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利用全国逐日天气预报产品和对应实况数据, 分析了目前普遍使用的晴雨(雪) 和气温预报评分方法存在的问题, 并进行了改进尝试和研究。结果表明:由于没有考虑降水概率的影响, 在降水概率全国差异较大的多数月份, 晴雨(雪) 预报正确率与单站无降水频率表现为正相关, 具有无降水频率越大评分越高的趋势; 采用绝对标准值(1 ℃或2 ℃) 作为阈值进行气温预报准确率评分, 评分结果与气温日际变化呈明显负相关, 气温日际变化偏小则评分值偏高的趋势比较明显。该文提出的晴雨(雪) 和气温预报改进评分方法能有效减少降水概率和气温日际变化对晴雨(雪) 和气温预报评分的影响, 提高不同气候背景地区天气预报评分结果的可比性, 在天气预报质量检验和评估业务中具有一定的应用和推广价值。 相似文献
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自开展天气预报业务以来，已出现了多种形式的天气预报，大致可分为：定性预报、定量预报、形态预报和概率预报四种类型’‘’。60年代以后，由于数值天气预报的发展，美国国家气象局（NWS）最先把概率天气预报用于日常预报业务，并于1965年开始进行降水概率预报的业务试验。降水概率预报是天气变化的随机性和天气预报的不确定性所要求的。当今社会人们对天气预报的精度要求越来越高，迫切需要天气预报服务与社会经济相适应，使其在社会经济中产生更大的效益。本文主要介绍降水概率预报的基本特点、国内外降水概率预报的方法与业务应用情… 相似文献
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选取2003年3月1日至2008年12月31日20时的逐日ECMWF(欧洲中期天气预报中心)数值预报产品实况格点资料,使用差分法、天气诊断、因子组合等方法,构造出能反映本地天气动力学特征的预报因子库,采用PRESS(预测平方和)准则初选因子,逐步回归复选因子,最优子集回归精选因子,建立分月、分站点逐日最高、最低温度BP神经网络预报模型。模型业务试用结果表明:该BP神经网络预报模型具有较强的非线性处理能力,能较好地反映日极端温度的变化,0～120 h内的最高、最低温度平均预报准确率达较高水平,且对明显的升降温过程反应灵敏,升降温趋势和幅度预报较为准确,为0～120 h的城镇精细化温度预报提供了重要的技术支撑,同时也为ECMWF数值预报产品在温度的释用提供了一种好的思路和方法。 相似文献
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近年来统计预报和统计动力预报的发展 总被引：1，自引：0，他引：1
一、引言 概率统计方法,对分析和研究气象随机过程是一种重要的手段,对天气预报业务(特别是气象要素的预报)和科研工作是一种有效的数学工具。最近二十多年,特别是近十年来,统计预报有了较大的发展,各国都很重视这方面的工作,而且在业务预报中已经得到了广泛的应用,取得了一定的成效。 相似文献
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概率天气预报的关键问题之一是天气预报的不确定性,而集对分析(SPA)为研究天气预报的不确定性问题提供了新的思路和途径。本文针对概率天气预报的特点,应用SPA中联系度的概念,对数值预报产品的预报因子设立中相关概率区间,进行同异反分析,建立了基于SPA的MOS概率天气预报模型。试验表明,联系度概念的引进增强了概率天气预报模型结构的合理性,提高了用数值预报产品制作概率天气预报的准确率。 相似文献
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天气预报技巧和价值的关系 总被引：2，自引：1，他引：2
利用一个简单的花费-损失比模型介绍了天气预报系统的技巧和其对用户的价值之间的关系。以欧洲中期天气预报中心的集合预报系统的控制预报和集合预报为例，对确定性预报和概率预报的情况分别进行了说明。结果表明，有技巧的天气预报系统只有在用产的花费-损矢比(C／L)在某一数值区间内时对用户才是有价值的。通过对比分析集合预报系统EPS概率预报和确定性预报的相对经济价值曲线，说明概率预报系统比一个与其质量相当的确定性预报系统具有较大的价值优势，而根据C／L选择最佳概率阈值对于实现其最大预报价值尤为重要。 相似文献
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贵州省气象台长期天气预报业务系统，是一套用于贵州省长期天气预报业务工作的微机自动化系统．本系统基于目前长期预报中较成熟的相关统计学方法，建立各项预报项目的因子库，以因子相关预报为主要手段．系统根据省气象台长期预报实际工作需要，集业务工作的各个环节、方法及步骤于一体，包括资料管理、因子库管理、业务预报三个模块，形成一个完整的体系，实现了长期天气预报的自动化、客观化和定量化。系统的使用减少了预报员的手工和重复劳动，使之有更多的时间和精力进抒分析、判断、综合，从而提高对长期天气过程的认识和预报水平． 相似文献
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基于欧洲中期天气预报中心(the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)2015年2月8日—2016年12月31日中国华东及华南地区24～168 h预报时效的逐日24 h累积降水集合预报资料,利用前馈神经网络建立NN(Neutral Network)模型及NN-GI(Neutral Network-Geographic Information)模型进行概率预报试验,并对两个模型输出的概率预报结果进行评估。结果表明,经NN模型和NN-GI模型订正后,降水概率预报结果得到明显改进,在168 h预报时效时,降水概率预报的CRPS值与原始集合预报相比分别下降了约16.00%、21.27%。与NN模型相比,NN-GI模型由于考虑到各格点的地理信息差异,在区域内预报技巧整体改进更优。这表明,在利用机器学习方法改进降水预报时,在模型中加入各个格点的地理信息非常重要。 相似文献
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银川河东机场小样本雷暴分类客观预报方法研究 总被引：2，自引：2，他引：0
利用2000—2016年欧洲中心再分析资料、探空及地面自动气象站观测资料,根据天气过程的强度和对应物理量,分别对银川河东机场雷暴伴随大风、降水等不同天气现象类别进行定量化转换,采用峰度偏度系数、χ~2以及Q-Q图3种方法对定量转换的数据进行正态性检验,结果表明:按天气现象分类的样本服从正态分布,未分类样本基本服从。利用逐步回归、多元回归、非线性回归、BP人工神经元网络以及支持向量机5种方法,分别建立了雷暴现象与强度预报模型。结果表明:BP网络以及SVM对天气现象的预报能力较强;分类逐步、多元以及非线性回归模型分别对弱雨、强雨以及大风和降雨同时发生的天气强度预报效果较好。并在此基础上通过最优分析设计了河东机场不同种类雷暴天气定性和定量预报相结合的业务系统。 相似文献
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基于SSA-MGF的BP神经网络多步预测模型 总被引：3，自引：2，他引：3
采用奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis，SSA）方法对标准化样本序列进行准周期信号分量重建，将重建序列构造均值生成函数（Mean Generating Function．MGF）延拓矩阵作为输入因子，原样本序列作为输出因子，构建BP神经网络多步预测模型。通过实际建模并与逐步回归等方法进行对比预测试验，结果表明，基于SSA-MGF的BP神经网络多步预测模型预测效果优于其他3种模型，说明SSA的去噪及BP神经网络预报模型对于提高预测准确率是相对有效的，是一种具有较高应用价值的多步预测方法。 相似文献
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传统BP(back propagation)算法在实际应用中具有网络结构参数和学习训练参数难以确定、泛化能力差、训练学习易陷入局部极小点等问题。该文在传统BP算法的基础上,提出一种改进算法,在训练过程中能自动确定各种参数,并避免陷入局部极小点,提高网络的泛化能力。利用2003—2005年5—9月中国国家气象中心T213的数值预报产品,通过动力诊断得出反映降水的物理量,然后从中挑选出与降水关系较好的25个因子,连同中国国家气象中心T213模式、日本气象厅业务模式和德国气象局业务模式相应的降水量预报结果作为预报因子。采用改进的BP算法建立江淮流域68个站24 h降水(08:00—08:00,北京时)3个等级(降水量≥0.1 mm,降水量≥10 mm,降水量≥25 mm)的预报模型。通过对2006—2007年5—9月68个站试报结果表明:改进BP算法对降水预报的TS评分大大高于传统BP算法,也高于几种模式的降水预报结果,同时,改进算法使降水预报的平均空报率、漏报率明显降低。 相似文献
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集成方法有利于提高降水要素预报的准确性和可预报性。本文基于格点实况资料和智能网格预报、西南区域数值预报、ECMWF模式预报、GRAPES模式预报产品，以面雨量为研究对象，采用多元回归法、BP神经网络法、评分权重法、加权集成预报法和算术平均法，得到集成面雨量预报，再运用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等方法，对2020年4—10月金沙江下游面雨量预报效果进行对比分析。结果表明：多元回归集成法和BP神经网络法的预报效果总体上优于其他几种集成方法。在考虑流域面雨量的预报量级时，下游可以采用预报量级较小的模式和集成方法。集成后偏差百分比均有降低，且多元回归法和BP神经网络法对预报量级较小的模式有矫正作用。在面雨量有无、小雨和中雨预报中，多元回归法集成效果较好，在大雨量级预报中，BP神经网络法集成效果较好。这些结论可为流域面雨量预报提供参考借鉴。 相似文献
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采集大连某机场2004—2007年大雾、轻雾和无雾天气事件共186例,选取雾天气事件前期(前一日08:00,14:00,20:00(北京时)实测资料)的温、压、湿、风等要素指标为预报因子,基于学习向量量化神经网络(learning vector quantization,LVQ),采用逐级预报思想建立起某机场雾天气事件的预报模型。在网络训练过程中,动态调整网络神经元比例参数,提高模型的预报能力;采用根据检验准确率适时终止训练的"先停止"技术,有效提高了模型的泛化能力。预报试验表明:无论是拟合率还是独立预报准确率,模型均已达到较高水准,具有实际应用意义。 相似文献
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BP神经网络在油菜花期预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
建立花期预报模型,发布观赏性植物的精准花期预报,为旅游活动提供重要参考依据,已经成为气象服务领域一个新的发展方向。为了解高淳旅游区油菜花期的变化规律,探索其预报方法,指导高淳油菜花节旅游活动,根据1985—2010年高淳站日最高气温、日最低气温、日平均气温、日降水量、日日照时数、日平均5 cm地温、日平均相对湿度和日小型蒸发量等气象观测数据,利用主成分分析法,得到其与油菜花期相关系数较大的3个主成分,即温度因子、天气因子和辐射因子,以此为输入因子,建立基于BP神经网络的油菜花期预报模型,探讨BP神经网络在花期预报领域的应用。结果表明,传统的有效积温方法预报结果与实际开花期平均相差4.25天,BP神经网络方法预报结果与实际开花期平均相差1.5天,与有效积温预报油菜花期的方法相比,BP神经网络技术具有预测结果准确率高和操作简单等特点,在花期预报领域具有广阔的应用前景。 相似文献
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宁夏精细化预报产品显示与评价业务系统 总被引：8，自引：3，他引：8
介绍了一个建立在微机平台上的宁夏精细化预报产品显示与评价业务系统。该系统从宁夏气象骨干网获取宁夏本地精细化预报产品、本地有限区中尺度数值预报产品及天气实况资料，通过不同方式进行显示输出，并对预报产品进行多种客观评价。该系统为宁夏气象台发布精细化天气预报提供了技术支持。 相似文献