一种基于多种资料融合技术的短时临近预报方法

介绍由奥地利国家气象局开发的基于多种资料融合技术的短时临近预报系统(INCA)的核心技术。INCA系统以数值预报输出场为第一猜值,利用气象卫星、天气雷达,地面自动观测站资料进行融合分析订正后形成分析场,结合线形外推技术和数值预报结果,对降水、温度、湿度、风、云等作出高时空分辨率的临近预报,其技术路线对今后我国发展短时临近预报技术具有很重要的指导作用。     

基于SVM方法的乌鲁木齐国际机场多要素预测

利用2000年1月-2010年3月乌鲁木齐国际机场的观测资料,构建逐时能见度、温度、天气现象以及逐日最高温度、最低温度、降水量这六类预报对象的样本空间,使用SVM方法进行交叉验证和预报建模。结果表明建立的预测模型有较好的稳定性,并且对上述预报对象均有较好的预测效果。     

改进后TREC外推方法在台风临近降雨预报中的应用

本文提出了一种改进后的COTREC方法(CLTREC)。在传统COTREC方法基础上,增加了相邻时刻回波强度连续约束检验和矢量全变分修正,从而使得反演的雷达回波移动矢量场更为连续。选取了3个登陆台风个例,对方法进行检验。结果表明,CLTREC方法比传统COTREC方法的外推移动矢量场更平滑,台风环流特征也更合理。基于CLTREC外推预报的降水形状、强度和位置都与观测更为接近,1 h的台风定量降雨预报与观测相关系数达0.7以上。总体而言,相比传统的COTREC方法,CLTREC方法改善了台风短时临近降雨预报精度。     

应用雷达资料的临近预报方法对比试验

选取单部雷达的CAPPI资料,在TREC(Tracking Reflectivity Echo by Correlation)的基础上,引入径向基函数网络、广义回归网络、小波BP网络3种人工神经网络以及支持向量机,对雷达反射率因子进行1h的临近预报研究,并与TREC外推预报的结果进行了比较.使用了命中率、虚警率、漏报率、临界成功指数、相关系数和均方根误差6个指标检验人工神经网络、支持向量机和TREC的预报效果.结果表明:在使用这些指标检验预报效果时设定的阈值对预报结果的评价有影响;网络与TREC以及不同的网络之间的预报结果存在着差异;与TREC相比,支持向量机比TREC总体上能更好地预报未来1h以内强对流性天气的发展变化情况.     

电网致灾性强降水短时临近预报评估方法研究

针对电网行业关注的致灾性强降水预报性能的综合评估问题,利用京津冀地区主汛期(2019年6—9月)强降水事件的专业气象服务效果检验,分别从降水目标识别与目标匹配两个角度对应用基于目标对象的检验评估方法检验短时临近预报产品进行了深度剖析。结果表明:京津冀主汛期强降水主要集中在午后至前半夜,降水强度大、范围小、漏报多、空间特征预报难;短时临近预报的强降水频次日变化的相关系数为0.78～0.94,范围日变化的相关系数为0.6～0.82,移动路径和降水强度的预报效果略优于落区的预报效果,预报时效越短,强降水事件及其空间特征的预报能力越好;所定义的综合性预报评估方法可弥补传统检验方法的不足,发掘预报的应用潜力与局限性,为精准专业气象服务提供参考。     

短时强降水的多尺度分析及临近预警

利用安徽省1995—2010年逐小时降水量资料,统计了不同强度的短时强降水的时空分布特征,并分析典型短时强降水过程的环境背景场特征,建立了短时强降水的三种概念模型,总结出有利于其发生的大尺度影响系统。通过分析物理量得知,短时强降水发生时大气水汽充沛、湿层深厚,厚的暖云层保证了云粒子在降水系统的下沉气流里较少的被蒸发,而中等强度的对流有效位能和高的KI指数值有利于高降水效率的产生。短时强降水的雷达反射率因子有"低质心结构"和"高质心结构"两种结构特征。而径向速度场上的中小尺度风速切变、辐合、气旋式辐合则是强降水回波在某地维持和发展的重要原因。强降水发生前半小时边界层急流显著增强,也是短时强降水临近预警的一个重要指标。     

基于支持向量机(SVM)方法的冬季温度预测

选取河南省5个代表站,分别代表河南省5个片,将气候预测中常用的74项环流特征量资料进行归一化处理,分别将其与5个代表站的冬季温度进行相关普查,在筛选预测因子的基础上,利用SVM两类分类和回归方法,建立河南各代表站冬季温度预测推理模型,用2000/2001~2004/2005年4年进行试报,结果显示SVM方法是处理非线性分类和回归等问题的有效方法,做分类和回归预测时,各代表站对应的SVM推理模型均具有良好的预报能力,且对温度预测SVM回归优于SVM分类。     

新一代雷达在桂西北一次冰雹大风天气过程短时临近预报的准确应用

运用新一代雷达的探测资料分析,对桂西北地区一次冰雹大风过程的强度、移动方向作指导性预报,取得较好的效果。     

短时临近预报系统在广东一次强对流天气过程中的检验分析

利用综合临近预报系统“雨燕”SWIFT和雷暴自动识别和追踪系统TRACER两个短时临近系统在广东一次强降水过程的实际应用情况进行检验,分析了雷达回波强度、范围、移动方向和QPF预报及弓形回波的预报效果。就TRACER和SWIFT两个短时临近预报系统对这次过程的回波和降水预报进行了逐时对比检验,研究发现在大部分时间内TRACER预报强度偏弱、范围偏小;SWIFT强度偏强、范围偏大。降水预报TRACER略偏小,而SWIFT明显偏大。通过QQ图检验,降水较小时,TRACER实用性强于SWIFT;降水较大时,SWIFT强于TRACER。     

短时强降水临近预报的思路与方法

对短时强降水主观临近预报的主要思路和方法进行综述。(1) 短时强降水(flash heavy rain)是指1 h 雨量在20 mm或3 h 雨量在50 mm 以上的降水事件。短时强降水事件的识别主要由雨强和降水持续时间两个要素确定。(2) 雨强临近估计的主要根据是天气雷达反射率因子和雨强之间的经验关系,即Z-R 关系。对流性雨强的估计,最简单易行的方法是将对流性降水分为大陆强对流型和热带海洋型两种类型,分别采用不同的Z-R 关系。雨强估计的主要误差来源包括不适当的Z-R 关系、地形对雷达波束阻挡、冰雹“污染”、强降水和冰雹对雷达波束的衰减、硬件定标偏差、被大雨淋湿的天线罩导致的衰减等。(3) 判断是否出现强降水的另一要素是降水的持续时间。沿着回波移动方向高降水率的区域尺度越大,降水系统移动越慢,则持续时间越长。对于导致强降水的β中尺度对流系统,其雷达回波的移动矢量是平流矢量和传播矢量的合成。如果平均风方向(平流方向)与回波传播方向交角大于90°,称为后向传播,此时回波移速小于平均风速,移动较慢,易导致强降水。在有利于强降水的环境条件下,含有中气旋或更大尺度涡旋的β中尺度对流系统会明显增大强降水的可能。     

基于时间尺度分离的中国东部夏季降水预测

基于时间尺度分离,利用NCEP第2代气候预测系统 (CFSv2) 每年4月起报的夏季月平均预测资料, 结合实际观测资料和再分析资料,对江淮流域及华北地区夏季降水距平百分率进行降尺度预测。将预测量和预测因子分为年际分量和年代际分量,在两个时间尺度上分别建立降尺度模型,两个预测分量之和为总预测量。对1982—2008年拟合时段的夏季降水距平百分率的回报结果表明:降尺度预测结果相对于原始模式结果预测技巧显著提高。降尺度预测与实况降水在江淮流域和华北地区的空间相关系数最大值超过0.8,多年平均值也分别提高到0.53和0.51;时间相关在每个站点也显著增强,相关系数为0.38~0.65。对2009—2013年进行独立样本检验,结果表明:降尺度模型能较好地预测出该时段的降水异常空间型态。同时,该模型对2014年夏季降水长江以南偏多、黄淮地区偏少的分布形势也有一定预测能力。     

降雨量及叠加预测方法研究

为了得到精确度较高的降雨量预测值及其叠加预测精度,利用小波神经网络和NARX动态神经网络对降雨趋势和降雨量进行预测,并分析降雨量叠加预测值的误差.研究表明,小波神经网络分析的月降雨量多个变化周期以及总的变化趋势较为准确;NARX动态神经网络预测模型测试误差为0.21％,回归效果图的相关系数R为0.99993,回判和检验...     

地面降水的多源数据辅助质量控制方法

文章在分析气温变化、风速变化、相对湿度、温度露点差、雷达和自动站降雨量差值的基础上,提出了针对自动站观测小时降雨量的多要素综合质量控制方法,包括雷达和自动站相结合的综合检验方法(MRAWS)以及仅使用自动站资料的综合检验方法(MAWS),并与时空一致性检验方法(MTS)进行比较。结果表明:使用多要素的综合检验方法(MRAWS和MAWS)明显优于仅使用降雨量资料的MTS。此外,虽然MAWS检验结果略低于MRAWS,但在缺少雷达探测资料的情况下MAWS可对降雨量数据进行有效检验。进一步地分析表明,MRAWS和MAWS方法仅适用于判别有无降水,对降水量值的正确性判断能力存在不足。     

多步预测的降水时序模型

该文设计了一个能作多步预报的时间序列模型，先生成时间序列及其差分的均生函数，再运用双评分准则对所有均生函数延拓序列作粗选和精选，以期建立一个拟合和预报效果均好的模型。就长江中下游6—8月降水总量的序列进行了计算，证实该模型可用在制作逐年气候预报或分月长期预报中。     

支持向量机方法应用于理想时间序列的预测研究

简要介绍了基于统计学习理论的支持向量机方法的基本思想和原理,利用该方法对33模Lorenz系统的理想混沌时间序列建立预测模型,并对在此基础上产生的非平稳时间序列进行预测试验研究。结果表明,支持向量机方法不仅对平稳过程有较好的预报能力,也可以适用于非平稳过程,对实际序列的预测有一定的启发意义。     

一次局地突发短时冰雹过程雷达回波分析

本文利用佳木斯雷达站的观测资料,对2010年8月12日清晨桦南县出现的局地突发短时冰雹云的初生、发展、成熟和消亡各阶段的回波演变进行了分析.重点讨论了这次过程中产生冰雹的对流单体回波特征,结合大尺度天气背景及相关雷达产品分析,揭示了此次局地突发短时冰雹天气发生的主要原因,并得出了对突发性冰雹天气的临近预报有参考意义的结...     

简析人工增雨作业时机和作业方式的选择

本文从天气形势的选择、作业云的选择、作业时机的选择、作业云部位的选择、作业射击方式的选择等方面分析了人工增雨作业的技术方法。     

广东省降水的多尺度时空投影预测方法

采用多尺度时空投影(MSTP)预测思路建立广东月降水和季节降水预测方法。通过EOF分解、小波分析和Lanczos滤波方法进行周期分解, 采用MSTP方法进行预测。借鉴年际增量法, 对预报结果用最小二乘法进行误差订正, 得到降水预测结果。PS预测评分和均方根误差10年独立样本检验(2006—2015年)结果显示:订正后, PS预测评分起伏较小, 68.8%的月降水和季节降水PS预测评分明显提高的年份超过6年, 且有87.5%的月降水和季节降水PS预测平均分达到70以上; 在±0.5个标准差范围内, 订正后均方根误差在40%以上的概率分布明显高于订正前, 订正后的月和季节降水占81.3%, 订正前占31.3%;在±1个标准差范围内, 概率分布在70%以上的月季降水订正前后相差不多, 订正后占56.3%, 订正前占50%。     

Variability of Summer Monsoon Rainfall in India on Inter-Annual and Decadal Time Scales

Indian Summer Monsoon Rainfall(ISMR)exhibits a prominent inter-annual variability known as troposphere biennial oscillation.A season of deficient June to September monsoon rainfall in India is followed by warm sea surface temperature(SST)anomalies over the tropical Indian Ocean and cold SST anomalies over the western Pacific Ocean.These anomalies persist until the following monsoon,which yields normal or excessive rainfall.Monsoon rainfall in India has shown decadal variability in the form of 30 year epochs of alternately occurring frequent and infrequent drought monsoons since1841,when rainfall measurements began in India.Decadal oscillations of monsoon rainfall and the well known decadal oscillations in SSTs of the Atlantic and Pacific oceans have the same period of approximately 60 years and nearly the same temporal phase.In both of these variabilities,anomalies in monsoon heat source,such as deep convection,and middle latitude westerlies of the upper troposphere over south Asia have prominent roles.