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着重论述了推行降水概率预报的必要性及其与传统天气预报相比所具有的诸多优越性。结合业务实践,总结了发布降水概率预报要注意的一些问题。对我省加快推行降水概率预报有积极作用。 相似文献
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南昌市降水概率预报方法研究(二) 总被引：1，自引：1，他引：0
介绍了两种降水概率预报方法,一种是根据多因子场相似原理作降水概率预报,另一种是用武汉区域气象中心的MAPS降水资料作降水概率预报。 相似文献
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将多尺度雷达回波跟踪(MTREC:Muti-scale Tracking radar echoes by correlation)算法和基于降水栅格数据的网格追踪临近预报外推(PBN:Pixel-Based Nowcasting)算法应用在赣江流域,对这两种临近预报算法在1~3 h预见期的临近预报降水数据进行评估,总结两种临近预报算法在赣江流域的预报性能和预报特点。结果表明:(1)随着预见期的增加,MTREC方法的预报性能变化较为平缓。PBN方法的预报性能明显变差。(2)MTREC方法预报降水偏弱,且对于低值降水预报较为准确,而PBN方法预报降水偏强,且预报高值降水较为准确。(3)MTREC方法预报的降水高值区的范围偏小而低值降水区范围偏大,PBN方法预报的高值降水区的范围偏大而低值降水区范围偏小。(4)随着预见期的增加,MTREC方法的降水概率预报变化较为平稳,而PBN方法预报高值降水(0.4 mm·h~(-1))的概率偏高,预报低值降水(0.4 mm·h~(-1))的概率偏低。 相似文献
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利用多年气象观测资料，数值预报产品，各种天气系统及相互配置与多年降水资料进行了相关统计，精选了与降水密切相关的因子，利用多因子条件下的概率组合方法，建立了夏季省级分区降水概率预报经系统。在实际预报业务中取得了较好的预报效果。 相似文献
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从不利于降水的条件入手，逐步排除每日降水的可能性，并总结归纳出预报因子进行０、１分档，然后对每个因子进行降水概率标定，最后给出逐日有雨或无雨的概率预报，通过试用，效果较好。 相似文献
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基于模式先验信息的贝叶斯集合降水概率预报试验 总被引：1，自引：0，他引：1
为了更好地利用降水预报历史先验概率分布函数信息修订集合概率预报效果,基于贝叶斯原理和贝叶斯降水概率预报模型,分别使用1952—2007年历史观测资料和2009—2011年6月24~120 h中国T213全球集合预报历史资料作为先验信息,对中国不同气候区代表站（广州、南京、武汉和成都）建立贝叶斯降水概率预报模型,对比不同先验信息下集合成员与集成贝叶斯降水概率预报拟合结果差异,分析先验信息对贝叶斯降水概率预报模型的影响,在此基础上,采用模式先验信息的贝叶斯降水概率预报模型,进行2008年6月降水概率预报试验。试验结果表明,由T213集合预报产生的先验信息较历史观测资料产生的先验信息更优,当先验信息的降水概率分布函数曲率最大处偏向降水大值区时,贝叶斯模型的降水预报结果也偏向降水大值区,反之亦然。结果还显示,先验信息对贝叶斯降水概率预报模型有重要影响,若先验信息偏向更多更大降水量时,贝叶斯降水概率预报对有降水的预报更优,若降水先验信息偏向更少更小降水量时,对无雨或微量降水预报效果越好。 相似文献
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以Bayes判别的基本原理为依据 ,利用分级降水客观概率预报方法 ,获得不同量级降水可能发生的概率 ,在淄博初夏分级分段降水预报中试用 ,取得了良好的效果 ,在实际工作中有较强的实用性。 相似文献
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将贝叶斯理论应用到集合降水概率预报方法研究中.采用集合预报资料和历史观测资料,通过建立贝叶斯产品处理技术(Bayesian Processor of output,BPO)降水概率预报模型,将一组集合成员降水确定预报值修订为一组贝叶斯降水概率分布或概率密度的预报,并获得表征每个集合成员预报能力有效信息评分(Informativeness Score,IS).基于IS值对集合成员概率预报信息融合,得到集成贝叶斯降水概率预报,并采用连续等级概率评分(Continuous Ranked Probablity Score,CRPS)方法检验试验结果.结果表明,基于BPO方法得到的集成贝叶斯降水概率预报可靠性高于由集合预报得到的直接概率预报. 相似文献
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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
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以MM5模式作为试验模式, 通过选取不同的物理过程参数化方案产生8个集合成员, 分别用平均法、相关法和Rank法对2001年11月至2002年5月期间的22个降水个例进行短期集合降水概率预报试验。试验结果显示对小雨—大暴雨6类降水的概率预报, Rank法的综合预报效果明显好于相关法和平均法, 相关法的综合预报效果与平均法基本相同; 无论从均方误差角度还是从命中率和假警报率的相对大小角度, 对小雨、中雨、大雨和暴雨各量级以上降水的概率预报, Rank法的平均预报效果是三种方法中最好的, 相关法的平均预报效果与平均法相同; Rank法好于平均法的平均幅度从均方误差角度较大, 从命中率和假警报率的相对大小角度则较小。平均而言, 三种方法对各量级以上降水的概率预报都是有技巧预报, 对量级小的降水的概率预报技巧高于对量级大的降水的概率预报技巧。 相似文献
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为提高数值预报降水预报的准确率,本文利用欧洲中期天气预报中心的高分辨率数值预报（ECMWF）降水预报资料和江西省国家级气象观测站实况降水资料进行概率匹配,选取Gamma累积概率分布函数用于拟合预报与观测的降水累积概率,通过在2017年江西省一次降水集中期的应用试验,得到以下结论：基于ECMWF的降水预报-观测概率匹配动态订正法由于把最新的预报与实况结果带入概率匹配中,并根据近期模式预报调整及误差不断自动更新各量级降水修正值,可实时动态订正模式降水预报;检验发现ECMWF模式降水产品对于24 h内12 h间隔的10 mm及以下量级的预报普遍偏大,25 mm及以上量级的预报普遍偏小,在江西区域九江沿江地区和景德镇的各量级降水预报较为接近实况、预报效果较好.本降水预报订正法能提高小雨和暴雨的TS评分、降低暴雨的漏报率且提升其命中率,但对大雨及部分中雨的订正效果不佳,在实践中应权衡利弊使用. 相似文献
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基于TIGGE资料的流域概率性降水预报评估 总被引：10，自引：3，他引：7
利用2008年7月1日至8月6日TIGGE-CMA资料存储中心的ECMWF、NCEP和CMA等业务中心1～10天的集合预报降水结果,结合淮河流域上游大坡岭—王家坝流域内19个站点的降水观测资料,对流域内的日降水预报效果进行了基于降水等级划分的确定性TS评分、概率性Brier评分以及考虑所有降水强度概率的百分位降水评估,并对2008年7月22—23日的强降水过程的预报效果进行了重点评估分析,探索了多模式概率预报降水面向流域的评估方法。结果表明,超级集合的TS评分和Brier评分优于单个中心的集合预报平均,集合平均由于平滑作用削弱了对长预报时效较强降水的预报能力;三套集合预报都体现部分成员具有捕捉实际降水的多种可能性;流域面雨量和单站百分位的分析表明:随着预报时效的延长,强降水的预报能力逐渐减弱,而超级集合由于考虑了更多的降水可能性,预报强降水的量级和空间分布同观测更为接近。 相似文献
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本文采用百分位法对观测极端降水的阈值进行定义,根据贝叶斯理论探讨了极端降水的概率预报方法,进行了贝叶斯极端降水模拟概率预报试验和检验。以观测和模式极端降水阈值分别进行的贝叶斯概率预报试验结果表明:以观测极端降水为阈值时,先验概率与后验概率的极端降水空报情况较多,主要降水雨带的概率预报也偏强;而以模式极端降水为阈值时,两者的空报均较少,且对主要雨带也起到了明显的预警作用。对比两种阈值取法下的先验概率和后验概率的极端降水预报,前者的概率预报值较后者的更小。检验结果表明,经过贝叶斯方法修订后的极端降水预报,提高了极端降水产生的正确率,但空报也有所增加。 相似文献