黑龙江省春秋防期森林火险气候趋势预测服务系统

黑龙江省春秋防期森林火险气候趋势预测服务系统采用动态模拟方式，用预报因子和预报对象的距平符号一致百分率，形成预报方法和预报系统。本系统在单因子的正反相关模式下选取10个样本时，历史概括率一般在90%以上，在选取20个以上样本时，历史概括率一般在70%以上;在多因子的综合模式下，能使用点聚困对各因子的结果有一个较好的总结，形成比较单一的预报取向，从而给预报人员一定的参考作用。     

用MOS方法试作浙江北部沿海渔场冬季偏北大风预报

本文利用日本每天播发的08时数值预报传真图和当天08时实况(700hpa、地面图)图,在一定范围内读取格点值,根据天气学的基本原理和以往预报实践的经验,将格点值利用一定的数学表达式组合成预报因子,用多级逐步判别的方法建立了一套预报未来12小时(当天20时～第二天08时)、24小时(第二天08时～20时)、36小时(第二天20时～第三天08时)、48小     

完全预报法在高原降水预报中的应用

通过对1993～1995年夏季08时和20时高空、地面观测资料,从降水形成的水汽、动力、热力条件进行分析,选取预报因子,分晚上、白天两个时段,分别建立降水预报方法.实际使用时完全套用实时的数值预报资料,预报方法实现自动化.     

完全预报法在高原降水预报中的应用

通过对1993～1995年夏季08时和20时高空、地面观测资料，从降水形成的水汽、动力、热力条件进行分析，选取预报因子，分晚上、白天两个时段，分别建立降水预报方法。实际使用时完全套用实时的数值预报资料，预报方法实现自动化。     

应用日本数值预报产品预报青岛地区冰雹

本文应用日本传真图资料对1983—1989年7—10月降雹日的850hPa风场,结合地面系统进行天气学分类后,再用数理统计方法筛选出预报因子,并经过0,1化处理,绘出判别式,预报当天20时到第二天20时青岛地区(包括市区及郊区6县)有无冰雹。 一、所用资料 本文使用08时日本传真图资料,有FXFE_(782)、FXFE_(783)、FUFE_(502)、FUFE_(503)、FSAS和FSFE_(03),用来分类和选取预报因子。     

基于WRF模式输出统计的逐时太阳总辐射预报初探

基于WRF(weather research and forecasting model)模式逐时输出结果,设计了逐时太阳总辐射的模式输出统计(model output statistics,MOS)预报流程。主要包括:对逐时观测序列进行低通滤波再除以天文辐射,对模式输出因子的筛选和降维,以及建立MOS预报方程,并对2009年1月、4月、8月和10月武汉站逐时太阳总辐射进行预报试验。结果表明,该方案在各月预报相对稳定,拟合和预报效果均较为理想,可使平均绝对百分比误差控制在20%～30%,相对均方根误差控制在30%～40%,相对模式直接预报辐射改进了50%左右。由此可见,通过对模式输出进行解释应用,可以有效提高辐射预报的准确率。此外,客观分析所得的气温、云量、露点、比湿、相对湿度、地面气压等13个模式输出因子可以作为各地区建立MOS辐射预报方程的参考因子。     

用相似订正法作夏季大到暴雨预报

在一定区域内,用内插法或其他方法对形势场进行密集网格点处理后,存入计算机内作为相似源。使用时,经当时天气图和数值预报资料,由计算机进行时间序列相似计算,寻找相似个例。最后利用物理场因子及影响系统位置进行相似订正。相似源取1965年到1984年20年历史天气图资料。预报对象为当日20时到次日20时苏州地区降雨量。 大到暴雨是小概率事件,相似预报比较适用。相似预报不同于数理统计,但二者结合会有较好结果。计算机的应用给相似预报创造了条件,不仅对标量场可进行,对矢量场也可进行。     

夏天高温与它的克星因子

通常在研究预报问题时,只考虑预报因子,而没有考虑预报的克星因子.本文以夏天高温为例,来说明它的克星因子,克星因子在预报问题中也是不可忽视的问题.     

支持向量机在太阳辐射预报中的应用

利用EOF能分解数据场和SVM回归分析可建立因子与预报量非线性关系的优势,设计预报方案:(1)将多因子和多预报量分别方差标准化,EOF场展开,提取主分量;(2)用SVM回归分析实现多因子主分量对多预报量主分量非线性预测;(3)由预报的多预报量主分量与对应空间函数反演原预报量。选用武汉预报日同一天气类型的上一日逐时(05—18时)总辐射、日最高温度、温度日较差、日天气类型观测值以及预报日的日最高温度、温度日较差、日天气类型预报值为因子,对预报日逐时辐射量进行预报。独立预报试验表明,预报与实况接近。     

试用欧洲中心500毫巴120小时予告图做秋季中期逐日晴雨“MOS”预报

每年秋季都为在忙季节,特别我县多丘陵地,地瓜较多,切晒瓜干需要3—5天的预报。本文介绍了使用欧洲中心500毫巴120小时预告图,试做五天的晴雨预报的情况。 一、雨日标准规定 我们规定凡是本站20点—20点24小时内雨量≥0.0毫米为一雨日,为了提高预报因子的预报能力,我们又采用了外延雨日,20点—20点再后延12小时(即单预报因子符合     

最优子集神经网络在武威气温客观预报中的应用

选取2003年3月1日至2008年12月31日20时的逐日ECMWF(欧洲中期天气预报中心)数值预报产品实况格点资料,使用差分法、天气诊断、因子组合等方法,构造出能反映本地天气动力学特征的预报因子库,采用PRESS(预测平方和)准则初选因子,逐步回归复选因子,最优子集回归精选因子,建立分月、分站点逐日最高、最低温度BP神经网络预报模型。模型业务试用结果表明:该BP神经网络预报模型具有较强的非线性处理能力,能较好地反映日极端温度的变化,0～120 h内的最高、最低温度平均预报准确率达较高水平,且对明显的升降温过程反应灵敏,升降温趋势和幅度预报较为准确,为0～120 h的城镇精细化温度预报提供了重要的技术支撑,同时也为ECMWF数值预报产品在温度的释用提供了一种好的思路和方法。     

杭州春季三、四月份地方MOS短期晴雨预报

随着数值天气预报的发展,投入日常气象业务的各类数值形势预告图逐渐增多。如阿应用这些图表,将数值预报的产品与预报员经验及本地的最新实况资料及气候特点结合起来做出本地的具体要素预报,实现由经验的定性预报转变为客观的定量预报,是目前预报改革所迫切需要解决的课题。本文通过对日本传真图及天气实况图的0,1化数据处理,将多个预报因子与天气实况因子相结合,用逐步回归的统计方法,作三、四月第一时段(20时—08时)短期晴雨预报,就是这方面的一个探索。     

因子综合分析法在中期预报中的应用

引言 因子综合分析法在各种数据的统计分析中应用十分广泛。近年来,我们在中期预报中,应用因子综合分析法对预报因子进行统计分析,对各年份的实况值进行客观分类,明确了分类的依据,使其分布规律更为清晰。在因子分析中,得到预报因子的主因子坐标,提取了最主要的预报因子,适用到中期预报中去。经过几年的检验,此方法预报准确率较高且较为稳定,同时该方法用于中期的重要天气过程的预报时,也取得较好的效果。     

人工神经网络在南京秋季短期降水预报中的应用

利用2002年10月2日—12月1日的HLAFS资料,计算得到组合因子,通过相关系数的检验得到预报南京秋季(10—11月)降水的组合预报因子。把这些组合因子和对应的降水实况输入人工神经网络中进行学习和训练,最后得到南京秋季降水的人工神经网络预报方法。检验和试预报结果表明,预报降水的准确率为70%～80%,高于HALAF模式10%～20%。     

台风定量预报专家系统知识库的研制

台风定量预报专家系统的功能是预报台风的短期路径和降水。本系统用到的经验总结材料总共20多份,在进一步加工整理这些经验总结的过程中,对预报因子的选取、表达和结构都做了改进,对抽象模糊的经验做了补充完善。主要做法如下: 一、预报因子选取方法 在天气预报中,预报因子的选取一直都是共同关心的重要问题,专家系统也不例外。由     

东海热带气旋路径的统计释用综合预报模式

以往热带气旋路径的多种客观定量统计预报模式由于受当时预报信息条件限制,在构造预报模式时,引入的预报因子均为预报初始时刻或之前的热带气旋参数、环境场参数及导出因子.由于热带气旋是在气旋本身内力、地球自转及外部环境场作用力综合作用下进行移动,而这些因素在气旋移动过程中又发生相当大的变化.这些变化往往是复杂的非线性变化过程.应用初始时刻预报因子的统计预报方法由于不能处理大气变化的主要非线性性质,严重影响了其预报精度与技巧水平的提高.尤其是预报时效超过48小时后,缺乏大气动力学与热力学基础的统计预报模式的预报误差的积累往往使预报结果失去意义.此外在应用这些预报模式时,许多预报因子的取得依赖于人工读数,费时费力,难以纳入自动化预报系统.     

试用PP法制作淄博地区4～5月96小时晴雨预报

本文用1977—1981年4～5月共10个月的500mb逐日20时资料。根据中亚脊和南北两支西风的配置将环流分为A(纬向),B(综合型)两型。从天气实践出发,使经验与统计相结合选择预报因子,建立4～5月降水(≥0.1mm)的预报方程。在完全相信日本或欧洲中心96小时数值预报产品的基础上,利用预报方程作4～5月份的96小时晴雨预报。     

概率映射作因子非线性变换

对非线性因子的处理,一般的做法是通过寻找一个比较合适的拟合曲线函数,用这个函数来进行变换,对于二级预报问题,因子的变换还可以通过概率映射来进行。一、概率映射变换当预报对象为二级时,因子与预报对象之间的相关关系可以通过因子各取值区间内某一级预报对象出现的概率反映出来,因子各取值区间的概率形成一个序列,从这一概率序列的变化可以看出因子与预报对象之间的关系是线性的,还是非线性的。事实上,对于二级预报问     

多预报量双重筛选逐步回归在台风路径预报中的应用

本文对通常的逐步回归进行了分析,指出在同时制作多个预报量的预报时,这方法并不十分可靠。因为这样得到的预报方程常常包含着比较大的随机误差,之所以产生上述情况,问题在于对多个预报量建立方程时,没有考虑预报量之间的关系。因此,有必要对通常的逐步回归进行改进,考虑对多个预报量同时进行筛选的逐步回归。 台风路径预报的试验结果表明:由多预报量双重筛选逐步回归建立的方程组,对相近预报时段的相同预报量,其影响的预报因子大体相同,而对于不同预报时段的不同预报量,则影响的预报因子有着显著的差异,这样得到的方程组物理意义比较明确,不仅有利于提高预报方程的预报精度,而且还有利于对不同预报方程的预报因子进行分析和改进。     

降水气候概率趋势预报

一、前言模斯预报方法在我省广大台站已经推广应用几年,现在应该是通过使用,不断总结经验和继续提高预报能力的时候了。这除了要依靠数值预报的改进外,对台站来说,主要是进一步提炼预报因子的问题。本工作旨在提高我省台站在制作降水预报时,大家喜欢使用的降水气候概率因子和改善湿度因子的使用效果。以最简单的办法作出降水概率的趋势预报,代替原来的新因子。它不是一