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分类与集成方法在降雨预报中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍一种利用数值预报产品进行降雨预报的方法.该方法按照人工智能分类与集成的思想,利用前馈神经网络将T213、日本、德国的数值预报产品集成在一起,构成一个集成型的预报系统.在此基础上,利用高度场的天气形势和预报区域近低层流场和温湿条件,采用自组织神经网络进行天气分型,并针对不同的天气类型选用不同的预报因子,建立不同的预报模型.按照上述方法,选用江淮流域68个站点2003-2005年的5-9月数据,逐站建模,用2006-2007年5-9月的数据进行分级降水试报.各级降水预报结果表明,集成多家数值预报信息好于仅用单一模式的信息,采用天气分型建模优于不分型的建模.因此,多模式(型)预报结果的综合集成方法的研究,是数值预报解释应用中很值得探索的方向. 相似文献
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周显伟祝玉梅朱春涛梁爽 《黑龙江气象》2015,(3):28-31
利用齐齐哈尔市十个自动站降水和温度资料对2013年欧洲中心确定性模式高分辨率预报产品、东北半球T639数值产品、日本高分辨率大气模式产品和中央气象台的全国城市预报产品进行系统误差订正基础上,进行基于超级集合思想的多模式动态变权集成预报。结果表明:三种细网格和中央气象台的全国城市预报产品对齐齐哈尔地区的降水预报都存在着较多的空报现象;对四种模式预报进行集成平均,在齐齐哈尔地区预报效果极其有限;动态权重集成预报能够较好地利用各种数值预报的优势,从而得到质量好的定性预报产品。定性降水、最低温度和最高温度的集成预报比任何单一的数值预报成员TS预报评分都要高,尤其是最低温度预报质量得到了很大的提升,给预报员提供了很好的参考工具。 相似文献
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初步研发了一套基于机器学习方法XGBoost且考虑地形特征影响的数值预报多模式集成技术,并与传统的等权重平均和线性回归方法的集成效果进行了对比分析。利用北京地区快速更新循环数值预报系统每天8次循环预报给出的近地面2 m温度、2 m相对湿度、10 m风速、10 m风向数据产品,分别基于机器学习方法XGBoost、等权重平均方法、线性回归方法构建了3种体现地形因子影响的多模式预报时间滞后集成模型。试验对比分析了暖季、冷季每日不同时刻的模式预报集成订正效果。结果表明:分季节试验中,基于XGBoost模型对2 m温度、10 m风速的集成预报结果相对原始最优预报结果误差明显优于其他两种传统方法。XGBoost对2 m温度集成的误差可降低11.02%—18.09%,10 m风速集成误差可降低31.23%—33.22%,10 m风向集成误差可降低4.1%—8.23%。2 m相对湿度的集成预报误差与传统方法接近。基于XGBoost的多模式集成预报模型可以充分“挖掘”不同模式或不同时刻快速更新循环预报优点,有效降低模式的系统性误差,提供准确性更高的多模式集成确定性预报产品。 相似文献
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《黑龙江气象》2017,(4)
在利用黑龙江省84个自动站降水和温度资料对2013年和2014年欧洲中心确定性模式高分辨率预报产品、GRAPES_MESO数值产品和日本高分辨率大气模式产品进行系统误差订正基础上,进行基于超级集合思想的多模式动态变权集成预报。结果表明:三种格点预报产品都存在系统误差,三种格点资料对黑龙江地区的降水预报都存在着较多的空报现象,去除微量降水预报后,降水预报质量得到了很大的提升;温度预报去除一段时间的平均相对误差后,预报准确率也有较大提升,尤其是前5 d;ECMWF-thin去除微量降水和平均相对误差预报效果对黑龙江省5 d预报准确率晴雨在80%以上;前3 d最高气温准确率在70%以上,最低预报准确率为60%以上,按照国家局TS评分最高为75%,最低为64%;GRAPES_MESO格点预报产品预报效果在黑龙江省很好;最优集成预报效果动态权重集成预报没有太大差别,但是相对于去除误差的ECMWF-thin预报产品基本没有提升。 相似文献
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对2013—2016年汛期ECMWF、JMA及中尺度WRF模式的预报结果进行检验,基于合理的时间尺度,制作了动态权重集成面雨量预报(DWI)、分步集成面雨量预报(SI)和等权重集成面雨量预报(EWI)产品,并对2017—2020年汛期降水期间多种集成面雨量预报产品和ECMWF、JMA、WRF的单个模式面雨量预报产品进行对比评估.结果表明:3种集成面雨量预报效果整体上优于单一数值预报模式,尤其是预报致灾严重的暴雨等级降水优势明显;DWI和WRF对强降水的面雨量预报正确率最高,其他2种集成面雨量预报结果次之,ECMWF及JMA较差;模式集成预报弱降水过程的优势不明显. 相似文献
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张峻 《高原山地气象研究》2005,25(1)
综合集成是提高预报产品应用效能的一种有效的方法,将集对分析中的联系度概念用于西昌发射场大-暴雨过程预报综合集成,首先对大-暴雨天气过程进行分型,确定国家气象中心T213模式预报、西昌发射场降水模式的客观预报、预报员经验预报与西昌发射场大-暴雨过程的联系度,用权重法将大-暴雨预报进行集成,从而给出集不同预报于一体的西昌发射场大-暴雨过程预报集成方法. 相似文献
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基于CMA-GD模式预报数据,利用多神经网络的动态权重集成方法,开展了贵州省温度预报订正研究,最终获得本地化温度预报订正产品。结果表明：(1) 在对历史数据检验评估的基础上,利用多种神经网络方法可有效降低模式系统误差,通过BP、BP_GA、WAVENN、GRNN、LSTM等神经网络订正,2020年贵州省0～72 h预报时效的温度平均绝对误差较模式降低0.01～0.17 ℃;(2) 考虑到不同神经网络订正结果的差异性,采用动态权重方案对订正结果进行优势集成可显著提升预报可靠性。经集成后的温度预报效果优于模式直接输出和各神经网络订正结果,2020年贵州省0～72 h预报时效的温度平均绝对误差较模式降低14.93%,预报准确率提升8.24%。此外,动态权重集成后的订正结果还表现出较好的稳定性。基于该方法形成的本地化客观预报订正产品可为提升贵州复杂地形下温度预报质量以及精细化预报服务水平提供参考依据。 相似文献
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统计方法在数值模式中应用的若干新进展 总被引：2，自引：1，他引：1
目前,数值模式的准确性不断提高,天气预报和气候预测越来越依靠数值模式。数值模式不仅仅是求解描述大气运动和热力过程的方程组,其中也大量使用了统计方法,统计方法是数值模式的重要组成部分。本文对统计方法在数值模式中应用的最新进展进行了综述。首先,分析了统计方法在数值模式的资料同化、集合预报、次网格尺度物理过程参数化方案、数值产品统计释用、延伸期预报、模式检验等方面的应用。然后阐述了贝叶斯统计在数值模式中应用的新进展。最后,对统计方法在数值模式中应用的未来发展趋势进行了展望。 相似文献
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利用1979—2015年中国国家气候中心整编的160站月平均气温和NCEP/NCAR全球大气再分析资料,从1979/1980—2008/2009年冬季前期500 h Pa高度场、200 h Pa势函数和850 h Pa势函数场选择预测因子,考虑不同时效因子的组合及其独立性,综合应用多因子回归集合、交叉检验集合、逐月滚动集合,建立了针对中国冬季气温的逐月滚动预测模型,并利用该模型对2010/2011—2014/2015年冬季气温进行了独立预测试验和检验。结果表明,综合运用多种集合可提高短期气候客观定量预测的可行性和稳定性。多因子回归集合能增加可预测站点数,交叉检验集合可减少因统计关系不稳定而产生的对预报效果的影响,逐月滚动集合的应用不仅增加了可预测站点数,而且使预测效果更加稳定。本文建立的预测模型可对中国冬季气温进行长时效的预测,且有一定的预报技巧,对实际的季节预测业务有重要应用价值。 相似文献
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以GRAPES中尺度有限区模式作为试验模式, 从模式的不确定性方面来构造中尺度的集合预报, 重点考虑物理因子与初始条件的扰动作用。针对2004年7月10日北京城区的突发性暴雨过程进行了36 h的集合预报试验。结果表明:GRAPES模式可有效地捕捉到中尺度过程的信息; 中尺度集合预报是可行的, 可改进中尺度暴雨过程落区、强度的预报; 不同集合方案的预报结果各不相同, 同一方案各个成员的预报结果也有差异, 即存在适宜的离散度; 在离散度分析中发现在北京附近存在一个明显大值区, 且在大气中低层的垂直结构表现出一致性, 表明这一区域的预报不确定性很大。从集合检验结果中得到:单纯考虑模式物理扰动来构造中尺度集合预报系统有一定难度, 当加入初始场不确定信息后, 同时考虑模式的不确定性和初始场的不确定性, 有助于捕捉更多的中尺度系统的不确定信息, 有助于构造更为有效的中尺度集合预报系统。 相似文献
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基于TIGGE资料集中的ECMWF、CMA和JMA的数值预报产品,利用加权集成、回归集成和消除偏差集成等线性集成方式与遗传算法优化的BP神经网络(GABP)集成,对我国大部开展地面2 m温度在24 h、48 h和72 h预报时效的多模式集成预报试验。通过对2013年1—6月的预报检验,结果表明:GABP集成预报效果有较大提升,均方误差明显小于各单一模式预报。GABP集成的误差分布在新疆和华北均方误差较大,但是在预报效果改进上GABP集成在西部地区相对单一模式的误差减小更加明显。在进行几种多模式集成方式时,GABP集成相比线性方法预报结果更加精准。对于天气过程个例的预报,GABP集成预报出预报量的变化趋势,预报效果优于单一模式和线性集成预报。无论是较长时间段还是短时间的天气过程,在改进预报效果上GABP集成都起到了最佳的作用。 相似文献
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基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明:采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。 相似文献
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集合模式定量降水预报的统计后处理技术研究综述 总被引：8，自引：0，他引：8
集合数值模式预报已在定量降水预报业务中广泛应用,以获得预报不确定性、最可能预报结果以及极端天气预警。由于集合系统的数值模式不完善,且不能提供所有的不确定性信息,常表现出系统性偏差以及欠离散或过离散（如对于多模式集合）。为此,需要发展统计后处理技术,在尽量保持集合预报解析度的条件下,提高预报的技巧和可靠性。近年来,各种集合预报统计后处理技术得到快速发展。针对定量降水预报,依据技术方法的途径和成熟度将后处理研究归纳为3方面进行总结,包括:（1）不基于统计模型的非参数化后处理,包括集合定量降水预报偏差订正、多成员或模式信息集成以及基于空间分析的对流尺度模式后处理;（2）基于概率分布统计模型的参数化后处理,包括集合模式输出统计和贝叶斯模型平均两种方法框架;（3）考虑预报量的时间、空间和多变量间依赖关系或结构的处理方法,包括参数化和经验连接概率法。最后,讨论发展统计后处理技术需要关注的问题,包括考虑不同来源、不同尺度的多模式信息集成;提供高质量、高分辨率的降水分析资料;发展再预报技术扩充训练样本;基于不同的订正目的和应用场景来使用不同的后处理技术;发展面向海量预报数据、捕捉极端降水以及考虑预报量结构的新技术。 相似文献
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采用对标准化时间序列作加权的方法做多模式集成,并以相关系数与均方根误差作为衡量模式模拟预估能力的标准,将IPCC-AR4的 10个气候模式模拟1961-1999年(39a)中国降水的标准化加权集成结果与气候模式修正、Taylor函数加权集成结果进行比较,结果显示前者具有明显优势。为进一步验证这种优化的性能是否具备稳定性,将由控制阶段(1961-1999年)模式与实测数据计算得到的权重系数应用于A1B排放情景下的模式降水数据,预估研究区域2000-2012年(13a)的降水,并与同时间段的模式修正、Taylor函数加权集成进行对比。结果表明,该集成结果在预估阶段(2000-2012年)仍优于模式修正、Taylor函数加权集成结果。 相似文献
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