均达20%以上。研究还发现,引入SUP方法的降尺度预报效果优于引入BREM方法的降尺度预报,利用双线性插值方法在上述两方案中的预报效果优于其他3种插值方法。 相似文献
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国家气象中心台风数值模式的改进及其应用试验 总被引:13,自引:4,他引:9
在国家气象中心台风数值模式中进行了扩大预报区域,两次嵌入人造台风模型和模式网格初始移动3个方案试验。试验结果表明:3个方案对台风路径预报效果都有所改进。该文还介绍了应用国家气象中心台风数值模式进行台风中心强度预报的进展。 相似文献
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基于动力相似方法的台风极端降水概率预报研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用动力与统计相结合的方法,对台风引起的极端降水事件进行概率预报方法的研究,回算并评估了25个在2012—2015年间登陆中国的台风。此外,还对该预报方法的相似成员数和有效概率阈值进行了敏感性试验。试验结果显示,该台风极端降水概率预报方法具有一定的预报技巧,能准确预报多数产生极端降水的站点,但预报范围略偏大,空报率较高。相似成员数的敏感性试验表明,100%的相似成员数比率具有更优的预报效果;在相似成员数比率为100%的基础上,24 h预报的有效概率阈值在0%~2%之间的预报效果最好,48 h的有效概率阈值在0%~1.5%之间的预报效果最好。最后对“苏迪罗”和“海鸥”两个台风进行个例预报试验,结果表明对不同个例,预报效果存在较大差异。 相似文献
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MOS预报方法主要是从数值模式输出的形势预报和物理量预报资料中筛选预报因子,建立统计预报方程,制作气象要素预报。由一定的样本资料建立的MOS方程,有的预报效果与拟合效果无多大差别,有的预报效果显著低于拟合效果,这就是MOS方程的预报稳定性问题。一个MOS方程,如果预报效果与拟合效果差异不显著,就认为方程的预报性能稳定。如果预报效果显著低于拟合效果,则认为方程的预报性能不稳定。下面介绍一个判断三分类MOS方程预 相似文献