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点聚图是我们在短期预报中经常使用的预报工具之一,但在制作点聚图时往往由于晴雨点子混杂难以分离,造成划分晴雨区的随意性,甚至很难划分出比较规则的晴雨区。在去年预报会战中,我们通过学习兄弟台站的经验,根据独立事件概率乘积P[x_1]×P[x_2]=P[x_1·x_2]的原理利用单因子的晴雨相关概率P[x_1],P[x_2]……算出二维概率分布图制作短期晴雨预报,收到了较好的预报效果。现以滕县站四月份概率分布图的制作和使用方法介绍如下: 相似文献
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SVM方法在降水预报中的应用及改进 总被引:3,自引:0,他引:3
以T213数值模式输出产品为基础,结合常规观测的降水资料,利用SVM方法,进行了大量多因子的随机交叉验证,从而选出最优参数,建立了全国72个站点的降水预报模型,并用独立的样本对预报模型进行了检验.再通过计算正、负样本的贴近度来分析预报因子,实现了预报因子的筛选和降水预报模型的改进;检验结果表明:改进后的降水模型的预报结果优于改进前的.实时业务试运行的结果也显示SVM模型的降水预报效果好于T213模式直接输出的降水预报. 相似文献
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密云水库流域性暴雨的短期预报方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了探索密云水库流域性暴雨的预报,着眼于影响暴雨的天气系统,从数值预报的解释应用入手,试验制作了密云水库流域性暴雨预报方法。通过整理1970-1993年24年间水库流域内20个水文站雨量资料,分析45个暴雨天气样本与历史天气形势和数值预报产品的关系,筛选出预报指标和预报因子,使用数值预报产品的解释应用方法,根据天气环流形势的分型,分别组建了6、7、8月每个月份的未来24小时暴雨天气预报方程。预报检验表明该预报方法是可信的,同时也表明客观划分环流型、筛选预报因子、恰当确定暴雨标准等是预报方法的关键。 相似文献
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不确定性理论集对分析在预报模型建立中的应用研究 总被引:9,自引:0,他引:9
文中应用集对分析原理 ,在模型每次作出预报结论之前先对各预报因子的预报能力进行分析和判断 ,对一些预报能力不强 ,甚至可能干扰预报模型作出正确预报结论的所谓弱势因子 ,进行抑制、甚至消除其影响 ,而让其他预报能力较强的因子来决定预报结论。在每次预报中 ,模型中哪个因子为弱势是不固定的 ,而是随着预报环境的变化而变化 ,也就是说 ,随着环境的变化 ,会有不同因子的作用被抑制或取消 ,从而实现预报模型的因子结构动态优化 ,增强了模型预报机制的合理性 ,提高了模型的预报能力。大量的试验、多年的业务试用以及在数值预报产品释用中的应用例子表明 ,这一方法具有较好的效果。 相似文献
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因子的可预报性和预报模型适用性研究初探 总被引:3,自引:0,他引:3
本文从因子场与预报量场之间的整体相关性着手,通过典型相关分析来提取因子信息,用求得的典型变量作为新预报因子,经试用表明,新因子的可预报性比原因子有明显提高。 在预报模型的选择上,本文提出了依据预报模型对历史样本实际预测精度的优劣来衡量预报模型的预测能力,从而选用对历史样本预测精度较高的预报模型作未来预报。 相似文献
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前言文献[1]根据1993年一年样本的试验研究,提出了一个华南前汛期暴雨的物理因子统计短期预报方法。随后,文献[2]又对该方法作了改进,使其能在计算机上自动运行,适合实时业务环境,并总结了在94.6和947华南特大暴雨过程中取得的良好预报效果。1995年该方法投入广东省前汛期预报业务试验。本文是对该方法在这次业务试验中应用的技术性总结。1业务试验试验从《月1日开始,于6月20目前汛期最后一场暴雨之后结束。每日上午9时30分前,用上一天动时(北京时,下同)天气报告资料计算出从当天08时开始的6天返回广东暴雨预报。其中前2天的预报… 相似文献
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本模式将传统的短期降水预报方法与计算机应用技术相结合,对预报员的预报思路作了深入的研究,以天气图预报流程为框架,发挥计算机的优势,结合老预报员经验,建立一种新型的人机结合预报方法。本模式首先对短期天气形势作晴雨判别,若判别结果为无雨,则直接作为预报结论;若为有雨或晴雨不明,则依次进行天气系统相似、预报区域地面要素相似和700hPa有限格点综合相似运算,从大量历史样本中找出若干相似样本(一般不超过20个)。将这些样本的预报对象与各类因子作动态相关普查,选取1—2个预报因子,用逐步回归模型建立量级预报方程,得出预报结论。本模式以连云港市的降水预报为例,在GW286B微机上实施,并投入业务使用。结果表明,预报准确率高于传统预报方法,尤其对转折性天气预报能力强。 相似文献
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在县站长期预报中,由於条件的限制,要用人工选出多个相关显著的因子是困难的,但对总体相关不显著的因子进行分析发现,其低值或高值一端又具有一定相关关系。我们就取其相关好的一端制作预报,经三年应用,效果尚好,方法简便。现简介如下: 相似文献
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复共线性关系对逐步回归预报方程的影响研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对气象预报中常用的逐步回归预报建模方法,由于没有直接考虑筛选出的预报因子之间可能存在复共线性关系会影响气象预报方程的预报性能问题,提出了在初选的大量气象预报因子(自变量)中,采用条件数计算分析方法,选择复共线性关系小的预报因子组合建立预报模型的方法。以重要气象灾害的预报难点——台风预报为例,用大样本分别建立了12个台风移动经度、纬度的条件数预报方程和逐步回归预报方程。对比分析结果表明,由于条件数计算分析有效控制了预报因子间的复共线性关系,因此,在相同的预报因子(自变量)和预报对象(因变量)条件下,分月建立的条件数台风移动路径预报方程,虽然历史建模样本的拟合精度略低于逐步回归预报方程,但是对独立样本的预报精度明显提高,其中7、8和9月条件数预报方程的预报误差平均为153.9 km,而相应的逐步回归预报误差平均为229.2 km,两者相差75.3 km。进一步研究发现,在F值分别取1.0、2.0和3.0的情况下,建立的台风移动路径的逐步回归预报方程,其预报误差也明显大于条件数预报方程。另外,由于预报因子组合的复共线性的影响,逐步回归方程还出现了在个别点预报误差极大的不合理情况。 相似文献
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从短期气候预测业务的实际出发,提出了一个以单站作为预报量的客观预测模型,分析了利用该模型制作预测产品的目的、实现途径以及流程设计。在气候预测业务中,利用该模型制作气候预测产品,能在实际业务中实现动态优化,方便地更换因子,降低业务工作强度。通过实例,详细说明了利用该模型制作月尺度降水产品的全过程,其中包括标准化预测模型数据文件的结构,动态建模过程及在动态建模过程中输出的各项参数的含义,把动态建模过程中的输出参数用于改进模拟质量,以及如何把试报结果分站Ps评分用于业务决策等。针对月动力延伸预报产品样本较少的情况,文中还进行了交叉预报试验。该模型作为气候预测业务工具,具有使用简单、预测质量稳定的特点。 相似文献
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选取前期9、6和3个月欧亚大陆地表温度、东北半球500 h Pa高度场、热带印度洋海表面温度和西太平洋海表面温度作为预报因子,使用变形的典型相关分析(BP-CCA)方法,并选取各因子预报效果最好的时期作为关键时期,建立起各因子和青藏高原冬季气温之间的统计降尺度模型。之后用交叉验证和集合典型相关分析(ECC)方法评估模型实际预报能力。进一步用独立样本检验来评估模型更长时间尺度的年际变化预测效果。结果表明,BP-CCA方法能很好地识别出不同因子影响青藏高原的空间模态。其中,温度积雪反照率的正反馈机制体现了欧亚大陆地表温度的可预报性;东北半球500 h Pa高度场环流型不利于高纬的冷空气入侵高原地区;热带印度洋海表面温度反映出典型的印度洋偶极子对高原气温的调控作用;西太平洋海表面温度通过控制副热带高压的位置,从而影响高原冬季气温。各因子预报场和观测场的相关系数在交叉检验和独立样本检验中分别约为0.5和0.3,均有一定的预报技巧。而利用ECC方法能综合各因子所提供的预报信息,从而得出更为可信和稳定的预报。 相似文献
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一、绪言目前,英国仅试验性地制作一个月的长期预报。每年四次的试验性季节预报,于1963年12月发布,但在1980年12月就停止了。在公开服务停止之前,过去使用过的大多数统计方法已停用了,保留的方法尽可能地实现自动化,从而用于长期预报方面的人力大大地减少了。相似法虽然容易作,也可以实现自动化,但在业务上已不再应用,尽管对十天以后中 相似文献
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