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以国家气象中心Ｔ１０６、ＨＴＬＡＦＳ和武汉暴雨研究所ＭＡＰＳ数值天气预报产品为基础,运用灰色预测方法,建立了湖北省县（市）测站短期降水预报模型,该模型１９９８年开始投入业务试用,至１９９９年底已运行２年,试验结果表明,其预报结果对实时业务具有较好的参考价值。 相似文献
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中尺度业务预报试验数值模式系统 总被引：8，自引：5，他引：8
以引进的美国Penn State/NCAR中尺度模式（MM2和MM4）为基础，按照实时业务预报需要和我国资料特点，在PC/386微机上研制了中尺度业务预报试验数值模式系统。在1989—1990年进行的实时业务预报试验中，该系统运行稳定，预报时效能满足实时业务预报要求，预报结果对12—24小时短期天气预报具有参考价值，适合于省（市）级气象台站等业务单位使用。 相似文献
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一种可业务化的雷电潜势预报方案 总被引：3，自引：1，他引：2
利用2000～2005年的闪电定位资料、常规气象观测资料,实时业务应用的数值预报产品以及NCEP/NCAR再分析资料等,基于雷电发生的天气学分型和完全预报方法原理,以可业务实时实现为原则,对广州地区雷电的短期潜势预报进行了研究,引入了"马赛克化"、不确定度概念以及多元回归、线性/非线性拟合方程等数学统计方法,得到一种较有效的雷电短期潜势预报方案,该预报方案在实时业务预报中试用,预报结果对雷电潜势预报具有参考价值. 相似文献
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2002年西北太平洋和南海热带气旋路径主客观预报评价 总被引：3，自引：2，他引：1
利用目前中央气象台热带气旋路径实时业务预报中使用的各种主客观预报产品资料,对2002年西北太平洋和南海热带气旋路径实时业务预报中的主客观预报进行对比分析检验。结果显示：虽然在整体上主观预报要优于客观模式的结果,但客观模式的预报能力已接近主观预报,有时甚至还好于主观预报,特别是48小时以上时效的客观模式较主观预报具有一定的优势;而在客观模式中,全球模式优于台风模式;热带气旋路径数值模式产品的使用对提高热带气旋路径业务预报水平具有十分重要的作用。 相似文献
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温州中尺度数值模式区域实时预报系统及其应用 总被引：2，自引：0，他引：2
主要介绍了温州中尺度数值模式区域实时预报系统运行的硬件、软件平台以及与MICAPS平台的结合。两年多的业务运行表明，该系统具有较强的短期天气预报能力，一般降水预报准确率较高，单站的气象要素预报质量较好，0216号台风的实时预报便是业务运行中的成功一例。文中给出了预报的台风降水量、高度场、涡度场、台风中心位置等，结果分析表明，温州中尺度数值模式区域实时预报系统对台风系统有较强的预报能力，提前48小时的预报结果与实况相当接近，具有很高的参考价值，可以为政府防台抗台工作的部署提供合理依据，使我们的气象公众服务迈上了一个新的台阶。 相似文献
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利用ECMWF产品对庆阳极端气温释用效果分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用CMSVM的回归方法,用2003～2007年的欧洲数值预报格点资料和庆阳市8个自动站极端气温资料建立最高最低气温预报模型.2008年业务运行效果检验评估表明:5 d最高、最低气温综合平均预报准确率达到64%和71%,对实时业务有较好的指导作用.最高、最低气温准确率随着预报时效的延长效果降低,最低比最高气温的预报准确率高.最低气温预报效果春夏季好于秋冬季,最高气温相反.最高、最低气温绝对误差和平均误差都随预报时效的延长增大,最高比最低气温平均绝对误差大,二者的平均误差接近,均为正值,预报值具有偏高的倾向.对9月明显变化过程的评估表明,最高最低气温预报与实况演变的趋势相似. 相似文献
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中尺度层状云系数值预报系统及其业务化应用试验 总被引：1，自引：0，他引：1
研制了中尺度静力平衡层状云系数值模式；针对人工影响天气业务特点，开发了模式预处理、后处理和产品服务系统；初步建立了一套可在业务中实时运行的中尺度层状云系数值预报业务系统。经过两年多的业务运行试验，结果表明：系统运行稳定，功能实用，对降水场和云场具有一定的预报能力；对小、中雨量级的稳定性降水预报准确率较高；模拟的云场同卫星、雷达实测云系有较好的一致性。可为人工影响天气作业决策及降水预报等实时业务提供帮助。 相似文献
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The correction of model forecast is an important step in evaluating weather forecast results. In recent years, post-processing models based on deep learning have become prominent. In this paper, a deep learning model named ED-ConvLSTM based on encoder-decoder structure and ConvLSTM is developed, which appears to be able to effectively correct numerical weather forecasts. Compared with traditional post-processing methods and convolutional neural networks, ED-ConvLSTM has strong collaborative extraction ability to effectively extract the temporal and spatial features of numerical weather forecasts and fit the complex nonlinear relationship between forecast field and observation field. In this paper, the post-processing method of ED-ConvLSTM for 2 m temperature prediction is tested using The International Grand Global Ensemble dataset and ERA5-Land data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Root mean square error and temperature prediction accuracy are used as evaluation indexes to compare ED-ConvLSTM with the method of model output statistics, convolutional neural network postprocessing methods, and the original prediction by the ECMWF. The results show that the correction effect of ED-ConvLSTM is better than that of the other two postprocessing methods in terms of the two indexes, especially in the long forecast time. 相似文献
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基于中国国家气象中心T213模式、德国气象局业务模式和日本气象厅业务模式2 m高温度预报, 利用神经网络方法中的BP网络建立了我国600多个站的温度集成预报系统, 该预报系统的预报时效为72 h, 间隔为3 h。通过对2004年1—5月的预报结果检验, 表明:集成的温度预报结果明显优于3个模式单独的预报结果, 72 h内预报的平均绝对误差在3 ℃以内, 并且不存在明显的系统误差, 预报达到了一定的精度, 可以为预报员提供定时、定点精细的客观温度预报参考。分区的检验结果表明:不同区域预报误差存在差别, 新疆和西藏误差比较大, 而长江流域和华南地区误差很小, 并且不同区域系统误差的情况也不相同。从总体情况看, 预报误差还存在日变化, 一般来讲, 夜间的预报误差小于白天。 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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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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混合递阶遗传径向基网络及其在副热带高压预报中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
采用遗传算法与径向基网络结合的方法建立了副热带高压特征指数的预报优化模型.针对径向基网络结构和初始参数难以客观确定的不足,引入混合递阶遗传算法同时优化网络结构和参数.该优化方法结合了递阶遗传算法和最小二乘法的优点,具有较高的学习效率.将混合递阶遗传径向基网络用于副高数值预报产品的预报试验和效果比较,结果表明:混合递阶遗传算法优化的径向基网络模型具有较好的收敛效果和泛化能力,对副高指数的预报效果有较明显的改进和提高. 相似文献
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南海热带气旋大风的遗传－神经网络集合预报 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1980-2012年的南海热带气旋实况资料和NCEP/NCAR再分析资料,将热带气旋定位中心周边6×6格点上的地面风速作为预报对象,以气候持续预报因子和前期风速预报因子作为模型输入,采用遗传—神经网络集合预报方法,进行热带气旋定位中心周边36个格点上的风速预报模型的预报建模研究.分别对2008-2012年7-9月共368个独立预报样本进行遗传-神经网络集合方法的分月预报结果表明,南海热带气旋中心周边风速24h的预报平均绝对误差为2.35m.s-1.另外,本文还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的逐步回归预报模型进行对比分析,在相同的预报量和预报因子的条件下的对比分析表明,新预报模型对≥10m.s-1的强风预报结果较逐步回归方法的优势明显,预报性能较好,可为沿海热带气旋大风预报提供新的参考. 相似文献
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重庆市区雾的天气特征分析及预报方法研究 总被引：5，自引：1，他引：4
分析了重庆市区雾的特点、天气特征及温、湿等气象要素垂直分布特征,利用重庆站的观测资料选取适当的诊断因子,采用动态学习率BP算法的人工神经网络对重庆市区能见度进行了拟合和预报检验。研究表明:55年以来,重庆年雾日数总体呈逐年下降趋势,同时轻雾日数急剧上升,这种变化可能主要与城市热岛效应增强和空气污染状况加重有关;发展成熟的辐射雾大多具有逆温的稳定结构,雾顶上下温度、湿度存在明显跃变特征;神经网络模型具有较强的自适应学习和非线性映射能力,对能见度为0~1 km雾的报出率为83%,Ts评分达到69%,平均预报误差为0.384 km。除常规气象要素外,通过M指数、Ri数、凝结核、辐射状况和其他物理量的引入,以及对因子网络输入值的技术处理,明显提高了神经网络对雾尤其浓雾的预报能力,其对能见度在0.4 km以下浓雾预报的Ts评分可达89.5%。模型结果对重庆市区雾的预报具有良好的参考价值。 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
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人工神经网络在天气预报中的应用研究 总被引：14，自引：4，他引：14
介绍了将人工神经元网络用于灾害性天气（暴雨）预报研究的情况，分析了天气预报问题的数学提法及困难所在，神经元网络用于天气预报的原理，暴雨预报的特点及我们对网络模型的改进。结果表明，神经风格确可通过学习从原始数据中提取足够的分类信息，达到较好的预报准确率，值得进一步研究。 相似文献