一种温度集合预报产品释用方法的初步研究

利用海河流域逐日降水历史观测资料、ECMWF集合预报降水预报数据,通过贝叶斯产品处理技术（Bayesian Processor of Output,BPO）对海河流域内289个格点进行BPO建模,将ECMWF集合成员确定性降水预报修订为贝叶斯降水概率预报,结果显示概率密度峰值较确定性预报更加接近实况;再以51个成员的有效信息得分（Informativeness Score,IS）衡量各集合成员的预报能力,融合各成员的概率预报结果,得到代表ECMWF集合预报不确定性的贝叶斯集成降水概率预报。采用RPS和BS评分方法对海河流域2018年6—8月降水概率预报进行检验,结果表明,在海河流域降水预报中基于BPO方法的贝叶斯集成概率预报评分结果优于集合预报的直接概率预报结果,为海河流域降水概率预报业务奠定了基础。

     

基于模式先验信息的贝叶斯集合降水概率预报试验

为了更好地利用降水预报历史先验概率分布函数信息修订集合概率预报效果,基于贝叶斯原理和贝叶斯降水概率预报模型,分别使用1952—2007年历史观测资料和2009—2011年6月24~120 h中国T213全球集合预报历史资料作为先验信息,对中国不同气候区代表站（广州、南京、武汉和成都）建立贝叶斯降水概率预报模型,对比不同先验信息下集合成员与集成贝叶斯降水概率预报拟合结果差异,分析先验信息对贝叶斯降水概率预报模型的影响,在此基础上,采用模式先验信息的贝叶斯降水概率预报模型,进行2008年6月降水概率预报试验。试验结果表明,由T213集合预报产生的先验信息较历史观测资料产生的先验信息更优,当先验信息的降水概率分布函数曲率最大处偏向降水大值区时,贝叶斯模型的降水预报结果也偏向降水大值区,反之亦然。结果还显示,先验信息对贝叶斯降水概率预报模型有重要影响,若先验信息偏向更多更大降水量时,贝叶斯降水概率预报对有降水的预报更优,若降水先验信息偏向更少更小降水量时,对无雨或微量降水预报效果越好。     

基于贝叶斯理论的单站地面气温的概率预报研究

基于贝叶斯理论,建立了将确定性预报向概率预报转换的基本模式,并利用TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)地面气温预报资料及地面气温观测资料,对概率化后的预报进行了评估与释用。结果表明,概率化后的预报结果不但能提供丰富的预报产品,而且所提供的预报均值优于原始的确定性预报。应用贝叶斯模式平均法(BMA)将中国气象局(CMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)和ECMWF 3个模式的预报结果进行多模式集成,得到了更为合理的概率分布,其中分布的均值可作为模式的预报结果,方差和置信区间反映了预报量的可变范围。因此,基于贝叶斯预报模式的概率预报相对于确定性预报,不但能够提供更高精度的预报,而且能提供更全面的预报信息。BMA集成预报结果不但优于集合平均预报,而且还能定量描述预报的不确定性。利用ECMWF预报中心51个预报成员进行集成贝叶斯概率预报试验,发现BMA预报融合了各成员对预报不确定性的描述,还对概率预报的均值进行了调整,使之与观测值更为接近。BMA预报的概率密度分布更能反映大气的真实分布情况。     

基于数值预报模式降水产品的集成应用方法试验

利用2008年5~7月四川省152个站点的逐日降水实况和T213、德国数值预报模式、日本数值预报模式、西南区域本地化的MM5集合降水预报模式和各成员的逐日降水预报产品进行Ts评分,然后基于西南区域集合预报8个成员Ts评分权重系数进行集成预报试验和集成方法对比试验,结果表明:基于Ts评分为权重系数的集成预报效果得到明显改进,且该方法优于逐步回归和支持向量(SVM)回归方法;最后根据上述5~7月T213、日本、德国和集合预报8个成员共11个数值模式降水预报的Ts评分按权重系数集成,预报四川2008年8~9月降水并进行效果评价,结果显示:以多个模式Ts评分为权重系数集成的降水预报效果相对于单一模式有明显提高,有较好的预报指导意义。      

基于贝叶斯原理降水订正的水文概率预报试验

利用淮河流域加密站点2008年6月1日—8月31日逐日降水资料、对应的T213模式的24 h, 48 h以及72 h集合预报,采用贝叶斯模型平均 (Bayesian Model Averaging,BMA) 方法对集合预报15个成员的降水预报进行了概率集成与偏差订正,采用排序概率评分 (CRPS)、平均绝对误差 (MAE) 对BMA的订正结果进行检验,并将订正后的降水预报输入VIC (Variable Infiltration Capacity) 水文模型中进行水文概率预报。结果表明:经BMA订正后的24 h, 48 h, 72 h降水预报精度较订正前有所提高;BMA模型给出的有效区间 (第25百分位数至第75百分位数) 预报将实况降水量包含在内的可能性比订正前更大;由水文概率预报检验指标分析可知,经BMA订正的降水集合预报,由VIC水文模型模拟得到的径流量变化趋势与实况较吻合。     

降水集合预报集成方法研究

基于TIGGE(the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料,对中国气象局(CMA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)和日本气象厅(JMA)的集合数值预报结果进行降水集成.采用算术平均法、TS评分集成法和BS评分集成法在我国东南地区进行降水集成,对比分析结果表明:基于TS评分的多模式降水集成无论在分区降水评分中,还是在东南地区的台风型降水和非台风型降水实例中,都有效地改进了大雨以上的降水预报效果;基于BS评分的集成方法和算数平均集成法预报效果次之.东南地区5个子区域的降水集成试验结果表明:各子区域基于TS评分集成后降水的平均绝对误差普遍小于基于BS评分后的降水平均绝对误差.广东东南和浙江北部区域基于TS集成后的降水TS评分值最优,浙闽沿海和广东西北部区域基于TS集成后的降水TS评分次之,处于中上水平.基于算术平均集成和BS集成的降水的TS评分值只有在广东东南区域表现出较好的效果.     

ECMWF集合预报系统对秦岭周边地区降水确定性预报的性能分析

尽管确定性预报不是集合预报系统(EPS)的主要目的和应用方向,但其每一个成员的预报表现决定了集合预报系统的预报性能,集合平均也是实际预报业务的一个重要参考指标。为此,利用2013~2015年5~10月的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报系统的降水预报资料,CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3×10~4余个自动气象观测站的逐小时降水量融合资料,研究ECMWF集合预报系统对秦岭周边地区逐日降水的控制预报、成员预报、集合平均的预报能力,并探索提高降水集合平均预报性能的有效方法。主要结论如下:(1)无论是集合平均还是控制预报,整体上都较好的刻画了秦岭周边地区降水的空间形态,比较而言,控制预报能够更好的表现了降水的方差变化。(2)泰勒分析表明,集合平均的降水方差随预报时效增加单调减小,控制预报的方差变化随预报时效的增长振荡较小,其相关系数略优于集合平均。(3)技巧评分表明,集合平均使小雨(降水发生频次)的预报偏差显著增加,增大了空报率;使大雨以上的降水预报偏差减小,增大了漏报率,从而使得大多数情况下,集合平均TS(Threat Score)、ETS(Equitable Threat Score)评分低于控制及扰动成员预报。分析认为这主要是由于降水这一要素的偏态分布特性引起的。(4)集合平均的显著贡献在于能够较好的指示可能发生降水的空间位置。通过阈值限定,调整预报偏差,减少(增大)其对小雨(暴雨)的预报频率,能够使集合平均的TS、ETS评分大幅度提升,预报技巧显著优于成员预报和控制预报。目前,预报偏差Bias订正方法已成功应用于陕西省精细化格点预报系统中。     

中国东南地区复杂地形下降水概率预报的订正研究

使用TIGGE (the THORPEX interactive grand global ensemble)资料集下欧洲中期天气预报中心(the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)逐日起报的预报时效为24～168 h的日降水量集合预报资料,集合预报共包括51个成员,利用左删失的非齐次Logistic回归方法(left-Censored Non-homogeneous Logistic Regression, CNLR)和标准化的模式后处理方法(Standardized Anomaly Model Output Statistics, SAMOS)对具有复杂地形的中国东南部地区降水预报进行统计后处理。结果表明：采用CNLR方法能够有效改进原始集合预报的平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)和连续分级概率评分(Continuous Ranked Probability Score, CRPS),提升了降水的定量预报和概率预报的预报技巧。而使用SAMOS方法对数据进行预处理,考虑地形...     

集合数值天气预报的研究进展

利用2013年11月-2014年11月ECMWF全球集合预报的51个成员降水预报资料和湖北省78个国家气象站逐日降水实况,对集合平均值、分位值、概率匹配平均值、众数（Mode值）等10种集合统计量在湖北省不同预报分区内的降水预报效果分别进行检验评估。在此基础上,采用在不同降水量级上选取TS评分最优的集合统计量的原则,设计出适用湖北降水预报的最佳集合统计量集成方案,并检验了该方法在2015年和2016年6-8月湖北降水预报的应用效果。结果表明：将集合统计量集成法应用于湖北降水预报时,集合统计量集成方案应随着预报分区的改变而改变;改进后的ECMWF集合统计量集成方案对湖北72 h内大雨及以上降水预报的TS评分均有不同程度的提高,且空报率和漏报率总体上有所降低;与ECMWF确定性预报相比,ECMWF集合统计量集成预报产品对湖北24 h内各降水量级的预报均优于ECMWF确定性预报,且对湖北72 h内的暴雨预报准确率均高于ECMWF确定性预报。

     

降水邻域集合概率方法尺度敏感性试验

降水邻域集合概率法是处理高分辨率降水集合预报不确定性的一种新方法。利用2017年5~7月GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)区域集合预报系统24 h降水预报资料,进行GRAPES降水邻域集合概率方法试验,并针对邻域概率法的等权重和邻域尺度问题,设计了邻域格点权重修正邻域方案以及二分类权重修正邻域方案,进行降水的集合概率法、等权重邻域集合概率方法、权重修正邻域集合概率方法和二分类权重修正邻域集合概率方法等四种方法的格点相关及敏感性试验,并利用多种概率预报检验评分评估上述四种方法的预报效果。试验结果表明:(1)尽管采用邻域计算方案的三种邻域集合概率方法的降水概率预报评分各有优劣,如等权重邻域集合概率法的相对作用特征曲线面积评分略优,而权重修正邻域集合概率法和二分类权重修正邻域集合概率法的降水概率预报可靠性更高,但采用了邻域计算方案的降水概率预报评分均优于传统的集合概率方法;(2)降水邻域集合概率方法的预报技巧对邻域尺度很敏感,统计评分最优的邻域半径为5~8倍模式水平格距;(3)引入了权重修正的两个邻域集合概率预报方法在24 h降水量超过10 mm时改进较明显,能够提供更加客观的概率预报结果。总体上看,降水邻域集合概率方法具有较好的应用前景,恰当的邻域概率方法及邻域半径可以获得更合理的降水概率预报结果。     

基于LMS的自适应数字波束形成的FPGA实现

介绍了一种针对DBF(自适应数字波束形成)的最小均方(LMS)自适应处理方法,并在工程上用 FPGA(现场可编程门阵列)实现算法的验证和调试.该算法比较简单,易于在工程上用硬件来实现.     

基于偏好融合的群组推荐研究

传统的推荐系统主要针对单个用户,但随着社会和电子商务的快速发展,人们越来越多地以多个用户的形式一起参与活动,而群组推荐旨在为多个用户组成的群组提供服务,已成为当前研究的热点之一.针对目前群组推荐准确率低,群组成员之间偏好冲突难以融合的问题,本文提出了一种新的共识模型策略,融合了群组领袖影响因子和项目热度影响因子,基于K近邻为目标群组寻找邻居群组,借鉴邻居群组的偏好,设计了基于偏好融合的群组推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果表明,本文所提的融合策略较传统的偏好融合策略有着更优越的表现,推荐准确率（nDCG）的总体平均性能约提高13%,推荐列表多样性指标的总体平均性能约提高10%.     

话说“风云”

在种类繁多的人造卫星中 ,有一种专门用于在外层空间监测地球风云变幻的卫星 ,那就是气象卫星。气象卫星可以在太空拍摄地表的地貌、云图、水汽等照片 ,经处理后发送到地面。气象部门根据卫星云图和其它气象信息资料进行综合分析 ,便可对未来天气的变化作出预测。196 0年美国发射了世界上第一颗试验气象卫星“泰罗斯号” ,至今 ,已有美国、前苏联、日本、欧洲空间局和印度、中国等几个国家 ,先后发射了“泰罗斯”、“流星”、“艾萨”、“诺阿”、“葛兹”、“葵花”、“梅地欧尔”、“风云”等 10多个系列的数十颗不同型号和用途的气象卫星…     

移动端气象类直播初探

气象节目而言,不论是日常播出的天气预报,还是在突发事件发生时的气象专栏节目,对于公众的生产生活和生命财产安全来说都扮演着十分重要的角色.随着新媒体、融媒体、全媒体时代的不断更迭发展,气象节目也不再拘泥于传统媒体和传统形式,利用更加便捷的应用程序和平台来传播气象信息例如微信、微博等,大大提高了气象信息的传播速度和效率.     

基于集对分析的洪水分类研究

为避免常规分类方法复杂的数学理论和繁琐的计算,提出了基于集对原理的洪水分类新方法——集对分析法（SPAM）。系统地给出了集对分析法的基本思路和计算步骤。建议方法概念清晰,结构简单,计算简洁,易操作,是一种有效的分类途径。以实测洪水过程为例,应用研究表明集对分析法的分类结果是可行的。     

基于OpenStack Swift的雷达产品存储研究

简要介绍分布式对象存储系统OpenStack Swift,包括安装部署及其在雷达产品存储方面的应用,研究证明,OpenStack Swift能较好的支持雷达产品存储,也适用于其它气象资料存储管理。     

北京市气温对电力负荷影响的计量经济分析

以温度派生变量度日指数为解释变量构建了气温与电力负荷的计量经济模型。模型证明了天气对电力负荷的季节性影响, 且影响显著。通过引入序列相关AR结构和解释变量的动态结构, 模型得到逐步优化, 调整的拟合优度达95%。为了检验模型的预测能力, 利用历史数据对其进行了评估, 评估结果表明模型有较好的中期电力负荷预测能力。该模型对电力企业电力调度、电力建设有较大的参考价值。     

基于LAPS资料的一次冰雹过程数值催化模拟研究

基于3维冰雹云模式,采用局地分析预报系统高时空分辨率分析场作为初始场,对鄂西北地区2009年4月15日发生的一次降雹天气过程进行数值模拟,分析了强对流发展过程的流场、雷达回波、水成物粒子演变特征以及催化机制。研究表明:基于高时空分辨率资料的3维冰雹云模式,能够较好地模拟冰雹云的形成发展演变及人工催化后微物理过程响应。模式输出的雷达回波强度及回波顶高与雷达实测资料相近,最大反射率因子分别为70 dBz、65 dBz,强回波中心基本上位于6~7 km处。冰雹云发展过程中呈现典型的低层辐合、高层辐散特征,消亡过程流场相反;冰雹胚胎形成主要源于冻滴自动转化,碰并云水和雨水促进冰雹增长;不同时间、不同剂量的催化对于防雹效果差异显著,催化时间越早,催化剂量越大,效果越好。     

基于RBF神经网络的人脸识别研究

针对人脸识别技术中存在的高维问题、小样本问题和非线性问题展开研究.围绕人脸特征提取,采用基于主成分分析和Fisher线性鉴别来克服在人脸识别中的小样本问题,同时将人脸图像从高维空间映射到低维空间从而解决了高维问题;在分类识别方面,采用具有很强的非线性映射功能的RBF神经网络进行模式分类,能够解决人脸识别中的非线性问题.在ORL人脸数据库上进行的仿真实验表明,该方法进行人脸识别具有较高的识别率.     

人工影响天气关键技术与装备研发

"空中水资源监测技术研究"课题完成了前期调研,制定详细研究计划,任务分解,组织队伍;组成外场技术组,实地勘测和选点;完成了地面观测人员的技术培训;利用参加单位增雨催化飞机进行试验性观测;利用耦合了中国气象科学研究院复杂云物理方案的GRAPES和MM5中尺度数值模式,结合奥运保障服务,将课题研究成果臆用于业务产品的开发中,取得了较好的效果.