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利用T213模式和欧洲中心模式提供的气温预报资料．再结合当日的地面气温来作第二日的极端最高、极端最低气温预报，预报结果客观、定量。在实际应用中效果较好．具有一定的使用价值。 相似文献
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分析了长春市气温日变化的气候和天气特征，将统计方法与天气学方法相结合建立了长春市气温逐时预报方法。该方法在考虑不同季节太阳和地面辐射对气温日变化影响的基础上，同时还考虑了气团替换对气温变化的影响，给出了转折性天气气温变化的天气概念模型，可供预报人员参考。对实际预报结果的检验表明，该客观预报方法的准确性和稳定性均显著超过主观经验预报，与日极端气温主观预报水平接近。 相似文献
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利用国家气象中心的T63数值预报产品，采用卡尔曼滤波方法，建立了内蒙古地区（35个站）的逐日极端（日最低、日最高）气温24小时预报方程。于1996年3～11月进行业务试运行，预报结果令人满意，表明该方法有一定的参考和实用价值。 相似文献
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利用T213模式和欧洲中心模式提供的气温预报资料,再结合当日的地面气温来作第二日的极端最高、极端最低气温预报,预报结果客观、定量.在实际应用中效果较好,具有一定的使用价值. 相似文献
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利用兰州逐日定时气温和极端气温资料，采用统计分析方法，研究兰州短期、短时气温变化的气候特征。结果表明：兰州春季降温强、持续期短，冬季是冷暖空气活动最弱的季节，但可能有持续的降温。并给出用定时气温的２４小时变温来估算日平均气温的２４小时变温和日极值的２４小时变温的方法，供短时预报服务参考 相似文献
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取T63模式的格点预报资料和个别实时气象数据，利用卡尔曼滤波方法试作梧州市1～2月份极端气温的24小时逐日预报，效果不错；同时获得了一些有助于日后更好地运用该方法及利用T63预报产品进行预报的初步结论。 相似文献
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集合预报在渤海极大风预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2015年2月至2018年2月地面气象常规观测中逐小时极大风及欧洲中期天气预报中心集合预报中6 h极大风预报数据,选取渤海海域代表站点,对集合预报极大风产品进行预报误差特征分析。分析表明:集合预报极大风产品的离散度明显偏小于均方根误差,各个预报成员的预报结果集中与否并不能反映出预报可信度。受模式预报能力所限,无法简单通过集合预报选取出最为可信的预报结果。集合平均、第75%分位值、最大值在极大风预报中各有优劣,因此基于以上三个统计量及不同量级风速发生的频率建立了渤海极大风预报客观订正方法,试验对比分析表明,该订正方法可以使极大风预报准确率有效的提高,为大风天气过程预报提供重要参考。 相似文献
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基于T213集合预报的中国极端温度预报方法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
基于中国T213集合预报系统资料,根据Anderson-Darling检验原理,研究基于集合预报与模式历史预报累积概率密度(简称模式气候)分布函数连续差异特征的极端温度天气预报方法,建立极端温度天气预报指数(Extreme Temperature Forecast Index, 简称EFI)的数学模型。利用S指数评分方法确定发布极端温度预警信号的阈值,得出:1月的发布极端高温的预警信号的阈值为0.7或0.8,发布极端低温的预警信号的阈值为-0.7或-0.8。基于EFI指数以及该阈值,对2013年1月中国极端温度天气进行预报试验,得出:极端天气预报指数对极端温度天气具有较好的识别能力,可提前3~7 d发出极端温度预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。 相似文献
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数值预报特别是集合预报技术大大提高了对极端天气的预报能力,目前对于温度、风、降水等要素,欧洲中心基于集合预报产品计算的极端指数产品为其极端性提供了定量化依据。但目前尚没有应用于业务预报的强对流天气极端指数产品,本文统计了与强对流天气密切相关的物理量,并计算了其极端天气指数,统计了极端天气指数在不同强对流天气中的阈值分布。结果表明,极端天气指数与强对流天气有密切的关系,且不同类型的强对流天气极端指数的分布和阈值具有各自的特点。基于上述结果,利用极端指数和模式降水资料,使用支持向量机方法,建立了不同类型强对流天气的客观预报方法,为业务预报极端强对流天气提供客观支持产品。 相似文献
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The statistical scheme is proposed for the forecast of surface air temperature and humidity using operative weather forecasts with 3–5-day lead time from the best forecasting hydrodynamic models as well as the archives of forecasts of these models and observational data from 2800 weather stations of Russia, Eastern Europe, and Central Asia. The output of the scheme includes the forecasts of air temperature for the standard observation moments with the period of 6 hours and extreme temperatures with the lead times of 12–120 hours. The accuracy of temperature and humidity forecasts for the period from July 2014 till June 2017 is much higher than that for the forecasts of original hydrodynamic models. The skill scores for extreme temperature forecasts based on the proposed method are compared with the similar results of the Weather Element Computation (WEC) forecasting scheme and forecasts by weathermen. 相似文献
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两种初始场MM5模式预报效果对比评估 总被引：1，自引：1，他引：0
为了解本地MM5模式的预报性能,根据其预报结果,检验了基于NCEP和T213两种初始场MM5模式在河北以及京津地区2007年8月至2008年1月的降水、日极值温度和相对湿度的预报效果。结果表明,MM5晴雨（雪）预报的准确率较高,具有较好的参考价值,而对于降水的分级预报,随着预报时效的延长和降水强度的增加,其可用性逐渐降低,但整体来看基于NCEP初始场的预报均比T213初始场预报效果明显;在日极值温度预报中,最低温度效果优于最高温度,T213初始场的预报对日最高温度预报的准确率较高,NCEP初始场的预报则在日最低温度预报中略胜一筹;对08：00相对湿度的预报,两者的预报效果基本相同,绝对误差都在15％左右。 相似文献
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临沂中尺度数值预报系统及应用 总被引：5，自引：1，他引：4
介绍了临沂中尺度数值预报系统及预报产品的释用和模式系统应用雷达资料情况,并对2005年6~10月的业务运行结果进行了检验,对小雨和中雨预报效果较好,TS评分较高,对夜间温度预报平均值绝对误差在1.52~2.52℃之间,平均均方根误差在2.01~2.93℃之间。该系统降水预报质量较高,气温预报误差小,准确率高,对定时、定点、定量的精细化预报具有较高的参考价值。应用自主开发的SDAF软件包,对系统的预报产品进行释用,研制了暴雨、空气质量、极端气温、干热风等预报方法。将多普勒雷达回波强度加入模式,改变模式水汽场,明显改进了预报。对径向速度反演降水系统内部风场进入中尺度模式进行了初步试验,得出了一些有益结论。 相似文献
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数值模式直接输出和经模式后处理得到的预报误差比较,是延伸期逐日要素预报应用基础。针对中国2 583个站点在2020年春季11~30天的日最高温度预报,根据欧洲数值中心的集合预报输出,首先,使用BP-SM（Back-Propagation - Self memory）法和回归法,进行确定性预报订正效果比较;结果表明BP-SM法和回归法都明显降低了预报绝对误差;在11~14天预报中,BP-SM法得到的平均绝对误差为3.3~3.6 ℃,预报准确率超过35%,订正效果更优。其次,基于模式直接输出和BP-SM法获得的概率预报,使用CRPSS (continuous ranked probability skill score)进行了可预报性分析。结果表明,在地形复杂地区,经过订正,预报准确率明显改善。对于延伸期逐日要素预报,合理的模式后处理方法是降低预报误差和提高预报能力的重要环节。 相似文献
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论文以逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料为基础,将表征冬季低温冷害的冷湿指数作为预报量,先利用随机森林方法进行冬季逐日冷湿极端天气定性判别预报分析,再进一步以粒子群算法为基础的模糊神经网络集成个体生成技术方法,建立一种新的非线性智能计算定量集成预报模型（PSO-FNN）,进行了广西冷湿极端天气定量预报模型的预报建模研究。结果表明,论文提出的这种以不同的智能计算方法构建的定性、定量综合预报分析方法,比较符合极端天气小概率事件的预报特点,其中随机森林算法构建的定性预报模型,对广西冷湿极端天气事件的预报TS评分（Threat Score）为0.77,空报率为0.23,漏报率为0,ETS评分（Equitable Threat Score）为0.41,TSS评分（True Skill Statistic）为0.53。而采用粒子群—模糊神经网络方法构建的极端冷湿指数定量集成预报模型比其他线性和非线性预报模型具有更好的预报精度。其中PSO-FNN集成预报模型在预报建模样本和独立预报样本个例相同的情况下,比回归方法的预报平均绝对误差下降了25%以上,比一般的普通模糊神经网络预报平均绝对误差下降了14.37%。主要原因是因为PSO-FNN集成预报模型通过改进集成个体的预报能力和增强集成个体的种群差异性,提高了集成预报模型的预报精度。因此,该智能计算集成预报模型的泛化能力显著提高,预报结果稳定可靠,为冷湿极端天气客观预报提供了新的预报工具和预报建模方法。 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