寒潮短期预报专家系统预报能力的检验

1987年9——11月对张丙午等同志所作的新疆寒潮短期预报专家系统〔1〕(以下简称专家系统)的预报能力进行了初步检验,结果如下: 一、效果检验 1987年9——11月我区出现中度略偏强天气过程共5次,专家系统、主观预报(即值班对外预报)及实况对比见表1.专家系统的预报对象是距实况天气图36小时以后的24小时中发生的大型天气过程,与这24小时     

部分省(区)气象预报专家系统1986年业务试报简况

由卫星气象中心、北京工业学院人工智能所、中央气象台以及12个省(区)气象台组成的气象预报专家系统(简称专家系统)协作组,在成立一周年之际,于1986年10月在成都召开协作交流会,总结1986年的研制和试报情况,并讨论了今后研制的方向。 通过一年的研制和业务试报,表明专家系统具有较高的预报能力,它在各地的暴雨(大雪)预报中发挥了重要作用。11个省(区)气象台分别根据本地区的特点,运用自己的知识经验,采用卫星气象中心、北京工业学院智能所的方法和推理系统,在收集整理本省(区)暴雨(大雪)预报知识库的基础上,各自建立了本省(区)的暴雨(大雪)专家系统,并投入业务试报。根据会议收到的18篇论文,对11个省(区)统计结果:对短期暴雨(大雪)过程有无的预报,CSI都在50％以上,11个省(区)     

云南气象地质灾害危险等级PP-ES预报方法

根据气象地质灾害与前期及当日降水的关系模型,对气象地质灾害危险等级进行模糊可能性描述,应用PP(完全预报法)原理,采用ES(专家系统)中的确定性因子法进行气象地质灾害预报的不确定性推理,所建立的气象地质灾害预报专家系统,在实际预报业务中取得了很好的效果,在2004年的汛期业务运行中,报准了全部重大气象地质灾害。结果证明:用完全预报方法原理,将气象地质灾害预报因子———降水量分为两段,第1段为实况降水量,第2段为预报降水量,建立预报模式是可行的;对于气象地质灾害这种小概率事件的预报,采用专家系统预报方法建立预报模式是行之有效的。     

关于天气预报专家系统的几个基本问题

近二、三年来,天气预报专家系统的研究、发展很迅速,处理问题的技术方法百花齐放,各有特色、由于思路方法和技术交流不够充分,对有些问题的认识和理解不尽一致,本文将针对天气预报专家系统的几个基本问题,进行一些分析和论述,供天气预报专家系统的进一步研究作参考。 一、关于预报知识的推理模型 (一)预报知识的特点 预报知识的推理模型同预报知识的特点密切关联。预报知识推理模型的构思和设计是以预报知识的特点为基础的。为此,应当先了解预报知识的特点。     

甘肃5、6、9月中雨以上降水分片预报专家系统知识库

中雨以上降水过程分片预报专家系统5、6、9月知识库主要有三部分内容组成:一、天气分型;二、分片消空;三、分片中雨以上降水过程预报。分别简介如下。一、天气分型从预报经验入手,经过普查历史天气图,确定利用500百帕风场及△T_(24)、△H_(24)等简单的因子及其组合,将1980-1986年5、6、9月共637天进行逐日分型,对照河     

基于模糊聚类法预报顺德甘蔗产量趋势

利用顺德1981—1990年10年的甘蔗产量数据和气象观测资料,选取降雨量、日照时数、风速等与甘蔗产量相关气象因子进行模糊聚类分析分类,得到5类产量类型:增产(1981)、偏增(1982、1984—1986、1989—1990)、平产(1983)、偏减(1987)、减产(1988)。应用1991年预报年相关气象因子对甘蔗产量试报,结果属于偏增类,与实况一致,表明这种聚类预报方法预报效果良好,可推广使用。     

春季人工增雨降水预报专家系统

我区位于华北平原,地势平坦,土壤肥沃,气候温和,光照充足,是粮食和棉花的重要产地。然而由于降水量年,季变化都很大,春季降水量仅占全年降水量的10％左右,所以素有春季“十年九旱”的气候特征。这期间大于5mm的有效降水与农业生产息息相关,同时也是实施人工增雨的重要天气条件,为此我们建立了春季降水预报专家系统。1990年初步应用效果良好。 春季降水预报专家系统,分析了全区12个县(市)1978—1987年,10年逐日降水资料,把     

我国双季早稻产量的变化规律和预报方法

本文根据我国双季稻主产区南方10省（市）双季早稻的产量和面积资料，分析了我国双季早稻生产的地区分布和产量变化规律。应用模糊聚类方法，将我国10个双季早稻生产省（市）分为四个区；根据谐波分析，认为我国双季早稻产量的变化有明显的准两年及其倍数周期；应用积分回归方法，分析了影响我国双季早稻生产的关键气象因子。我们在产量预报业务化试验期间，应用周期分析、环流模式、温度降水模式及专家系统等多种方法预报双季早稻产量，得到了较好的预报效果。     

预报信息综合模型中信息的增长方式和知识的更新原则

我们在春季降水预报专家系统中,提出了一个预报信息综合应用的模型。为了更有效地综合应用预报知识所提供的信息,本文研究了如下几个问题:(1)当预报知识增加时,预报信息综合模型中信息增长的方式。     

山东暴雨预报专家系统

山东暴雨预报专家系统(以后简称SDWES_1)的研制工作分两个阶段进行。从专家系统的结构上,第一阶段完成知识库、数据库、推理机和历史资料库,第二阶段完成学习和解释系统,在气象预报方面,第一阶段搞暴雨的有无预报,第二阶段搞暴雨的落区预报。目前,第一阶段的工作已基本完成,本文做一简单介绍。     

美国陆军大气科学实验室雷暴智能预报系统概述

1 引言为了帮助参谋部天气官员,美国陆军大气科学实验室(ASL)对最先由空军气象局开发的PC型探测分析程序进行了改进。此程序包括雷暴智能预报系统(TIPS),即用于预报与对流风暴有关的雷暴和强天气事件的ASL专家系统。Colquhoun(1987年)     

浙江北部暴雨专家系统预报方法

近年来,随着计算机科学的发展,人工智能——专家系统已在气象预报方面得到广泛注意。1985年下半年起,我省引进了LISP系统,开展了暴雨专家系统预报方法的研制,经1986、1987年在嘉兴气象台实际使用,取得初步效果。为了增进落区预报信息,除了制作全省暴雨专家系统预报工具外,嘉兴气象台担负了制作浙北片暴雨预报工具。浙北片包括嘉兴、湖州、杭州、绍兴、金华等地(市),在制作预报     

四川省暴雨预报专家系统试报获初步成效

四川省气象台自1985年5月1日起,进行暴雨预报专家系统试报。在每日08和20时,使用新研制的暴雨预报专家系统,预报未来12—48小时内,四川盆地暴雨的有无。至6月10日20时,共制作了73次预报,统计结果见下表:     

四川省短期区域性暴雨预报专家系统

在卫星气象中心和北京工业学院人工智能研究所及十二省(区)气象台联合研制的气象预报专家系统的基础上,我们根据本省预报服务的需要,建立了一套本省区域短期暴雨预报专家系统,并将我台经多年应用效     

用主成份分析法作冬小麦产量预报

主成份分析法是中长期天气预报中常用的方法之一,但在农作物产量预报中应用不多。主成份分析法,是将若干个预报因子(X_1,X_2……X_m)提供的信息进行浓缩、组合成个数较少的、互不相关的因子。用这些较少的因子来代替较多的因子,建立回归方程。 本文以山东省有代表性的十九个县的冬小麦产量和气象资料为样本,用主成份分析法作了一九八五年冬小麦产量预报,预报产量和实际产量接近。 产量资料和气象资料分别来源于省统计局和省气象局资料室。     

春玉米产量动态预报技术的改进方法探索

为及时、准确地进行玉米产量预报,为吉林省玉米产量预报业务提供参考依据,为政府调控提供科技支撑,利用吉林省19802016年春玉米产量和50个气象站逐日气温、降水量、日照时数等资料,基于相似距离和相关系数构建综合诊断指标筛选气温、降水量、日照时数等各类气象要素历史相似年,根据各类气象要素历史相似年与预报年的玉米产量丰歉气象影响指数之间的关系,建立吉林省春玉米产量动态预报模型。同时,对历史相似年的筛选方法进行改进,利用欧氏距离直接筛选综合气候历史相似年,根据气候历史相似年与预报年的玉米产量丰歉气象影响指数之间的关系,构建春玉米产量预报模型。对比改进前、后的产量预报模型的预报,结果表明:两种方法在吉林省玉米单产预报中,预报准确率均较高,普遍在85%以上。产量预报模型对20022013年的预报检验结果表明,改进方法后20022013年单产预报平均准确率提高了3.9个百分点,均方根误差降低了4个百分点,标准差降低了2。对20142016年的预报检验结果表明,改进方法的玉米产量预报结果优于传统方法的预报结果。改进方法比传统方法准确率更高,稳定性更强,应用价值更高。     

气压与小麦产量模式

一、本文的主要目的是研制用气候资料模拟一种小麦产量预报方法,以减少缺乏气象和作物资料的限制作用。大范围小麦产区产量线性回归方程的主要预报因子是逐月海平面气庄平均值,为美国大平原冬、春小麦区、加拿大萨斯喀彻温春小麦区和苏联冬小麦区制定的小麦产量预报模式可以用来预测这三个国家的小麦产量。其次,则是建立谷物预报与大尺度大气状况的相关关系。过去,为了说明和预报不同时间尺度的地区性天气和气候,在一些判别和预报研究中经常使用海平面气压和700毫巴高度的历史资料。纳米亚斯(Namias)介绍过制作30天天气展望的方法,克莱因(Klein)则介绍了研制和应用5日天气预报的技术。库茨巴赫(Kutzbach)用经验正交函数(特征矢量和基本项目)研究了北美大陆气压、温度和降水分布之间的相互关系。他指出:这三个气候要素之     

增城香蕉产量的气象预报模型

利用增城1992—2021年香蕉种植面积、产量资料与同期气象资料,对增城香蕉产量预报方法进行研究。结果表明:(1)增城香蕉产量气象波动指数为0.2784,占实际产量变异系数的98.32%,气象因素是影响增城香蕉产量波动的最主要因子。(2)1992—2021年中气象丰年8年(占比27%)、气象平年7年(占比23%)、气象歉年15年(占比50%);丰年气象产量波动大,歉年气象产量较为平稳。(3)日照时数、平均气温以及最大风速是影响增城地区香蕉产量的最关键气象因子。(4)预报模型对历年香蕉产量预报平均误差为8%,平均准确率达94.1%,预报准确率基本满足日常业务服务,研究成果可为日常农业气象服务及乡村振兴气象保障服务提供科学决策依据。     

辽宁暴雨预报专家系统—LBZX1

在暴雨研究和预报经验的基础上,应用APPLE-Ⅱ计算机和BASIC语言研制了辽宁暴雨预报专家系统(以下简称为LBZX1),经过1983、1984年的历史试报及1985年的业务试报的实践检验,取得了一定效果。本文介绍辽宁暴雨预报专家系统的知识内容、知识库结构、系统构造、推理流程及试用效果。     

贵南地区青稞发育期及产量预报

利用贵南县气象站10a(2007—2016年)青稞生育状况和气象资料,通过统计分析的方法研究了青稞生长发育和产量形成的气象条件,为贵南青稞生长发育和产量预报提供科学依据。结果表明:(1)贵南县近10a年平均气温为3.0℃,年均降水量481.8mm,年均日照为2664.9h;气温升高和全球变暖一致,降水增多,光照有所减少;(2)近10a贵南地区青稞平均播种期在4月下旬,平均成熟期在9月上旬,全生育期约134d;(3)青稞从播种到成熟经历9个发育期,关键期确定7个。每个发育期受温度、降水、光照影响的大小要从作物生长所需气象条件筛选。青稞穗粒数、千粒重是影响青稞产量的主要因素,而气候条件是引起青稞穗粒数、千粒重变化的主要原因。(4)利用预报函数模型,对2017年发育期及产量做了检验,结果表明:抽穗到成熟实际发育期比预报发育期提前8~11d,实际测得的产量和预报值相差37.68g/m~2。综合2017年气候条件分析看出,7月中旬中度干旱,7月底8月初发生的5次冰雹灾害,进入收割期9月上中旬连阴雨天气,是导致2017年实际发育期及产量与预报值误差的重要因素。