卡尔曼滤波方法在风的短期预报中应用

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。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。     

卡尔曼滤波方法在风的短期预报中的应用

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。     

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.     

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。     

利用卡尔曼滤波方法制作防城港市气温的定量预报

利用卡尔曼滤波方法对Ｔ６３数值预报产品进行统计释用，制作１９９６上１月逐日３６－１３２小时日平均、日最低气温预报，对预报效果作初步的分析研究，结果表明：卡尔曼滤波的预报精度达到较镐水平，它的应用，将大大提高冬半年冷空气、低温冷害、秋季寒露风天气、春播期低温阴雨过程的中短期预报服务水平。     

用卡尔曼滤波方法作温度预报

针对以往温度定性预报的不足，应用欧洲数值预报产品资料，用卡尔曼滤波的方法对齐市的温度作出了逐日定量预报。预报结果接近主观预报结果，有实际的应用价值。     

大连分县逐日滚动温度预报业务系统

应用T106数值预报产品的格点报资料,利用卡尔曼滤波方法的数值解释应用技术,研制出集资料采集、数据处理、方法计算、结果输出于一体的最高最低气温5d滚动分县预报自动化业务系统,并建立在MICAPS工作平台上,成为新的预报业务流程的一部分。     

防城港市冬半年沿海风力的卡尔曼滤波预报方法

应用卡尔曼滤波方法，对T63数值预报产品进行解释，制作防城港市各半年36～132小时日平均、日最大风力的定量预报。1995年11月和1996年1月的试报结果表明，卡尔曼滤波的预报精度达到了较高水平，对冬半年沿海偏北强风天气过程有较好的预报效果。     

支持向量机与卡尔曼滤波集合的西太平洋副热带高压数值预报误差修正

基于T106数值预报产品资料,提出了支持向量机和卡尔曼滤波相结合的方法来进行夏季西太平洋副热带高压数值预报的误差修正与预报优化。首先采用支持向量机方法建立了西太平洋副热带高压面积指数的误差修正模型。基于支持向量机预报优化模型尽管有比较好的拟合精度和预报效果,但与实际副热带高压指数尚有一定的差异。究其原因,除预报对象(副热带高压)本身比较复杂、模型优化因子不够充分以及数值预报误差自身的随机性以外,优化模型的输入、输出基本上是一个静态映射结构,因此前一时刻的预测误差难以得到有效的反馈、调整和修正。为考虑前一时刻预报误差的反馈信息,动态跟踪副高的变化趋势,随后引入卡尔曼滤波方法建立支持向量机-卡尔曼滤波模型,对支持向量机模型的输出结果作进一步的调整和优化。试验结果表明,该方法模型的预报优化效果优于T106数值预报产品以及单纯的神经网络修正模型和卡尔曼滤波修正模型的优化效果,能够较为客观、有效地修正西太平洋副热带高压指数的数值预报误差,改进和优化西太平洋副热带高压的数值预报效果。该方法为副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路,表现出较好的应用前景。     

利用卡尔曼滤波方法制作防城港市气温的定量预报

利用卡尔曼滤波方法对Ｔ６３数值预报产品进行统计释用，制作１９９６年１月逐日３６～１３２小时日平均、日最低气温预报，对预报效果作初步的分析研究。结果表明：卡尔曼滤波的预报精度达到较高水平，它的应用，将大大提高冬半年冷空气、低温冷害、秋季寒露风天气、春播期低温阴雨过程的中短期预报服务水平。     

基于数值预报及上级指导产品的本地气温MOS预报方法

利用恩施基准站2008—2011年地面实测资料、数值预报产品、上级台站指导产品,采用M(数值模式预报)、E(天气学经验)、D(诊断分析)相结合的方法(简称MED),从气温变化的影响因素如大气稳定度、温度平流、水汽条件等设计具有物理意义的预报因子。或根据需要进行因子的组合叠加利用,并将指导产品直接作为预报因子。利用常规统计预报方法(逐步回归),将高、低温实况作为预报对象来建立地方气温预报模式。结果表明:将天空状况进行分型后建立地方气温MOS预报模型,并对应高低温一般出现时间段来选取数值预报产品因子进行预报,对本地气温预报质量的提高有积极的意义;模型建立过程中,综合采用了MED相结合的方法,并应用了数值预报再加工因子,考虑了天气系统变化对气温的影响,增强了数值预报的解释应用能力;参考客观数值模式产品、上级业务部门指导产品相结合的综合MOS预报方法,建立地方气温MOS预报是提高本地天气预报准确率的有效尝试。检验结果也表明,本地气温MOS预报效果较好,明显高于指导预报,已较好应用于实际业务中。     

大连分县逐日滚动温度预报业务系统

应用T106数值预报产品的格点报资料 ,利用卡尔曼滤波方法的数值解释应用技术 ,研制出集资料采集、数据处理、方法计算、结果输出于一体的最高最低气温 5d滚动分县预报自动化业务系统 ,并建立在MICAPS工作平台上 ,成为新的预报业务流程的一部分。     

以T63产品为因子用卡尔曼滤波方法作温度预报

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。     

广西分县逐日滚动温度预报业务系统研究

利用T106数值预报产品及实时温度，建立用卡尔曼滤波方法制作全区89站24-72小时最高、最低温度预报业务系统，对使用结果进行分析并探讨成败的原因。     

面向预报员的精细化数值预报产品应用培训需求研究

伴随高分辨率数值预报、集合预报和人工智能等关键技术的发展,现代气象预报业务已进入精细化、无缝隙、数字化的智能网格预报时代。为提升广大预报员对数值预报的应用水平,提高预报服务综合效果,从精细化网格预报业务发展对预报员能力素养的新要求和预报员能力现状两方面开展数值预报应用的培训需求研究。结果显示,预报员在综合运用多源资料提升精细化数值预报应用水平方面具有迫切培训需求,在培训数值预报技术进展、产品特点、应用方法的基础上,培训需求呈现出向研究型业务和针对性服务发展的趋势。从数值预报应用培训的内容来看,最大培训需求集中在数值预报新技术原理、产品精细化评估和订正、多源资料综合应用策略三个方面。对预报员分层次进行分析,显示新预报员需求较广泛,相对侧重数值预报基础应用,骨干预报员侧重预报产品评估和订正方法等实用技术,首席预报员相对侧重研究性。最后对开发面向预报员的分层分类数值预报应用培训课程提出了建议,为教学策划和课程设计提供参考。     

卡尔曼滤波方法在逐日极端气温预报中的应用分析

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。     

卡尔漫滤波方法在四川盆地面雨量预报中的应用

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为0小时的ECMWF输出量资料进行面量的模拟结果最好。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。     

温度集合预报的类卡尔曼滤波自适应订正方法在海南省东北部的应用

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。     

温度客观预报自动化业务系统

介绍了一以Ｔ６３数值预报产品为因子，用卡尔曼滤波方法作４８小时最高，最低温度客观预报方法及其自动化业务系统，能补充目前地市台温度预报主要依靠主观预报的不足，对温度有一定的预报能力。     

“98,6”广西致洪暴雨的中期预报：欧洲中心数值预报产品应用的一些经验体会

应用欧洲中心数值预产品,分析了６月下降雨量与前期及同期５００ｈＰａ环流形势相关,找出相关区,再应用数值预报产品９６及１２０ｈ资料,分析相关区内的高度变化及各项指标变化,准确作出６月下旬降雨量趋势预报及暴雨开始,结束日期的中期预报。