数值预报产品在北海市11～12月份降水预报中的释用

统计历史资料表明： 北海市１１～１２ 月份降水的多少与本预报区的Ｋ指数、８５０ｈＰａ 比湿、涡度关系密切。用Ｔ１０６数值预报产品进行释用, 建立北海市１１～１２ 月降水定量预报方程, 效果较好。     

利用卡尔曼滤波方法释用数值预报产品

本文对卡尔曼滤波方法的基本原理作了简要的概述.并在ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场上选取因子,利用卡尔曼滤波方法对温度和降水进行了预报及对相关结果进行了检验,结果表明利用卡尔曼滤波方法释用数值预报产品对于德阳各站的温度预报具有良好的预报能力.     

数值预报产品在暴雨预报中的释用分析

本文在Micaps系统的基础上,利用数值预报产品资料,从影响系统、能量和水汽条件等几方面对"8.09"暴雨过程进行了分析.结果表明,欧洲数值预报产品对转折过程的预报具有明显的指示意义,T213和Hlafs对暴雨形成的动力条件、能量变化、水汽输送以及过程降水量均有较好的预报能力.     

数值预报产品在夏季持续高温预报中的释用

利用 1999～ 2 0 0 2年 6～ 8月 96～ 192h日本数值预报产品 85 0hPa气温与吉林省的日平均气温、阶段性高温及极端最高气温 (长春市 )资料 ,通过线性分析 ,找出了日本数值预报产品的 85 0hPa气温与吉林省地面日平均气温、阶段性高温及极端最高气温的对应关系 :吉林省 6～ 8月日平均气温在 96～ 192h的 85 0hPa日本数值预报长春站日平均值上加 6 6～ 4 1℃ ,6～ 8月的极端最高气温在相应的日本数值预报产品上加 9 3～ 13 0℃。     

数值预报产品动力释用省级降水预报系统

数值预报产品动力释用省级降水预报系统采用ＭＭ４数值预报模式,对Ｔ１０６数值预报产品进行动力释用,形成省级降水预报系统,该系统可以预报出我省１０８个站的不同时期的降水量,预报结果分别以表格和图形两种方式显示。系统模块采用下拉式菜单,界面美观,操作简便,它不仅是业务预报系统的一个组成部分,而且也为预报员提供了客观定量的预报产品,对于提高天气预报准确率有得要意义。     

中尺度数值预报产品在人工增雨作业中的释用

利用中尺度数值模式MM5的预报产品进行释用,得到不同预报时段多个适合于人工增雨作业方案制定的特殊产品:不同等温层的高度场、流场、水汽场,云顶、云底高度场,云中含水量等,并建立了服务于人工增雨作业的中尺度数值预报业务系统,可为人工增雨作业提供指导。     

人工神经网络方法在鹤壁汛期降水预报中的应用

在用经验统计方法和降水判别函数进行24h和12h晴雨预报的基础上，再用BP人工神经网络建立降水量级预报模型。经2003年汛期试用，预报准确率高于上级指导预报准确率，12h预报准确率高于24h预报准确率。     

数值预报产品在一次强降水过程中的释用

2010年6月8-9日江门地区出现强降水天气过程,中北部出现大雨,西南部出现暴雨局部大暴雨。通过分析不同的数值预报产品,进行订正预报,结果发现,欧洲数值预报对西风槽及高空槽的进退有较强的预报能力;日本数值预报对降水落区有一定的指示作用,量级往往偏小。物理量诊断有一定的误差,但仍有一定的指示意义。     

风预报的数值产品释用研究

根据地转风和偏差风原理，建立了风预报的数值产品释用方案。通过一年试验预报和３年业务预报检验，证明此方案是一个有效的实用的方案。     

数值预报产品省级降水预报B—P神经元网络释用系统

引言一切科学都是向客观定量的方向发展,气象科学也不例外。近几年,利用数值预报产品作为解决天气预报客观化、定量化的途径之一,已引起人们的重视。以往的实践也证明,数值产品对于常规的各种天气要素的预报具有一定的参考意义和使用价值。鉴于以上原因,利用数值产品...     

神经网络方法在广西日降水预报中的应用

以广西前汛期5、6月区域平均日降水量作为预报对象，采用人工神经网络方法进行新的数值预报产品释用预报研究。对T213预报因子进行自然正交分解，有效浓缩数值预报产品因子的预报信息，并结合日本降水预报模式因子建立广西3个不同区域的逐日降水神经网络释用预报模型。运用与实际业务预报相同的方法对2004年5、6月进行逐日的实际预报试验，并与T213的降水预报进行对比分析。结果表明，本文建立的3个区域日平均降水量神经网络预报模型，在预报性能上明显优于同期的T213降水预报。     

基于人工神经网络的洪涝预报方法研究

针对西江流域的洪涝灾害，利用流域的水文参量和气象参量作为自变量，探索基于人工神经网络的洪涝预报方法。以西江流域梧州市1971～2003年超过警戒水位（17．0m）共125次作为研究对象，选取流域的水文参量和气象参量作为预报因子，对数量众多预报因子采用自然正交分解（EOF）方法，浓缩大量因子的有效信息，建立了西江流域梧州洪涝的人工神经网络预报模型。结果表明：所建立的预报模型历史拟合平均绝对百分比误差为2．21％，平均绝对误差为0．43m，预报结果平均绝对百分比误差为2．34％，平均绝对误差为0．45m，预报效果较好，可应用于实际的洪涝预报中。     

基于人工神经网络的洪涝预报方法研究

针对西江流域的洪涝灾害,利用流域的水文参量和气象参量作为自变量,探索基于人工神经网络的洪涝预报方法。以西江流域梧州市1971~2003年超过警戒水位(17.0m)共125次作为研究对象,选取流域的水文参量和气象参量作为预报因子,对数量众多预报因子采用自然正交分解(EOF)方法,浓缩大量因子的有效信息,建立了西江流域梧州洪涝的人工神经网络预报模型。结果表明:所建立的预报模型历史拟合平均绝对百分比误差为2.21%,平均绝对误差为0.43m,预报结果平均绝对百分比误差为2.34%,平均绝对误差为0.45m,预报效果较好,可应用于实际的洪涝预报中。     

Application of Artificial Neural Networks to Rainfall Forecasting in Queensland, Australia

In this study,the application of artificial intelligence to monthly and seasonal rainfall forecasting in Queensland,Australia,was assessed by inputting recognized climate indices,monthly historical rainfall data,and atmospheric temperatures into a prototype stand-alone,dynamic,recurrent,time-delay,artificial neural network.Outputs,as monthly rainfall forecasts 3 months in advance for the period 1993 to 2009,were compared with observed rainfall data using time-series plots,root mean squared error(RMSE),and Pearson correlation coefficients.A comparison of RMSE values with forecasts generated by the Australian Bureau of Meteorology’s Predictive Ocean Atmosphere Model for Australia(POAMA)-1.5 general circulation model(GCM) indicated that the prototype achieved a lower RMSE for 16 of the 17 sites compared.The application of artificial neural networks to rainfall forecasting was reviewed.The prototype design is considered preliminary,with potential for significant improvement such as inclusion of output from GCMs and experimentation with other input attributes.     

数值预报产品在桂林暴雨预报中的应用研究

利用1998～2002年4～7月间欧洲、日本,2002年5～7月我国数值预报产品进行统计分析,总结出以数值预报产品为主的暴雨预报模式指标。这一模式指标,为日常预报工作中以天气学预报为主转向以数值预报为主奠定良好基础,也为预报员提供客观简捷的预报方法。通过一年的试报探索和一年的实际业务应用,其预报准确率较为理想。     

用日本数值预报产品预报桂林市强降水的检验

用日本数值预报产品 JFU FE5 0 2、JFU FE5 0 3,对桂林市大雨以上强降水过程进行分析检验 ,结果表明有较好的预报能力 ,只是预报值偏小 ;在不同天气系统影响下 ,其预报性能也有所不同。实际运用时 ,结合天气形势、实际预报经验和其它预报方法进行有效订正 ,能提高强降水预报准确率     

利用数值预报产品制作夏季降水分县分级预报试验

将国家气象中心Ｔ６３和ＨＬＡＦＳ，武汉区域中心ＭＡＰＳ数值预报模式的短期降水预报分别以所属７个测站上，以此作为预报因子，运用灰色预测ＧＭ（Ｏ，ｈ）模型制作 孝感市夏季短期２４小时降水分县分级预报。经１９９６年夏季业务应用，其一般性降水（小雨、中雨、大雨）分县预报质量较高、暴雨落区落占预报能力较中，取得了良好的预报效果。     

日本气象厅(JMA)数值预报产品在气象业务中的应用

介绍了日本气象厅(JMA)数值预报产品资料，对路径及文件命名规则进行了详细的描述，并介绍了如何将这些资料在气象业务中应用。     

人工神经网络方法在降水量级中期预报中的应用

将人工神经网络方法与统计方法相结合，采用分步预报的方法，首先用经验统计方法进行晴雨预测，再用BP人工经网络建立降水量级预报模型，探讨神经网络方法在中期降水预报的应用，试验表明，神经网络方法能提高中到大雨降水量级的中期预报能力，但对暴雨的预报不理想。