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1.
《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2016,(3)
应用常规观测资料与NCEP1°×1°再分析资料,对承德市各县区初霜的时空分布特征及南北县区初霜出现时间的稳定性进行了分析,在对117个初霜环流形势分析的基础上,建立了初霜预报的天气概念模型;筛选因子,分县区确立了预报指标;采用概率、指标、数值预报产品相结合的方法及概率区间取值法建立了分县区初霜预报模型;检验表明,该模型对于中重度初霜冻预报准确率可达95%以上,对轻度初霜的预报准确率可达68%以上,无漏报出现。 相似文献
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基于EC（0.25°×0.25°）模式预报资料和闪电定位资料，结合雷暴三要素形成条件，分别从水汽、能量、热力、动力等几个方面挑选预报因子，利用主成分分析方法配料权重系数，并根据海拔高度将四川划分为四川盆地、攀西地区、川西高原3个不同的区域分别建立预报模型，研发了四川省闪电格点概率预报产品。检验结果表明：四川盆地在概率预报值为70%以上时，预报效果较好，TS评分为0.294；攀西地区和川西高原在概率预报值为60%以上时，预报效果较好，TS评分分别为0.302和0.299。 相似文献
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利用2014—2019年咸阳地区13个地面气象观测自动站风场数据、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料、西安探空资料及多普勒雷达产品、陕西智能网格逐小时格点化预报风场产品,对2014—2019年发生在咸阳地区的大风天气过程进行统计及分型处理,对比2017—2019年大风过程中陕西智能网格预报风场产品与实况风场差异,提炼出基于陕西智能网格预报风场产品的订正指标,利用2020年大风个例进行检验评估来验证订正指标的可靠性。结果表明：发生在咸阳地区的大风分为系统性大风和雷雨大风,其中系统性大风包括高压后部偏东大风和冷锋后部偏北大风,雷雨大风分为高空冷槽型、西风槽型、副高影响型、冷涡后部型以及低涡型;陕西智能网格预报可提前72 h准确预报出2类系统性大风天气过程,提前12 h预报的平均风速最大值与实况最大风速之间差值最小,可参考该预报时次的结果增加4 m/s进行订正,检验得到6级以上风速预报准确率提高约1831%左右;对于雷雨大风,最大小时增幅在2 m/s以上对雷雨大风的发生时段预报有一定的指示意义,结合25百分位的实况极大风速阈值、陕西智能网格预报极大风速阈值,与各个环境参量和雷达产品参数进行概率匹配,订正预报可在一定程度上提高此类大风极大风速预报准确率。 相似文献
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《气象与环境学报》2016,(5)
利用2007—2013年安徽省闪电定位资料和蚌埠地区雷电灾害资料,选取安徽省蚌埠地区36个致灾雷电样本作为建模样本,采用全球预报系统GFS(Global Forecasting System)模式的强对流参数作为预报因子,利用Logistic回归法建立了蚌埠地区4种类型致灾雷电的预报模型。结果表明:CAPE、LFTX和PW共3个参数可作为蚌埠地区致灾雷电预报的指标;建立的4种类型致灾雷电模型的预报效果较好,其中08—14时雷电预报模型的总体预报准确率最高,可达83.00%。当雷电预报模型输出概率偏高且超过0.7时,4种致灾雷电预报模型的预报技巧评分最高,且预报准确率最高,失误率和虚警率较低,预报效果较好。夏季致灾雷电预报模型的整体预报效果较好,平均预报准确率达82.20%,特别是在雷电发生的密集地区,预报出了雷电的高概率分布。 相似文献
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针对中央气象台、山西省气象台下发的2010年精细化城镇指导预报进行准确率、空报率、漏报率检验,发现:中央台降水指导预报的准确率低于省台指导预报,气温指导预报的准确率高于省台指导预报,建立以省台降水指导预报、中央台气温指导预报为基础的地市级预报业务订正流程。分析省台降水指导预报空报漏报原因,结合本地天气形势及地形特点,建立降水、气温及灾害性天气预报指标,并对历史资料进行反查。采用条件概率,将消空率≥80%的预报指标作为消空指标,将预报准确率≥90%的预报指标作为补漏指标,对指导预报建立消空、补漏预报方法,提高市级订正预报准确率。 相似文献
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马小会 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2014,8(1):70-74
基于北京市海淀区2004-2007年夏季（6-9月）疾病预防控制中心的逐日腹泻疾病发病资料和同期地面气象观测资料,首先采用经典方差贡献分析技术分析了逐日发病人数与气象要素的相关性,选取方差贡献较大的要素作为预报因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为5个级别,采用回归方法分别建立了不同预报时效的预测模型,并检验历史样本的拟合结果。研究结果表明：（1）腹泻疾病发病人数与湿度、风速、气温均呈显著的正相关,其中,水汽压对腹泻疾病的方差贡献最大。（2）1-4天的预报效果较好,其中1-2天预报结果的完全正确率在40%以上,预报误差≤±1级的准确率可达98%。该预报结果可为疾病预防控制中心指导广大城乡居民卫生防疫提供科学依据。 相似文献
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利用1960~2001年NCEP再分析格点资料、陇东南4市31站的降水实况资料、及4个代表站的15~40 cm的地温资料,用11种物理量设计了86个初选因子,将预报区域分东、南、西3片,将天气环流分4型,采用判别分析方法求得陇东南暴雨初级判别函数3个、二级判别函数12个,构成暴雨的动力统计PP预报模型。回检情况,初级预报判别在正例概括90%~93%暴雨日的情况下,排空率可达63%~68%;二级动态判别东片、南片性能较好,预报技巧基本在60%以上,其中东片辐合气流型可达80%以上,西片整体要差一些,但相对于暴雨的实际预报水平,12个函数均具有一定的参考性。用2004~2005年7月实际资料检验,模型预报技巧可达39.3%;试验运行,模型解释应用T213数值预报12 h、36 h的资料,对2005年6月30日至7月2日陇东南出现的暴雨有较好的反映,两方面都说明了模型的实用价值。 相似文献
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基于T639数值预报产品下发的多个物理量资料,利用多元回归方法,开展本地化的分县气温客观预报方法研究,结合常规气象观测资料、美国NCEP/NCAR 1°×1°网格点逐6 h再分析资料,开展业务应用并进行了效果检验,得出以下结论:最低气温预报准确率要好于最高气温,同时夏季的气温预报也明显好于其他季节;在最高气温中对扬中的预报准确率高于其他站点,在最低气温中对丹阳的预报效果相对比较好;客观预报方法存在明显的系统性负偏差,通过使用每个预报时效预报误差的7 d滑动平均进行订正,结果表明通过订正,预报效果有所提高,特别是最高气温订正效果较明显;通过主客观预报准确率的对比分析,发现虽然客观预报对最高气温的预报效果比较差,但是在气温趋势预报上具有一定的参考价值;最低气温客观预报准确率明显高于江苏省的平均水平,和主观预报相比,虽然仍然低于主观预报水平,但是差距不大,基本上可以替代主观预报;分县气温客观预报方法对高温、寒潮等灾害性天气具有一定的预报能力,但是和实况相比,预报强度偏弱. 相似文献
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根据中央气象台自2017年10月—2018年9月20:00起报未来72 h 0.05 °×0.05 °分辨率格点日最高、最低温度指导预报和国家气象信息中心格点温度实况,应用Matlab神经网络工具箱提供的newrbe函数,建立基于径向基函数(RBF)神经网络的温度预报模型,对2018年10月—2019年9月RBF预报产品进行格点检验评估,并与同期的EC模式预报产品做了对比。结果表明:（1）通过RBF模型订正后的24 h、48 h和72 h日最高和最低温度预报准确率较中央气象台指导预报（NMC）分别提高了7.21%、6.98%、5.48%和5.67%、4.46%、4.47%,均为正技巧,且春、夏、秋季预报订正效果要好于冬季;（2）分区域预报检验来看,除海源、同心、彭阳的最高温度预报和海源、惠农的最低温度预报误差偏较大外,其他区域的误差基本都小于2 ℃。特别是对强降温、霜冻天气的温度预报准确率高于NMC,对预报员有一定的参考价值。 相似文献
13.
基于前期ERA5逐月再分析数据, 应用3种机器学习算法(Lasso回归、随机森林和神经网络)对辽宁省初霜冻日期进行预测评估。Lasso回归算法提取对初霜冻日期预测有重要指示意义的气象要素特征集, 通过交叉验证和超参数调优建立初霜冻日期预测模型, 利用均方根误差(RMSE)和距平同号率方法定量定性地评估模型的预测效果。结果表明: 特征选择后的气象要素特征集建模提升了模型的泛化能力、可解释性和稳定性; Lasso回归模型在4月起报的预测效果最好(RMSE为6—8 d), 神经网络模型在5月起报性能最好(RMSE为6—9 d), 随机森林模型在3月起报性能最好(RMSE为8—9 d); 辽宁全省大部分站点距平同号率为50%—70%, 其中Lasso回归和神经网络模型为5月起报最高(约为68%), 随机森林算法为3月起报最高(约为62%)。特征选择和敏感性实验结果发现, 低植被覆盖比例是初霜冻日期预测关键预测因子, 植被覆盖率越高越有利于地表含水量保持, 降温容易产生霜冻, 初霜冻日期也就越易提前, 去掉低植被覆盖比例因子后模型预测效果显著下降, 也表明该因子是模型建模的前期关键因子。 相似文献
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以人工增雨作业获取的飞机积冰实例资料为基础,利用WRF模式对51次飞机积冰过程进行数值模拟,对比分析了常用七种积冰预报算法对积冰潜势区和强度的预报效果,进而采用评分权重集成法建立了飞机积冰强度集成预报模型,并检验了其预报效果。结果表明:(1)假霜点温度经验法对2002年4月4日积冰个例的预报效果与实况一致,而其他积冰算法预报效果均与实况相差较大;(2)对51次飞机积冰预报效果进行统计检验发现,假霜点温度经验法的预报效果最好,积冰强度预报准确率为72.55%,其次是RAOB法,IC指数法和I积冰指数法次之,改进的IC指数法预报准确率最差,只有19.61%;(3)对比不同积冰算法建立的集成预报模型的预报效果发现,选用IC指数法、假霜点温度经验法、RAOB法进行集成预报时,预报准确率最高,且漏报率、偏弱率及偏强率均能控制在10%以内,比单一预报算法中的最高预报准确率提高了8%,且漏报率降低了4%,偏强率降低了8%。 相似文献
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转移概率预报方法及其应用 总被引：4，自引：0，他引：4
采用转移概率方法及最大概率预报原理,分析研究了新疆阿克苏市１９５４￣１９９５年霜冻初、终日期及月降水量等随机时间序列状态之间的转换规律,结合各序列状态的初始分布,建立预报模型,并对１９９６￣１９９９年各项目进行预测。结果表明,该方法预报效果较好,适用性强,具有良好的应用前景。 相似文献
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基于加密降水资料的贵州地质灾害概率预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
运用信息量法进行了地质灾害易发性评价,将全省划分为3个易发等级。利用贵州省2009—2014年的地质灾害和降水数据,分析了每个等级中地质灾害概率与有效降水量之间的关系。在此基础上,利用概率论方法将动态临界雨量引入预报模型,建立了基于动态临界雨量的地质灾害概率预报模型。结果表明:对于任意的易发区划等级,诱发地质灾害的临界雨量并不是静态的,而是分布在一个非常大的区间上;当有效降水量为该区间上一个特定的值时,用相应的概率来描述地质灾害发生可能性的大小,而不是地质灾害一定发生更为恰当;在2015年的检验中,模型预报准确率超过80%,说明该概率预报方法具有实际应用价值,能起到良好的预报预警作用。 相似文献
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利用河南省30个农业气象观测站1981-2008年的冬小麦观测资料和气象资料,基于晚霜冻指数和灾度计算了河南省冬小麦晚霜冻发生概率和灾害程度。通过在WOFOST作物模型中增加霜冻影响过程,实现了晚霜冻灾损定量提取,建立了以晚霜冻危险性、暴露性和脆弱性为评价因子的风险评估模型,按照高风险区、次高风险区、中等风险区、次低风险区和低风险区5个等级标准进行了河南省冬小麦晚霜冻风险区划。区划结果表明:冬小麦晚霜冻风险程度较高的地区主要分布在河南省沈丘、卢氏和林州等地,其风险指数都在0.6以上;低风险区主要分布在伊川、巩义、信阳、南阳、太康、濮阳和杞县等地,风险指数都在0.2以下。 相似文献
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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