基于循环神经网络的单站能见度短临预报试验          下载免费PDF全文

李昕蓓  张苏平  衣立  韩美  潘宁 《山东气象》2019,39(2):76-83

由于能见度具有局地性和复杂的非线性变化特征,一直是精细化预报的难点。人工神经网络对复杂变化过程的模拟能力较高,为解决这一难题提供了可能性。本文采用循环神经网络,利用福州气象观测站地面观测数据,建立了福州单站能见度短临预报模型,并就预报能力进行了评估。随机检验结果表明,在1 h、3 h、6 h时效上,循环神经网络的预报与观测的变化趋势一致性较好;均方根误差比基于实况的预报分别减小15.75%、31.66%、41.26%,说明具备较好的预报能力;平均绝对值误差比传统BP神经网络分别减小12.90%、24.45%、 38.99%,表明循环神经网络对能见度预报具有优势,为能见度的精细化短临预报提供了新途径。  相似文献   

BP人工神经网络法在大同市日极大风速预报中的应用     

刘洁莉  刘冬辉  韩登云  徐鑫 《内蒙古气象》2019,(2):34-38

文章利用2010年1月1日—2013年12月31日逐日NCEP再分析资料(1°×1°)和大同地区地面常规观测资料,采用BP人工神经网络法建立大同市分站点、分季节日极大风速人工神经网络预报模型并且在对T639数值预报产品和EC细网格数值预报产品释用基础上建立了台站日极大风速的客观预报系统,对2015年9月1日—2016年7月31日进行了24h预报,试用结果显示,各季模式平均绝对误差在3.2~5.7m·s^-1之间,因此,该系统可以为预报员快速做出日极大风速的预报提供客观参考依据。  相似文献   

2018年8月13—15日吉林省暴雨天气过程浅析     

曲堂英  梁良  张冀  赵源 《吉林气象》2019,26(1)

  相似文献   

C波段雷达在新疆区域数值预报系统中的应用初探     

马秀梅 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2015,9(6):19-26

基于新疆区域数值预报系统（Desert Oasis Gobi Rapid Analysis Forecast System,下称DOGRAFS）,开展了同化C波段雷达资料对2010年10月6日发生在新疆的一次强降水过程预报结果影响的试验分析。其中设计包括不同化任何资料、同化常规资料、同化雷达反射率因子、同化雷达径向风、同时同化反射率因子和径向风五组试验,重点分析了雷达资料同化对此次天气过程降水、温度以及风速模拟效果的影响。结果表明：（1）同化雷达径向风和同时同化径向风和反射率因子相对于其他三组试验,对降水预报的TS和ETs评分更高;（2）相对于其他三组试验,同化雷达径向风和同时同化径向风和反射率因子对模式垂直方向上的温度、风速预报偏差具有一定的改善效果;（3）对于地面2 m温度和10 m风速而言,同化常规观测资料比其他四组试验预报的平均偏差和均方根误差更小;其它四组试验误差相当,差别不明显,表明同化雷达对近地面层温度和风的影响不明显。本研究旨在探索C波段雷达观测资料在新疆区域数值预报系统中的适用性,为今后雷达观测资料在业务系统中的应用提供参考。  相似文献   

2014年12月至2015年2月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验     

赵晓琳 《气象》2015,41(5):649-653

文章对2014年12月至2015年2月T639、ECMWF（文中简称EC）及日本数值模式的中期预报产品进行了对比分析和检验。结果表明：三个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变及850 hPa温度转折性变化具有较好的中期预报性能,但都存在随时效增长的系统性偏差;对北方地区温度的预报, EC模式表现为预报较零场偏高,而T639模式表现为预报较零场偏低;对于海平面气压场,EC模式对冷空气前锋的预报与零场更加一致。  相似文献   

“频率匹配法”在集合降水预报中的应用研究   总被引：8，自引：1，他引：7  

李俊  杜钧  陈超君 《气象》2015,41(6):674-684

基于“频率匹配法”的思路,采用两种方法进行了集合降水预报的订正研究,一种方法是利用集合成员降水频率订正简单集合平均平滑效应的“概率匹配平均”法,另一种方法是利用实况降水频率订正集合成员降水预报系统偏差的“预报偏差订正”法,通过个例和批量试验,结果表明:(1)概率匹配平均法可以矫正简单集合平均的平滑作用所造成的小量级降水分布范围增大而强降水被削弱的负作用,这种改进对强降水区更显著,并且集合系统离散度越大这种改进也越大;但该方法对预报区域内总降水量的预报没有改进作用,不能改善预报的系统性偏差.(2)虽然预报偏差订正法对降水落区预报的改进有限,但可以订正模式降水预报的系统性误差,改进雨量预报以及集合预报系统的离散度特征和概率预报技巧;直接对集合平均预报进行偏差订正的效果优于单个成员偏差订正后的简单算术平均.(3)在对每个集合成员的降水预报进行偏差订正后,概率匹配平均仍可改善其简单平均的效果,因此在实际业务中,应该综合采用上述两种方法,以获得在消除系统性偏差的同时各量级降水分布又合理的集合平均降水预报.  相似文献   

雷达拼图资料上中尺度对流系统的跟踪与预报   总被引：3，自引：2，他引：1  

杨吉  郑媛媛  夏文梅  徐芬  徐坤 《气象》2015,41(6):738-744

在中尺度对流系统(Mesoscale Convective Systems,MCSs)自动识别基础上,利用相关法跟踪雷达回波(Tracking Radar Echoes by Cross-correlation,TREC)和面积重叠法完成新的跟踪预报方法.新方法利用TREC得到MCSs移动矢量,利用该矢量外推对应MCSs雷达回波.根据外推回波与相应回波实况,采用面积重叠法完成跟踪,同时利用移动矢量完成预报.采用4次强天气过程对算法进行检验,分析结果表明:(1)新方法能够有效实现MCSs跟踪与预报;(2)新方法得到MCSs移动速度相对稳定,不因为系统合并、分裂和生消出现速度大幅度波动现象,有效减小预报误差,6～60 min预报误差相对于原方法减小20％以上;(3)新方法虽然能提取得到较为稳定的系统移动速度,但不能得到系统的传播速度.原方法能得到系统的移动速度和传播速度合成,但提取速度不稳定,容易受到质心偏移的影响,预报误差较大.新方法在系统消亡期提取移动速度不稳定,导致跟踪丢失现象的发生,而原方法在系统合并与分裂时易出现跟踪丢失现象.  相似文献   

广西“回南天”发生特征及预报着眼点     

陈见  李佳颖  高安宁  梁维亮  赵金彪 《气象》2015,41(3):372-379

利用常规MICAPS数据资料,对广西“回南天”发生特征及预报着眼点进行分析研究。结果表明：(1) “回南天”发生在春季低温阴雨后期迅速回暖的转变过程中;(2) 有利“回南天”发生的环流形势共同特征为: 500 hPa我国北支西风气流转为纬向环流,南支槽加深并向东移动,850 hPa有西南急流,地面冷空气减弱,华南静止锋减弱北抬;(3) T lnp探空曲线中,锋区逆温层上限持续下降到850 hPa以下,次日落地消失;(4) 室外空气露点温度高于室内物体表面温度,暖湿空气中的水汽入室遇冷后,在物体表面发生相变凝结;(5) 根据前一天最低气温、当天露点温度及升幅,将“回南天”划分为重度、中度和轻度3个等级;(6)“回南天”有冷性结束和暖性结束两种方式。所得成果可应用到预报业务中。  相似文献   

低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型   总被引：3，自引：0，他引：3       下载免费PDF全文

陆虹  翟盘茂  覃卫坚  金龙  谢敏  钱晰  赵华生 《应用气象学报》2015,26(5):513-524

利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。  相似文献   

强对流天气监测预报预警技术进展   总被引：23，自引：8，他引：15       下载免费PDF全文

郑永光  周康辉  盛杰  林隐静  田付友  唐文苑  蓝渝  朱文剑 《应用气象学报》2015,26(6):641-657

强对流天气预报业务包括监测、分析、预报、预警和检验等方面。对流初生识别、对流系统强度识别和对流天气类型识别等监测技术取得新进展,综合多源资料的监测技术已应用于中国气象局中央气象台业务。对流系统的触发、发展和维持机制等获得了新认识,我国不同类型强对流天气及其环境条件统计气候特征、分析规范及相应业务产品等为业务预报提供了必要基础和技术支撑。光流法、多尺度追踪技术以及应用模糊逻辑方法的临近预报技术等有明显进展,融合短时预报技术得到广泛应用,对流可分辨高分辨率数值 (集合) 预报及其后处理产品预报试验取得了显著成效,基于数值 (集合) 预报应用模糊逻辑方法的分类强对流天气短期预报技术为业务预报提供了技术支撑。强对流天气综合监测和多尺度自适应临近预报技术、多尺度分析技术以及融合短时预报技术、发展并应用模糊逻辑等方法的、基于高分辨率数值 (集合) 模式的区分不同强度等级和极端性的分类强对流天气精细化 (概率) 预报技术等是未来发展的主要方向。  相似文献