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通过对MM5数值预报产品的释用,将MOS统计方法应用到短时要素预报中,综合利用MM5数值预报产品、自动站实况数据和雷达数据等资料,建立降水和温度的4 h预报模型;降水作为不连续变量,将其通过建立降水可能函数的方法转化为连续变量,利用统计预报方法,可以达到定量预报的目的。通过对4140个时次的样本进行检验。结果表明：MOS预报结果较MM5直接输出结果整体有所改进,当数值模式误差较大时,统计方法显示出一定的优势;降水预报检验结果显示,TS评分为65%,预报正确率PC为91%。降水明显的样本(3 h雨量>5 mm)平均误差在8 mm以内,弱降水样本(3 h雨量<3 mm)平均误差在1 mm以内,预报方程对非雨日样本的整体预报效果较好,优于MM5模式预报,预报正确率高达98%,但对流性降水仍是预报难点;对于温度预报,20-08时段误差较小、平均在1.0℃以内,而11-17时、误差平均在1.5℃左右,但经过误差的季节订正,可以控制在1.0℃左右。 相似文献
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基于数值预报模式降水产品的集成应用方法试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2008年5~7月四川省152个站点的逐日降水实况和T213、德国数值预报模式、日本数值预报模式、西南区域本地化的MM5集合降水预报模式和各成员的逐日降水预报产品进行Ts评分,然后基于西南区域集合预报8个成员Ts评分权重系数进行集成预报试验和集成方法对比试验,结果表明:基于Ts评分为权重系数的集成预报效果得到明显改进,且该方法优于逐步回归和支持向量(SVM)回归方法;最后根据上述5~7月T213、日本、德国和集合预报8个成员共11个数值模式降水预报的Ts评分按权重系数集成,预报四川2008年8~9月降水并进行效果评价,结果显示:以多个模式Ts评分为权重系数集成的降水预报效果相对于单一模式有明显提高,有较好的预报指导意义。 相似文献
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湖北分县MOS预报系统建立与评分 总被引：3，自引：0，他引：3
在T213L31数值模式产品释用基础上,设计计算并选用模式大气中分别与降水、地面气温和风场有天气学意义的线性化预报因子,采用Kalman滤波和相似-Kalman滤波,在湖北省及邻近范围,建立实时(逐日更新样本)多站点、多时次、多要素的统计MOS预报方程,做定点(分县)、定时(6小时分辨率)和定量降水与概率、地面气温和风场客观预报(MOS预报系统)."系统"经2005、2006年6-8月业务试验表明,各个MOS预报都具稳定性和具有一定的评分水平.从而表明,相似-Kalman滤波在一定程度上消去单纯Kalman滤波"预报滞后"效应,并实现用Kalman滤波或相似-Kalman滤波做定性、定量降水MOS预报,和做地面气温和风场MOS预报,且用了实时历史样本雨/晴预报准确率,当作有/无降水发生概率. 相似文献
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广东前汛期降水的MOS预报 总被引：2，自引：0，他引：2
根据前汛期降水的分布规律，将广东省划分为三个预报区域；然后将各区4～6月实测降水量资料与日本数值预报产品进行统计分析，经过计算机处理，建立MOS预报方程。MOS预报逐日作出各区无降水、一般性降水、暴雨的预报，前汛期降水首次实现客观、定量预报。 相似文献
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取０８时日本数值预报产品传真网格点资料,用多种统计模型建立ＭＯＳ预报方程,最终用概率集成回归建立概率预报方程,并将预报方程嵌入新预报工作流程中,具有存储和评分功能,预报效果显著,成为我台发布降水概率预报的主要依据。 相似文献
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基于数值预报及上级指导产品的本地气温MOS预报方法 总被引：3，自引：0，他引：3
利用恩施基准站2008—2011年地面实测资料、数值预报产品、上级台站指导产品,采用M(数值模式预报)、E(天气学经验)、D(诊断分析)相结合的方法(简称MED),从气温变化的影响因素如大气稳定度、温度平流、水汽条件等设计具有物理意义的预报因子。或根据需要进行因子的组合叠加利用,并将指导产品直接作为预报因子。利用常规统计预报方法(逐步回归),将高、低温实况作为预报对象来建立地方气温预报模式。结果表明:将天空状况进行分型后建立地方气温MOS预报模型,并对应高低温一般出现时间段来选取数值预报产品因子进行预报,对本地气温预报质量的提高有积极的意义;模型建立过程中,综合采用了MED相结合的方法,并应用了数值预报再加工因子,考虑了天气系统变化对气温的影响,增强了数值预报的解释应用能力;参考客观数值模式产品、上级业务部门指导产品相结合的综合MOS预报方法,建立地方气温MOS预报是提高本地天气预报准确率的有效尝试。检验结果也表明,本地气温MOS预报效果较好,明显高于指导预报,已较好应用于实际业务中。 相似文献
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利用2003—2005年4—9月国家气象中心T213的数值预报产品,通过动力诊断,从大量数值预报因子中提取不同层次、不同时效与降水关系较好的多个因子,使用K最邻近域（KNN）方法,制作不同代表站点的晴雨预报和大于或等于10 mm的降水预报试验。在搜索K邻近域的过程中,考虑天气事件出现的概率不同,而分别求取有天气事件的正样本K+值和无天气事件的负样本K-值,使该方法选择的最邻近域中的K值取得更为合理。利用交叉验证的方法,对历史资料依次选取部分样本作为预报测试集,通过预测结果的检验评分,选取获得最大准确率和最大概括率的K+和K-作为最佳邻近域的组合。确定了最优K值后,反算历史样本,通过比较,得到某站出现降水天气事件的预报判别值,在一定程度上减少了预报的空报率。经过对2006年4—9月的预报试验,改进后的KNN方法使24,48 h的晴雨预报和大于或等于10 mm降水预报的TS评分大多数高于未改进前的,也高于T213模式本身的降水预报和MOS方法动力统计释用的降水预报,特别是克服了模式降水预报和MOS方法预报中空报率较高的现象,达到了较好的预报效果。 相似文献
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东北冷涡强降水一直是东北地区气象预报的难点和重点。从提高东北冷涡降水数值预报质量着手,选择模式中可能对东北冷涡强对流有影响的不同辐射方案、边界层方案和积云参数化方案等多种物理过程,对东北冷涡降水预报的性能进行批量试验;利用天气学检验方法,选择预报结果较好的RRTM长波辐射方案、Gayno Seaman边界层方案、Grell积云参数化方案和混合相湿过程显式方案等物理方案,组合建立了东北冷涡数值预报系统。经检验表明：系统对东北冷涡降水预报的水平较东北区域中尺度数值预报业务系统有所提高。同时利用天气学检验方法,从降水预报的强度、落区和移速等方面着手,评估东北冷涡数值预报产品对冷涡降水预报的性能和系统误差,得出降水强度易偏强、落区易偏西偏南和范围易偏小等定性结论,可直接应用于预报业务,取得了较好的应用效果。 相似文献
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随着数值预报技术的飞速发展, 模式定量降水预报已成为天气预报业务工作中的主要参考依据。本文对目前在国家气象中心应用的3个业务运行模式T213L31, HLAFS0.25, 华北中尺度模式MM5和德国模式及日本模式的降水预报产品进行了季节空间分布、区域时间序列演变及统计检验, 试图从空间、时间及统计方面对降水预报产品的预报性能进行综合评估。检验结果表明:目前的数值预报模式对短期时效内定量降水预报均具有一定的空间预报能力, 但强降水中心位置有一定的偏差; 从时间序列演变检验来看, 模式对区域强降水过程的发展趋势具有较强的预报能力, 但降水量预报与实况有一定的差距; 从累加统计评分检验结果来看, 模式短期时效的预报性能差别不大, 全球模式在小中雨预报方面有一定优势, 其中日本模式的综合预报性能最好, 大雨以上量级的预报则是国内的模式有一定的优势, 其中华北中尺度MM5模式, T213L31模式各有所长, 但均存在预报量和预报区偏大问题。 相似文献
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面向全国2000多个台站，应用数值预报产品释用MOS技术制作温度、降水、相对湿度、风、云量及能见度等要素预报，并实现了预报业务运行。通过建立MOS预报系统，表明预报因子和预报对象的处理、建方程前的参数选择以及预报因子的选取都会影响要素预报的质量，需要做大量的细致工作。预报检验结果显示，降水预报尚未达到可用程度．温度和相对湿度的短期预报在大多数情况下是可用的或是可参考的，但还有待进一步改进。降水预报尚需在预报因子和充分运用多种探测信息方面加以改进。 相似文献
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2004年汛期(5～9月)主客观降水预报检验 总被引：7，自引：2，他引：7
随着气象事业的发展，天气预报的质量越来越依赖于数值预报产品的性能。预报产品检验是评价预报质量和提高预报水平的有效手段。针对2004年汛期（5～9月）中央气象台预报员及T213、HLAFS25、MM5、GRAPES、日本及德国等国内外数值预报模式短期时效的降水预报做了详细的统计学检验。检验结果表明，对于汛期平均而言，各模式与预报员的小雨预报较好，随降水量级的增加TS评分迅速下降，国内外数值预报模式之间降水预报水平差别不大，预报员与模式相比水平略高；但对于过程预报而言，过程不同，各模式和预报员的表现不同，预报员和MM5对河南暴雨预报较好；GRAPES和日本模式对台风暴雨预报略好；T213对于四川东部暴雨的大量级降水预报较好；无论是预报员，还是数值预报模式，北京暴雨的预报是一个典型的失败个例。同时，我们也发现检验系统存在一些问题，有待今后逐步改进。 相似文献
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该文介绍了基于基本的支持向量机非线性回归方法,该方法具有解决非线性问题的能力,在数值预报解释应用技术中,对某些预报量与预报因子之间相关性不显著的要素,如风、比湿等,采用支持向量机非线性回归技术较多元回归的MOS方法更具优势;利用北京市气象局中尺度业务模式 (MM5V3) 的12:00(世界时) 起始数值预报产品和观测资料,制作北京15个奥运场馆站点6~48 h逐3 h的气象要素释用产品。对比MM5V3模式,从均方根误差的平均减小率来看,2 m温度减小12.1%,10 m风u分量减小43.3%,10 m风v分量减小53.4%,2 m比湿减小38.2%。与同期的MOS方法预报结果相比,整体预报效果SVM略优于MOS。由此可见,支持向量机非线性回归方法解决与预报因子之间非线性相关的气象要素较好,具有较高的预报优势。 相似文献