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本文分别利用TRP模式及Logit模式与MOS相结合的方法,对南京市的能见度及云量进行了24小时概率预报试验。通过对两种模式的比较分析,结果表明：Logit模式的拟合率比TRP模式的高,而在实际预报中,TRP模式的预报准确率高。同时,TRP模式的计算更为方便灵活。 相似文献
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利用转移概率及最大转移概率预报原理，分析了桂林市1961～2000年初霜、终霜日期等随机时间序列之间的转换规律，并结合各序列的初始分布，建立预报模型。应用该方法对近几年初、终霜日期的预测结果表明，转移概率预报方法对波动性较大的随机时间序列具有较强的预报能力，方法简单，预报效果好。 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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基于欧洲中期天气预报中心(the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)2015年2月8日—2016年12月31日中国华东及华南地区24～168 h预报时效的逐日24 h累积降水集合预报资料,利用前馈神经网络建立NN(Neutral Network)模型及NN-GI(Neutral Network-Geographic Information)模型进行概率预报试验,并对两个模型输出的概率预报结果进行评估。结果表明,经NN模型和NN-GI模型订正后,降水概率预报结果得到明显改进,在168 h预报时效时,降水概率预报的CRPS值与原始集合预报相比分别下降了约16.00%、21.27%。与NN模型相比,NN-GI模型由于考虑到各格点的地理信息差异,在区域内预报技巧整体改进更优。这表明,在利用机器学习方法改进降水预报时,在模型中加入各个格点的地理信息非常重要。 相似文献
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基于EC（0.25°×0.25°）模式预报资料和闪电定位资料，结合雷暴三要素形成条件，分别从水汽、能量、热力、动力等几个方面挑选预报因子，利用主成分分析方法配料权重系数，并根据海拔高度将四川划分为四川盆地、攀西地区、川西高原3个不同的区域分别建立预报模型，研发了四川省闪电格点概率预报产品。检验结果表明：四川盆地在概率预报值为70%以上时，预报效果较好，TS评分为0.294；攀西地区和川西高原在概率预报值为60%以上时，预报效果较好，TS评分分别为0.302和0.299。 相似文献
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天气预报技巧和价值的关系 总被引：2，自引：1，他引：2
利用一个简单的花费-损失比模型介绍了天气预报系统的技巧和其对用户的价值之间的关系。以欧洲中期天气预报中心的集合预报系统的控制预报和集合预报为例，对确定性预报和概率预报的情况分别进行了说明。结果表明，有技巧的天气预报系统只有在用产的花费-损矢比(C／L)在某一数值区间内时对用户才是有价值的。通过对比分析集合预报系统EPS概率预报和确定性预报的相对经济价值曲线，说明概率预报系统比一个与其质量相当的确定性预报系统具有较大的价值优势，而根据C／L选择最佳概率阈值对于实现其最大预报价值尤为重要。 相似文献
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本文利用贵州省2010—2017年630次降雨型滑坡资料以及国家气象台站和区域自动气象站逐小时降水资料，分析了贵州省降雨型滑坡的时空分布特征。基于5个不同时效降水指标与滑坡累积发生概率的拟合曲线公式，得到不同概率对应的5个降水指标的降水阈值，建立贵州省降雨型滑坡预报模型,并利用2018年新增滑坡样本对预报模型进行检验。结果表明：贵州省降雨型滑坡高发期主要集中在5—7月，其中6月滑坡发生概率最高，约48.6 %；7月次之，约34.9 %。当R1h、R3h、R6h、R24h、R3d分别大于等于26.9 mm、48.9 mm、62.9 mm、79.5 mm、92.0 mm时，发布滑坡预报预警。在降雨型滑坡预报模型中，随着5个不同时效指标的降水量增大，降雨型滑坡累积发生概率变化呈现前后增加缓慢，中间快速增加的变化特征。模型检验结果表明贵州省降雨型滑坡预报模型有一定的准确性，且5个降水指标均具有一定的实用性，其中利用R3d开展降雨型滑坡预报准确率最好。 相似文献
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基于TIGGE多模式集合的24小时气温BMA
概率预报 总被引：7，自引：1，他引：6
利用TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)单中心集合预报系统(ECMWF、United Kingdom Meteorological Office、China Meteorological Administration和NCEP)以及由此所构成的多中心模式超级集合预报系统24小时地面日均气温预报,结合淮河流域地面观测率定贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)参数,从而建立地面日均气温BMA概率预报模型.由此针对淮河流域进行地面日均气温BMA概率预报及其检验与评估,结果表明BMA模型比原始集合预报效果好;单中心的BMA概率预报都有较好的预报效果,其中ECMWF最好.多中心模式超级集合比单中心BMA概率预报效果更好,采用可替换原则比普通的多中心模式超级集合BMA模型计算量小,且在上述BMA集合预报系统中效果最好.它与原始集合预报相比其平均绝对误差减少近7%,其连续等级概率评分提高近10%.基于采用可替换原则的多中心模式超级集合BMA概率预报,针对研究区域提出了极端高温预警方案,这对防范高温天气有着重要意义. 相似文献
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取０８时日本数值预报产品传真网格点资料,用多种统计模型建立ＭＯＳ预报方程,最终用概率集成回归建立概率预报方程,并将预报方程嵌入新预报工作流程中,具有存储和评分功能,预报效果显著,成为我台发布降水概率预报的主要依据。 相似文献
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基于贝叶斯理论的集合降水概率预报方法研究 总被引：3，自引：1，他引：2
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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灰色－马尔柯夫预测模型对波动较大序列比较适合，根据该组合模型，用ＧＭ（１，１）灰色模型预测河南省棉花单产，再用马尔柯夫模型转移概率预测系统未来发展方向和修正预报产量。经拟合和预报，效果较好。 相似文献
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贵州省暴雨BP神经元网络预报方法 总被引：3，自引：0，他引：3
引入人工智能方法，应用BP神经元网络技术，结合数值预报产品、动力诊断产品和当地预报经验指标，构造了贵州省期暴雨落区预报的人工神经元网络模型，实现了全省各大－暴雨落区的逐日概率预报，为业务预报提供了客观预报指导产品。 相似文献
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针对事件概率回归模型的特点，用残差分析和统计量诊断的方法归纳了回归线差的非称分布现象，揭示了这种现象是由高杠杆占所引起，探讨了概率回归模型的残差不合理性的统计天气预报意义，从而提出适用于概率预报问题的事件概率回归改进模型。分析指出。事件概率回归模型的不合量性并不是个另例了特珠性所造成是由该模型的数学特点所决定，概率回归改进模型要优于普通的概率的回归模型型。 相似文献
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应用Logistic回归拟合地质灾害发生概率,建立了区域地质灾害综合气象预警模型,实现了降雨引发地质灾害发生概率的动态预报。降雨观测和数值降雨预报作为模型的动态输入,利用信息量模型集成地学因子得到的总信息量作为模型的静态预报因子。预警模型在栅格点上预报降雨引发地质灾害的发生概率,并以等级形式发布预警。用2004年实际观测对预报进行检验,结果表明当年80%的灾害都达到了预警发布的标准。2006年汛期的业务运行对台风碧利斯引发的地质灾害做出了较准确的预报预警。说明模型能满足预警业务的要求,是提高地质灾害气象预警水平的有效途径。 相似文献
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采用条件亚正态模型方法,生成了具有包含不同可能性的降水集合预报。为了保持各子流域降水集合预报变量之间的空间相关性,采用集合预报重组方法对降水集合预报进行重新排列。使用重组后的降水集合预报驱动水文模型,实现了淮河上游大坡岭-息县、淮河上游息县-王家坝和汝河-洪河上游3个子流域的12次洪水过程的洪水概率预报,并对1988年9月7日和1991年7月31日两次洪水概率预报进行个例分析。结果表明:相对于单一确定性预报,通过条件亚正态分布模型生成降水集合预报后,再经过Schaake洗牌法空间相关性重新组合的降水集合预报,捕捉洪峰出现时间和流量的能力更强。对洪水概率预报来说,降水概率预报更能达到对未来的水文事件进行最大可能估计的目的,并尽可能综合了降水预报不确定性因素,同时也说明维持变量原有的空间相关特征对于降水概率预报具有重要意义。 相似文献
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概率天气预报的关键问题之一是天气预报的不确定性,而集对分析(SPA)为研究天气预报的不确定性问题提供了新的思路和途径。本文针对概率天气预报的特点,应用SPA中联系度的概念,对数值预报产品的预报因子设立中相关概率区间,进行同异反分析,建立了基于SPA的MOS概率天气预报模型。试验表明,联系度概念的引进增强了概率天气预报模型结构的合理性,提高了用数值预报产品制作概率天气预报的准确率。 相似文献
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灰色－马尔林柯夫预测模型对波动较大序列比较适合，根据该组合模型，用ＧＭ（１，１）灰色模型预测河南省棉花单产，再用马尔柯夫模型转换概率预测系统未来发展方向和修正预报产量。经拟合和预报，效果较好。 相似文献