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该文将循环神经网络(recurrent neural network,RNN)应用于雷达临近预报。使用预测循环神经网络(predictive RNN)架构,利用雷达历史组合反射率因子建模,给出雷达组合反射率因子未来1 h的预报结果。预测循环神经网络的核心是在长短时记忆单元(long short-term memory,LSTM)中增加时空记忆模块,能够提取雷达回波不同尺度的空间特征,配合循环神经网络架构,可以有效解决反射率因子预测问题。北京大兴雷达和广州雷达长时间序列的独立检验结果和2个强对流天气个例检验结果表明:该方法和传统的基于交叉相关法的1 h雷达外推临近预报相比,在20 dBZ和30 dBZ检验项目内,临界成功指数(CSI)可以提升0.15~0.30,命中率(POD)提高0.15~0.25,虚警率(FAR)降低0.15~0.20,该方法对反射率因子强度变化有一定预报能力。 相似文献
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MICAPS预报业务平台现状与发展 总被引:10,自引:1,他引:9
文章介绍了气象信息综合分析处理系统(MICAPS)系统开发的过程和MICAPS未来发展计划,重点介绍了MICAPS第三版开发的基本情况、系统构架和系统中使用的关键技术和算法。MICAPS第三版采用开放式构架,基本框架负责系统主界面、地图投影、图层控制等基本功能,各种功能模块通过扩展功能模块实现,对系统二次开发提供最大限度的支持。MICAPS第三版实现了MICAPS定义的各类数据,如地面观测、高空观测、离散点数据、标量和矢量格点场、城市预报台风路径、地理信息等的显示,并增加了雷达主要PUP产品、雷达基数据、卫星GPF数据、卫星AWX格式数据、GPS水汽、闪电定位、AMDAR资料、风廓线数据等资料的显示,增强了网络资料检索、菜单资料检索、综合图检索等数据检索能力,增加雨量累加、会商支持、历史资料检索应用等实用功能。 相似文献
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青藏高原土壤温度和湿度对T106模式预报的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
在T106L19谱模式中引入青藏高原土壤温度和湿度新近资料,改进模式听地表物理过程参数化方案,作了中期预报数值试验,结果表明,青藏高原土壤温度和湿度对高原本身及我国东部,东北地区高度场和降水预报有一定影响,改进土壤参数能够有效提高模式的预报结果。 相似文献
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长江中下游旱涝中期预报方法及其业务应用 总被引:1,自引:1,他引:1
介绍了双层多因子综合相似的长江中下游旱涝中期预报模型。该模型引入了具有明确动力学和热力学意义的地转西风动量经向输送和经向温度梯度诊断量,同时强调了西太平洋副热带高压对长江中下游夏季降水的关键作用,并考虑了对流层中、低层500hPa高度和850hPa温度的大尺度环流背景场。与过去业务应用的单层相似预报模型相比较,不仅物理意义和天气学含义明确,而且更符合对具有复杂动力和热力机制的降水预报的考虑。5年的预报试验和业务应用结果表明,该方法对长江中下游地区旱涝的中期趋势预报有较好的预报能力。 相似文献
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北方麦收期间连阴雨天气环流特征 总被引:15,自引:0,他引:15
利用1980-2004年5月下旬至6月中旬北方麦收区30个代表站降水实况资料,连阴雨期间亚欧范围500hPa逐日形势图和500hPa高度平均图等,分析总结了近25年来北方麦收期间连阴雨的天气气候和环流形势特征;对北方麦收期间出现的连阴雨天气过程与环流形势和影响系统的关系进行初步探讨,确定连阴雨天气的概念模型。分析表明,阻塞高压形势且贝加尔湖附近伴有冷涡是造成连阴雨天气最主要的环流特征;在500hPa地转风υ场上,麦收区多处于南北风交界处;长连阴雨期间,850hPa东亚地区中低纬度盛行南风为主要特征。 相似文献
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以精细化预报为标志的现代天气预报业务对高时空分辨率气象数据的应用提出了更高的需求,而传统的预报分析制作系统MICAPS3(Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 3)无法满足符合大数据特征的实时预报相关的数据应用。同时,模式预报和集合预报应用已在各专业预报领域中发挥越来越重要的作用,网格预报产品正在涵盖全部的预报业务流程,而MICAPS3无法提供便捷高效的支撑。为解决上述问题,国家气象中心启动了MICAPS4建设,一方面建立了基于大数据的气象实时预报应用技术体系,解决了气象大数据处理、存储、分析和显示效率的关键技术难题;另一方面搭建了多个满足不同复杂预报业务需求的专业化版本。MICAPS4将信息化技术与预报技术、预报业务流程紧密结合,解决了现代化预报方法的平台化集成应用与精细化预报制作的关键技术难题,基于MICAPS4基础框架的多个专业版在中央气象台和部分省级气象台进行业务化应用推广。基于CIMISS(China Integrated Meteorological Information Sharing System)-MICAPS4的海量数据存储环境,极大减轻了系统部署和本地化工作量,显著提升了数据解析及数据存储访问效率。 相似文献
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