SVM方法在热带气旋降水预报中的应用

应用国家气象中心下发的热带气旋报文资料（中心经纬度、中心气压、近中心最大风力）,设计了诸如热带气旋中心与嘉兴市的最近距离等因子,并任选3个因子组成三维坐标（x,y,z）,计算嘉兴市热带气旋降水的概率分布函数。利用SVM回归方法对选中的概率分布函数进行训练,建立嘉兴市热带气旋降水预报方法,并应用于业务试报。同时和多元回归方法进行历史回报和业务试验比较。结果表明,概率分布函数与热带气旋降水具有较好的相关性,SVM回归方法在嘉兴市热带气旋降水预报中的回归预报模型和业务化效果明显优于多元回归。     

用支持向量机方法做登陆热带气旋站点大风预报

将支持向量机（SVM）回归方法应用于在登陆热带气旋影响下,每天00、06、12、18 UTC 4时次2分钟平均的站点风速预报。从2002-2007年热带气旋本身强度、站点地形情况和站点附近高低空环境场要素,设计相关因子,建立了4种预报模式,其中模式4的风速拟合误差的标准差为1.591 m·s~（-1）。用2008年8个登录热带气旋做独立样本检验,预报风速与实际风速的平均绝对值误差为1.750 m·s~（-1）,标准差为2.367 m·s~（-1）。结果表明,在适当的样本截取和预报因子选取后,SVM方法建模的风速预报48小时内效果较好。     

热带气旋预报的人工神经网络方法

根据１９４９－１９８８年登陆珠江口的热带气旋资料，运用了人工神经网络的一个典型模型－“反向传播”模型，建立了该地区３５－４９小时热带气旋登陆地点的预报模型，并应用于热带气旋登陆地点的预报，即珠江口的热带气旋登陆地点预报，其拟合最大相对误差不超过０．７％。结果表明，神经网络预报模型具有容错能力强、预报速度快的特点，可望成为望带气旋预报的有效辅助手段。     

应用相似预报方法预报热带气旋降雨量

1引言香港天文台过去一直利用气候方法作为参考，去预报热带气旋降雨量。这个方法是通过定出热带气旋当时及未来24小时的位置，然后计算出热带气旋在每一网格停留的时间，利用加权平均便可得出未来24小时的降雨量预测。现在，天文台已利用这个方法用电脑进行自动预报。这个业务预报方法，在预报热带气旋所带来的大雨时表现尚算理想。然而，它却经常低估热带气旋所带来的大暴雨。在过去，相似预报方法主要应用在预报热带气旋路径方面。若应用在降雨量预辑上，却受制于预报路径的准确度和热带气旋历史资料的多寡。随着科技的进步，近年天文台…     

k-nn方法在热带气旋路径预报中的应用

引入k-nn方法，结合经过预报实践检验、应用证明效果较好的预报因子，制作热带气旋路径预报系统，运行效果良好，可以应用到日常预报业务中。     

热带气旋路径西行北翘预报方法的研究

热带气旋偏西行突然北翘登陆华南的预报难度大，准确预报出登陆地段的时效短，往往来不及作好御防而造成较大的损失。为提高预报技术水平，广州区域气象中心组织了此协作课题。实践与统计表明：目前国内外多数客观预报方法对正常路径的预报较好，对异常路径却缺乏预报能力；一些预报方法需用实时后6／J‘时的中心位置，每次的预报位置又不断变动，满足不了预报服务实时性与稳定性的要求。本文引用气候持续概念，对热带气旋（中心附近最大风力＞8级，以下同）持续偏西行与偏西转偏北行两类路径的个例进行对比分析，在求出不同情况下的系列订…     

热带气旋大风圈的预报

导出了热带气旋范围内中心气压与风场，环境气压扬之间的关系式，该关系式与热带气旋中心强度预报方法结合，用数值解的方法可以预报热带气旋中各级风圈半径。也可以结合热带气旋中心的路径预报，作沿海局地各时次的风力预报，业务试用表明，本方法具有较好的使用价值。     

Ensemble Forecasting of Tropical Cyclone Motion Using a Baroclinic Model

The purpose of this study is to investigate the effectiveness of two different ensemble forecasting (EF) techniques–the lagged-averaged forecast (LAF) and the breeding of growing modes (BGM). In the BGM experiments, the vortex and the environment are perturbed separately (named BGMV and BGME). Tropical cyclone (TC) motions in two difficult situations are studied: a large vortex interacting with its environment, and an apparent binary interaction. The former is Typhoon Yancy and the latter involves Typhoon Ed and super Typhoon Flo, all occurring during the Tropical Cyclone Motion Experiment TCM- 90. The model used is the baroclinic model of the University of New South Wales. The lateral boundary tendencies are computed from atmospheric analysis data. Only the relative skill of the ensemble forecast mean over the control run is used to evaluate the effectiveness of the EF methods, although the EF technique is also used to quantify forecast uncertainty in some studies. In the case of Yancy, the ensemble mean forecasts of each of the three methodologies are better than that of the control, with LAF being the best. The mean track of the LAF is close to the best track, and it predicts landfall over Taiwan. The improvements in LAF and the full BGM where both the environment and vortex are perturbed suggest the importance of combining the perturbation of the vortex and environment when the interaction between the two is appreciable. In the binary interaction case of Ed and Flo, the forecasts of Ed appear to be insensitive to perturbations of the environment and/or the vortex, which apparently results from erroneous forecasts by the model of the interaction between the subtropical ridge and Ed, as well as from the interaction between the two typhoons, thus reducing the effectiveness of the EF technique. This conclusion is reached through sensitivity experiments on the domain of the model and by adding or eliminating certain features in the model atmosphere. Nevertheless, the forecast tracks in some of the cases are improved over that of the control. On the other hand, the EF technique has little impact on the forecasts of Flo because the control forecast is already very close to the best track. The study provides a basis for the future development of the EF technique. The limitations of this study are also addressed. For example, the above results are based on a small sample, and the study is actually a simulation, which is different than operational forecasting. Further tests of these EF techniques are proposed.     

支持向量机在雷雨天气预报中的应用

支持向量机(SVM)是一种新型的机器学习方法。利用1999-2003年7月清远站每天08:00的探空资料,建立广州白云机场24 h内有无雷雨的SVM分类模型,进行相应的预报实验,实验结果显示对应的SVM分类模型效率高、准确率高,且泛化能力强,预报Ts评分非常理想,都达到80%以上;结果准确率并不会因为训练样本数目的减少而大幅度降低,具有良好的预报能力。对于某个特定的核函数,可通过调整误差惩罚参数C来得到性能最优的SVM。     

Wilcoxon秩和检验在热带气旋强度预报方法评定中的应用

介绍了一种非参数检验—Wilcoxon秩和检验,并将其应用于热带气旋(tropical cyclone,TC)强度预报方法评定。由于在TC强度预报评定中,预报误差的分布是非正态分布,因此无法使用常用的参数检验,必须用非参数检验。结果表明,将Wilcoxon秩和检验应用于TC强度预报方法的评定,有利于更加深入理解TC强度预报方法,提高预报准确性。     

影响我国北方的台风相似预报系统

普查建国以来影响我国北方的所有台风个例 ,建立了影响我国北方的台风详细历史资料库 ,对台风位置、形成季节、移向、天气形势等进行相似分析 ,并在MICAPS平台上 ,建立了短期和中期台风相似预报系统。     

支持向量机分类方法在天空云量预报中的应用

以2001年5月1日至2004年12月31日逐日武汉市地面、高空观测资料及欧洲中心24小时预报场等资料为基础,构建了不同的训练样本集,基于支持向量机方法进行了大量多因子的随机交叉验证,从而筛选出了包含最佳预报因子的训练样本集和相应的核参数g,建立了武汉市天空云量的预报模型。交叉验证结果表明预报模型是稳定性的、且具有较好的预报能力和推广应用能力。预报试验和实时预报的结果都显示出SVM方法对天空云量有一定的预报能力。     

热带气旋路径预报“真实”误差分析

目前,热带气旋预报性能的检验和分析多采用各中心每年台汛后整编的最佳路径数据集(即"年鉴")资料作为真值。然而,由于年鉴资料通常在次年才能发布,所以在业务上,常以实时定位、定强资料作为"真值"进行预报性能的检验,因而不同机构(口径)给出的预报性能往往不尽相同,造成了混乱。此外,实际业务预报中,因没有实时的年鉴资料,各预报方法的起报位置只能采用实时业务定位,显然不可避免地导致了误差。为分析使用实时定位和年鉴作为"真值"进行预报性能检验的差异、评估定位误差对预报性能造成的可能影响,本文首先考察最佳路径和实时/初始定位之间的差异(即定位误差)及其分布特征,然后分析采用实时/初始定位和最佳路径作为"真值"计算预报误差时的差异,最后基于最基础的气候可持续性(Climatology and Persistence,CLIPER)预报方法初步评估了预报性能对定位误差的敏感性。结果表明:以中国气象局整编的年鉴(CMA-STI的最佳路径数据集)资料为"真值",2013—2019年间国内外各主要预报机构及全球模式的定位误差平均为24.3 km;若以东京台风中心(RSMC-Tokyo)的年鉴资料为"真值",则定位误差平均为26.2 km。分析发现,定位误差与强度密切相关,热带风暴阶段的定位误差高达35.7~41.1 km,而超强台风阶段的定位误差仅为7.5~8.3 km;在96 h预报时效内,以最佳路径为"真值"计算得到的平均预报误差均略小于以实时/初始定位为"真值"的误差,但强度越强差异越小;定位误差对短时效内的预报性能有较显著的影响。     

基于集合Kalman滤波数据同化与偏差修正的热带气旋强度集合预报研究

采用基于集合Kalman滤波数据同化和偏差修正方法的集合预报技术来研究热带气旋的强度预报问题.集合预报系统考虑初值误差和模式误差,利用MM5中尺度模式,采用Anthes-kuo、Grell和Betts-Miller等积云参数化方案和High-res-olution Blaekadar、Burlk-Thompson、MRF等边界层过程的9组不同的组合,分别进行45、60和75 min的短时预报.对9个预报结果采用"镜像法",得到18个集合成员.将蓝金涡旋作为同化的观测场,18个集合成员作为集合Kalman滤波的初始背景集合,采用ENSRF算法和逐点局地分析算法进行同化.同化后的结果作为集合预报的初值,预报过程对模式参数采用前述9种组合,进行72小时预报.通过求取偏差系数对预报结果进行修正,减小模式系统误差.选2003-2004年16个台风过程作为预报个例,讨论偏差修正前后对预报结果的影响.实验结果表明,基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋集合预报相对于非同化的集合预报对路径预报的改进效果优于强度预报.平均而言通过偏差修正,强度集合预报的潜力得到挖掘,绝对误差明显减小,通过偏差修正减小了强度集合预报均值的误差,进而使得预报概率密度函数均值向理论值靠近,从而提高了概率预报的精度和合理性,因此基于集合预报的偏差修正分析方法,是改善热带气旋强度预报水平的有效途径.     

北上热带气旋气候特征分析

北上热带气旋是影响我国华北和东北地区的重要天气系统,其带来的大风和暴雨,常常造成我国北方地区的风灾和水灾。利用建国以来56 a的气象资料,对影响我国的北上热带气旋进行气候分析。结果表明:从时间上看,平均每年约有3个北上热带气旋,最早出现在5月下旬,最晚出现在11月中旬,其中以7月和8月为最多;每年6—9月为北上热带气旋登陆季节,7月和8月登陆的热带气旋占85%。从强度上看,能够到达北方的热带气旋一般都是较强的热带气旋,在进入北上热带气旋定义区后,总体强度明显减弱,但在进入黄渤海时仍能够达到台风的强度;与北上热带气旋相比,北上登陆热带气旋的强度更大。统计分析发现,在辽宁和华北登陆的热带气旋,其强度大于在山东半岛登陆的热带气旋。北上登陆热带气旋和北转向、中转向的热带气旋一般均能产生暴雨和大风。