ECMWF产品逐日降水客观预报业务系统

选用ECMWF格点场资料,用差分法、天气诊断、因子组合等方法构造能反映本地天气动力学特征的预报因子库,对预报因子和预报量进行线性（0,1）标准化处理,采用PRESS准则初选因子,用最优子集回归建立0~120 h降水预报方程,用多因子概率权重回归预测其降水概率。预报系统投入业务应用,检验证明预报效果较好,提供了有效的地市级客观预报指导产品。业务系统与MICAPS对接,实现全自动化,输出的预报产品客观、定量。     

最优子集回归在逐日分县预报中的应用

本文采用ECMWF北半球500hPa高度、850hPa温度和地面气压的分析场资料和预报场资料,运用最优子集回归方法,建立温江日均气温、日最高及最低气温预报模型,进行试报,并对预报结果进行了检验,其结果表明最优子集回归方法可以运用在逐日分县要素客观预报中,且PP法比MOS法预报效果好。     

最优子集回归在逐日分县预报中的应用

本文采用ECMWF北半球500 hPa高度、850 hPa温度和地面气压的分析场资料和预报场资料,运用最优子集回归方法,建立温江日均气温、日最高及最低气温预报模型,进行试报,并对预报结果进行了检验,其结果表明最优子集回归方法可以运用在逐日分县要素客观预报中,且PP法比MOS法预报效果好.     

最优子集回归在青藏高原冬季降水、气温预报中的应用及改进

最优子集回归预测方法在天气预报等领域得到了越来越广泛的应用，方法本身没有涉及到图形处理。我们对方法、原理及过程进行深入细致的研究后，重新编写了程序的头部、中部、尾部语句及子过程调用函数，经多次调试试验，实现了入口资料调用灵活、多变、计算模拟结果屏幕绘图显示等，提高了预测方法的整体实用性和预测信息的可视化程度。检验得知：该方法对青藏高原冬季降水、气温的定性、定量预报均具有较高的预报精度。     

基于LPSC算法的逐小时格点气温客观预报及检验评估

基于中国气象局陆面数据同化系统(Land surface Data Assimilation System of China Meteorological Administration,CLDAS)逐小时气温实况融合数据,检验评估了ECMWF、CMA-MESO-3km不同尺度模式对甘肃省逐小时气温的预报性能,并利用低频滑动平均订正算法(LPSC)对模式的系统性误差进行订正;同时对SCMOC和订正后两种模式的逐小时气温预报效果进行了统计对比。结果表明:1)ECMWF、CMA-MESO-3km模式对甘肃省逐小时气温的预报具有相对稳定的系统性误差,夜间预报准确率明显低于白天,主要表现为夜间预报显著偏高,白天为小的负偏差。2)LPSC算法能够有效改善ECMWF和CMA-MESO-3km对甘肃省逐小时气温预报的系统性误差,订正效果显著。订正后ECMWF、CMA-MESO-3km的预报准确率分别较模式本身提高了20.24％、20.25％,平均误差减小至±0.3 ℃之内;空间分布亦表明,订正后全省平均误差均明显降低至±2 ℃之内。3)同类产品对比检验表明:订正后ECMWF、CMA-MESO-3km两种逐小时气温预报产品的预报效果整体上均优于SCMOC,预报准确率分别较SCMOC高20.65％、13.55％,平均绝对误差在各个时次也明显低于SCMOC。技巧评分的空间分布表明,订正后ECMWF在全省大部分地方均为正技巧,其中酒泉南部山区可达80％以上;而订正后CMA-MESO-3km的预报效果各个季节分布存在差异,主要体现在陇中和陇东南地区,冬春季以弱的正技巧为主,夏秋季基本为负技巧。另外,业务应用结果表明,对于转折性天气过程,使用该方法需要特别注意。     

基于ECMWF细网格产品的吉林省东南部冬季气温BP-MOS预报方法

基于ECMWF细网格模式输出产品和BP神经网络预报方法建立一种优化的BP模型,对吉林省东南部山区(白山地区、通化地区)未来24h的日最高和最低气温进行预测,并对比该方法、ECMWF细网格的2m温度输出产品以及线性MOS方法的预报效果.结果表明:在建立预报方法时,考虑预报因子对气温影响的累积过程,并对其进行优化处理,有利...     

平顶山地区日最高气温预报

以ECMWF资料为因子，用PP法、MOS法、卡尔曼滤波法作平顶山地区日最高气温预报，并在微机上实现从格式转化、关键区选取、因子计算到结果输出的完全自动化。     

改进BP神经网络在城市环境大气污染分季节预报中的应用

用泛化改进后的BP神经网络模型，选用2001、2002、2003年的气象因子和环境监测浓度资料按年度、季节分别建立预报模型，对贵阳市城市大气污染浓度进行预报。该方法除弥补了统计方法的预报精度不高和数值预报模式的方法复杂难实现的不足之处外，还很好地解决了未改进的BP网络训练误差很小时，一个新的输入与对应的目标输出具有较大误差的问题。     

BP神经网络在寒露风长期预报中的应用

运用神经网络理论建立玉林寒露风长期预报模式，该预报模式在预报实践中获得了较好的效果。     

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。     

人工神经网络在西藏中短期温度预报中的应用

根据2003年11月—2005年10月西藏自治区32个站点的气象资料,采用动态学习率BP算法的人工神经网络建模,在ECWMF、T213等模式数值预报产品释用基础上,进行1~7天逐日最高、最低温度模拟预测。模型业务试用结果表明,该神经网络模型具有较强的自适应学习和非线性映射能力,其预报结果能够满足实时预报的精度要求,对西藏中、短期极端温度的实时业务预报具有较好的参考价值。     

人工神经网络在梅雨期短期降水分级预报中的应用

将人工神经网络应用于南京夏季梅雨期短期降水分级预报。根据梅雨期天气特点,用统计和动力学方法从HLAFS（高分辨率有限区域预报系统）资料中寻找预报因子;然后分别用两种方法选取输入因子对人工神经网络进行训练,并分别利用抽取的五天做降水分级预报检验。通过对人工神经网络方法预报降水的结果与HLAFS降水预报以及逐步回归预报的结果对比发现：与HLAFS降水预报相比,降水预报准确率由原来的66．7％提高到88．2％,漏报、错报明显减少;与逐步回归预报相比,大到暴雨的预报准确率得到了明显提高。     

利用专家神经网络试报广西前汛期暴雨

介绍了专家神经网络的基本方法及用此方法作广西前汛期暴雨预报的经验，以探索人工智能用于灾害性天气预报的新方法。     

利用专家神经网络试报广西前汛期暴雨

介绍了专家神经网络的基本方法及用此方法作广西前汛期暴雨预报的经验，以探索人工智能能用于灾害性天气预报的新方法。     

人工神经网络在天气预报中的应用研究

介绍了将人工神经元网络用于灾害性天气（暴雨）预报研究的情况，分析了天气预报问题的数学提法及困难所在，神经元网络用于天气预报的原理，暴雨预报的特点及我们对网络模型的改进。结果表明，神经风格确可通过学习从原始数据中提取足够的分类信息，达到较好的预报准确率，值得进一步研究。     

神经网络方法在广西日降水预报中的应用

以广西前汛期5、6月区域平均日降水量作为预报对象，采用人工神经网络方法进行新的数值预报产品释用预报研究。对T213预报因子进行自然正交分解，有效浓缩数值预报产品因子的预报信息，并结合日本降水预报模式因子建立广西3个不同区域的逐日降水神经网络释用预报模型。运用与实际业务预报相同的方法对2004年5、6月进行逐日的实际预报试验，并与T213的降水预报进行对比分析。结果表明，本文建立的3个区域日平均降水量神经网络预报模型，在预报性能上明显优于同期的T213降水预报。     

BP人工神经网络法在大同市日极大风速预报中的应用

文章利用2010年1月1日—2013年12月31日逐日NCEP再分析资料(1°×1°)和大同地区地面常规观测资料,采用BP人工神经网络法建立大同市分站点、分季节日极大风速人工神经网络预报模型并且在对T639数值预报产品和EC细网格数值预报产品释用基础上建立了台站日极大风速的客观预报系统,对2015年9月1日—2016年7月31日进行了24h预报,试用结果显示,各季模式平均绝对误差在3.2~5.7m·s^-1之间,因此,该系统可以为预报员快速做出日极大风速的预报提供客观参考依据。     

PCA-BP神经网络在SO2浓度预报中的应用

将基于主成分分析(PCA)的BP神经网络预报方法引入大气污染预报,建立SO2浓度预报模型.结果表明:应用主成分分析对数据进行前处理,以原始预报因子的主成分作为BP神经网络的输入,降低了数据维数,消除了样本间存在的相关性,大大加快了BP神经网络的收敛速度.对模型进行预报验证,预报值与实际值之间的绝对误差为0.0098,预报值与实际值的相关系数达到0.885,得到较好的预报效果.并且比一般的BP神经网络模型具有较高的拟合和预报精度.