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1.
利用2008年1月—2013年12月以及2017年1—11月全球天气预报系统(GFS)预报场资料,采用自适应线性最小二乘回归(LS)和自适应递推卡尔曼(Kalman)滤波两种动态时变参数方法,建立了河套周边地区0~168 h预报时效的总云量精细化预报,并与GFS模式直接输出的总云量、线性预报模型逐步回归预报方法得到的总云量以及非线性预报模型BP神经网络和最小二乘支持向量机回归方法(LSSVM)得到的总云量进行了对比,结果如下:(1)相比GFS模式直接输出的总云量,LS、BP神经网络、LSSVM得到的总云量与实况值的平均绝对误差均明显减小。LS方法误差最小,LS方法的年MAE均在20%~25%,且随着预报时效的延长,改进效果越大。LS方法、多元逐步回归方法、BP神经网络、LSSVM四种方法在6—8月的改进效果最大。(2)LS方法预报的总云量与实况云量的相关性最好,即使168 h预报时效的相关系数依然在0.64以上,远高于其他几种模型的预报结果。(3)LS方法能够明显地提高少云和多云天空状况下预报的击中率,且最优(少云击中率平均提高24 %,多云击中率平均提高34 %)。(4)自适应递推Kalman滤波方法存在预报滞后现象,改进效果不明显。   相似文献   
2.
环渤海地区雾天气分型及预报方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
利用环渤海地区常规气象观测资料和NCEP位势高度、风速再分析资料,采用天气学方法分析了环渤海地区雾天气过程。结果表明:环渤海区域性雾天气出现时500 hPa高空天气形势有3种:纬向气流型、低槽型、高压脊型;地面形势有4种:锋面气旋型、高压前部型、均压场型、弱高压型。针对天气形势的槽脊和高、低压中心等特点设计客观自动识别系统,进而基于T639模式输出产品计算了多个水汽条件、层结稳定条件和风速条件因子,经过诊断分析及相关分析后选取1000 hPa温度露点差、1000 hPa风速、925与850 hPa温度差和M指数4个参数作为物理量诊断因子,建立天气形势自动识别与T639模式输出物理量诊断相结合的预报系统,给出环渤海地区雾天气出现时间和空间范围未来1~3 d的预报,试验结果表明取得了较好效果。  相似文献   
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