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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
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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
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综合利用欧洲中心、日本和T213等多家数值预报产品,根据以往广西大范围霜冻的预报和数值预报产品释用经验,以及各家数值预报产品的特长,选取了各家数值预报产品与广西大范围霜冻密切相关的要素和层次,并对所选取的数值预报产品的预报结果进行合成。 相似文献
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利用各种数值预报产品的预报合成提前3—5天预报广西的大范围霜冻 总被引：1，自引：1，他引：1
综合利用欧洲中心、日本和T213等多家数值预报产品，根据以往广西大范围霜冻的预报和数值预报产品释用经验，以及各家数值预报产品的特长，选取了各类数值预报产品与广西大范围霜冻密切相关的要素和层次，并对所选取的数值预报产品的预报结果进行合成。 相似文献
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运用目前业务中经常使用的日本降水预报产品和T213降水预报产品，选用2005年4月～2006年8月资料对南宁市单点的预报效果进行检验，结果发现：晴雨预报TS值，T213和日本相差不大。在24h分量级降水检验结果中，T213的TS评分通常高于日本。大雨量级降水，日本优于T213。中雨和小雨量级的降水，T213优于日本。但是T213空报率普遍较高。 相似文献
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基于数值预报模式降水产品的集成应用方法试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2008年5~7月四川省152个站点的逐日降水实况和T213、德国数值预报模式、日本数值预报模式、西南区域本地化的MM5集合降水预报模式和各成员的逐日降水预报产品进行Ts评分,然后基于西南区域集合预报8个成员Ts评分权重系数进行集成预报试验和集成方法对比试验,结果表明:基于Ts评分为权重系数的集成预报效果得到明显改进,且该方法优于逐步回归和支持向量(SVM)回归方法;最后根据上述5~7月T213、日本、德国和集合预报8个成员共11个数值模式降水预报的Ts评分按权重系数集成,预报四川2008年8~9月降水并进行效果评价,结果显示:以多个模式Ts评分为权重系数集成的降水预报效果相对于单一模式有明显提高,有较好的预报指导意义。 相似文献
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西北太平洋(含南海)热带气旋路径集成预报分析 总被引：2，自引：1，他引：1
基于2004—2009 年中国中央气象台、日本气象厅、美国联合台风警报中心、欧洲中心对西北太平洋和南海编号热带气旋主客观预报资料,利用算术平均、多元回归以及历史平均误差等三种集成方法,建立了热带气旋路径集成预报业务化系统。通过2007—2009 年的业务运行结果分析发现,欧洲中心客观预报参与的24、48 和72 h 集成比主观预报三个成员集成预报水平分别提高约2%、3%～5%和3%～5%,减小误差2.5 km左右、6～9 km 和10～12 km。技巧分析发现,24～72 h 集成预报有正技巧,多元回归集成技巧相对稍低,而算术平均和以各成员平均误差的平方倒数为权重系数的集成技巧对于各集成成员来说技巧差异不大。96 h 集成预报对欧洲中心的客观预报没有正技巧。 相似文献
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Based on the tropical cyclone data from the Central Meteorological Observatory of China, Japan Meteorological Agency, Joint Typhoon Warning Center and European Centre for Medium-Range Weather Forecasts （ECMWF） during the period of 2004 to 2009, three consensus methods are used in tropical cyclone （TC） track forecasts. Operational consensus results show that the objective forecasts of ECMWF help to improve consensus skill by 2%, 3%-5% and 3%-5%, decrease track bias by 2.5 kin, 6-9 km and 10-12 km for the 24 h, 48 h and 72 h forecasts respectively over the years of 2007 to 2009. Analysis also indicates that consensus forecasts hold positive skills relative to each member. The multivariate regression composite is a method that shows relatively low skill, while the methods of arithmetic averaging and composite （in which the weighting coefficient is the reciprocal square of mean error of members） have almost comparable skills among members. Consensus forecast for a lead time of 96 h has negative skill relative to the ECMWF objective forecast. 相似文献
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天气预报评分方法评述 总被引：18，自引：1，他引：18
丁金才 《南京气象学院学报》1995,18(1):143-150
本文按定性预报、百分率预报和形态预报3类预报形式，分别概述了常用的验证评分方法。提出了预报评分方法应遵循的7条准则，并以此为依据，针对强对流天气等小概率事件的预报，讨论了各种评分方法的适用性。最后，对各类预报形式的验证评分，提出了最佳的方案。 相似文献
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开展了夏半年72 h内逐3 h降水预报试验,针对ECMWF模式预报、基于ECMWF的模式输出统计(MOS)预报、纳入超前空间实况信息的OMOS预报,以及三种预报的最优TS评分订正(OTS)预报,对比分析预报效果,探讨一种多方法结合能够提供良好预报性能的3 h定量降水预报技术方案。结果表明:在短期预报中,MOS预报与OTS订正相结合的MOSOTS综合预报方法的预报性能最好,而且MOS-OTS方法的3 h强降水预报与业务运行的城镇指导预报中融合主客观预报的降水预报相比,也具有一定优势;而在临近3 h预报中,则OMOS预报与OTS订正相结合的OMOS-OTS综合预报方法最优,3 h内0.1、3和10 mm以上降水的TS评分最高,比原始模式预报分别提高73%、198%和483%,Bias评分接近于1,在夏半年的逐日晴雨预报中,OMOS-OTS方法在大部分日期都稳定优于MOS-OTS预报和城镇指导预报。 相似文献
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一种集成预报技术——最优调合法 总被引：3，自引：1，他引：2
为使多种方法的预报结果集成一个优化的预报,作者提出了一种称为最优调合法的集成预报技术。该技术既考虑了持续性预报又考虑了预报方法所具有的系统性误差。首先运用多种方法建立多年试报数据集,随后对数据集构建线性模型,用此模型对我国汛期（６～８月）降水场进行了试验,证明最优调合法能显著提高预报技巧,但其效果有明显的年际差别 相似文献
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利用ECMWF集合预报降水资料和重庆市自动站降水资料,运用晴雨、TS评分、预报偏差等检验方法对重庆地区2014—2016年ECMWF集合预报降水产品在短期时效的预报性能进行检验分析。结果表明:最小值的晴雨预报准确率最高。对于TS评分检验,小雨量级可优先参考最小值、10%分位数和融合产品,中雨量级参考平均数和概率匹配平均,大雨和暴雨量级分别参考75%分位数和90%分位数。对于预报偏差检验,小雨量级可优先参考最小值、Mode,中雨量级参考融合产品、中位数,大雨量级参考控制预报、融合产品,暴雨量级参考90%分位数。对于百分位值预报产品和概率预报产品,小雨量级可参考5%～10%分位数和80%～90%概率预报产品,中雨量级可参考45%～55%分位数和40%概率预报产品,大雨量级可参考70%～80%分位数和20%概率预报产品,暴雨量级可参考90%～95%分位数和10%概率预报产品。 相似文献
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After analyzing the advantages and disadvantages of dynamical system and statistical system.some simple models with the equations of Lorenz system and auto-regresslon model have been respectively set up,and comparative experiments conducted.The result of the research demonstrates that in chaotic parametric domain,the accuracy of statistical forecast is higher than that of dynamical forecast,while in non-chaotic parametric domain,dynamical forecast is more accurate than statistical forecast. 相似文献
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After analyzing the advantages and disadvantages of dynamical system and statistical system.some simple models with the equations of Lorenz system and auto-regresslon model have beenrespectively set up,and comparative experiments conducted.The result of the research demonstratesthat in chaotic parametric domain,the accuracy of statistical forecast is higher than that of dynamicalforecast,while in non-chaotic parametric domain,dynamical forecast is more accurate than statisticalforecast. 相似文献