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基于数值预报和随机森林算法的强对流天气分类预报技术 总被引：4，自引：2，他引：2
随机森林算法是当前得到较为广泛应用的机器学习方法之一,有着很高的预测精度,训练结果稳定,泛化能力强,解决多分类问题有明显优势。本文将随机森林算法应用于强对流的潜势预测和分类,分短时强降水、雷暴大风、冰雹和无强对流四种类别,基于2005—2016年NCEP 1°×1°再分析资料计算的对流指数和物理量,开展强对流天气的分类训练、0～12 h预报和检验,经2015—2016年独立测试样本检验表明,针对强对流发生站点的点对点检验,整体误判率为21. 9%,85次强对流过程基本无漏报,模型尤其适用于较大范围强对流天气。随机森林算法筛选的因子物理意义较为明确,和主观预报经验基本相符,模型准确率高,可用于日常业务。 相似文献
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强对流天气预报业务包括监测、分析、预报、预警和检验等方面。对流初生识别、对流系统强度识别和对流天气类型识别等监测技术取得新进展,综合多源资料的监测技术已应用于中国气象局中央气象台业务。对流系统的触发、发展和维持机制等获得了新认识,我国不同类型强对流天气及其环境条件统计气候特征、分析规范及相应业务产品等为业务预报提供了必要基础和技术支撑。光流法、多尺度追踪技术以及应用模糊逻辑方法的临近预报技术等有明显进展,融合短时预报技术得到广泛应用,对流可分辨高分辨率数值 (集合) 预报及其后处理产品预报试验取得了显著成效,基于数值 (集合) 预报应用模糊逻辑方法的分类强对流天气短期预报技术为业务预报提供了技术支撑。强对流天气综合监测和多尺度自适应临近预报技术、多尺度分析技术以及融合短时预报技术、发展并应用模糊逻辑等方法的、基于高分辨率数值 (集合) 模式的区分不同强度等级和极端性的分类强对流天气精细化 (概率) 预报技术等是未来发展的主要方向。 相似文献
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一、引言 近年来计算机及先进的通信设备在短时预报业务中的应用,提高了强对流天气的监测和短时预报服务的能力。而为进一步提高短时预报的准确率,研究和选择效果较好的分析预报方法,仍有重要的作用。在强对流 相似文献
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基于深度学习的强对流高分辨率临近预报试验 总被引：1，自引：0，他引：1
强对流天气临近预报、预警在气象灾害防御中具有极为重要的地位。在气象业务中,因对强对流天气临近预报、预警准确率和时、空分辨率的极高要求,使其成为业务难点和研究热点之一。对于高时、空分辨率强对流临近预报问题,尝试用深度学习方法来解决。首先将强对流临近预报抽象成同时包含时间和空间的序列预测问题;然后基于改进的循环神经网络算法形成的自编码模型,使用京津冀地区长序列、高时空分辨率天气雷达组网拼图数据进行模型训练;最后利用基于历史0.5 h雷达回波拼图数据训练得到的端到端神经网络,预报未来1 h内的逐6 min回波演变特征。通过基于传统外推算法的临近预报方法与深度学习算法的临近预报方法进行对比,发现使用的深度学习方法可以有效“学习”到高时、空分辨率序列雷达数据特征的内在关联,通过多层神经网络构造出抽象的深层特征,能够有效捕捉到雷达回波的演变规律和运动状态。通过计算雷达回波预报的命中率（POD）、虚警率（FAR）、临界成功指数（CSI）等检验表明,相较传统外推临近预报方法,在强对流回波临近预报准确率上有较明显提高。 相似文献
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强对流天气短时临近预报系统（Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN）是面向短时临近监测、分析、预报、预警制作等功能为一体的业务平台。SWAN2.0基于MICAPS4（Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 4.0,人机交互气象信息处理和天气预报制作系统）二次开发框架,采用C/S架构,服务器部署在省级,负责收集数据,运算SWAN产品;客户端部署在气象台站,实现具体的预报业务,并形成算法二次开发接口。SWAN2.0新增了三维变分风场反演、基于分雨团技术的雷达降水估测、冰雹识别等方法,实现了算法管理、产品生成、分析处理、资料检索显示、实时监控报警、预警产品制作等功能。SWAN2.0业务系统已在全国试用,在强对流天气监测、分析和短时临近预报预警中发挥了重要作用。 相似文献
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国家级强对流天气综合业务支撑体系建设 总被引：1，自引：2，他引：1
国家级强对流天气预报业务正在从以短期预报为主调整到短期和短时预报并重的业务格局。文章从强对流天气预报技术发展与服务需求的角度,重点介绍了国家级强对流天气综合业务支撑平台及其核心技术。该平台以气象数据组织和图形化表达两个核心要求为牵引,发展了数据分析处理系统、自动气象绘图系统和WEB检索与显示系统。数据分析处理系统基于多源观测资料、中尺度数值预报和全球数值预报,发展了集约、高效的强对流天气监测和临近预报、短时预报和短期预报等数据分析处理技术,是整个平台的核心;主要核心技术包括:从不稳定与能量、水汽、抬升与垂直风切变等条件出发,以归纳总结的分类强对流天气概念模型为基础的分类强对流短期预报分析技术;应用"配料法"发展的分类分等级的强对流天气客观概率预报技术;强对流短时预报技术包括高分辨率数值预报释用、多模式预报集成、对流尺度分析、实况和模式探空分析等多项技术,重点实现了从过去3 h实况到未来12 h预报的无缝隙衔接;强对流的监测和临近预报技术在基于多源资料的强对流天气实况与强对流系统监测技术基础上,发展了基于雷达特征量、强对流实况、各类强对流指数和预警信号等多源信息的报警技术。自动气象绘图系统实现了高效、便捷地接入多种数据、自动进行数据分析和制图等多项功能。在预报服务方面,基于WebGIS发展了县级分类强对流预警信号和国家级分类强对流预警预报产品共享技术,实现强对流短时预报业务的高交互性与上下互通的功能。 相似文献
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美国强对流预报主观产品现状分析 总被引：1，自引：1，他引：0
为了全面反映美国强对流预报主观产品现状,同时也为推进我国国家级强对流天气预报业务建设提供思路,通过研读相关文献、最新技术报告和专家咨询等方式,对当前美国国家级强对流天气预报业务的产品类型、制作、发布规范等最新进展进行了比较详细的分析,并对我国国家级强对流天气预报业务建设提出了初步设想。通过分析看到,美国的强对流预报业务产品,以概率分类预报为主要形式,是以预报员为主体的综合主观预报产品。现已形成了一个比较系统的短时、短期、中期预报业务产品系列。以其为参照,我国强对流预报业务发展须加强四个方面的工作:第一,强对流天气气候学分析、诊断技术的研究应用;第二,基于高时空分辨率的中尺度数值预报系统的客观产品的研发和应用,强对流分类预报方法的研制;第三,专门预报员队伍的建设;第四,科学的业务流程和高效的综合监测传输。 相似文献
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雷暴与强对流临近天气预报技术进展 总被引：81，自引：22，他引：59
临近预报指0—6h(0—2h为重点)的高时空分辨率的天气预报,预报对象是该时段内出现明显变化的天气现象,主要包括雷暴、强对流、降水、冬季暴风雪、冻雨、沙尘暴、低能见度(雾)、天空云量等,其中,以雷暴和强对流天气的临近预报最具挑战性。综述了针对雷暴和强对流天气的以主观预报为主、结合客观算法的临近预报技术,同时讨论了高分辨率数值预报模式在临近预报中的应用。主观临近预报技术包括基于多普勒天气雷达观测数据并结合其他资料(常规高空和地面观测、气象卫星云图、快速同化循环的数值预报产品等)对雷暴生成、发展和衰减,特别是对强对流天气(包括强冰雹、龙卷、雷暴大风和对流性暴雨)的临近预报,客观算法包括几种应用最广的雷达回波或云图外推算法和强对流天气识别技术。高分辨率数值预报模式的应用包括与雷达回波外推融合延长临近预报时效,与各种观测资料融合得到快速更新的三维格点资料为雷暴和强对流近风暴环境的判断提供重要参考。 相似文献
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A deep learning objective forecasting solution for severe convective weather(SCW) including short-duration heavy rain(HR), hail, convective gusts(CG), and thunderstorms based on numerical weather prediction(NWP) data was developed. We first established the training datasets as follows. Five years of severe weather observations were utilized to label the NCEP final(FNL) analysis data. A large number of labeled samples for each type of weather were then selected for model training. The local temperature, pressure, humidity, and winds from 1000 to 200 h Pa, as well as dozens of convective physical parameters, were taken as predictors in our model. A six-layer convolutional neural network(CNN) model was then built and trained to obtain optimal model weights. After that, the trained model was used to predict SCW based on the Global Forecast System(GFS) forecast data as input. The performances of the CNN model and other traditional methods were compared. The results show that the deep learning algorithm had a higher classification accuracy on HR and hail than support vector machine, random forests, and other traditional machine learning algorithms. The objective forecasts by use of the deep learning algorithm also showed better forecasting skills than the subjective forecasts by the forecasters. The threat scores(TSs) of thunderstorm, HR, hail, and CG were increased by 16.1%, 33.2%, 178%, and 55.7%, respectively. The deep learning forecast model is currently used in the National Meteorological Center of China to provide guidance for the operational SCW forecasting over China. 相似文献
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中国当代强对流天气研究与业务进展 总被引：1，自引：0，他引：1
对当代中国几十年来强对流天气研究和业务进展做了阐述，主要包括强对流系统产生的环境背景和主要组织形态，以及具体强对流天气的有利环境条件、触发机制、卫星云图特征、多普勒天气雷达回波特征以及预报、预警技术等诸方面。总体来看，中国学者对强对流以及不同类型强对流天气（强冰雹、龙卷、雷暴大风）发生、发展的环流背景以及通过雷达和卫星观测到的组织结构及其演变特征都已有了明确认识，研究了对流系统的多种触发机制，深入认识了超级单体、飑线等对流系统的环境条件、组织结构特征和维持机制，了解了中国中尺度对流系统的组织形态和气候分布特征，获得了强冰雹、龙卷、下击暴流和雷暴大风等的雷达、卫星和闪电等的多尺度观测特征、形成机制和现场灾害调查特征，发展了各类强对流天气识别、监测和分析方法以及基于“配料法”和深度学习方法等的预报、预警技术等。因此，强对流天气业务预报水平已得到显著提升。 相似文献
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机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径之一。随着以深度学习为代表的机器学习算法取得突破，人工智能呈现了加速发展的趋势，在各行业取得了广泛的应用。机器学习在计算效率、准确性、可移植性、协同性、灵活性、易用性等方面具有较大的优势，下一步将有可能改变传统的气象观测模式，加速和改善气象观测数据的处理，改善数值天气预报质量以及推进地球科学的交叉融合。为更好地推动人工智能相关技术在气象领域的应用，本文从气象观探测、数值预报、危险天气识别与预警和卫星资料处理等方面对机器学习算法的应用现状进行了整理。 相似文献
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Haochen LI Chen YU Jiangjiang XIA Yingchun WANG Jiang ZHU Pingwen ZHANG 《大气科学进展》2019,36(10):1156-1170
In this paper, the model output machine learning (MOML) method is proposed for simulating weather consultation, which can improve the forecast results of numerical weather prediction (NWP). During weather consultation, the forecasters obtain the final results by combining the observations with the NWP results and giving opinions based on their experience. It is obvious that using a suitable post-processing algorithm for simulating weather consultation is an interesting and important topic. MOML is a post-processing method based on machine learning, which matches NWP forecasts against observations through a regression function. By adopting different feature engineering of datasets and training periods, the observational and model data can be processed into the corresponding training set and test set. The MOML regression function uses an existing machine learning algorithm with the processed dataset to revise the output of NWP models combined with the observations, so as to improve the results of weather forecasts. To test the new approach for grid temperature forecasts, the 2-m surface air temperature in the Beijing area from the ECMWF model is used. MOML with different feature engineering is compared against the ECMWF model and modified model output statistics (MOS) method. MOML shows a better numerical performance than the ECMWF model and MOS, especially for winter. The results of MOML with a linear algorithm, running training period, and dataset using spatial interpolation ideas, are better than others when the forecast time is within a few days. The results of MOML with the Random Forest algorithm, year-round training period, and dataset containing surrounding gridpoint information, are better when the forecast time is longer. 相似文献
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河南省强对流天气诊断分析预报系统 总被引：10，自引：1，他引：9
强对流预报是天气预报的难点,为了提高预报强对流、特别是预报区域性强对流天气的预报能力,应用河南省1995—2004年的气象观测资料作分析样本,并计算多个大气动力和热力学参数。经过统计分析、诊断分析,选择预报能力强、指示性好的大气动力或热力学参数作为强对流天气的预报因子,采用加权集成建立预报方程。应用计算机技术自动实现从数据采集、物理参数计算、预报因子临界值判别、诊断预报方程运算,到以MICAPS图形方式输出预报结果,建立了河南省区域强对流天气预报系统。该系统为预报员提供了一种科学客观的参考依据,在近两年的业务运行中取得了比较理想的预报效果,提升了河南省强对流天气的预报能力。 相似文献
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NWP产品在强对流天气诊断分析中的应用 总被引：7，自引：2，他引：7
利用ECMWF、T213、T106数值预报产品及各物理量场,对已知中尺度系统发生发展的大尺度条件,预报中尺度环流出现的统计概率进行探讨:首先将武汉中心气象台过去总结的强对流天气模型与数值预报产品中的环流形势进行对比分析,当所预报的环流形势满足强对流天气模型时,认为大尺度条件将会促进中尺度天气的发生发展。再对数值预报产品中的有关物理要素场和值进行诊断分析,当所诊断的结果反映出有中尺度次级环流出现或有利中尺度对流天气发生时,最后对强对流天气落区、落点及降水性质进行诊断分析。同时,还利用AREM中尺度数值模式对2002年7月21~24日过程进行诊断分析,预报效果较好。,通过诊断分析,得出了强对流天气落区、落点及降水性质与各要素之间预报场和值的关系,同时也为今后精细化预报提供了启示和参考。 相似文献
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近年来我国极端灾害性天气频发,造成了重大人员伤亡和财产损失,随着防灾减灾工作的推进,龙卷等中小尺度强对流灾害性天气的预警预报工作的关注度正逐步提升。现有龙卷检测算法基于对新一代天气雷达基数据在多个仰角和体积扫描中进行阈值判断得到龙卷涡旋特征TVS,在自适应协同观测背景下表现为自适应策略同步较慢,预警预报准确率不高,提前预警时间短。使用机器学习算法结合龙卷在雷达反射率、径向速度和速度谱宽的多重特征能有效提高龙卷识别的准确率和预警时间,能提高组网雷达的协同观测能力。基于随机森林的龙卷检测算法（TDA-RF）,使用CINRAD雷达历史龙卷数据作为训练集,通过随机森林算法对训练集进行分类学习得到龙卷预测模型,使用预测模型对实时雷达数据进行龙卷检测。试验结果表明,TDARF算法能有效识别不同强度的龙卷,较TVS龙卷检测算法能给出龙卷区域的分类概率值,无需对龙卷特征时空连续性进行判断;TDA-RF算法对多个特征进行综合判断具有较好的抗干扰能力,使基于组网雷达的龙卷预警时间最高可达18分钟。 相似文献