单站要素特征量在冰雹天气预报中的应用

对常规探空资料进行加工处理,形成多个单站要素物理特征量,利用郑州辖区7个观测站1990～2000年实况资料,寻找各要素特征量与冰雹天气的关联,选取相关性好的因子,建立冰雹天气单站物理特征量预报方程.经历史回代,方程拟合率均在70%以上.     

一种Bayes降水概率预报的最优子集算法

MOS预报最优子集模型,通过消除数值模式系统性误差,可最大程度地提高其预报技巧。为了建立Na?ve Bayes降水最优模型,利用2008—2011年T511数值预报产品和单站观测资料,对介休、运城、丰宁3个站Na?ve Bayes降水概率分级预报模型进行研究。通过设计恰当的适应度函数,提出了一种用遗传算法搜寻Na?ve Bayes模型最优子集的计算方案,得到了3个站的最优子集模型。结果表明:最优子集的拟合效果明显高于普通初始子集,能够显著提升数值模式在单站的预报技巧。最优子集模型主要通过降低数值模式空报率提高单站晴雨、小雨预报效果,通过小幅提高正确次数和降低空报次数改善对中雨预报效果。     

云宵县5月暴雨客观预报模型

采用文献[1]提出的技术模型,研制了云宵县5月暴雨预报方法,建立了4个因子结构简单而天气学意义明了的客观预报模型.经2000～2003年试用,这种基于场量因子的预报模型,未漏报,严格评定的准确率为67%,明显优于主观预报.     

单站寒潮自动预警系统的设计与实现

基于欧洲中心数值产品,设计开发了单站寒潮自动预警系统.系统可自动提取和计算单站相关数值预报产品,并根据单站寒潮标准,自动发布168 h内寒潮及降雨(雪)、大风等预警信息.经2006年10月2007年3月试用,系统对寒潮的漏报率为0%,空报率为34.2%,准确率为65.8%.     

GPS实时单站测速和相对测速的误差比较与精度分析

基于GPS多普勒测速原理,结合广播星历介绍实时单站测速和相对测速的数学模型,分析并对比两者的误差源及其对测速精度的影响,然后采用实测数据进行静态环境下和低动态环境下测速精度的实验验证。结果表明,在基线长度约为600 km的静态环境下,采用原始多普勒观测值相对测速精度和单站测速精度都为cm/s级,且相对测速RMS值大于单站测速RMS值;采用高频相位导出多普勒观测值两种测速模式的精度都为mm/s级,且相对测速RMS值略小于单站测速RMS值。在低动态环境下,采用原始多普勒观测值两种测速模式精度都为dm/s级,采用高频相位导出多普勒观测值两者精度都为cm/s级。     

一种改进的单站TEC快速估计与短期预报方法

为解决电离层产品大多基于格网形式及传统预报模型精度较低等问题,采用加权函数方法计算单站TEC,并提出一种基于滑动窗口改进的MEA-BP(MW-MEA-BP)预报模型。选取不同纬度的IGS测站,分别对太阳活动低年和太阳活动高年的观测数据进行分析验证。结果表明,本文单站TEC估计方法快速可靠,在短期预报方面,MEA-BP模型较BP模型有明显改进。当TEC变化剧烈时,本文MW-MEA-BP模型的预报精度较BP模型提高71.8%～90.6%,较MEA-BP模型提高13.9%～54.4%。本文研究结果可为定位用户提供先验准确的电离层信息。     

基于Palmer湿润指数的旱涝指标研究

介绍了Palmer湿润指数原理,并利用西北东部西安等站点1961-2000年逐月降水量、气温资料对该指数进行应用性试验.通过Palmer湿润指数与Z指数的对比分析表明,Palmer湿润指数对旱涝的分析更具客观性,旱涝评估结果更符合实际情况,因而适合于我国西北东部半干旱半湿润区单站旱涝情况的评估.     

人工神经元网络对单站降水预报的试验分析

应用Ｂ－Ｐ网络原理,选取西北地区２０多个站点的气象资料为样本资料,建立兰州７～８月降水预报专家系统。经过１９９６～１９９８年试验、修正、改进,系统性能稳定,具有一般预报员的预报能力,强于常规专家系统。     

基于1DCNN和LSTM的单站逐时气温预报方法

针对海量气象观测数据间存在大量的物理噪声、与气温无关的冗余特征以及时间相关性,提出了一种将一维卷积神经网络(1DCNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的多信息融合气温预报方法。首先,运用差分法对气象观测数据进行预处理,得到平稳时间序列数据;其次,运用1DCNN提取与气温变化相关的特征变量作为神经网络模型的输入变量;最后,运用1DCNN和LSTM构建多信息融合气温预报模型1DCNNLSTM,并以云南省昆明市历史气象观测数据为例,与传统的LSTM、1DCNN和反向传播神经网络(BP)对未来24小时的逐时气温预报进行了比较研究。研究结果表明,1DCNN-LSTM的均方根误差(RMSE)相较于LSTM、1DCNN和BP最大降低了5.221%、19.350%和9.253%,平均绝对误差(MAE)最大降低了4.419%、17.520%和8.089%。为气温的精准预报提供了参考依据。     

漯河单站气象要素与降水概率的初步研究

单站气象要素的相互配置及其随时间的变化,反映着不同天气系统的性质和演变特点,对于本地气候资源的了解和预报经验的积累都有着十分重要的意义.通过对漯河站1956-2005年1-12月逐日14时气压(p)、气温(t)、水汽压(e)配置与次日降水量的关系进行对比分析,得出汛期与非汛期单站p、t、e三要素变化特点,找出了14时p...