飞机颠簸及预报方法研究

文章对引起飞机颠箕的晴空湍流及预报方法进行了研究。以尺度分析和数值模式预报的产品为基础，研制开发出可供业务使用的飞机颠簸预报方法。试验表明，颠簸强度预报的效果较好，历史拟合率达７２％以上。     

飞机颠簸的预报

通过对经验预报、理查逊数(Ri)预报、载荷因数变量方程预报等3种颠簸预报方法的讨论,得出了不同的天气系统及环境、风的水平与垂直切变、大气层结、温度的水平与垂直梯度、温度的局地变化等多个气象因子与颠簸的关系,提出了一些预报颠簸的经验指标.     

NWP在颠簸预报中的应用

颠簸是航空气上重要预告内容之一，历史上由于颠簸引起的飞行事故及征候占有一定的比例，颠簸预报也是气象预报的难点，颠簸对飞行的影响至关重要，轻则引起航行中的飞机摆动偏航，重则造成飞机解体，近年来随着太原机场卫星广播传真数值预报产品的使用，我们也在逐步尝试使用数值产品分析颠簸，使颠簸的预报有了明显提高。     

我国晴空颠簸特点及各种预报结果分析

利用2005-2008年国内报告的34起颠簸个例,分析了我国颠簸的时空分布特点,以及不同程度颠簸的发生频率和不同层次颠簸发生的比率,结果表明,每年1、2月份的颠簸次数最多,12最少,其他月份较平均;华北地区出现颠簸的几率比其他地区都高,华东次之,华南最少;7500m以上高空飞行遭遇颠簸的可能性远远高于中空和低空;机组报告的颠簸逐年递增,尤其是严重颠簸。此外,对2008年10起晴空颠簸个例的预报结果比对发现,国际航空气象业务系统伦敦区域预报中心发布的SADIS颠簸产品对晴空颠簸的预报效果最好,错报率最低,DVSI指数预报效果次之,伦敦区域预报中心发布的重要天气预报图（WAFS）在三个颠簸预报产品的比较中效果较差。     

建立在数值预报系统上的航空气象要素预报试验

文章介绍了建立在数值预报基础上的航空气象要素（颠簸、积冰和云等）预报技术，给出了预报颠簸强度的晴空湍流指数和预报积冰的积冰强度和积冰严重性指数，并利用预报模式进行了模式成云预报和云区诊断分析，给出了一些具体的模拟及预报试验结果。     

数值预报产品在航空气象预报中的应用

文章对WAFS及国内外利用WAFS格点资料和图形产品进行航空天气预报的方法和简要介绍；希望气象业务部门在此基础上，充分利用我国民航气象数据库资料制作更丰富的航空预报产品和提高雷暴，积冰，颠簸等对飞行有重要影响天气现象的预报准确率，进一步满足航空用户的各种需要，提高航空气象服务效益。     

人工智能在冰雹识别及临近预报中的初步应用

基于广东10部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,利用机器学习技术开发了一种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。算法设计时以雷达回波反射率的垂直和水平扫描数据为基础训练集,将冰雹云的雷达反射率扫描数据作为正样本,将其他雷达反射率扫描数据作为负样本,通过贝叶斯分类法对正、负样本数据集进行机器学习,训练人工智能识别冰雹云内在规律的能力。训练时以广东省2008-2013和2015-2016年的数据作为训练集,使用了2014年广东省12次冰雹过程的数据做检验。对比检验的结果表明,人工智能法比传统的概念模型法击中率高9个百分点。研究结果表明了人工智能对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力。      

机器学习在强对流监测预报中的应用进展

近年来,机器学习理论和方法应用蓬勃发展,已在强对流天气监测和预报中广泛应用.各类机器学习算法,包括传统机器学习算法(如随机森林、决策树、支持向量机、神经网络等)和深度学习方法,已在强对流监测、短时临近预报、短期预报领域发挥了积极的重要作用,其应用效果往往明显优于依靠统计特征或者主观经验积累的传统方法.机器学习方法能够更...     

中央气象台航空气象预报技术系统进展

航空气象预报技术是天气预报技术中涵盖范围最广、技术难点最多、要求最高的集成技术之一.国家气象中心基于气象大数据云平台与智能网格技术,面向抢险救灾、国防安全、民用航空、通用航空等需求初步建立了航空气象预报服务咨询技术体系.重点介绍了机场精细化天气预报、机场进近区危险天气预报和航路危险天气预报技术.阐述了中国气象局大数据云...     

数值预报产品效果检验及在降水预报中的应用

通过对目前天气预报业务中使用的Ｔ１０６、ＨＬＡＦＳ和日本模式三种数值预报产品对烟台市降水预报效果的检验、对比和分析,发现：数值预报产品在暴雨和一般降水预报中有一定指导作用;暴雨和一般降水预报效果都是日本模式好于ＨＬＡＦＳ,ＨＬＡＦＳ好于Ｔ１０６;三种预报产品对低压或倒槽型的降水预报准确率普遍较高;当三种预报产品均预报有降水时,其出现降水的准确率为７５．９％。     

人工智能在短临降水预报中应用研究综述

短临降水预报是一项重要且具有挑战性的世界性难题.研究人员曾尝试使用各种技术预报降水,但是由于降水本身具有高度非线性、随机性和复杂性的特性,使得降水预测精确度并不高.近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,其日渐渗透到人们生活的方方面面,气象领域也因此得益.人工神经网络能够对非线性系统进行建模,因此相比于传统方法,如数值天气预报法和光流法等,人工智能方法使得降水预报的准确率大大提高.本文介绍了传统降水预报的方法,着重总结概括了用于短临降水预报的各种最新人工智能方法,并对各研究方向进行归纳分析,为各类研究人员研究提供有益参考和借鉴.     

人工智能技术气候预测应用简介

近年来,随着人工智能技术在多个领域大数据分析中的应用,许多研究工作者尝试将地学研究与人工智能跨学科结合,取得了很多新的进展,推动了地球科学的发展。其中气候预测与人类生活以及防灾减灾等息息相关,准确的气候预测至关重要。本文简要总结了人工智能技术在气候预测应用方面的研究进展,包括资料同化、模式参数化、求解偏微分方程、构建统计预测模型、改进数值模式产品释用等领域。这些研究证明了利用人工智能提高气候预测技巧的可能性和适用性,可以极大地节省计算成本和时间。然而人工智能应用也存在诸多挑战,例如数据集的构建、模型的适用性和物理可解释性等问题,对这些难点问题的研究和攻克,可以让人工智能在大数据时代中更好地补充传统地球科学方法,产生更多有益的效应,极大地改进气候预测水平。     

人工智能技术发展概述

近年来,以深度学习为核心的人工智能技术,取得了一系列重大突破.本文将就人工智能的产业化热潮,主要研究流派及发展历史,以深度学习为核心的成功应用,以及存在的一些问题和今后的可能研究方向做一个介绍.     

我国飞机试飞气象保障服务的发展现状与展望

随着我国航空工业的发展,特别是国产民机型号研制的不断突破,飞机试飞气象保障服务与技术研究不断受到各界的重视。飞机试飞场景特殊性、高风险性、复杂性的特点,对气象服务提出了全新的要求。本文阐述了试飞气象保障服务的主要内容,结合在保障型号取证试飞过程中的里程碑事件和重点科目,分析了当前试飞气象保障服务的发展现状,并考虑到未来随着飞机制造和试飞事业进一步发展的需求,以飞机结冰和颠簸为例,讨论了下一阶段试飞气象保障技术研究的重点方向,希望能为将来更好地保障国产大飞机事业发展提供气象参考意见。     

黑龙江省农用天气预报技术及应用研究进展

概述黑龙江省农用天气预报技术及其应用的研究进展,总结目前黑龙江省农用天气预报所用技术和方法,着重从构建农用天气预报系统的指标库、知识库、农用天气预报系统技术、业务制作流程等方面进行重点介绍。对黑龙江省水稻生产的光热资源综合评价表明：日照对水稻产量的影响大于温度,其对水稻产量的总贡献率为64.58 %。其中日照对抽穗-开花期的贡献最大,对播种期-三叶期的贡献最小;温度对水稻拔节期-孕穗期的贡献最大,对移栽期-分蘖期的贡献最小。     

安庆地区ECMWF细网格降水预报的质量检验与释用

利用安庆市逐日降水实况资料,针对2011—2016年ECMWF细网格降水预报产品对安庆地区的12 h、24 h分辨率晴雨和降水分级预报质量进行检验,基于检验结果对此降水预报产品进行解释应用。结果表明,ECMWF细网格数值降水预报在安庆地区晴雨预报正确率无明显区域差异,夏季晴雨预报正确率明显低于其他各季节,对夜间的预报能力明显优于白天。TS评分中,小雨最高,中雨次之,大雨及以上量级较低且无明显规律。若将冬、春两季0.2 mm以下、夏季1.0 mm以下和秋季0.8 mm以下的降水预报进行消空处理,则晴雨预报正确率会有所提升,且小雨预报的TS评分达最佳;若将≥40 mm的降水预报修正为暴雨,则暴雨预报TS评分提高接近1倍,且大雨和暴雨的预报偏差更接近1。