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奇异谱分析-最大熵结合最优子集回归方法在中国夏季降水预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
基于奇异谱分析-最大熵预报方法（SSA-MEM）和最优子集回归方法（OSR）,综合考虑降水量序列自身的变化特征和外强迫因子对降水的贡献,把奇异谱分析-最大熵预报方法和最优子集回归方法结合起来,提出了SSA-MEM和OSR集成的新方法。对1961—2000年的夏季降水量进行拟合并试做2001—2004年的夏季降水预测。结果表明,回报拟合值与实况值距平相关系数达到0.85,通过了0.01的显著性水平检验。预报的平均技巧得分较高,试报准确率达到69%,略高于目前国内对汛期降雨预测的平均准确率。初步的试验表明,本方法对全国范围夏季降水有较好的预测能力,在东北及西南地区预测结果尤为显著。 相似文献
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《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2018,12(1):71-75
利用2011年2-8月逐日降水量序列及东亚地区850hPa经向风场资料建立多变量时滞回归(multivariable lagged regression, MLR)模型,对5-7月江西降水10-30d和50-70d低频分量分别进行延伸期逐日预报实验。结果表明：2011年江西降水存在显著的10-30d和50-70d的振荡周期。降水50-70d低频分量延伸期预报技巧明显优于10-30d低频分量延伸期预报技巧,平均预报技巧高达0.86。降水50-70d低频分量延伸期预报可准确预报降水低频位相的正负转换,能为江西延伸期强降水过程发生的时段预测提供预报信号。 相似文献
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利用2011年2—8月逐日降水量序列及东亚地区850 h Pa经向风场资料建立多变量时滞回归(multivariable lagged regression,MLR)模型,对5—7月江西降水10~30 d和50~70 d低频分量分别进行延伸期逐日预报实验。结果表明:2011年江西降水存在显著的10~30 d和50~70 d的振荡周期。降水50~70 d低频分量延伸期预报技巧明显优于10~30 d低频分量延伸期预报技巧,平均预报技巧高达0.86。降水50~70 d低频分量延伸期预报可准确预报降水低频位相的正负转换,能为江西延伸期强降水过程发生的时段预测提供预报信号。 相似文献
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广州逐日降水振荡及其延伸期预报的简谐波模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1951—2010年广州逐日降水资料,采用功率谱、小波变换、Lanczos 滤波器和简谐波拟合等方法研究了广州逐日降水的振荡特征及其延伸期预报方法。结果表明,广州逐日降水振荡主要表现为2～4.1 d、8 d、13.3 d、40～60 d和120 d变化等5种时间尺度的准周期振荡,其中准单周变化、11～21 d、21～80 d的季节内振荡具有振幅和周期接近的1～2个振荡周期性循环出现的特征。利用小波变换揭示出近期逐日降水距平5 d滤波序列变化的主要周期,采用简谐波拟合的方法建立了广州逐日降水5 d滤波序列的延伸期预报模型。对1990—2009年近20年的后报结果分析表明,所建立的延伸期预报简谐波模型除第24 d和29 d外,前33 d的预报值与低通滤波值之间的相关达到0.05的显著性水平。对未来34 d降水低频分量极大值的预报与实况低通滤波极大值相差在0～2 d的概率最高,可为中期与延伸期降水过程出现时段的预报提供重要参考。 相似文献
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基于T213集合预报的延伸期产品释用方法及初步试验 总被引：1，自引：0，他引：1
基于T213集合预报系统2008年1月中国及附近区域500 hPa高度和850 hPa温度的1~15 d预报资料,构建延伸期产品释用方法,通过对逐日11~15 d预报资料做集合平均和后向衰减权重系数滑动平均,进而得到延伸期(11~15 d)候平均和候距平预报,并对预报效果进行检验,结果表明:对11~15 d预报场做集合平均和后向衰减权重系数滑动平均均能降低预报误差,改善整体预报效果。由此得到的500 hPa高度场和850 hPa温度场11~1 5 d候平均预报误差与逐日控制预报第5d的水平相当,候距平相关系数均接近0.6,整体而言效果较好,具备一定的应用价值。500 hPa高度场和850 hPa温度场11~15 d候距平预报在中国大陆地区位相准确率均较高,东南沿海和东北部分地区稍差,且850 hPa温度场的位相准确率整体高于500 hPa高度场。候距平预报对延伸期(11~15 d)的大范围持续性异常距平具有较强的捕捉能力,对异常距平出现的范围和分布、强距平中心的位置的预报均较好,但强度整体偏弱。 相似文献
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提高汛期降水过程的延伸期预报能力是目前天气预报和气候预测发展的重要方向。本文以上海梅汛期降水为例,利用非传统滤波方法提取多变量季节内分量,分析了梅汛期季节内候降水异常及其相联系的延伸期关键低频信号,进一步综合多变量低频信号建立了梅汛期候降水异常延伸期预报方法,并开展了多年的回报和试报检验。结果表明:①梅汛期候降水异常季节内分量具有显著的40～60d低频振荡周期,与降水异常实况具有显著的正相关和较高的符号一致率;②梅汛期季节内候降水异常与超前10～35d的热带及中高纬低频信号有关,主要包括:热带MJO(Madden Julian Oscillation)自阿拉伯海的向东传播、西太平洋副热带高压季节内活动的西北向传播、PNA(Pacific-North American)遥相关型的季节内位相转换以及东北亚冷空气的持续性异常影响;③综合上述多变量低频信号建立了延伸期候降水异常预报模型,对提前10～35d的延伸期候降水异常的季节内分量具有预报技巧,也能较好地预报实际的候降水异常趋势。 相似文献
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为了解中期连续暴雨的成因, 进一步做好4—6月广东省致洪连续暴雨的中期预报, 用统计和合成分析方法, 对1961—2001年广东省前汛期连续暴雨过程的气候背景及中期环流特征进行了分析。分析结果表明:广东省6月出现连续暴雨的几率最大; 小波分析和最大熵谱分析表明, 广东省的连续暴雨存在准2~5年和10年左右的周期振荡, 未来几年发生连续暴雨的次数将增多; 用500 hPa候平均高度场资料, 对出现在广东省的前汛期连续暴雨过程的中期环流特征及高、低纬地区的环流演变特点进行了分析归纳, 总结出两类造成连续暴雨过程的中期环流特征的2条指标, 它们的共同特点为:中高纬度具有十分稳定的“西阻”和“东阻”, 中高纬的“东阻”和低纬120°E以东的正距平区相叠加, 使得低纬维持稳定的东高西低形势, 有利于出现连续暴雨过程。在此基础上利用欧洲中心500 hPa高度场未来1~5 d的格点逐日预报资料得到候平均图, 用动力-相似诊断方法作出2003—2005年广东省有无连续暴雨过程的中期趋势预报。 相似文献
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延伸期预报是无缝隙预测系统中的薄弱环节,如何提高灾害天气过程的延伸期预报技巧是国际热点及前沿问题。本研究基于2005年12月—2014年8月的观测/再分析资料,通过奇异值分解方法,揭示了与中国南方低频降水变化高度耦合的热带对流和中纬度波列信号。利用中国气象局参加国际次季节至季节预报计划模式（BCC-CPS-S2Sv2模式,简称BCC S2S模式）的回报数据,对中国南方低频降水异常场进行统计降尺度,构建了一套动力-统计相结合的延伸期降水预测模型。独立预测时段（2014年12月—2019年8月）的结果表明,BCC S2S模式可以提前10—15 d预报中国南方大部分区域的异常降水;提前15—20 d以上预报时,动力-统计结合预报模型对冬季（夏季）华南沿海地区（长江以北地区）的降水时间演变、降水空间分布及极端强降水事件的预报技巧均优于BCC S2S模式。文中提出的思路和方法可广泛应用于其他区域气象要素和极端天气事件的延伸期预报。 相似文献
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利用江南地区77个台站的日降水资料及NCEP/NCAR再分析资料,基于不同时间尺度的江南地区降水低频分量和东亚地区850 h Pa低频经向风主成分,建立了多变量时滞回归(Multivariable Lagged Regression,MLR)模型,并对2011年5—7月江南降水低频分量进行延伸期逐日预报试验。结果表明,50~70 d时间尺度的江南低频降水的平均预报技巧高达0.92,可准确预报持续性强降水过程和降水低频位相的正负转换。对利用2001—2012年资料分别构建的MLR模型的历史回报预测试验表明,在50~70 d振荡较强和正常的年份,模型能提前30 d做出初夏江南低频降水分量预报。模型结果也表明,850 h Pa低频经向风的发展和演变是影响初夏江南低频降水未来30 d变化的显著信号,可作为延伸期强降水预报的关键因子。 相似文献
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2～4周的延伸预报是近年来国际上天气和气候业务预报发展的一个重要方向.本文以江淮梅雨区降水为例,在利用集合经验模态分解(EEMD)及多变量EOF方法获取梅雨区降水及其影响系统低频信号的基础上,采用最优子集回归方法、经验波传播(EWP)方法及全球海气耦合模式产品,对梅雨季节内演变的延伸期预报方法进行了预报和试验,以期为建立延伸期预报业务提供科学依据.试验结果表明:(1)大气季节内振荡对梅雨区降水的延伸预报具有重要的应用价值,可能是联系天气过程和异常的重要系统.(2)通过EEMD方法提取前期降水演变及影响因子的季节内振荡信号,采用最优子集回归统计学方法对梅雨区逐候降水量演变进行超前30天预报是有可能的.(3)EWP经验动力方法对热带ITCZ活跃异常的未来40天东传可能具有较好的预报效果,还可能较好地预报出延伸期的梅雨区风场距平演变,具有一定应用价值.(4)全球海气耦合动力模式输出产品在延伸期环流形势趋势预报及20天左右的MJO指数预报方面有一定的参考价值. 相似文献
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从梅雨预测的业务需求出发,系统开展了CFSv2模式对2018年浙江梅雨期降水预报能力的多时间尺度评估。结果发现3月1日—5月31日的起报结果整体上未能较准确地预测6月浙江大部降水偏少的趋势、仅5月31日的预测结果与实况相符;在延伸期尺度上,CFSv2预测的梅雨期总降水量较实况偏少30%左右;基于相关系数、均方根误差和新定义的综合预报技巧指数等指标分析模式的延伸期预报性能,发现对梅雨期总降水量、逐日区域平均降水量和逐日全省各站降水量的预报技巧有限,对浙江梅雨区的预报水平总体高于浙江全省。评估结果表明CFSv2预报产品表现出显著的系统性干偏差;在延伸期尺度上,随着预报时效的缩短,预报效果并非逐步提升、而是客观存在一个最佳预报时效,各起报日也分别对应着不同的最优预报时段,整体而言梅雨降水的延伸期预测可能对初值并不敏感。 相似文献
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目前数值模式对台风降水预报的准确率仍有待提高。为了评估深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报能力,选取了2015—2018年共14个影响广东台风个例,利用广东省2 300多个自动气象观测站的24小时累计降水观测资料,检验该系统的集合预报方法(含集合平均方法和概率匹配平均方法)和控制预报方法的24小时降水预报结果。(1)系统对台风24小时降水预报具有较好参考价值,三种方法的暴雨等级预报TS评分均达到0.39以上。(2)集合预报方法总体上优于控制预报方法,可改善珠江口两侧暴雨中心降水预报。其中集合平均方法总体预报效果最好,其降水预报均方根误差为38.1 mm,比控制预报方法减少18.8%,对暴雨等级预报TS评分为0.469比控制,预报方法提升20.1%,但是对特大暴雨等级预报能力不足;而概率匹配平均方法改善了小雨和特大暴雨的预报能力。(3)系统对较强台风的降水预报能力优于弱台风。在较强台风情形下,系统对粤东暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报方法偏差最大,其他地方降水预报偏大为主;在弱台风情形下,系统对降水预报存在明显系统性偏大,但对粤西暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报偏差最大。 相似文献
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BCC_AGCM2.0.1模式系统对江淮梅雨期降水的模拟能力 总被引：2，自引：0，他引：2
文章通过累积频率方法定义江淮地区观测和模拟的梅雨期,分析国家气候中心大气模式BCC_AGCM2.0.1对我国东部地区暴雨、大雨、中雨和小雨四种等级降水的模拟能力。由于模式的模拟环流背景与实际不同,导致模拟的降水峰值时期与梅雨期有偏差,因此通过累积频率方法定义模拟的梅雨期,模拟梅雨期为6月1候至6月3候,而实际观测梅雨期6月5候至7月2候,模拟期较实际梅雨期提前了20天。模拟结果表明模拟的我国东部总降水量偏少,总雨日数偏多,主要是由于模拟的暴雨日数偏少,小雨日数偏多;观测的江淮地区近40年来暴雨、大雨和中雨呈上升趋势,小雨呈下降趋势,模式模拟的不同等级降水变化趋势与观测相反,暴雨、大雨和中雨呈下降趋势,小雨呈上升趋势。 相似文献
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利用最新的深度学习算法,即卷积长短期记忆(Convolution Long-Short Term Memory)神经网络,构建基于深度学习的人工智能短临预报系统,以广州地区2019年3-5月雷达观测的数据为输入进行训练,然后进行短期1h内的降水预报。利用常用的统计评分指标(探测率POD、误报率FAR、临界成功指数CSI,相关系数CC)检验模型。结果表明,预报结果与实际观测的相关系数在1h内预报均保持在0.6以上,在1h内预报探测率均保持在80%以上,临界成功指数在降水强度为10mm·h^-1时,基本保持在60%,误报率均小于40%。 相似文献