青岛市大气污染时间序列分析预报方法研究

根据青岛市大气污染监测资料 ,采用时间序列分析方法 ,建立多种预报模型 ,有原序列周期外延法、均生函数周期外延法、均生函数逐步回归法以及自回归预报法等 ,最后提出一种综合预报模型。连续预报试验表明 ,综合预报模型优于任何个别预报模型 ,有较好的预报能力。利用马尔可夫概型对污染状态 (轻、中、重 )进行了分级预报试验 ,也获得良好的效果。     

北部湾海面冬春季偏北强风客观预报方法研究

建立冬春季北部湾海面最大、极大风力定量预报方程,应用此方程回报历史样本,统计归纳出冬春季北部湾海面强风过程的预报指标,并建立自动化、客观化的预报业务系统。     

基于机器学习的青岛市区近岸海雾集成预报方法

利用2014-2017年青岛小麦岛海洋站观测资料,采用机器学习方法建立了青岛市区近岸海雾集成预报模型,通过主成分分析方法对预报因子进行了优选.结果表明:采用能见度、风向、风速、气压、露点、气温、海温、气温露点差、气海温差、相对湿度、云量、气温24h变温12个预报因子建立的海雾集成预报模型,对2018年海雾预报的TS评分...     

精细化要素客观预报中的站点差异性研究

以山东省乡镇级精细化要素预报为例,预报站点由县级123个增至1 561个。在精细化要素客观预报方法开发中,如何处理多量预报站(格)点问题?利用山东省稠密的区域自动站观测资料,通过分析不同站点空间分辨和地形属性的观测要素的统计学差异,研究各种气象要素的站点差异性。结果表明:温度、降水等要素具有明显的局地小气候特征,需要更高空间分辨率的预报站点来捕捉;市区、郊区以及不同高度山区等站点间最低气温各分位数统计值差异均较大,但相关系数较高,且频率分布形态相似;风对地形更敏感,不同测站间相关系数较低,分位数统计值和频率分布形态差异均较大。上述结果可为精细化要素客观预报业务中的站(格)点处理提供理论和技术支撑。     

用“MOS”方法作青岛市10mm 以上降水预报

前言近年来国内外的预报实践证明:模式输出统计预报方法是制作降水客观预报的一种有效方法.根据资料统计可以看出:青岛地区雨季大部分开始于6月下旬,所以本材料利用1982-1983年6月15日至8月31日的日本传真图数值预报资料来建立"0"、"1"权重回归晴雨"MOS"预报方程,然后根据该方程的预报因子为基础,作青岛市区10mm以上的降水预报.     

基于气象因子的沾化冬枣物候期预报方法研究

采用山东沾化1999—2011年的气象资料和冬枣物候期资料,通过分析冬枣萌芽期、展叶期、开花期、生长期、成熟期、落叶期等物候期与气象条件的相关关系,确定各物候期影响因子,建立各物候期预报方程。结果表明:在萌芽期及展叶期,冬枣物候期天数与地温有着紧密联系,尤其是10cm,15cm,20cm地温;花期、成长期、成熟期与叶变色期,气温对物候的影响起到主导作用;而落叶期则主要受日照时数的影响。2010—2011年试报效果良好,落叶期、硬核期、展叶盛期、开花期、芽膨大期预测偏差百分比不超过10%,落叶期预测效果最好,2010年、2011年偏差百分比分别仅为1.23%,1.09%。     

风暴潮最高水位预报的许可误差的商榷

风暴潮最高水位预报的许可误差的商榷周黔生（浙江省水文总站，杭州）目前海洋和水利部门均开展风暴潮最高水位预报，但对于风暴潮水位预报的许可误差，尚未作出统一规定。原水电部标准ＳＤ１３８——８５”水文情报预报规范”有如下规定：风暴潮最高水位预报的许可误差，...     

全国风暴潮数值研究及预报学术交流会在青岛市举行

中国风暴潮研究会主持的全国风暴潮数值研究及预报学术交流会,于1983年11月23日至26日,在青岛市举行。 来自全国海洋、水利、气象、交通、能源、科学院、高等院校、海军、科协等系统以及出版部门共49个单位70多名代表,欢聚一堂,交流各自的研究成果。 会议交流的报告材料计36篇。数量最多的是数值研究或模拟方面的报告,共19篇,占交流材料总数的52％以上。这些报告中不仅有二维全流模式,也有三维结构的模式;既有线性模型,也有包括二次守恒差分格式的非线性模型;不仅有纯风暴增水的计算,而且还有风暴潮与天文潮相互作用的数值研究。在模型中,有的采用常涡动参量,也有采用变涡动参量。在数值积分中,不仅有有限差分的方案,而且还有有限元的方案。其中,大小网格的嵌套技术也有一定的应用,并使数值研究的精度     

基于长短时记忆神经网络的辽东湾海冰延伸期预报方法研究

通过合成分析和回归分析,研究了影响辽东湾海冰变化的局地和大尺度环流因子,并基于一种深度学习方法——长短时记忆神经网络(LSTM),建立了辽东湾海冰延伸期预报模型。结果表明,LSTM模型能较好地预报出未来15 d辽东湾海冰的总体发展趋势、浮冰外缘线离岸距离的振荡变化及峰值发生时间等关键特征,1～15 d预报的平均绝对误差为4.1～5.7 n mile~①,均方根误差为5.4～7.5 n mile。LSTM模型的预报时效可达到15 d,较目前海冰数值预报(5～7 d)的时效延长一倍,且运算速度极快,能够节省大量的计算资源和时间成本。该模型的建立为利用深度学习方法开展海洋和气象预报提供了一种新思路。     

低纬度客观风场在台风中期预报上的应用

本文计算了1984年热带地区850hPa涡度场、200hPa散度场以及格点风的u、v分量,分析了西北太平洋区域台风生成前后这些物理量的演变特征,为台风中期预报提供了客观依据。     

风暴增水系统的记忆期概念及其预报方法

本文提出风暴潮增水系统的记忆期概念，用实测资料和理论模型分析了记忆期的存在，把记忆期的概念应用于风暴增水预报方程中，并且用实测资料作了检验，收到了良好的效果     

优选因子场预报方法的研究

现行的场预报方法,一般是根据预报量之间的统计关系,进行场分解,而后用经验正交函数建立预报方程,但却很少考虑到外界因子的作用。本文尝试把影响因于引入经验正交预报方法中。在这种优选因子场预报方法中,作者不仅考虑预报量之间内部的相互关系,而且也考虑了外部因子的影响,借助于从综合因子中优选因子,可以建立对于预报数量和等级都适用的最优预报方程。提出了权重相关系数的概念。与其他相关系数之间的明显差别是,它具有场的特征。本文还介绍了水湿的盐度预报的一些实例。     

优选因子场预报方法的研究

统计预报法目前在国内外已经得到广泛利用,其待点是根据历史资料的统计规律,通过外推实现预报,这是所有统计预报法的基础。最初级的统计预报是对单站的历史资料本身的统计规律进行外推预报的,这种预报法既不考虑预报量之间的内在联系,又不考虑外界因子的影响,因此预报效果一般较差。改进的途径是朝着两个方向发展:或者考虑外界因子影响的单站预报;或者考虑预报量间的内部联系的场预报。前一种预报法目前使用最广,它不仅可以考虑多因子的影响,还可对组配的因子进行挑选或筛选,     

浅水潮综合预报方法的研究

本文以上海港的潮汐预报方法为例,阐述了适用于河口及我国沿海其他浅水港口潮汐预报的一种综合性方法,它包括对天文潮、增减水及其综合水位的预报方法与效果问题的研究等。 上海港扼长江口、濒东海之滨,潮汐属非正规半日浅海潮,常受台风、寒潮和长江径流等水文气象因素的影响,航道水深较浅,潮汐水流情况复杂。近十多年来,通过实践,逐     

一个用于西北太平洋台风路径客观预报的业务模式

根据美国国家飓风中心纽曼等人发展的大西洋飓风路径HURRAN模式的思想,我们建立了一个适用于西北太平洋的台风路径客观预报“相似法模式”。依靠四十年台风路径历史资料进行业务试验,结果表明该模式具有可允许的误差范围,且操作简便、计算迅速、效果稳定、可作为西北太平洋台风路径客观预报的一个业务模式投入实际使用。     

青岛地区台风暴雨预报方法研究

以地面影响系统为主要依据 ,使用天气动力学和统计学相结合的方法 ,将1 983～ 2 0 0 0年 6～ 8月青岛地区的 4 0次暴雨分为气旋、台风和冷锋 3种类型。根据预报经验 ,选取相应的预报因子 ,建立 0 -1权重回归方程 ,用于预报青岛地区未来 2 4 h的暴雨。对于台风暴雨 ,认为来自低纬度洋面的东南 (或西南 )低空急流是水汽、涡度的输送通道 ,它向台风提供了形成暴雨所需的水汽和能量 ,因此把它列为起始场条件。因子选取了代表水汽、位势不稳定、能量及冷空气活动的物理因子。统计得出 :台风类暴雨方程的预报准确率为 96%。用该方程对1 975年 6～ 8月进行试报 ,没有出现空漏报现象 ,效果较好     

北海市沿岸风暴潮预报方法研究

根据1965-2008年共77个热带气旋影响的北海站过程最大增水资料,采用两种方法进行后报结果研究,结果表明:经验预报方法的计算值与左路台风的实测值拟合较好,但是,当实测值≤70 cm时,其计算值大于左路台风的实测值,当实测值＞70 cm时,其计算值小于左路台风的实测值;数值预报方法的计算值与左路台风的实测值拟合较好,但是,无论左路台风(实测值＞ 70 em)或中路台风,数值预报方法的计算值都小于实测值,而其它两路台风没有呈现规律性变化;两种预报方法结果检验,得出无论右路台风、中路台风、左路台风(实测值≤70 cm)或左路台风(实测值＞70cm)的风暴过程最大增水预报,经验预报方法计算结果均较好,尤其是对左路台风(实测值≤70 cm)的风暴潮预报.     

基于EC集合预报的渤海灾害性大风风速预报方法研究

利用2014—2015年渤海埕北A平台逐小时风场特征对7级以上且持续6 h以上的大风个例进行统计,共出现36次大风过程。利用欧洲中心集合预报51个预报成员分别比较最优成员和最优百分位预报产品在预报海上大风风速预报的效果,结果表明:EC集合预报对于7级以上大风有低估的效果,从优选成员来看,集合预报最优成员并不唯一确定;6种(最大值、95、90、85、80、75百分位)集合预报百分位预报的10 m风速,多数预报与实况相比是偏小的,利用历史偏差对EC集合预报的误差进行校准,反算校准后误差缩小。总之,集合灾害性大风风速的预报有低估的效果,反算后预报水平有明显提高,可利用EC集合预报最优百分位订正后的10 m风场产品应用于渤海灾害性大风的预报。