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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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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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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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一、前言 天气预报评分资料反映天气预报的水平。由于过去评分资料缺乏,或者评分方法对天气预报技巧水平的代表性较差,很少认真的对预报评分进行分析,从而影响了对我国天气预报真实水平状况和历史发展情况的了解。 北京市气象台积累了一定数量的有无降水的24小时预报,有无大雨的24小时预报和最高、最低温度预报的评分资料。有无降水预报的评定和有无大雨预报的评定,均采用TS(Threat Score)评分;最高、最低温度预报的评定,是计算平均绝对误差。下面将利用这难得的评分资料,对所反映的预报技巧水平进行分析,考察其预报水平的历史发展状况。 二、有无降水预报的评分 美国公布的评分资料较多,历史较长,又基本反映世界先进水平,将北京市气象台的评分结果与美国的资料进行比较,可以了解我国天气预报水平与世界先进水平的差距。由于我们所收集的美国降水预报评分资料是以12小时分段的(12—24小时, 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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基于TIGGE资料中的欧洲中期天气预报中心、英国气象局、美国国家环境预报中心、韩国气象厅和日本气象厅2015年1月1日—9月30日中国及周边地区地面2 m气温24～168 h集合预报资料,利用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、浅层神经网络(Neural Networks,NN)、滑动训练期消除偏差集合平均(BREM)和滑动训练期多模式超级集合(SUP)方法对2015年9月5—30日26 d预报期进行集成预报试验。结果表明,BREM对5个单模式进行等权集成,预报结果易受预报效果较差模式的影响,整体预报技巧略低于单个最优模式ECMWF的预报技巧。其中在新疆南部,等权集成后的预报技巧更低。SUP的预报结果比所有单个模式预报更为准确。在144 h之前,SUP的误差明显小于ECMWF的预报误差,但随预报时效增加,误差增长幅度增大。NN对地面气温的预报效果与SUP的预报效果相当。LSTM整体预报效果最好,特别是在预报时效较长(超过72 h)时,比其他方法预报准确率明显提高。LSTM神经网络方法明显改进了我国西北、华北、东北、西南和华南大部分地区的气温预报,但在南疆部分地区误差较大。 相似文献
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基于TIGGE资料的西太平洋热带气旋多模式集成预报方法比较 总被引：6，自引：2，他引：4
基于TIGGE资料中CMA、ECMWF、JMA和NCEP四中心2010、2011和2012年3年的资料,采用集合平均（EMN）、加权集合平均（WEMN）、消除偏差集合平均（BREM）和加权消除偏差集合平均（即超级集合,SUP）四种方法,对西太平洋地区热带气旋路径与中心气压进行时效为24、48、72、96和120 h的多模式集成预报,评估了不同单中心预报结果,并分析了不同多模式集成预报方法的特点,对比了不同多模式集成方法的效果。结果表明,对于热带气旋路径和中心气压预报,各中心预报技巧不同,其中3年的CMA预报效果均较差,2010、2011年的ECMWF预报和2012年的NCEP预报效果最优;总体上几种多模式集成方法在120 h预报时效内均优于单模式预报,其中EMN作为一种最简单的集成预报方法,具有一定的局限性,而WEMN由于给不同单模式预报赋予了权重,因此相对于EMN能够得到更好的多模式集成预报结果;BREM方案由于消除了模式预报中的系统性偏差,因此集成预报效果也优于EMN;由于去除了模式预报偏差,同时给不同模式赋予了权重,SUP方案得到的集成预报效果最优。 相似文献
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利用典型相关分析(CCA)方法建立统计气候预测模型，对我国冬季气温进行了预测试验，采用历史资料独立样本检验的方法，对预报技巧给出合理的评定。结果表明，使用CCA方法对我国冬季气温进行短期气候预测，有一定的预报技巧，对于特定地区和特定时期优选的因子场组合，可以取得较为满意的预报效果。大部分地区的季平均预报时效在2个季以内时，最佳预报相关系数在0.5以上。季平均的预报水平明显高于月平均的预报。海温场是所有因子场中最好的预报因子，不仅单独海温场的预报效果较好，而且与其他因子场组合后的预报水平还可以得到进一步提高。 相似文献
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利用逐日平均气温和24小时累积降水量资料研究了2008年初中国南方低温雨雪极端天气事件的特征。还利用TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)以及中国气象局(CMA)提供的集合预报资料进行多模式集成预报试验。结果表明,2008年初中国南方1/3以上测站的降水偏多达50年一遇,50年一遇的低温还出现在贵州和湖南西部。利用滑动训练期消除偏差集合平均(R-BREM)方法对地面气温做24～216 h预报,发现其预报技巧明显高于单个模式预报和其它多模式集成方法的预报技巧。以欧洲中期天气预报中心地面气温96 h预报的均方根误差作为标准,R-BREM方法能将中国东南部地区的气温预报时效延长到192 h。R-BREM方法还能有效地提高降水预报的准确率,24～192 h小雨预报的TS评分明显高于单个模式预报及其它多模式集成预报的评分,但72 h预报例外。对于24～192 h中雨预报,R-BREM方法也较单个模式及其它多模式集成预报方法的预报技巧高。 相似文献