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蔡仁 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2007,1(1):49-52
利用2002年10月2日—12月1日的HLAFS资料,计算得到组合因子,通过相关系数的检验得到预报南京秋季(10—11月)降水的组合预报因子。把这些组合因子和对应的降水实况输入人工神经网络中进行学习和训练,最后得到南京秋季降水的人工神经网络预报方法。检验和试预报结果表明,预报降水的准确率为70%～80%,高于HALAF模式10%～20%。 相似文献
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主要就2002年主汛期(6—8月)对国家气象中心预报员和数值预报(HLAFS、HLAFS0．25、T106和T213)产品进行全国和分区统计学检验和对比分析评价。对于全国降水平均检验结果而言，主客观降水预报TS评分均随降水量级的增大和预报时效的增加而下降。对于各级降水，预报员评分最高，其次是T213，HLAFS0．25列第三位(大暴雨除外)，T213较T106、HLAFS0．25较HLAFS0．5的降水预报都有明显的提高，说明改进的数值预报系统的降水预报水平有了较大的提高。与2001年汛期比较，预报员的小雨预报进步明显，暴雨、大暴雨的24小时预报也有一定的提高；T213则在中雨预报上有所改进，大雨及暴雨的24小时预报也有提高，其余预报的TS评分不及2001年。从分区的检验结果来看，南方各区的预报评分远高于北方各区的评分，预报员在长江中下游和华南地区的各级降水预报中具有明显的预报优势；北方各区的降水评分以T213预报略好，HLAFS及HLAFS0．25在西北地区东部暴雨预报中表现出色。 相似文献
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以站点方式对1998 年7 ～8 月HLAFS08 时的12 ～36 小时降水预报进行了评分,统计了预报有降水时实况出现降水的几率。结果表明:HLAFS改进模式对大雨以上降水的预报效果有明显改善,预报有降水,实况出现降水的几率随预报值的增大而提高。另外对主要过程降水分布趋势预报效果的评价表明,HLAFS对较大暴雨过程的预报效果较好,优于日本传真图。 相似文献
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从’98特大洪水中看改进的HLAFS数值降水预报的性能 总被引：2，自引：1，他引：2
文章对1998年大洪水期间改进的HLAFS[1 ]的降雨预报产品进行检验.结果表明, 改进的HLAFS对松嫩流域的暴雨预报较好, 中到大雨则是长江中下游地区预报较好, 而三峡库区相对较差; 对于主要降雨过程降雨区的强度预报往往比实况弱, 且其落区约有半数较实况偏北, 但其轴向一般与实况一致; 改进的HLAFS对小雨预报比原HLAFS好, 对中雨和暴雨预报也有不同程度的改进; 整体预报面积偏大和大雨以上降水预报准确率低仍是HLAFS有待改进的问题.对三峡库区面降水量预报, 半数左右的预报较好; 对大量级降水预报往往偏弱, 而小量级则相反 相似文献
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广西春播期降水量预报方法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
对广西春播期降水量序列利用３种时间序列分析法,通过相关系数与符号相关结合选取因子,建立了６种回归方程,试报结果表明：多因子场序相关相拟法有较可信的结果;在逐步回归预测方法中,多因子逐步回归优于单因子场逐步回归;集成预报的结果明显好于单一方法的结果。而在组合计算预报因子中,用５００ｈＰａ高度场、海平面气正场的滑动块状平均场作为基本因子,不仅符合降水发生所应具有的天气形势的系统性和稳定性,给自动化编程 相似文献
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利用NCEP的气候预报系统第二版(CFSv2)提供的逐日降水模式资料,采用集合预报方法开展区域性夏季降水预报,使用出入梅日期均方根误差(RMSE)、准确率(ACCU),梅雨期长度均方根误差(RMSE)及梅雨雨强距平符号一致率(Pc)等3种方法评估模式资料对湖北省梅雨特征量的预报能力。结果表明:入梅预报提前13 d的ACCU可达0.5以上、RMSE小于3 d,出梅预报提前14 d的ACCU可达0.5以上、RMSE小于3 d,梅雨期长度预报提前14天的RMSE小于5 d,梅雨雨强预报提前14 d的Pc可达0.5以上。梅雨特征量总体预报时效为14 d左右,CFSv2模式资料对区域性夏季降水在梅雨延伸期时段表现出一定的预报技巧。 相似文献
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从梅雨预测的业务需求出发,系统开展了CFSv2模式对2018年浙江梅雨期降水预报能力的多时间尺度评估。结果发现3月1日—5月31日的起报结果整体上未能较准确地预测6月浙江大部降水偏少的趋势、仅5月31日的预测结果与实况相符;在延伸期尺度上,CFSv2预测的梅雨期总降水量较实况偏少30%左右;基于相关系数、均方根误差和新定义的综合预报技巧指数等指标分析模式的延伸期预报性能,发现对梅雨期总降水量、逐日区域平均降水量和逐日全省各站降水量的预报技巧有限,对浙江梅雨区的预报水平总体高于浙江全省。评估结果表明CFSv2预报产品表现出显著的系统性干偏差;在延伸期尺度上,随着预报时效的缩短,预报效果并非逐步提升、而是客观存在一个最佳预报时效,各起报日也分别对应着不同的最优预报时段,整体而言梅雨降水的延伸期预测可能对初值并不敏感。 相似文献
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检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。 相似文献
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检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。 相似文献
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本文基于2001—2010年上海市11个基本气象站的逐日降水量和澳大利亚气象局的逐日大气低频振荡(MaddenJulian Oscillation,MJO)指数(包括RMM1和RMM2)资料,选取MJO指数作为预报因子,上海地区梅汛期降水量作为预报对象,建立了基于时空投影法(spatial-temporal projection model,STPM)的上海地区梅汛期降水延伸期预报模型。利用该模型对近6年(2011—2016年)的梅汛期降水进行回报试验,其预报技巧评估结果表明:该模型对未来10～25 d的降水具有较好预报效果,可较准确地预报出梅汛期3/4左右的降水量级和降水发生时段。其中,预报时效为10～20 d的预报技巧较高,而提前21～25 d的预报技巧略有下降。总体而言,基于MJO活动的STPM预报模型在上海地区梅汛期延伸期降水预报中具有较好的参考价值。 相似文献
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一种神经网络的云图短时预测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
依据6hT213数值预报产品的资料,采用EOF展开和人工神经网络等方法,对卫星云图短时预报方法进行研究。首先对卫星云图灰度值样本序列进行EOF展开,将提取出来的时间系数作为建模的预报量,以数值预报产品的物理量场作为预报因子,建立人工神经网络预测模型。将预报得到的时间系数与空间特征向量进行时空反演,实现对未来6h云图的预测。预报方法的独立样本试验证明,预测结果与实际云图的主要特征基本吻合,尤其在预测云图的大体分布和发展趋势上得到了较好效果。 相似文献
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提高汛期降水过程的延伸期预报能力是目前天气预报和气候预测发展的重要方向。本文以上海梅汛期降水为例,利用非传统滤波方法提取多变量季节内分量,分析了梅汛期季节内候降水异常及其相联系的延伸期关键低频信号,进一步综合多变量低频信号建立了梅汛期候降水异常延伸期预报方法,并开展了多年的回报和试报检验。结果表明:①梅汛期候降水异常季节内分量具有显著的40～60d低频振荡周期,与降水异常实况具有显著的正相关和较高的符号一致率;②梅汛期季节内候降水异常与超前10～35d的热带及中高纬低频信号有关,主要包括:热带MJO(Madden Julian Oscillation)自阿拉伯海的向东传播、西太平洋副热带高压季节内活动的西北向传播、PNA(Pacific-North American)遥相关型的季节内位相转换以及东北亚冷空气的持续性异常影响;③综合上述多变量低频信号建立了延伸期候降水异常预报模型,对提前10～35d的延伸期候降水异常的季节内分量具有预报技巧,也能较好地预报实际的候降水异常趋势。 相似文献
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神经网络方法在广西日降水预报中的应用 总被引：7，自引：3，他引：7
以广西前汛期5、6月区域平均日降水量作为预报对象，采用人工神经网络方法进行新的数值预报产品释用预报研究。对T213预报因子进行自然正交分解，有效浓缩数值预报产品因子的预报信息，并结合日本降水预报模式因子建立广西3个不同区域的逐日降水神经网络释用预报模型。运用与实际业务预报相同的方法对2004年5、6月进行逐日的实际预报试验，并与T213的降水预报进行对比分析。结果表明，本文建立的3个区域日平均降水量神经网络预报模型，在预报性能上明显优于同期的T213降水预报。 相似文献
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利用自动站降水数据和NCEP/NCAR再分析资料,结合江苏入、出梅指标对2018年南京梅雨进行讨论,分析导致当年南京梅雨异常的环流因子特征。结果表明：1）当年入梅偏晚、出梅正常,梅雨分布不均匀,总量偏少,其中南部异常偏少8成;2）前期南支槽活动频繁,副热带高压相比同期偏南,季节北跳偏迟,且南亚高压主体偏强,位置偏东偏北,导致入梅偏迟;3）入梅后,副热带高压大幅度北抬,南亚高压东伸明显,加之东北冷涡活动弱,使得冷暖气流交汇偏北,因此江苏沿江地区梅雨量偏少;4）南京地区的梅雨量与6-7月副热带高压的南北跨度具有显著的负相关;5）东亚夏季风偏强时,南京中北部地区的梅雨量很可能偏少。 相似文献