共查询到20条相似文献，搜索用时 156 毫秒
1.
为探究复杂地形下冬半年降水相态预报方法,进一步提升降水相态预报时空分辨率和准确率,利用2010—2019年冬半年(11月至次年3月)宝鸡市11个国家气象站观测资料及欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)第五代大气再分析资料,统计分析宝鸡市冬半年雨、雨夹雪和雪3种降水相态时空分布特征,筛选确定降水相态判识因子及阈值,构建降水相态精细化客观预报方法,并检验预报效果。结果表明：宝鸡市初冬-冬末时期以降雨为主,雨雪转换时期3种相态日数占比相当,而隆冬时期则以降雪为主。降水相态空间分布与地形密切相关,海拔较低的渭河两岸川塬区降雨较多,而海拔较高的南北部山区降雪较多。地面2 m气温(T2)、850 hPa和700 hPa温度(T850、T700)、850～1 000 hPa和700～850 hPa位势厚度(H850-1000、H700-850)可作为宝鸡市冬半年降水相态组合判据,川塬区渭滨站初... 相似文献
2.
基于全国综合气象信息共享系统(CIMISS)数据库,以一致率(冻土深度用误差绝对值)作为检验指标。对山东国家级气象观测站15项自动综合判识数据,与同期台站观测结果做对比检验,并进行评估分析。结果表明:1)总云量判识一致率为65.8％,云量偏差绝对值为1的占比51.1％;大部分不一致的情况出现在实况为阴天到满云时,判识结果为无云或少云。云高分类后与人工观测的总体一致率为85.0％。各站云高一致率均高于云量。2)雾凇、雨凇、雾、轻雾、浮尘、扬沙、沙尘暴、积雪和结冰等9种现象综合判识结果与台站观测一致率达92.0％以上;霜、霾、露的一致率为75.0％以上。结冰、轻雾、雾与霜命中率较高;积雪、雨凇与扬沙漏判率较高;沙尘暴、雨凇、扬沙和雾凇空判率较高。3)雨凇、雾凇判识效果受单站样本大小的影响;评估期内国家级气象观测站无草温观测任务,是造成积雪现象漏判率高的主要原因。有降水天气现象时,同时出现的视程障碍类天气现象不判识,是其漏判率增大的原因之一。4)评估时段冻土数据绝对误差平均值为1.6 cm,判识与实测误差绝对值在1～10 cm之间的占82.8％,判识效果较好。通过评估分析可见,基于卫星、探空、自动气象站、雷达、闪电定位等多源数据,结合模式再分析产品,实现综合判识结果与台站观测数据一致性较好,能够更好地满足气象预报服务需求。 相似文献
3.
大连地区冬季降水相态的预报方法初探 总被引：4，自引：2，他引：2
应用大连本站2003—2012年冬季降水过程的地面与探空资料,提出将判断降水相态的因子分别取其过程最大值和过程最小值并归为最大类与最小类,对降水过程动态地进行研究分析。在探讨各个因子对大连本站冬季降水相态影响的过程中,应用多层平均气温的方法来进行相态研究,并与单层气温和气层厚度的方法进行了对比,综合各项因子评价结果发现：平均气温类别的因子对降水相态的区分效果要好于其他类别的因子。规定等压面平均气温,不但表现优秀而且容易计算,非常适合应用于实际预报工作。设计“逐步排除法”,利用2013年大连本站的地面和探空数据对大连冬季降水进行检验,以及使用2013年日本全球数值预报模式格点资料进行模拟预报,均取得了理想的结果。 相似文献
4.
基于支持向量机的遥感大雾判识 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于支持向量机的卫星遥感数据大雾判识方法:首先通过对风云1D卫星大雾区域的各通道辐射值出现频次进行概率统计,利用其阈值来粗判识大雾;然后在粗判识的基础上通过支持向量机的方法进行大雾细判识;最后利用腐蚀和膨胀的图像处理技术对判识后的图像进行优化处理。在对我国2006年9-12月的65条监测到大雾的风云1D轨道的探测数据进行分析之后,发现大雾判识结果与专家标记吻合。检验结果表明,利用1、2、4、6、7、10通道组合进行粗判识的结果最好,5交叉正确率为89.9849%,TS评分为74.04%。利用上述方法对个例的分析检验表明,基于支持向量机的遥感大雾判识方法是切实可行的。 相似文献
5.
为提高降水相态预报准确率,以北京南郊观象台为代表站,选取1951年1月至2011年4月逐日20时至20时出现的雨夹雪日数,统计分析其月变化特征;再选取2000-2011年10月-4月08时和20时出现的雨、雨夹雪、雪个例,使用与降水个例对应时次的地面及高空常规观测数据,统计分析各层常用气象要素在各降水相态判别中的作用,并找出主要影响因子及降水相态判别指标;应用多元回归方法,建立降水相态统计预报方程,并对方程及判别指标进行检验。结果表明：雨和雪的温度、露点平均值在低层（地面到850 hPa）有明显差异,但随着高度增加其差异逐渐减小;因雨和雪的温度露点差平均值各层差异均很小,使用温度露点差很难区分降水相态;经过对2011年11月至2012年3月出现的降水相态进行检验可知,总结出的地面温度和露点判别指标以及降水相态统计预报方程均有一定的参考价值,可为今后做降水相态预报服务提供参考依据。 相似文献
6.
《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2017,(2)
利用2007—2013年新疆的10场强对流天气过程以及与之相应的FY-2D静止气象卫星数据,分析了强对流云红外一通道、红外二通道、水汽通道及通道差的光谱特征,提取强对流云团样本点,采用统计方法确定判识指标的阈值范围,构建多通道多阈值判识方法。利用三场天气过程的地面实测降水资料分别验证了单时次和整场天气过程强对流云判识的准确性,结果表明:单时次强对流云的识别区域与发生降雨台站一致的准确率为83%;在整个天气过程中,强对流频次分布与降水实况吻合度较高,说明随着对流云团的移动和发展,判识区域与地面降水区域保持一致,验证了判识方法有效,阈值选取合理。 相似文献
7.
利用2007-2013年新疆的十场强对流天气过程以及与之相应的FY-2D静止气象卫星数据,分析了强对流云红外一通道、红外二通道、水汽通道及通道差的光谱特征,提取强对流云团样本点,采用统计方法确定判识指标的阈值范围,构建多通道多阈值判识方法。利用三场天气过程的地面实测降水资料分别验证了单时次和整场天气过程强对流云判识的准确性,结果表明：单时次强对流云的识别区域与发生降雨台站一致的准确率为83%;在整个天气过程中,强对流频次分布与降水实况吻合度较高,说明随着对流云团的移动和发展,判识区域与地面降水区域保持一致,验证了判识方法有效,阈值选取合理,可以为监测暴雨天气系统的发生、发展提供支持。 相似文献
8.
安徽冬季地面降水相态的判别研究 总被引：2，自引：1，他引：1
文章对安徽省2000—2009年11月至次年4月的雨、雨夹雪、雪和冻雨四类降水相态样本的温度、相对湿度和假相当位温分布特征进行了分析。从地面到500 hPa,气温、相对湿度和假相当位温对平原、山区的地面降水相态的区分能力均逐渐减弱,且相对湿度对降水相态的区分能力远弱于气温和假相当位温。在同一气压层上,假相当位温与气温对平原地区地面降水相态的区分能力相当,而假相当位温在某些气压层上对山区降水相态的区分能力略优于气温。在不同气压层上,平原地区各降水相态的气温和假相当位温均接近正态分布,山区假相当位温相对于气温更接近正态分布。因此假相当位温更适合作为地面降水相态的判别因子。选取地面到500 hPa共6个气压层(山区5个)的假相当位温作为地面降水相态的判别因子建立多级判别方程,利用2010年的降水相态样本对所建立的多级判别方程进行独立性检验。结果表明:多级判别方程对雨、雨夹雪或雪、冻雨的区分能力较好,对雨夹雪与雪的区分能力相对较弱。利用T639模式资料对两个降水相态复杂个例进行预报检验,多级判别方程能较好地预报雨雪转换的时间及区域,对降水相态的预报具有较高的参考价值。 相似文献
9.
利用MODIS云光学厚度、云粒子有效半径、云顶高度、云相态等产品,以及表征6种云类的云光学厚度、云粒子有效半径、云顶高度、云相态的特征值,采用最小距离分类法和多阈值判识法相结合,对卫星观测像元的云进行分类,包括层云、层积云、积云、积雨云、雨层云、高积云/高层云、卷云以及卷云伴随高积云或高层云的多层云、卷云伴随层云或层积云的多层云、高积云或高层云伴随层积云或层云的多层云10类。2008年、2013年卫星分类结果与地面站云类观测对比,达到60%的一致性;将相同时间的地面小时降水量与分类结果叠加显示,出现降水处多为雨层云或积雨云。 相似文献
10.
冬季降水相态及其转变时间的精细化客观预报对提高气象预报和服务质量具有重要的现实意义。利用京津冀地区国家级自动气象站观测资料及网格化快速更新精细集成产品,统计分析了京津冀地区复杂地形下各类降水相态温度和湿球温度平均气候概率的分布差异及不同降水相态时网格化快速更新精细集成产品中可能影响降水相态判断的特征信息。然后将地面观测天气现象资料、复杂地形下降水相态气候特征及高分辨率模式输出产品作为特征向量,分别基于梯度提升（XGBoost）、支持向量机（SVM）、深度神经网络（DNN）3种机器学习方法建立了降水相态的高分辨率客观分类模型,并对同样条件下3种机器学习方法对雨、雨夹雪和雪3种京津冀主要降水相态的预报效果进行了对比检验,进一步提升了雨夹雪复杂降水相态的客观分类预报技巧。 相似文献
11.
12.
基于集合预报和支持向量机的中期强降雨集成预报试验 总被引：3，自引：1，他引：2
本文基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和美国国家环境预报中心(NCEP)集合预报资料和支持向量机(SVM)回归方法建立了多模式集成的动力-统计客观预报模型(SVM-多模式集成预报),继而选用2012年5—9月(共计153 d)发生在淮河流域及其以南地区的大雨和暴雨开展了回报试验,并将所得预报结果与ECMWF的控制预报和集合平均预报进行了多角度比对评估。结果表明:在中期预报时效(4~7 d),SVM-多模式集成预报方法对2012年5—9月大雨和暴雨的预报效果最优,尤其对暴雨预报准确率明显提高,其优势主要体现在对强降雨中心分布范围和强度的预报更接近实况。 相似文献
13.
应用国家基本观测站资料,基于MET系统的客观统计检验方法,针对24h降水分别评估SWCWARMS模式、GRAPES模式和ECMWF模式对2017～2019年5～10月四川地区汛期预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式小到大暴雨降水范围大于实况,GRAPES模式小到暴雨降水范围大于实况、大暴雨多漏报,ECMWF模式小雨和中雨降水范围大于实况、大到大暴雨多漏报,三个模式无降水或微量降水均少于实况。(2)ECMWF模式对四川雨季小到大雨预报能力优于SWCWARMS和GRAPES模式,SWCWARMS模式在部分时次上暴雨和大暴雨预报优于ECMWF模式,GRAPES模式TS评分略偏低。(3)GRAPES模式在2018年秋季开始中雨及以上量级降水预报上改善大于SWCWARMS和ECMWF模式,SWCWARMS模式2019年空报较2017年和2018年显著降低;3个模式在小雨和中雨预报上不相上下,GRAPES模式优势在2019年大雨和暴雨预报上,ECMWF模式优势在2017年秋季和2018年初夏大雨预报上,SWCWARMS模式大雨和暴雨预报能力介于二者之间。(4)ECMWF和SWCWARMS模式川东预报优于川西,GRAPES模式川西预报优于川东;三个模式存在不同程度空报,川东地区空报略多于川西,其中ECMWF模式空报最多。 相似文献
14.
为提高数值预报降水预报的准确率,本文利用欧洲中期天气预报中心的高分辨率数值预报（ECMWF）降水预报资料和江西省国家级气象观测站实况降水资料进行概率匹配,选取Gamma累积概率分布函数用于拟合预报与观测的降水累积概率,通过在2017年江西省一次降水集中期的应用试验,得到以下结论：基于ECMWF的降水预报-观测概率匹配动态订正法由于把最新的预报与实况结果带入概率匹配中,并根据近期模式预报调整及误差不断自动更新各量级降水修正值,可实时动态订正模式降水预报;检验发现ECMWF模式降水产品对于24 h内12 h间隔的10 mm及以下量级的预报普遍偏大,25 mm及以上量级的预报普遍偏小,在江西区域九江沿江地区和景德镇的各量级降水预报较为接近实况、预报效果较好.本降水预报订正法能提高小雨和暴雨的TS评分、降低暴雨的漏报率且提升其命中率,但对大雨及部分中雨的订正效果不佳,在实践中应权衡利弊使用. 相似文献
15.
基于欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）集合预报系统的降水相态产品（precipitation type,PTYPE）,分别以HSS评分最优、TS评分最优和频率偏差最优为标准,运用最优概率阈值法,生成雨、雨夹雪、雪和冻雨4类降水相态的确定性预报产品,并与ECMWF集合预报系统控制成员及细网格模式确定性预报进行对比。最优概率阈值显示:3种最优标准下,不同相态降水最优概率阈值不同,但冻雨和降雪最优概率阈值均最大,为40%~80%,雨夹雪最优概率阈值最小,约为10%,三者最优概率阈值均随预报时效延长而减小;降雨最优概率阈值为7%~25%,随预报时效延长而增大。对比检验结果显示:最优概率阈值法明显提高了降水相态预报能力,且以HSS评分最优时预报效果最佳;最优概率阈值法有效减小冻雨空报,同时显著改善降雨和降雪预报的频率偏差和TS评分,对雨夹雪预报改进效果有限。 相似文献
16.
人工神经网络法和线性回归法对降水相态的预报效果对比 总被引：2，自引：1，他引：1
本文主要对相同条件下线性回归法(LR)和人工神经网络法(ANN)对降雨、雨夹雪和降雪3种降水相态的预报效果进行了对比检验.选取降水发生时和发生前6h的地面2 m温度、露点温度作为预报因子,对降雨、雨夹雪和降雪进行预报.应用国家气象中心2001-2011年我国地面756站实况观测资料,其中应用2001-2010年资料对方法进行训练,2011年资料用来对比检验预报效果.结果显示,(1)两种方法对3种相态降水都有一定的预报能力,对降雪预报最好,其次是降雨和雨夹雪;(2)两种方法对北方的雨雪分界线预报比对南方的好;(3)无论是对全国还是长江中下游流域,在相同条件下,ANN法的预报效果大都优于LR法,当温度和露点温度预报准确时,ANN法对北方的雨雪分界线能进行较准确的预报. 相似文献
17.
利用TIGGE资料集下中国气象局(CMA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)和英国气象局(UKMO)5个中心集合预报结果,对多模式集成预报方法进行讨论。结果表明,多模式集成方法的预报效果优于单个中心的预报,但对于不同预报要素多模式集成方法的适用性存在差异。滑动训练期超级集合(R-SUP)对北半球地面气温的改进效果最优,但此方法对降水场的改进效果并不理想。在北半球中低纬24 h累积降水的回报试验中,消除偏差(BREM)的结果优于单个中心的预报,且此方法预报结果稳定。进一步利用滑动训练期消除偏差(R-BREM)集合平均对2008年1月中国南方极端雨雪冰冻过程进行多模式集成预报试验,结果表明,在固定误差范围内,R-BREM将中国南方大部分地区的地面气温预报时效由最优数值预报中心的96 h延长至192 h,且除个别时效外,小雨、中雨的TS评分得到明显提高。 相似文献
18.
基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。 相似文献
19.
本文采用标准降水检验方法、EDI方法和MODE方法对新一代上海区域中尺度模式SMS-WARMS V2.0模式2015年12月至2016年11月的西南地区降水预报效果进行评估。结果表明:(1)模式对西南地区四季的降水TS评分均较高,夏季和秋季相对更高,且在48 h内预报性能比较稳定。(2)预报偏差和TSS评分显示,模式对西南地区春、夏两季的各个量级降水预报均较实况偏多,而对秋季的大暴雨和冬季的大雨以上量级预报则相对偏少。总体而言,对西南地区的降水技巧呈现出预报成功率高于空报率的特征。(3)模式对西南地区的小雨、暴雨和大暴雨预报评分优于EC模式。(4)EDI检验显示模式对西南地区的极端降水有较高的预报技巧,对四川中部和东北部以及贵州西南部的极端降水预报技巧相对更高。(5)模式对2015年8月一次西南涡诱发的暴雨过程的空间落区预报较好,强度较实况偏强。(6)MODE方法统计结果表明,模式对西南地区暴雨预报的目标质心偏差较小,降水中心强度偏强。 相似文献
20.
数值预报产品在天气预报预警中有着重要的作用。2016—2020年汛期ECMWF模式预报降水与湖北襄阳区域站观测降水的对比分析表明：ECMWF对中雨及以上降雨的预报，第1、2天预报偏小，而第3天预报偏大；三个预报时段强降雨中心位置偏差无规律。为了更好地对ECMWF产品进行释用，提高汛期降水预报准确率，从概率匹配角度研究了不同降水量级订正值，并对2021年汛期ECMWF降水预报进行逐日检验。结果显示：概率匹配订正法可有效地改善模式预报性能，对中雨及以上降雨预报均有良好的订正效果，尤其对第1天暴雨预报改进最为明显。228站平均的TS评分提高了6个百分点，由11.1%增加到17.1%，漏报情况改良了13.5个百分点，由85.0%降为71.5%。采用该订正法开展定量降水预报，由于增加了当地降雨概率分布的背景信息，能表现出比原模式更高的参考价值。 相似文献