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41.
为研究洮河流域径流预报,根据河流集合预报方法,利用红旗水文站实时监测资料,基于中国洪水预报系统开发的三水源蓄满产流、滞后演算和马斯京根模块构建全流域洪水预报模型,并应用该模型分析预测红旗水文站径流及其概率分布统计。结果表明:径流拟合过程拟合较好,取得了较好的预报效果,模型满足河流集合预报应用的条件,结论可为洮河流域水资源开发利用、防汛保安提供参考依据。 相似文献
42.
提出基于背景噪声波速测量的综合预测指标法,将测震资料更好地应用于震情跟踪和地震短临预报。利用滇西北5个台站2012-01~2020-11宽频带连续波形资料,基于背景噪声互相关及傅立叶变换等方法,提取10个台站对当天经验格林函数与参考经验格林函数的直达瑞利波走时偏移时间序列,设定±1.5倍标准差作为异常阈值,并以其间发生的6次M≥5.0地震为样本,采用R值评分法对每个台站对的映震能力进行效能检验,最后基于自适应加权综合预测方法提取适合于滇西北地区的地震短临异常识别指标(综合指标)。结果表明,利用该综合指标对滇西北2012年以来发生的6次M≥5.0地震进行90 d短临预报,异常指标共出现8次,其中准确预报地震5次,漏报1次,虚报4次,预报效能评分R为0.692,R0为0.475。该综合指标的地震对应率为62.50%,概括率为83.33%。 相似文献
43.
基于最佳路径(IBTrACS)数据集和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的再分析(ERA-Interim)数据,建立了西北太平洋上(Western North Pacific, WNP)热带气旋(Tropical Cyclone, TC)的七级风圈(R17)变化的最佳子集多元线性回归(bs-MLR)模型。首先根据2001~2014年6~11月TC初始半径(R17_0)的第1~25、26~50、51~75、76~100个百分位点将TC分为4类,建立针对各类TC的bs-MLR模型,再利用2015年6~11月的全部TC对模型的预报效果进行检验。结果表明:对TC生命周期中任意时刻的未来12小时R17(R17_12)进行预报时,当R17_0小于92.6 km及R17_0 在111.1~138.9 km范围内时,模型对于 R17_12的趋势预报和大小预报均具有较好的效果;对TC生命周期中任意时刻未来24小时R17(R17_24)进行预报时,当R17_0在111.1~138.9 km范围内时,模式对R17_24的趋势预报的效果较好。整体而言,bs-MLR模型对于R17_12的预报准确性高于对R17_24。 相似文献
44.
采用涡旋运动稳定性方法,结合大尺度环境场和积云对流潜热释放,研究初生西南涡发展与消亡的物理机制。结果表明:(1)在稳定层结和不稳定层结条件下,当大气扰动频率超过对应的临界频率时,初生西南涡均可以维持并向成熟涡转变;当大气扰动频率未超过临界频率时,初生西南涡要么因频散而消亡,要么在维持一段时间的纯涡结构后消亡,不能发展为成熟西南涡。(2)初生阶段,大尺度场的辐合辐散是西南涡发展和消亡的主要因素,辐合才有可能使得初生西南涡发展,辐散只能导致初生西南涡消亡;小尺度的潜热加热则决定着稳定层结下的扰动临界频率,进而影响稳定层结下初生西南涡的发展及向成熟西南涡的转变。 相似文献
45.
《高原山地气象研究》2022,(Z1)
利用常规气象资料和探空资料,对1980~2018年达州出现的89次冰雹过程进行分析研究,结果表明:达州地区冰雹主要出现在4~8月,其中4~5月概率最大;降雹具有明显的日变化特征,集中在午后到傍晚;降雹和地形有密切关系,主要集中在达州的中北部,特别是北部;冰雹天气类型有四种,分别是西北气流型、低槽型、阶梯槽型和东亚横槽型;基于冰雹天气的相关物理量指标和各天气类型下的物理量特征可作为达州冰雹预报的重要因子。 相似文献
46.
利用CMA-SH9模式逐小时降水预报数据和地面自动站-CMORPH卫星融合降水数据,开展该模式对2020年暖季(5~9月)川渝地区降水日变化的预报效果评估。结果表明:CMA-SH9模式可以再现小时平均降水量在四川盆地偏小、盆地周边陡峭地形处偏大的空间分布特征;显著的预报正偏差分布于青藏高原东坡至四川盆地西南部一带和四川盆地以东地区,偏差来自降水频率和降水强度的共同贡献;预报负偏差分布于四川盆地,主要来自模式对降水强度的低估;降水日变化峰值时间自西向东呈午夜到上午的滞后,模式预报的降水日变化峰值时间超前于观测;模式能够较好地把握青藏高原东坡至四川盆地西南部一带和四川盆地的单峰型日变化位相,以及盆地以东地区的双峰型日变化位相,但预报的降水量值和观测存在一定偏差。 相似文献
47.
应用2017—2018年5—9月福建省观测资料对华南区域中尺度模式(GTRAMS-3 km-RUC)预报进行站点检验,建立和训练基于卷积神经网络的逐时降水分级订正模型,并与频率匹配法进行2017—2018年测试集的对比试验和2019年数据集的模拟业务检验,探讨了试验过程中遇到的样本不均衡、特征变量选取以及模型过拟合问题。结果表明:模式对于15 mm·h-1以上降水的预报能力弱,各订正方法对原始预报均有不同程度的改进作用。从评估指标来看,基于卷积神经网络的订正方法比频率匹配法表现出优势,其中相关系数判别方案下的网络模型对强降水预报的订正效果显著优于其他方法;在输入特征变量选取方面,应用主成分分析方案的模型训练收敛速度比相关系数判别方案更快,最佳训练期有所提前,但也更早进入严重的过拟合状态,而相关系数判别方案能够使网络模型的训练拥有更长的提升期以达到更具“潜力”的状态;基于卷积神经网络的订正方法对减少分类降水预报的漏报率、晴雨和弱降水预报的空报率具有显著作用,其优化程度明显超过频率匹配法。 相似文献
48.
基于2016-2018年ECMWF模式温度预报和浙江省72个国家基本站观测资料,根据温度日变化特征,采用K-近邻(KNN)回归算法进行误差订正,改进浙江省172 h精细化温度预报。在KNN回归算法中,将模式起报时刻的温度视作“背景”,由模式预报减去起报时刻温度消除“背景”影响,得到温度日变化曲线,通过温度日变化曲线构建差异指标,选取历史相似个例。根据历史相似个例的误差特征,对温度预报进行订正,得到改进的温度预报。检验结果表明,KNN方案的温度预报平均绝对误差较ECMWF和30 d滑动平均误差订正方案(OCF)的分别减小26.2%和5.2%;日最高和最低温度预报误差绝对值小于2℃,准确率较ECMWF的分别提高14.8%和4.3%,较OCF的分别提高3.0%和1.3%。KNN方案对地形复杂地区的温度预报改进效果更为明显,对冷空气活动和夏季高温等天气过程预报改善效果也较稳定。 相似文献
49.
利用浙江省义乌市2015—2019年逐小时气象观测数据(相对湿度、风速、地气温差、能见度)和空气质量指数(Air Quality Index, AQI)数据, 分析了义乌地区低能见度天气(观测能见度lt; 10 km)的分布特征和气象要素条件。利用长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory Neural Network, LSTM)模型对逐小时能见度进行模拟, 分别对比了观测能见度作为输入变量与否的模拟效果; 根据义乌地区低能见度天气条件的特征, 将模拟时段分为三个时期(11月至翌年2月, 3—6月, 7—10月), 对比了分时期模拟的效果; 以及评估了模型的预报步长。结果表明: 高湿、高污染、气温高于地温和低风速是义乌地区低能见度天气的主要特征。LSTM模型对单站能见度有较好的模拟效果, 当输入参数中加入历史观测能见度时, 能大幅提高模拟准确度, 日均能见度模拟结果均方根误差RMSE=0.63 km, 平均绝对误差MAE=0.51 km, 拟合优度R2=0.99;分时期进行模拟能得到更精准的模拟结果。本研究中选用的输入要素在冬季(11月至翌年2月)模拟效果最好, RMSE=2.35 km, MAE=1.46 km, 低能见度均方根误差RMSE_10 km=1.81 km, 低能见度平均绝对误差MAE_10 km=1.13 km, R2=0.83; 3—6月的模拟中, 输入变量中不加AQI模拟效果更好, 这意味着3—6月义乌地区的低能见度天气以雾天气为主导, 加入过多变量并不一定能提高模型准确度; 随着预报步长增大, 模型预报效果变差, 预测步长等于3 h, R2=0.71, 预测结果已不具备实际应用意义。 相似文献