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选取2003年3月1日至2008年12月31日20时的逐日ECMWF(欧洲中期天气预报中心)数值预报产品实况格点资料,使用差分法、天气诊断、因子组合等方法,构造出能反映本地天气动力学特征的预报因子库,采用PRESS(预测平方和)准则初选因子,逐步回归复选因子,最优子集回归精选因子,建立分月、分站点逐日最高、最低温度BP神经网络预报模型。模型业务试用结果表明:该BP神经网络预报模型具有较强的非线性处理能力,能较好地反映日极端温度的变化,0～120 h内的最高、最低温度平均预报准确率达较高水平,且对明显的升降温过程反应灵敏,升降温趋势和幅度预报较为准确,为0～120 h的城镇精细化温度预报提供了重要的技术支撑,同时也为ECMWF数值预报产品在温度的释用提供了一种好的思路和方法。 相似文献
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上海区域数值预报模式集合预报系统的建立与试验 总被引：1，自引：3，他引：1
以目前运行的上海区域业务数值预报模式为基础,从预报模式的不确定性出发构造8个预报成员,建立了上海区域数值预报模式集合预报系统的初步模型,并对2004年夏季进行了逐日48 h预报试验。结果表明:集合平均对华东地区城市降水、温度、海平面气压等气象要素的总体预报能力与分辨率高3倍的业务模式相当,其中对雨量较大降水、最低温度、海平面气压(0~24 h)的预报效果好于业务模式;集合预报还能提供客观化、定量化的降水概率预报,对降水的发生、尤其是特大降水的发生有着很好的提示作用。 相似文献
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KNN方法在11—3月中国近海测站日最大风速预报中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
应用自组织神经网络方法对欧洲中心（ECMWF）2003年1月1日至2006年12月31日逐日数值预报产品分析场进行天气形势分型,发现11-3月影响我国的天气形势基本属于同一类型。对2004-2007年11-3月ECMWF逐日数值预报产品进行动力诊断,提取与中国近海16个测站日最大风速相关较好的预报因子,将改进后的KNN方法作为预报手段,建立11-3月近海测站日最大风速预报模型,并对2007年1-3月16个测站进行逐日检验,结果表明该方法对近海测站日最大风速有较好的预报能力。 相似文献
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KNN方法在11-3月中国近海测站最大风速预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
应用自组织神经网络方法对欧洲中心(ECMWF)2003年1月1日至2006年12月31日逐日数值预报产品分析场进行天气形势分型,发现11-3月影响我国的天气形势基本属于同一类型.对2004-2007年11-3月ECMWF逐日数值预报产品进行动力诊断,提取与中国近海16个测站日最大风速相关较好的预报因子,将改进后的KNN方法作为预报手段,建立11-3月近海测站日最大风速预报模型,并对2007年1-3月16个测站进行逐日检验,结果表明该方法对近海测站日最大风速有较好的预报能力. 相似文献
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《贵州气象》2021,(1)
利用2016—2018年遵义国家气象站(57713)观测资料,分析晴天、阴雨、多云、雷雨等天气条件下的实况最高、最低温度与EC细网格850hPa 20时温度预报格点值的温差,统计出各种天气条件下的温度高、低差值。结果表明:通过将欧洲数值预报产品与本地天气相结合,统计得出本地的温度变化的订正值,能够较为准确地制作24～120 h的最高、最低温度预报;预报初始值24～48 h温度误差相对较小,预报越正确,随着时效的增长,数值预报初始值准确率逐渐下降,误差增大,从而导致预报准确率也逐渐下降。从近3 a的业务应用效果来看,遵义本地化最高、最低温度预报成绩排名在全省前列,因此该模型的预报方法可明显的提高温度预报准确率。 相似文献
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文章利用2010年1月1日—2013年12月31日逐日NCEP再分析资料(1°×1°)和大同地区地面常规观测资料,采用BP人工神经网络法建立大同市分站点、分季节日极大风速人工神经网络预报模型并且在对T639数值预报产品和EC细网格数值预报产品释用基础上建立了台站日极大风速的客观预报系统,对2015年9月1日—2016年7月31日进行了24h预报,试用结果显示,各季模式平均绝对误差在3.2~5.7m·s^-1之间,因此,该系统可以为预报员快速做出日极大风速的预报提供客观参考依据。 相似文献
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SCMOC温度精细化指导预报在陕西区域的质量检验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2012年陕西区域99站共366天北京时间08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报与实况资料的比较,检验分析了定时温度、日最高气温和日最低气温的预报质量。结果表明:陕西区域SCMOC温度精细化指导预报08:00起报的准确率高于20:00起报的,且预报准确率有明显的季节变化,夏、秋季节较高,冬、春季节较低,日最高(低)气温的预报准确率与预报时效成反比。地形高度影响温度预报准确率,二者之间的相关系数通过了显著性检验。08:00起报的48h内逐3h气温多出现负误差,20:00起报的多出现正误差。08:00起报的日最高气温和20:00起报的日最高(低)气温多出现负误差,08:00起报的日最低气温多出现正误差。从对典型天气过程的温度预报质量检验来看,强冷空气影响下的降温天气过程的温度预报难度较大,预报准确率较其他天气类型偏低一些。 相似文献
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辽宁省乡镇天气预报业务系统以高分辨率中尺度数值预报和自动气象站等加密观测数据为基础,以数值预报解释应用技术为依托,应用PP方程组和相似法结合制作乡镇站点的降水预报,建立起比较完善的乡镇天气预报业务流程,开发了辽宁省乡镇天气预报网站,实现了未来24 h辽宁省952个乡镇站点的降水、最高气温和最低气温3个要素的乡镇短期基本气象要素预报产品在网页上的下发、订正、保存、上报、评分和管理等功能。同时,概述了辽宁省乡镇天气预报系统的技术方法和工作流程。 相似文献
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根据中央气象台自2017年10月—2018年9月20:00起报未来72 h 0.05 °×0.05 °分辨率格点日最高、最低温度指导预报和国家气象信息中心格点温度实况,应用Matlab神经网络工具箱提供的newrbe函数,建立基于径向基函数(RBF)神经网络的温度预报模型,对2018年10月—2019年9月RBF预报产品进行格点检验评估,并与同期的EC模式预报产品做了对比。结果表明:（1）通过RBF模型订正后的24 h、48 h和72 h日最高和最低温度预报准确率较中央气象台指导预报（NMC）分别提高了7.21%、6.98%、5.48%和5.67%、4.46%、4.47%,均为正技巧,且春、夏、秋季预报订正效果要好于冬季;（2）分区域预报检验来看,除海源、同心、彭阳的最高温度预报和海源、惠农的最低温度预报误差偏较大外,其他区域的误差基本都小于2 ℃。特别是对强降温、霜冻天气的温度预报准确率高于NMC,对预报员有一定的参考价值。 相似文献
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李淑娟 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2021,15(2):49-58
基于观测及DERF2.0预报数据,应用多种气候检验指标,针对1983—2013年间中天山北坡经济带8个代表站的秋季日最低气温进行检验,结果表明:(1)秋季日最低气温的预报效果存在空间和年际差异。东部奇台、木垒预报效果优于中西部6站;整体预报能力延伸期弱于中短期,且随预报时效延长而减弱。(2)预报与观测的相关程度较高,但滤除秋季降温背景趋势后日最低气温预报与观测之间的相关程度降低明显,在延伸期时段相关系数从0.8降至0.3以下。不论是否去趋势,温度序列由暖向冷转变的季节趋势越明显,预报的相关性就越好。(3)逐日最低气温预报偏差以偏低为主,随季节推进由9月初的最大-6℃逐渐转变为11月底的2℃以内;多年综合预报PS评分普遍低于60分,站点之间差别较大,奇台站评分相对最高,乌鲁木齐最低,乌鲁木齐的逐年PS评分与其秋季年平均温度分布反向对应,年平均温度越高(低),评分越低(高)。(4)24 h变温的预报偏差整体小于逐日温度,但预报的整体相关程度和相对于观测的离散程度均较逐日温度差,预报时效在5 d内的24 h变温预报效果相对最好。(5)强降温过程的预报能力整体偏弱,初始过程的温度预报偏低,结束过程的温度预报偏高,过程降温幅度预报偏小,过程降温幅度越大,偏小程度越严重,预报时效越长,预报偏差越大。DERF2.0模式的延伸期预报产品对于中天山北坡经济带的秋季强降温过程预报具有一定的参考价值,但是支持能力有限,需要考虑更多方法来探讨提高延伸期预报水平。 相似文献
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该文基于通用陆面模式 (CoLM) 发展了精细化路面参数数值预报模型 (BJ-ROME)。该模型可以预报路面温度、积雪厚度、积冰厚度以及积水厚度。模型不仅考虑了路面的不透水性、相对较低反照率、低热容以及高热导率等特征,还考虑了城市人为热的影响。模型采用北京市气象局快速更新循环预报系统 (BJ-RUC) 产生的气象强迫场驱动,预报时间跨度为24 h,更新时间为3 h。采用北京地区芬兰Vaisala公司路面观测站2009年8月9—24日路面温度及2010年1月3—4日积雪厚度观测结果对模型预报结果进行验证,同时进行了敏感性试验。结果表明:无论是在晴空还是降水的气象条件下,BJ-ROME均能较准确地预报路面温度极值以及日变化。BJ-ROME还可以较准确地模拟积雪厚度的最大值以及随时间变化情况。 相似文献
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利用1960～2003年新疆阿勒泰地区7测站及塔城地区北部5测站当年11月至次年1月,44a气温、降水资料,研究了北疆北部冬季气候变化特征,解释了2000年该地区冬季特大雪灾极端气候事件出现的必然性,最后探讨了该地区冬季降水的预测问题;并得出一点很有意义的结论:在气候增暖、增湿背景下,特大雪灾也是可以预报的。 相似文献
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利用2018年1—10月华南3 km区域高分辨率模式08时、20时起报的气温预报和实况资料,采用线性内插法进行站点预报值处理,并从平均均方根误差及预报准确率的角度,检验分析了贵州省72 h预报内逐24 h最高(低)气温预报质量。结果表明,72 h内随着预报时效的增加,预报准确率差异较小;日最低气温预报准确率相对最高气温平均高出20%左右;08时起报的最高(低)气温预报优于20时的。同时发现,最高(低)气温的预报能力在月份上存在明显差异,6—8月预报性能总体优于其它月份;在24~48 h预报中,东北—西南向一带较贵州其它区域展现出更高的预报能力。在9个主要城市站上,最高(低)气温均表现出较高的预报技巧,其中,20时起报的兴义站24 h最低气温准确率100%。通过对2018年7月18日气温预报质量检验,最高(低)气温及35.0℃以上高温事件预报准确率均在80%左右,较好反映了天气实况。因此,华南3 km高分辨率区域模式对贵州气温预报具有较好的参考价值。 相似文献
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对中国国家气象中心T639数值预报、德国降水预报和欧洲中心（ECMWF）数值预报中对中国东北地区的降水、温度和环流模式的预报结果,分别进行检验。结果表明：降水预报中,德国降水预报对中国东北地区的晴雨预报、一般性降水预报效果较好,但T639数值预报的漏报率明显低于德国降水预报,而T639数值预报中24-120 h暴雨预报的TS评分明显高于德国降水预报。温度预报中,T639数值预报对中国东北地区温度预报72 h内基本可用;欧洲中心（ECMWF）数值预报在96 h内效果较好。对于24 h的温度预报准确率,T639数值预报稍高于ECMWF数值预报结果。环流模式方面：48h内T639预报效果好于ECMWF,72 h以后ECMWF预报效果好于T639。 相似文献
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提出一种基于数值模式预报产品的气温预报集成学习误差订正方法,通过人工神经网络、长短期记忆网络和线性回归模型组合出新的集成学习模型（ALS模型）,采用2013—2017年的欧洲中期天气预报中心数值天气预报模式2 m气温预报产品和中国部分气象站点数据,利用气象站点气温、风速、气压、相对湿度4个观测要素,挖掘观测数据的时序特征并结合模式2 m气温预报结果训练机器学习模型,对2018年模式2 m气温6~168 h格点预报产品插值到站点后的预报结果进行偏差订正。结果表明:ALS模型可将站点气温预报整体均方根误差由3.11℃降至2.50℃,降幅达0.61℃（19.6%）,而传统的线性回归模型降幅为0.23℃（8.4%）。ALS模型对站点气温预报误差较大的区域和气温峰值预报的订正效果尤为显著,因此,集成学习方法在数值模式预报结果订正中具有较大的应用潜力。 相似文献