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1.
神经网络方法在环渤海能见度预报中的应用分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
胡海川  张恒德  朱彬  谢超 《气象科学》2018,38(6):798-805
本文基于2001—2015年中国气象局地面常规气象观测数据及NECP再分析资料,采用BP神经网络方法构建环渤海沿海城市能见度预报模型,利用2016年ECMWF集合预报数据基于预报模型进行能见度预报实验,并与ECMWF集合预报产品中现有能见度预报结果进行对比分析。分析表明:该方法对于环渤海沿海城市能见度预报的预报效果明显高于ECMWF集合预报中的能见度预报,12~72 h预报时效中,最小值对应1 km以下能见度的TS评分为0. 36~0. 43; 10 km以下能见度预报误差显著降低,与离散度的对应关系较好。因此,该方法对低能见度天气过程的能见度预报具有指示意义。  相似文献   
2.
2019年秋季(9—11月)大气环流特征为:北半球极涡呈绕极型分布,中高纬度环流呈4波型。随月份增加,欧亚大陆中高纬度环流的经向度不断加大,冷空气势力增强,但仍较历史平均偏弱。西太平洋副热带高压较历史平均偏强,热带气旋活动频繁。我国近海出现了17 次8级以上大风过程,其中冷空气大风过程有9次,热带气旋大风过程4次,冷空气与热带气旋共同影响的大风天气过程3次,冷空气和温带气旋共同影响的大风过程1次。西北太平洋和南海共生成16个热带气旋,全球其他海域生成热带气旋 27个。我国近海浪高在2 m以上的海浪过程有9次。秋季,我国近海海域海面温度逐月下降,北部海域的降温幅度明显大于南部海域。  相似文献   
3.
数值模式预报调整趋势分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
董全  胡海川  代刊 《气象》2016,42(12):1483-1497
对不同时效预报的调整趋势进行分析,是预估预报误差和对预报进行订正的一种思路。为了系统性检验这一思路的有效性,本文定义了西风槽强度和位置指数,以及西北太平洋副热带高压(简称副高)强度和位置等指数,运用2011年4月以来的500 hPa位势高度场预报资料,研究对比了ECMWF(简称EC)和T639模式对副高和我国不同区域西风槽的位置和强度,72 h时效内对同一时刻不同时效的预报,随预报时效的临近,预报调整趋势之间的相关性和一致性。研究结果显示,EC和T639模式对副高的预报,都存在西脊点偏东、范围偏小、强度偏弱和北界偏南的系统性偏差,且时效越长偏差越大,T639模式的偏差明显大于EC模式,但相关性分析和方差分析表明,不同时效的调整趋势之间并不存在较为显著的相关性,即不同时效的预报并没有较为明显的、一致的调整趋势。另外,副高的预报误差与西脊点所处的经度有关,从东印度洋到菲律宾以东洋面,西脊点越往东,预报误差和系统偏差越小,但西脊点位于不同的经度区间时,不同时效的调整趋势之间同样没有明显的相关性,且整体上以负的协方差为主。对于西风槽,两家模式北方槽的误差都明显大于南方槽的误差,强度的误差较小,且T639的误差明显大于EC模式,相邻时效的调整趋势之间以负的协方差为主,说明随时效的临近,槽的位置并没有较为一致的调整趋势。同时不同时期预报调整趋势之间的相关性分析显示,模式版本的升级,并没有改变调整趋势之间几乎无一致性的特征。  相似文献   
4.
5.
胡海川  刘珺  林建 《气象》2022,(3):334-344
阵风对航运及海上生产作业影响重大,但目前海上阵风客观预报产品较少且时间分辨率低。为进一步丰富海上阵风客观预报产品,提高海上阵风预报准确率,基于2016—2019年实况观测数据及ERA5再分析数据,采用多元回归方法建立我国近海逐小时阵风预报方程,并利用2020年ECMWF确定性模式数据进行预报试验。对比2020年ECMWF确定性模式中的阵风预报及阵风系数法预报产品,基于多元回归方法的阵风预报方程考虑了平均风速项、近地面层湍流作用项以及对流作用项,具有明确的物理意义和统计学意义,对阵风有更好的拟合效果。在8~9级阵风预报中,多元回归方法预报的平均误差、平均绝对误差低于ECMWF确定性模式中的阵风预报,在冷空气大风天气过程中的预报效果优于ECMWF确定性模式,同时该方法也能够反映出台风影响下的阵风情况,可为我国近海阵风预报提供参考。  相似文献   
6.
基于2020年中国近海31个浮标的逐小时数据,使用统计分析方法对中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(HRCLDAS-V1.0)和欧洲中期天气预报中心第5代全球大气再分析数据(ERA5)海面风场进行了系统的检验,检验结果表明:两者在我国近海均具有较高的可信度,风速平均绝对误差(MAE)分别为1.16 m/s和1.09 m/s,风向MAE分别为23 °和22 °。随着风力增大两者的风速准确度均有所降低,当风力等级≥10级时,前者准确度优于后者;对于风向而言,随着风力增大,两者准确度均升高。此外,选取2020年典型的两次冷空气过程和2008号台风“巴威”过程,检验两者在不同天气过程影响下的准确度,两类融合产品均能较好地再现冷空气过程引起的风向变化,而对不同强度的冷空气过程下的风速反映存在差异;对于台风引起的大风,在风速较低时两者风速均具有不错的表现,但HRCLDAS-V1.0对峰值强度的表现优于ERA5。   相似文献   
7.
8.
海面风速对航运及海上生产作业影响重大,但数值模式对于海面的风速预报仍存在较大误差。为降低数值模式海面10 m风速预报的系统性误差,提高海上大风预报准确率,基于2017—2019年中国气象局地面气象观测资料对ECMWF确定性模式的10 m风场预报结果进行检验评估,并采用概率密度匹配方法对模式误差进行订正。分析结果表明,概率密度匹配方法可有效地改善数值模式10 m风速预报的系统性误差,订正后风速在各个预报时效和风速量级的平均误差均较订正前有所降低。对于大量级风速的预报,经概率密度匹配方法订正后的风速预报的漏报率可减少10%以上。订正后12 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差分别由4.15 m/s、5.61 m/s降低至3.12 m/s、4.08 m/s,120 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差由7.38 m/s、9.35 m/s减小至6.46 m/s、8.07 m/s。在冷空气、台风大风天气过程中,基于概率密度匹配方法订正后的风速与实况观测更接近,能够为我国近海洋面10 m风速的预报提供更准确的参考。   相似文献   
9.
集合预报在渤海极大风预报中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
胡海川  周军 《气象》2019,45(12):1747-1755
利用2015年2月至2018年2月地面气象常规观测中逐小时极大风及欧洲中期天气预报中心集合预报中6 h极大风预报数据,选取渤海海域代表站点,对集合预报极大风产品进行预报误差特征分析。分析表明:集合预报极大风产品的离散度明显偏小于均方根误差,各个预报成员的预报结果集中与否并不能反映出预报可信度。受模式预报能力所限,无法简单通过集合预报选取出最为可信的预报结果。集合平均、第75%分位值、最大值在极大风预报中各有优劣,因此基于以上三个统计量及不同量级风速发生的频率建立了渤海极大风预报客观订正方法,试验对比分析表明,该订正方法可以使极大风预报准确率有效的提高,为大风天气过程预报提供重要参考。  相似文献   
10.
我国近海洋面10 m风速集合预报客观订正方   总被引:1,自引:0,他引:1  
胡海川  黄彬  魏晓琳 《气象》2017,43(7):856-862
利用2013—2015年ECMWF集合预报10 m风场及我国沿岸和近海88个代表站点风速实况观测,建立基于ECMWF集合预报众数的我国近海洋面10 m风速客观订正方法。集合预报众数正确率及稳定性高于中值及平均值,因此基于集合预报众数,综合考虑历史数据的预报概率及集合预报各个成员的分布情况进行客观订正,可以提高订正效果。订正后的6~7级、8~9级风速偏小的误差及TS评分有明显改进,其中72~120 h预报时效的8~9级风速预报的TS评分由0.04增加到0.44,能够有效提高中长期时效大量级风速的预报能力。订正的风速产品对于我国近海冷空气及台风大风天气过程有较好的预报效果。  相似文献   
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