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湖北分县MOS预报系统建立与评分 总被引：3，自引：0，他引：3
在T213L31数值模式产品释用基础上,设计计算并选用模式大气中分别与降水、地面气温和风场有天气学意义的线性化预报因子,采用Kalman滤波和相似-Kalman滤波,在湖北省及邻近范围,建立实时(逐日更新样本)多站点、多时次、多要素的统计MOS预报方程,做定点(分县)、定时(6小时分辨率)和定量降水与概率、地面气温和风场客观预报(MOS预报系统)."系统"经2005、2006年6-8月业务试验表明,各个MOS预报都具稳定性和具有一定的评分水平.从而表明,相似-Kalman滤波在一定程度上消去单纯Kalman滤波"预报滞后"效应,并实现用Kalman滤波或相似-Kalman滤波做定性、定量降水MOS预报,和做地面气温和风场MOS预报,且用了实时历史样本雨/晴预报准确率,当作有/无降水发生概率. 相似文献
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论文利用2009年1-2月T213模式产品、30年来的常规观测报文以及场区逐时气温记录,综合运用环流分型和Kalman滤波方法,基于逐月环流型的气温增率建立了场区72h逐时气温释用预报模型,并针对场区2009年3-7月各天72h逐时气温进行了具体的预报。结果表明:Kalman滤波算法能够得到较为精确的温度最值预报,通过环流分型得到的逐时气温预报准确率能够达到73.2%,可以作为逐时气温预报一种较好的方法。 相似文献
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基于Kalman滤波的副热带高压数值预报误差修正 总被引：3，自引：0，他引：3
利用Kalman滤波方法，对T106数值预报产品进行了误差修正和预报优化。用1995-1996年夏季（5-8月）T106数值预报产品资料建立预报模型，并提供递推参数初始值，其后以1997年夏季（5-8月）T106资料为独立样本对副高面积指数和脊线指数进行动态订正预报。预报效果的对比分析表明，Kalman滤波方法较其它统计预报方法的自适应能力更强。能够对预报对象提供更为准确、有效的跟踪和描述。对数值预报产品的副高预报误差修正效果良好。 相似文献
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Kalman 滤波的试验应用研究 总被引：4，自引：0，他引：4
通过Kalman滤波与海温ARMA模型的结合试验,对Kalman滤波的应用进行了研究。对于如何选择Kalman滤波的初始参数,提出了一种新的方法,得到了较好的预报效果。 相似文献
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集合Kalman滤波是由大气数据同化发展的新的同化算法,它利用蒙特卡罗方法计算背景场的误差协方差矩阵,克服了Kalman滤波需要线性化的模型算子和观测算子的难点。但是这种同化方法是一种顺序数据同化方法,无法对过去状态变量进行同化订正。而过去状态的估计对于建立大气或海洋历史资料库、获得准确的数值预报初始场有着重要的意义。本文在集合Kalman滤波同化方法的基础上,提出了可以对过去状态进行估计的集合Kalman滤波扩充状态变量法,然后分别采用空气质量方程和Lorenz系统对这种方法进行了检验。数值试验结果表明,这种方法可以对非线性系统中的过去状态变量进行有效的估计订正,说明该方法是可行的。 相似文献
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采用基于集合Kalman滤波数据同化和偏差修正方法的集合预报技术来研究热带气旋的强度预报问题.集合预报系统考虑初值误差和模式误差,利用MM5中尺度模式,采用Anthes-kuo、Grell和Betts-Miller等积云参数化方案和High-res-olution Blaekadar、Burlk-Thompson、MRF等边界层过程的9组不同的组合,分别进行45、60和75 min的短时预报.对9个预报结果采用"镜像法",得到18个集合成员.将蓝金涡旋作为同化的观测场,18个集合成员作为集合Kalman滤波的初始背景集合,采用ENSRF算法和逐点局地分析算法进行同化.同化后的结果作为集合预报的初值,预报过程对模式参数采用前述9种组合,进行72小时预报.通过求取偏差系数对预报结果进行修正,减小模式系统误差.选2003-2004年16个台风过程作为预报个例,讨论偏差修正前后对预报结果的影响.实验结果表明,基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋集合预报相对于非同化的集合预报对路径预报的改进效果优于强度预报.平均而言通过偏差修正,强度集合预报的潜力得到挖掘,绝对误差明显减小,通过偏差修正减小了强度集合预报均值的误差,进而使得预报概率密度函数均值向理论值靠近,从而提高了概率预报的精度和合理性,因此基于集合预报的偏差修正分析方法,是改善热带气旋强度预报水平的有效途径. 相似文献
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基于Kalman滤波的风功率预测方法难以捕获风电场的风力空间分布特征,集成计算流体力学CFD模型和Kalman滤波能将风资源分布纳入风力发电预报框架,对提高微尺度风能利用率有重要意义。以黄土高原沟壑区的中国华电集团公司甘肃省环县南湫风电场为研究区,首先利用CFD模拟风电场风速分布特征和划分风区,再利用Kalman滤波订正BJ-RUC模式预报的各风区长时间序列风速变化,并对比不同风区的订正效果,最终基于发电能力评估风电场的风功率预报效果与效益。结果表明:(1)风电场内部的风机均不同程度地受到复杂地形的影响,围绕"马蹄形"山梁和山谷形成明显的"阶梯式"风区,风速差最高达2.78 m·s~(-1);(2)CFD与Kalman滤波的集成订正方法使风速预报准确率由BJ-RUC的20%~30%提高到90%以上,并使风功率预报准确率达到80%以上,显著提高了微尺度沟壑区风速-风功率预报精度;(3)风电场容量因子C_P平均在12.4%~16.8%之间,弃风率η为5.5%~17.5%,表明该电场的风功率预报精度明显受其发电效益制约;(4)还讨论了风电机组监控数据采集控制系统SCADA的数据质量、CFD计算效率和能源部门决策等不确定性因素对风速分区及风功率预报的影响。 相似文献
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利用2008年1月—2013年12月以及2017年1—11月全球天气预报系统（GFS）预报场资料,采用自适应线性最小二乘回归（LS）和自适应递推卡尔曼（Kalman）滤波两种动态时变参数方法,建立了河套周边地区0~168 h预报时效的总云量精细化预报,并与GFS模式直接输出的总云量、线性预报模型逐步回归预报方法得到的总云量以及非线性预报模型BP神经网络和最小二乘支持向量机回归方法（LSSVM）得到的总云量进行了对比,结果如下:（1）相比GFS模式直接输出的总云量,LS、BP神经网络、LSSVM得到的总云量与实况值的平均绝对误差均明显减小。LS方法误差最小,LS方法的年MAE均在20%~25%,且随着预报时效的延长,改进效果越大。LS方法、多元逐步回归方法、BP神经网络、LSSVM四种方法在6—8月的改进效果最大。（2）LS方法预报的总云量与实况云量的相关性最好,即使168 h预报时效的相关系数依然在0.64以上,远高于其他几种模型的预报结果。（3）LS方法能够明显地提高少云和多云天空状况下预报的击中率,且最优（少云击中率平均提高24 %,多云击中率平均提高34 %）。（4）自适应递推Kalman滤波方法存在预报滞后现象,改进效果不明显。 相似文献
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ETKF方法在区域集合预报中的初步应用 总被引：7，自引：1，他引：6
理论上,集合卡尔曼变换(ETKF--The Ensemble Transform Kalman filter)方法产生的集合扰动在观测空间具有等概率分布的特征,这一特点恰好可以弥补业务集合预报中常用的初值生成方法--Breeding 方法的不足.依据ETKF理论和方法,利用GRAPES-Meso中尺度模式建立了简单的基于ETKF的中尺度集合预报试验平台,并选取2005年11月8-12日出现的一次降雨过程进行集合预报试验,旨在研究ETKF方法用于集合预报时,对随时间变化的区域非线性系统,在有限集合数的条件下的特征.试验结果揭示了利用ETKF方法进行实际区域模式下集合预报的可行性及其一些基本性质,并指出试验当中存在的不足及今后研究的重点. 相似文献
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ENSO集合预报系统的检验评价 总被引：7，自引：2，他引：5
讨论了一个热带太平洋海气耦合集合预报系统集合预报的检验问题。该集合预报系统模式为一个中等复杂程度的耦合模式,其中大气部分为统计模式,海洋部分为动力模式。初始扰动利用集合Kalman滤波同化得到,模式误差扰动由一个一阶马尔可夫随机微分方程生成,预报集合样本为100个。利用1995~2005年的观测资料进行了确定性预报检验,包括相关系数和均方根误差。在概率预报检验方面,包括Talagrand概率分布、离散度、Brier评分(BS)、命中率以及空报率的统计检验,并且根据检验结果对预报系统进行了初步评价。确定性检验表明,集合样本均值的预报水平在热带中太平洋区域要高于热带东太平洋和沿岸区域。同时概率预报检验结果表明,集合预报系统有较高的概率预报技巧,对确定性预报是一个完善和补充。 相似文献
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基于LAPS分析的WRF模式逐时气温精细化预报释用 总被引：4，自引：3，他引：1
为了满足湖北电力和华中电力系统对逐时气温预报的需求,开展气温精细化预报服务,基于局地分析预报系统(LAPS)分析融合的WRF模式精细化数值预报产品,对2011年4月1日至7月20日湖北省内及周边区域站点的逐时气温进行精细化预报释用.比较几种模式释用方案,结果表明:WRF模式预报趋势较好,预报准确率评分50％左右,日间08-20时预报误差小于夜间,最高气温(Tmax)评分54％,最低气温(Tmin)评分为44％.通过模式释用,提高了预报准确率,可使预报评分提高到60％～70％,对Tmax评分达到57％,对Tmin评分最高达到74％.分时刻建立MOS方程能够有效降低夜间20-07时的预报误差.将实况最高气温引入Kalman滤波方程能进一步提高预报准确率. 相似文献
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ENSO机理及其预测研究 总被引：19，自引：0，他引：19
资料分析研究表明ENSO(El Ni?o和La Ni?a)实际上是热带太平洋次表层海温距平的循环,而次表层海温距平的循环是赤道西太平洋异常纬向风所驱动的,赤道西太平洋的异常纬向风又主要由异常东亚冬季风所激发。因此可以将ENSO的机理视为主要是由东亚季风异常造成的赤道西太平洋异常纬向风所驱动的热带太平洋次表层海温距平的循环。同时分析还表明,热带西太平洋大气季节内振荡(ISO)的明显年际变化,作为一种外部强迫,对ENSO循环起着十分重要的作用;El Ni?o的发生同大气ISO的明显系统性东传有关。资料分析也表明,El Ni?o持续时间的长短与大气环流异常有密切关系。 用非线性最优化方法研究El Ni?o－南方涛动(ENSO)事件的可预报性问题,揭示了最容易发展成ENSO事件的初始距平模态,即条件非线性最优扰动(CNOP)型初始距平;找出能够导致显著春季可预报性障碍(SPB),且对ENSO预报结果有最大影响的一类初始误差——CNOP型初始误差,进而探讨耦合过程的非线性在SPB研究中的重要作用,提出了关于ENSO事件发生SPB的一种可能机制;用CNOP方法揭示了ENSO强度的不对称现象,探讨ENSO不对称性的年代际变化问题,提出ENSO不对称性年代际变化的一种机制;建立了关于ENSO可预报性的最大可预报时间下界、最大预报误差上界和最大允许初始误差下界的三类可预报性问题,分别从三个方面揭示ENSO事件的春季可预报性障碍现象,比较有效地量化了模式ENSO事件的可预报性。 利用中国科学院大气物理研究所地球流体力学数值模拟国家重点实验室的ENSO预测系统,研究了海洋资料同化在ENSO预测中的应用,该系统可以同时对温、盐剖面资料和卫星高度计资料进行同化。并且在模式中采用次表层上卷海温的非局地参数化方法,可有效地改进ENSO模拟水平。采用集合卡曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)同化方法以及在集合资料同化中“平衡的”多变量模式误差扰动方法为集合预报提供更加精确和协调的初始场,ENSO预报技巧得到提高。 相似文献
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一、引言影响气象要素长期变化的因素很多,总的书说包括三个方面:一是前期因子的变化,二是本身的变化,三是随机变化。一般认为随机项可忽略不计。有时用前期因子建认为气象要素的预报方法,即我们常说的逐步回归分析模式;有时用某气象要素的本身变化特点建立其预报方法,就是我们常说的周期分析叠加模式;有时将两者统筹考虑建 相似文献
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集合卡尔曼滤波同化探空资料的数值试验 总被引：4，自引：1，他引：3
应用集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter;EnKF）方法,同化了2005年7月一次暴雨过程的探空观测资料,并用非静力中尺度模式MM5进行数值模拟试验。结果表明：在理想模式的假设下,即假设真实模拟和所产生的集合用的是同一个模式并有相同的初始误差,EnKF方法同化的分析结果较好。如果不运用EnKF方法同化探空观测资料,则集合预报结果和不加扰动的单个数值预报结果都没有EnKF方法同化过的好。 相似文献
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本文用海—气耦合三层距平滤波模式(AFM)作了1976—1977以及1982—1983两个EINino事件年冬季八个月预报个例实验。其结果表明,该模式成功地预报了大尺度月地表温度距平场,预报与实况的相关系数基本上都超过了惯性预报。与距平大气环流模式(AGCM)相比,两者的结果相差不大,但AFM可节省近一百倍的计算时间。与此同时,我们还作了季节预报试验,即提前三个月作月预报,完成了1977年2月、3月和1983年2月、3月四个试验例子。结果表明,用该模式作大尺度环流的季节异常预报的潜力是存在的。最后,结合本文的结果,我们把提出距平滤波模式以来近十年的工作作了小结,对模式的预报能力作了评价。 相似文献
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基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋路径集合预报研究 总被引：1，自引：2，他引：1
构建了一个基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋集合预报系统，通过积云参数化方案和边界层参数化方案的9个不同组合，采用MM5模式进行了不同时间的短时预报。对预报结果使用“镜像法”得到18个初始成员，为同化提供初始背景集合。将人造台风作为观测场，同化后的结果作为集合预报的初值，通过不同参数组合的MM5模式进行集合预报。对2003～2004年16个台风个例的分析表明，初始成员产生方法能够对热带气旋的要素场、中心强度和位置进行合理扰动。同化结果使台风强度得到加强，结构更接近实际。基于同化的集合路径预报结果要优于未同化的集合预报。使用“镜像法”增加集合成员提高了预报准确度，路径预报误差在48小时和72小时分别低于200 km和250 km。 相似文献
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《气象》2021,(5)
基于ECMWF全球集合预报、华南区域GRAPES中尺度模式及短时临近预报模式,对不同模式降水预报在广东气候背景下的应用效果进行分析,发展耦合多种方法的客观释用产品,实现多尺度模式的融合应用。通过个例和批量检验,结果表明:多尺度模式融合是一个有发展前景的模式客观释用技术,利用频率匹配和最优百分位方法发挥集合预报解释在天气尺度的应用优势,并基于本地化分型检验建立了强降水空间订正和晴雨消空订正方法,进一步优化了特定天气场景下降水空间分布和强度的预报,利用中尺度模式对日变化特征描述的优势,进行时间降尺度,一定程度上提高了逐时降水预报能力;考虑不同订正方法的相互依赖和影响,确立了"频率匹配-最优百分位-强降水空间订正-晴雨消空订正-时间协调一致"的广东网格定量降水释用流程,实现了多种不同技术的耦合集成,形成优势互补,提升了广东降水客观预报的准确性。 相似文献
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目前,在专业气象服务中,台站积累了大量的预报模式指标（如入梅预报模式指标、出梅预报模式指标等）,随着计算机的广泛应用,所面对的实际问题是将这些预报工具编制成可操作的应用程序。模式指标中的指标因子,随着历史样本的变化,并不是固定不变的,如果每个模式指标的预报都要用一个命令程序描述,那将是十分繁琐复杂的事。解决此问题的较好办法是设计通用的模式指标预报程序。在此,笔者介绍一种比较简单适用的通用模式指标预报程序的设计方法。该方法是根据模式指标预报的一般规律,采用建立外部参量文件的办法,实现预报程序的“通用性”。用该方法设计的预报程序不仅适用于模式指标中指标因子变化的情况,而且适用于大量模式指标的预报。 相似文献