北京奥运演练精细化预报方法及其检验评估

2007年北京奥运演练期间精细化场馆客观预报方法,即支持向量机方法(SVM)和半周期函数拟合(HPFF)预报方法,为场馆精细化预报产品的制作提供了有力的技术支撑.利用2007年8月1-26日国家体育场、顺义水上中心等5个奥运场馆的5种地面气象要素(气温、相对湿度、风向、风速、和3小时累积降水量)观测资料,对SVM和HPFF客观预报方法以及预报员在客观方法基础上制作的3天逐3小时预报进行了检验评估.结果表明:(1)两种客观方法相比较,HPFF方法对于预报连续变化的气象要素(如气温、相对湿度和风速)的精细预报比SVM方法预报技巧高;而对不连续变化的变量(如:风向)的预报技巧低于SVM方法.(2)预报员制作精细要素预报在很大程度上依靠客观方法.预报员对于气温、相对湿度和风速的预报技巧略高于客观方法,对于降水和风向的预报技巧与客观方法相当.尽管预报员对客观方法的修正能力比较有限,但具有对两种客观方法结果做出择优选择的综合判别能力;(3)预报员0～63小时气温预报平均绝对误差约为1.8℃,气温预报误差≤1℃的准确率在43%左右,预报误差随预报时效变化不大;0～24小时相对湿度预报平均绝对误差约为10%,相对湿度预报误差≤10%的准确率是60%,误差随预报时效而有所增大;0～63小时风向预报准确率约20%,预报准确率随预报时效变化不大;0～63小时风速预报平均绝对误差在0.8～1.4m·s-1之间.     

北京奥运期间场馆精细预报应用及分析

基于2008年8月1—24日国家体育场、顺义水上中心等5个奥运场馆自动站的5种地面气象要素(气温、相对湿度、风向、风速、和3小时累积降水量)的观测资料,对SVM和HPFF客观预报方法以及预报员在客观方法基础上制作的3天逐3小时预报产品进行检验评估。结果表明:(1)两种客观方法相比较,HPFF方法对于预报连续变化的气象要素(如气温、相对湿度)的精细预报比SVM方法更有优势,预报技巧要高;而对不连续变化的变量(如:风向)的预报技巧低于SVM方法。总体说来,HPFF方法比SVM方法的精细要素预报技巧高一些。(2)预报员对于5种气象要素的预报技巧略高于客观方法。体现了预报员对客观方法的修正能力。(3)0～12小时预报时效内,预报员气温预报平均绝对误差约为1.2℃,气温|F-O|≤1℃的预报准确率在57%上下;相对湿度预报平均绝对误差约为7%,相对湿度|F-O|≤10%的预报准确率约为74%;风向预报准确率约为30%;风速预报平均绝对误差为1m.s-1左右,预报准确率在92%左右。(4)12～63小时预报时效内,预报员气温预报平均绝对误差约为1.7℃,气温|F-O|≤1℃的预报准确率在36%上下;相对湿度预报平均绝对误...     

2007年6月7日大暴雨定量降水精细化临近预报初步探讨

通过利用多普勒雷达资料、运用交叉相关法计算大面积稳定降水回波的移速,用外推法尝试做未来1-2小时定量降水的精细化预报,经检验,1h定量降水预报效果较好,2h定量降水预报在降水回波较稳定时,仍有一定的效果。     

2007年6月7日大暴雨定量降水精细化临近预报初步探讨

通过利用多普勒雷达资料、运用交叉相关法计算大面积稳定降水回波的移速,用外推法尝试做未来1~2小时定量降水的精细化预报,经检验,1h定量降水预报效果较好,2h定量降水预报在降水回波较稳定时,仍有一定的效果。     

数据挖掘技术在精细化温度预报中的应用

简要介绍了精细化天气预报和气象数据挖掘应用的现状,在对BP神经网络预测方法详细分析的基础上,研究了基于时间序列数据挖掘实现精细化温度预报的方法。该方法基于时序分析技术,建立起适合于BP神经网络的输入样本模型,通过反复学习从温度时序中建立预测模型,将其用于未来24 h的精细化温度预报。同时,对BP神经网络算法和步骤做了简...     

北京2008年8月10日暴雨天气过程短时临近预报思路

2008年8月10日为北京奥运会比赛的第二天。这天北京绝大部分地区出现暴雨,局部为大暴雨,10日下午一些室外赛事受到短时强对流天气的影响,中断比赛或取消比赛。在这天的气象保障工作中,短时临近预报发挥了很大的作用,预报服务准确及时,取得良好的效果。通过这次短时临近预报工作思路的总结,希望对今后的工作有一些借鉴作用。     

精细化预报产品智能解读算法初探

在日常气象服务的基础上,探索面向冷空气、台风、降雨、高温等天气过程,基于精细化预报产品的智能解读算法,使用的精细化预报产品包括气温、降水量、湿度、风速等要素预报,通过Java程序自动计算,最终在广东天气微信公众号中实践应用,给用户提供简短的天气提醒文字服务产品.     

精细化气象预报产品在奥帆赛中的应用

开展精细化天气预报服务是社会经济发展的需要,也是气象预报发展的必然趋势。为满足对中小尺度天气短时预报定时、定点、定量的要求,精细化气象预报产品必须具有快捷性服务、预报要素更有针对性、预报结果的空间分辨率更高的特点。从奥帆赛气象服务保障工作入手,通过分析奥帆赛气象服务的具体事例,浅述精细化产品在气象服务中的实际应用情况和发挥的重要作用。     

陕西省精细化预报评分系统

2003年,陕西省率先开展了精细化预报,为了及时评定各台精细化预报成绩,2005年省气象局立项开发了精细化预报评分系统。该系统开发采用CS结构和网络编成技术,实现了客观化、自动化、网络化运行。经过2006年试用,操作方便,结果可信,适合地市气象台和业务管理人员使用。     

读取中央气象台城市精细化预报程序设计

1引言 为满足社会公众对气象服务日益增长的需求,中国气象局提出了改进公众气象服务方式、丰富天气预报服务内涵、扩大服务覆盖面、提高精细化服务水平等相关要求。为了解决读取中央气象中心下发的城市精细化指导预报产品费时费力、不便记忆等问题,设计了读取中央气象中心下发的城市精细化指导预报产品程序。     

河南省精细化预报评分系统

根据中国气象局预测减灾司的相关文件,河南省气象台自主开发了一套针对精细化预报产品的评分系统.目前,该系统已投入了业务运行,并被纳入河南省短期天气预报业务平台.运行结果表明,该系统运行稳定,使用方便,已经成为河南省气象台日常业务工作中的重要评分工具.     

精细化预报订正平台设计

在精细化预报订正平台特点及需求分析的基础上,阐述了精细化预报订正平台的设计思路、流程结构和主要功能.该平台在合理划分预报制作相似区的基础上,以预报制作相似区内订正点与关联点之间各预报要素关联关系为依据,以精细化气象要素客观预报产品或上级指导预报产品为预报蓝本,通过文本、图形两种修改方式,完成对高时空密度、多预报要素值的修改订正.为开展精细化预报业务,实现国家、省、地(市)三级预报部门逐级指导、属地订正业务流程提供了技术支撑.     

三维插值方法在湖南省气温精细化预报中的应用与检验

利用三维插值方法对ECMWF、Japan及T639三种数值模式细网格气温预报产品进行客观订正,并检验评估三维插值方法对湖南省不同海拔高度和不同地理位置上2 159个气象站点的气温预报订正能力。个例结果显示,三维插值方法具有明显的订正效果,不同程度地缩小了二维平面插值预报的偏差,能较客观地反映复杂地形区域要素的实际情况;三维插值方法较二维插值对ECMWF、Japan、T639三种模式气温预报的订正能力均有不同程度的提高,改进后的ECMWF模式气温预报准确率达94%;对于海拔较高的站点,三维插值方法相对于二维插值订正的幅度更大,对模式预报有向气温降低的趋势调整,对于海拔较低的站点,对模式预报有向气温升高的趋势调整。     

T639数值预报产品在2008年汛期暴雨预报中的应用

为了解T639数值预报产品在暴雨预报中的作用,总结了其模式的高空、地面形势预报产品和降水预报产品在延边州2008年汛期两次暴雨预报中的应用情况。结果表明：T639数值预报产品在延边州短期暴雨预报中发挥了重要作用。     

北京奥运交通路段精细预报

利用2007年6月1日-9月30日北京奥运交通路段27个自动气象站（含9个路面自动气象站）的监测资料,对各自动气象站的气象要素与北京市观象台同期气象要素进行统计相关分析,得出97个一元线性关系式,其各气象要素的相关系数（最高气温为0.9103~0.9884,最低气温为0.8777~0.9883,相对湿度为0.7499~0.9682,路面环境最高气温与路面最高温度为0.8502~0.9288,路面环境最低气温与路面最低温度为0.9171~0.9851）均通过F_α=0.01的检验。2008年8月北京奥运会期间,在北京市气象台短期预报产品的基础上,根据线性回归关系式,生成交通路段客观预报产品,并应用于服务。     

利用MM5开展精细化预报业务

介绍了怀化市气象台利用中尺度数值预报模式系统(MM5)开展精细化预报制作的情况.提出随着地市气象卫星综合应用业务系统(9210工程)和计算机网络的全面建成,特别是微机版本的中尺度数值预报模式(MM5)在地市级气象台站应用,使得地市级气象台开展精细化预报业务服务成为可能.并简单地介绍了精细化预报的制作方法、预报产品种类、精细化预报产品对外发布的方式以及预报效果.     

SCMOC温度精细化指导预报在陕西区域的质量检验

利用2012年陕西区域99站共366天北京时间08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报与实况资料的比较,检验分析了定时温度、日最高气温和日最低气温的预报质量。结果表明:陕西区域SCMOC温度精细化指导预报08:00起报的准确率高于20:00起报的,且预报准确率有明显的季节变化,夏、秋季节较高,冬、春季节较低,日最高(低)气温的预报准确率与预报时效成反比。地形高度影响温度预报准确率,二者之间的相关系数通过了显著性检验。08:00起报的48h内逐3h气温多出现负误差,20:00起报的多出现正误差。08:00起报的日最高气温和20:00起报的日最高(低)气温多出现负误差,08:00起报的日最低气温多出现正误差。从对典型天气过程的温度预报质量检验来看,强冷空气影响下的降温天气过程的温度预报难度较大,预报准确率较其他天气类型偏低一些。     

动态时变参数方法在云量精细化预报中的应用研究

利用2008年1月—2013年12月以及2017年1—11月全球天气预报系统(GFS)预报场资料,采用自适应线性最小二乘回归(LS)和自适应递推卡尔曼(Kalman)滤波两种动态时变参数方法,建立了河套周边地区0～168 h预报时效的总云量精细化预报,并与GFS模式直接输出的总云量、线性预报模型逐步回归预报方法得到的总云量以及非线性预报模型BP神经网络和最小二乘支持向量机回归方法(LSSVM)得到的总云量进行了对比,结果如下:(1)相比GFS模式直接输出的总云量,LS、BP神经网络、LSSVM得到的总云量与实况值的平均绝对误差均明显减小。LS方法误差最小,LS方法的年MAE均在20%～25%,且随着预报时效的延长,改进效果越大。LS方法、多元逐步回归方法、BP神经网络、LSSVM四种方法在6—8月的改进效果最大。(2)LS方法预报的总云量与实况云量的相关性最好,即使168 h预报时效的相关系数依然在0.64以上,远高于其他几种模型的预报结果。(3)LS方法能够明显地提高少云和多云天空状况下预报的击中率,且最优(少云击中率平均提高24%,多云击中率平均提高34%)。(4)自适应递推Kal...     

宁夏区域精细化温度预报业务平台

介绍以宁夏中尺度数值模式温度预报为基础,以宁夏精细化预报系统温度预报产品为核心,结合自动气象站等多种资料,以图形方式显示、修改和制作宁夏各站逐时温度预报业务平台。该平台以宁夏各地区代表站与该地区其它站之间的回归方程的计算量为依据,在温度预报物理过程不变的情况下,通过修改曲线的方式,完成对大数据量温度预报值的订正。该平台的建成,为制作高时间密度的预报提供了技术支撑。