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本文提出有关客观和主观降水概率预报之间相互关系的两个具体问题:主观预报是否包括客观预报未包括的信息?主观预报是否充分利用了客观预报?关于第一个问题,11年以上的资料分析说明,主观降水概率预报包括的信息超过客观降水概率预报所包括的信息。本研究中研究了包括地理区、预报时效和季节的所有组合。对于较长的预报时效来说,这一结论似乎与早期研究结果矛盾。在早期研究中,这两种降水概率预报是用集合技能评分作比较的。关于第二个问题,统计结果说明主观预报一般不能充分利用客观预报的信息。然而,从统计意义来说,后者的结果不象与第一个问题有关的结果强;此外该结果说明主要是在气候概率(即0.10—0.40)附近能较充分利用客观预报。这一结果说明,在做降水概率预报时结合客观和主观预报用更多信息量也许是可能的。 相似文献
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降水邻域集合概率法是处理高分辨率降水集合预报不确定性的一种新方法。利用2017年5~7月GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)区域集合预报系统24 h降水预报资料,进行GRAPES降水邻域集合概率方法试验,并针对邻域概率法的等权重和邻域尺度问题,设计了邻域格点权重修正邻域方案以及二分类权重修正邻域方案,进行降水的集合概率法、等权重邻域集合概率方法、权重修正邻域集合概率方法和二分类权重修正邻域集合概率方法等四种方法的格点相关及敏感性试验,并利用多种概率预报检验评分评估上述四种方法的预报效果。试验结果表明:(1)尽管采用邻域计算方案的三种邻域集合概率方法的降水概率预报评分各有优劣,如等权重邻域集合概率法的相对作用特征曲线面积评分略优,而权重修正邻域集合概率法和二分类权重修正邻域集合概率法的降水概率预报可靠性更高,但采用了邻域计算方案的降水概率预报评分均优于传统的集合概率方法;(2)降水邻域集合概率方法的预报技巧对邻域尺度很敏感,统计评分最优的邻域半径为5~8倍模式水平格距;(3)引入了权重修正的两个邻域集合概率预报方法在24 h降水量超过10 mm时改进较明显,能够提供更加客观的概率预报结果。总体上看,降水邻域集合概率方法具有较好的应用前景,恰当的邻域概率方法及邻域半径可以获得更合理的降水概率预报结果。 相似文献
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《气象》1985,11(3):44-44
日本气象厅现在每天发布2—3次降水概率预报,效果较好,受到用户的欢迎。今后的发展动向是: 1.增加预报发布次数:现在降水概率预报每天发布2—3次,计划今后每6小时发布一次。 2.增加预报时段:现在降水概率预报仅预报当天9—15时、15—21时及第二天9—21时的降水概率。拟再增加其他时段的概率预报。 3.增加不同类型降水概率的预报:现在的降水概率是指6小时或12小时时段内1毫米以上降水的概率。但是,很多用户需要10毫米、20毫米以上等不同降水等级的概率。现行的降水概率是“地点概率”,但像大雨这类现象,“地点概率”难以应用,不如使用“地区概率”更合适。 相似文献
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利用AREM、MM5和WRF3个中尺度数值模式,通过积云参数化和边界层方案组合构成15个集合成员,对中国2003年7月汛期降水分别采用平均法、相关法、Rank法开展多模式短期集合降水概率预报试验。结果表明：用上述3种方法制作的多模式短期集合概率预报都能对降水落区及中心做出较准确的预报,但平均法和相关法易使降水落区虚假放大,Rank法则能较好地刻画降水落区边界及强度,其概率预报效果优于平均法和相关法结果。采用BS（Brier score）、RPS（ranked probability score）评分和ROC（relative operating characteristic）曲线对3种方法的降水概率预报效果评价时发现,对某一临界值等级的概率预报,3种方法结果差异较小;但对某一天降水概率预报结果的综合评价表明,Rank法显著优于前两种方法;降水强度大、范围广的降水的RPS评分和各级的BS评分较高,表明多模式降水概率预报也具艰巨性。 相似文献
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本文介绍了夏季降水的概率预报方法及其1987年试用情况。认为,在实际预报工作中,参考概率预报结果,能大大提高预报准确率。概率预报方法是一种有效的单点预报工具。 相似文献
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将贝叶斯理论应用到集合降水概率预报方法研究中.采用集合预报资料和历史观测资料,通过建立贝叶斯产品处理技术(Bayesian Processor of output,BPO)降水概率预报模型,将一组集合成员降水确定预报值修订为一组贝叶斯降水概率分布或概率密度的预报,并获得表征每个集合成员预报能力有效信息评分(Informativeness Score,IS).基于IS值对集合成员概率预报信息融合,得到集成贝叶斯降水概率预报,并采用连续等级概率评分(Continuous Ranked Probablity Score,CRPS)方法检验试验结果.结果表明,基于BPO方法得到的集成贝叶斯降水概率预报可靠性高于由集合预报得到的直接概率预报. 相似文献
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引言 降水预报是天气预报中的一个主要内容。本文介绍的降水预报自动化系统,是通过对历史资料的统计,选择预报效果较好的指标,作为预报因子,然后,通过微机进行综合判断和计算,给出未来某一时段内的降水概率的大小,从而做出济南市的降水概率预报。1990年我们进行了准业务化试验,效果较好,证明该系统是一种有效的单点预报方法。 相似文献
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《气象与环境学报》2017,(1)
本文采用EC数值模式预报结果与历史观测资料结合的方法,建立了一种基于模式确定性相对湿度预报制作降水概率产品的方法。通过对2012—2013年华东地区EC细网格模式大气相对湿度预报进行分类,将不同层次和不同湿度等级的大气进行分类采样,并统计各类别对应的历史降水概率,分析模式相对湿度与实际降水概率的分布特征,进而根据当前模式预报的相对湿度预报降水概率。采用ETS评分、Brier评分、可信度对比及个例分析方法检验2013年7月至2014年5月降水预报试验效果,结果表明:本文建立基于模式相对湿度的降水概率预报方法可较好的反映未来降水的分布,对天气尺度雨带的预报效果优于对流性降水;与EC模式相比,可有效降低空报现象;与传统集合概率预报相比,本文建立的降水预报方法可更好地反映实际降水的发生概率,降水概率产品能较好的指示降水发生的位置和可能性,具有较好的实际参考价值。 相似文献
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分析了国内外概率预报评分的几种主要方法及技巧评分过程,并在预报概率与观测频率（ Ｆ Ｐ Ｏ Ｆ）分布曲线的基础上提出一种适合我国降水概率预报评估业务的可信度指数方法。论文明确指出１９９５年北京０．１ ｍ ｍ 降水概率预报在１２～２４ｈ 和２４～３６ｈ 时段内基本可信,且有一定的预报技巧;而１０．０ ｍ ｍ 降水可信度较低,其２４～３６ｈ 的预报在北京西北部山区布莱尔技巧评分 Ｂｓ ＜ ０。分析表明降水气候概率低的单站技巧评分会出现偏差。 相似文献
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地(市)级气象台利用省台预报制作当地的天气预报,是预报业务体制改革中,三级台站相互配套的重要环节.本文根据《陕西盛夏大降水概率预报方法》所提供的预报信息,经对比、试验,提出了一种比较适合本地实际情况的大降水预报接口.从历史拟合及试用情况来看,效果较好,可作为本市大降水过程定性预报的一种实用方法.一、概率预报的初步分析 相似文献
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“频率匹配法”在集合降水预报中的应用研究 总被引：8，自引：1，他引：7
基于“频率匹配法”的思路,采用两种方法进行了集合降水预报的订正研究,一种方法是利用集合成员降水频率订正简单集合平均平滑效应的“概率匹配平均”法,另一种方法是利用实况降水频率订正集合成员降水预报系统偏差的“预报偏差订正”法,通过个例和批量试验,结果表明:(1)概率匹配平均法可以矫正简单集合平均的平滑作用所造成的小量级降水分布范围增大而强降水被削弱的负作用,这种改进对强降水区更显著,并且集合系统离散度越大这种改进也越大;但该方法对预报区域内总降水量的预报没有改进作用,不能改善预报的系统性偏差.(2)虽然预报偏差订正法对降水落区预报的改进有限,但可以订正模式降水预报的系统性误差,改进雨量预报以及集合预报系统的离散度特征和概率预报技巧;直接对集合平均预报进行偏差订正的效果优于单个成员偏差订正后的简单算术平均.(3)在对每个集合成员的降水预报进行偏差订正后,概率匹配平均仍可改善其简单平均的效果,因此在实际业务中,应该综合采用上述两种方法,以获得在消除系统性偏差的同时各量级降水分布又合理的集合平均降水预报. 相似文献
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本文采用百分位法对观测极端降水的阈值进行定义,根据贝叶斯理论探讨了极端降水的概率预报方法,进行了贝叶斯极端降水模拟概率预报试验和检验。以观测和模式极端降水阈值分别进行的贝叶斯概率预报试验结果表明:以观测极端降水为阈值时,先验概率与后验概率的极端降水空报情况较多,主要降水雨带的概率预报也偏强;而以模式极端降水为阈值时,两者的空报均较少,且对主要雨带也起到了明显的预警作用。对比两种阈值取法下的先验概率和后验概率的极端降水预报,前者的概率预报值较后者的更小。检验结果表明,经过贝叶斯方法修订后的极端降水预报,提高了极端降水产生的正确率,但空报也有所增加。 相似文献
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提出一种基于动态权重的降水概率融合预报方法。首先建立一个适用于权重分配的评分模型,对基于雷达光流外推的降水概率预报和基于数值模式经反射率换算后的降水概率预报的预报准确率分别加以评估;提出一种改进的Brier评分法,该方法兼顾了降水落区的大小和降水量,降低评分对样本数据数量多少的敏感性;根据两种在不同预报时效的评分,动态地分配两种预报方法在不同预报时效的权重。试验部分通过Brier等评分验证表明,融合后各个预报时效的预报都表现出与雷达外推或数值模式相近甚至更高的技术评分。 相似文献
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一、关于降水概率预报 1.降水概率预报:是预报在一个地点降雨、雪概率的。例如,东京地区的降雨概率为30％的这种预报,是指市内所有地点都分别有30％降雨的可能性。不是指市内某一地点降水的可能性为30％。 2.降雨的可能性为30％:是指发布过100次降水概率为30％的这种预报,实际其中大约30次有降雨。 3.发布的概率:概率以10％为单位发布,不记53％或77％等的个位数,四舍五入。例如:54％和77％分别发50％和80％概率。 4.预报的对象:作为降水概率预报的对象是指从下午3点到下午9点之间,1毫米以上的降水。对这6小时内是“连续”降水,还是“有时”降水 相似文献
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利用日本传真图制作降水概率预报 总被引：1，自引：0，他引：1
利用日本传真图的雨区、湿区预报,采用简单的面积贡献法和事件概率回归方法,通过一些技术处理和人机交互分析,制作出效果较为理想的降水概率预报方程,并对降水概率预报的实际结果进行了评估.最后提出利用降水概率预报决策的两种不同方法. 相似文献
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