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郑州市强对流天气短期预报系统 总被引：4，自引：0，他引：4
经对郑州市1990～2000年气象资料分析,概括出短时暴雨、瞬时雷雨大风、冰雹等3种强对流天气出现的气候规律、天气形势、物理量场演变特征、单站气象要素变化规律等.在此基础上,建立了3种对流性天气的预报模型、预报指标和相应的预报方程,构成郑州市强对流天气短期预报系统.该系统根据每天08时实时资料,自动完成天气分型、物理量计算、预报指标计算和预报方程的判别,输出预报结论. 相似文献
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经对郑州市1990～2000年气象资料分析,概括出短时暴雨、瞬时雷雨大风、冰雹等3种强对流天气出现的气候规律、天气形势、物理量场演变特征、单站气象要素变化规律等.在此基础上,建立了3种对流性天气的预报模型、预报指标和相应的预报方程,构成郑州市强对流天气短期预报系统.该系统根据每天08时实时资料,自动完成天气分型、物理量计算、预报指标计算和预报方程的判别,输出预报结论. 相似文献
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采用2007—2015年5—8月NCEP再分析资料和国家站、区域站雷暴大风实况观测资料,利用权重和概率统计相结合的方法,确定与雷暴大风联系紧密的物理量,统计其在所选物理量不同阈值范围内出现的概率,建立雷暴大风概率潜势预报方程,并对预报结果进行检验。结果表明:(1)雷暴大风出现在白天与夜间所选物理量参数有所不同。无论白天或夜间,其在山区与其它地区的物理量阈值亦不同。(2)所选每个预报因子的概率统计结果与雷暴大风发生的环境条件基本相符,该概率由因子达到阈值范围内的样本数和在此区间内出现雷暴大风的样本数两者共同决定的。(3)该方法对08—20时和20—08时两个时段雷暴大风预报的命中率均较好,尤其2016年7月最高,预报概率为"60%以上"的命中率接近93%,可预报出雷暴大风出现的概率潜势和可能发生的区域;同时,空报率较高;预报概率为"80%"的预报临界指数更高。 相似文献
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相似预报方法是一种基于历史相似个例的预报方法,在综合考虑天气发生的环境场和气候场的条件下,可实现高时空分辨率强对流天气的客观预报。利用2016—2019年5—9月宝鸡市自动气象监测站逐小时观测资料及ECMWF细网格0.25°×0.25°模式预报资料,应用相似预报方法对宝鸡市2020—2021年5—9月短时暴雨和雷暴大风天气进行预报和检验。结果表明：短时暴雨平均预报成功率和预报成功指数分别为0.852和0.304,14—20时预报效果最好;雷暴大风平均预报成功率和预报成功指数分别为0.837和0.254,20—02时预报效果最好;两类强天气漏报率均低于0.33,空报率均在0.75以下;相较配料法,相似预报法对两类强天气的预报准确率和预报成功指数均有较大提升,且空报率和漏报率也明显降低,能够较好地预报出短时暴雨和雷暴大风未来24 h的对流潜势,在宝鸡地区表现出更高的适用性。 相似文献
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利用鹤壁市1986～1999年秋季高空图资料,确定了48h和24 h中雨高空要素预报指标;利用1995～2000年Micaps数据格式的物理量场分析结果,确定了24 h中雨物理量预报指标.鹤壁市秋季中雨预报系统根据预报指标和人工神经元网络预报结果,对秋季降水进行逐级判别,综合做出预报结论. 相似文献
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利用鹤壁市1986－1999年秋季高空图资料，确定了48h和24h中雨高空要素预报指标；利用1995－2000年Micaps数据格式的物理量场分析结果，确定了24h中雨物理量预报指标。鹤壁市秋季中雨预报系统根据预报指标和人工神经元网络预报结果，对秋季降水进行逐级判别，综合做出预报结论。 相似文献
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通过历史资料分析得出影响聊城市暴雨的主要天气形势,并以１９９４～１９９６年汛期０８时的实况资料作为初始场,进行相关分析,找出影响暴雨的关键区。用判别分析的方法建立判别方程,将Ｔ１０６数值预报中的相应物理量代入方程制作聊城市暴雨预报。经过１９９９年的试用表明,该方法对暴雨预报具有一定的指导作用。 相似文献
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基于中尺度数值模式快速循环系统的强对流天气分类概率预报试验 总被引：12，自引：9，他引：3
在利用实况探空资料、微波辐射计和风廓线构建的特种探空资料对北京地区强对流天气进行判别,以及快速更新循环同化预报系统(BJ-RUC模式)探空资料可应用性分析的基础上,针对模式探空基本要素计算多种热力、动力、综合不稳定物理量,根据统计的强对流天气判别指标,计算模式格点上的强对流发生概率,并进一步针对冰雹(雷暴大风)和强对流短时暴雨天气下不同物理量的阈值范围,初步探索中尺度数值模式对强对流天气分类预报的可能性.通过不同组合的预报方案进行的对比分析表明,利用北京地区中尺度数值模式快速循环系统(BJ-RUC)的格点探空资料进行强对流天气概率的预报是可以实现的,强对流天气的分类概率预报也存在一定的成功率. 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
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基于天气雷达、地面和探空观测资料、NCEP再分析资料、FNL 数值预报产品,应用强对流天气分类识别技术和短时临近预报技术,开展风暴临近预报、强对流天气分类预警、基于数值预报的强风暴潜势诊断等研究,获得大理、丽江、西双版纳等高原山地机场及周边区域强降水、雷暴、大风、冰雹等灾害性天气的0～2h实时定量预报产品和0～12h强对流天气潜势预报产品,建立可业务运行的机场强对流天气短时临近预报系统。通过检验,证明该预报系统有较好的强对流天气预报预警能力,满足机场业务需求。 相似文献
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The LS-SVM(Least squares support vector machine) method is presented to set up a model to forecast the occurrence of thunderstorms in the Nanjing area by combining NCEP FNL Operational Global Analysis data on 1.0°×1.0° grids and cloud-to-ground lightning data observed with a lightning location system in Jiangsu province during 2007-2008.A dataset with 642 samples,including 195 thunderstorm samples and 447 non-thunderstorm samples,are randomly divided into two groups,one(having 386 samples) for modeling and the rest for independent verification.The predictors are atmospheric instability parameters which can be obtained from the NCEP data and the predictand is the occurrence of thunderstorms observed by the lightning location system.Preliminary applications to the independent samples for a 6-hour forecast of thunderstorm events show that the prediction correction rate of this model is 78.26%,false alarm rate is 21.74%,and forecasting technical score is 0.61,all better than those from either linear regression or artificial neural network. 相似文献
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利用双流国际机场2013—2018年的逐小时气象观测资料、欧洲中心ERA-interim逐6小时再分析资料、成都市气象局多普勒天气雷达产品资料,运用统计学方法分析双流机场雷暴月变化和日变化特征,并利用相关性分析筛选出双流机场雷暴天气预报因子,在此基础上基于二级逻辑回归法建立潜势预报模型（预报方程和消空方程）,最后进行数据的回代检验。结果表明：对流有效位能、K指数、850 hPa比湿、850与500 hPa假相当位温差、回波顶高、1.5º仰角基本反射率、3.4º仰角基本反射率、垂直累积液态水含量为雷暴天气的主要预报因子,据此建立的潜势预报模型对双流机场雷暴天气的预报具有一定指示性,且综合来看在夏季的预报效果更好。 相似文献
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决策树方法在一次历史异常雷电活动中的预报能力检验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用ncep1°×1°再分析资料和四川闪电定位仪监测网的监测资料,基于四川雷电潜势预报决策树的三类预报因子,针对2008年9月22～25日四川盆地西北部连续性雷电活动过程,重点分析了连续性雷电活动的环流背景和主要天气影响系统、热力结构特征、动力结构特征,检验了基于决策树方法筛选出的雷电潜势预报因子对连续性雷电活动的预报能力.结果表明：1）“9·23”连续性雷暴天气过程存在对流性雷暴以及副高和地面冷空气共同作用下形成的雷暴时段.雷暴区内始终存在着高能不稳定的热力条件,具有“对流层中低层正涡度、对流层高层负涡度”的典型雷暴动力结构.2）雷电潜势预报决策树的三大类预报因子能较好地预报本次雷电活动. 相似文献
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通过对2006年6~9月(雨季)大量雷暴对流参数进行计算,选取离西昌发射场最近的单点同化资料。利用相关系数法选取相关性好且稳定的预报因子,进行事件概率回归,得到雷暴预报方程。并对2007年雨季西昌雷暴进行预报,取得了较好的效果。分析表明,基于对流参数的雷暴预报方法对场区雷暴的预报具有明显的效果。 相似文献
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为了使用神经网络较好地解决在雷电潜势预报中常见的非线性问题,本文通过计算南京地区2008年6～8月46个对流参数与雷电发生的相关系数,选取了与雷电发生关系较好的刀、SI、CIN等7个对流参数作为BP神经网络的输入因子。利用2008年的资料所建立的BP神经网络模型,预报了南京地区2009年6～8月的雷暴活动潜势,结合实际雷暴发生情况,得到此模型的POD为80．9％,FAR为9．5％,CSI为74．5％,PDFD为2．9％,FOM为19．1％。表明该BP模型预报准确率较高,性能稳定,有较好的推广价值。 相似文献
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利用浙江省2004~2013年3~8月Micaps（气象信息综合分析处理系统）地面填图数据和T-logP数据研究杭州、衢州和台州三市的阵雨和雷雨个例,同时选取能表征雷雨并能区分阵雨与雷雨的气象预报因子:对流有效位能、850 hPa与500 hPa的温差、K指数、地面2 m温度,用临近探空的分析方法和决策树的分类方法初步建立了一个适用于浙江省春夏季降水性质分类指标。利用欧洲中心（ECMWF）细网格预报资料,对历史样本和2016年春、夏季分别作了检验。结果表明:除去有降水预报误差个例后,指标TS（Threat Score）评分超过0.53,雷雨阵雨综合命中率达到71%,空报率阵雨（10%）小于雷雨（43%）,在不同地区和季节稍有区别;同时对浙江省2016年春夏两次典型大范围阵雨雷雨过程进行预报,效果很好。此方法不仅可以依据预报数据在短期内做出精细化降水性质分类预报,在中长期预报上也有表现力。 相似文献
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基于BPSO-NBayes的雷暴释用预报技术研究 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种新的雷暴预报法,即二进制粒子群-朴素贝叶斯分类器(Binary Particle Swarm Optimization-Naive Bayesian Classifiers,BPSO-NBayes)方法,以福州、连城、宁波3站为例,对使用T511数值预报产品站点的雷暴释用预报技术进行研究。利用2010—2014年T511数值预报产品和单站观测资料,使用BPSO-NBayes方法,建立了0~72 h雷暴预报模型,并与Fisher判别准则和Bayes判别准则进行比较。预报结果表明,BPSO-NBayes模型临界成功指数都在0.29以上,平均值达到0.33以上,是3种方法中最好的,空报率都在0.59以下,漏报率在0.60以下,而且变化幅度很小。BPSO-NBayes模型明显优于Fisher判别准则和Bayes判别准则,具有良好的稳定性和预报能力。 相似文献
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华北产生雷暴大风的动力热力综合指标分析及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
应用MICAPS重要天气报告数据,筛选出2005-2010年夏季华北地区26次典型雷暴大风过程。选取K指数、对流有效位能、大气可降水量、大风指数、中低层垂直速度、垂直螺旋度、垂直能量螺旋度等7个动力或热力指标,利用NCEP 1°×1°再分析资料计算和统计了槽前型和西北气流型雷暴大风发生时的指标阈值。基于统计结果,进一步设计了指标叠套技术,将其应用于2011年6月华北地区两次不同类型雷暴大风的潜势预报中。结果表明,雷暴大风实际发生区域与指标叠套区域一致性较好,验证了该方法对华北雷暴大风预报的有效性。 相似文献