基于人工神经网络的集成预报方法研究和比较

用人工神经网络方法对同一预报量的各个子预报方程进行集成预报研究,并以同样的子预报方程进行回归、平均和加权预报集成。对神经网络集成预报模型与各个子预报方程及其它集成预报方法进行了对比分析研究。结果表明,人工神经网络方法所构造的集成预报模型不仅对历史样本的拟合精度比各个子预报方法及其它集成预报方法更好,独立样本的试验预报结果也显示出更好的预报准确性。并且,采用神经网络方法进行预报集成,可以避免以往集成预报方法难以确定权重系数的困难     

效益决策在短期降水预报中的应用

随着预报业务的发展,预报时效和预报对象相同的方法越来越多。就24小时降水而言,有天气学方法,数理统计方法、模糊数学方法、MOS预报方法等多种方法。而诸预报方法有时难以定论哪种预报结论最佳。同一预报时效使用多种预报方法,预报结论不一,而对外发布预报又只取一个最佳预报结论,这就提出了一个最佳综合判断问题,即最佳集成预报问题。利用效益矩阵决策可以客观地解决这个问题。我们应用该方法做短期降水预报,取得了较好的效果。     

模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报研究

综合应用预报量自身时间序列的拓展,数值预报产品和模块化模糊神经网络方法,进行了一种新的数值预报产品释用预报研究。将这种新方法与常规的数值预报产品完全预报(PP)方法进行了对比试验。结果表明,这种模块化模糊神经网络数值预报产品释用预报方法比PP预报方法的预报精度显著提高。并且,通过对预报模型“过拟合”现象的研究发现,这种模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报模型具有很好的泛化性能。     

几种空气质量预报方法的预报效果对比分析

目前应用于我国各个城市空气质量预报业务的预报方法主要有三种 :数值模式预报、统计预报和综合经验预报。这几种预报方法都有其各自的优势 ,同时也存在一些不足。应用以上方法对天津市市区进行空气质量业务预报 ,通过实测资料与预报结果进行对比分析 ,给出这几种方法在天津市区空气质量预报中的预报效果客观评价。     

区域降水数值预报产品人工神经网络释用预报研究

利用T213、日本细网格降水预报等数值预报产品,采用人工神经网络方法进行预报释用。通过聚类分析方法对广西自治区测站进行分类,简化预报对象,对数量众多的T213数值预报产品采用自然正交分解(EOF)方法,浓缩大量因子的有效信息,并结合日本降水预报因子建立广西5~6月区域降水量级的逐日人工神经网络预报模型。运用与实际业务预报相同的方法进行逐日预报试验。结果表明,用这种数值预报产品释用方法建立广西3个预报区域的B-P人工神经网络预报模型对中雨以上降水量级预报的TS评分分别为0.55、0.5和0.26,比目前业务预报中参考使用的T213和日本数值预报产品降水预报具有更好的预报效果。     

西安市降水概率集成预报方法

以集成预报方法为途径,寻找改善预报效果的方法,早在1974年就有Leith提出。近几年发展起来的降水概率预报方法,由于使用不同的预报手段和预报因子,对同一预报对象建立不同的降水概率预报方程,其预报结果也不尽相同。因此对有多个预报方法,怎样才能使其综合的效应比它们其中的任何一个更好呢？本文的目的就是设计一种降水概率集成预报方法。1常用的集成预报法及有在问题集成预报方法由于其包含量大、兼容性好,已普遍受到国内气象界的欢迎。如江苏省气象台的俞炳启就曾利用灰色动态决策集成各种预报方法做中期降水预报,取得了很好的效…     

深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报的检验评估

目前数值模式对台风降水预报的准确率仍有待提高。为了评估深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报能力,选取了2015—2018年共14个影响广东台风个例,利用广东省2 300多个自动气象观测站的24小时累计降水观测资料,检验该系统的集合预报方法(含集合平均方法和概率匹配平均方法)和控制预报方法的24小时降水预报结果。(1)系统对台风24小时降水预报具有较好参考价值,三种方法的暴雨等级预报TS评分均达到0.39以上。(2)集合预报方法总体上优于控制预报方法,可改善珠江口两侧暴雨中心降水预报。其中集合平均方法总体预报效果最好,其降水预报均方根误差为38.1 mm,比控制预报方法减少18.8%,对暴雨等级预报TS评分为0.469比控制,预报方法提升20.1%,但是对特大暴雨等级预报能力不足;而概率匹配平均方法改善了小雨和特大暴雨的预报能力。(3)系统对较强台风的降水预报能力优于弱台风。在较强台风情形下,系统对粤东暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报方法偏差最大,其他地方降水预报偏大为主;在弱台风情形下,系统对降水预报存在明显系统性偏大,但对粤西暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报偏差最大。      

三峡区间面雨量预报方法及其试验效果

介绍了用于制作三峡区间面雨量预报的各种预报方法,分析了天气学方法、数值预报方法及以数值预报产品为基础的人工神经网络方法在１９９９年汛期的试验效果,结果表明：人工神经网络方法及ＭＡＰＳ数值预报方法预报效果较好。并提出了对几种面雨量预报方法的改进措施。     

山东省冬小麦产量动态集成预报方法

在新型统计检验聚类分析 (CAST) 方法对山东省冬小麦种植区进行合理分区的基础上,利用基于作物产量历史丰歉气象影响指数、关键气象因子影响指数、气候适宜度指数、WOFOST (world food study) 作物生长模型分别建立各区域冬小麦产量动态预报方法,利用这4种方法分别对2004—2011年山东省冬小麦产量进行动态预报,在分析历史预报结果平均准确率的基础上,剔除预报准确率低于90.0%的预报方法,确定每种方法的权重系数,采用加权方法建立山东省冬小麦产量动态集成预报方法。结果表明:4种单一产量预报方法在各区域各时段的预报准确率很不稳定,波动范围较大。而集成预报方法对山东省各区域冬小麦产量动态预报准确率相对于4种单一预报方法均有所提高,预报准确率普遍在95.0%以上,且其预报结果稳定性较好,变化比较平稳, 集成预报方法更适合在业务上应用。     

天气预报决策中的权重问题

一、问题的提出 在日常预报工作中,通常都能获得较多的预报信息,并有制作预报的几种不同方法(或工具,下同),制作预报时,这些方法各自的预报结果很可能不同而出现矛盾,此时需要通过预报决策得出最后预报结论。 任何预报决策模型,各预报方法在决策中的权重是核心和关键,预报方法的预报能力同它们的决策权重应当相适应,否则,预报能力较差的预报方法权重大,会干扰决策的正确性;预报能力较好的方法权重小,则不能发挥它应有的作用,从而导致决策混乱而失误。因     

NWP模式中纬向平均环流系统误差的动力诊断

证明了模式在预报时段的纬向平均环流误差，是由于在预报时段内模式大气和真实大气中西风加速过程的不同造成的。又由于原始方程的无加速定理中各强迫因子具有良好的线性迭加性，因此能够清楚地将造成模式系统误差的动力因子分解开来。通过对Ｔ４２Ｌ９模式的分析，说明原始方程的无加速定理可以作为分析模式系统误差的良好手段。动力诊断分析结果表明，模式对纬向平均环流分布具有较好的预报能力，但在各缔带也存在明显的误差。通过无加速定理的分解分析，本文研究了这些误差的成因及改善模式的可能途径。     

DIAGNOSIS OF NWP SYSTEMATIC FORECAST ERRORS IN ZONAL MEAN CIRCULATION

It is proved in this paper that NWP systematic forecast errors in the zonal mean circulation aredue to the difference in westerly acceleration process during the forecasting period between model andreal atmospheres.Those forcing factors which evoke the zonal mean wind variation can be split into various linearterms according to the non-acceleration theorem in a primitive equation system,By applying this tech-nique to the diagnosis of the forecast produets of the T42L9 model in January 1992 and in July 1992,it is indicated that the model has the ability to forecast the zonal mean wind to a reasonable extent,but there are still some errors in several places,especially in the upper troposphere and lower strato-sphere in the mid-latitude region as well as near the surface.The results of analysis by employing thisscheme reveal the reason responsible for the systematic forecast errors of the zonal mean wind in themodel and the possible way of improving it.It is also shown that non-acceleration theorem can be used as an efficient tool to diagnose thephysical processes of NWP models.     

2004年主汛期各数值预报模式定量降水预报评估

随着数值预报技术的飞速发展, 模式定量降水预报已成为天气预报业务工作中的主要参考依据。本文对目前在国家气象中心应用的3个业务运行模式T213L31, HLAFS0.25, 华北中尺度模式MM5和德国模式及日本模式的降水预报产品进行了季节空间分布、区域时间序列演变及统计检验, 试图从空间、时间及统计方面对降水预报产品的预报性能进行综合评估。检验结果表明:目前的数值预报模式对短期时效内定量降水预报均具有一定的空间预报能力, 但强降水中心位置有一定的偏差; 从时间序列演变检验来看, 模式对区域强降水过程的发展趋势具有较强的预报能力, 但降水量预报与实况有一定的差距; 从累加统计评分检验结果来看, 模式短期时效的预报性能差别不大, 全球模式在小中雨预报方面有一定优势, 其中日本模式的综合预报性能最好, 大雨以上量级的预报则是国内的模式有一定的优势, 其中华北中尺度MM5模式, T213L31模式各有所长, 但均存在预报量和预报区偏大问题。     

数值预报产品统计释用技术在热带气旋路径客观预报中的应用

首先对应用数值预报产品统计释脾技术的效果进行了统计。结果表明,数值预报产品和技术的应用改善了热带气旋路径客观预报中预测因子的预报能力,提高了模式的预报技巧并拓展了有效预报时效。继而对热带气旋路径客观预报中若干统计释用技术问题进行了讨论,并指出：在应用数值预报产品构造热带气旋路径客观预报模式时,采用大样本资料和完全预报方法,细心构造反映各种天气系统特征和物理量场的预报因子,应用多时刻产品并对ＮＷＰ产     

聚类分析在暴雨预报和环流形势分型中的应用

数值预报投入业务运行以来，高空形势预报具有较高的准确率，要素预报的准确率也在不断提高，对数值预报产品的释用是近年来人们极为关注的问题，作者早用数值预报５００ｈＰａ高度场及降水实况资料，采用聚类分析法，研究暴雨落区预报和我国暴雨环流形势特征，所得结果在暴雨预报业务中有一定参考价值，同时也给出我国暴雨环流型。     

夏秋连旱转好雨天气分析预报系统研究

该系统与Micaps工作平台设置接口，利用新技术所提供的各种图表工具和信息，对数值预报（NWP）形势场进行逐日反查分析比较，归纳出一些与临汾地区出现好雨相关好的形势场。对这些（NWP）形势场与08时实时资料形势场对应分析，确定高空环流型、低层影响系统及各层预报指标；分析各层物理量场分布特征、卫星云图的不同种类云系结构演变规律等建立模型。系统投入业务运行以来效果良好，提高了转折性天气预报准确率。     

登陆热带气旋降水预报研究回顾与展望

重点围绕登陆热带气旋（LTC）降水预报研究进行了回顾和总结,指出针对LTC降水有三类预报技术：动力模式、统计方法和动力-统计结合的预报方法。以数值天气预报（NWP）模式为代表的预报技术对LTC降水的预报能力仍然非常有限。改进NWP模式预报误差的途径主要有两条：一是发展NWP模式;二是发展动力-统计结合的方法。分析表明,动力-统计相似预报是一项很有潜力的技术;针对现有研究中的不足,开展LTC降水动力-统计相似预报研究,探索减小数值模式LTC降水预报误差的有效方法,将是一个充满希望的研究领域和方向。     

NWP产品在强对流天气诊断分析中的应用

利用ECMWF、T213、T106数值预报产品及各物理量场,对已知中尺度系统发生发展的大尺度条件,预报中尺度环流出现的统计概率进行探讨:首先将武汉中心气象台过去总结的强对流天气模型与数值预报产品中的环流形势进行对比分析,当所预报的环流形势满足强对流天气模型时,认为大尺度条件将会促进中尺度天气的发生发展。再对数值预报产品中的有关物理要素场和值进行诊断分析,当所诊断的结果反映出有中尺度次级环流出现或有利中尺度对流天气发生时,最后对强对流天气落区、落点及降水性质进行诊断分析。同时,还利用AREM中尺度数值模式对2002年7月21~24日过程进行诊断分析,预报效果较好。,通过诊断分析,得出了强对流天气落区、落点及降水性质与各要素之间预报场和值的关系,同时也为今后精细化预报提供了启示和参考。     

珠江三角洲降水数值预报的初步试验

以广州区域气象中心的实时资料库和大气所的细网格降水数值预报模式为基础,在VAX6220机上建立了珠江三角洲中尺度准业务降水数值预报系统,并从1990年5月20日至6月10日进行了连续22天的试验,对结果的分析表明,系统能稳定及时地提供12小时和24小时的预报产品,对短期降水预报具有一定参考价值。      

国家级强对流天气综合业务支撑体系建设

国家级强对流天气预报业务正在从以短期预报为主调整到短期和短时预报并重的业务格局。文章从强对流天气预报技术发展与服务需求的角度,重点介绍了国家级强对流天气综合业务支撑平台及其核心技术。该平台以气象数据组织和图形化表达两个核心要求为牵引,发展了数据分析处理系统、自动气象绘图系统和WEB检索与显示系统。数据分析处理系统基于多源观测资料、中尺度数值预报和全球数值预报,发展了集约、高效的强对流天气监测和临近预报、短时预报和短期预报等数据分析处理技术,是整个平台的核心;主要核心技术包括:从不稳定与能量、水汽、抬升与垂直风切变等条件出发,以归纳总结的分类强对流天气概念模型为基础的分类强对流短期预报分析技术;应用"配料法"发展的分类分等级的强对流天气客观概率预报技术;强对流短时预报技术包括高分辨率数值预报释用、多模式预报集成、对流尺度分析、实况和模式探空分析等多项技术,重点实现了从过去3 h实况到未来12 h预报的无缝隙衔接;强对流的监测和临近预报技术在基于多源资料的强对流天气实况与强对流系统监测技术基础上,发展了基于雷达特征量、强对流实况、各类强对流指数和预警信号等多源信息的报警技术。自动气象绘图系统实现了高效、便捷地接入多种数据、自动进行数据分析和制图等多项功能。在预报服务方面,基于WebGIS发展了县级分类强对流预警信号和国家级分类强对流预警预报产品共享技术,实现强对流短时预报业务的高交互性与上下互通的功能。