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在日常预报业务中,常常使用MOS预报方法来作局地地面气象要素预报。但MOS方程的不稳定是人们关注的焦点问题,MOS方法的不稳定为自两方面;其一,数值模式的改变。随着数值预报的发展,一个模式一年之内将1-2次较大的修改,模式输出产品的特征有之变化,以致破坏MOS方程的稳定性;第二,随着资料的增加,MOS方程也随着变化,因此,如果能建立一个随时间变化的预报模型,不因数值模式的改变或者资料的增加而变化, 相似文献
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肖递祥 《高原山地气象研究》2006,26(4)
在引进省局推广应用的卡尔曼滤波温度预报方法的基础上,通过2004~2005年的预报试验,在对预报因子不断进行了组合和优化后预报效果稳定,客观预报结果基本接近预报员的主观预报水平. 相似文献
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卡尔曼滤波方法在温度分县预报中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在引进省局推广应用的卡尔曼滤波温度预报方法的基础上,通过2004~2005年的预报试验,在对预报因子不断进行了组合和优化后预报效果稳定,客观预报结果基本接近预报员的主观预报水平。 相似文献
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采用卡尔曼滤波方法,对北京地区的温湿度作了预报试验。结果表明,该方法不需很多样本即可得到较好的预报方程,预报误差比较稳定,对最低,最高温度,相对湿度等连续性气象要素有一定的预报能力。 相似文献
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用卡尔曼滤波方法制作1997年12月-1998年2月商丘市逐日最低气温24h预报,其预报准确率比常用的MOS方法提高3%~4%。 相似文献
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用卡尔曼滤波方法作铜川分县温度预报 总被引:2,自引:0,他引:2
利用 T1 0 6产品 1 999年 6、 7月资料 ,用多元回归法分别建立了铜川 3站 2 4、 4 8h最高、最低气温预报方程。用卡尔曼滤波方法进行迭代订正回归系数 ,建立了动态的温度预报方法。在1 999年 8月试报中平均绝对误差为 1 .3℃。 相似文献
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利用ECMWF格点资料,设计了5种不同的预报因子选择方案,运用卡尔曼滤波方法制作1999年11月-2000年2月逐日14时温度预报,通过考察准确率,均方差,平均绝对误差,确定了最优因子选择方案。 相似文献
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本文对卡尔曼滤波方法、mos与pp法的基本原理作了简要的概述。并分别在ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场上和预报场上选取因子,即pp法和mos法分别1建立预报方程,利用卡尔曼滤波方法对德阳的日平均气温、日最高气温、日最低气温进行了预报并对相关结果进行了检验,其结果表明用pp法建立预报方程,其预报结果的误差比用mos方法建立预报方程的结果相对要一些。 相似文献
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卡尔曼滤波在咸阳极端温度预报中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
根据影响温度变化的因素选取初选因子,用2002年7—8月T 213资料与咸阳各县实况气温求相关,选取相关性好的作为入选因子,建立各县24 h最高、最低温度的卡尔曼滤波模型。通过对2002年7—8月温度的回报和2002年9月温度的检验,该预报方法能较好地反映咸阳各县温度的变化趋势,预报效果较好,已投入业务运行。 相似文献
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以T42产品为因子用卡尔曼滤波方法作温度预报 总被引:3,自引:4,他引:3
本文以T42数据预报产品为因子,用卡尔曼滤波方法建立可更新系数的预报方程作南京和芜湖的温度预报。从1994年1月至4月共84次试报中,用完全相同的因子卡尔曼滤波方法比回归分析方法预报结果精度提高0.5度。 相似文献
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本文用卡尔曼滤波方法释用ECMWF输出产品于四川盆地的面雨量预报。研究结果表明:不对面雨量做任何形式的变换做为预报对象用0小时的ECMWF输出资料进行面雨量的模拟结果最好。用订正后的24-144小时ECMWF输出资料于面雨量的预报结果表明,卡尔曼滤波方法对面雨量从无到有的转折性降雨预报具有参考价值。 相似文献
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以T63数值预报产品为因子,用卡尔曼滤波方法建立可更新因子系数的预报方程,做48h的温度预报。 相似文献
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本文对卡尔曼滤波方法、mos与pp法的基本原理作了简要的概述.并分别在ECMWF北半球的500 hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场上和预报场上选取因子,即pp法和mos法分别1建立预报方程,利用卡尔曼滤波方法对德阳的日平均气温、日最高气温、日最低气温进行了预报并对相关结果进行了检验,其结果表明用pp法建立预报方程,其预报结果的误差比用mos方法建立预报方程的结果相对要一些. 相似文献
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应用卡尔曼滤波方法,结合T63L16数值预报产品,制作了东营市风的短期预报递推系统。经试用预报精度高于同期电视天气预报,结果令人满意。该方法制作简便,对季节变换和数值模式的变更适应性强,优于传统的统计方法,开拓了卡尔曼滤波方法及数值预报产品释用的前景。 相似文献
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利用国家气象中心的T63数值预报产品,采用卡尔曼滤波方法,建立了内蒙古地区(35个站)的逐日极端(日最低、日最高)气温24小时预报方程。于1996年3~11月进行业务试运行,预报结果令人满意,表明该方法有一定的参考和实用价值。 相似文献
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利用类卡尔曼滤波的自适应业务订正方法,对2010—2016年欧洲中心数值模式集合预报产品在海南东北部地区的温度预报进行订正分析,结果表明:1)数值模式集合预报较控制模式和业务模式在最高、最低温度预报上有准确率更高和时效更长的优势;2)对类卡尔曼滤波自适应订正方法中权重系数的选取进行了试验,从而通过在不同时效选择最优的权重系数对该方法进行本地化改进;3)对优化后的订正方法进行检验,结果显示有效地提高最高、最低温度预报准确率,各时效温度平均绝对误差有效下降0.5℃,接近甚至超过主观预报水平;同时可以改善模式对高温事件的预报性能,提高高温事件概率预报的Brier评分和技巧评分。 相似文献