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991.
Logistic判别模型在强降水预报中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
利用Logistiv判别模型进行强降水预报,并设计3种方案进行对比分析。方案1直接使用14个影响因子进行判别预报,受因子共线性作用及噪音信号影响,虽然拟合效果较好,但预报效果明显下降。方案2对14个影响因子进行主成分分析,利用前6个主成分建模,虽然拟合效果较方案1降低,但由于消除了因子共线性作用以及噪音信号影响,预报效果较方案1提高。方案3运用Bootstrap抽样技术得到符干样本并建模计算模型参数,打乱了原有时间序列中的波动,仪保留平稳信息,拟合自由度进一步降低,导致拟合效果较方案案2下降,但预报效果却是3种方案中最好且最稳定的。在上述研究基础上,利用欧洲中心数值预报模式的预报场资料,建立基于Logistic判别模型的强降水客观预报系统,并在中央气象台业务运行。2013和2014年连续两年汛期预报检验结果表明,概模型对强降水预报的TS评分高于数值模式本身,具有一定的业务参考价值。 相似文献
992.
风暴分类识别技术在人工防雹中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
利用新一代多普勒天气雷达资料,在风暴跟踪识别算法的基础上,发展了风暴分类技术,以提高人工防雹作业指挥的效率。首先以SCIT算法为基础,结合风暴的结构特征,综合利用雷达、探空资料,自动提取风暴结构特征指数;其次采用基于决策树模型的风暴自动分类技术,将风暴按强度分为雷雨云、单体风暴、多单体风暴和强风暴;最后根据风暴强度、高度和位置等属性,对有可能产生冰雹的单体,结合GIS,自动对下游方向或附近作业点进行预警或输出作业参数。通过对2006—2014年期间重庆、辽宁大连和河南三门峡三地发生的较为典型的31次冰雹天气过程、182站次冰雹样本的检验来看:该方法通过对风暴按强度、垂直结构等综合属性进行分类,能有效提高冰雹识别的命中率、降低空报率,其中强风暴的命中率能达到100%,空报率仅为11.4%。能有效提高人工防雹作业的自动化程度,对防雹作业的科学决策有着重要参考作用。 相似文献
993.
应用常规观测资料与ncep1°×1°再分析资料,对承德市各县区初霜的时空分布特征及南北县区初霜出现时间的稳定性进行了分析,在对117个初霜环流形势分析的基础上,建立了初霜预报的天气概念模型;筛选因子,分县区确立了预报指标;采用概率、指标、数值预报产品相结合的方法及概率区间取值法建立了分县区初霜预报模型;检验表明,该模型对于中重度初霜冻预报准确率可达95%以上,对轻度初霜的预报准确率可达68%以上,无漏报出现。 相似文献
994.
基于DERF2.0的月平均温度概率订正预报 总被引:2,自引:1,他引:1
国家气候中心第二代月动力延伸模式回算资料的分析表明,二代模式月平均温度预报与观测实况仍然存在较大偏差,模式预报有较大改进空间。本文采用非参数百分位映射法对模式月平均温度预报进行概率订正,该方法基于模式集合平均给出的确定性预报,结合模式回算资料各集合成员计算得到的模式概率密度分布,给出确定性预报在模式概率密度分布中的百分位值,并将百分位值投影到观测资料的概率密度分布中,得到模式预报的概率订正值。对订正前后模式预报的检验评估显示,该订正方案不仅有效降低了模式预报与实况的均方根误差(RMSE),对月平均温度距平分布的预报技巧也有所改善,不同超前时间模式预报的预测技巧评分(PS)和距平相关系数(ACC)均有提升,同时模式预报误差的大小对订正效果无明显影响。从分月的订正预报结果来看,对夏季各月的温度预测技巧的提升整体高于冬季各月。 相似文献
995.
为了建立鲁中地区土壤水分精细化预报模型,利用2010—2013年农田土壤水分自动站逐日资料进行土壤水分年、月变化特征研究,并结合附近自动气象站资料,以土壤水分平衡方程、农田蒸散模型为基础,采用逐步回归和曲线估计等方法建立4—6月无降水条件下平原水浇田与山旱田土壤水分1 d、7 d降幅的经验预报模型。结果表明:鲁中地区0~100 cm土壤水分贮存量年变化趋势和0~50 cm基本一致,年最高出现在8月,最低出现在6月,年降幅最大出现在3—6月,易出现干旱。对预报模型进行回代和预报检验结果显示,回代平均相对误差为0.07%,7 d模型和1 d模型滚动预报第7天0~50 cm土壤水分贮存量,绝对误差分别为-0.15和-2.17 mm,平均相对误差分别为-0.07%和-1.56%,模型具有较强的理论基础和实用性,预报精度较高,为鲁中地区土壤墒情监测和精细化预报提供支持。 相似文献
996.
采用作物模型与数理统计相结合的方法,利用长期历史气象资料,以作物模型和地理信息系统技术为工具,系统分析了河南地区旱稻生育期水分盈亏情况。以模型模拟的雨养条件下实际蒸散量相对于潜在条件下的蒸散量(即需水量)的亏缺率,即水分亏缺指数,以雨养条件下产量相对于潜在产量的损失率(即灾损指数)作为产量灾损强度评价指标,从受旱程度和产量损失两个角度构建干旱风险评估模型,进行干旱风险评估。结果表明:河南省旱稻生育期集中在6—9月,水分亏缺最多的阶段为出苗—穗分化阶段,水分亏缺指数变化在0.50~0.60,其次是开花—成熟阶段和穗分化—开花阶段,水分亏缺指数变化在0.11~0.43;全生育期水分亏缺指数在0.36~0.50。出苗—穗分化阶段干旱发生的风险最大,其次是开花—成熟阶段,穗分化—开花阶段的最小。河南旱稻生育期干旱风险呈现为由东南向西北逐渐升高的分布,其中三门峡、济源西部一带风险最高,洛阳南部和南阳西北部一带最低,黄河以北大部地区和豫东、豫南地区风险居中。 相似文献
997.
干旱具有发生频率高、持续时间长、波及范围广的特点。而干旱预报为科学地进行防旱抢险提供了决策支持。选取反映不同类型干旱的指标,即标准化降雨指标(SPI)、标准化土壤湿度指标(SSWI)和标准化径流指标(SRI),通过SWAT模型和带有时滞的灰色关联判断了各干旱之间的时滞。以陆浑水库控制流域为例进行了分析,结果表明:SWAT模型在该流域有很好的适用性,1975—2009年间发生各类干旱的次数在增加,且变率上从气象干旱、农业干旱到水文干旱有所增加,同时不同类型干旱之间表现出了一定的时滞关系,气象干旱对农业干旱的响应时间为1个月;水文干旱对气象干旱的响应时间为4个月;水文干旱对农业干旱的响应时间为2个月。 相似文献
998.
通过冰雹云模式模拟的一次冰雹云降水过程中降水粒子廓线和微波辐射传输模式结合,分析了冰雹云发展的不同阶段的微物理含量垂直结构变化及其对微波亮温的影响,得到以下几点结论:1)如果微波通道受到降水粒子散射和辐射的共同作用,如降水云早期的85 GHz亮温,成熟期的19 GHz亮温及消散期的37 GHz亮温,由于辐射和散射信息互相抵消,致使亮温随雨强的变化较复杂,这些通道亮温和雨强的相关性明显降低,不宜被用来反演地面雨强。2)根据19 GHz亮温随地面雨强或冰相粒子柱含量的改变,可以大致确定降雨云的不同阶段:在发展阶段,主要是降雨层以上的冰相粒子,尤其霰粒影响19 GHz亮温,致使其亮温与冰相粒子柱含量具有较好的负相关,而与地面雨强相关性较差;在成熟阶段,主要受雨水上层逐渐增加的辐射和冰相粒子散射共同作用,使得19GHz亮温与地面雨强和冰相粒子柱含量的相关性都不太好;在消散阶段,19 GHz亮温主要受较强的雨水辐射影响,与地面雨强和冰相粒子柱含量均有着较高的正相关。3)37 GHz是相对比较稳定的通道,其亮温与地面雨强有较好的线性关系,尤其与冰相粒子柱含量相关性更好,因此是反演地面雨强和冰相粒子柱含量的最佳通道。85 GHz亮温对降雨云体的中高层结构较为敏感,使得其亮温随地面雨强增加而降低的变化比较离散,不如37 GHz的集中。 相似文献
999.
使用大气辐射测量实验(Atmospheric Radiation Measurements:ARM)在美国南部大平原站点(Southern Great Plains:SGP)长时间序列(2001 2010年)的地基主动遥感云(Active Remote Sensing of Clouds:ARSCL)和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction:NCEP)全球预报系统(Global Forecast System:GFS)模式预报资料,对比分析了两者云量在不同时间尺度内(年际、月份和季节)的差异。结果表明,GFS模式预报总云量为83.8%,略高于地基观测结果(78.1%);两者总云量差异在秋季最大(8.8%),春季最小(2.2%)。在低垂直高度分辨率(≥3 km)时,地基探测低云、中云和高云的云量分别为46.1%、43.5%和61.2%;模式预报三类云的云量均要高于地基探测的云量,差异分别为9.6%、17.2%和9.1%。但是,在高垂直分辨率(250 m)时,地基探测云量在大多数高度层上要高于模式预报结果。这应该是两种资料廓线中有云出现的高度层数目存在差异引起的。地基观测和GFS模式预报同时表明,SGP站点上空云量垂直廓线呈现双峰结构,在边界层附近(1 km)和上对流层区域(8-12 km)云量较大,2-3 km高度范围内云量较小。在春夏秋冬四个季节内,两种资料在低层边界层附近的最大云量偏差分别为9.5%、8.8%、7.8%和11.2%。 相似文献
1000.
通过分析2001—2012年上海市PM_(10)浓度(由API(Air Pollution Index)转化得到)的变化规律,构建了上海市PM_(10)浓度的遥感反演模型。结果表明:1)上海市PM_(10)浓度存在季节性变化,应分别建立遥感反演模型。2)分析MODIS气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品与PM_(10)浓度之间的相关性发现,AOD须经过垂直和湿度订正才可与PM_(10)建立较好的关系。3)结合垂直和湿度订正分别建立的上海市PM_(10)浓度春夏秋冬四季的遥感反演模型均通过了拟合度检验,其中春季模型采用指数函数、夏季和秋季模型采用二次多项式函数、冬季采用幂函数、全年采用二次多项式函数,利用此四季模型反演上海市PM_(10)浓度具有较高的可信度。 相似文献