用简单投票法进行预报综合须注意的问题

目前,对于某一天气现象的预报,气象台站往往都有几种预报方法,通常采用简单投票法进行预报综合,做出预报。但要注意参与投票的各种方法的预报准确率是否大致相同,以及各种方法是否彼此独立。 为什么呢?让我们以三个预报方法的综合为例加以讨论。设它们的准确率分别为ω_1、ω_2和ω_3。并且假定它们是彼此独立的。这时我们将得到八种可能的组合(表1)。     

基于雷达数据的风暴体识别、追踪及预警的研究进展

基于雷达数据的风暴体识别、追踪及预警方法是最早出现的临近预报技术，也是天气雷达系统和强天气预警业务的基本组成部分。风暴体识别、追踪及预警方法可以分为三大类：持续性预报法、交叉相关法和单体质心法，它们都属于外推预报法。其中，持续性预报法目前已经被后两者取代。首先较详细地介绍了交叉相关法和单体质心法的研究历史和主要算法，然后集中介绍了近几年来在外推预报基础上发展起来的一些新方法。最后，结合悉尼奥运会期间的FDP项目，讨论了临近预报技术的检验和准确性评价，重点介绍了列联表方法。     

论离散预报因子的综合

一、二分类预报时的综合假设我们提出一个二分类预报方法,并用历史资料加以检验,其结果可得准确率表1。     

提高方差分析预报效果的一些体会

方差分析是分析时间序列周期性变化的一种方法，在水文气象的中长期预报中一直为台站广泛应用。怎样提高方差分析的预报效果？我们在制作月平均气温和月降水量预报工作中有一些作会，提出来供大家参考。三样本时段的选取方差分析的结果和样本时段的选取有很大关系，同一个要素的时间序列取不同时段的样本作方差分析会出现不同的结果。例如我们运用历年《月乎均气温资料，对不同的样本作方差分析，作1996年4月平均气温的预报，结果见表1。表中定性拟合准确率是指预报误差在全0．st内的次数与预报次数之比。从表1可见，1、2、5三个样本预报结…     

简化的列联表迭加法

列联表是选择预报因子时进行独立性检验的常用方法,同时也能作天气分类预报。但对几十个甚至几百个准备选用的预报因子都用列联表来进行独立性检验,不但工作量较大,而且也不必要。我们是先采用距平重合率、级别乘积和、相关分数来初选预报因子,然后用简化的列联表对初选出来的预报因子作第二次鉴别,这样可以避免了理论频数的繁琐计算。为了便于比较起见,再用一般的列联表进行x~2。检验,在证明第二次鉴别选出的预报因子是有价值的以后,便直接采用上述两种列联表的实际频数之和的百分率来作定性判别预报。这样作,在实际预报中取得了一定的效果,现介绍如下。 一、预报因子的初步选择 1.基本资料:使用本站1957—1977年各旬气象资料,用1957—1978年的平均值。预报对象y为1月上     

温州市短期MOS省、地、县配套预报方法的初步探讨

前年以来,我们利用APPLEⅡ计算机制作和省台配套的2—6月晴雨MOS预报方法,去年投入业务使用,向各站发布指导预报。据2—4月实际使用验证,取得较好的效果。表1给出使用结果及同原省预报方程的比较。表2列出了各站今年和去年同期预报评分情况。可以看出,除泰顺、文成站以外,其他各站今年预报评分均明显提高(到85％以上)。其中,温     

英国气象局长期天气预报业务的技术方法和商业价值

英国气象局的长期天气预报,是每月第二周的星期一发布。预报时段为1—5天,6—15天和16—30天。预报区有10个,预报要素是平均气温和降水。制作这些预报,首先是报出这三个预报时段的平均地面气压(1—5天的预报只报1000—500hPa 的厚度场)。所使用的预报方法如表1:     

基于卡尔曼滤波方法的MOS与PP法在德阳温度预报中的效果评价

本文对卡尔曼滤波方法、mos与pp法的基本原理作了简要的概述。并分别在ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场上和预报场上选取因子，即pp法和mos法分别1建立预报方程，利用卡尔曼滤波方法对德阳的日平均气温、日最高气温、日最低气温进行了预报并对相关结果进行了检验，其结果表明用pp法建立预报方程，其预报结果的误差比用mos方法建立预报方程的结果相对要一些。     

三类强对流天气临近预报的模糊检验试验与对比

强对流天气具有尺度小、演变快的特点,为了满足强对流预报检验、评价的需求,本文引入了模糊检验方法,该方法通过在空间等属性上进行尺度变换处理,可获得预报在不同空间尺度上的评价信息。以中国气象局SWAN等短临预报业务系统提供的1 h回波外推预报为例,对三种类型强对流天气系统进行了模糊检验试验对比,并据此构造了三种理想强对流天气模型,进一步研究了各种模糊检验方法的特性,发现:相对于"点对点"的传统检验方法,模糊检验能够在不同尺度和评价策略上给出有关预报的更多信息,给予预报更加全面和客观的评价;针对不同的评价策略,同一个预报的最优尺度是有差异的;不同的模糊检验方法各有特点,适用范围也有差异;相对于传统检验方法,模糊检验方法的应用范围更广,尤其是当预报偏差达到一定程度时,多种模糊检验方法仍然能够给出有参考意义的评分。综合来看,对于高阈值、小尺度特征的强对流事件,低判别标准的最小比例法、模糊逻辑法和多事件列联表等检验方法更有应用价值。     

逐步回归方法在汛期降水预报中的应用

逐步回归方法在天气预报中已广泛应用。为了进一步提高方法的应用效果,我们进行了下面的实验。一、因子和预报量的多级处理根据预报的需要,我们把预报量——汛期(6～8月)降水量分为五级,编序为1、2、3、4、5,分别与降水的特少、偏少、正常、偏多、特多相对应。具体分级情况如表1所示。     

论离散预报因子的综合

假设我们提出一个二分类预报方法,并用历史资料加以检验,其结果可得准确率表1。     

基于卡尔曼滤波方法的MOS与PP法在德阳温度预报中的效果评价

本文对卡尔曼滤波方法、mos与pp法的基本原理作了简要的概述.并分别在ECMWF北半球的500 hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场上和预报场上选取因子,即pp法和mos法分别1建立预报方程,利用卡尔曼滤波方法对德阳的日平均气温、日最高气温、日最低气温进行了预报并对相关结果进行了检验,其结果表明用pp法建立预报方程,其预报结果的误差比用mos方法建立预报方程的结果相对要一些.     

贵州西部冬季低温(凌冻)预报专家系统之短期预报子系统

短期系统是以贵州省西部23站的冬季低温（凌冻）天气为预报对象（表1），从《贵州省短期天气预报指导手册》第二分册的有关冬季低温（凌冻）预报经验和方法的章节中，分析出16条关于冬季低温（凌冻）的预报规则，在IBM及其兼容微机上用BASIC语言实现的气象预报专家系统。本系统全部实行菜单显示、汉化操作，打印输出。整个操作过程简洁明陈。在冬季进行低温（凌冻）预报期间，按表3输入短期预报资料因子。根据提示操作，即可从打印机中输出未来12～48小时贵州西部冬季低温（凌冻）预报。短期系统的操作只需稍具微机知识，事前先按表3准…     

年际变量自相关法在塔城市春季降水预报中的应用

本文通过年际变量自相关法在塔城春季降水预报中的实际应用,并与周期分析和自回归模型进行的对比分析,表明年际变量自相关法的预报效果明显地优于周期分析和自回归.其趋势预报准确率达81%,分级预报得分为78.8分.特别是对于非正常年份具有较好的预报能力.本文最后附有年际变量自相关法的BA-SIC语言的源程序.     

冬奥延庆赛区风的预报技巧比较分析

为了提高2 min平均的10 m风预报精度,开展了多种建模和检验方法比较.根据欧洲数值中心集合预报系统产品及北京海陀山的5个测站资料,使用一元回归、岭回归、神经网络、粒子群-神经网络等方法建模,进行2021年2月逐日的未来3天6 h间隔预报误差订正,并从多个角度分析预报精度差异.结果为:(1)系统误差、预报准确率检验表...     

集合预报方法在暴雨研究和预报中的应用

机理了解不够和可预报性问题的忽略是暴雨预报不尽人意的两大原因。主要讨论第二方面,即如何面对和处理可预报性问题,这对如何提高现有数值预报的价值、做好气象服务尤其重要。根据作者多年的研究和实践经验以及直接接触的一些研究和方法,简要地总结了数值集合预报方法在暴雨研究和预报中的应用,具体包括以下四个方面:(1)暴雨集合预报系统的建立:初值和物理扰动、成员数、模式分辨率、资料同化和"虚拟"集合预报;(2)预报方法:集合异常预报法、再预报相似集合法和台风路径聚类法;(3)在预报后处理与订正中的应用:平均、成员排序与最佳成员法、加权平均、概率匹配平均法和集合动力因子法;(4)对暴雨天气系统的机理分析与模式初值的改进:初值扰动差异分析和集合敏感性法、目标观测。希望国内气象业务部门能在日常业务中借鉴以上方法以提高暴雨预报和服务水平,为今后的研究工作提供一个新的起点、方向和方法,这包括指导现有的一些业务集合预报系统今后的进一步完善。     

“0、1”化预报因子选取统计标准的探讨

我省县站MOS预报以判别分析和REEP法(事件概率回归估计)应用最广、效果最好。无论用什么方法建立MOS方程,选好预报因子是关键。用以上两种方法建立MOS方程,一般是将预报量与预报因子“0、1”化。0、1化后的0、1型变量必须经严格检验,才能选出相关稳定、信度高的预报因子。     

新余市汛期降水异常年的预报分析

表 1符合指标 1的各月降水分布及其预报评判结果 表 2符合预报指标 2的各月降水分布及其预报评判结果 年份实 况预报指标1评 判 R 4R 5R 6R 4－6R 12头R 1d 1966年330.5122.9317.4770.8103.917.7 1973年372.4270.3321.2963.9105.814.4 1995年294.9191.0515.31 001.2136.539.7 年份实 况预报指标2评 判 R 4R 5R 6R 4～6T1 1962年227.6433.0424.81 085.44.5 1969年164.2273.9454.3892.44.4 1970年285.9422.0161.3869.23.8 1977年346.8505.2579.01 431.01.5 1981年324.1196.9229.2750.24.5 1984年388.8311.9268.9969.63…     

基于增长模繁殖法的暴雨集合预报

采用WRF模式对2010年9月发生在河南省附近的一次暴雨过程进行了集合预报试验。用增长模繁殖方法(BGM)制作了集合预报方案1;为了充分利用背景场信息,结合时间滞后法,制定了集合预报方案2:滚动繁殖法;考虑到暴雨过程中天气形势的特殊性,结合区域空间特征,制定了集合预报方案3:区域繁殖法。这3组试验均对变量U、V、T、Q进行了初值扰动,加上控制预报,均产生了9个集合成员。试验结果表明:几种集合预报方法在预报效果上相较于控制预报都具有明显的改善,滚动繁殖法及区域繁殖法对增长模繁殖法都具有一定的改进作用,其中区域繁殖法的预报效果更优,与实况更为接近。     

金沙江下游多种面雨量集成预报方法的对比分析

集成方法有利于提高降水要素预报的准确性和可预报性。本文基于格点实况资料和智能网格预报、西南区域数值预报、ECMWF模式预报、GRAPES模式预报产品,以面雨量为研究对象,采用多元回归法、BP神经网络法、评分权重法、加权集成预报法和算术平均法,得到集成面雨量预报,再运用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等方法,对2020年4—10月金沙江下游面雨量预报效果进行对比分析。结果表明：多元回归集成法和BP神经网络法的预报效果总体上优于其他几种集成方法。在考虑流域面雨量的预报量级时,下游可以采用预报量级较小的模式和集成方法。集成后偏差百分比均有降低,且多元回归法和BP神经网络法对预报量级较小的模式有矫正作用。在面雨量有无、小雨和中雨预报中,多元回归法集成效果较好,在大雨量级预报中,BP神经网络法集成效果较好。这些结论可为流域面雨量预报提供参考借鉴。