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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
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五种短期气候预测统计模型对灾害性天气的评估检验 总被引：2，自引：0，他引：2
对1996～2004年的灾害实况场与五种统计预测模型的预测结果进行检验,结果表明五种统计模型对灾害性天气的实况场和背景场均有一定的预报能力,尤其是对灾害性天气背景场的预测效果较好,这些结论可适用于常规的短期气候预测业务. 相似文献
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以夏季高温有效积温的多年平均值作为判断夏季高温炎热程度的标准,借助CART算法探究东亚夏季风指数,夏季印缅槽,夏季北大西洋涛动(NAO),赤道太平洋海温等多项气候因子与高温的关系,得到高温预测规则集,建立高温的预测模型。研究中选取1955—2012年福建漳州夏季的日最高气温等站点气温资料,通过计算58 a的夏季高温有效积温数值来判定夏季的炎热程度。将同一时期的多项气候因子数据作为输入变量输入,算法会随机选出其中46 a的数据得到10条分类规则集,建立的预测模型准确率达到91. 49%。用剩下的12 a数据进行检验,准确率达到91. 67%。研究结果较好地验证了高温预测模型的可行性和有效性,为灾害性天气模型的研究提供了新思路。 相似文献
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基于机器学习的数值天气预报风速订正研究 总被引：3，自引：1，他引：2
对风速进行准确预测是精细化天气预报服务(如风能发电、冬季奥运会赛场条件保障等)的重要环节。本文基于三种机器学习算法(LASSO回归、随机森林和深度学习),对数值天气预报模式ECMWF预测的华北地区近地面10 m风速进行订正。首先利用LASSO回归算法提取对10 m风速有重要影响的气象要素特征集,将其作为三种机器学习算法的输入,建立相应模型对ECMWF预测的风速进行订正。用提取后的气象要素特征集建模有助于减少计算量和存储开销,并减小模型的复杂性,从而提高模型的泛化能力。将订正结果与传统订正方法模式输出统计(model output statistics,MOS)得到的订正结果进行对比。结果表明,三种机器学习算法的订正效果均好于MOS方法,显示了机器学习方法在改善局地精准气象预报方面的潜力。 相似文献
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基于月动力延伸预报最优信息的中国降水降尺度预测模型 总被引：7，自引：0，他引：7
利用国家气候中心月动力延伸预报结果、NCEP/NCAR再分析资料和中国160个站观测资料,通过计算两次相关的方法,获取最优预报信息作为建立降尺度预测模型的预测因子,提取的最优预测因子同时满足既是观测环流要素场影响降水的关键区域,又是模式要素场预报的高技巧区域两个条件.结合挑选出的最优预测因子,利用最优子集回归建立月平均降水的降尺度预测模型.文中设计了消除预测因子和预测量的线性趋势值后建立预测模型(方案1)和直接利用原始资料建立预测模型(方案2)两种方案.经过独立样本检验,发现这两种方案建立的预测模型都能够提高月尺度降水预测,方案1对月尺度降水预测的距平相关系数平均可达0.35.利用该方案对超前时间分别为0、5、10 d的月动力延伸预报产品进行月降水的降尺度预测表明,模式初值信息不仅影响月动力延伸预报结果,也影响降尺度应用效果,利用超前时间为0和5 d的月动力延伸预报结果进行降水降尺度预测可在业务中参考.此外,降尺度预测模型中选取的预测因子不仪在统计上是显著的,同时也具有清楚的物理意义. 相似文献
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传统多普勒天气雷达强对流灾害性天气监测采用固定阈值判别法给出强风暴的冰雹闪电灾害预警结果,该方法不适用于不同经纬度、季节和复杂地形条件下的强对流天气识别预警。本文利用循环递归的区域生长法对TITAN算法进行改进,从而快速识别三维强风暴单体及其雷达特征物理量;使用多普勒天气雷达和TRMM星载气象雷达的历史观测数据反演河北石家庄地区春夏两季复杂地形条件下的强风暴灾害性天气Logistics多元线性回归概率预警模型。对发生在河北石家庄夏季的一次强飑线天气和发生在春季的一次超级多单体风暴天气进行冰雹闪电灾害性天气识别预警实验,并与传统算法进行误差对比分析。实验结果表明:与传统算法对比,该方法对强风暴天气识别预警的定位精度较高,并且其漏报率和虚报率较低,有助于快速识别预警强对流灾害性天气。 相似文献
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为准确预报臭氧浓度等级,基于EC＿THIN全球天气模式产品和我国自主研发的CMA＿GFS全球天气数值预报产品以及华南GRACEs大气成分模式输出产品,融合气象和环境观测数据,使用6种机器学习智能算法,构建耦合数值预报模式和机器学习的混合模型,旨在充分发挥数值预报与机器学习智能算法的优势和互补协同作用,实现臭氧浓度等级预报准确度的跨越式提升。共设置4个控制试验,选取不同的特征产品,依次使用机器学习经典分类算法对长沙市未来4天的臭氧浓度等级进行分类预报,取测试准确度最高的模型输出结果作为结果统计。发现：最优模型1～4天的测试准确度分别为81.7%、81.7%、78.3%、60.9%,大大高于大气成分模式预报和预报员经验,达到预期设计目标;高质量的天气模式产品对模型贡献大,而大气成分模式产品对模型贡献有限;模型3天以内预测性能较好,低等级预测性能较好,高等级预测性能一般。提出解决方案供讨论：增加高等级样本数量,增强模型对此类事件的识别能力;加强高等级臭氧污染的机理分析,组合出更精炼的因子供模型使用。 相似文献
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基于连云港西连岛站点2014—2018年逐小时气象观测资料,经过对海雾事件及气象要素特征的统计分析探寻海州湾海雾发生发展的基本规律,并基于机器学习中的经典的C4.5算法对海雾天气建立气象要素预测模型。结果表明:基于C4.5算法的决策树预测模型能够较为直观准确的对海州湾海雾进行预测,并且该决策树模型具有较高的泛化能力。利用2014—2017年的样本数据进行学习,模型的学习准确率为92.85%,利用2018年的样本数据对模型的泛化能力进行测试,测试准确率为93.51%。决策树算法在海雾预测中具有方便简洁、科学实用,准确率高等特点。 相似文献
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短时临近预报必须有在时间和空间上进行加密的实况信息,因为短时灾害性天气都是中小尺度天气系统造成的,中小尺度天气系统具有生命史短、空间尺度小特点,只有在时间和空间上足够小的网格才能对中小尺度天气系统识别、跟踪,并对其进行短时临近预测。 相似文献
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基于多指标综合指数的灾害性天气过程预评估方案 总被引：1，自引：0，他引：1
通过分析给出了一种基于多指标综合指数的灾害性天气过程预评估方案,提出预估应包含对灾害性天气过程本身程度预估和灾害影响预估两个部分。通过建立综合指数来描述灾害性天气过程本身的程度,利用历史和实时气象资料对综合指数进行计算,分别对灾害性天气过程进行历史分析和实时监测;通过列表法,对收集的历史和实时灾害影响资料进行解析,综合指数中组合要素的差异,可用于分析灾害的不同特征;最后利用历史统计情景、相似指数年份类比和中短期预报等三种方案,对灾害性天气进程和影响发展程度进行预估。并以湖北省2008年初持续低温雨雪冰冻过程为例进行具体说明,此次过程综合指数值位居历史第二位,约70年一遇,直接经济损失超过110亿元,是1951年以来冬季损失最大的一次气象灾害。 相似文献
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本文对1985年3月27日珠江三角洲一次灾害性强风暴过程,分析了GMS间隔为半小时的卫星资料,并对风暴发生前后连续三个时次的资料,进行尺度分离和诊断,得到了以下结果:(1)风暴的发生、发展非常迅猛。云团强烈的发展约为一小时;(2)尺度分离后的环境流场,表现出强风暴天气发生在低层中尺度辐合流场与高层中尺度辐散流场的叠加区内;(3)以λ_(max)=1500km为尺度特征的大气运动对非地转所引起的低层辐合和高层辐散起主导作用。这种散度场对触发强天气是极其重要的。而这种特征散度场是由于各层偏差风分布的某些不均匀 相似文献
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提出一种适用于我国不同季节、经纬度和下垫面的改进气象雷达TITAN算法。建立天气雷达数据格式转换系统,将我国不同型号新一代天气雷达基数据转换成MDV格式雷达数据;按我国不同气候类型、经纬度和海陆下垫面特征,统计获取不同区域强风暴天气雷达特征指标参数阈值。利用云贵高原和海南地区不同下垫面的两次典型超级单体强风暴天气雷达实况数据与改进的TITAN算法进行实验对比分析。分析结果指出,采用改进TITAN算法识别、跟踪和预测0.5~1 h后的强风暴天气误差较小,可信度较高,有助于识别预警灾害性天气和人影指挥作业。 相似文献
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《气象》2021,(8)
强对流天气的精准预报依然具有极大难度和挑战性。为了提高强天气监测预报服务能力,"灾害性天气资料同化与临近预报系统开发"研究共开展了以下工作:研发了新的中气旋和龙卷涡旋特征识别算法,并在十几个龙卷风实例中成功地识别出龙卷涡旋特征;从多普勒天气雷达体扫数据中提取了诸多参数(超过20个),开展分类强对流天气(下击暴流、龙卷、冰雹和短时强降水)自动识别预警技术研究。快速更新循环预报系统可以有效地提高模式初值的质量,非常适合于短时天气预报应用。为进一步提高强雷暴预报的精度,提出了一种新的基于雷达反演水汽的"伪水汽"同化方法,以更好地初始化对流尺度的数值天气模式。旨在克服目前中尺度数值模式在对流尺度定量降水短时预报方面的不足,弥补基于"外推"的临近预报技术在2 h以上定量降水预报能力快速下降的缺陷而研发的融合技术具有提高短时临近降水预报能力的潜力。 相似文献
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广西丘陵错落,河谷纵横,大风天气时空分布具有明显的气候和地理特点。大风(按气象规范定义)天气一年中各季都会出现,就其出现次数而言,是小概率事件,属于出现次数较少的一种灾害性天气。 大风天气产生在有利的环流背景下的天气尺度系统、中间尺度和中尺度系统上的中小尺度天气系统上,受地理环境影响,具有强烈的局地性。 广西大风已经有一些分析和总结,本文用广西地面气象观测资料,国家气象中心出版的天气图和高空资料,对广西大风天气进行统计分析,得出大风天气基本事 相似文献
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《干旱气象》2017,(6)
温带气旋是影响我国天气气候变化的重要系统,对东亚区域气旋活动及其气候效应的研究有助于加深东亚地区天气气候变化机理的认识。本文回顾了东亚气旋的识别方法、变化规律及气候效应的研究,主要进展如下:(1)1990年代以后,自动识别方法逐步替代了人工识别,各类算法对天气尺度气旋表达较好,但对多中心结构的温带气旋以及中小尺度气旋的识别和追踪能力还有待提高;(2)东亚气旋的尺度、性质、路径具有明显的多样性,气旋活动过程中的性质转变以及多尺度相互作用等方面近年来受到明显重视;(3)东亚气旋活动与区域气候异常以及伴随的强降水、大风等灾害性极端天气气候事件有密切联系,气旋区的识别和追踪有助于定量研究气旋演变与极端天气事件之间的局地联系。 相似文献
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强对流天气(如强雷暴、冰雹、大风)是四川盆地春季经常出现的灾害性天气,常给国家财产和人民生活带来重大损失。它具有尺度小,落区变化大,前期征兆不明显等特点,是预报工作中的一大难题。本文采用位势厚度差和二次曲面拟合的方法计算地面测站上空的不稳定能量,用此时空分辨率较高的不稳定能量水平分布对强对流天气个例进行诊断分析,我们初步发现了不稳定能量水平分布与强对流天气发生、发展及落区的内在关系和规律,为实际工作中对灾害性天气的短时预报和监测提供了一种有效的方法和依据。 相似文献
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为了帮助预报员加深对灾害性天气的认识并提高其预报预测准确率,联系近2～3年来武汉中心气象台灾害性天气总结实际,分析了灾害性天气总结中存在的若干问题,并对其原因进行了简要剖析;在此基础上,以若干灾害性天气总结为例,归纳了灾害性天气总结的关键要点,即从预报业务实践中提炼科学问题,综合应用多种探测资料,重视灾害性天气数值模拟和试验研究,加强灾害性天气形成机理研究,尝试灾害性天气三维结构和物理图像的总结,加强灾害性天气可预报性问题探讨,注重灾害性天气预报思路和着眼点的总结;最后,就如何做好灾害性天气总结和充分发挥其效益,提出了几点建议。 相似文献
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利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)有效地分解了全球平均表面温度(Global Mean Surface Temperature,GMST)时间序列,得到其不同尺度的、不同特征的子序列(Intrinsic Mode Function,IMF)。在此基础上,利用在预测长期、复杂、非线性变化的时间序列上具有显著优势的滑动自回归机器学习(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型开展GMST年际信号预测研究。结果表明:深度学习模型LSTM能很好地拟合并预测了长程相关性强的子序列(第2~6个IMF),而代表GMST年际尺度变化的IMF1则在一定程度上受到太平洋大西洋多重气候信号的影响和调制,因此进一步将3个气候指数作为预报前兆因子加入预测模型来更准确地预测IMF1的时间演变。通过利用多套GMST数据的对比,最终选定了考虑实时ENSO信息的LSTM(ENSO)模型来提前预测年际GMST信号,并预测2020年将有较大概率会成为史上最热的年份之一。 相似文献