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上呼吸道疾病与气象环境的关系 总被引：2，自引：0，他引：2
分析潍坊市上呼吸道疾病的月分布及上呼吸道疾病发病率与气象要素的关系，并且分季节建立多元回归预报方程，对该疾病的发病率作等级预报。 相似文献
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采用MCE(Multi-Criteria Evaluation)方法，在台风路径客观综合预报方法研究与业务实验中，根据多家预报的主要结果进行综合评估分析，提出最佳客观综合预报结果以供决策者及预报员参照。取得初步结果：(1)对9711号台风进行了MCE客观综合决策方法的预报试验。结果表明，对于9711号台风生命史中几个关键点的预报，即登陆预报、台风转向北上预报及出海转向预报等以及全程预报，MCE方法取得较佳预报结果。(2)在综合平台上对近10年的疑难路径台风和2000年全年台风进行了MCE方法试验及多种预报结论的对比分析研究。MCE方法预报误差检验结果较好。(3)所提出的模拟预报员预报思维的联想智能模拟方法，以及可操作综合预警平台，为台风路径预报，包括分析、学习、回忆、对比、推理、联想直到形成综合预报结论提供了一个十分有用的工具。(4)讨论的自反馈函数对形成和推演多规则评估决策有一定的实用性。 相似文献
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采用面雨量模糊评分方法，对三峡库区流域面雨量预报中3种客观预报(相似预报、T213降水预报、MM5模式预报)和面雨量综合集成预报结果进行综合评定。检验结果表明，3种预报模式对流域面雨量预报水平相差不大，冬半年的预报评分高于夏半年。在业务中采用动态权重系数法对3种预报方法预报结果进行集成，其集成预报的评定质量高于每种单独预报质量。在流域面雨量预报质量检验中采用了模糊评分法，该方法能够较为客观地反映预报和实况之间的差距，也可以用于降水定量预报评定中。 相似文献
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支持向量机方法在德阳降水分类预报中的应用试验 总被引：3，自引：0，他引：3
本文对支持向量机(svm)分类方法的基本原理作了简要的概述，并依据常规观测资料选取预报因子，以经典统计预报方法的方式，利用svm方法，选取不同的核函数对德阳市雨量分类预报进行试验。Ts评分表明采用多项式内积函数作为核函数构造的预报模型具有较好的预报能力。 相似文献
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根据我国T213数值预报模式中的水汽通量散度、铅直运动速度、风场预报等物理量作为预报参量，并考虑地形作用等因素．雅安市建立了客观、定量、定点(报到县、区)的．能够业务化的雅安市降水预报方法1．02版(The Precipitation Forecasting Method of Ya'an City，Version1．02，以下缩写为PFMV1．02)。PFMV1．02的预报时效为：未来24小时，预报对象为：各县、区日雨量。 相似文献
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本文对中尺度数值预报模式REM的特点和2002年湖南汛期的降水预报试验方案进行了介绍。为了检验其预报效果，分别对整个试验期间(6～8月)和集中降水期(6～7月)这两个时段作了预报结果检验，并与1998年同期作了比较，还与MM5进行了同一时段降水预报效果比较，结果表明该模式在暴雨落区及强度等方面预报效果良好，但还有待进一步完善。 相似文献
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北京奥运演练精细化预报方法及其检验评估 总被引：6，自引：1，他引：5
2007年北京奥运演练期间精细化场馆客观预报方法,即支持向量机方法(SVM)和半周期函数拟合(HPFF)预报方法,为场馆精细化预报产品的制作提供了有力的技术支撑.利用2007年8月1-26日国家体育场、顺义水上中心等5个奥运场馆的5种地面气象要素(气温、相对湿度、风向、风速、和3小时累积降水量)观测资料,对SVM和HPFF客观预报方法以及预报员在客观方法基础上制作的3天逐3小时预报进行了检验评估.结果表明:(1)两种客观方法相比较,HPFF方法对于预报连续变化的气象要素(如气温、相对湿度和风速)的精细预报比SVM方法预报技巧高;而对不连续变化的变量(如:风向)的预报技巧低于SVM方法.(2)预报员制作精细要素预报在很大程度上依靠客观方法.预报员对于气温、相对湿度和风速的预报技巧略高于客观方法,对于降水和风向的预报技巧与客观方法相当.尽管预报员对客观方法的修正能力比较有限,但具有对两种客观方法结果做出择优选择的综合判别能力;(3)预报员0～63小时气温预报平均绝对误差约为1.8℃,气温预报误差≤1℃的准确率在43%左右,预报误差随预报时效变化不大;0～24小时相对湿度预报平均绝对误差约为10%,相对湿度预报误差≤10%的准确率是60%,误差随预报时效而有所增大;0～63小时风向预报准确率约20%,预报准确率随预报时效变化不大;0～63小时风速预报平均绝对误差在0.8～1.4m·s-1之间. 相似文献
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The paper concerns a flood/drought prediction model involving the continuation of time series of a predictand and the physical factors influencing the change of predictand.Attempt is made to construct the model by the neural network scheme for the nonlinear mapping relation based on multi-input and single output.The model is found of steadily higher predictive accuracy by testing the output from one and multiple stepwise predictions against observations and comparing the results to those from a traditional statistical model. 相似文献
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The paper concerns a flood/drought prediction model involving the continuation of time seriesof a predictand and the physical factors influencing the change of predictand.Attempt is made toconstruct the model by the neural network scheme for the nonlinear mapping relation based onmulti-input and single output.The model is found of steadily higher predictive accuracy by testingthe output from one and multiple stepwise predictions against observations and comparing theresults to those from a traditional statistical model. 相似文献
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BP-CCA方法用于四川盆地夏季日降水量的可预报性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于BP-CCA方法,首先讨论了多个因子对四川盆地夏季降水降尺度模型的可预报性,然后选取最佳预报因子并进行集合,最终基于T639模式建立最优多因子降尺度预报模型.结果表明,分别以东亚夏季10m纬向风、700hPa纬向风和700hPa相对湿度为预报因子的降尺度模型对四川盆地夏季降水的预报技巧较高,而将三个因子集合的多因子降尺度预报模型具有更好的预报能力.进一步将该方法应用于T639模式预报的预报因子场,发现多因子降尺度模型对降水的预报效果要优于T639模式直接输出的结果. 相似文献
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一种改进我国汛期降水预测的新思路 总被引：2，自引：5，他引：2
1998年1月赤道东太平洋海温为正异常、1月黑潮－西风漂流区海温为负异常、青藏高原冬春积雪为正异常。通过对1998年汛期降水的预测实践分析研究指出，当此三因子同时异常时，利用其中任何一个单因子都难以较好地同时预测出1998年发生在我国长江中下游和东北嫩江流域的多雨区和华北平原的少雨区。而通过EOF分解和动力模式对三因子异常进行综合集成所作的预测和实况基本一致。对多因子异常的综合集成是改进和提高汛期降水预测水平的有效手段，沿着这一新思路，利用EOF筛选出前明显异常的重要因子，选择一个较好的区域气候模式，有希望通过综合集成作出比较可信的预报。 相似文献
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天津港秋冬季低能见度数值释用预报研究 总被引：3，自引：1，他引：2
本文利用近5年(2009—2013年)天津港资料,分析了该地区大气能见度的分级特征。采用7年秋、冬季NCEP(2006—2012年)和地面资料,通过相关分析给出了对港口低能见度天气有高影响的高、低空物理量因子;排除沙尘和降水天气,针对不同区间的能见度样本,利用BP神经网络方法分类训练了3个统计模型;并与WRF天气模式产品对接,采用分步筛选法,研发了天津港秋、冬季72 h时效的逐时能见度BP释用预报产品。经过3年业务运行,检验结果表明:对逐时能见度而言,BP释用预报对10 km以下低能见度比WRF模式的预报技巧显著提高,达到10.5%~35.4%;其中对0.5 km大雾的预报技巧总体相当,但当WRF预报有降水时,WRF模式预报结果略优;对0.5~1 km的大雾预报,WRF模式的预报技巧1%,BP释用预报提高到了14%~21%。日最低能见度的检验表明:对小于1 km的大雾过程,BP释用预报的TS评分平均达到75%,比WRF预报技巧提高了24%;对1~10 km的低能见度过程,比WRF的预报技巧平均提高了60%。 相似文献
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影响广西热带气旋年频数的神经网络预测模型 总被引：2，自引：2，他引：2
利用人工神经网络方法，结合均生函数和逐步回归分析方法对影响广西的热带气旋年频数序列进行神经网络的预测模型研究，该模型既考虑了预报量自身显著周期变化，也考虑了海温场，高度场等因子对预报量的影响，给预报检验，考虑多种影响因子的预测模型比只考虑单一影响因素的预测模型效果好。 相似文献
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本文研制建立了一个预测青海省夏季降水的动力—统计相结合的组合降尺度预测方法（Hybrid Statistical Downscaling Prediction，HSDP），该方法综合利用了气候模式Climate Forecast System 2.0版本（CFSv2）实时预测的高可预报性环流信息及前期观测的与青海夏季降水具有高相关性的气候因子，采用年际增量方法，基于气候变量的年际增量规律建立统计模型，从而实现对青海夏季降水进行动力—统计相结合的气候预测。根据全球气候因子的年际增量与青海省夏季降水年际增量的相关系数，以及CFSv2预测产品对实况模拟能力的评估，选取以下关键区气候变量的年际增量作为预测因子：（1） CFSv2模式预测当年夏季包含贝加尔湖脊、乌拉尔山脊和新疆脊区域的500 hPa高度场；（2） CFSv2模式预测青藏高原以西200 hPa纬向风场；（3）观测资料中前1 a秋、冬季热带太平洋地区海表面温度场；（4）观测资料中前1 a秋、冬季西伯利亚地区的海平面气压场，对青海省夏季降水进行统计降尺度预测。统计降尺度模型利用1983—2011年进行建模，回报2012—2018年夏季青海省降水的空间分布和时间变化，并对该模型对1983—2011年的夏季青海省降水的回报能力进行了交叉检验。回报结果表明该统计降尺度模型对CFSv2的青海省夏季降水预测能力有显著的提高，能够很好地再现青海省夏季降水西北部的高原地区偏少，而在东南部偏多的特点。该模型预测所得2012—2018年夏季青海省降水的时间变化也与实况有着较高的相关系数（0.76），对于降水显著偏少的年份（如2015年）和显著偏多的年份（如2012、2018年）的降水预测都有很好的表现。对于建模时段的交叉检验结果（相关系数为0.46，比模型回报结果与实况的相关系数0.48略低）表明，该模型具有较高的稳定性和可靠性。 相似文献
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基于神经网络的广州市能见度预报 总被引：1，自引：0，他引：1
在研究了广州市能见度变化特征及低能见度发生的主要影响因素的基础上,利用广州市环境监测站2007-2009年的空气污染物（PM10、SO2、NO2）监测数据及同期地面气象要素（10min平均风速、最大风速、气温、相对湿度、露点温度、气压、24h降水量）观测资料筛选出主要的预报因子,用径向神经网络建立预报模型,并对2009年9月1日到12月25日的能见度进行预报试验.结果表明径向神经网络预报模型在能见度低于10km时预报准确率明显高于统计回归预报方程.采用分级方法统计得出在未出现低能见度情况下,中低能见度,中高能见度预报准确率分别为80％,69.6％,均高于线性回归预报方程（40％,47.8％）. 相似文献