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利用1995-1997年T106输出产品,以相同的数学回归模型对各种不同的因子处理方法生成的预报因子做广西89站的降水预报准确率对比试验,结果表明预报因子的选取与准确率关系极大。这也说明了选取合理的、有物理意义的因子是建立MOS降水预报方程成功与否的关键。 相似文献
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本文分析了长春市逐日火灾等级与日本数值预报产品中的部分气象要素的关系,采用统计预报方法,建立了各季火险等级的MOS预报方程。经回代检验及试报应用,其预报结果稳定可靠,能为长春市各级消防部门合理安排消防指挥工作提供科学依据。 相似文献
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利用1995—1997年T106输出产品,以相同的数学回归模型对各种不同的因子处理方法生成的预报因子做广西89站的降水预报准确率对比试验,结果表明预报因子的选取与准确率关系极大。这也说明了选取合理的、有物理意义的因子是建立MOS降水预报方程成功与否的关键。 相似文献
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介绍了基于MM5模式的预报气象要素的一种MOS方法 ,并对预报效果做了初步检验。MOS方法直接利用MM5模式的预报产品 ,采用多点滑动平均普查因子方法和多元线性 (非线性 )逐步回归方法 ,可以同时预报多地点、多时次、多个气象要素。其中采用的多点滑动平均普查因子方法 ,减弱甚至消除了由于随机原因造成其中单点相关因子的不稳定性 相似文献
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基于MOS方法的风向预测方案对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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以欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 模式细网格地面气温为预报因子,设计多种训练期方案进行2014—2015年福建省气象站每日两次1~7 d的日最高气温和日最低气温MOS (model output statistics) 预报,并进行检验和改进。准对称混合滑动训练期方法为取预报日之前和前1年预报日之后相同日数的样本混合而成,分1年期或多年期。结果表明:准对称混合滑动训练期方案优于滑动训练期方案和传统季节固定期分类方案,且2年期优于1年期。以不同周期确定最佳训练期日数的方案应用对比显示,以年为评估周期优于以月为评估周期以及更短时间周期。在2015年日最高气温和日最低气温MOS预报中,基于上年度评估所得最佳训练期日数,2年期准对称混合滑动训练期方案较ECMWF模式细网格产品质量有较大提高,优于预报员预报,有较好的应用参考价值。 相似文献
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开展了夏半年72 h内逐3 h降水预报试验,针对ECMWF模式预报、基于ECMWF的模式输出统计(MOS)预报、纳入超前空间实况信息的OMOS预报,以及三种预报的最优TS评分订正(OTS)预报,对比分析预报效果,探讨一种多方法结合能够提供良好预报性能的3 h定量降水预报技术方案。结果表明:在短期预报中,MOS预报与OTS订正相结合的MOSOTS综合预报方法的预报性能最好,而且MOS-OTS方法的3 h强降水预报与业务运行的城镇指导预报中融合主客观预报的降水预报相比,也具有一定优势;而在临近3 h预报中,则OMOS预报与OTS订正相结合的OMOS-OTS综合预报方法最优,3 h内0.1、3和10 mm以上降水的TS评分最高,比原始模式预报分别提高73%、198%和483%,Bias评分接近于1,在夏半年的逐日晴雨预报中,OMOS-OTS方法在大部分日期都稳定优于MOS-OTS预报和城镇指导预报。 相似文献
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基于MM5模式的精细化MOS温度预报 总被引:5,自引:0,他引:5
利用2002年9月到2003年8月MM5模式每隔1 h的站点基本要素预报场和物理量诊断场资料,以及相应时段内宁夏25个测站的温度自记观测资料,同时采用多元线性和逐步回归2种MOS统计方法,预报宁夏25个测站48 h逐时温度。通过对2004年6月至2005年5月的预报效果检验,结果表明:MOS方法对宁夏48 h逐时温度有较强的预报能力,当天气形势变化较平稳时,MOS预报结果稳定,平均绝对误差控制在2℃之内;当有明显的冷空气活动时,误差变率起伏波动较大,预报结果不稳定,但与原MM5模式直接输出结果相比,MOS预报水平有明显提高,24 h极端温度TS评分个别月接近甚至超过预报员。 相似文献
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基于重庆市气象局业务运行的风暴尺度快速同化和预报系统(Storm-Scale Rapid Assimilation and Forecast System, SSRAFS)、气象信息综合分析处理系统(Meteorological Information Comprehensive Analysis And Process System, MICAPS)地面观测和高空观测资料,进行模式输出统计(Model Output Statistics, MOS)方法和纳入超前实况因子的MOS(MOS with Prior Observation Predictors, OMOS)方法对重庆地区地面气温96 h内逐小时预报试验,并以SSRAFS地面气温预报结果作为参考进行对比分析。结果表明:MOS方法在1~96 h预报时效内的预报技巧高于SSRAFS,气温预报均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)平均减小1.22℃,CC和HR2分别平均增大0.006和20.4%;在1~7 h预报时效,RMSE平均减小1.70℃,CC和HR2分别平均增大0.07和34.5%;且MOS方... 相似文献
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面向全国2000多个台站,应用数值预报产品释用MOS技术制作温度、降水、相对湿度、风、云量及能见度等要素预报,并实现了预报业务运行。通过建立MOS预报系统,表明预报因子和预报对象的处理,建方程前的参数选择以及预报因子的选取都会影响要素预报的质量,需要做大量的细致工作。预报检验结果显示,降水预报尚未达到可用程度,温度和相对湿度的短期预报在大多数情况下是可用的或是可参考的,但还有待进一步改进。降水预报尚需在预报因子和充分运用多种探测信息方面着手加以改进。 相似文献
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针对极端温度MOS (Model Output Statistics) 预报中的季节划分问题,通过聚类分析方法以华北地区为例进行试验,在此基础上提出一种新的MOS温度预报方程季节分类方式:2月11日—3月20日和11月5日—12月4日定义为早春晚秋类,5月1日—9月30日定义为夏季类,3月21日—4月30日和10月1日—11月4日定义为晚春早秋类,12月5日—2月10日定义为冬季类。由于上述季节分类与传统的季节划分在3—5月和9—11月时间段存在较大差异,因此利用2009年进行试报,就两种时间分类进行对比分析。检验结果表明:利用新分类方法制作的极端温度MOS预报的整体效果好于传统的季节划分得到MOS极端温度预报效果,说明新的分类方式更适合于极端温度MOS预报。 相似文献
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