最小二乘法在洞头区极大风速订正预报中的应用

将浙江省快速更新同化系统(ZJWARRS)的风速预报结果与站点观测的极大风速进行了最小二乘拟合,利用拟合系数对ZJWARRS风速预报进行了订正试验,按照不同风速对结果进行了评估,并试验了不同样本数量、不同风速分段建模对拟合效果的影响。结果表明,订正结果在不同风速下均具有正效应,在风速为5～15 m/s时效果最为显著,可比原有预报结果改进20%以上。在空间分布上,在本身风速较大、误差较大的站点改进可达30%以上,而在部分风速较小的站点则有负效应。在样本数量方面,20个样本是拟合具有正效应的最低样本数,60个样本已使拟合效果趋于稳定,再增加样本对拟合效果的改善不明显。而分段建模试验结果显示,相比将所有样本一起建模,按照不同风速分段后分别建模的方法并没有明显的正效应。     

人工神经网络预报模型的过拟合研究

针对神经网络方法在预报建模中存在的“过拟合”(overfitting)现象和提高泛化性能 (generalizationcapability)问题 ,提出了采用主成分分析构造神经网络低维学习矩阵的预报建模方法。研究结果表明 ,这种新的神经网络预报建模方法 ,通过浓缩预报信息 ,降维去噪 ,使得神经网络的预报建模不需要进行适宜隐节点数的最优网络结构试验 ,没有“过拟合”现象 ,并且与传统的神经网络预报建模方法及逐步回归预报模型相比泛化能力有显著提高     

混合递阶遗传径向基网络及其在副热带高压预报中的应用

采用遗传算法与径向基网络结合的方法建立了副热带高压特征指数的预报优化模型.针对径向基网络结构和初始参数难以客观确定的不足,引入混合递阶遗传算法同时优化网络结构和参数.该优化方法结合了递阶遗传算法和最小二乘法的优点,具有较高的学习效率.将混合递阶遗传径向基网络用于副高数值预报产品的预报试验和效果比较,结果表明:混合递阶遗传算法优化的径向基网络模型具有较好的收敛效果和泛化能力,对副高指数的预报效果有较明显的改进和提高.     

基于卷积神经网络的逐时降水预报订正方法研究

应用2017—2018年5—9月福建省观测资料对华南区域中尺度模式(GTRAMS-3 km-RUC)预报进行站点检验,建立和训练基于卷积神经网络的逐时降水分级订正模型,并与频率匹配法进行2017—2018年测试集的对比试验和2019年数据集的模拟业务检验,探讨了试验过程中遇到的样本不均衡、特征变量选取以及模型过拟合问题。结果表明:模式对于15 mm·h^-1以上降水的预报能力弱,各订正方法对原始预报均有不同程度的改进作用。从评估指标来看,基于卷积神经网络的订正方法比频率匹配法表现出优势,其中相关系数判别方案下的网络模型对强降水预报的订正效果显著优于其他方法;在输入特征变量选取方面,应用主成分分析方案的模型训练收敛速度比相关系数判别方案更快,最佳训练期有所提前,但也更早进入严重的过拟合状态,而相关系数判别方案能够使网络模型的训练拥有更长的提升期以达到更具"潜力"的状态;基于卷积神经网络的订正方法对减少分类降水预报的漏报率、晴雨和弱降水预报的空报率具有显著作用,其优化程度明显超过频率匹配法。     

基于MOS方法的风向预测方案对比研究

基于MOS方法的数值预报产品释用技术是要素预测较好手段,风向的释用预测方案一般采用标量式的释用预测方案,效果并不理想。本文给出一种基于MOS方法的风向矢量预测方案,利用相关系数和逐步回归方法分别得到u风和v风在不同站点和不同时效的风向模型,根据模型预测u风和v风合成风向。试验选择风向矢量、风向标量和模式的直接输出三种方案进行对比。试验选择T639模式逐日多个物理量观测场,其中建模样本选择2008-2012年每年5月15日至9月15日的数据,验证样本选择2012年6月1-30日的数据,数值试验预测北京地区20个站点未来4个时次的定点定时风向。结果表明：基于MOS方法的风向矢量预测方案12、24、36h和48h的准确率比基于MOS的风向标量观测方案的各时效准确率分别提高了85.0%、26.3%、113.0%和19.9%,比模式直接输出结果方案的各时效准确率分别提高了35.3%、20.2%、43.6%和21.0%。总体来看,基于MOS方法的风向矢量预测方案在风向方面有较好的预测能力。对于个别站点,可能对因子模型的估计不理想或风向变化较为频繁,导致预测难度较大。     

基于BP神经网络的单站总云量预报研究

云是能够对飞行活动产生影响、甚至危及飞行安全的气象要素之一.为了对北京单站总云量进行预报,利用人工神经网络的BP模型,针对不同时次进行关键因子的选取,尝试用多种预报因子的组合,建立了总云量预报模型.试验结果表明:所建立的模型具有较好的拟合、预报精度,并且没有出现"过拟合"现象,对新样本具有较好的泛化能力.     

基于多种算法优化SVM模型的 乌东德水电站降水量预报

基于粒子群优化(PSO)算法和遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)的核函数及主要参数进行训练优化,分别建立PSO算法、GA的支持向量机模型(PSO_SVM、GA_SVM)。选用ECMWF及T639数值预报产品资料和乌东德水电站降水资料,普查最优预报因子,构建包含各种类型降水过程的训练样本和测试样本。比较分析SVM模型RBF和Sigmoid核函数优劣。尝试先分段寻找局部最优,再选择全局最优的参数优化方法。通过增大训练样本集、降低交叉验证准确率、迭代次数截断和控制惩罚系数范围的方法,提高模型的稳定性和泛化能力,防止过拟合和收敛缓慢现象。利用测试样本对SVM、PSO_SVM和GA_SVM三种方案进行对比检验,优化的GA_SVM预报效果较好且稳定。经2018年试报表明,GA_SVM逐3 h累计降水量预报TS评分在50%以上,漏报率在15%以下,与ECMWF和T639比较,该模型TS评分提高1. 4%。     

集成学习和动态融合算法在福建省短时强降水预报中的应用

为了提高短时强降水预报准确性,在2019—2020年4—9月福建省逐时降水实况观测资料与中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)模式预报产品的基础上,应用LightGBM集成学习算法框架,建立以30 mm·h^-1为阈值的逐时降水预报模型。通过特征处理、自助聚合及超参数搜索等技术对模型进行优化,结合AUC、AUPR与传统分类指标,设计了包括业务模拟测试在内的多项试验,通过对比各建模方案验证了模型对于较长时效的短时强降水预报的适用性。结果表明:模式预报本身的命中率和空报率均较高,各建模方案具有不同程度的改善作用。自助聚合可以增强模型预测稳定性,轻微不平衡子训练集能降低模型预测空报率而取得更高的综合评分,在验证集中最佳TS评分可达17.5%;对分类信息增益贡献最大的特征变量为K指数,其次为500 hPa露点温度和时间参数特征;试验指标从优到劣依次为:随机交叉验证、小时划分的随机交叉验证、业务模拟测试,可见模型有效性主要来自相同或相邻时刻的样本信息;设计基于逻辑回归的异质模型动态融合方案以改善静态同质模型表现,各项指标均有小幅提升,在命中率接近50%时削减空...     

基于主成分分析的人工智能台风路径预报模型

利用主成分分析可以从具有随机噪声干扰的气象场提取主要信号特征,排除随机干扰的能力,论文以1980～2010年共31年6～9月西行进入南海海域的台风样本为基础,综合考虑台风移动路径的气候持续因子和数值预报产品动力预报因子,采用主成分分析的特征提取与逐步回归计算相结合的预报因子信息数据挖掘技术,以进化计算的遗传算法,生成期望输出相同的多个神经网络个体,建立了一种新的非线性人工智能集合预报模型,进行了分月台风路径预报模型的预报建模研究。在预报建模样本、独立预报样本相同的情况下,分别采用人工智能集合预报方法和气候持续法进行了预报试验,试验对比结果表明,前者较后者在6、7、8和9月份台风路径预报中,平均绝对误差分别下降了7.4%、4.8%、12.4%、17.0%。另外,论文进一步在初选预报因子和样本个例相同的情况下,通过比较新模型与直接采用主成分分析方法选因子并分别运用逐步回归和遗传—神经网络集合预报模型进行计算的预报精度差异表明,前者具有更高的预报精度,其原因是该方法挖掘利用了全部备选预报因子的有用预报信息,而且遗传—神经网络集合预报模型的是由多个神经网络个体预报结果合成,集合模型的各个神经网络个体的网络结构,是通过遗传算法的优化计算确定的,因此,该集合预报模型的泛化能力显著提高,在实际天气预报中具有较好的实用性和推广价值。     

基于卷积神经网络的雷电临近预警模型

从研究人工智能雷电临近预警模型的目的出发,以卷积神经网络模型为基础,结合多个时间序列的雷达产品(组合反射率、液态水含量、回波顶高)与闪电数据,对雷电临近预报方法进行基于卷积神经网络结构的应用,以福建省2017-2018年雷达、闪电数据为样本完成了模型的训练与预测研究.训练结果显示,15～30 min模型训练样本测试集准...     

Comparing the theoretical versions of the Beaufort scale, the T-Scale and the Fujita scale

2005 is the bicentenary of the Beaufort Scale and its wind-speed codes: the marine version in 1805 and the land version later. In the 1920s when anemometers had come into general use, the Beaufort Scale was quantified by a formula based on experiment. In the early 1970s two tornado wind-speed scales were proposed: (1) an International T-Scale based on the Beaufort Scale; and (2) Fujita's damage scale developed for North America. The International Beaufort Scale and the T-Scale share a common root in having an integral theoretical relationship with an established scientific basis, whereas Fujita's Scale introduces criteria that make its intensities non-integral with Beaufort. Forces on the T-Scale, where T stands for Tornado force, span the range 0 to 10 which is highly useful world wide. The shorter range of Fujita's Scale (0 to 5) is acceptable for American use but less convenient elsewhere. To illustrate the simplicity of the decimal T-Scale, mean hurricane wind speed of Beaufort 12 is T2 on the T-Scale but F1.121 on the F-Scale; while a tornado wind speed of T9 (= B26) becomes F4.761. However, the three wind scales can be uni-fied by either making F-Scale numbers exactly half the magnitude of T-Scale numbers [i.e. F′half = T / 2 = (B / 4) − 4] or by doubling the numbers of this revised version to give integral equivalence with the T-Scale. The result is a decimal formula F′double = T = (B / 2) − 4 named the TF-Scale where TF stands for Tornado Force. This harmonious 10-digit scale has all the criteria needed for world-wide practical effectiveness.     

Analysis of the Characteristics of the Low-level Jets in the Middle Reaches of the Yangtze River during the Mei-yu Season

Here, we analyze the characteristics and the formation mechanisms of low-level jets(LLJs) in the middle reaches of the Yangtze River during the 2010 mei-yu season using Wuhan station radiosonde data and the fifth generation of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ERA5) reanalysis dataset. Our results show that the vertical structure of LLJs is characterized by a predominance of boundary layer jets(BLJs) concentrated at heights of 900–1200 m.The BLJs occur most frequently at 230...     

准两年振荡对大气中微量气体分布的影响

NCAR的包含化学、辐射、动力相互作用的两维模式（SOCRATES）移植回国后进行了初步的模拟试验,用以研究某些对环境问题重要的微量气体的化学、辐射、动力传输过程。在不考虑极地平流层云和气溶胶表面非均相化学等情况下,模式积分多年,计算结果稳定,模拟的风场、温度场显示出正常的季节变化,模拟的微量气体分布与卫星实测资料对照,结果也比较一致。为了探讨热带平流层风场的准两年周期振荡（QBO）对平流层微量气体分布的影响,我们做了QBO强迫的数值试验,即在模式中加入QBO强迫,并与不考虑QBO强迫的模拟结果对比。结果表明,QBO与其相关的次级环流所引起动力输送的变化,使平流层微量气体分布发生变化。     

阴山山脉对内蒙古中部地区气象要素影响初探

文章选用阴山山脉山北乌拉特后旗、白云、达茂旗、苏尼特左旗、化德,山南杭后旗、包头、呼和浩特、察右前旗、兴和1971—2000年气温、降水量、天气现象等资料进行对比分析,得到阴山山脉对内蒙古自治区中部地区气象要素影响初步结论。     

加强业务管理提高测报质量

我局从1999～2003年,测报工作连续4年未出现错情,在此期间共有1个250个班,9个百班无错通过上级业务部门验收.在仪器保管、使用、维护上符合要求,对外报送的各种表、簿都能做好出门合格.     

青藏高原抬升加热气候效应研究的新进展

对近4年来关于青藏高原加热影响气候的研究进行回顾.首先介绍利用位涡方程和热力适应理论,揭示;夏季高原上空低层气旋式及高层反气旋式环流结构稳定维持的动力学机理.结果表明高原加热作用造成的低层正涡源是低层气旋式环流得以稳定维持的重要原因.而边界层摩擦产生的负位涡是平衡正位涡的主要因素.高原加热还在高原上空形成负位涡,它影响着盛夏的大气环流,是青藏高原上空强大而稳定的反气旋环流得以维持的重要因素.在春夏过渡季节青藏高原非绝热加热对大气环流季节变化以及亚洲季风爆发的影响力方面,进一步确认了感热加热在过渡季节早期(5月中旬以前)环:流演变中的重要作用.青藏高原非绝热加热的时间演变引起了海陆热力差异对比的变化,使副热带高压带首先在孟加拉湾东部断裂,亚洲季风因而在孟加拉湾爆发.结果还表明,用纬向风垂直差异的时空分布能更准确地表示季节变化的区域差异.在青藏高原非绝热加热与北半球环流系统年际变化的联系方面,发现夏季青藏高原的加热强(弱)的年份,高原感热加热气泵(SHAP)高(低)效工作,使高原加热对周边地区低层暖湿空气的抽吸效应和对高层大气向周边地区的排放作用加强(减弱),高原及邻近地区的上升运动,下层辐合和上层辐散均增强(减弱),从而影响着高原和周边地区的环流以及亚洲季风区大尺度环流系统.而且高原的加热强迫还能够激发产生一支沿亚欧大陆东部海岸向东北方向传播的Rossby波列,其频散效应可影响到更远的东太平洋以至北美地区的大气环流.研究还表明,盛夏的南亚高压存在"青藏高压型"和"伊朗高压型"的双模态,它们与高原加热状态有关,且显著地与亚洲季风区的气候分布密切联系.     

西伯利亚高压强度与北大西洋海温异常的关系

利用NCEP/NCAR再分析资料和NOAA海温等资料,采用EOF、相关分析等方法,研究了西伯利亚高压(Siberian High,SH)强度和北大西洋海表温度(SST)的变化特征,揭示了二者的联系及其时空变化。结果表明:1)冬季SH在1960s中后期开始偏弱,2003年后略增强。2)各季北大西洋SST指数(全区平均SST的标准化距平)均在1960s中期后偏低,1990s末后偏高。北大西洋海温三极子位相由正转负的时间在春冬季(1970s初)晚于夏秋季(1960s初),而后均在1990s中期后进入正位相。3)各季偏高(低)的北大西洋SST指数和海温三极子正(负)位相均有利于冬季SH偏强(弱),但前者与SH的关系更显著,且冬季最强。北大西洋北部和西南部是影响SH强度的关键区,但SH对北部SST异常的响应范围在冬季最大,而对西南部的响应范围在夏季最大。4)当冬季大西洋SST指数异常偏高时,下游激发出的罗斯贝波列使乌拉尔山高压脊加强,使SH上空负相对涡度平流增大,高层辐合和低层辐散增强,整个对流层下沉气流深厚,促使SH增强,反之亦然。     

气候变化对中国农业旱灾损失率的影响及其南北区域差异性

在全球变暖背景下,干旱灾害对中国农业生产的影响日益严重,然而由于旱灾损失的复杂性及其显著的区域差异,至今对中国农业旱灾损失规律及其影响机制的认识十分有限。文中利用1961年以来中国农业干旱灾害的灾情资料和常规气象资料,系统分析了近50年来中国农业干旱灾害不同受灾强度分布比率和综合损失率等指标的变化趋势及其在北方和南方的区域差异,研究了20世纪90年代的气温突变对农业旱灾损失率的影响特征,探讨了农业旱灾综合损失率对气温和降水等气候要素变化的依赖关系及其在气候空间的分布特征。结果发现,在气候变化背景下,近50年来中国农业旱灾综合损失率平均每10 a约增加0.5%,风险明显增大。而且,北方综合损失率每10 a约增加0.6%,高出南方1倍,风险增大的速度明显比南方快;北方农业旱灾几乎在很宽松的气温条件下就可以发生,而南方更多发生在气温较高的年份。并且,在气温突变后,变化趋势明显加剧,全中国综合损失率约增加了0.9%,风险明显增高;而且北方综合损失率的增值高达1.8%,是南方的4倍还多,气候突变对北方农业旱灾风险的影响明显比南方更凸出。综合损失率在北方对降水变化的响应要更敏感,而在南方对气温变化的响应更敏感。同时,关键影响期降水对综合损失率的影响比全年降水影响更显著;北方的关键影响期作用比南方更凸出。这些新的科学认识对中国农业旱灾防御具有重要意义。     

中国西部植被覆盖变化对北方夏季气候影响的数值模拟

植被覆盖的变化是气候变化的成因之一,植被改变对气候的反馈可能会加强或者减缓气候的变化.文中利用CCM3全球气候模式以及20世纪70年代和90年代中国西部的植被覆盖资料进行数值模拟试验,研究了这两个时期植被变化对北方夏季区域气候的影响.模拟结果表明:植被增加的地方,地面吸收的辐射通量增加;植被减少的地方,地面吸收的辐射通量减少.地面辐射平衡的变化造成局地大气热量异常,并引起周边大气热量的调整,从而导致东亚地区夏季大气环流异常.相对于70年代的植被状况,用90年代植被模拟的北方地区对流层上层为异常气旋性环流,而中、低层为异常反气旋环流,东北亚到中国东部盛行异常北风,同时西太平洋副热带高压强度偏弱、位置偏南.这种异常环流特征说明模拟的90年代中国东部夏季风明显减弱,异常的环流形势造成华北和东北地区夏季水汽输送减少,水汽辐合减弱,年降水量减少了40 mm,呈现减少的特征,这是和观测事实是比较吻合的.降水和环流的异常还造成华北和东北夏季平均地面气温降低了0.4-0.8℃.因此近30年来中国西部植被变化可能是东亚夏季风年代际变化以及北方夏季降水减少的一个重要因素.     

Potential Vorticity Diagnostic Analysis on the Impact of the Easterlies Vortex on the Short-term Movement of the Subtropical Anticyclone over the Western Pacific in the Mei-yu Period

By employing NCEP-NCAR 1°×1° reanalysis datasets, the mechanism of the easterlies vortex(EV) affecting the short-term movement of the subtropical anticyclone over the western Pacific(WPSA) in the mei-yu period is examined using potential vorticity(PV) theory. The results show that when the EV and the westerlies vortex(WV) travel west/east to the same longitude of 120°E, the WPSA suddenly retreats. The EV and WV manifest as the downward transport of PV in the upper troposphere, and the variation ...