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2013年7月至2014年6月中央气象台精细化预报产品在汉中市的检验结果表明:一般性降水和晴雨预报准确率较高,有一定的参考价值,暴雨以上降水准确率较低,参考性较差;最低气温预报准确率明显高于最高气温,对本地预报有较好的指导性。气温预报存在季节性误差,最高气温误差夏季大于冬季,而最低气温误差冬季大于夏季。气温预报误差还受天气变化影响,转折性天气时最高气温预报误差较大,晴转阴或晴转小雨时为正误差,晴转明显降水时为负误差,阴转晴或雨转晴时为负误差;11、12、1月晴天时最低气温预报误差较大,基本为正误差,其余月份误差较小且无规律。 相似文献
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中央气象台台风强度综合预报误差分析 总被引:1,自引:5,他引:1
本文从总误差、逐年趋势、误差分布等方面对2001—2012年中央气象台(Central Meteorological Observatory, CMO)的台风(TC)强度综合预报水平进行分析,初步分析了强度迅速变化台风预报偏差大的原因。结果表明,强度预报水平没有明显改善,预报误差呈现逐年波动状态,强度稳定TC的预报误差最小,迅速加强TC的预报误差最大。24、96~120 h预报偏强的概率较大,而48~72 h预报偏弱的概率大。南海东北部等海域的预报误差较大,应在业务预报中特别予以关注。随着TC强度的逐渐增强,强度预报在120 h内预报偏强的可能性变大,而强度预报偏弱的可能性减小。根据误差分析结果,提出了一个强度概率预报方案,检验结果表明可在业务中参考使用。 相似文献
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1994年6—8月中央气象台暴雨预报检验林明智,毕宝贵,乔林(国家气象中心北京,100081)1前它近年来,我国气象工作者对暴雨预报方法和暴雨预报评估技术研究取得一些进展[1-3],在暴雨预报评估方面提出了划分三个评估等级(暴雨过程预报、落区预报和落... 相似文献
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随着数值预报技术和综合探测体系的不断进步和完善,近十几年来中央气象台的台风业务预报取得了较显著的进展,特别是台风路径业务预报水平进展显著,基本达到了国际先进水平,但是在台风强度和风雨影响的预报及台风风险评估方面进展相对较慢。本文从我国台风灾害影响的严重性和中央气象台台风预报的重要性、中央气象台台风预报的发展历程、中央气象台台风预报员的作用、台风业务中重大科学问题的提出和解决途径、重大台风科研项目对中央气象台台风业务的促进和指导等几方面进行了回顾和分析,并提出了未来提高台风业务预报能力的有效途径。 相似文献
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依据9月10日中国政府宣布的钓鱼岛及其附属岛屿领海基线,自9月11日起,中央气象台把钓鱼岛及周边海域的天气预报纳入到国内城市预报中,并在中央电视台新闻联播《天气预报》节目里播出。气象和海洋专家认为,这是中国宣布钓鱼岛领海基线后宣示主权的又一举动,同时也是履行职责的表现。 相似文献
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暴雨是影响我们国家最重要的灾害性天气之一,暴雨预报既是业务中的关键点也是难点。本文论述了目前中央气象台的暴雨预报业务已经由基于天气学、统计学等在天气图分析的基础上进行主观外推的传统预报向基于数值预报的现代天气预报发展,强调了暴雨预报的科学问题是从预报实践中提炼出来的,而不是从参考文献中找出来的,突出了预报员是暴雨科学问题的提出者和解决实际问题的第一参与者,阐明了预报与服务工作紧密结合是中国特色气象事业的重要组成部分,充分肯定了中央气象台和中国气象局暴雨研究所等科研单位在暴雨预报、研究和我国应对突发自然灾害中发挥的重要作用,明确了暴雨等灾害天气的预报是以服务人民、社会、经济发展和国家安全为最终目标。并从预报员科学研究与实践能力的培养和提高、多源观测资料应用、区域中尺度数值预报模式和集合预报技术的发展及订正能力的提高、人工智能技术的应用等几个方面对如何提高暴雨预报准确率提出一些思考。 相似文献
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分析了国内外概率预报评分的几种主要方法及技巧评分过程,并在预报概率与观测频率( F P O F)分布曲线的基础上提出一种适合我国降水概率预报评估业务的可信度指数方法。论文明确指出1995年北京0.1 m m 降水概率预报在12~24h 和24~36h 时段内基本可信,且有一定的预报技巧;而10.0 m m 降水可信度较低,其24~36h 的预报在北京西北部山区布莱尔技巧评分 Bs < 0。分析表明降水气候概率低的单站技巧评分会出现偏差。 相似文献
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为给智能网格强降水预报提供客观参考,提出了一种基于迁移学习和长短期记忆神经网络(LSTM)的降水预报方法。迁移学习是一种机器学习方法,可将源域学习到的知识迁移到目标域中以应用;LSTM是一种可以处理序列数据中的长期依赖关系的深度学习模型。基于2009—2022年广东省肇庆市6个国家气象观测站逐小时雨量、气温、气压、相对湿度、风向和风速的观测资料,以肇庆高要国家气象观测站作为目标域,其它5个国家气象观测站作为源域,利用迁移学习方法对目标域有缺失值的观测资料进行订正,使目标域形成完整的训练样本;然后,利用深度学习方法,对目标域分别建立单变量LSTM日雨量预报模型和多变量LSTM小时雨量预报模型;最后,对目标域2022年日雨量与小时雨量进行预报,与对应实况对比。结果表明:(1) 单变量LSTM预报方法在1—2月、6月、10—12月的24 h晴雨预报准确率在80%以上,多变量LSTM预报方法在3月、6月、8月、12月的1 h晴雨预报准确率在80%以上。(2) 单变量LSTM预报方法仅6月能预报出24 h雨量在50 mm以上的强降水,多变量LSTM预报方法在3月、5月、6—8月能预报出1 h雨量在20 mm以上的强降水,其中3月和6月的小时雨量预报TS评分高于25%。
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利用淮河地区652个站点日降水量和参加全球交互式大集合预报计划的中国T213集合预报系统24 h累积降水预报,建立了新的集合预报评分中观测资料的处理方法.该方法基于模式检验的观测资料处理中考虑不确定性的思想,构建了观测概率法和观测百分位法的观测资料处理方法.本文方法和通常数值预报检验观测资料处理方法的模式检验对比分析表明:采用了观测概率法和观测百分位法处理降水观测后,五个降水阈值预报Brier评分检验表明,新的观测资料处理方法使预报的Brier评分分值下降,即预报性能得到提高,尤其在中低降水阈值区域较为明显.Brier技巧评分可靠性和分辨性的分析表明,模式五个降水阈值预报都有预报技巧.新的观测资料处理方法普遍提高了五个降水阈值预报的分辨性,但是降低了可靠性.本研究结果对在今后集合预报评分方法中考虑观测资料不确定性的影响,尤其是对集合预报降水的评估起到非常积极的作用. 相似文献