机器学习在广西台风极大风速预报中的应用

以1980-2020年广西台风期间桂林、梧州、龙州、南宁、玉林等5个气象观测站的地面日极大风速为研究对象,采用多元线性回归(MR)、支持向量机(SVM)、模糊神经网络(FNN)等三种较为常用的线性和非线性方法分别进行预报建模,对2011-2020年共10a独立样本的检验.结果 表明,在全样本风速预报的平均绝对误差上,F...     

FY2卫星云图分析系统在热带气旋北冕过程中的应用

利用FY2卫星云图分析系统的各项分析功能,结合常规观测资料对热带气旋北冕的天气形势、云图演变以及路径变化、风雨情况等进行了分析。结果表明,副热带高压摆动,中纬度西风小槽东移,低层西南气流加强和减弱是"北冕"出现两次北抬和一次南折的直接原因;对流云团的发展和减弱对应低层西南气流的加强和减弱;强降水与云顶亮温的最低值中心及强度密切相关,而云团面积和云顶亮温与强降水也有很好的对应关系,其中发展的云系是强降水发生的信号。FY2卫星云图分析系统较好地分析了"北冕"整个过程的变化特点,对于短时临近预报有较好的辅助作用。     

尾流中悬浮拦截弹环境噪声特性研究

尾流自导鱼雷对水面舰艇构成严重威胁。 为了把悬浮拦截弹被动拦截方式从非尾流区域扩展到尾流区,拦截尾流自导鱼雷,需要研究尾流内噪声特点,分析出拦截弹在尾流区的环境噪声特性。 基于悬浮拦截弹对不同吨位舰船尾流噪声进行研究,结合高阶累积量从概率论的角度出发,计算了尾流噪声的斜度和峰度随尾流年龄的变化规律;噪声斜度判断噪声是否满足对称分布,峰度判断噪声是否为高斯信号。 将实测数据与仿真数据峰度和斜度进行比对,得出结论：舰船尾流噪声环境可以近似看作是高斯信号,服从对称分布,且该分布特性与舰船吨位不相关。     

遗传算法与神经网络相结合的热带气旋强度预报方法试验

以1960~2001年共41 a的7月和8月西行进入南海海域的热带气旋样本为基础,采用遗传算法与神经网络相结合的方法,进行了热带气旋强度预报模型的预报建模研究.并根据相同的热带气旋个例,将这种遗传-神经网络热带气旋强度预报模型与气候持续法热带气旋强度预报方法进行对比分析,试验预报结果表明,遗传-神经网络方法具有更好的预报能力.     

气象科技成果业务应用的痛点和机制改革探索

以需求为牵引,问题为导向,分析气象科技成果应用的新需求,找出了传统气象科技成果应用的痛点和机制管理的弊端,并以天气预报科技成果业务转化为例,提出了科技成果应用新型管理体系的设想。新型管理体系的构建原则及体系框架,对新管理体系的实施关键环节进行了分析。新型管理模式可望有效改进传统管理体系存在的问题,明显提高科技成果转化的效益,使科技成果真正为气象业务现代化建设提供有力的科技支撑。     

基于KPCA的台风强度神经网络集合预报方法研究

针对影响台风强度前期预报因子较多以及因子的非线性变化特点,首先采用逐步回归方法筛选出部分预报因子,再利用核主成分分析方法在剩余的预报因子中提取包含了原数据较多信息的核主成分与前期选入的预报因子共同作为模型输入.进一步考虑到神经网络集合预报中个体的准确性和差异性的权衡问题,在不同的初始条件下生成若干组神经网络,分别选择每组中性能最优的个体,建立了一种新的非线性神经网络集合预报模型.最后以西北太平洋海域2001-2010年5-10月的台风强度为研究对象进行了预报试验.结果表明,这种神经网络集合预报模型的预报结果符合实际应用的要求,其预报平均绝对误差明显小于同等条件下的神经网络方法和逐步回归预报方法.     

中国西北地区近50年夏季0 ℃层高度及气温时空变化特征

采用1960-2009 年112 个地面观测站和21 个探空站气象资料,分析中国西北地区近50 年夏季0 ℃层高度和平均气温变化趋势。结果表明：西北地区近50 年来夏季0 ℃层高度平均值为4675.7 m,在1987 年以前表现为下降趋势,平均每年下降5.6 m,而1987 年以后表现为显著的上升趋势,平均每年上升2.6 m;夏季平均气温与0 ℃层高度变化趋势大致相同,西北气候显著转型前后表现出相反的变化趋势,且1987 年以来夏季平均气温增加急剧,平均每10 年上升0.53 ℃。1960 年以来夏季0 ℃层高度在北京时间08 时该区大部分地区表现出显著的上升趋势,而在20时大部分地区表现出相反的变化趋势,1987 年以来在08 时和20 时大部分地区夏季0 ℃层高度都为上升趋势;50 年来大部分地区夏季平均气温都表现为上升趋势,乌鲁木齐和秦巴山地则表现为显著的下降趋势。西北不同气候区的夏季0 ℃层高度和平均气温变化也有一定的差异。西北地区夏季0 ℃层高度和平均气温具有较好相关性,东部季风区相关性最差,青藏高寒区最好。     

基于CNN和RF算法的ECMWF降水分级订正预报方法

利用卷积神经网络(CNN)和随机森林回归模型,提出了一种新的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)降水订正预报方法.该方法首先根据ECMWF模式对站点雨量预报值所属的等级进行划分,再计算出不同等级相对应的高相关因子矩阵.进一步利用CNN模型对高相关矩阵进行综合特征提取的学习和训练.最后对CNN模型最终输出的特征因子中,选取...     

Shapley-模糊神经网络方法在华南台风卫星云图的长时效滚动预测中的应用

为了更好地利用大量的卫星云图观测资料来提高台风暴雨的预报能力,解决并提高对台风强降水云系变化的预报精度,延长对未来云系变化的预报时效,构建基于合作对策Shapley-模糊神经网络的华南区域台风卫星云图非线性智能计算滚动集合预测模型,对增强卫星云图资料在台风暴雨天气预报中的实用性和及时性具有重要意义.依据2013—201...     

夏季南海台风移动路径的一种客观预报方法

以1960—2003年共44a夏季的7月、8月、9月西行进入南海海域的台风样本为基础,综合考虑南海台风移动路径的气候持续因子和数值预报产品物理量因子,运用条件数方法选取因子并建立回归方程,进行台风路径预报模型的预报建模研究。通过对比分析发现,基于条件数方法的南海台风移动路径模型具有较好的预报效果,7月、8月、9月3个月24h台风路径预报的平均距离误差为153．9km,预报能力明显高于目前国内外的其他一些台风路径客观预报方法。该方法的预报精度相对于逐步回归方法有了很大的提高,相对于气候持续法也为正的预报技巧水平。