基于偏最小二乘法的前汛期月降水量预测方法

采用偏最小二乘回归建立了前汛期(4-6月)月降水量的预测模型,其中模型的输入因子是通过对3个前期月平均物理量场(海温场、500 hPa温度场和200 hPa高度场)大量的场相关因子采用系统降维的处理方法获得.为实现同时对多个站点的月降水量预测,将多站点的月降水量预测转换成多站点气候场的主分量预测,进一步利用气候场特征向量的近似不变性进行回算,从而得到多站点的逐站月降水量预测结果.对广西37个基本站的前汛期月降水量进行了6年独立样本检验,其预报结果显示该模型具有较好的预报能力.     

冬半年我国旬平均温度距平客观预报

将５００ｈＰａ候平均高度、８５０ｈＰａ候平均气温和海平面气压３个常规气象场进行车贝雪夫展开,以更好地表征各场的主要特征,并浓缩了资料量。以车贝雪夫展开系数和前期基础温度作为预报因子,建立了冬半年全国４０个站点的旬平均气温距平的客观预报方程。结果表明,这种预报方法在冬半年的温度业务预报中有较好的参考价值,并讨论了各层要素与冬半年温度的相关性。     

汉中市汛期降水分级分县T213释用方法

利用 T2 1 3数值预报产品制作汉中市汛期降水分级分县预报 ,对 2 0 0 2 -2 0 0 3年 5 -1 0月T2 1 3数值预报格点场进行每个站点相关因子资料插值后 ,与同期的降水实况做了对比统计分析 ,确立每个站点降水量级与选用因子的临界指标值 ,再用多因子概率权重、 3 0 a各降水量级出现的气候概率和 T2 1 3数值预报对汉中市各个站点进行解释预报。应用表明 ,方法对 T2 1 3数值预报有一定的订正效果和较高的实用价值     

长期天气预报方法

我国目前的长期天气预报,主要是发布1—3个月的各地月平均气温和月降水量。近来试行在年初就作出当年10月为止的长期预报。每月中旬作下月预报时,也要指出旬平均气温、旬降水量预报值。其方法介绍如下:一、最佳相似法以前的相似法是假定在一定的范围内,气压场及温度场存在相似,则过一个月或两个月后我国的天气状况亦存在相似。但是,     

英国气象局长期天气预报业务的技术方法和商业价值

英国气象局的长期天气预报,是每月第二周的星期一发布。预报时段为1—5天,6—15天和16—30天。预报区有10个,预报要素是平均气温和降水。制作这些预报,首先是报出这三个预报时段的平均地面气压(1—5天的预报只报1000—500hPa 的厚度场)。所使用的预报方法如表1:     

提高方差分析预报效果的一些体会

方差分析是分析时间序列周期性变化的一种方法，在水文气象的中长期预报中一直为台站广泛应用。怎样提高方差分析的预报效果？我们在制作月平均气温和月降水量预报工作中有一些作会，提出来供大家参考。三样本时段的选取方差分析的结果和样本时段的选取有很大关系，同一个要素的时间序列取不同时段的样本作方差分析会出现不同的结果。例如我们运用历年《月乎均气温资料，对不同的样本作方差分析，作1996年4月平均气温的预报，结果见表1。表中定性拟合准确率是指预报误差在全0．st内的次数与预报次数之比。从表1可见，1、2、5三个样本预报结…     

登陆台风站点大风预报的人工神经网络方法

利用数值预报格点资料预报登陆台风影响时,沿海地区站点风的预报是各站点的定时二分钟风向风速。通过对MICAPS站点资料进行整合、分析,选取了沿海地区400多个资料比较齐全的站点和海岛站作为预报站点。用NCEP再分析场的格点资料做相关性分析,选定9个预报因子。运用BP网络对每个站点分别建立纬向风和经向风人工神经网络模型,拟合风速的绝对值误差是1.3 m·s~(-1)。独立样本检验,风速绝对误差在2 m·s~(-1)以内。     

铜仁地区优质绿茶气候区划

利用贵州省铜仁地区10个站点1980—2009年逐年的年平均气温、≥10℃积温、年降水量、4—10月降水量、3—5月降水量、年日照时数、相对湿度、最热月气温、最冷月气温共9个气候变量并参考先后建立的两要素资料,进行经验正交函数分解,确定绿茶气候区划指标,应用聚类分析,将贵州省铜仁地区划分为4种不同类型的绿茶气候区,为铜仁地区甚至贵州茶产业基地建设提供了科学依据。     

鲁南月降水量的多层递阶预报方法

在实际的预报工作中,对于月的降水量预报或做其它长期预报,通常从这样几个方面考虑问题:1.降水自身的演变规律;2.寻找各气象要素或要素场与降水量的相关关系,3.选择最佳预报因子,用统计的方法做出预报。 所以我们最关心的正是如何确定气象要素场与降水量的相关关系,选择合适的预报因子。在实际工作中预报因子的选择往往是预报成败的关键。但在预报因子选取之后,选择合适的统计方法也是不容忽视的。现将我们做的一点工作简介如下。     

月降水量的神经网络混合预报模型研究

以均生函数表征预报量自身周期变化，结合500hPa月平均高度场和月平均海温场预报因子，采用神经网络方法建立了一种新的短期气候预报模型。分别以广西桂北、桂中和桂南6月降水量作为预报对象进行预报试验，结果表明，这种新的预报方法比均生函数回归预报模型及高度场、海温场预报因子的回归预报模型，具有更好的物理基础和预报能力。     

用最优气候均态法制作新会月平均气温和降水预报

根据新会月平均气温和月降水资料，用最优气候均态法对新会月平均气温和月降水作出预报，并对预报效果进行了分析。结果显示，利用最优气候均态法，预报新会月平均气温的准确率较高；对月降水量进行立方根变换的预处理后，预报准确率得到显著提高。     

亚洲夏季风系统成员与西太平洋副高的相关特征分析

利用500hPa月平均高度距平场派生出涡度变化、经向风切变、纬向风切变等变量场。从1958～2001年6月500hPa月平均高度距平场及其派生变量场中选取预报因子,并将各个场中的因子分别作EOF分解,得到浓缩了初选因子变量大部分信息的综合预报因子,用以建立同月的广西月降水量的BP神经网络预报模型。进而利用2002～2005年月动力延伸集合预报产品及其派生变量,对广西6月降水量作BP神经网络降尺度释用预报。作为对比试验,以相同的预报量,从1957～2000年5～12月及1958～2001年1～4月500hPa月平均高度距平场中选取预报因子,并作相同处理,建立前期综合因子的广西6月降水量BP神经网络预报模型。独立样本试验结果表明,利用同期综合因子建立的BP神经网络降尺度预报模型的拟合精度优于利用前期综合因子建立的预报模型,但预报效果依赖于月动力延伸集合预报产品。     

多个气象场之间的联合REOF相关分析及场的预报模式

本文将EOF分解应用于由不同性质,不同空间点数的气象变量场组成的联合场,并对特征场作Varimax正交旋转。试验表明,该方法对于分析多个气象变量场之间的空间相关特征十分有效。分析所取的变量包括长江中下游地区19个站的月平均气温,降水量以及欧亚500hPa月平均高度,本文用33年的资料系统地分析了三者之间的关系,得到了一些有意义的结果。 用联合REOF方法建立统计预报模式,以500hPa高度场作为因子预报同时段的地面气温场和降水场,独立试验证明,其效果比较理想。     

基于EOF分解的中期平均气温距平客观预报方法

本文通过将500 hPa高度、850 hPa温度、海平面气压的预报与历史要素场进行EOF分解,并假定EOF分解空间函数(即特征向量)是基本稳定的,建立以EOF分解主分量系列的时间系数、预报站点附近基本要素值的时间序列与预报站点平均气温距平的多元线性逐步回归预报方程,结合ECMWF集合预报数值产品,生成全国范围未来10 d平均气温距平客观预报产品投入业务应用,并采用同号率方法检验。结果表明,客观预报产品在检验时段内,同号率平均值为0.77,明显高于ECMWF集合预报模式2 m温度直接计算得出的同类产品同号率0.63;该客观预报产品不仅在分布范围上,同时在距平幅度上预报效果均较好。此外,相关分析也证明同号率方法在检验中期时效气温距平预报中有其合理性。     

兰州地区客观定量准自动化预报系统

随着气象事业的发展以及新评分办法的应用,特别是城市电视预报的开展,对预报业务提出了更高的要求:预报项目要多,预报要客观定量,自动化程度要高。本系统就是按照上述要求制作的。其预报站点为:兰州、永登、榆中和皋兰4站;预报项目为:有无降水、降水量级、日最高(低)气温、日最高(低)地温和日平均气温7项。高空天气形势分为西北气流型、西南气流型、辐合型和辐散型4种,共建立了112个预报方程。     

陕西省精细化网格预报业务系统技术方法

精细化网格预报不仅是目前中国气象局主推的预报业务,而且是未来天气预报的发展方向。本文详细阐述了陕西省精细化网格预报业务系统中数据产品的技术方法。主要包括4个方面:(1)建立了陕西网格预报技术框架,提出"动态交叉最优要素预报"(DCOEF)的方法来建立基础网格预报场。(2)提出"站点订正值向格点场传递"的格点连续性要素订正方法,交叉检验表明该方法在格点场上24h最低、最高温度2℃的准确率较模式降尺度数据分别提高34%和23%,此外,该方法在背景场协同,主观站点预报和客观格点预报要素值融合一致方面有较好的应用价值。(3)基于"偏差订正"方法订正格点降水,结果表明通过计算预报偏差Bias,来"消空"小雨频率,"补漏"暴雨频率,ECMWF降水预报24h小雨、暴雨TS评分较原模式分别提高2.5%和4.82%。(4)提出"反向离差数据归一化"算法,处理因客观方法或主观订正后数据在时间序列上的矛盾问题,该方法不改变原模式对要素的预报趋势,同时使得要素在时间上协同一致,很好地解决了网格要素预报的时间协同性问题。     

偃师县春雨趋势预报

统计偃师站近２１年来的资料,发现７月、８月的平均气温与第二年春雨的多少有很好的对应关系,在此基础上建立了预报指标。１　预报因子７月和８月月平均气温的距平之和为正时称“夏热”,为负时称“夏凉”。２　预报对象第二年４～５月两个月的降水量。两个月的降水量之和大于７０ｍｍ时为春雨多,两个月的降水量之和小于７０ｍｍ时为春雨少。３　对应关系从１９７４～１９９４年２１年资料来看,夏热春雨少的为６／９＝６６．７％,夏凉春雨多的为９／１２＝７５．０％。４　业务运用１９９５年７月、８月两个月的月平均气温距平之和为０…     

2020年夏季辽宁省多模式降水预报检验

选用2020年夏季辽宁省区域自动站资料和7种模式预报资料,根据降水强度将站点分为5种降水类型,分析各数值模式36 h和48 h预报检验降水场的分布误差、相关性及雨带位置。结果表明：36 h预报结果好于48 h, 48 h降水量预报结果普遍比观测值偏大。初夏、夏末及秋初,各模式降水量预报偏差相对较小,盛夏的预报值偏差较大,尤其强降水站点的降水量预报值显著偏小。36 h预报值与观测值的相关系数和散点分布表明,弱降水站点和较弱降水站点的ECMWF预报结果最好,NCEP和WRF＿3KM次之。中量降水站点、较强降水站点和强降水站点的NCEP预报结果最好,ECMWF和WRF＿3KM次之。各模式雨带位置预报存在不同程度偏差,其中ECMWF的结果较好。     

谈谈怎样进行资料插补订正

《一九五一至一九八○年全国地面基本气候资料统计方法》(以下简称《统计方法》)规定,全国统一对旬、月平均气温,旬、月降水量共4项作资料插补订正。其他项目(站点)是否作插补订正,各省自定。我省要求各站对旬、月平均气温和降水最缺测资料都要作插补订正。     

基于数据库技术的 T213 产品场相似释用方法

该文根据新业务预报流程的要求,在 MICAPS 平台中用 T213/T106 产品作场相似解释应用,制作实现了分县站点降水预报的方法.T213/T106产品要素选定了 26 个场.使用了数据库技术将 1994-2000 年共 7 a 的历史常规观测资料分析场进行存储.数据库技术可以快速地进行场相似系数的计算、排序比较和过程查找.运用相似预报原理将数值产品场到历史分析库中去查找相似的办法确定相似过程.在预报制作时设计了两种相似预报方案的输出.从全年 11 个月的评分检验来看,各站点均有 10 个月的 SS1＞0,而且多数月份的 SS1 具有较高的值.可以看出该方法具有较好的客观性、稳定性及预报效果.该方法已经投入贵州省黔东南州气象台的业务运行.