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机器学习模型(Machine Learning,ML)的不可解释性给其在气象业务中的应用带来了挑战。模型解释和可视化是解决这一问题的有效途径。文中将SHAP值应用于天气预报ML模型解释,研究了江西省暖季暴雨模型的预报因子对预报结果的影响。分别选取2016—2020年、2021—2022年4—9月ECWMF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)高分辨率数值模式物理量及国家站降水观测数据进行XGBoost 建模与模型解释。结果表明,全局重要性排名前4位依次是总降水(重要性42.70%)、850 hPa比湿(重要性11.17%)、925 hPa相对湿度(重要性10.44%)、500 hPa相对湿度(重要性 9.16%)。个例分析表明,命中个例中高重要性物理因子在暴雨区的 SHAP 值较大,漏报(空报)个例在漏报(空报)区域高重要性物理因子的SHAP值偏小(偏大)。SHAP值从全局和局部可定量给出ML模型有物理意义的解释,解释结果与天气学原理和业务经验较一致,有利于ML在气象业务中的深入应用。 相似文献
2.
论述了南昌市城市暴雨积水仿真系统的数学原理和开发成果,并应用实况降水对该系统的模拟精度进行测试。结果表明:大多数(62.6%)模拟计算结果的绝对误差在10 cm以内,只有极少数(2.4%)实际积水与模拟结果的误差超过30 cm。暴雨积水等级试验结果表明,中度以上暴雨积水地段的预报准确率达98%,轻度积水和无积水地段的预报准确率达92%。总体来看,暴雨积水趋势(等级)预报基本准确,定量(积水深度)预报有误差,平均相对误差为6%,模型的预测结果与实况基本相符。通过人工给定不同强度的雨量来模拟南昌市两个重点积水地段的积水过程,得到结论:当降水强度达到20 mm/h时,开始产生积水,降水强度超过30 mm/h时将产生严重积水;两个积水点因排水条件不一样,退水时间差异较大。排水条件差的地段,中—大雨需要15 h退完,暴雨需要24 h以上才能退完;在不同降水强度和排水条件下,最大积水深度出现的时间有明显区别;在暴雨情况下,绝大部分(76%)积水点的最大积水深度出现在2~3 h内。此外,讨论了模拟误差产生的原因。 相似文献
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利用常规气象资料,对2013年11月15日出现在江西省北部地区的一次大雾天气过程进行了诊断分析,并利用ECMWF集合预报产品对该大雾天气过程的预报进行了解释应用。诊断结果表明,该次大雾天气过程是一次典型的辐射雾。14日傍晚到夜间,江西省北部地区转处冷高压控制,阴转晴,冷空气和地面辐射共同造成的冷却作用明显;大雾发生时的逆温层高度大约在981 hPa;1—3 m/s的风速有利于形成较厚的冷却层;地面相对湿度大,水汽充足。通过对ECMWF集合预报的气温、地面湿度、地面风速和天空总云量预报产品的释用,可以在大雾出现的前日判断出江西省西北部地区同时满足辐射雾出现4个条件(水汽、晴空辐射冷却、微风、近地层的稳定层结)的概率最大,因此出现大雾的可能性最大;江西其他地区不能同时满足4个条件,出现大雾天气的可能性很小。随着对集合预报产品的不断深入挖掘,可以进一步提高集合预报对大雾等灾害性天气的预报能力。 相似文献
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江西2012年5月12日大暴雨过程水汽输送分析 总被引:1,自引:1,他引:1
利用NCEP 1°×1°再分析资料、常规气象观测资料和WRF中尺度数值模式,对2012年5月12日江西出现的大暴雨天气水汽输送的过程进行分析。结果表明,从大尺度分析,此次暴雨过程的水汽输送特征并不典型,比湿、水汽通量、水汽通量散度、整层水汽输送等均不能满足江西出现暴雨时应该达到的水汽条件;但模拟的中小尺度水汽指数能够满足江西发生暴雨的水汽条件。此次暴雨过程的水汽主要来自南海地区。暴雨出现的区域与整层水汽大值区的水平梯度最大处相吻合。当整层水汽输送值较小时,水汽输送主要集中在中低层,但当整层水汽输送值较大时,水汽输送的高度高度超过500 hPa高度层,仅分析500 hPa高度层以下的水汽输送对暴雨预报会造成一定的误差。 相似文献
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江西省一次冷空气过程中的灰霾天气过程分析 总被引:3,自引:0,他引:3
利用江西省常规气象观测资料、探空站资料和空气污染资料,对2008年12月12~13日江西省的一次大范围灰霾天气过程进行了综合分析研究。结果表明:横槽转竖引导冷空气南下和中层高度的干燥暖舌共同影响,是这次灰霾天气过程发生的天气形势背景;冷空气受到700hPa干暖舌的抑制作用,形成低层偏冷,中层偏暖的"逆温"结构,导致了大范围的灰霾天气过程出现、维持;空气相对湿度较低,受昼夜温差和冷空气的共同影响,造成轻雾和灰霾天气之间频繁转换;较低的混合层高度导致近地面污染物以水平运动为主,在遇到较高海拔的山脉阻挡后,沿山脉边缘向东西方向扩展,汇集到平原、河谷地区,降低这些地区的能见度,导致灰霾区域由"南北向型"演变成了"东西向型"。 相似文献
6.
低层暖平流强迫类强对流发生前,地面经常伴有低于日变化的3 h变压。结合常规地面观测资料,定义低于日变化的3 h变压异常(超过一个标准差定义为异常)指数PCR(Pressure Change Range),讨论了中国中东部地区3 h变压标准差的气候分布特征;最后以3次强对流天气过程为例说明PCR指数的预报价值和时效。结果表明,与3 h变压均值相比,中国中东部地区的3 h变压标准差的日变化较小,PCR更适合作为变压异常程度的标准。东北、华北、华东-华中区域PCR冬春季节出现站次数偏多,夏秋季节偏少;华南区域除了冬春季外,夏季也偏多,秋季偏少。PCR主要集中在低级别强度上,但PCR级别越高,越有可能出现强对流天气。东北区域出现PCR的首要原因是受东北气旋的影响,且可能有TBB≤-52℃的云系相对应;华北、华东-华中、华南出现PCR的首要原因是冷高压变性或迅速东移,没有TBB≤-52℃的云系相对应;地面倒槽中出现的PCR全部有TBB≤-52℃的云系对应。3次强对流天气过程均发生在地面倒槽中;在发生前3 h左右,地面气压场上有较明显的负PCR中心出现,强对流天气中尺度云团有向负PCR中心移动的趋势。 相似文献
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2005年江西一次秋季暴雨天气过程诊断分析 总被引:3,自引:2,他引:3
利用天气图、T213物理量场以及相关实况资料,综合分析了2005年11月8—11日江西一次暴雨天气过程的主要天气系统和行星尺度环流背景。分析结果表明,副高异常偏强且位置适中,孟加拉湾低槽偏强,中高纬度“双阻”形势以及东北冷涡异常偏强,导致了这次超历史强度的连续暴雨过程;高空低槽、西南气流、低层切变、地面倒槽和静止锋是主要天气系统;暴雨区始终集中在急流以北风速辐合最大处和地面静止锋的北侧。通过对物理量的比较分析发现,此次过程的热力条件和水汽条件均低于汛期,但动力抬升条件则明显强于汛期。 相似文献
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江西三类致灾大风天气活动与回波特征分析 总被引:3,自引:1,他引:3
使用常规天气资料、灾情资料、自动气象站、卫星云图和雷达回波等资料,对江西出现的灾害性大风天气进行分析,结果表明:江西致灾大风天气主要有三种类型。(1)与飑线回波带和超级单体等雷达回波系统相伴随的雷雨大风天气,同时还伴随强雷电、强降水、冰雹和龙卷等灾害性天气;(2)与冷锋雷暴回波带和冷空气大风相伴随的混合大风天气,具有雷雨大风天气和冷空气大风天气活动的特征;(3)由雷暴下沉气流触发、中高空动能下传和气压梯度风共同作用产生的无降水致灾大风天气,没有降水、雷电等天气现象伴随。 相似文献
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WRF耦合4个陆面过程对“6.19”暴雨过程的模拟研究 总被引:2,自引:1,他引:1
利用WRF模式与4个陆面过程的耦合,对2010年6月19—20日的暴雨过程进行了数值模拟,并分析陆面过程对暴雨强度和范围的敏感性。结果显示:WRF耦合4个陆面过程模拟的雨带和实况分布一致,均为东西向的雨带形状,且均预报出与实况资料相似的强降水中心。在无陆面方案情况下,强降水中心的位置、范围、强度等都发生明显变化。另外地表径流预报量和降水趋势表现一致,由于土壤含水量趋于饱和,多余的降水分配给地表径流,这种剧增的地表径流也是洪水暴涨、水位上升的重要原因。在较湿的土壤状况下,由于净辐射增长,有利于产生厚度更小的边界层高度以及更大的地表向上潜热通量,这也是导致本次降水过程异常增幅的一个重要原因。 相似文献
10.
对江西省逐小时降水、短时强降水时空分布特征进行较详细研究,可以提供降水、短时强降水的气候变化背景。利用1979—2019年3—11月江西省86个国家气象站逐小时降水资料,对江西省小时降水、短时强降水的比率、频率日变化特征进行分析。结果表明:(1)江西省降水、短时强降水的比率和频率日变化呈较明显的双峰型特征,第一峰值均出现在15:00—20:00(北京时,下同),次峰值均出现在05:00—10:00。(2)降水和短时强降水的比率、频率日最大值空间分布均呈南高北低趋势,而日最小值空间分布大致为南低北高趋势。时间分布上,江西大部分地区降水比率日最大值出现的时段为15:00—20:00,日最小值主要出现在20:00至次日03:00。(3)江西南部降水比率的日分布特征为单峰型,峰值出现在15:00—20:00;北部以双峰型为主,峰值分别出现在05:00—10:00和15:00—20:00,而环鄱阳湖地区为单峰型,峰值出现在05:00—10:00。(4)不同季节降水比率、频率日变化特征存在略微差异,降水比率和频率的双峰型结构均开始于4月下旬,但降水比率结束于6月上旬,降水频率结束于6月中旬。降水比... 相似文献