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利用2000—2014年热带气旋(TC)最佳路径、最终分析资料和静止卫星红外云顶亮温(TBB)资料,对比分析了西北太平洋(WNP),以及南海(SCS)的迅速加强(RI),与非迅速加强(non-RI)TC样本的环境背景和TBB统计特征,其中non-RI样本细分为不同的强度变化率即:缓慢加强(SI),强度稳定、缓慢减弱和迅速减弱等。结果表明,相对于SI,WNP海域的RI样本处于海表温度较高、海洋上层热容量较大、最大可能强度较大、高层辐散较强、风垂直切变(VWS)较弱和高层纬向风(U200)偏东分量较大等环境背景条件下;SCS海域的RI样本较易发生在VWS较弱的环境背景条件下。此外,相对于non-RI,支持RI发展的有利条件还包括中低层相对湿度较大、高层环境温度较低等。RI样本通常具备的TBB特征为TC内核的对流云覆盖率较大、TBB平均值相对较小。采用K最近邻分类算法进行RI预报试验,交叉检验结果表明,该方法对RI样本有一定的识别预报能力,RI样本概括率达到74.2%,技巧评分达到0.717。 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
3.
由日本数值预报产品及实时天气资料，先用消空指标剔除大量无降水样本，再用日本地面风向数值预报将样本分类，最后用事件概率回归方法建立了一个操作简单，业务产用的冬季降水概率预报系统。 相似文献
4.
该文定义了12种极端温度事件和6种极端降水事件,将基于空间点过程理论的k阶最近邻距离丛集点提取算法应用于极端温度和极端降水事件的研究,给出了极端温度和极端降水事件区域群发性站点的检测流程;采用多年平均的疏密差异比R和有效率η两个指标,对所定义的各种极端气候事件的区域群发性进行了有效性检验,结果表明:k阶最近邻距离丛集点提取算法适用于极端气候事件的区域群发性研究,并进一步阐明了极端气候事件区域群发性的物理含义。 相似文献
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采用相似预报技术,用500 hPa侯平均格点资料作为历史样本资料,国家气象中心下发的侯平均实况资料和侯平均预报资料以及用欧洲数值预报中心的500 hPa格点资料得到的5d平均资料作为3种实时样本资料,通过相似比较得出相似历史个例,最后通过综合判别得出全省各片中期天气趋势预报结果.此方法在2000年汛期用于中期降水趋势预报,3个月的各片平均趋势预报准确率达67%,并且该方法对天气过程有较好的预报能力. 相似文献
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采用相似预报技术，用500hPa侯平均格点资料作为历史样本资料，国家气象中心下发的候平均实产史资料和侯平均预报资料以及用欧洲数值预报中心的500hPa格点资料得到的5d平均资料作为3种寮时样本资料，通过相似比较得出相似历史个例，最后通过综合判别得出全省各片中期天气趋势预报结果，此方法在2000年汛期用于中期降水趋势预报，3个月的各片平均趋势预报准确率达67%，并且该方法对天气过程有较好的预报能力。 相似文献
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基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。 相似文献
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基于TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心及英国气象局1～7 d日降水量预报以及中国自动站观测资料与CMORPH降水产品融合的逐时降水量网格数据集,利用频率匹配法(Frequency-Matching Method,FMM)对中国降水预报进行客观订正。首先利用卡尔曼滤波方法对降水频率进行调整,并根据不同区域降水强度差异将全国分为7个子区域分别进行频率匹配。结果表明,FMM可以有效减小降水量预报的误差。经过频率匹配法订正后各模式降水预报的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)大幅减小,且订正后各量级降水的雨区面积更加接近实际观测值。FMM对小于5 mm和大于15 mm的降水预报技巧改进明显。此外,FMM降低了模式预报的小雨空报率和大雨漏报率,并且明显提高了晴雨预报的准确率。FMM明显消除了大范围小雨空报区域,但是对强降水预报FMM仅能调整降水量大小,强降水落区预报并不能得到明显改善。 相似文献
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利用辽宁省291个国家气象观测站的降水资料,对2019年夏季（6-9月）8种模式降水预报及中央气象台格点降水预报进行了检验评估和比较,并采用消空方法进行晴雨预报技术研究。结果表明：2019年,EC模式具有最优的暴雨预报性能,而日本模式暴雨TS评分最高;中尺度模式对于局地性暴雨和短时强降水具有较好的预报潜力,性能较好的是GRAPES_MESO模式和睿图东北3 km模式;全球模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏低30%,3 h强降水则偏低60%,中尺度模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏高30%,3 h强降水则偏低20%。由于对小量级降水存在较多空报,各模式原始预报的晴雨预报大多呈现空报偏多的情况;使用小量级降水剔除的消空策略能够明显提高晴雨准确率,消空之后EC模式具有最优的晴雨预报性能。分别使用24 h和3 h累计降水量优化消空策略,发现分别取1.0 mm和0.8 mm的阈值进行消空可以使24 h晴雨准确率提高15.58%,3 h晴雨准确率提高10%-30%。 相似文献
13.
该文应用TS评分、预报偏差（BIAS）等方法,对ECMWF模式预报的2015年12月—2018年12月岳阳市降水场资料,开展晴雨和分级降水检验。晴雨预报检验结果表明：ECMWF模式对岳阳市晴雨预报性能总体较稳定,年际变化幅度较小;晴雨预报准确率季节差异大,冬季最高,秋季次之,夏季最低;从逐月晴雨预报检验来看,12月份最高,8月最低;晴雨预报还存在明显的日变化规律,对夜间的预报能力明显优于白天;空间上总体呈北高南低的空间分布特征。分级降水预报检验结果表明：小雨量级降水预报评分明显高于其他量级降水,中雨次之,大雨及以上量级评分较低且无明显规律;小、中、大雨3个量级任一时效的空报率整体上比漏报率大,小雨量级表现得尤为明显,说明小雨量级的空报更为严重。针对小雨降水预报空报率高的现象,该文对岳阳市ECMWF模式预报降水量1.2 mm以下消空处理后进行了预报释用,结果表明：冬季订正空间较小,夏季各时效可适度订正;春季和秋季可视情况适度订正,订正后可以有效提升预报技巧,但增加了一定漏报风险。 相似文献
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使用2020年3—9月逐时更新的CMA广东短临3 km数值模式(CMA-GD(R3)模式)1~12 h逐小时降水量资料,利用最优TS评分订正方法(OTS)对逐小时降水量进行分级订正,并分别从整体和分类型降水过程预报订正效果进行了检验和对比评估。结果表明:从整体预报订正性能来看,通过OTS方法对CMA-GD(R3)模式订正后,对于≥1 mm/h及以上量级的降水,OTS均有较好的订正能力,并且随着雨强的增加,其TS评分的改善比率越大;同时,OTS可有效减少各个预报时效的漏报率和空报率,其中漏报率减小更加明显,表现出明显的湿偏差(空报偏多)。从三类暴雨过程逐时降水预报订正效果来看,通过OTS订正之后,对于≥1 mm/h的降水,OTS对三类暴雨类型均有正的订正能力。其中在0.1 mm、1 mm、10 mm、20 mm、35 mm、50 mm 6个量级上,季风型的逐时降水预报表现最好,6个量级的TS评分值分别为0.403、0.232、0.053、0.023、0.009和0.004;在5 mm量级上锋面型的逐时降水预报表现最优,其TS值为0.102。从改善效果来看,经过OTS订正后,在1 mm量级上台风型改善率最大,在5 mm和10 mm量级上锋面型改善率最大,在20 mm、35 mm和50 mm量级上季风型改善率最大。 相似文献
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利用2016—2019年ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）降水预报资料和江西省93个国家气象站降水资料,基于频率匹配法进行降水偏差订正,采用4种方法统计降水频率对降水预报进行订正试验（不分区试验）,根据江西省汛期暴雨气候特征对汛期降水进行分区订正试验,并对典型强降水个例进行分析。结果表明: 频率匹配法降低了模式预报小雨的空报率和大雨、暴雨的漏报率,预报技巧改进明显。在4种降水频率统计方法中,准对称滑动平均法效果最好。分区试验对强降水的订正效果优于不分区试验,该试验对模式预报正技巧暴雨过程的订正能力大于无技巧过程。对于模式预报效果差（TS=0）、一般（0 < TS < 0.2）、好（TS≥0.2）的暴雨过程,分区试验改善的概率分别为40.8%、89.1%和65.3%。频率匹配分区订正后强降水面积更加接近实况,但强降水落区不能得到明显的改善。订正方法对模式预报强降水形态、位置与实况较接近的过程,效果较好。 相似文献
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新疆213数值预报降水评价 总被引：2，自引：0，他引：2
利用2006年新疆107个测站的实况降水资料和T213模式的降水预报值,根据中短期天气预报质量检验办法中客观降水检验方法,对T213数值降水预报产品的24 h预报能力进行了分析检验,结果表明：（1）T213对新疆地区暴雨和大暴雨基本无预报能力。（2）T213在新疆区域对于小量和中量降水的整体预报能力北疆要明显好于南疆。（3）T213的预报能力存在一定的季节性,对弱降水过程预报能力较差。（4）从小量到大量降水,T213的空报率和漏报率都很高,整体预报效果不好。 相似文献
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针对参数回归技术制作概率预报存在拟合好、但预报结果不稳定的现象, 提出了用K近邻非参数回归技术制作概率预报的新途径。K 近邻非参数回归技术包括历史样本数据库、近邻子集生成和优化以及预报量估计4 个主要部分。利用该技术进行了单要素概率预报(主要包括云量和降水)和多维联合概率预报(降水、总云量、风速和气温)试验, 并对试验结果进行了检验。实例研究结果表明:该文所给出的计算方案预报稳定性好, 准确率较高,具有良好的业务应用价值。 相似文献
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针对气象灾害预警业务中客观描述降雨型滑坡发生不确定性的实际需求,利用2014—2020年全国滑坡数据以及多源融合降水实况分析数据,通过样本构建、模型训练、参数优化以及预报输出等关键步骤构建基于机器学习分类算法的区域降雨诱发滑坡概率预报模型,探究不同类型机器学习分类算法识别诱发滑坡的降雨过程的可行性。结果表明:在算法评估中,线性判别分析算法准确率最高且泛化能力最好,其次为逻辑回归算法,再次为最邻近算法。在预报试验中,线性判别分析、逻辑回归以及最邻近等算法能够提取并学习降雨诱发滑坡的条件特征,对诱发滑坡的降雨过程有一定识别能力,最邻近算法和逻辑回归算法的概率预报高值区范围相对较大,易造成虚警结果,线性判别分析算法对局地降雨信息的提炼较好,但线性判别分析算法在非降雨中心区域输出低值概率预报的面积偏大。 相似文献
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湖北省梅雨期分级降水预报试验 总被引：4，自引：1，他引：4
以武汉中心气象台日常业务降水预报项目为研究对象，选择梅雨期１２－３６小时预报时段，以灰色系统理论的生成函数为基础，运用灰色预测模型将ＬＡＦＳ模式等降水量预报集成，制作了武汉单站降水量分级（弱降水，中等强度降水和强降水）预报。运用回归分析方法，将ＬＡＦＳ资料的降水量预告场订正到湖北省５个自然区，制作湖北省区域降水分级预报。经过１９９３年、１９９４年准业务试验，获得了较好的效果。 相似文献