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利用MICAPS常规数据,陕西现代气象一体化智能网格预报平台预报检验数据,以及陕西天气业务实时评估平台预报评分数据,选取2017年1—6月省级预报员综合主观预报结果与智能网格平台的多模式集成结果进行对比分析,同时选取2017年8月11—14日在西安周边发生的一次分散性强对流天气的预报服务作为个案分析,研究在智能预报发展前景下,预报员在预报业务体系中的位置与作用。研究结果表明,智能预报体系中预报员的作用是不可取代的,但是,预报员的职能将根据气象业务现代化的推进实现角色的转变,常规精细化预报产品将越来越不需要预报员的人工干预,预报员需要更加快速准确地进行灾害性天气的精细化订正,制作针对性服务产品,深入研究灾害性天气的机理,总结预报经验,改进数值预报模型的算法,为提高人工智能的效果提出建议和方法;对预报员的评价体系应该从预报准确率评分转变为灾害性天气订正技巧评分,以订正技巧来衡量一个预报员的业务水平。 相似文献
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利用MICAPS常规数据,陕西现代气象一体化智能网格预报平台预报检验数据,以及陕西天气业务实时评估平台预报评分数据,选取2017年1—6月省级预报员综合主观预报结果与智能网格平台的多模式集成结果进行对比分析,同时选取2017年8月11—14日在西安周边发生的一次分散性强对流天气的预报服务作为个案分析,研究在智能预报发展前景下,预报员在预报业务体系中的位置与作用。研究结果表明,智能预报体系中预报员的作用是不可取代的,但是,预报员的职能将根据气象业务现代化的推进实现角色的转变,常规精细化预报产品将越来越不需要预报员的人工干预,预报员需要更加快速准确地进行灾害性天气的精细化订正,制作针对性服务产品,深入研究灾害性天气的机理,总结预报经验,改进数值预报模型的算法,为提高人工智能的效果提出建议和方法;对预报员的评价体系应该从预报准确率评分转变为灾害性天气订正技巧评分,以订正技巧来衡量一个预报员的业务水平。 相似文献
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主客观融合定量降水预报方法及平台实现 总被引：2，自引：1，他引：1
随着天气预报业务现代化的发展,预报员面临气象数据爆发增长、服务前端需求不断提高以及客观预报技术广泛应用带来的挑战。传统以手工绘制降水落区为主的定量降水预报(QPF)技术流程已经不能帮助预报员在更高层面体现附加值。为支撑预报员在QPF流程中的核心作用,设计和开发了主客观融合QPF平台。该平台从海量预报数据选取、多源QPF集成、QPF调整和订正、格点化处理和服务产品制作五个方面帮助预报员控制数字化预报全流程。发展了多项关键技术支持平台的智能化,包括多模式QPF数据集构建技术、多模式QPF集成技术、QPF预报场调整和订正技术以及格点场后处理技术。基于MICAPS4系统,实现了主客观融合QPF平台的主要功能,发布了"QPF Master Blender 1.0"版本,并在2017年5月投入业务应用,取得良好反馈和效果。最后,对平台的未来发展进行了展望,包括发展数值模式检验评估工具支持预报员做出最优判断,研究多尺度模式信息的融合技术等。 相似文献
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基于欧洲中心中期天气预报(ECMWF)精细化数值预报模式产品资料,采用一元线性回归以及克里金插值,发展了北京地区智能网格温度客观预报方法(Beijing intelligent grid temperature objective prediction method,BJTM),并对2017年1—12月北京地区55个考核站进行检验。结果表明,BJTM对ECMWF细网格模式的温度预报订正能力有显著提升,日最高、最低气温预报准确率分别提高25.4%和11.2%。2018年1—6月的业务运行结果也表明BJTM预报产品的预报结果优于同期ECMWF模式、中央台指导预报及预报员主观预报产品。BJTM可以有效提升北京地区温度预报的精细化能力和水平,有较好的业务应用价值。 相似文献
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为满足长江上游流域梯级水利枢纽的运行生产对精细化气象服务的需求,设计研发了长江上游流域数值预报产品误差分析与订正系统。该系统实现了长江上游流域内T639、欧洲、日本等数值模式预报产品及实况的实时收集处理和误差统计对比分析,提供了降水和数值预报天气形势场的自动客观订正产品,同时通过图形化界面的预报产品主观订正平台,实现了长江上游降水预报产品的制作输出以及各类误差分析数据的统计查询、对比显示,为综合有效的利用多种预报产品开展流域高质量、精细化的预报业务提供了支撑。该系统已在三峡梯调通信中心投入业务运行,运行情况表明该系统运行稳定、操作方便,具有较好的订正效果,在流域强降水天气过程的预报服务中发挥了重要作用。 相似文献
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本文总结了2014年以来我国无缝隙精细化网格天气预报业务的技术进展,讨论了未来发展所面临的关键技术难点。无缝隙精细化网格预报技术的发展,得益于综合气象观测数据和多源资料融合分析网格实况产品的支撑,更依赖于多尺度数值预报模式和实时快速更新同化预报系统的快速发展。经过近5年的探索和努力,我国已经初步建立了针对不同预报时效的无缝隙精细化网格预报技术体系。对于0～4 h预报时效,主要基于全国雷达拼图和GRAPES-Meso模式预报,发展临近分钟级滚动外推预报技术;对于4 h到30 d预报时效,主要通过对区域或全球不同时空分辨率模式预报进行偏差订正、客观解释应用以及降尺度分析,提高预报的准确度和精细度。与此同时,研发了自动化、智能化的交互式预报制作平台,以满足客观高效制作与预报员对极端或高影响天气主观预报优势相结合的需求。发展了以格点实况分析场为参照的空间分析检验方法,初步实现了对高分辨率网格预报的质量跟踪和性能评估。未来的网格预报技术体系,需要吸纳前沿的技术研究成果,包括人工智能应用技术、高级多模式统计后处理技术和协调一致性关键技术等,并且建立统一完整的技术架构和开发标准等。 相似文献
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本文以T106数值预报产品为基础，应用相似天气下概率最大法制作降水概率预报，然后根据其它数值预报指导产品，最新天然资料、卫星云图和预报员主观经验知识等订正概率值为思路，建立起我市分县降水概率指导预报业务系统，并运用B、Bs和Bias评分法对其进行评价。 相似文献
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最优集合预报订正方法在客观温度预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
数值模式的直接输出预报在实际应用时常与实况产生一定的偏差,对模式预报进行有效的本地化订正是提高预报准确率的重要手段。以欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式细网格资料,采用最优集合(anolog ensemble,AnEn)预报订正方法对北京市各站1～7 d的日最高气温和日最低气温进行订正,并对相关参数进行了本地化。采用了滑动训练期、优化变量权重两种方案进行训练。检验评估结果表明:(1)滑动训练期采用60 d时能同时保证计算效率和预报准确率;采用最优变量权重方案后,与预报员主观预报准确率对比,AnEn的最低气温优于预报员主观预报,最高气温基本相当;增加训练期的长度(引入多年的历史资料)相比优化变量权重方案能更有效地提高预报准确率。(2)AnEn预报订正方法在改善数值模式预报的固有偏差(如对由数值模式对局地地形、边界层日变化等形成的误差)效果显著,有较好的应用价值;对于因局地天气(如霾、降水、大风等)影响下,AnEn的温度预报准确率虽优于ECMWF,但不如主观预报,未来还有改进空间。还对检验结果进行了时间和空间验证,确保在以后的业务尤其是智能网格预报业务中的运行效果。 相似文献
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随着我国智能网格预报业务的开展,海量高分辨率客观数据需要便捷的分析显示及产品制作平台高效处理。该文基于MICAPS4（Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 4.0,人机交互气象信息处理和天气预报制作系统）设计并实现智能网格预报平台,采用MVVM（模型-视图-视图模型,model-view-viewmodel）设计模式,实现业务逻辑与视图的分离,通过对各子功能模块的划分,降低模块之间的耦合度,具有良好的可扩展性。平台实现了高分辨率网格预报数据的显示分析和产品输出,开发了基于等值线、网格、关键点等智能化预报制作工具,集成了降水时间拆分、温度极值订正等客观预报方法,开发了降水、温度、相对湿度等要素一致性处理方法,可有效帮助预报员提高工作效率,同时能够确保产品之间的一致性。平台继承MICAPS4的微内核组件服务、高性能渲染引擎和开放式插件扩展管理等优良特性,实现面向智能网格预报的业务编排、智能编辑和算法集成。目前,该平台已经实现业务应用,为全国智能网格预报业务提供重要支撑。 相似文献
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近10年中国现代天气预报的发展与应用 总被引：5，自引：1，他引：4
近10年来,随着数值预报技术的进步,探测手段的日臻完善和丰富,以及高性能计算机快速发展和应用,现代天气预报技术取得了显著的进步,其中快速更新同化分析和预报、集合预报、概率预报以及数字化预报等新技术的应用,促进了中国天气预报业务水平的提高,在中国防灾减灾、保障社会经济发展和人民安康福祉的气象服务中发挥了重要作用。回顾和介绍了近10年中国现代天气预报新技术,主要包括基于中尺度模式的多源资料快速更新同化预报技术,提供灾害性、极端性天气预报的不确定性信息的集合预报和概率预报技术及高时空分辨率气象要素的数字化预报技术,展望未来发展趋势,以期能够对未来天气预报技术发展提供借鉴和参考。 相似文献
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Haochen LI Chen YU Jiangjiang XIA Yingchun WANG Jiang ZHU Pingwen ZHANG 《大气科学进展》2019,36(10):1156-1170
In this paper, the model output machine learning (MOML) method is proposed for simulating weather consultation, which can improve the forecast results of numerical weather prediction (NWP). During weather consultation, the forecasters obtain the final results by combining the observations with the NWP results and giving opinions based on their experience. It is obvious that using a suitable post-processing algorithm for simulating weather consultation is an interesting and important topic. MOML is a post-processing method based on machine learning, which matches NWP forecasts against observations through a regression function. By adopting different feature engineering of datasets and training periods, the observational and model data can be processed into the corresponding training set and test set. The MOML regression function uses an existing machine learning algorithm with the processed dataset to revise the output of NWP models combined with the observations, so as to improve the results of weather forecasts. To test the new approach for grid temperature forecasts, the 2-m surface air temperature in the Beijing area from the ECMWF model is used. MOML with different feature engineering is compared against the ECMWF model and modified model output statistics (MOS) method. MOML shows a better numerical performance than the ECMWF model and MOS, especially for winter. The results of MOML with a linear algorithm, running training period, and dataset using spatial interpolation ideas, are better than others when the forecast time is within a few days. The results of MOML with the Random Forest algorithm, year-round training period, and dataset containing surrounding gridpoint information, are better when the forecast time is longer. 相似文献
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通过讨论省 (甚至地、市) 气象部门要不要开展数值天气预报工作的问题, 认为不是所有的地方都要开展, 只是那些希望搞科研型业务、迫切要求提高当地高影响天气的预报准确率的地方要开展。对于如何开展的问题, 提出不是去重复类似于主流途径的做法, 而是开辟另类途径, 并阐述了另类途径的内容、方法和意义。强调开展另类途径无需构建模式 (这是非常困难的工作), 只需运转现成的模式, 借助所关心的现象的历史数据来改造现成模式, 使之本地化, 是完全可行的。 相似文献
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数值预报是研究地球系统的重要工具,有助于加深科学家对大气、海洋、气候和环境等复杂系统之间相互作用和变化过程的理解,在防灾减灾、气候变化和环境治理等方面发挥着不可或缺的作用。随着模式复杂度和分辨率的提高,传统数值模式在气候变化研究和气候预测方面取得了迅速的进展,但也面临一些挑战,需要得到数据同化、集合耦合、高性能计算和不确定性分析等多方面的支持。而近年来,“AI+气象”的交叉研究在气象领域引起了广泛关注。基于多种深度学习架构的人工智能大模型,依托强大的计算资源和海量的数据进行训练,能够以新的科学范式进行高效数值预报。气象大模型不断涌现,一些科技公司如华为、英伟达、DeepMind、谷歌、微软等,以及国内外高校如清华大学、复旦大学、密歇根大学、莱斯大学等发布了多个涵盖临近预报、短时预报、中期预报和延伸期预报等不同领域的气象大模型。这标志着人工智能与气象领域的交叉融合已经达到新的高度。尽管气象大模型在现阶段取得了较大突破,但其发展仍然面临弱可解释性、泛化能力不足、极端事件预报强度偏低、智能预报结果过平滑、深度学习框架能力需要拓展等诸多挑战。 相似文献
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山东省气象业务一体化平台（简称“一体化平台”）,是在气象业务系统集约化、自动化、智能化的建设要求下,为满足山东气象现代业务发展要求,解决山东气象业务运行中的诸多关键问题,利用互联网技术,面向山东全省天气预报业务设计研发的高度集约化的智能业务平台。一体化平台实现了基于内网 WebGIS 的气象数据渲染,基于 CIMISS、Oracle、Redis的三级数据库架构,基于 FTP、SMTP、传真服务器、阿里短信等技术的一键式发布引擎,基于 WebOffice的智能网格预报定制化气象服务,建立了山东短时和临近预报业务体系,融合了山东省气象部门近年来的多项科研成果。在此基础上实现了实况监测、短时临近预报、山洪预警、网格预报、产品制作发布、预报共享、预报检验和业务管理等功能。一体化平台支撑了 “省—市—县” 三级台站的天气预报业务和重大活动气象保障服务,提升了监测分析、短时和临近预警、决策服务能力。 相似文献
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利用1998～2002年4～7月间欧洲、日本,2002年5～7月我国数值预报产品进行统计分析,总结出以数值预报产品为主的暴雨预报模式指标。这一模式指标,为日常预报工作中以天气学预报为主转向以数值预报为主奠定良好基础,也为预报员提供客观简捷的预报方法。通过一年的试报探索和一年的实际业务应用,其预报准确率较为理想。 相似文献