雷暴短时警戒的一个统计预报方法

用一个多元判别分析程序,求得4月和7月的普通雷暴活动和强雷暴活动的预报函数。四个预报因子:抬升指数,低层平均的混合比,K 指数和200—300mh 平均散度的统计组合,用于落基山东部地区的预报。预报时效为12小时。对相关和非相关资料用概率检测(POD)进行试验,一个失误率(FAR)和因一个成功临界指数,显示出预报函数是稳定的。预报函数在使用时用两种处理方法来检验,一个包括概率检测(POD)和失误率:另一个用更常用的概率处理方法。1979年4月和7月试用结果表明】,统计方法的效果尚佳。     

欧洲中期天气预报中心的业务系统

1.引言1979年8月1日欧洲中期天气预报中心(EC-MWF)向成员国用户发布它的第一个业务预报。为能做到这一点,必须研制适用于中期天气预报的数值模式,为每天做预报要收集和处理资料,并且制定把分析和预报结果分发给成员国的计划。现已把预报程序、业务工作中收集和处理输入资料程序以及从数值模式输出资料程序合并为一个完整的自动运行程序。这套程序就是欧洲中期天气预报中心的气象业务系统,内部用字头语“EMOS”称呼。2.业务系统的基本结构从原则上讲,所有气象中心业务预报系统制作数值预报的总体结构基本上是一样的。然而,详细     

中期天气业务预报自动化系统

气象预报服务工作的开展,对中期天气业务预报的定量化与自动化要求日益迫切。为此,我们研制了一个用于中期天气业务预报的软(硬)件系统MWOFS。该系统应用欧州天气预报中心(ECMWF)的中期数值预报产品与谐波分析技术,用模式输出统计的方法建立了中期天     

通用模式指标预报程序的设计方法

目前,在专业气象服务中,台站积累了大量的预报模式指标（如入梅预报模式指标、出梅预报模式指标等）,随着计算机的广泛应用,所面对的实际问题是将这些预报工具编制成可操作的应用程序。模式指标中的指标因子,随着历史样本的变化,并不是固定不变的,如果每个模式指标的预报都要用一个命令程序描述,那将是十分繁琐复杂的事。解决此问题的较好办法是设计通用的模式指标预报程序。在此,笔者介绍一种比较简单适用的通用模式指标预报程序的设计方法。该方法是根据模式指标预报的一般规律,采用建立外部参量文件的办法,实现预报程序的“通用性”。用该方法设计的预报程序不仅适用于模式指标中指标因子变化的情况,而且适用于大量模式指标的预报。     

双要素长期韵律预报程序及应用

双要素长期韵律预报程序及应用孙玉敏，孙英萍１前言双要素长期韵律预报程序是用两个前期逐日资料的气象因子，预报一定时段以后降水过程的预报程序。该程序根据单站资料模式卡预报法的基本原理，利用韵律关系，结合数理统计分析而编成。程序具有操作简单、使用方便、预报...     

湿Q矢量释用技术在登陆华东台风定量降水预报(QPF)中的应用研究

利用湿Q矢量对数值预报模式输出的风场、温度场、温度露点场进行动力释用,并考虑地形强迫作用,得到一个独立于数值模式直接预报输出降水场的释用预报降水场即湿Q矢量释用(Q~MVIP)技术。结合2010—2014年汛期(6—9月)登陆我国华东14个历史台风降水实况资料以及华东区域中尺度模式(基于WRF V3.1)(简称WRF模式)预报产品,统计检验分析了Q~MVIP技术对登陆台风降水的定量预报能力。结果表明,Q~MVIP技术较WRF模式明显改善了对25.0 mm·(24 h)~(-1)以上及50.0 mm·(24 h)~(-1)以上降水的定量预报能力。进一步结合"菲特"台风(2013)登陆前后所引发的24 h累积降水场进行比较分析发现,Q~MVIP技术对台风暴雨落区、强度的反映能力均优于WRF模式。这表明,湿Q矢量释用技术可以在一定程度上弥补现有数值预报模式对登陆台风定量降水预报(QPF)能力的不足。     

K 近邻非参数回归概率预报技术及其应用

针对参数回归技术制作概率预报存在拟合好、但预报结果不稳定的现象, 提出了用K近邻非参数回归技术制作概率预报的新途径。K 近邻非参数回归技术包括历史样本数据库、近邻子集生成和优化以及预报量估计4 个主要部分。利用该技术进行了单要素概率预报(主要包括云量和降水)和多维联合概率预报(降水、总云量、风速和气温)试验, 并对试验结果进行了检验。实例研究结果表明:该文所给出的计算方案预报稳定性好, 准确率较高,具有良好的业务应用价值。     

GRAPES_RAFS系统研发

基于GRAPES (Global and Regional Assimilation and Prediction System)模式的GRAPES_RAFS (Rapid Analysis and Forecast System)系统是一个向前的间歇性同化分析的分析系统,能将多种高时空分辨率的观测资料充分利用起来,同时也是一个不断更新数值预报产品的中尺度数值预报系统.本文从该系统的结构、流程所涉及的各技术环节进行阐述,通过与业务GRAPES_MESO的预报效果对比分析对该系统的短时临近预报能力以及影响该系统短临预报性能的关键技术进行研究.研究结果表明:利用我国新一代数值预报系统GRAPES模式及GRAPES_3Dvar建立的全国稠密资料快速更新同化分析预报系统(GRAPES_RAFS系统)具有一定短时临近预报能力.同化系统的背景误差协方差准确描述、模式系统动力框架及物理过程精确度的提高能有效提高该系统的预报能力,而局地稠密资料的合理使用是该系统提供高质量预报的另一个关键技术,在资料相对稀少的情况下,该系统的短临预报性能面临严重挑战.     

省、市二级长期预报客观化业务系统的实施

根据长期预报特点,总结、归纳、提炼了汛期长期预报专家知识以及各种预报方法,建立了江苏省、市二级长期预报客观化系统。该系统基本上将汛期长期预报的工作程序客观化,具有实用性强,预报效果好,预报较客观、定量,便于省、市二级会商等优点。在省(市)气象台1988年和1989年汛期试报和预报中,预报正确率达80%以上。     

Zebiak-Cane数值模式的可预报性分析

用Zebiak-Cane(ZC)模式关于热带太平洋海表温度距平(SSTA)的预报资料,从预报误差发展的角度,考察了该模式关于El Ni(n)o/La Ni(n)a事件生长期和衰减期以及正常年份SSTA的预报技巧.结果表明,ZC模式关于ENSO预报的一个最突出的特征是:El Ni(n)o事件生长期SSTA的预报误差存在着明显的季节依赖性,最大预报误差增长通常出现在春季和夏初(AMJ),存在显著的春季可预报性障碍(SPB);对于El Ni(n)o事件的衰减期、La Ni(n)a事件的生长期和衰减期以及正常年份,SSTA预报误差没有明显的季节依赖性.作者比较了ZC模式关于ENSO事件不同发展阶段(生长期和衰减期)以及正常年份SSTA的可预报性.结果表明,La Ni(n)a生长期SSTA的预报最困难;在El Ni(n)o事件、La Ni(n)a事件和正常年份3种情形中,ZC模式关于La Ni(n)a事件的预报技巧最低.用上述动力学方法,进一步考察了ZC模式预报技巧的年代际变化.结果表明,ZC模式在20世纪80年代SPB现象相对较弱,有较高的预报技巧;而在70和90年代,ZC模式预报技巧明显低于80年代,同时伴有显著的SPB现象.     

空气污染气象条件预报的试验研究

采用数值预报方法、气象条件指标判别方法和天气学方法,对本省空气污染气象条件(污染潜势)进行预报,对其预报结果作了分析与评估.并用杭州市监测站逐日发布空气质量指数进行拟合,最后获得全省空气污染潜势预报方法.用此方法对2001年4月进行试报,其结果表明,该预报技术方法是可行的,预报正确率不够理想,有待进一步提高完善.     

农作物产量气象预测系统软件设计

一、前言 本系统软件,主要针对广大气象台站、农业气象试验站和有关农业科研部门,使用PC-1500微型计算机开展农作物产量预报业务而设计。程序用BASIC语言编制,考虑到PC-1500机内存较小(通常为8—16K),本系统软件按5个功能模块设计,各个模块之间既相对独立,又互相联系,组成一个多种功能、通用性强、可以投入产量预报业务中使用的微机系统。本软件,既可用于单站单点产量预报,也具有同时预报多站多点(分片或地区级、省级)产量的功能。     

亚高斯贝叶斯预报处理器及其初步试验

为用户提供概率天气预报信息是公共气象服务的发展趋势,概率天气预报技术的不断改进实现了概率天气预报信息的不断优化。在众多概率天气预报技术方法中,贝叶斯预报处理器是一种新近出现的、基于贝叶斯统计理论的概率预报技术;贝叶斯预报处理器可以根据一个确定性预报系统的预报值与观测值之间代表着这个系统预报性能的统计关系,借助于贝叶斯统计理论,把一个确定性预报转化为一个概率预报,从而实现对预报不确定性的定量化。由于亚高斯似然模型可以适用于多种单调似然比随机依赖结构,故采用该似然模型的亚高斯贝叶斯预报处理器,它在气象、水文等领域具有较强的适用性。在简要介绍了连续型二维随机变量情形下的贝叶斯定理及正态-线性贝叶斯预报处理器之后,详细论述了采用单一预报因子的连续型预报量亚高斯贝叶斯预报处理器,并以长沙站和武汉站2008年1月每日00时(世界时)地面气温(T2m)的中国国家气象中心、欧洲中期天气预报中心、美国国家环境预测中心集合预报中的控制预报资料(预报时效选为96h)作为确定性预报样本,对亚高斯贝叶斯预报处理器进行了初步试验。结果表明,亚高斯贝叶斯预报处理器可以将T2m各集合预报中的控制预报转化为能定量地表达各控制预报不确定性的T2...     

华中区域暴雨数值预报准业务系统

一、引言武汉(华中)区域气象中心在天气预报业务方面重点承担暴雨的指导预报。作为区域中心预报业务技术建设的一个重要内容,武汉暴雨研究所从1985年开始,采用中国科学院大气物理研究所的五层原始方程细网格降水预报模式。用了三年时间,以华中区域暴     

一个改进的T42L10谱模式及其在月预报中的应用

将一个改进的 T42L10月长期数值预报谱模式,与(国家气象中心引进的)原 T42L9谱模式进行了比较.该模式改进和提高了在σ面上模式初值的精度;在辐射计算中,用模式的预报水汽场和模式诊断云代替原模式(T42L9)中的气候纬向平均水汽场和云,并考虑了由于大地形作用对云的影响;采用了七层谱模式中对低纬的改进预报方法(如对水平扩散过程),以改进T42L10在低纬的月预报结果;考虑了海温及下垫面状态在月预报中随预报时效的变化.用改进的 T42L10谱模式对1992年4月、6月、7月、9月作月长期数值预报试验.试验表明,500hPa 高度月预报平均的 R 值(倾向相关系数)在中高纬和低纬地区分别为0.76和0.64;模式预报的均方根误差月平均比对应的持续性误差小.     

长江中下游汛期降水数值预报业务模式误差场预报研究

根据中国国家气候中心(NCC)数值预报业务模式(ONPM)预报结果,利用气候因子对业务模式的误差场进行预报试验。文中所用114项逐月气候因子在历年汛期前期总会出现部分因子异常的状况,在此基础上对因子异常的相似阈值进行数值试验,提出利用交叉检验平均距平相关系数(ACC)的大小来确定相似阈值的方法。依此选择影响该区域的前期关键异常因子,根据该部分因子的相似程度选取相似年,同时对模式误差场利用经验正交函数压缩维度,用前3个主分量对模式误差制作预报,针对业务模式的预报误差场,提出了根据因子异常挑选相似和压缩维度的一个预报方法。2005—2009年独立样本回报结果表明,该方法可以将5a平均距平相关系数由系统误差订正的0.22提高到0.47,具有较好的业务应用价值。     

大型应用程序分析系统简介

简单介绍了大型程序的分析系统的设计思想与基本构成,并给出了用该系统对欧洲中期数值预报中心的中期预报谱模式的分析结果。     

交叉熵神经网络及其在闽北大雨以上降水预报中的应用

基于误差平方和最小化准则的BP神经网络(ANN-MSE)并不适合解决小概率天气事件的预报问题,引进一种改进的以交叉熵函数为目标函数的神经网络方法(ANN-CE),该法是一个三层反向传播神经网络,其输出层只用一个节点.利用2003-2008年的ECMWF预报场资料,把该法用于福建省南平市4-6月部分大雨或以上降水96h预报中,分别用原始因子和PCA降维后的主因子建立了ANN-CE预报模型和ANN-MSE预报模型,用这些模型对2009-2010年独立样本进行了试报.测试结果显示主因子预报模型TS评分比原始因子预报模型高且漏报次数少,其中,主因子ANN-CE预报模型的TS评分和漏报率分别是0.51和0.17,其性能是所有模型中最好且最为稳定的,是一种适合于小概率事件预报的方法.     

集合预报产品在江苏省暴雨预报中的应用评估

利用2011—2015年6—8月TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)数据集中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,以下简称EC)的集合降水预报数据和江苏省70个基本站逐日24 h(20时至次日20时)降水数据,通过大量暴雨样本系统检验和评估了EC集合预报及多种后处理释用产品对江苏暴雨的预报能力。结果表明:作为集合预报的初级产品,集合平均对暴雨的预报存在明显的漏报率,TS预报评分尚不及EC确定性预报;集合预报不同成员间对暴雨的预报技巧差异大,其最优成员组合的预报能力显著优于EC确定性预报,表明集合预报具有较大的应用潜力;在多种集合预报后处理释用技术中,最大值、最优百分位、降水偏差订正频率匹配法、概率预报、集合异常预报法和杜-周排序法(最大值法)的平均TS评分均较高,超过10%,其次90%分位数、融合、融合-概率匹配和杜-周排序法(集合平均或中位值法)的预报效果也均优于EC确定性预报。集合中位值、概率匹配方法对江苏暴雨的预报评分低于集合平均预报,在暴雨预报上的参考价值相对较低。该评估结果进一步加深了对各集合预报产品区域暴雨预报能力的认识,为预报员更直接快速地选取有效的集合预报产品提供参考。     

小麦赤霉病预报专家系统建立和应用

根据本地农业气象服务的需要,为了进一步完善小麦赤霉病预报方法、普遍推广专家预报经验、提高预报准确率和服务效益,我们建立了金华小麦赤霉病预报专家系统。该系统引用了北京工业学院人工智能研究所和卫星气象中心用 lisp 语言研制的气象预报专家系统的有关基础程序,较广泛地收集了国内有关赤霉病预报的先进经验,结合本地具体情况综合整理成推理规则,在 IBM-PC 机上进行,建成专家系统。试报和应用效果较好。本文对该系统的建立和应用作简要介绍。