随机森林方法在机场温度预测中的应用

利用2015—2017年欧洲中心细网格数值预报产品,使用随机森林方法,结合不同数量的决策树进行模型训练,研究建立基于随机森林方法的乌鲁木齐机场逐时温度回归预报模型.通过对模型预测结果的检验可以看到,模型预测乌鲁木齐机场温度平均绝对误差≤2℃的占样本总数的94％,机场温度?10～30℃,平均绝对误差为1.2℃,该方法预测...     

最优子集回归在青藏高原冬季降水、气温预报中的应用及改进

最优子集回归预测方法在天气预报等领域得到了越来越广泛的应用，方法本身没有涉及到图形处理。我们对方法、原理及过程进行深入细致的研究后，重新编写了程序的头部、中部、尾部语句及子过程调用函数，经多次调试试验，实现了入口资料调用灵活、多变、计算模拟结果屏幕绘图显示等，提高了预测方法的整体实用性和预测信息的可视化程度。检验得知：该方法对青藏高原冬季降水、气温的定性、定量预报均具有较高的预报精度。     

高速公路路面温度极值预报模型研究

应用地表热量平衡方程,在太阳短波辐射、大气和地面长波辐射、感热和潜热等参数化方案的基础上,提出一种用于预报高速公路路面温度极值的数值模型.并利用沪宁高速公路梅村站和仙人山站2006年7月8日-12月31日的逐分钟的各要素实测数据对模型的有效性进行验证,结果表明:模型的平均绝对误差为1.32 ℃,预报误差在±3 ℃以内的频率高达85.23%,且对冬季路面温度低于0 ℃时的预报误差基本在-1～0 ℃,可以运用于冬季高速公路路面溜滑的实际预报中.     

陕西省高速公路路面温度特征及预报模型

利用2013年8月至2017年12月陕西高速公路交通气象站的路面温度、气温、相对湿度、风速等资料和全球大气再分析资料云量数据,分析四季不同天空状况下路面温度的分布特征,研究路面温度与气象因子的关系,建立多元回归方程。结果表明:四季路面温度有明显的日变化规律,雪后,00:00—08:00为路面结冰较易发生时段;气温是影响路面温度变化的最重要因子之一;对比路面温度实测值与预报值,回归模型对冬季路面最低温度的拟合效果较优,相关系数在0.94以上,标准差小于1,误差在±2℃的频率为98%。此外,模型对路面0℃低温预报水平较高。     

银川市路面温度预报与爆胎指数预报方法研究

利用7月份银川市沥青、水泥2种路面温度实测资料,研究了银川市水泥、沥青城市道路路面温度特征及其与气温、相对湿度、风等气象要素的关系,采用统计回归方法,建立了路面温度统计预报模型。在此模型基础上,分析了气温、车速和路面温度之间的关系,继而建立了爆胎指数分级预报方法和标准。结果表明：导致汽车爆胎的因素有很多,但当气温低于25℃时,即使是高速行驶的汽车,也不易因路面温度导致爆胎;而当气温高于35℃时,路面温度可高达70℃以上,此时车速在66km／h以上就有可能爆胎,车速超过82km／h时,爆胎的可能性非常大。通过对路面温度预报模型的检验表明,尽管建立的模型比较简单,也不能完全反应气象要素和路面温度之间更深层的关系,但是该模型的求解过程简单易懂,输人参数少且易于获得,可操作性强,预测精准度已满足业务需要,值得在业务中使用,在以后的业务中,通过不断的改进和完善,预报效果将得到进一步提升。     

浙江省高速公路路面温度预报模型性能检验及应用

基于地表能量守恒方程和陆面模式土壤温度计算模块,建立高速公路路面温度预报物理模型。利用2014年6月1日至2015年5月31日8个常规气象观测站和6个交通自动气象监测站逐小时观测资料对模型预报产品进行评估检验,结果表明:预报效果随提前量的减小而提高,常规站(交通站)提前1h和6h预报的平均绝对误差分别为1.64℃(1.82℃)和3.27℃和(3.69℃)。由模型对输入气象要素的敏感性分析得出:模型对2m气温最敏感,其次是相对湿度、总云量,且敏感性随着预报提前量的增加而增强。结合浙江省快速更新同化系统数值预报产品,建立浙江省高速公路路面温度预报系统,为全省提供逐12h更新、12h预报时效的逐小时高速公路路面温度精细化预报,系统提前1h和11h预报常规站(交通站)的平均绝对误差分别为2.81℃(3.23℃)和2.50℃和(2.93℃),系统对极端高(低)温预报具有较高的预报技巧。     

京石高速路面温度特征及预报模型

选取京石高速公路沿线保定、望都和正定3套自动气象站2007年12月至2009年11月的逐分钟路面温度监测资料,分析京石高速路面温度特征。发现路面温度与气温的日变化规律很相近,日出后1.5h左右达到最低值,午后达到最高值。路面温度与气温的最低值在出现时间和数值上差异不大,但最高值的出现时间前者比后者早1～2h,并且数值明显比后者高。分析多种气象因子与路面温度的相关关系,结果表明,气温与路面温度始终呈正相关,并且在各项因子中最显著。而总云量、低云量、露点温度、能见度和相对湿度,它们与路面最高温度和路面最低温度的相关性是相反的,且均是与其中一个相关显著而与另一个不太显著。利用多元回归方法建立了冬夏季路面最高温度和路面最低温度的预报模型,各模型均通过显著性检验。模型对夏季40～60℃的路面温度预报较准确;对冬季-5℃以下的路面低温预报虽然略偏高,但是预报误差在2℃以内的占80%。     

应用回归统计方法制作城镇气温预报

从城镇天气预报工作实际出发,采用插值方法将欧洲中心850hPa高空温度预报结果内插到城镇预报站点。运用线性回归方程建立站点气温预报模式,并对不同的历史时间段样本计算结果进行检验,根据结果来选择最佳的样本参数。     

支持向量机回归方法在实时业务预报中的应用

简要介绍了支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)回归方法的基本原理,并介绍了基于SVM回归方法,利用1990～2000年1～12月ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场资料构造预报因子,建立德阳市5个代表站的日平均气温、日最高气温、日最低气温的SVM回归预报模型及其在业务化运用中的效果。     

卡尔曼滤波方法在温度预报中的应用

应用卡尔曼滤波方法,结合欧洲中期数值天气预报中心的数值预报产品,尝试建立西安２４ｈ最高／最低气温预报方法,取得了比较满意的效果。表明卡尔曼滤波方法具有建模简单方便等特点,同时卡尔曼滤波方法对温度和季节变化和数值预报模式的变化都具有很强的适应能力,与动力统计方法（ＭＯＳ、ＰＰ等）相比较具有较大的优势。在数值预报产品的解释应用中有广阔的前景。     

沪宁高速公路路面温度变化特征及统计模型

使用2006年7月-2007年6月沪宁高速公路沿线梅村和仙人山站附近的逐分钟路面温度、气温、湿度、风向、风速、降水气象资料, 分析了梅村和仙人山不同季节和不同天气状况下路面温度的日变化特征。结果表明:不同季节路面温度和气温具有明显的日变化;日出至日落时段,路面温度与气温有较大差异。在此基础上,应用逐步回归方法建立了梅村和仙人山最高和最低路面温度统计模型, 得出最低路面温度模型模拟结果与实况的变化趋势接近,误差绝对值不超过2℃, 具有很好的实际应用价值; 而最高路面温度模型在一定程度上模拟结果偏差较大,实际应用中需进行适当修订。     

基于BJ-RUC模式预报产品的北京冬半年道面温度预报模型

选用2012年11月1日至2013年3月30日3 km分辨率BJ-RUC模式输出的气象要素与5个道面站数据(A1027,A1325,A1412,A1414,A1512)温度进行统计分析,按不同起报时次(08、14和05时)分别建立三类逐步回归统计模型预报未来24 h逐时道面温度,选出最优模型预报2013年11月至2014年3月道面温度。结果表明:道面温度与RUC输出的2 m温度、短波辐射显著相关,与长波辐射、湿度次相关;有显著气象因子参与的回归模型预报的道面温度好于仅加入前一天对应时刻道面温度的回归模型,预报准确度可提高25%以上,误差减少1℃以上;滚动筛选不同起报时次预报时段可将模型预报误差控制在±3℃以内,且预报早高峰温度好于晚高峰,白天好于夜间,晴天好于其他天气类型。     

银川城市道路路面温度变化特征及统计模型

采用人工定点观测路面温度资料,分析了不同天空状况和不同材质道路的路面温度日变化特征。结果表明：路面温度具有明显的日变化特征,晴空或少云时,日出和日落时段路面温度略高于气温,中午前后路面温度变幅最大,且明显高于气温;阴雨天时,路面温度略高于气温,变化相对平缓且与气温保持较好的相关性。由于水泥和沥青不同的物理特征,沥青路面对气温的反应灵敏,水泥路面反应平缓,即水泥路面最高温度多低于沥青路面,最低温度多高于沥青路面。在此基础上应用逐步回归方法建立逐时路面温度预报模型和最高道面温度预报模型,并应用模型模拟的结果与实测路面温度作对比分析,结果表明逐时道面温度预报模型的模拟效果较好,最高道面温度预报模型误差较大,需要进一步修正和改进。     

河北省高速公路路面温度变化特征及预报模型

利用2010年1月至2011年12月邯长、京秦高速公路涉县、玉田南北2监测站和所在气象站观测资料,统计分析南北2站路面温度与气温的日变化特征及路面最高温度与气象因子的关系,基于多元回归分析方法建立逐月路面温度预报方程,并进行精度检验。结果表明,路面温度的日变化不但与季节、天空状况有关,还与地理位置密切相关。路面最高温度受多种气象因子的影响,与前一日路面最高温度、最高气温、能见度呈显著正相关,与总云量、低云量、相对湿度呈显著负相关,其中与最高气温的相关性最显著;路面最低温度与最低气温呈显著线性相关。基于路面最高温度预报方程的检验精度,玉田站年平均为77.5%,涉县为79.2%,可为今后路面最高温度预报提供参考。     

基于支持向量机(SVM)方法的冬季温度预测

选取河南省5个代表站,分别代表河南省5个片,将气候预测中常用的74项环流特征量资料进行归一化处理,分别将其与5个代表站的冬季温度进行相关普查,在筛选预测因子的基础上,利用SVM两类分类和回归方法,建立河南各代表站冬季温度预测推理模型,用2000/2001~2004/2005年4年进行试报,结果显示SVM方法是处理非线性分类和回归等问题的有效方法,做分类和回归预测时,各代表站对应的SVM推理模型均具有良好的预报能力,且对温度预测SVM回归优于SVM分类。     

我国冬季气温的年际变化及其与大气环流和海温异常的关系

利用我国160个台站49个冬季（1951/1952～1999/2000年）的气温资料和NCEP/NCAR再分析资料,通过波谱分析的方法提取变量的年际变化分量（周期小于8年部分）进行分析,结果发现：在年际变化的时间尺度上,我国冬季气温表现为全国一致变化型（EOF1）和南北反相变化型（EOF2）两个主要模态,并可以解释总方差60％以上的变化。进一步分析表明,在年际变化尺度上,与气温全国一致变化型相联系的大气环流表现出海陆气压差的改变以及与此相关的东亚大槽强度的变化和东亚高空急流位置的南北移动;赤道中东太平洋的异常海温对这一模态的出现有一定的预示意义,而中国近海的海温则更多的是被动地随气温改变。与南北反相变化型相联系的大气环流表现出显著的北极涛动特征,这一模态的出现会使得次年春季的西北太平洋海温呈现以30°N为界南北反相变化的形态;而北太平洋的海温异常可能对这一模态的形成有一定的作用。这两个模态的空间分布虽然与年代际尺度上的分布非常相似,但它们的相对强弱和对应的环流却有很大的差异。分析显示,全国一致变化型可能更多地表现出年代际变化的特征,而南北反相变化型更多地表现出年际变化的特征;结果还表明,我国冬季气温的变化在不同的时间尺度上是受不同因子影响的。因此,在研究我国冬季气温变化时,将不同的时间尺度分开考虑是十分必要的。     

湖北省高速公路道路结冰预警模型

利用2013年以来建立的湖北省高速公路沿线的87个交通气象观测站每10分钟一次的气温及路面温度等实况资料,对各个高速路段的路面结冰频率随气温的变化规律进行了分析,发现均满足Logistic回归模型,但不同高速路段结冰对应的环境气温有差异。通过研究各个高速路段道路结冰的气温条件概率,计算得到湖北高速各个路段拐点气温,再结合路段降水情况,可以对湖北省高速公路结冰进行预警,从而为高速公路是否开展消冰措施、何时开展消冰措施提供建议。     

南岭山地高速公路路面温度变化特征分析

使用2003年3月至2005年8月南岭山地京珠高速公路粤境北段云岩路段3套自动气象站的逐分钟路面温度、地温、气温、湿度、风向、风速等气象资料,分析研究了南岭山地高速公路的路面温度特征及其与天气状况、气温、风速等气象条件的关系,并讨论了地形对南岭山地高速公路路面温度的影响。研究结果表明,南岭山地高速公路晴天和多云时的路面温度日变化明显,与辐射过程密切相关。路温与气温、地温的差异在晴天午后最为明显。晴天时路温、地温、气温的年变化趋势比较一致,路温与地温之间保持着明显的温差;多云天气时路温与地温的差值明显缩小,阴天时路温与地温的差值非常小。地形对路面温度有明显影响,高海拔地区路面温度相对较低,南岭北坡路面温度明显高于南坡,与局地小地形有关。高温过程时路面温度最高接近60℃,地温也超过50℃,持续高温对行车安全、路面和路基结构均有很大威胁。     

小麦发育期对冬季积温变化的响应分析

利用沁阳站1980-2007年冬季积温和小麦发育期资料,分析了冬季积温和小麦发育期的变化规律,用相关分析和典型年份对比方法探讨了冬季积温对小麦发育期的影响.结果表明:1980-2007年冬季积温增加率为6.8(℃·d)/a,1995年以后小麦发育期基本持续提前;冬季积温与冬小麦各发育期呈负相关,最显著的是起身期,其次是抽穗、开花、返青期;冬季积温典型偏高年份作物平均发育期比典型偏低年份的早,最明显的是起身期,提前了26 d,其次是返青期为21 d,再次是全生育期为16 d.