宁波雷电时空分布特征及潜势预报方法探讨     

吕劲文  申华羽  涂小萍  朱宪春  陆鋆  杨小荣  周承 《气象研究与应用》2019,40(2)

利用闪电定位仪资料分析了2010-2016年宁波市雷电的时空分布特征,根据雷电强度将6-9月雷电分为一般雷电和强雷电两组,结合NCEP再分析资料计算对流参数,运用GA-BP神经网络和费歇判别模型对雷电潜势预报进行分类方法探讨。结果表明:宁波年平均地闪次数为43223次,其中负地闪占比达95.2%;地闪的月际变化和日变化均呈单峰型,6-9月和14-19时分别为地闪次数最多的月份和时段;宁波雷电活动表现出一定的地域性,主城区以及海拔较高的奉化和宁海的西部山区是总地闪密度较大的区域。选择CAPE等4个对流参数参与建模,评估结果显示GA-BP预报准确率为71.60%,临界成功指数为56.60%,空报率和漏报率都在27%左右,模型表现出一定的预报技巧,并且该模型预报效果优于费歇判别模型。  相似文献   

多隐层BP神经网络在模式预报中的简化应用          下载免费PDF全文

沈沉  赵文灿  施金海  高翔  顾松强 《气象与环境科学》2019,42(4):127-132

EC细网格预报效果好,基本满足业务需要,在工作中被广泛应用。为进一步提升预报准确性,做好迪士尼园区的气象服务保障,选取2016年7月至2017年6月1年的2 m温度预报场,24 h预报时效的时间分辨率为3 h,72 h预报时效的时间分辨率为24 h,分别用回归分析法、S型和简化Line型BP神经网络法进行模式释用,与迪士尼气象站观测数据对比。结果表明:阈值为1℃时,对模式结果释用后,均方根误差减少了0.5℃到1.0℃,3—9 h和21—72 h预报时效的准确率由原来的50%和30%分别上升到70%和50%。采用S型多隐层BP神经网络误差最小,不同预报时效释用稳定性最高,同时该释用方法对t_(min)的预报特征把握更精准,释用效果明显优于对t_(max)的预报释用,但迭代计算耗费时间大幅增多,与预报效果的提升不成正比。简化Line型的BP神经网络通过8个半月的数据量和简单的网络模式,捕获了EC预报的特征,不但减小了计算量,大幅缩短了计算时间,而且预报结果也有显著提升,预报稳定性较好,具有广泛的业务应用空间。  相似文献   

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   

降水相态转换机制及积雪深度预报技术研究     

王一颉  赵桂香  马严枝 《干旱气象》2019,37(6)

利用2014—2017年山西省地面和高空气象观测资料、NCEP/NCAR FNL再分析资料、山西及周边地区多普勒天气雷达资料,对山西冬半年雨转雪过程进行归类与分析,探讨地面气温在降水相态转换中的作用,提取降水相态转换的前兆信息。针对降雪过程,统计分析降雪量和积雪深度增量的关系,总结提炼积雪深度预报指标。最后,选取气候特征相似的两次雨转雪过程进行对比分析,揭示降水相态转换的物理机制。结果表明:(1)山西省11月发生雨转雪的站次最多,其次为2月。地面气温作为降水相态变化的重要指标,其与气候和天气(如冷空气强度和路径)特征、地理位置等有关。(2)山西冬半年积雪深度增量与降雪量比值约0.68 cm·mm~(-1),且比值随着气温降低而增大,因此存在明显的时空差异。(3)在雨转雪的不同时段,随着对流层低层降温,冰雪层厚度在总云层的比例有所增加,且云中固态凝结物下落路径缩短,使得固态凝结物在下落过程中融化概率减小,造成相态变化。  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   

利用贵阳单站对流参数的强降水潜势预报方法研究     

易志学  兰世怀 《贵州气象》2015,39(1)

该文利用2002-2011年10 a的常规观测资料,筛选出贵阳单站24 h强降水、12 h强降水及6h强降水个例.对大气温湿类、层结稳定度、热力及能量类物理指标与强降水进行相关性统计分析,确立了相关性较好的常用物理指标(IQ、K、mK、SWEAT、Tg).通过分析降水前后其物理指标的变化特征,并利用成功指数建立指标预警阈值.再利用逐步消空法和BP神经网络集成方法对指标进行集成,得到相应的预报模型,从而建立了贵阳强对流天气未来0～6h,0～12h的潜势预报的预警预报指标,对贵阳地区降雨预报具有一定的指示作用.分析表明,利用逐步消空法建立的预报模型要优于BP神经网络集成的模型.  相似文献   

三种非线性回归逐时气温预报比较订正   总被引：1，自引：0，他引：1  

梁立为  尹洁  马振富  周开鹏  彭振华 《气象科技》2015,43(6):1116-1120

选取ECMWF和T639的2013年1月至2014年12月的数值预报场构造预报因子,基于神经网络、支持向量机和构造函数的非线性方法,预报地面逐时气温。试验结果显示,在单个方法预报误差较大时,3种方法的偏差订正集成方法更利于减小误差,通过偏差订正,3种非线性方法预报效果良好,平均绝对误差减小了0.5 ℃。在近1年独立样本的预报检验中,集成方法、神经网络、支持向量机和构造函数预报的平均绝对误差分别为1.5 ℃、1.7 ℃、1．8 ℃和1．4 ℃,总体上构造函数预报更为准确。  相似文献   

平安地区自建站以来冻土变化规律分析     

《青海气象》2015,(4)

利用1989—2013年平安区气象局冻土资料,分析了25a平安地区季节性冻土变化情况。平安区冻土开始日期逐渐延后,1989—2000年,平均开始日期为11月1日,2001—2013年,平均开始日期为11月8日,平均开始时间推迟了7d。冻土结束日期提前,2000年以前的平均解冻日期是3月21日,2000年以后的平均解冻日期是3月8日,解冻时间提前了13d。冻土持续时间缩短了21d。平均冻土深度和最大冻土深度均减小,其中平均冻土深度从2000年以前的93.5cm减少至2000年以后的88.5cm。平均深度减小了5cm。  相似文献   

无线传感网络中多目标识别与定位系统设计     

《广东海洋大学学报》2015,(6)

设计了一种基于无线传感网络的多目标识别与定位系统。系统采用DSP控制器作为传感节点的核心,实时采集移动目标的红外信号、磁信号和声音信号,并对所采集的目标信号进行预处理,通过无线传感器网络将所采集的目标信息上传至上位机,通过上位机调用基于Matlab的神经网络目标识别算法和定位算法分别实现对移动目标的识别与定位。分别进行了室内单人定位和小车定位的多目标探测实验,结果表明,设计的基于无线传感网络的多目标识别定位系统对目标的识别正确率均达到92%以上,定位效果的均方误差小于0.22 m,达到了探测系统的技术指标要求。  相似文献   

面向LiDAR/Radar松组合的迭代加权IEKF-BP组合算法精度分析     

宋宝  柯福阳  赵兴旺 《测绘通报》2021,(2):44-48

为了验证目前高精度定位中多传感器组合定位模型性能的优越性,以更好地解决自动驾驶场景下自主定位中出现的预测精度标准不一致、预测不及时及误预测率高等问题,本文利用LiDAR与Radar数据,建立了一种基于迭代加权的IEKF-BP组合算法的松组合模型,并对两种传感器组合定位结果精度进行了分析。试验表明,迭代加权的IEKF-BP组合算法的组合结果精度优于单一的IEKF算法和BP神经网络算法组合定位精度,其中,在X、Y方向上的均方根误差分别为0.028、0.028 m,平均误差分别为0.023、0.014 m,能准确反映载体的运动状态,满足未来无人驾驶中定位需求。  相似文献