共查询到20条相似文献，搜索用时 218 毫秒
1.
用非线性逐步回归方法作台风预测试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用非线性逐步回归方法作台风活动趋势的预报,在回归方程中考虑了预报因子与预报量之间的非线性关系,回归方程中选入的非线性因子具有较高的相关显著性,对１９９５－１９９７年台风预测试验表明,非线性因子在预报中起着及其重要的作用。取得了较好的预报效果。 相似文献
2.
多预报量双重筛选逐步回归在台风路径预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文对通常的逐步回归进行了分析,指出在同时制作多个预报量的预报时,这方法并不十分可靠。因为这样得到的预报方程常常包含着比较大的随机误差,之所以产生上述情况,问题在于对多个预报量建立方程时,没有考虑预报量之间的关系。因此,有必要对通常的逐步回归进行改进,考虑对多个预报量同时进行筛选的逐步回归。 台风路径预报的试验结果表明:由多预报量双重筛选逐步回归建立的方程组,对相近预报时段的相同预报量,其影响的预报因子大体相同,而对于不同预报时段的不同预报量,则影响的预报因子有着显著的差异,这样得到的方程组物理意义比较明确,不仅有利于提高预报方程的预报精度,而且还有利于对不同预报方程的预报因子进行分析和改进。 相似文献
3.
利用历史台风最佳路径、中央气象台台风路径强度实时预报,以及ECMWF数值预报和NCEP海温实况等资料,对2017年西北太平洋台风活动的主要特征和预报难点进行了分析,结果表明：2017年台风生成具有源地偏西、南海台风偏多和台风群发特征明显等特征;台风活动具有年度活跃程度低、台风极值强度偏弱和超强台风异常偏少等特征;台风登陆具有登陆台风个数多、登陆地点偏南、登陆强度偏弱等特征。对2017年度的预报误差进行分析,结果显示：24、48、72、96和120 h台风路径预报误差分别为74、137、233、318、428 km,各时效误差均较2016年有所增加;但与日本、美国相比,除120 h外,中国路径预报水平依然处于领先地位。 24、48、72、96和120 h台风强度误差分别为3.6、5.4、6.6、7.4和6.8 m·s-1,较2016年有所减小,24 h误差为历史最低值。强度预报水平居于日本、美国之间。另外,2017年最主要的预报难点是双台风或多台风之间复杂的相互作用和近海快速加强台风的强度预报。 相似文献
4.
1思路引导气流法是利用影响台风移动外力作用的主要因子制作台风路径短期预报的，台风过去的平均移动状态大致是过去基本流场的平均状态，而影响台风未来移动的引导气流，可用附近区域的基本气流来表示，这一区域多数选在台风移动前方6～12纬距之间。因此，本文取台风移动前方约6～12纬距区域的引导气流状态与台风过去平均移动状态的平均值作为台风未来移动平均状态的主要预报依据，同时参照台风本身的内力作用和天气分型进行修订，从而建立一种台风路径的24小时定量预报模式。2模式2．1资料和因子本文采用的资料是中央台编制的历史天气图。… 相似文献
5.
上海市气象局台风研究协作组 《气象科技》1974,(2):1-12
一、前言近年来台风降水定量预报工作,无论是统计预报还是数值预报,主要考虑大尺度运动系统内起作用的因子,一般较少涉及到与中小尺度运动系统有关的因子。从这些选用的因子看来,尽管表达形式有所不同,但都直接或间接与铅直运动和水汽含量两个因子相联系。因此,我们在探讨台风暴雨预报问题上,先对这两个因子进行计算,定量分析它们对台风暴雨所起的作用。 相似文献
6.
夏季南海台风移动路径的一种客观预报方法 总被引：1，自引：0，他引：1
以1960—2003年共44a夏季的7月、8月、9月西行进入南海海域的台风样本为基础,综合考虑南海台风移动路径的气候持续因子和数值预报产品物理量因子,运用条件数方法选取因子并建立回归方程,进行台风路径预报模型的预报建模研究。通过对比分析发现,基于条件数方法的南海台风移动路径模型具有较好的预报效果,7月、8月、9月3个月24h台风路径预报的平均距离误差为153．9km,预报能力明显高于目前国内外的其他一些台风路径客观预报方法。该方法的预报精度相对于逐步回归方法有了很大的提高,相对于气候持续法也为正的预报技巧水平。 相似文献
7.
8.
基于主成分分析的人工智能台风路径预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用主成分分析可以从具有随机噪声干扰的气象场提取主要信号特征,排除随机干扰的能力,论文以1980～2010年共31年6～9月西行进入南海海域的台风样本为基础,综合考虑台风移动路径的气候持续因子和数值预报产品动力预报因子,采用主成分分析的特征提取与逐步回归计算相结合的预报因子信息数据挖掘技术,以进化计算的遗传算法,生成期望输出相同的多个神经网络个体,建立了一种新的非线性人工智能集合预报模型,进行了分月台风路径预报模型的预报建模研究。在预报建模样本、独立预报样本相同的情况下,分别采用人工智能集合预报方法和气候持续法进行了预报试验,试验对比结果表明,前者较后者在6、7、8和9月份台风路径预报中,平均绝对误差分别下降了7.4%、4.8%、12.4%、17.0%。另外,论文进一步在初选预报因子和样本个例相同的情况下,通过比较新模型与直接采用主成分分析方法选因子并分别运用逐步回归和遗传—神经网络集合预报模型进行计算的预报精度差异表明,前者具有更高的预报精度,其原因是该方法挖掘利用了全部备选预报因子的有用预报信息,而且遗传—神经网络集合预报模型的是由多个神经网络个体预报结果合成,集合模型的各个神经网络个体的网络结构,是通过遗传算法的优化计算确定的,因此,该集合预报模型的泛化能力显著提高,在实际天气预报中具有较好的实用性和推广价值。 相似文献
9.
台风定量预报专家系统的功能是预报台风的短期路径和降水。本系统用到的经验总结材料总共20多份,在进一步加工整理这些经验总结的过程中,对预报因子的选取、表达和结构都做了改进,对抽象模糊的经验做了补充完善。主要做法如下: 一、预报因子选取方法 在天气预报中,预报因子的选取一直都是共同关心的重要问题,专家系统也不例外。由 相似文献
10.
选取1981—2018年影响广西且灾情记录比较完整的86个台风样本,基于台风灾害伤亡人数、直接经济损失划分灾情等级,选取致灾因子,利用遗传算法与神经网络相结合的方法建立广西台风灾害评估模型。结果表明：选取的台风灾害致灾因子与台风灾情等级之间具有显著的相关性,构建的遗传—神经网络集合预报模型对台风灾情预估效果较好,训练样本拟合一致率为86.1%,测试样本预报准确率为71.4%,其中严重和较重的台风灾情等级预报结果与实况基本一致,较轻等级的预报准确率达83.3%。 相似文献
11.
用SMAT建立台风暴雨预报模型的试验研究 总被引：2，自引：1，他引：1
台风暴雨的灾害性天气预报是科研与业务都特别关注的问题,因此其预报技术方法的研究显得尤为必要.采用综合多级相似预报技术(简记为SMAT),对"浙东南沿海"区域台风过程所引发的暴雨天气进行研究.该技术利用数值模拟结果对样本间的相似程度进行描述,同时将描述样本相似程度的物理量由单因子拓展为因子组合.通过对13年间历史资料的试验,得出了台风暴雨预报模型(SMAT-Ty-phoon).详细介绍了该模型的试验过程和试验结果,给出了重要试验数据参数.台风暴雨的相似试验结果显示,建模时的CSI(forecast successful index)高于0.7,且漏报率为0.在试报阶段,CSI也能保持在0.45以上.此外,台风暴雨预报模型的准确率(0.72)和漏报率(0.26)与业界同行相比,也具有一定优势.在引进数值产品和多因子求相似技术后,试验结果证明SMAT具有较强的平均预报能力,说明了所得到的台风暴雨预报模型是有优势的.最后,通过对试验的分析,得出了对当地台风暴雨发生可能起重要作用的一些物理量,对于这些指标,预报员在业务预报中应给予足够考虑;同时也给出了在做类似相似试验中关键区和相似因子选取时的一些建议. 相似文献
12.
基于局部线性嵌入的人工智能台风强度集合预报模型 总被引：3，自引：2，他引：1
利用局部线性嵌入算法通过学习挖掘高维数据集的内在几何结构,高效地实现维数约简和特征提取的能力,论文以2001—2012年共12年6—9月西北太平洋海域内生成的台风样本为基础,将气候持续因子作为台风强度的基本预报因子,采用局部线性嵌入的特征提取与逐步回归计算相结合的预报因子信息数据挖掘技术,以进化计算的粒子群算法,生成期望输出相同的多个神经网络个体,建立了一种新的非线性人工智能集合预报模型,进行了分月台风强度预报模型的建模研究。在建模样本、独立预报样本相同的情况下,分别采用人工智能集合预报方法和气候持续法进行预报试验。试验对比结果表明,前者较后者在6、7、8和9月24 h台风强度预报中,平均绝对误差分别下降了23.34%、24.46%、19.41%和27.45%,4个月的平均绝对误差下降了23.10%;48 h台风强度预报中,6—9月平均绝对误差分别下降了44.82%、16.73%、0.89%和49.26%,4个月的平均绝对误差下降了25.54%。进一步研究发现,在变动局部线性嵌入算法忌近邻个数的情况下,建立的台风强度集合预报模型,其预报结果稳定可靠,相对于气候持续法均为正的预报技巧水平,为台风强度客观预报提供了新的预报工具和预报建模方法。 相似文献
13.
复共线性关系对逐步回归预报方程的影响研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对气象预报中常用的逐步回归预报建模方法,由于没有直接考虑筛选出的预报因子之间可能存在复共线性关系会影响气象预报方程的预报性能问题,提出了在初选的大量气象预报因子(自变量)中,采用条件数计算分析方法,选择复共线性关系小的预报因子组合建立预报模型的方法.以重要气象灾害的预报难点--台风预报为例,用大样本分别建立了12个台风移动经度、纬度的条件数预报方程和逐步回归预报方程.对比分析结果表明,由于条件数计算分析有效控制了预报因子间的复共线性关系,因此,在相同的预报因子(自变量)和预报对象(因变量)条件下,分月建立的条件数台风移动路径预报方程,虽然历史建模样本的拟合精度略低于逐步回归预报方程,但是对独立样本的预报精度明显提高,其中7、8和9月条件数预报方程的预报误差平均为153.9 km,而相应的逐步回归预报误差平均为229.2 km,两者相差75.3 km.进一步研究发现,在F值分别取1.0、2.0和3.0的情况下,建立的台风移动路径的逐步回归预报方程,其预报误差也明显大于条件数预报方程.另外,由于预报因子组合的复共线性的影响,逐步回归方程还出现了在个别点预报误差极大的不合理情况. 相似文献
14.
一、前言 一九七三年,在吕兆驩同志的主持下,全区开展了一次台风路径预报方法的科研活动。梧州地区台的吴晖同志提出了“多因子综合法”预报南海台风路径的设想并初步建立了七到九月南海台风路径预报方法。在试用过程中,又经吴兴国、杨望月、谭锡才等同志的修改,扩充个例,调整指标,其后就正式投入了我台的台风预报业务工作。从一九七四年以来,效果明显,曾列入“全国九种台风路径客观预报方法”的联防广播,直到一九八O年停止。该预报方法在一九七八年上海台风预报服务座谈会上曾受到国家气象局业务司领导同志的好评,作了充分肯 相似文献
15.
2018年共有29个台风在西北太平洋和南海生成,生成台风个数偏多,南海台风活跃。有10个台风登陆我国,登陆强度整体明显偏弱,但是登陆台风个数明显偏多、登陆时间集中、登陆地段偏北、北上台风偏多,造成台风降水范围广、暴雨强度大、超警河流多。其中,“安比”、“摩羯”、“温比亚”一个月内相继在华东地区登陆并深入内陆北上,且登陆后长时间维持热带风暴级强度,给华东、华北、东北等地区带来大范围强降雨。“艾云尼”移动缓慢,与西南季风环流相结合,给广东等地区造成长时间的持续强降水。“山竹”是2018年登陆我国最强台风,其7级风圈明显偏大,给广东、香港等地区带来大范围、长时间的强风和强降水。2018年所有预报时效的路径预报误差较2017年均有所降低,路径预报水平进一步提高,但是强度预报水平仍然没有明显的进步。 相似文献
16.
一、前言 近年来,用逐步回归的统计预报方法作台风路径的短期预报,已成为许多气象台预报业务中常用的工具之一,这个方法结合了预报员们的实践经验,经两年的使用结果证明是有一定参考价值的。目前的改进主要采取以下几个途径:(1)提高预报因子的质量,着重在各个因子的天气意义方面和台风移动之间相关性的提高。(2)对统计样本先作天气 相似文献
17.
18.
利用1949—2018年中国气象局台风最佳路径、2018年中央气象台的台风路径强度实时预报、ECMWF数值预报以及NCEP逐日高分辨率海温RTG_SST(0.083°×0.083°)等资料,对2018年西北太平洋台风活动的主要特征和预报难点进行了分析。结果表明:2018年台风生成频数偏多,生成源地偏东,南海台风活跃;生成时间集中,盛夏台风异常偏多,台风群发性强,双台风或多台风共存活动频次偏多;台风生命史长,累积气旋能量偏高,超强台风偏多,但整体强度偏弱,较弱台风异常偏多;台风登陆频数和频次偏多,登陆地段偏北,且登陆台风强度明显偏弱。中央气象台24~120 h台风路径预报误差分别为72、124、179、262和388 km,各时效误差较2017年均有减少,特别是长时效路径预报误差明显减少;24~120 h台风强度预报误差分别为3.7、5.1、5.5、6.6和7.1 m·s-1。由于双台风或多台风之间的相互作用、“鞍型场”等造成路径预报难度大以及多台风之间复杂水汽输送、近海台风强度变化不确定性大等原因,造成强度预报难度大。若采用更多观测资料、进行更深入的台风机理研究以及研发更有效的台风客观预报技术将是突破这些难点的有效途径。 相似文献
19.
钱奇峰董林许映龙周冠博王皘 《气象》2023,(10):1254-1266
利用1949—2021年中国气象局台风最佳路径资料、2022年中央气象台台风路径和强度实时业务资料、欧洲中期预报中心ERA-Interim逐6 h再分析资料等,对2022年西北太平洋和南海台风活动的主要特征进行分析。结果表明:2022年,台风活动的阶段性、群发性特征明显,生成位置偏北偏西,登陆我国的台风数量偏少、强度偏强,自2019年以来,已连续4年登陆台风个数偏少。预报误差分析表明,在台风生成初期、台风与西风带结合后转向以及多台风(低压)活动期间的路径预报误差较大。进一步分析台风暹芭、梅花和轩岚诺的预报难点,结果表明:“暹芭”北侧的大陆高压和高层急流的预报偏差是导致后期路径预报调整的主要原因;“梅花”登陆后陆上路径预报偏差主要由模式对引导气流的预报偏差所致;“轩岚诺”路径和强度变化复杂,在其快速加强和快速减弱的速率、结构变化导致的强度波动和尺度变化等方面存在预报偏差。 相似文献
20.
利用1986-1996年新乡站历史气象资料，分析了产生新乡台风低压暴雨的登陆台湾风路径，选择了预报因子，建立了新乡市台风低压暴雨预报系统。 相似文献