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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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主客观融合定量降水预报方法及平台实现 总被引：2，自引：1，他引：1
随着天气预报业务现代化的发展,预报员面临气象数据爆发增长、服务前端需求不断提高以及客观预报技术广泛应用带来的挑战。传统以手工绘制降水落区为主的定量降水预报(QPF)技术流程已经不能帮助预报员在更高层面体现附加值。为支撑预报员在QPF流程中的核心作用,设计和开发了主客观融合QPF平台。该平台从海量预报数据选取、多源QPF集成、QPF调整和订正、格点化处理和服务产品制作五个方面帮助预报员控制数字化预报全流程。发展了多项关键技术支持平台的智能化,包括多模式QPF数据集构建技术、多模式QPF集成技术、QPF预报场调整和订正技术以及格点场后处理技术。基于MICAPS4系统,实现了主客观融合QPF平台的主要功能,发布了"QPF Master Blender 1.0"版本,并在2017年5月投入业务应用,取得良好反馈和效果。最后,对平台的未来发展进行了展望,包括发展数值模式检验评估工具支持预报员做出最优判断,研究多尺度模式信息的融合技术等。 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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极端气温集成预报方法对比 总被引：4，自引：0，他引：4
用2003-2009年ECMWF和庆阳市极端气温资料建立最高最低气温SVM、Kalman、多元线性回归3种统计方法的预报模型,采用平均、加权、回归3种方法进行预报集成,对庆阳市2010年6-12月各预报方法及5个时次集成预报进行评估.结果表明:单一的SVM、多元回归和集成方法最低气温预报5个时次的准确率均高于最高气温0.8％～24.2％,集成后加权法准确率最高,但最高和最低气温选取权重不同,SVM权重大时最高气温效果好,多元回归权重大时最低气温效果好.随着预报时效的增加,单一的预报方法和集成预报,预报准确率降低.逐月评估表明,单一的SVM准确率较高且预报性能稳定,Kalman准确率较低,回归方法各月差异大,预报不稳定,集成后,3种集成方法的预报比单一的预报方法均有所改善和提高.绝对误差分析表明,加权集成后最高和最低气温误差都较小,优于平均集成法和回归集成法. 相似文献
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利用多种降水数值预报格点数据,结合本市定量降水预报方法,制作宜春10县市汛期定量降水集成预报.集成预报方程中各因子的权重系数,随预报样本数的增加,逐步进行修正,同时定期修正集成预报方程产生的系统误差. 相似文献
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湖南省夏季旱涝预报模型研究及试报 总被引：1，自引：1，他引：0
利用自然正交函数（ＥＯＦ）和最优子集回归（ＯＳＲ）两种统计方法建立了统计预报模型,即抓住了预报对象的主要特征,又考虑了预报成因的最优组合,试报结果表明,ＥＯＦ－ＯＳＲ预报模型是一种有一定价值的统计预报模型。 相似文献
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基于集合预报产品的降尺度降水预报试验 总被引：7，自引：2，他引：5
利用降水距平百分率的降尺度预报方法和1951-2008 NCEP资料及我国降水资料,建立了降水距平百分率的预报模型,基于T106L19模式的月动力延伸集合预报结果,进行了2007-2009年3 a的预报试验和效果检验.结果表明,基于集合预报产品的统计降尺度方法对降水距平百分率的预报技巧高于模式降水的预报技巧;500 hPa月平均高度场的预报技巧直接影响到降水距平百分率的预报技巧,平均环流的预报技巧越高,降水距平百分率的预报技巧越高;无论集合成员数为多少,集合预报的结果都明显优于控制预报,随着集合成员数的增多,预报技巧呈增大的趋势;我国降水具有显著的季节性和区域性,以江淮地区的降水距平百分率预报技巧最高,华南地区的预报技巧其次. 相似文献
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关于提高天气预报准确率的几个问题 总被引：10，自引：0，他引：10
提高天气预报准确率是气象业务的一项基础性、系统性的工作。作者从天气预报的业务技术体系着眼,借鉴发达国家的发展经验,分析了提高天气预报准确率的若干问题,提出了发展精细化的预报技术体系,将数值预报模式、天气学预报方法、动力诊断和统计释用及基于卫星和雷达等现代探测技术的短时临近预警技术相结合的预报技术路线;提出了有利于精细化预报的业务体系,即发展以定量降水预报、台风预报和灾害性天气短时临近预警为重点的专业化预报业务体系;指出专家型预报队伍的建设是提高预报业务水平的关键环节。 相似文献
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基于雷达外推临近预报和中尺度数值预报融合技术的短时定量降水预报试验 总被引：5，自引：0，他引：5
为克服目前中尺度数值模式在对流尺度定量降水短时预报方面的不足,弥补基于“外推”的临近预报技术在2h以上定量降水预报能力方面的缺陷,研究设计了一种基于“外推”临近预报技术和中尺度数值模式的定量降水预报(QPF)融合技术方案,并进行了试验应用.该方案首先基于雷达探测和自动气象站观测的定量降水估计(QPE)结果,对中尺度数值模式输出的定量降水预报在谱空间进行相位校正,分析计算出数值预报和观测的偏差,导出一个附加的数值预报校正场;其次,根据数值预报校正场满足一定时间变化分布的特征,调整相应时段的数值预报降水区域和强度;最后,利用双曲正切线权重函数,对校正后的数值模式定量降水预报和基于临近预报技术的定量降水预报进行融合,融合权重根据典型环流特征动态变化.融合后的定量降水预报在前1-2h表现出主要依赖“外推”临近预报结果,之后随着融合权重的变化,数值预报对融合结果的贡献逐渐加大,直至融合后5-6h占主导地位.通过对京津冀地区2011年夏季5个及2012年夏季2个典型强降水个例的80次预报试验及其检验,表明融合后的0-6h定量降水预报结果改进较为明显,总体优于单独的临近预报技术或者中尺度数值预报模式的结果. 相似文献
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以欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 模式细网格地面气温为预报因子,设计多种训练期方案进行2014—2015年福建省气象站每日两次1~7 d的日最高气温和日最低气温MOS (model output statistics) 预报,并进行检验和改进。准对称混合滑动训练期方法为取预报日之前和前1年预报日之后相同日数的样本混合而成,分1年期或多年期。结果表明:准对称混合滑动训练期方案优于滑动训练期方案和传统季节固定期分类方案,且2年期优于1年期。以不同周期确定最佳训练期日数的方案应用对比显示,以年为评估周期优于以月为评估周期以及更短时间周期。在2015年日最高气温和日最低气温MOS预报中,基于上年度评估所得最佳训练期日数,2年期准对称混合滑动训练期方案较ECMWF模式细网格产品质量有较大提高,优于预报员预报,有较好的应用参考价值。 相似文献
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ENSO预测的目标观测敏感区在热带太平洋海温的多模式集合预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文将ENSO预测的目标观测敏感区与多模式集合预报方法相结合, 提出了一种能够有效提高预报技巧且又具有较小计算成本的多模式集合预报方法。该方法在目标观测敏感区内采用模式不等权的多模式超级集合预报方法(SUP), 而在其他区域采用相对简单的等权的多模式消除偏差集合平均方法(BREM)。利用CMIP5中15个气候系统模式的工业革命前参照试验(pi-Control)数据, 针对热带太平洋海温的长期演变开展了理想预报试验。将新集合预报方法与现有的多模式集合预报方法进行了比较。结果表明, 在所考察的预报期内(即1～20年), 新集合预报方法与整个热带太平洋区域使用SUP方法具有相当的预报技巧, 但前者的计算成本明显小于后者, 计算时间仅为后者的1/4。可见, 新方法是一个具有较高预报技巧且计算成本较小的多模式集合预报方法。同时, 其较高的预报技巧强调了热带太平洋SST预测对ENSO目标观测敏感区内的模式误差也是极端敏感的, 也正因如此, 多模式集合预报方法才能够有效过滤模式误差的影响, 具有较高的预报技巧。 相似文献
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热带大气季节内振荡(MJO)实时监测预测业务 总被引：8，自引：2，他引：6
参考目前国际上普遍认可的Wheeler和Hendon设计的MJO监测指标,设计了适合开展实时业务监测的MJO计算方法,初步在国家气候中心建立了逐日的MJO实时监测业务,通过与国外同类监测结果的比较分析表明,监测指标可以很好地描述MJO的强度和传播特征,与国外同类监测产品有很好的一致性。另外,引入了两种统计方法进行了针对MJO指数的实时预测,对预测结果的检验表明,对MJO在两周内有较好的预测技巧,其中利用滞后线性回归方法（PCL）的预测技巧要高于自回归模型（ARM）。 相似文献
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降水邻域集合概率法是处理高分辨率降水集合预报不确定性的一种新方法。利用2017年5~7月GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)区域集合预报系统24 h降水预报资料,进行GRAPES降水邻域集合概率方法试验,并针对邻域概率法的等权重和邻域尺度问题,设计了邻域格点权重修正邻域方案以及二分类权重修正邻域方案,进行降水的集合概率法、等权重邻域集合概率方法、权重修正邻域集合概率方法和二分类权重修正邻域集合概率方法等四种方法的格点相关及敏感性试验,并利用多种概率预报检验评分评估上述四种方法的预报效果。试验结果表明:(1)尽管采用邻域计算方案的三种邻域集合概率方法的降水概率预报评分各有优劣,如等权重邻域集合概率法的相对作用特征曲线面积评分略优,而权重修正邻域集合概率法和二分类权重修正邻域集合概率法的降水概率预报可靠性更高,但采用了邻域计算方案的降水概率预报评分均优于传统的集合概率方法;(2)降水邻域集合概率方法的预报技巧对邻域尺度很敏感,统计评分最优的邻域半径为5~8倍模式水平格距;(3)引入了权重修正的两个邻域集合概率预报方法在24 h降水量超过10 mm时改进较明显,能够提供更加客观的概率预报结果。总体上看,降水邻域集合概率方法具有较好的应用前景,恰当的邻域概率方法及邻域半径可以获得更合理的降水概率预报结果。 相似文献
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Based on the tropical cyclone data from the Central Meteorological Observatory of China, Japan Meteorological Agency, Joint Typhoon Warning Center and European Centre for Medium-Range Weather Forecasts （ECMWF） during the period of 2004 to 2009, three consensus methods are used in tropical cyclone （TC） track forecasts. Operational consensus results show that the objective forecasts of ECMWF help to improve consensus skill by 2%, 3%-5% and 3%-5%, decrease track bias by 2.5 kin, 6-9 km and 10-12 km for the 24 h, 48 h and 72 h forecasts respectively over the years of 2007 to 2009. Analysis also indicates that consensus forecasts hold positive skills relative to each member. The multivariate regression composite is a method that shows relatively low skill, while the methods of arithmetic averaging and composite （in which the weighting coefficient is the reciprocal square of mean error of members） have almost comparable skills among members. Consensus forecast for a lead time of 96 h has negative skill relative to the ECMWF objective forecast. 相似文献
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通过对中国气象局现行PS评分办法与理论PS评分的对比,发现现行评分办法对理论PS评分进行了两处修改。一处修改是扩大了预报正确的评定范围,但在PS评分办法实施后,在气候预测业务中,却出现了只预报2个等级的普遍现象,即在能获得高分的同时却降低了预报能力。另一处修改是按统一的要素距平划分等级,结果出现了预报对象的等级分布随着测站、月份变化而变化的现象。预报对象的等级分布是无技巧预报评分的决定因素,而预报技巧是由PS评分与无技巧预报评分之差决定的。在无技巧预报评分有差异的情况下,不同月份、不同区域之间的PS评分便失去了对比的基础。该文针对上述问题,对现行PS评分办法提出了修改建议。 相似文献
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根据2008—2010年夏季邵阳地区的NCEP全球再分析资料(分辨率为1°×1°)和闪电定位资料,利用支持向量机(SVM)分类方法建立该地区雷暴潜势预报模型,并用测试样本检验了该模型的预报能力,同时与Logistic回归模型和Bayes判别法的预报效果进行了比较。结果表明,SVM模型的预报准确率为86.21%,虚警率为15.25%,漏报率为13.79%。对比三种模型的TSS技术评分,发现使用SVM方法建立的模型对邵阳地区雷暴预报的效果最好,评分值为0.79。因此,SVM方法所建立的模型可以为邵阳地区6 h的雷暴潜势预报提供一定的参考价值。 相似文献