中期(旬)天气客观相似预报方案

目前,中期数值天气预报的最长可用的预报时效约为6—7天,对中期数值预报输出产品进行统计释用的MOS,PP等方法制作的逐日具体天气预报的最长可用时效约为5—6天。要完全靠以上客观预报方法进行10天天气变化过程预报仍有待时日。为此,本文提出一个综合考虑中期数值天气预报输出产品及历史天气过程的旬天气客观相似预报方案。本方案用500 hPa候平均高度场在预报时刻前后连     

中期天气客观预报系统

一、前言 在中期地方MOS试验研究的过程中,我们吸取中期数值预报产品统计解释研究的成果和微机开发应用的经验,应用推理、学习、解释等人工智能原理,在IBM-PC/XT机上,研制成功了一套中期天气客观预报系统。经业务运行表明:该系统提高了中期业务预报的客观化、定量化和自动化的程度,较大地提高了工作效率和预报质量。 二、系统功能及其实现 本系统能够完成接受知识、建立或更新方程、预报决策及信息反馈、知识评价、预报解释,具有对知识库修改、追加、检索的功能,以及报表输出等管理功能。系统上各功能块自动地协调工作。 1.系统的预报决策及学习过程 天气实况信息对人脑的反馈是预报员经验积累的关键。在人工智能领域中将这种过程称为自学习过程,即在多次预报实践中通过与天气实况对比,不断修正和充实经验的过程。     

中期旬天气相似预报自动化方法

中期旬天气相似预报自动化方法１引言相似分析方法是气象界广泛使用、并行之有效的预报方法，如何为计算机设计合理的指标，用于实时资料与历史资料之间相似程度的度量，是相似分析预报成功与否的关键。常用的相似指标为相似系数、相似强度、相似指数等［１］，相似离度指...     

多元判据综合评估中期天气客观相似预报模式

提出一个对多元判据综合评估的中期天气客观相似预报模式。模式应用同中期天气过程的时间—空间尺度相适应的经过时间滤波的大气环流背景为客观判据，比较全面地评估了预报时刻前后多层次、多要素的大气环流动态变化的相似，通过定义相似指数综合评估在多元判据下样本的相似程度，从相似时域的历史样本中找到较佳相似的中期过程，预测未来l～10天的中期天气过程。模式检验和预报试验表明该模式具有预报技巧。     

内蒙古寒潮天气相似预报方法

应用海明距离方法建立了一个相似预报系统,采用T106数值产品制作了5个能较好描述内蒙古区域性寒潮天气发展特点和机制的物理量场,作为预报因子场。在此基础上建立历史个例库,同时赋予系统自学能力,在应用中不断丰富历史库。     

中期旬要素业务客观预报方法

中期预报的内容,特別是旬雨量、雨日和温度,深受工农业与其它行业的重视。我们利用欧洲中心播发的500百帕72、96、120、144小时高度形势场预告等资料,用完全预报法开展“中期天气业务预报系统”的研究试验,对旬要素进行客观化,定量化预报,从1987年3月起将预报结果向各市台广播,收到一定的效果。本文以3月中旬的预报为例,简介如后。     

中期旬平均温度的客观预报方法

利用850 hPa逐日温度进行旬平均后,其旬际差值Δt与地面旬平均温度的变化趋势非常接近,因此提出一个利用ECMWF 850 hPa逐日温度预报值来制作中期旬平均温度的客观预报方法。经业务使用,该方法具有较好的预报能力。     

随机相似分型MOS中期预报方法

随机相似分型ＭＯＳ中期预报方法李昌义（山东省气象台．济南．２６００３１）１引言随着数值产品的日益丰富和准确程度的提高，ＭＯＳ预报方法作为一种客观有效的预报手段，在地方中期预报业务中得到了广泛的应用。国内一些省份的应用研究都认为分型建立ＭＯＳ方程可提高...     

山东省霜冻天气分区客观预报方法

根据山东省霜冻气候概况,把全省分成６个预报区,每个区选取有代表性的测站,应用探空、地面观测资料和逐步回归方法,建立测站的日最低气温和日最低地温的短期预报方程;把ＨＬＡＦＳ数值预报资料代替高空资料代入预报方程,进行最低气温和地温的预报;根据霜冻与气温和地温的关系及分区预报霜冻的标准,判别预报区内有无霜冻。建立了山东省霜冻天气短期分区预报业务系统。     

中期天气过程预报

中期天气预报不仅要预报大型环流形势场,更重要的是预报具体天气的变化趋势,例如寒潮、台风、降水等。一般来说,大尺度环流系统的演变和调整,是形成这些天气过程的主要环流背景。大气运动中热量、动量和水汽的交换,经纬向环流的循环变化是不停息的进行着,然而大气运动状态变化的差异却又是十分明显的,在一些情况下大气运动出现剧烈的变     

中期延伸天气预报方法研究

针对未来8—17 d中期预报方法短缺的现状,将数值预报产品与历史资料有效结合和应用,以天气学、统计学为基础,通过关键区相似预报等方法,研制出了一种通过计算环流相似和气候概率实现中期延伸预报的方法。结果表明:中期延伸天气预报方法能够反映未来天气演变和降水、气温的总体变化趋势。经过检验,认为可以应用于中期天气预报业务。     

基于T639集合预报的持续性强降水中期客观预报技术研究

针对持续性强降水预报困难的问题,根据Anderson-Darling检验原理,构建基于中国气象局T639集合预报系统的持续性强降水中期客观预报方法。对比分析2010-2015年5-9月T639集合预报降水与实况降水的累积概率分布函数差异,在此基础上采用扩展时间序列和空间范围的方法构建3种模式气候累积概率方案,通过批量预报试验和检验,选取最优概率方案纳入预报模型,考察持续性强降水个例的最长预报时间。结果表明,随着预报时效的延长,集合预报模式的降水逐渐集中于小和中雨量级,无降水和暴雨以上量级的降水概率低于观测,168 h以后模式降水概率趋于稳定。通过扩展时间序列和空间范围能弥补模式气候资料年限不足所带来的偏差,根据区域气候特征细分模式气候的方法重点突出了不同区域的降水特征,明显优于简单集合所有区域数据的模式气候方案。基于集合预报的持续性强降水预报模型对持续性强降水个例的预报能力为8-9 d,随着预报时效的延长,降水强度以及雨带位置的预报能力逐渐减弱。      

基于自动站资料的海上风客观预报方法

根据辽宁省沿海自动站资料,采用卡尔曼滤波方法对沈阳区域气象中心MM5中尺度数值预报产品进行解释应用,制作环渤海及邻近海域海面最大风矢量预报的技术方法,对2009年8-12月预报结果进行检验。结果表明：海上最大风矢量预报结果中风速的预报要明显好于风向的预报,其中风向预报最好的海区为黄海北部,准确率为57.3 %;风速预报最好的海区为渤海中部,准确率为64.6 %;风速误差以正误差为主,说明风速的预报值与实况值相比偏大。该方法对于环渤海及邻近海域海上风的预报效果较好,能够比较真实地反映海上风演变过程,具有预报参考价值。     

风场预报的客观释用方法

本文介绍了数值预报提供的风场格点资料在客观预报软件中的释用方法,主要从资料处理、天气系统判断、涡旋度判断、急流判断、地面锋区判断及稳定度判断等方面作了详细阐述.为风场预报的客观释用作了较好的总结,在业务科研开发中具有一定的实用价值.     

风场预报的客观释用方法

本文介绍了数值预报提供的风场格点资料在客观预报软件中的释用方法,主要从资料处理、天气系统判断、涡旋度判断、急流判断、地面锋区判断及稳定度判断等方面作了详细阐述。为风场预报的客观释用作了较好的总结,在业务科研开发中具有一定的实用价值。     

用方差分析法作中长期预报的改进

采用一元回归方法统计历年各月（旬）的气象要素资料,消除了季节的差异和气候变化的影响,进行标准化处理后,使不同月或旬之间的数据具有可比性。并将标准化数据按时间顺序排列,作为原始序列进行方差分析,提高了拟和率和预报确率。     

The impact of observation systems on medium-range weather forecasting in a global forecast system

To investigate the impact of various types of data on medium-range forecasts, observing system experiments are performed using an assimilation algorithm based on the National Centers for Environmental Prediction (NCEP)/Department of Energy (DOE) reanalysis system. Data-denial experiments for radiosonde, satellite, aircraft, and sea surface observations, and selected data experiments for radiosonde and surface data, are conducted for the boreal summer of 1997 and the boreal winter of 1997/1998. The data assimilation system used in this study is remarkably dependent on radiosonde data, which provides information about the three-dimensional structure of the atmosphere. As expected, the impact of radiosonde observations on medium-range forecasts is strongly positive over the Northern Hemisphere and tropics, whereas the satellite system is most beneficial over the Southern Hemisphere. These results are also found in experiments simulating historical changes in observation systems. Over the tropics, assimilation without radiosonde observations generates unbalanced analyses resulting in unrealistic forecasts that must be corrected by the forecast model. Forecasts based on analysis from the observation data before the era of radiosonde observation are found to be less meaningful. In addition, the impacts on forecasts are closely related to the geographical distribution of observation data. The memory of observation data embedded in the analysis tends to persist throughout forecasts. However, cases exist where the effect of forecast error growth is more dominant than that of analysis error, e.g., over East Asia in summer, and where the deficiency in observations is supplemented or the imbalance in analysis is adjusted by the forecast model during the period of forecasts. Forecast error growth may be related to the synoptic correction performed by the data assimilation system. Over data-rich areas, analysis fields are corrected to a greater extent by the data assimilation system than are those over data-poor areas, which can cause the forecast model to produce more forecast errors in medium-range forecasts. It is found that even one month per season is sufficient for forecast skill verification in data impact experiments. Additionally, the use of upper-air observations is found to benefit areas that are downstream of observation data-rich areas.     

华南低能见度天气特征及客观预报研究

利用2000—2016年华南219个县级气象观测站的地面、高空气象观测资料以及对应站点的再分析资料,统计发生低能见度天气的天气形势和特征,归纳低能见度天气的预报指标。将与能见度以及能见度变化相关的气象要素输入神经网络进行训练,利用EC集合预报数据集获得能见度集合预报结果,通过对其离散度的统计分析以及经验公式最终获得具有泛用性、可靠性的神经网络模型的参数集。通过输入EC确定场数据,获得华南219县级站长时效精细化能见度预报结果,2017年上半年的能见度预报试验显示,模型预报结果的误差与TS评分均优于CUACE模式能见度预报。     

延安市森林火险天气分级预报方法

通过对延安市1989—2002年森林火灾资料的综合分析，发现当地火灾多发生在2—4月，火灾多发时段为每日12—14时，火灾类型多为地表火，引起火灾原因多为人为原因，占95％以上。分析森林火灾对应的气象资料，总出以连续无降水日数、最高气温、最小相对湿度三要素建立的分级火险天气预报方法结。业务试运行表明：该方法对高危火险天气有较好的预报效果，对林业部门森林防火指挥有一定参考价值。     

支持向量机（SVM）方法在气象预报中的个例试验

SVM（Support Vector Machine）方法的基本思想是：通过非线性映射把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间），在特征空间中寻求最优划分或回归线性超平面，从而解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。利用1998～2000年9～11月T106—36小时预报的各种输出产品构造因子，以单站有无降水为预报对象，采用MOS法方式构造样本，通过训练建立了单站的晴雨SVM分类预报模型，利用1990～2000年4～9月ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场资料，确定关键区域，构造预报因子，以PP法方式构造样本，通过训练建立了四川盆地内单站气温的SVM回归预报模型，并进行了模拟试验，结果表明，无论是单站晴雨的SVM分类预报模型还是单站平均气温的SVM回归预报模型都显示出了艮好的预报能力。