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主客观融合定量降水预报方法及平台实现 总被引：2，自引：1，他引：1
随着天气预报业务现代化的发展,预报员面临气象数据爆发增长、服务前端需求不断提高以及客观预报技术广泛应用带来的挑战。传统以手工绘制降水落区为主的定量降水预报(QPF)技术流程已经不能帮助预报员在更高层面体现附加值。为支撑预报员在QPF流程中的核心作用,设计和开发了主客观融合QPF平台。该平台从海量预报数据选取、多源QPF集成、QPF调整和订正、格点化处理和服务产品制作五个方面帮助预报员控制数字化预报全流程。发展了多项关键技术支持平台的智能化,包括多模式QPF数据集构建技术、多模式QPF集成技术、QPF预报场调整和订正技术以及格点场后处理技术。基于MICAPS4系统,实现了主客观融合QPF平台的主要功能,发布了"QPF Master Blender 1.0"版本,并在2017年5月投入业务应用,取得良好反馈和效果。最后,对平台的未来发展进行了展望,包括发展数值模式检验评估工具支持预报员做出最优判断,研究多尺度模式信息的融合技术等。 相似文献
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陕西省精细化网格预报业务系统技术方法 总被引：1，自引：0，他引：1
精细化网格预报不仅是目前中国气象局主推的预报业务,而且是未来天气预报的发展方向。本文详细阐述了陕西省精细化网格预报业务系统中数据产品的技术方法。主要包括4个方面:(1)建立了陕西网格预报技术框架,提出"动态交叉最优要素预报"(DCOEF)的方法来建立基础网格预报场。(2)提出"站点订正值向格点场传递"的格点连续性要素订正方法,交叉检验表明该方法在格点场上24h最低、最高温度2℃的准确率较模式降尺度数据分别提高34%和23%,此外,该方法在背景场协同,主观站点预报和客观格点预报要素值融合一致方面有较好的应用价值。(3)基于"偏差订正"方法订正格点降水,结果表明通过计算预报偏差Bias,来"消空"小雨频率,"补漏"暴雨频率,ECMWF降水预报24h小雨、暴雨TS评分较原模式分别提高2.5%和4.82%。(4)提出"反向离差数据归一化"算法,处理因客观方法或主观订正后数据在时间序列上的矛盾问题,该方法不改变原模式对要素的预报趋势,同时使得要素在时间上协同一致,很好地解决了网格要素预报的时间协同性问题。 相似文献
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为强化智能网格预报业务的技术支撑，研发了以智能工具箱为重要载体的智能预报众创平台，实现主观预报经验的客观化，促进客观订正技术的共建共享。技术方案包括：(1)基于智能网格预报平台GIFT,利用C#语言构建智能工具的二次开发环境，通过动态库接口实现对网格数据的交互订正；(2)建立B/S架构的智能工具管理平台，提供智能工具的上传及下载等功能，实现客观订正技术的共享。平台已实现全省业务应用，“雨量主客观融合”和“降水相态订正”等智能工具的应用提升了预报质量与效率，表明该平台有较好的应用推广价值。 相似文献
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为了将格点观测融合产品用于模式预报产品的滚动订正中,获得精准的预报效果,使用国家气象信息中心HRCLDAS（High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System）业务系统产生的高频次格点风场融合产品作为实况资料,采用两种风场模型和8种格点误差订正方案,对模式风预报产品进行订正预报试验,试验选择欧洲中期天气预报中心10 m风预报产品的2017年1月1日—2月28日以及2017年6月1日—7月31日两个时间段,进行了预报模拟试验,对8种格点误差订正方案的订正结果进行检验,同时将订正场插值到站点,使用国家级2400个地面气象站风场资料进行站点检验,结果表明:无论从格点还是站点检验的平均绝对偏差、准确率、绝对偏差分布频率结果看,采用基于模式和实况因子的全格点滑动建模订正方案具有最佳的订正效果。 相似文献
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日极端气温的主客观预报能力评估及多模式集成网格释用 总被引：1，自引：1，他引：0
精细格点天气预报是我国未来几年天气预报业务发展重点。利用ECMWF、GRAPES等业务数值模式和广东站点观测资料,对日极端气温的主客观预报能力进行了多角度综合评估。统计结果表明,T_(max)、T_(min)的主客观预报误差均存在明显季节差异,在系统误差相对平稳的夏半年主观预报具有较明显订正能力,模式预报呈现一定流依赖特征,温度越高(低),负(正)偏差越明显;主客观预报误差空间分布均受地形影响,随着时效延长误差总体增幅不大,主观订正能力也较稳定。根据以上评估特征和网格预报特点,研究开发了一套多模式动态集成网格释用技术方案(McGF)。结果表明,相比单个模式的预报和主观预报,McGF较明显提升了T_(max)的预报技巧;T_(min)的模式预报偏差总体较T_(max)偏小,McGF提升幅度相对较小;网格释用后的广东区域预报能较合理反映气温空间和强度特征,较周边未经释用区域明显更优。 相似文献
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使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0～72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。 相似文献
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一个简单的格点温度预报订正方法 总被引：7，自引：0，他引：7
格点气象要素预报是中国气象局目前的主推业务和未来天气预报的发展方向。本文基于欧洲中期数值预报中心ECMWF高分辨率模式2 m温度预报资料,在传统中央气象台站点温度指导预报SCMOC和回归方法建立的站点温度预报的基础上,提出"站点订正值向格点传递"的方法来订正格点温度预报。结果表明:(1)SCMOC站点最高、最低温度24~168 h预报误差2℃准确率分别平均高于ECMWF的10.0%和23.1%,ECMWF存在较大的系统性偏差,最低温度预报偏高,最高温度预报偏低。(2)"站点订正值向格点传递"方法能够订正模式格点温度预报的系统误差,且整体上不改变原ECMWF温度预报场的空间形态和原模式对地形的刻画特征。(3)利用研究区域内98个县级站SCMOC温度预报,订正ECMWF格点场,返回到区域内1289个乡镇站进行检验,结果24 h最低、最高温度1℃的准确率较ECMWF分别提高22.8%和11.9%,2℃的准确率则分别提高29.7%和17.4%。最低(高)温度绝对误差平均减小0.99℃(0.69℃),平均误差(ME)下降到0.7℃(-0.9℃)以内。(4)通过一元线性回归,得到98个县级站的温度预报,返回差值场来订正格点场,也能较好地订正ECMWF的系统性误差。对比两种方法,SCMOC差值传递在最低温度订正方面有较大的优势,而回归方法的最高温度订正效果较好。此外,回归方法能够较好地改善逐时温度预报效果。该方法已成功运用于陕西省精细化格点预报业务系统中。 相似文献
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本文总结了2014年以来我国无缝隙精细化网格天气预报业务的技术进展,讨论了未来发展所面临的关键技术难点。无缝隙精细化网格预报技术的发展,得益于综合气象观测数据和多源资料融合分析网格实况产品的支撑,更依赖于多尺度数值预报模式和实时快速更新同化预报系统的快速发展。经过近5年的探索和努力,我国已经初步建立了针对不同预报时效的无缝隙精细化网格预报技术体系。对于0～4 h预报时效,主要基于全国雷达拼图和GRAPES-Meso模式预报,发展临近分钟级滚动外推预报技术;对于4 h到30 d预报时效,主要通过对区域或全球不同时空分辨率模式预报进行偏差订正、客观解释应用以及降尺度分析,提高预报的准确度和精细度。与此同时,研发了自动化、智能化的交互式预报制作平台,以满足客观高效制作与预报员对极端或高影响天气主观预报优势相结合的需求。发展了以格点实况分析场为参照的空间分析检验方法,初步实现了对高分辨率网格预报的质量跟踪和性能评估。未来的网格预报技术体系,需要吸纳前沿的技术研究成果,包括人工智能应用技术、高级多模式统计后处理技术和协调一致性关键技术等,并且建立统一完整的技术架构和开发标准等。 相似文献
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伴随高分辨率数值预报、集合预报和人工智能等关键技术的发展,现代气象预报业务已进入精细化、无缝隙、数字化的智能网格预报时代。为提升广大预报员对数值预报的应用水平,提高预报服务综合效果,从精细化网格预报业务发展对预报员能力素养的新要求和预报员能力现状两方面开展数值预报应用的培训需求研究。结果显示,预报员在综合运用多源资料提升精细化数值预报应用水平方面具有迫切培训需求,在培训数值预报技术进展、产品特点、应用方法的基础上,培训需求呈现出向研究型业务和针对性服务发展的趋势。从数值预报应用培训的内容来看,最大培训需求集中在数值预报新技术原理、产品精细化评估和订正、多源资料综合应用策略三个方面。对预报员分层次进行分析,显示新预报员需求较广泛,相对侧重数值预报基础应用,骨干预报员侧重预报产品评估和订正方法等实用技术,首席预报员相对侧重研究性。最后对开发面向预报员的分层分类数值预报应用培训课程提出了建议,为教学策划和课程设计提供参考。 相似文献
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随着我国智能网格预报业务的开展,海量高分辨率客观数据需要便捷的分析显示及产品制作平台高效处理。该文基于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）设计并实现智能网格预报平台,采用MVVM（模型-视图-视图模型,model-view-viewmodel）设计模式,实现业务逻辑与视图的分离,通过对各子功能模块的划分,降低模块之间的耦合度,具有良好的可扩展性。平台实现了高分辨率网格预报数据的显示分析和产品输出,开发了基于等值线、网格、关键点等智能化预报制作工具,集成了降水时间拆分、温度极值订正等客观预报方法,开发了降水、温度、相对湿度等要素一致性处理方法,可有效帮助预报员提高工作效率,同时能够确保产品之间的一致性。平台继承MICAPS4的微内核组件服务、高性能渲染引擎和开放式插件扩展管理等优良特性,实现面向智能网格预报的业务编排、智能编辑和算法集成。目前,该平台已经实现业务应用,为全国智能网格预报业务提供重要支撑。 相似文献
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中央气象台决策气象服务智能移动终端(简称为“决策服务App”)是在发展智慧气象的大背景下,针对桌面应用、网站等传统天气预报业务系统存在时效性、移动性不足的问题,利用最新的移动互联技术,面向决策服务领导和一线决策服务人员设计研发的手机应用程序。在研发过程中实现了基于WebGIS和OpenGL ES技术的渲染引擎、基于大数据分析技术的用户行为统计,以及高安全性等多项关键技术。在此基础上实现了包括基于精细化智能网格的城市天气预报、决策服务产品、实况监测及其统计查询,以及预警预报在内的主要功能。决策服务App在日常天气预报业务、国家重大会议与活动,以及特大灾害的气象保障服务中提升了中央气象台和各级台站的精细化分析和决策服务水平。 相似文献
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山东省气象业务一体化平台（简称“一体化平台”）,是在气象业务系统集约化、自动化、智能化的建设要求下,为满足山东气象现代业务发展要求,解决山东气象业务运行中的诸多关键问题,利用互联网技术,面向山东全省天气预报业务设计研发的高度集约化的智能业务平台。一体化平台实现了基于内网 WebGIS 的气象数据渲染,基于 CIMISS、Oracle、Redis的三级数据库架构,基于 FTP、SMTP、传真服务器、阿里短信等技术的一键式发布引擎,基于 WebOffice的智能网格预报定制化气象服务,建立了山东短时和临近预报业务体系,融合了山东省气象部门近年来的多项科研成果。在此基础上实现了实况监测、短时临近预报、山洪预警、网格预报、产品制作发布、预报共享、预报检验和业务管理等功能。一体化平台支撑了 “省—市—县” 三级台站的天气预报业务和重大活动气象保障服务,提升了监测分析、短时和临近预警、决策服务能力。 相似文献
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为了适应精细化预报和业务管理的发展需求,国家气象中心建设开发了基于Web的国家级天气预报检验分析系统。系统分为预报检验、检验文件解析处理、检验数据查询分析与检验平台管理4个功能模块,关键技术包括标准化的数据管理、开放式的算法模块管理与调度和检验数据的可视化分析。系统建立了规范高效的检验业务数据流程,兼容处理预报分析制作系统（MICAPS）数据、GRIB2数据、城镇报数据、自动气象站数据等其他专业气象数据,涵盖了国家级省级智能网格预报、全国城镇天气预报、定量降水预报、大城市空气质量预报等数十项检验业务产品,给出了空间分布、柱状图及数据表格等展现形式。系统为全国各级预报员、模式开发人员和管理人员提供预报检验反馈信息,为各省以及国家级预报业务考核提供了信息支撑;同时系统提供逐旬、月、年度的智能网格预报以及城镇天气预报的检验结果对比,有力支撑了智能网格预报产品业务研发和业务试验。 相似文献
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以精细化预报为标志的现代天气预报业务对高时空分辨率气象数据的应用提出了更高的需求,而传统的预报分析制作系统MICAPS3（Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 3）无法满足符合大数据特征的实时预报相关的数据应用。同时,模式预报和集合预报应用已在各专业预报领域中发挥越来越重要的作用,网格预报产品正在涵盖全部的预报业务流程,而MICAPS3无法提供便捷高效的支撑。为解决上述问题,国家气象中心启动了MICAPS4建设,一方面建立了基于大数据的气象实时预报应用技术体系,解决了气象大数据处理、存储、分析和显示效率的关键技术难题;另一方面搭建了多个满足不同复杂预报业务需求的专业化版本。MICAPS4将信息化技术与预报技术、预报业务流程紧密结合,解决了现代化预报方法的平台化集成应用与精细化预报制作的关键技术难题,基于MICAPS4基础框架的多个专业版在中央气象台和部分省级气象台进行业务化应用推广。基于CIMISS（China Integrated Meteorological Information Sharing System）-MICAPS4的海量数据存储环境,极大减轻了系统部署和本地化工作量,显著提升了数据解析及数据存储访问效率。 相似文献
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Lei HAN Mingxuan CHEN Kangkai CHEN Haonan CHEN Yanbiao ZHANG Bing LU Linye SONG Rui QIN 《大气科学进展》2021,38(9):1444-1459
Correcting the forecast bias of numerical weather prediction models is important for severe weather warnings. The refined grid forecast requires direct correction on gridded forecast products, as opposed to correcting forecast data only at individual weather stations. In this study, a deep learning method called CU-net is proposed to correct the gridded forecasts of four weather variables from the European Centre for Medium-Range Weather Forecast Integrated Forecasting System global model(ECMWF-IFS): 2-m temperature, 2-m relative humidity, 10-m wind speed, and 10-m wind direction, with a forecast lead time of 24 h to 240 h in North China. First, the forecast correction problem is transformed into an image-toimage translation problem in deep learning under the CU-net architecture, which is based on convolutional neural networks.Second, the ECMWF-IFS forecasts and ECMWF reanalysis data(ERA5) from 2005 to 2018 are used as training,validation, and testing datasets. The predictors and labels(ground truth) of the model are created using the ECMWF-IFS and ERA5, respectively. Finally, the correction performance of CU-net is compared with a conventional method, anomaly numerical correction with observations(ANO). Results show that forecasts from CU-net have lower root mean square error, bias, mean absolute error, and higher correlation coefficient than those from ANO for all forecast lead times from 24 h to 240 h. CU-net improves upon the ECMWF-IFS forecast for all four weather variables in terms of the above evaluation metrics, whereas ANO improves upon ECMWF-IFS performance only for 2-m temperature and relative humidity. For the correction of the 10-m wind direction forecast, which is often difficult to achieve, CU-net also improves the correction performance. 相似文献
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利用空间分辨率为5km的广西智能网格降雨量预报产品以及桂南区域自动气象站降雨量实况资料,采用最邻近点法、双线性插值、双三次插值和统计降尺度方法,研究和评估空间分辨率在1km的格点降雨量插值预报释用技术。结果表明:(1)对于分辨率较高的智能网格预报产品,最邻近点法、双线性插值和双三次插值的预报效果无明显差异,其中最邻近点法的ETS评分和预报偏差略好于其它两种方法;(2)采用一元线性回归的统计降尺度方法比其它3种方法的降水预报能力高,并可以提高强降水的预报评分,对构造更高分辨率的网格预报产品具有一定参考作用。 相似文献