基于SVD技术的短期气候信号提取和预测方法

在预报因子场与预报对象场物理联系的基础上,我们提出了一种基于SVD诊断分析的气象信号提取技术和预测方法.并应用于高原东侧地区降水场预测,通过前期高原地面加热场、高原上空100hPa高度场的SVD分析,成功提取了高原东侧地区降水场的前期预测信号.     

SVD方法在夏季降水预测中的应用

用奇异值分解方法（SVD）分析了夏降水异常与前期冬季大气环流异常之间的联系，得到了一些很有意义的结果，为夏季降水预测提供了参考。     

短期气候预测地气图方法的7条预报规则

根据三十多年来的短期气候预测经验，对于降水的短期气候预测，总结了7条预报规则：(1)能量频散规则；(2)相干共振规则；(3)下游阻塞规则；(4)侧向抑制规则；(5)驻波不频散规则：(6)风吹雨斜规则；(7)准半年重现规则(准半年韵律)。     

新疆短期气候预测研究的回顾

回顾了1958－1997年新疆短期气候预测研究取得的主要成果，包括：大气环流变化及其与新疆天气气候的关系；新疆冬、春季水旱以及北疆前冬冷暖长期天气过程的分析；北半球月平均加热场及其在长期天气预报中的应用；海气相互作用、地形影响、低频振荡过程以及在短期气修预测中的应用；新疆短期气候预测方法的应用研究等。     

我区近四十年短期气候预测的回顾和未来发展展望

我区近四十年短期气候预测的回顾和未来发展展望李敏志，毛江玉（内蒙古气象局）（内蒙古气象台）简单的回顾短期气候预测，通常也称做长期天气预报，是当今世界上的热门课题之一。它既有很大难度，又是服务上最迫切需要、最有社会经济效益的课题。近十几年来，无论是理论...     

我国短期气候预测业务系统

中国第一代短期气候监测、预测、评价和服务业务系统主要由6个部分组成：数据库、动力气候模式系统、气候监测诊断系统、短期气候预测系统、气候影响评价系统与气候应用服务系统。在建立短期气候业务系统过程中，主要获得了三方面的成果：第一，揭示出影响中国气候异常的最强气候信号是厄尔尼诺事件、高原积雪和季风；第二，发展并建立了复杂的全球与区域动力气候模式预测系统，该系统包括T63L16全球大气环流模式、高分辨率区域气候模式、T63L30全球海洋模式和海冰模式、太平洋和印度洋高分辨率海洋模式和厄尔尼诺预测模式；第三，在高性能计算机和网络的支持下建立了完整的业务应用系统，不仅可提供短期气候预测信息，而且可以快速、客观、准确地给出气候变化对水资源、农业、林业、交通、电力、重大工程等国民经济重要部门和关键地区的影响，及时为决策部门提供决策服务。1998年开始应用以来，国家和大区两级整体预报水平比“九五”以前20年平均提高了6％～10％。但对区域性强洪涝事件的预报能力偏低，尚需进一步提高。     

奇异值分解方法对降水的预测试验

SVD方法由于可以用来研究两个气象场的相互作用，本文将其与多元回归方法结合作短期气候预测试验，并用它对云南5月雨量与海温进行分解，客观地反映出海洋和大气的耦合关系，所选高相关区的预报因子物理意义清晰，并与多元回归模型进行了预测效果比较，从所作的6年预报试验和2年独立预报检验结果来看，效果较好，值得进一步研究应用。     

人工神经网络的短期气候定性预测方法研究

采用EOF方法将众多具有一定物理意义的环境场预报因子和序列周期因子进行降维去噪处理，并结合人工神经网络前馈网络模型，进行了影响广西热带气旋年频数和夏季(6～8月)降水量短期气候预测的定性预报建模方法研究。结果表明，该方法对于影响广西热带气旋的年频数及广西夏季降水量定性趋势具有很好的预报能力，可作为一种新的短期气候预测业务预报配套方法。     

东营市降水短期气候预测系统

详细介绍了东营市月、季、年降水短期气候预测系统的结构、特点和工作流程。该系统具有数据库管理、动态建立预测模型、客观预报、图形显示、打印预览、自动评分、帮助等多种功能 ,系统设计时将密码存放在Windows注册表内 ,数据库链接时运用了Microsoft最新的ADO技术 ,提高了系统的先进性和稳定性。     

汛期短期气候预测月降水量预报方法研究

分析5、6、7月逐日气压、气温实时观测资料的一级变量与6、7、8月降水量的相关关系,寻找出4类降水过程预报模型和12个预报指标;确定同时满足预报模型和预报指标的日期为预测未来30±2天将出现日雨量≥10mm的降水过程的起报点;由模型和指标集成结果的月合计值得出月总降水量的预报结论。在业务应用中预报效果很好。     

基于气候适宜度的玉米产量动态预报方法

夏玉米是河北省主要粮食作物之一, 其生长发育及产量形成受气象条件影响很大, 开展玉米产量动态预报对河北省农业生产和粮食安全具有重要意义。该文结合夏玉米生理特性, 建立了夏玉米气候适宜度模型, 利用此模型借助于SPSS统计软件, 计算了1972—2005年河北省8个市夏玉米生育期内逐旬气候适宜度, 以此为基础, 建立了河北省8个市夏玉米不同时段产量预报模型。结果表明:夏玉米气候适宜度与产量相关显著; 1972—2005年历史预报检验和2006—2007年预报试验平均准确率分别为88.8%和96.8%, 能够满足业务服务需要。     

风电场风电功率短期预报方法比较

通过开展湖北省九宫山风电场短期风电功率预报方法的研究,以不断提高预报准确率,为风电场提供更有价值的预报服务,该文利用MM5耦合CALMET模式模拟风电场风速资料,采用物理法和动力统计法探讨风电场各种情况下预报应用效果。结果表明:模拟风速释用订正能有效降低风速预报误差,但难以修正预报趋势;动力统计法更适用于九宫山风电场的复杂山区地形,可能由于该方法能自发适应风电场地理位置;采用实测数据建立的风电功率预报模型优于理论风电功率模型,这也与风机实际运行环境会影响风机输出功率有关。     

综合多级相似预报技术在暴雨短期预报中的检验

选取我国浙东南沿海特定预报区为研究范围, 对该地区不同型 (冷锋型、台风型、准静止锋型、气旋型、倒槽型等) 天气过程引发的暴雨进行研究, 开发出一种新的暴雨预报方法———综合多级相似技术。该技术采用减空法和极值剔除法对因子进行筛选, 采用多种气象要素和多种物理因子场综合, 进行各级相似试验和预报, 较前人普遍采用的单因子求相似离度和分级试验更进一步。提出相似判据在描述样本之间相似程度时随相似因子、相似区域的不同而有较大差异的思想, 并采取如下办法解决这个技术难题:在因子筛选过程中采用因子组合方法, 全面考虑各种优势因子及其组合, 对描述样本之间的相似程度发挥了较好的作用。此外, 通过双时次滚动预报减少漏报, 提高对灾害性天气的预警能力。每一种暴雨类型试验的CSI历史拟合值都在0.40以上, 最高值超过0.60, 试报CSI平均值为0.37, 试验结果说明该技术具有较强的平均预报能力。     

基于Xgboost算法的短时强降水预报方法

基于EC细网格模式的再分析场计算诊断参量,并结合重庆地区2011-2014年5-9月间短时强降水个例建立训练集,进而根据箱线图差异指数提出的阈值法对样本初步消空,然后通过K均值聚类和Relief算法分别重建了类别平衡的训练集,并优选了平均权重较大的参量进入模型,建立了一个以Xgboost算法为核心的重庆地区短时强降水预...     

东营市短期气候预测系统设计及应用

东营市短期气候预测系统使用逐步回归、最优子集回归、BP人工神经元网络和多因子EOF迭代4种因子预报模型,以及3个以均生函数为基函数的多步预测模型,并通过集成得出预报结论。因子普查时,采用滚动式相关分析方法,保证了入选因子的稳定性。     

短期气候预测的现状 问题与出路(一)

从方法论上分析了短期气候预测的现状、问题与出路。着重指出：基础理论研究的欠缺又不甚得法是短期气候预测准确率提高缓慢的原因；应当将数值预报的提法从初值问题改为演变问题，进一步提为反问题；统计学方法与动力学方法要相互借鉴，取长补短，融合发展。     

短期气候预测的现状 问题与出路(二)

从方法论上分析了短期气候预测的现状、问题与出路。着重指出：基础理论研究的欠缺又不甚得法是短期气候预测准确率提高缓慢的原因；应当将数值预报的提法从初值问题改为演变问题，进一步提为反问题；统计学方法与动力学方法要相互借鉴，取长补短，融合发展。     

基于SVD与机器学习的华南降水预报订正方法

降水是在多种天气系统和复杂物理过程共同影响下形成的,因此降水预报难度较大。由于数值预报模式的局限性,使得模式预报产品存在一定误差。为探讨更加有效的模式预报产品误差订正方法,基于奇异值分解（SVD）与机器学习（多元线性回归、套索回归、岭回归）构建订正模型,对2007—2019年4月1日—6月30日华南前汛期欧洲中期天气预报中心（EC）模式降水预报产品进行误差订正试验。结果表明：基于SVD与机器学习相结合的订正模型能有效降低EC模式降水预报产品在华南的预报误差,均方根误差最大优化率达4.2%,累计超过69%的站点得到不同程度的优化;SVD与机器学习相结合的订正模型能很好地处理因子间共线性问题,具有更好的鲁棒性;而对多个订正模型加权集成,均方根误差优化率达5.7%,累计超过77%的站点得到优化,显然加权集成方法订正效果不仅优于EC模式预报产品,也优于参与集成的任一订正模型。     

融安县汛期暴雨气候特征及单站短期预报方法

通过对融安县４２ａ雨量资料及近１０ａ６６ 场暴雨个例的分析,得出该县的暴雨气候特征和影响系统分型,并结合当地近年暴雨预报实践经验, 总结出适合于当地Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型暴雨短期预报方法。实践证明, 该方法切实有效, 可为县站预报专家系统的建立提供依据。