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因子的可预报性和预报模型适用性研究初探 总被引：3，自引：0，他引：3
本文从因子场与预报量场之间的整体相关性着手，通过典型相关分析来提取因子信息，用求得的典型变量作为新预报因子，经试用表明，新因子的可预报性比原因子有明显提高。 在预报模型的选择上，本文提出了依据预报模型对历史样本实际预测精度的优劣来衡量预报模型的预测能力，从而选用对历史样本预测精度较高的预报模型作未来预报。 相似文献
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为提高短期风速及功率预测的准确率,减小风电不确定性对电网系统的影响,尝试利用预测窗口期的风速观测进行数值天气预报的集合成员选优,挑选和实际风速更接近的相似预报成员,并构成选优集合进行机器学习模型的训练和测试。相较仅使用集合平均的常规方法,该方法考虑了不同集合成员之间的预报差异,避免了引入误差较大的集合成员,从而有利于改善预报风速偏差。利用不同海拔高度、不同地形特征的河南、甘肃两个风电场中不同集合的表现及敏感性试验结果,确定风电场最佳选优集合数量。相较于集合平均的结果,集合选优方案在不同天气过程中能较好地预报风速的起降,与实际风速更接近,且海平面气压场整体更接近ERA5。对不同风电场进行连续十一个月的风速及功率预测对比试验,结果表明,集合选优方法预报的风速日变化形态和月均风速较原集合平均方法均有改善。分析两个风场不同时长范围、不同速率变化的上坡风和下坡风观测数据可知,在0~2h及2~4h内,风速变化为2~4m/s的个例最多。对比集合平均结果,集合选优方案对于该类型上、下坡风的预测精度均有较为明显的提升。利用机器学习算法对选优集合预报进行训练,能进一步降低风速的绝对偏差和均方根误差,从而有效改善功率预测精度。 相似文献
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基于数值模拟和统计分析及智能优化的风速预报系统 总被引：2，自引：0，他引：2
风速预报是风力发电研究中的关键问题,也是一个十分困难的问题,其预测、评估技术还有待进一步提高.在预测短期风力(提前48～72 h对每小时的风速进行预测)时,通常采用数值天气预报模型进行预测.然而,初始扰动和模式物理过程的不确定性会影响气象数值预报的精度.将为数值天气预报模式提出一种新的后处理优化方法作为主要的思路,利用数据挖掘得到的关联规则来优化气象数值预报的结果,在中尺度模式WRF对风电场风速进行预报的基础上,将模式预测与统计分析及智能优化算法相结合,针对中国风电场的气候特征,利用一种新的修正模式误差的方法,极大地提高了风电场风速预报精度,提出了适合中国风力发电场的有效风速预报系统方案. 相似文献
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通过统计铜川单站53a历史气候,用Spss11.5对铜川站历史各项气象要素与各月平均气温、降水量进行相关性分析,找出前期各气象要素与预报月的降水、气温相关性好的因子,用逐步回归方法进行模拟,得出铜川站的月平均降水、气温预报模型,用可视化语言Visual Basic 6.0程序设计中的Adodc数据库技术方法,分别建立了铜川站的月降水、平均气温预测因子数据库,63个相关性较好的因子进入模型,实现自动预测,并以Datagrib表格显示预测结果和预测因子组合。从近三年预测结果看,降水距平百分率在20%以内的准确率为30.6%;气温预报误差在1℃以内的准确率为50.0%。需要在实际业务中进一步检验,找出预报和实况的误差关系。 相似文献
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基于引入随机变量的机理性模型方法,利用华北地区2000—2008年气象台站观测数据,以大气降水为随机变量,并考虑其延迟效应,利用回归方法建立了预测时效为1旬的土壤相对湿度预测模型。利用预测率和干旱等级预报精度两个评价指标,结合2009年土壤湿度实际观测数据,验证了预测模型预报率均在90%以上,绝大部分站点的干旱等级预报精度均在70%以上,得出该预测模型在华北地区应用的合理性,从而建立了一套客观、动态的土壤湿度预测方法,有利于及时掌握农田旱情程度和分布,主动采取防旱、抗旱应对措施。 相似文献
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使用传统单一模型预报气温经常出现漏报现象,最终导致预测结果不理想,精度较低。针对单一预报模型稳定性较低,随机性偏高,突发性较多的特点,在深度学习理论的基础上,提出一种采用门控循环单元(GRU)和灰色模型(GM)集成的方法,先分别训练两个模型,再通过权值ω将二者的预测结果进行加权组合,权值ω适当调整模型,改善模型的预报结果,提高模型的预报精度,并加快了运行速度,并且其普遍适用性和应急突发能力得到巨大改善。实验表明,将GRU神经网络加入灰色模型进行气温预报,效果要明显优于单一的模型,其标准差小了近一倍,从而表明实验方法的可行性和有效性。 相似文献
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从短期气候预测业务的实际出发,提出了一个以单站作为预报量的客观预测模型,分析了利用该模型制作预测产品的目的、实现途径以及流程设计。在气候预测业务中,利用该模型制作气候预测产品,能在实际业务中实现动态优化,方便地更换因子,降低业务工作强度。通过实例,详细说明了利用该模型制作月尺度降水产品的全过程,其中包括标准化预测模型数据文件的结构,动态建模过程及在动态建模过程中输出的各项参数的含义,把动态建模过程中的输出参数用于改进模拟质量,以及如何把试报结果分站Ps评分用于业务决策等。针对月动力延伸预报产品样本较少的情况,文中还进行了交叉预报试验。该模型作为气候预测业务工具,具有使用简单、预测质量稳定的特点。 相似文献
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支持向量机与卡尔曼滤波集合的西太平洋副热带高压数值预报误差修正 总被引：1，自引：0，他引：1
基于T106数值预报产品资料,提出了支持向量机和卡尔曼滤波相结合的方法来进行夏季西太平洋副热带高压数值预报的误差修正与预报优化。首先采用支持向量机方法建立了西太平洋副热带高压面积指数的误差修正模型。基于支持向量机预报优化模型尽管有比较好的拟合精度和预报效果,但与实际副热带高压指数尚有一定的差异。究其原因,除预报对象(副热带高压)本身比较复杂、模型优化因子不够充分以及数值预报误差自身的随机性以外,优化模型的输入、输出基本上是一个静态映射结构,因此前一时刻的预测误差难以得到有效的反馈、调整和修正。为考虑前一时刻预报误差的反馈信息,动态跟踪副高的变化趋势,随后引入卡尔曼滤波方法建立支持向量机-卡尔曼滤波模型,对支持向量机模型的输出结果作进一步的调整和优化。试验结果表明,该方法模型的预报优化效果优于T106数值预报产品以及单纯的神经网络修正模型和卡尔曼滤波修正模型的优化效果,能够较为客观、有效地修正西太平洋副热带高压指数的数值预报误差,改进和优化西太平洋副热带高压的数值预报效果。该方法为副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路,表现出较好的应用前景。 相似文献
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王永弟 《南京气象学院学报》2012,4(4):316-320
将模糊时间序列模型引入短期气候预报,利用重庆34个地面气象观测站的逐日观测资料(1971—2007年)和重庆市旱涝灾害监测预警决策服务系统计算的干旱指数和洪涝指数等资料,运用模糊时间序列模型分别对2001—2007年重庆市城口县1月降水、1月平均气温的预报结果(年度预测)和重庆市春旱指数的预报结果(年度预测)进行了模糊时间序列分析,预测了2004—2007年的发展趋势,用2004—2007年实测值与预测结果进行了比较,并与加权集成、人工神经网络集成、数据挖掘集成等模型进行了精度比较和分析.结果表明:模糊时间序列模型各项精度评定指标优良,并且计算简单,具有一定的实用价值. 相似文献
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基于EMD 和集合预报技术的气候预测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
气候系统是典型的非平稳性系统,然而对于气候观测数据的处理通常是在时间序列平稳的假定下完成的,比如气温和降水的多步预报,这通常会导致预报准确度较低。为改进该缺陷,首先将非平稳数据序列分解成平稳的、多尺度特征的本征模态函数分量(IMF),再使用数值集合预报与逐步回归分析相结合的方式对每一个IMF 分量构建不同的预报模型,最后线性拟合成预报结果。通过Visual Studio 2008 开发平台使用上述方法建立了一个短期气候预报系统,采用广西区88 个气象站1957—2005 年的2 月距平气温数据进行实际验证。结果表明,相对于普通预测和单一预测方法,加入了EMD 和集合预报技术的方法在仅用历史资料进行多步预测的情况下,对于气候的变化趋势以及突发性气候具有更好的预报能力。 相似文献
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将中尺度数值天气预报模式与BP神经网络模型相结合用于风电功率预测,以WRF模式回算了2008年6月至2009年6月试验风电场的气象要素,精度检验结果显示风速预报值与对应实测值之间的相关系数达到0.72,风向、气温、湿度、气压的预报也比较准确,满足建立BP神经网络预报模型的需要.逐一建立试验风电场40台风电机组输出功率的BP神经网络预报模型,分析了数据标准化方法、隐含层神经元数对预报精度的影响.进行了26天实效为24 h的逐10 min预报试验,并以独立样本进行预报精度检验,结果显示单台风电机组输出功率相对均方根误差在24.8％～32.6％之间,预报值与实测值之间的相关系数现在0.45～0.68之间;风电场整体相对均方根误差为19.5％,预报值与实测值之间的相关系数为0.74.研究结果表明该方法可以用于实际的风电功率预测. 相似文献
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农业气象产量预报正在逐步成为一项日常业务工作,显示出越来越重要的作用。为了在作物生长发育的不同时段给出预测结果,并随预报时效缩短,精度不断提高,就需进行作物产量的动态预测。本文对无锡市主要粮食作物之一的单季晚稻,进行了农业 相似文献
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目前,国内对花生产量预报方面的研究较少,其它粮食作物如小麦、水稻等作物的产量预报方法较多。一般常用的多元回归、特征根回归、多重回归等预报方法,随着预报年限的延长,预报误差会相应增大,其原因之一是在此类预报过程中,用固定参数模型来预报一个时变参数系统的状态,易产生较大的误差,并随着预报年限的延续而增大。因此逐年预报时需要重新计算模式的系数。为了克服这一缺陷,我们采用了动态系统预报的新方法——多层递阶预报方法,对我省花生产量进行预报,由于它充分考虑了参数的时变特性,因此提高了预报准确率。通过对我省花生产量预测的实际应用表明,采用多层递阶预报方法连续多年预测花生产量,准确率及精度较高,这一方法可多年使用后再进行模式运算,大大减少了工作量,这种方法早已引用于长期天气预报,对于时间紧、业务量大的产量预报也非常适用。 相似文献
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该文应用么枕生提出的中心聚类方法确定每个台站所能代表的站 ,在这些台站上对降水距平百分率进行平均 .这种平均对每个代表站逐站进行 ,由此得出的降水分布作为集成预报的对象 .应用最小预测误差平方和逐步算法逐站建立集成预报方程 .应用这一方法对在国家气候中心汛期预报中使用多年的 4个旱涝预报模型进行了集成预报试验 ,然后对每张预报图进行评分 .结果说明集成预报的评分高于 4个原始预报模型的评分 .对于 1 998年长江中下游和嫩江流域的异常洪涝 ,集成预报的评分亦高于 4个原始预报模型的评分 相似文献
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使用北半球500hPa月平均网格点高度场,北太平洋海域286格点的月平均海表面温度场和经调和权重法分离后的全省春粮气象产量资料,通过对因子场和预报量之间典型相关分析,用求得的典型变量作为预报因子。应用预测均方误差MSEP_x准则建立的预报模型,作1965—1990年全省春粮产量的年景预测。结果表明,该模型的预测精度有明显提高。 相似文献
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利用2014—2021年西安市逐日气象要素和同期的森林火灾资料,对西安市森林火灾特征进行分析;并针对实际情况,将地理特征、人类活动区域、坡度、下垫面可燃物类型、海拔等引入到西安市森林火险等级预报模型中,改进森林火灾气象等级预报算法,提出了西安市森林火险风险综合预报模型。改进后的算法在预测精度和准确度方面均得到提升,同时该模型的预测结果比西安市森林火险气象等级预报模型明显提高,以超过3级为森林火灾危险性预警标准时,可以覆盖约65%的火灾,比改进前提高了25%。本研究对森林火灾的预防和控制具有一定的参考价值。 相似文献