基于贝叶斯理论的单站地面气温的概率预报研究

基于贝叶斯理论,建立了将确定性预报向概率预报转换的基本模式,并利用TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)地面气温预报资料及地面气温观测资料,对概率化后的预报进行了评估与释用。结果表明,概率化后的预报结果不但能提供丰富的预报产品,而且所提供的预报均值优于原始的确定性预报。应用贝叶斯模式平均法(BMA)将中国气象局(CMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)和ECMWF 3个模式的预报结果进行多模式集成,得到了更为合理的概率分布,其中分布的均值可作为模式的预报结果,方差和置信区间反映了预报量的可变范围。因此,基于贝叶斯预报模式的概率预报相对于确定性预报,不但能够提供更高精度的预报,而且能提供更全面的预报信息。BMA集成预报结果不但优于集合平均预报,而且还能定量描述预报的不确定性。利用ECMWF预报中心51个预报成员进行集成贝叶斯概率预报试验,发现BMA预报融合了各成员对预报不确定性的描述,还对概率预报的均值进行了调整,使之与观测值更为接近。BMA预报的概率密度分布更能反映大气的真实分布情况。     

知识密集型服务业集聚对城市群旅游创新影响的空间效应

知识密集型服务业作为国家创新体系的重要组成部分,已经成为促进区域旅游创新发展的关键因素.以中国长三角、珠三角和京津冀城市群为例,运用区位商、数据包络分析法、探索性空间数据分析法和空间计量模型等方法,对知识密集型服务业集聚和旅游创新的时空演变特征与两者之间的空间关联性深入分析.结果 表明:①三大城市群知识密集型服务业集聚...     

国内首个3S技术及测绘仪器展获科技部批准

<正>(本刊讯)日前,国家科技部复函上海技术交易所,批准举办"2010中国(上海)国际测绘仪器及GIS/GPS/RS技术展览会"(简称2010CISME)"     

CMIP5多模式资料中气温的BMA预测方法研究

利用CMIP5的8个全球气候系统模式对气温的回报结果进行贝叶斯模式平均(简称BMA)试验,并采用均方根误差、距平相关系数、连续等级概率评分等对多模式集合平均(简称EMN)和BMA的回报结果进行检验、评估。结果表明,EMN的回报效果优于8个单模式的回报效果,而BMA的回报效果最好,其区域平均的均方根误差比EMN小0.5℃左右。在此基础上,利用中等排放情景RCP4.5下CMIP5模式中的年际年代际预估资料对2011—2035年的气温进行预估。研究发现东亚地区在2011—2035年气温将普遍升高,海洋上的增暖幅度较小,陆地上的增暖幅度较大,且增暖幅度随纬度升高而增大。青藏高原及中国北方大部分地区气温将明显升高,升温幅度在1℃左右,而南方的升温幅度较小,约为0.3~0.6℃。     

简讯

<正>(本刊讯)为在测绘系统形成尊重劳动、尊重知识、尊重人才、尊重创造的良好风气,经国家测绘局测绘技术能手评审委员会评审,全国共17名同志被评为第二届"测绘技术能手"。湖北省测绘成果档案馆技术开发室副主任段志强同志获此嘉荣。     

基于BMA方法的地面气温的10～15 d延伸期概率预报研究

利用TIGGE资料提供的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)、英国气象局(UKMO)三个预报中心2013年6月1日至8月31日的地面2 m气温10~15 d预报资料,对延伸期地面气温进行贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging,BMA)预报试验。结果表明,BMA方法的预报效果随训练期长度而改变,训练期长度为30 d时预报效果最优。BMA方法可提供全概率密度函数,定量描述预报不确定性的大小,且陆地上预报不确定性大于海洋上的预报不确定性,高纬度地区预报不确定性大于低纬度地区的预报不确定性。利用CRPS评分对BMA概率预报技巧进行评估,发现预报技巧随预报时效的延长降低,且预报技巧在海洋上优于陆地、低纬度地区优于高纬度地区。此外,3 d、5 d和7 d滑动平均的预报值反映某些天气过程的平均要素预报,对于提高10~15 d延伸期概率预报技巧有一定效果,且滑动天数越长,预报效果越好。     

清江流域降水的多模式BMA概率预报试验

基于TIGGE资料中的ECMWF、UKMO、JMA、CMA四套模式的2016年6月1至7月31日逐日降水集合预报资料,结合清江流域10个国家基准站观测数据,建立了流域贝叶斯模型平均(BMA)概率预报模型,开展流域多模式集合BMA技术的概率预报试验与评估。结果表明,在清江流域多模式集合的BMA模型最佳滑动训练期长度为40 d,BMA模型预报比原始集合预报有更高预报技巧,比四个原始集合预报MAE平均值减少近11%左右,而对于CRPS除了CMA中心无订正效果外,较其他三个模式平均值提高近15%左右。多模式集合BMA技术能预报降水全概率PDF曲线和大于某个降水量级的概率,同时能给出确定性降水预报,对于极端强降水(大暴雨一特大暴雨量级),BMA 75～90百分位数预报效果较好,对于强降水(暴雨量级),BMA 50～75百分位数预报效果较好,对于一般性降水(小雨一大雨量级),BMA确定性预报结果或50百分位数预报效果较好。