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T213与AREM模式分级降水预报对比检验 总被引：4，自引：2，他引：2
为检验T213与AREM模式的降水预报效果,将2004-2005连续两年两个模式的预报结果与河南省117站逐日降水实况进行分级TS评分检验,结果发现:两个模式对小雨以上量级的预报能力基本相当,夏秋季节的预报效果好于冬春季节;中雨以上量级预报均无季节特征;大雨以上量级的预报评分夏季T213高于AREM模式;大暴雨预报AREM模式好于T213.对3例不同性质降水过程落区的预报检验表明:AREM对一般稳定性降水和暴雨以上量级降水的预报能力较强. 相似文献
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BP-CCA方法用于四川盆地夏季日降水量的可预报性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于BP-CCA方法,首先讨论了多个因子对四川盆地夏季降水降尺度模型的可预报性,然后选取最佳预报因子并进行集合,最终基于T639模式建立最优多因子降尺度预报模型.结果表明,分别以东亚夏季10m纬向风、700hPa纬向风和700hPa相对湿度为预报因子的降尺度模型对四川盆地夏季降水的预报技巧较高,而将三个因子集合的多因子降尺度预报模型具有更好的预报能力.进一步将该方法应用于T639模式预报的预报因子场,发现多因子降尺度模型对降水的预报效果要优于T639模式直接输出的结果. 相似文献
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利用支持向量机方法（SVM）,依据T213数值预报产品,对海口降水进行预报应用研究,结果表明：所建立的SVM分类方法降水预报模型具有较好的正技巧,SVM方法对海口降水具有较为明显的预报能力。 相似文献
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2006年T213模式在江苏的降水和温度检验评估 总被引：5，自引：1，他引：4
为了了解T213模式在江苏区域的预报性能,对该模式在江苏区域的降水和温度预报进行了检验和评估.检验结果表明,在江苏区域,T213模式晴雨预报正确率近70%,模式对降水预报具有一定的指示作用,影响中小量级降水TS评分的主要因素是模式预报的虚假降水成分较多,中等以上量级则存在降水中心落区预报偏差较大的情况.T213模式温度预报值系统性偏低3 ℃左右,模式分析场的温度偏低且与实况误差较大,是造成这种情况的主要原因,因此进行温度订正是必要的. 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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2009 年我国汛期降水形势总结与三个常用模式预报效果检验 总被引：2，自引：0，他引：2
利用实况24小时降水、形势场资料及T213、T639、Japan模式降水、形势场的预报资料,对2009年汛期(5-9月,下同)中国降水时空分布进行分析,并对T213、T639、Japan三个常用模式对2009年汛期的天气形势、降水及其影响系统的预报做主客观检验,以期得出2009年汛期降水分布特点及三个模式的降水预报效果对比.结果表明:(1) 2009年汛期华南地区降水量为全国之最,长江中下游和西南东部地区其次,东北和华北地区再次.(2)从TS评分看,Japan模式的小雨～大雨量级评分较高,T639模式暴雨～大暴雨量级评分较高；T213模式对华北地区暴雨、大暴雨量级降水预报评分高于Japan和T639模式.(3)从降水预报偏差看,T213模式对华北预报明显偏强,T639模式对华北预报强度较为适中,两模式对其他区域中等以下强度降水预报偏强,对强降水预报偏弱；T639对中等以下强度降水预报偏强程度明显小于T213,而对强降水除华南和东北区域外,预报偏弱程度明显大于T213；Japan模式预报偏差随降水量级增大而减小,对大雨以上各量级预报均明显偏弱,且偏弱程度明显大于T213、 T639.(4)由代表性形势场预报检验结果可知,除T213对500hPa高度场、850hPa温度场预报效果好于其他两模式外,各模式预报效果相差不大.(5)三个模式对500 hPa副高总体预报偏东、偏北、偏强,但Japan预报效果明显好于T213、T639.(6) T639模式对台风和低涡的预报相对较好,T213较差. 相似文献