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1.
在用经验统计方法和降水判别函数进行24h和12h晴雨预报的基础上，再用BP人工神经网络建立降水量级预报模型。经2003年汛期试用，预报准确率高于上级指导预报准确率，12h预报准确率高于24h预报准确率。 相似文献
2.
应用灰色局势决策系统制作不同量级降水概率预报。根据历史资料统计，确定影响天气系统关键区、天气系统分型，由经验预报知识和日本数值预报产品释用知识建立规则库，进而用灰色局势决策方法分县给出不同降水量级的预报概率，并得出预报结论。经试报，效果明显好于主观预报。 相似文献
3.
神经网络方法在广西日降水预报中的应用 总被引：7，自引：3，他引：7
以广西前汛期5、6月区域平均日降水量作为预报对象，采用人工神经网络方法进行新的数值预报产品释用预报研究。对T213预报因子进行自然正交分解，有效浓缩数值预报产品因子的预报信息，并结合日本降水预报模式因子建立广西3个不同区域的逐日降水神经网络释用预报模型。运用与实际业务预报相同的方法对2004年5、6月进行逐日的实际预报试验，并与T213的降水预报进行对比分析。结果表明，本文建立的3个区域日平均降水量神经网络预报模型，在预报性能上明显优于同期的T213降水预报。 相似文献
4.
对构成南方大到暴雪的两个特征量：降水量和积雪深度用多种预报方法从晴雨，降水性质，降水量级，冰冻及积雪厚度等不同角度分别进行预报，然后通过推理组合，最终建立暴雪预报方法。该方法除了可以得出有无大到暴雪的预报结果外，还可以得到多种中间预报结果，从而适应预报服务的多种需要。在近３年的实际使用中获得了很好的效果。 相似文献
5.
南方大到暴雪的一种预报方法 总被引：3，自引：1，他引：3
对构成南方大到暴雪的两个特征量：降水量和积雪深度用多种预报方法从晴雨、降水性质、降水量级、冰冻及积雪厚度等不同角度分别进行预报，然后通过推理组合，最终建立暴雪预报方法。该方法除了可以得出有无大到暴雪的预报结果外，还可以得到多种中间预报结果，从而适应预报服务的多种需要。在近３年的实际使用中获得了很好的效果。 相似文献
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以南宁市所辖8个站暴雨集中的6-8月逐日降水量作为预报对象,采用人工神经网络方法进行了新的数值预报产品释用预报方法研究.通过运用动力相似法,结合日本降水预报模式对未来暴雨发生的可能性进行判别,然后通过对欧洲中期数值预报中心预报场进行滑动分区车氏展开计算,求出与降水量序列相关较好的预报因子,并对这些因子进行自然正交分解,有效浓缩数值预报产品因子,建立了南宁市逐日暴雨的神经网络释用预报模型.利用该预报模型,对2006年6-8月的逐日暴雨预报试验结果表明,该预报模型对南宁市的暴雨强降水具有很好的预报能力. 相似文献
9.
基于神经网络的广州市能见度预报 总被引：1，自引：0，他引：1
在研究了广州市能见度变化特征及低能见度发生的主要影响因素的基础上,利用广州市环境监测站2007-2009年的空气污染物（PM10、SO2、NO2）监测数据及同期地面气象要素（10min平均风速、最大风速、气温、相对湿度、露点温度、气压、24h降水量）观测资料筛选出主要的预报因子,用径向神经网络建立预报模型,并对2009年9月1日到12月25日的能见度进行预报试验.结果表明径向神经网络预报模型在能见度低于10km时预报准确率明显高于统计回归预报方程.采用分级方法统计得出在未出现低能见度情况下,中低能见度,中高能见度预报准确率分别为80％,69.6％,均高于线性回归预报方程（40％,47.8％）. 相似文献
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本文考察了短期降水数值预报业务系统对１９９４年盛夏３大暴雨的预报能力，高度场距平相关，降水量Ｔ评分、暴雨中心位置距离和强度等指标均表明该系统具有较好的预报能力，对实际业务预报有一定的参考价值，但预报降水的范围偏大，降水量级较小时问题明显，有待进一步改进。 相似文献
11.
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
12.
Manish Kumar Goyal 《Theoretical and Applied Climatology》2014,118(1-2):25-34
Rainfall is a principal element of the hydrological cycle and its variability is important from both the scientific as well as practical point of view. Wavelet regression (WR) technique is proposed and developed to analyze and predict the rainfall forecast in this study. The WR model is improved combining two methods, discrete wavelet transform and linear regression model. This study uses rainfall data from 21 stations in Assam, India over 102 years from 1901 to 2002. The calibration and validation performance of the models is evaluated with appropriate statistical methods. The root mean square errors (RMSE), N-S index, and correlation coefficient (R) statistics were used for evaluating the accuracy of the WR models. The accuracy of the WR models was then compared with those of the artificial neural networks (ANN) models. The results of monthly rainfall series modeling indicate that the performances of wavelet regression models are found to be more accurate than the ANN models. 相似文献
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14.
Sounding-derived indices for neural network based short-term thunderstorm and rainfall forecasts 总被引：1，自引：0，他引：1
A neural network-based scheme to do a multivariate analysis for forecasting the occurrence and intensity of a meteo event is presented. Many sounding-derived indices are combined together to build a short-term forecast of thunderstorm and rainfall events, in the plain of the Friuli Venezia Giulia region (hereafter FVG, NE Italy).For thunderstorm forecasting, sounding, lightning strikes and mesonet station data (rain and wind) from April to November of the years 1995–2002 have been used to train and validate the artificial neural network (hereafter ANN), while the 2003 and 2004 data have been used as an independent test sample. Two kind of ANNs have been developed: the first is a “classification model” ANN and is built for forecasting the thunderstorm occurrence. If this first ANN predicts convective activity, then a second ANN, built as a “regression model”, is used for forecasting the thunderstorm intensity, as defined in a previous article.The classification performances are evaluated with the ROC diagram and some indices derived from the Table of Contingency (like KSS, FAR, Odds Ratio). The regression performances are evaluated using the Mean Square Error and the linear cross correlation coefficient R.A similar approach is applied to the problem of 6 h rainfall forecast in the Friuli Venezia Giulia plain, but in this second case the data cover the period from 1992 to 2004. Also the forecasts of binary events (defined as the occurrence of 5, 20 or 40 mm of maximum rain), made by classification and regression ANN, were compared. Particular emphasis is given to the sounding-derived indices which are chosen in the first places by the predictor forward selection algorithm. 相似文献
15.
利用有限区域非静力MM5模式, 分析了显式降水方案对于2003年7月4—5日南京暴雨数值模拟的不确定性影响。采用混合方案模拟此次暴雨时, 这种不确定性决定于显式和隐式方案的相互协调性及敏感性; 隐式方案基本决定了雨带的整体的空间分布, 而显式方案对于降水型及降水量起到一定的调节作用, 调节的程度与选择的参数化方案有关; 采用隐式方案Grell和KF2模拟此次暴雨时, 应考虑不同的显式方案对于降水模拟的不确定性的影响。 相似文献
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1. Introduction In recent decades, extreme weather events seem to be growing in frequency and risk due to water-related disasters. According to the World Meteorological Or- ganization report (ISDR and WMO, 2004) on World Water Day, 22 March 2004, the economic losses caused by water-related disasters, including floods, droughts and tropical cyclones, are on an increasing trend as follows: the yearly mean in the 1970s was about 131 billion US dollars, 204 billion dollars in the 1980s, and … 相似文献
17.
Summary The study provides a concise and synthesized documentation of the current level of skill of the operational NWP model of India
Meteorological Department based on daily 24 hours forecast run of the model during two normal monsoon years 2001 and 2003
making detailed inter-comparison with daily rainfall analysis from the use of high dense land rain gauge observations. The
study shows that the model, in general, is able to capture three regions of climatologically heavy rainfall domains along
Western Ghats, Northeast India and over east central India, over the domain of monsoon trough. However, the accuracy in prediction
of location and magnitude of rainfall fluctuates considerably. The inter-comparison reveals that performance of the model
rainfall forecast deteriorated in 2003 when rainfall over most parts of the region was significantly under-predicted. These
features are also reflected in the error statistics. The study suggests that there is a need to maximize the data ingest in
the model with a better data assimilation scheme to improve the rainfall forecast skill. 相似文献
18.
一基于Web-GIS技术的滑坡灾害预报预警业务系统 总被引：1，自引：1，他引：0
2004年开始在江西地质灾害易发区内建立了8个滑坡灾害监测点。通过定点监测试验、历史资料的统计分析和应用滑坡稳定性原理等方法,揭示了我国东部丘陵区降雨诱发滑坡灾害的形成机理。分析表明,降水对滑坡的诱发作用,不仅取决于当日雨量,而且与前期过程降水量有关,但前期各日雨量的影响程度是不相同的;饱和状态下的滑坡,其稳定性主要与滑坡的条块重量(W)和总的孔隙水压力与总的上浮压力之比(ru)有关。在监测试验和统计分析的基础上,建立了滑坡稳定性预报预警报的数学模型,确定了滑坡灾害发生时的降水临界值。应用Web-GIS技术,建立了滑坡灾害预报预警的实时业务系统。在近年来的预报服务中,多次成功地发布了滑坡灾害预报和警报,取得了明显的成效。 相似文献
19.
基于集合预报的四川夏季强降水订正试验 总被引：4，自引：2，他引：4
四川历来多暴雨洪涝,然而其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。从观测与模式预报的累积概率密度函数角度出发,利用2007—2012年6—8月中国降水观测格点资料和2012—2013年6—8月ECMWF模式集合预报资料,探索了一种提高四川地区强降水预报准确率的方法——概率阈值订正法,并运用该方法对2012年6—8月盆地东部的降水过程进行批量试验。试验结果表明:订正后的模式预报相比订正前的预报而言,不仅强降水落区更接近实况,而且较大程度地延长了预报时效,能提前6~7天给出强降水过程的警示信息,经过订正后显著提升了ECMWF模式的降水预报水平。 相似文献
20.
密云水库流域性暴雨的短期预报方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了探索密云水库流域性暴雨的预报，着眼于影响暴雨的天气系统，从数值预报的解释应用入手，试验制作了密云水库流域性暴雨预报方法。通过整理1970-1993年24年间水库流域内20个水文站雨量资料，分析45个暴雨天气样本与历史天气形势和数值预报产品的关系，筛选出预报指标和预报因子，使用数值预报产品的解释应用方法，根据天气环流形势的分型，分别组建了6、7、8月每个月份的未来24小时暴雨天气预报方程。预报检验表明该预报方法是可信的，同时也表明客观划分环流型、筛选预报因子、恰当确定暴雨标准等是预报方法的关键。 相似文献