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在新型统计检验聚类分析 (CAST) 方法对山东省冬小麦种植区进行合理分区的基础上,利用基于作物产量历史丰歉气象影响指数、关键气象因子影响指数、气候适宜度指数、WOFOST (world food study) 作物生长模型分别建立各区域冬小麦产量动态预报方法,利用这4种方法分别对2004—2011年山东省冬小麦产量进行动态预报,在分析历史预报结果平均准确率的基础上,剔除预报准确率低于90.0%的预报方法,确定每种方法的权重系数,采用加权方法建立山东省冬小麦产量动态集成预报方法。结果表明:4种单一产量预报方法在各区域各时段的预报准确率很不稳定,波动范围较大。而集成预报方法对山东省各区域冬小麦产量动态预报准确率相对于4种单一预报方法均有所提高,预报准确率普遍在95.0%以上,且其预报结果稳定性较好,变化比较平稳, 集成预报方法更适合在业务上应用。 相似文献
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极端气温集成预报方法对比 总被引：4，自引：0，他引：4
用2003-2009年ECMWF和庆阳市极端气温资料建立最高最低气温SVM、Kalman、多元线性回归3种统计方法的预报模型,采用平均、加权、回归3种方法进行预报集成,对庆阳市2010年6-12月各预报方法及5个时次集成预报进行评估.结果表明:单一的SVM、多元回归和集成方法最低气温预报5个时次的准确率均高于最高气温0.8％～24.2％,集成后加权法准确率最高,但最高和最低气温选取权重不同,SVM权重大时最高气温效果好,多元回归权重大时最低气温效果好.随着预报时效的增加,单一的预报方法和集成预报,预报准确率降低.逐月评估表明,单一的SVM准确率较高且预报性能稳定,Kalman准确率较低,回归方法各月差异大,预报不稳定,集成后,3种集成方法的预报比单一的预报方法均有所改善和提高.绝对误差分析表明,加权集成后最高和最低气温误差都较小,优于平均集成法和回归集成法. 相似文献
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全国夏季降水区域动态权重集成预报试验 总被引：13，自引：7，他引：6
根据全国大范围夏季降水趋势分布预报的特点,设计了一种区域动态权重集成预报方案。以多种预报方法对各区域历史预报技巧得分为依据,尤其注重各方法距起报时刻近期的预报技巧,赋予各区域动态归一化权重系数,在区域集成预报的基础上合成全国大范围降水分布预报。1990 ~1998年9年独立样本的试验预报表明,集成预报的预报技巧优于各预报方法预报技巧的平均水平。集成预报在一定程度上改善了预报技巧的不稳定现象。 相似文献
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论文以逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料为基础,将表征冬季低温冷害的冷湿指数作为预报量,先利用随机森林方法进行冬季逐日冷湿极端天气定性判别预报分析,再进一步以粒子群算法为基础的模糊神经网络集成个体生成技术方法,建立一种新的非线性智能计算定量集成预报模型（PSO-FNN）,进行了广西冷湿极端天气定量预报模型的预报建模研究。结果表明,论文提出的这种以不同的智能计算方法构建的定性、定量综合预报分析方法,比较符合极端天气小概率事件的预报特点,其中随机森林算法构建的定性预报模型,对广西冷湿极端天气事件的预报TS评分（Threat Score）为0.77,空报率为0.23,漏报率为0,ETS评分（Equitable Threat Score）为0.41,TSS评分（True Skill Statistic）为0.53。而采用粒子群—模糊神经网络方法构建的极端冷湿指数定量集成预报模型比其他线性和非线性预报模型具有更好的预报精度。其中PSO-FNN集成预报模型在预报建模样本和独立预报样本个例相同的情况下,比回归方法的预报平均绝对误差下降了25%以上,比一般的普通模糊神经网络预报平均绝对误差下降了14.37%。主要原因是因为PSO-FNN集成预报模型通过改进集成个体的预报能力和增强集成个体的种群差异性,提高了集成预报模型的预报精度。因此,该智能计算集成预报模型的泛化能力显著提高,预报结果稳定可靠,为冷湿极端天气客观预报提供了新的预报工具和预报建模方法。 相似文献
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本文采用集成预报方法，将天气学诊断、雹云数值模拟、雷达回波参数判别三种预报方法的结论经(0，1)化处理，分别作为预报因子，根据三种不同预报方法的预报准确率给出各个因子的权重系数，最后调整组合成雹云临近预报方程。结合三峡近坝区5年的降雹资料，建立预报模型。外场试验检验表明该集成预报系统预报准确率可达到70％以上。 相似文献
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ECMWF模式地面气温预报的四种误差订正方法的比较研究 总被引：16，自引：5，他引：11
采用均方根误差对欧洲中期天气预报中心（ECWMF）确定性预报模式2007年1月至2010年12月的地面气温预报结果进行评估,并分别利用一元线性回归、多元线性回归、单时效消除偏差和多时效消除偏差平均的订正方法,对ECMWF模式地面气温预报结果进行订正。结果表明,4种订正方法都能有效地减小地面气温多个时效预报的误差,改进幅度约为1℃。在短期预报中仅考虑最新预报结果的一元线性回归订正方法要优于考虑多个预报结果的多元集成预报订正方法。在中期预报中考虑多个预报结果的多元集成预报订正方法更优,更稳定。在模式预报误差较大的情况下,多时效集成的订正方法能更稳定地减小误差。 相似文献
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计算分析了1990-1999共10a 5～8月南宁市单站地面压、温、湿及探空各层风、温、湿等物理因子，通过逐步消空找到预报因子线索，进而分析得到对南宁市5～8月强对流暴雨预报指标，最后对预报因子指标简单投票方法集成，建立了南宁市强对流暴雨预报系统，2004年试用结果较好。 相似文献
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用人工神经网络方法对同一预报量的各个子预报方程进行集成预报研究,并以同样的子预报方程进行回归、平均和加权预报集成。对神经网络集成预报模型与各个子预报方程及其它集成预报方法进行了对比分析研究。结果表明,人工神经网络方法所构造的集成预报模型不仅对历史样本的拟合精度比各个子预报方法及其它集成预报方法更好,独立样本的试验预报结果也显示出更好的预报准确性。并且,采用神经网络方法进行预报集成,可以避免以往集成预报方法难以确定权重系数的困难 相似文献
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热带气旋登陆华东的客观预报方案 总被引：7，自引：2，他引：7
热带所旋登陆华东属小概率事件。构造适当划分区间的阶梯函数能较好地反映登陆事件条件概率的非线性分布。应用阶梯函数变换的因子对登陆事件概率的预报性能优于线性相关的标准化因子。预报方案应用阶梯函数变换因子，通过非线性相关比筛选和REEP分析构造热带气旋登陆华东的预报模式。应用初始场资料与数值预报产品分别构造了统计－天气学、统计－气候学和统计－动力学的分类预报模式。应用分类预报模式的预报结果进行综合的预报集成提高了预报技巧。预报检验与试验表明本方案对热带气旋登陆华东具有一定的预报能力。 相似文献
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基于欧洲中期天气预报中心全球高分辨率预报模式ECMWF、中国自主研发的新一代业务化区域数值模式GRAPES_Meso和WRF中国全国区域预报模式的降水预报结果进行未来3 d降水集成预报。以中国地面-卫星-雷达三源融合逐时降水格点产品(CMPA-Hourly,V2.0)作为"观测值"进行建模,采用消除偏差多模式平均法和基于无偏平均绝对误差集成法对中国大陆地区进行降水集成预报,同时采用2800个国家自动气象站降水观测数据对降水集成预报效果进行检验。结果表明：基于无偏平均绝对误差的降水集成方法能够综合每个模式成员降水预报场的优势,提供一种更为稳定可靠且具有更高分辨率的优质精细化降水预报产品;其在试验期间对中国大陆地区汛期的降水预报ETS评分,优于消除偏差多模式平均降水集成预报和最优单模式降水预报,BIAS评分更接近于1,与"实况"的距平相关系数也明显提高,是对降水大值捕捉能力较优的一种集成方法,尤其对中雨到暴雨量级预报的改进较好。 相似文献
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利用ECMWF预报场资料和地面观测资料开展支持向量机(SVM)、卡尔曼滤波(Kalman)两种统计方法对山岳型风景区气温集成预报方法的研究,并且结合自动气象观测站气温资料进行检验。结果表明:单一的SVM方法预报准确率较高且稳定,传统的Kalman方法预报效果不太理想,对长时效预报效果较差;加权集成后,3种集成方法预报稳定性较好、准确率比单一的SVM和Kalman预报方法均有所提高。从不同预报时效的检验结果看,各预报方法最高和最低气温预报准确率随着预报时效的增加均呈现降低的趋势。绝对误差分析表明,各预报方法最高气温的平均绝对误差均低于最低气温的平均绝对误差。 相似文献
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基于TIGGE资料集中的ECMWF、CMA和JMA的数值预报产品,利用加权集成、回归集成和消除偏差集成等线性集成方式与遗传算法优化的BP神经网络(GABP)集成,对我国大部开展地面2 m温度在24 h、48 h和72 h预报时效的多模式集成预报试验。通过对2013年1—6月的预报检验,结果表明:GABP集成预报效果有较大提升,均方误差明显小于各单一模式预报。GABP集成的误差分布在新疆和华北均方误差较大,但是在预报效果改进上GABP集成在西部地区相对单一模式的误差减小更加明显。在进行几种多模式集成方式时,GABP集成相比线性方法预报结果更加精准。对于天气过程个例的预报,GABP集成预报出预报量的变化趋势,预报效果优于单一模式和线性集成预报。无论是较长时间段还是短时间的天气过程,在改进预报效果上GABP集成都起到了最佳的作用。 相似文献