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本文在大-暴雨mos预报中应用概率变换法进行对比分析,结果表明:概率变换法能提高预报因子与预报对象之间的线相关性,扩大了预报因子的选取范围,改善了方程中的因子组成结构,使方程的历史拟合率和预报准确率有明显的提高。 相似文献
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采用2007—2015年5—8月NCEP再分析资料和国家站、区域站雷暴大风实况观测资料,利用权重和概率统计相结合的方法,确定与雷暴大风联系紧密的物理量,统计其在所选物理量不同阈值范围内出现的概率,建立雷暴大风概率潜势预报方程,并对预报结果进行检验。结果表明:(1)雷暴大风出现在白天与夜间所选物理量参数有所不同。无论白天或夜间,其在山区与其它地区的物理量阈值亦不同。(2)所选每个预报因子的概率统计结果与雷暴大风发生的环境条件基本相符,该概率由因子达到阈值范围内的样本数和在此区间内出现雷暴大风的样本数两者共同决定的。(3)该方法对08—20时和20—08时两个时段雷暴大风预报的命中率均较好,尤其2016年7月最高,预报概率为"60%以上"的命中率接近93%,可预报出雷暴大风出现的概率潜势和可能发生的区域;同时,空报率较高;预报概率为"80%"的预报临界指数更高。 相似文献
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宜昌市夏委降水分片概率预报方法 总被引:1,自引:0,他引:1
预报因子的取值范围分别与各片代表站的降水事件一一对应,再根据对应结果,将预报因子分成若干“节”,针对某“节”出现降水的次数,求出其频数。经过如此处理后,将每日预报因子(原始数据)换算成所对应的与预报量有关的概率值,再用事件概率回归估计(REEP)法建立概率预报方程。试运行结果表明,所建立的方程能够很好地预测各片的降水概率。 相似文献
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通过对三门峡市1997-2001年6-8月雷达资料及地面、高空气象资料统计分析,挑选出4个与短时暴雨相关性较好的预报因子,利用概率回归方法,建立了短时暴雨预报方程。 相似文献
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从不利于降水的条件入手,逐步排除每日降水的可能性,并总结归纳出预报因子进行0、1分档,然后对每个因子进行降水概率标定,最后给出逐日有雨或无雨的概率预报,通过试用,效果较好。 相似文献
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利用多年气象观测资料,数值预报产品,各种天气系统及相互配置与多年降水资料进行了相关统计,精选了与降水密切相关的因子,利用多因子条件下的概率组合方法,建立了夏季省级分区降水概率预报经系统。在实际预报业务中取得了较好的预报效果。 相似文献
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应用1985-1994年7、8月份温度资料进行统计并归类,根据不同的类型,通过分析统计出出现高温的预报因子,分别建立各型高温预报方程,最终确定各型高温定性判别指标。 相似文献
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热带气旋登陆华东的客观预报方案 总被引:7,自引:2,他引:7
热带所旋登陆华东属小概率事件。构造适当划分区间的阶梯函数能较好地反映登陆事件条件概率的非线性分布。应用阶梯函数变换的因子对登陆事件概率的预报性能优于线性相关的标准化因子。预报方案应用阶梯函数变换因子,通过非线性相关比筛选和REEP分析构造热带气旋登陆华东的预报模式。应用初始场资料与数值预报产品分别构造了统计-天气学、统计-气候学和统计-动力学的分类预报模式。应用分类预报模式的预报结果进行综合的预报集成提高了预报技巧。预报检验与试验表明本方案对热带气旋登陆华东具有一定的预报能力。 相似文献
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利用类卡尔曼滤波的自适应业务订正方法,对2010—2016年欧洲中心数值模式集合预报产品在海南东北部地区的温度预报进行订正分析,结果表明:1)数值模式集合预报较控制模式和业务模式在最高、最低温度预报上有准确率更高和时效更长的优势;2)对类卡尔曼滤波自适应订正方法中权重系数的选取进行了试验,从而通过在不同时效选择最优的权重系数对该方法进行本地化改进;3)对优化后的订正方法进行检验,结果显示有效地提高最高、最低温度预报准确率,各时效温度平均绝对误差有效下降0.5℃,接近甚至超过主观预报水平;同时可以改善模式对高温事件的预报性能,提高高温事件概率预报的Brier评分和技巧评分。 相似文献
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1原理简介本文所用的月雨量预报方法,类似于国外文献中流行的“PEEP”法,即事件概率回归估计。把预报量以概率表示。对预报量和预报因子进行(0、1)化变换。在此基础上分别建立雨量偏多型和雨量偏少型概率回归预报方程。把历年的因子值代入方程计算得预报量值(Y1和Y2),从Y1和Y2中归纳指标,作出偏多、正常及偏少三级趋势概率预报。2制作方法以惠阳市5月份雨量为例,资料取1954~1991年共38年。2.1资料及分级标准以月雨量年均值三作为划分标准,若月雨量则定为偏多,则定为偏少,则定为正常。由此把历年5月份雨量分成三级。选用50… 相似文献
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对193-1987年五年4-9月逐日空资料等进行计算分析,用概率回归方法建立了内江,达县单站多因子强对流天气的临近预报方程。 相似文献
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该文对比分析概率回归降水等级预报和回归降水等级预报的差异, 2007年秋季至2008年夏季全国平均检验结果表明:概率回归降水等级预报效果好于回归降水等级预报, 尤其是小雨预报, TS评分明显高于回归降水等级预报, 同预报偏差过大情况也有很大改善。进一步分析表明:回归降水等级预报方法在建立小雨预报方程的样本中, 少数较大降水量的样本方差占总方差的百分比过大, 导致预报方程中反映的预报量与预报因子的关系以少数大降水量样本为主, 是造成小雨预报空报过大的原因。与模式降水预报的对比分析表明:概率回归降水等级预报效果好于模式直接降水预报, 模式降水空报较大情况得到改善。 相似文献