集成预报综述及判别集成预报

本文综述了常用集成预报方法的使用并介绍一种判别集成方法。     

陕西省旱涝季度,年度预报和集成预报方法

在大量天气预报实践的基础上,通过分析地理环境,气候背景,大型天气过程的转型及“突变”、太阳活动及天文原因选取预报因子,分析了降水特征,确定了旱涝指标。并采用人工神经元网络、等方法建立了预报模型。     

气候集成预报的初步探讨

将气候集成预报的ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｓ模拟方法应用到带有门限的海气耦合随机动力模式中。利用相空间概念确定报误差,对不同相变量初值随机扰动的概率密度分布函数以及ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ模拟的集成样本数进行了最佳选择试验。     

一种新的集成预报法

通过引入第一可信度和第二可信度两个概念，建立了一种新的适于我国各级台站使用的集成预报方法。在１９９０－１９９２年，曾被用来对８种独立的预报方法进行集成决策，提交长江水利委员会水文局使用。     

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.     

多模式温度集成预报

基于中国国家气象中心T213模式、德国气象局业务模式和日本气象厅业务模式2 m高温度预报, 利用神经网络方法中的BP网络建立了我国600多个站的温度集成预报系统, 该预报系统的预报时效为72 h, 间隔为3 h。通过对2004年1—5月的预报结果检验, 表明:集成的温度预报结果明显优于3个模式单独的预报结果, 72 h内预报的平均绝对误差在3 ℃以内, 并且不存在明显的系统误差, 预报达到了一定的精度, 可以为预报员提供定时、定点精细的客观温度预报参考。分区的检验结果表明:不同区域预报误差存在差别, 新疆和西藏误差比较大, 而长江流域和华南地区误差很小, 并且不同区域系统误差的情况也不相同。从总体情况看, 预报误差还存在日变化, 一般来讲, 夜间的预报误差小于白天。     

县站温度集成预报方法

介绍了以各台、站气温预报为因子，县站最高、最低气温为预报对象，用多元回归技术做温度集成预报的方法。     

太原地区集成温度预报方法研究

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。     

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     

广西降水集成预报方法初探

以5种子预报产品对广西降水历史拟合率为依据，应用多元决策加权方法，对这5种子预报产品在广西区域中进行集成试验。结果表明，集成后的预报性能优于参加集成的任何一种预报子方法。     

台风路径预报集成方法的一个试验

应用集成预报方法改造台风路径预报,取得明显效果。对常用的台风路径预报相似模式（ＴＳＦ）及Ｍａｒｋｏｖ型相似模式（ＭＴＳＦ）所做预报试验表明,经集成方法改进后的ＭＴＳＦ,ＴＳＦ,其预报能力有明显提高。     

菏泽地区降水概率集成预报方法

取０８时日本数值预报产品传真网格点资料,用多种统计模型建立ＭＯＳ预报方程,最终用概率集成回归建立概率预报方程,并将预报方程嵌入新预报工作流程中,具有存储和评分功能,预报效果显著,成为我台发布降水概率预报的主要依据。     

夏季副高数值产品的集成预报研究

本文使用１９９５年和１９９６年６－８月欧洲中期天气预报中心和我国Ｔ６３Ｌ１６的５００ｈＰａ４８＾ｈ－１４４＾ｈ五个时效平均预报场，以及相应的Ｔ６３５０００ｈＰａ五天平均场资料，根据１００－１４０°Ｅ、２－５０°Ｎ范围内西北太平洋副热带高压的南北位置分为四类副高。对比分析ＥＣ和Ｔ６３两个模式的各类副高特征参数的预报误差特点，发现当ＥＣ预报的副高强度强于或接近Ｔ６３预报时，ＥＣ预报副高的数值产品精度优     

许昌市区域性暴雨集成预报系统

以新的预报流程和预报技术路线为指导,使用省台指导预报和数值预报产品等资料,通过专家系统、MOS、完全预报等预报方法,分别建立许昌市区域性暴雨预报诊断模型,在此基础上,使用VB 6.0语言编程,建立许昌市区域性暴雨集成预报系统.     

地面气象要素多模式集成预报研究进展

目前,集合预报已成为天气预报业务的主要支撑。然而,由于数值模式本身的限制与不完善以及集合系统存在初值扰动、集合大小等方面的局限,常存在预报偏差。不同预报模式通常具有不同的物理过程参数化方案、初始条件等,导致其预报能力各有不同。为此,如何纠正预报偏差以及如何充分有效地利用不同模式的预报信息以获得更加准确的天气预报广受关注。近年来,利用统计理论与预报诊断,基于多个集合预报系统的多模式集成预报技术得到快速发展,已成为有效消除预报偏差从而提高天气预报技巧的一种统计后处理方法。针对气温、降水和风3个最基本的地面气象要素,首先依据预报形式将应用范围较广的简单集合平均、消除偏差集合平均、超级集合、贝叶斯模式平均、集合模式输出统计等加权或等权平均多模式集成技术,分成确定性预报和概率预报两大类,并做系统介绍。最后,讨论使用和发展多模式集成技术需要关注的问题,包括考虑参与集成的模式个数、发展降水及风速分级预报模型和发展基于机器学习的多模式集成新技术。     

东营市相对湿度集成预报系统

运用多元回归法和多因子权重回归法分别建立预报模型，并在此基础上建立了相对湿度集成预报系统。     

西北区东部春雨的集成预报

本用月亮章动周期,东亚冬季风强度,冬季黑潮和亲潮海温,西北区冬温四个因子建立了春季降水量预报方法,用ｐｐｍ方法建立春季各月降水量预报方程。实践表明,对月降水量趋势预报有一定使用价值。