多级相似作温度精细化预报初探

利用2001—2004年欧洲中心数值预报产品等资料,按照预报员制作天气要素预报过程中的基本思路,从“形势分析→系统分析→要素预报”的一般步骤,通过“形势相似→系统相似→天气要素（温度）相似”等多级相似分析,计算制作温度格点预报,并在逐步实现天气要素预报的程序化、数字化、精细化方面进行了有益的探讨。     

基于LSTM和先验知识的高速公路路面温度预报

为了精准预报高速公路路面温度,为车辆安全行驶提供气象保障,采用2019—2022年南京市绕城高速公路上9个交通气象站及ERA5-land再分析数据,通过构建时间序列特征工程、引入物理机制相关数据两类方法结合先验知识,运用长短期记忆神经网络模型建立研究区域内4个交通气象站未来3 h逐10 min路面温度多步预报模型并进行验证;在此基础上,将已建立的模型应用于其他交通气象站,探究模型的适用性。结果表明:结合先验知识后,模型预报性能明显提高,准确率在85%以上,且随着预报时效的延长,性能提升更为明显,准确率最高提升36%;模型能较为准确地预报路面极端低温发生的时间和极值,且在预报时效较短时对路面极端高温的预报也具有一定参考价值;利用已建立的模型对其他交通气象站的路面温度进行预报时,准确率在62%以上,在预报时效较短时效果较好,准确率在80%以上,且交通气象站所处的下垫面背景类型对模型的选择起关键作用。     

基于MM5模式的精细化MOS温度预报

利用2002年9月到2003年8月MM5模式每隔1 h的站点基本要素预报场和物理量诊断场资料,以及相应时段内宁夏25个测站的温度自记观测资料,同时采用多元线性和逐步回归2种MOS统计方法,预报宁夏25个测站48 h逐时温度。通过对2004年6月至2005年5月的预报效果检验,结果表明:MOS方法对宁夏48 h逐时温度有较强的预报能力,当天气形势变化较平稳时,MOS预报结果稳定,平均绝对误差控制在2℃之内;当有明显的冷空气活动时,误差变率起伏波动较大,预报结果不稳定,但与原MM5模式直接输出结果相比,MOS预报水平有明显提高,24 h极端温度TS评分个别月接近甚至超过预报员。     

浙江省高速公路路面温度预报模型性能检验及应用

基于地表能量守恒方程和陆面模式土壤温度计算模块,建立高速公路路面温度预报物理模型。利用2014年6月1日至2015年5月31日8个常规气象观测站和6个交通自动气象监测站逐小时观测资料对模型预报产品进行评估检验,结果表明:预报效果随提前量的减小而提高,常规站(交通站)提前1h和6h预报的平均绝对误差分别为1.64℃(1.82℃)和3.27℃和(3.69℃)。由模型对输入气象要素的敏感性分析得出:模型对2m气温最敏感,其次是相对湿度、总云量,且敏感性随着预报提前量的增加而增强。结合浙江省快速更新同化系统数值预报产品,建立浙江省高速公路路面温度预报系统,为全省提供逐12h更新、12h预报时效的逐小时高速公路路面温度精细化预报,系统提前1h和11h预报常规站(交通站)的平均绝对误差分别为2.81℃(3.23℃)和2.50℃和(2.93℃),系统对极端高(低)温预报具有较高的预报技巧。     

宁夏区域精细化温度预报业务平台

介绍以宁夏中尺度数值模式温度预报为基础,以宁夏精细化预报系统温度预报产品为核心,结合自动气象站等多种资料,以图形方式显示、修改和制作宁夏各站逐时温度预报业务平台。该平台以宁夏各地区代表站与该地区其它站之间的回归方程的计算量为依据,在温度预报物理过程不变的情况下,通过修改曲线的方式,完成对大数据量温度预报值的订正。该平台的建成,为制作高时间密度的预报提供了技术支撑。     

高速公路路面温度极值预报模型研究

应用地表热量平衡方程,在太阳短波辐射、大气和地面长波辐射、感热和潜热等参数化方案的基础上,提出一种用于预报高速公路路面温度极值的数值模型.并利用沪宁高速公路梅村站和仙人山站2006年7月8日-12月31日的逐分钟的各要素实测数据对模型的有效性进行验证,结果表明:模型的平均绝对误差为1.32 ℃,预报误差在±3 ℃以内的频率高达85.23%,且对冬季路面温度低于0 ℃时的预报误差基本在-1～0 ℃,可以运用于冬季高速公路路面溜滑的实际预报中.     

SCMOC温度精细化指导预报在陕西区域的质量检验

利用2012年陕西区域99站共366天北京时间08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报与实况资料的比较,检验分析了定时温度、日最高气温和日最低气温的预报质量。结果表明:陕西区域SCMOC温度精细化指导预报08:00起报的准确率高于20:00起报的,且预报准确率有明显的季节变化,夏、秋季节较高,冬、春季节较低,日最高(低)气温的预报准确率与预报时效成反比。地形高度影响温度预报准确率,二者之间的相关系数通过了显著性检验。08:00起报的48h内逐3h气温多出现负误差,20:00起报的多出现正误差。08:00起报的日最高气温和20:00起报的日最高(低)气温多出现负误差,08:00起报的日最低气温多出现正误差。从对典型天气过程的温度预报质量检验来看,强冷空气影响下的降温天气过程的温度预报难度较大,预报准确率较其他天气类型偏低一些。     

银川市路面温度预报与爆胎指数预报方法研究

利用7月份银川市沥青、水泥2种路面温度实测资料,研究了银川市水泥、沥青城市道路路面温度特征及其与气温、相对湿度、风等气象要素的关系,采用统计回归方法,建立了路面温度统计预报模型。在此模型基础上,分析了气温、车速和路面温度之间的关系,继而建立了爆胎指数分级预报方法和标准。结果表明：导致汽车爆胎的因素有很多,但当气温低于25℃时,即使是高速行驶的汽车,也不易因路面温度导致爆胎;而当气温高于35℃时,路面温度可高达70℃以上,此时车速在66km／h以上就有可能爆胎,车速超过82km／h时,爆胎的可能性非常大。通过对路面温度预报模型的检验表明,尽管建立的模型比较简单,也不能完全反应气象要素和路面温度之间更深层的关系,但是该模型的求解过程简单易懂,输人参数少且易于获得,可操作性强,预测精准度已满足业务需要,值得在业务中使用,在以后的业务中,通过不断的改进和完善,预报效果将得到进一步提升。     

数据挖掘技术在精细化温度预报中的应用

简要介绍了精细化天气预报和气象数据挖掘应用的现状,在对BP神经网络预测方法详细分析的基础上,研究了基于时间序列数据挖掘实现精细化温度预报的方法。该方法基于时序分析技术,建立起适合于BP神经网络的输入样本模型,通过反复学习从温度时序中建立预测模型,将其用于未来24 h的精细化温度预报。同时,对BP神经网络算法和步骤做了简...     

陕西省精细化预报评分系统

2003年,陕西省率先开展了精细化预报,为了及时评定各台精细化预报成绩,2005年省气象局立项开发了精细化预报评分系统。该系统开发采用CS结构和网络编成技术,实现了客观化、自动化、网络化运行。经过2006年试用,操作方便,结果可信,适合地市气象台和业务管理人员使用。     

河北省高速公路路面温度变化特征及预报模型

利用2010年1月至2011年12月邯长、京秦高速公路涉县、玉田南北2监测站和所在气象站观测资料,统计分析南北2站路面温度与气温的日变化特征及路面最高温度与气象因子的关系,基于多元回归分析方法建立逐月路面温度预报方程,并进行精度检验。结果表明,路面温度的日变化不但与季节、天空状况有关,还与地理位置密切相关。路面最高温度受多种气象因子的影响,与前一日路面最高温度、最高气温、能见度呈显著正相关,与总云量、低云量、相对湿度呈显著负相关,其中与最高气温的相关性最显著;路面最低温度与最低气温呈显著线性相关。基于路面最高温度预报方程的检验精度,玉田站年平均为77.5%,涉县为79.2%,可为今后路面最高温度预报提供参考。     

降水引发的西南地区公路损毁风险预报方法

降水引发公路沿线滑坡、泥石流及其他灾害频繁发生,已成为引发公路损毁的最重要因子之一。该文利用2007年1月—2013年7月区域 (云、贵、川、渝4个地区) 公路损毁灾害数据、基础地理信息数据及国家气象中心降水量历史资料,通过对灾害发生频次、降水量等资料的统计分析,初步探讨降水与公路损毁灾害的关系,并重点针对公路损毁的降水影响因子 (即前期有效降水和损毁灾害发生当日降水),开发具有普适性的公路损毁概率密度函数及其概率拟合方程,建立公路损毁灾害概率预报模型;综合公路损毁灾害风险区划信息 (即灾害危险性等级) 与降水的等级临界阈值 (即降水危险性等级),建立区域公路损毁的危险性分级预警方案,得出综合的西南地区公路损毁风险预报模型,以1～5级划分, 分别为灾害发生可能性极小、灾害发生可能性较小、灾害发生可能性中等 (注意)、灾害发生可能性较大 (预警)、灾害发生可能性极大 (警报)。该预报方法结合降水危险性等级及公路损毁灾害危险性等级,明显优于仅考虑阈值降水量的判别方法。     

基于模式预报倾向的预报系统设计与初步试验

为了充分利用数值模式的预报产品信息,首先对数值模式预报产品的误差进行了分析,针对误差分析结果,首次提出了一种新的基于模式预报倾向的精细化预报方法,并在此基础上设计开发了新疆精细化数值预报系统。初步试验结果表明:该方法对新疆地区的温度预报具有一定的正效果。后期经过调整订正系数,利用更多时次的观测资料进行温度订正,则有望可以使订正的温度更加接近观测。即该方法可以提高气象台站的温度预报准确率,展现了该方法的业务应用潜力。     

江苏省夏季最高温度定量预报方法

以江苏省徐州、南京、射阳3个探空站2002～2006年7～8月逐日观测资料为基础,选取了影响最高温度变化的因子,利用逐步回归方法建立了以徐州、南京、射阳3地为中心的区域预报模型,并对模型的回归效果和预报情况进行分析.剖析了其用于实际预报的合理性和可信度,同时与欧洲中期天气预报中心动力数值预报结果相结合,利用高斯权重插值方法将预报场的格点资料捕值到江苏各站点,通过PP法,完成了江苏省最高温度的定量预报.预报当天最高温度误差在1℃以下的概率为5O%左右,2℃以下概率在8O%左右,该方法可用于最高温度预报.     

基于BJ-RUC模式预报产品的北京冬半年道面温度预报模型

选用2012年11月1日至2013年3月30日3 km分辨率BJ-RUC模式输出的气象要素与5个道面站数据(A1027,A1325,A1412,A1414,A1512)温度进行统计分析,按不同起报时次(08、14和05时)分别建立三类逐步回归统计模型预报未来24 h逐时道面温度,选出最优模型预报2013年11月至2014年3月道面温度。结果表明:道面温度与RUC输出的2 m温度、短波辐射显著相关,与长波辐射、湿度次相关;有显著气象因子参与的回归模型预报的道面温度好于仅加入前一天对应时刻道面温度的回归模型,预报准确度可提高25%以上,误差减少1℃以上;滚动筛选不同起报时次预报时段可将模型预报误差控制在±3℃以内,且预报早高峰温度好于晚高峰,白天好于夜间,晴天好于其他天气类型。     

日较差分级的北京地面逐时气温预报

统计了不同日较差等级与其相应等级内的逐时气温的气候平均值及逐时气温变量气候平均值,在此基础上客观自动地计算出北京区域的分片逐时气温预报值,由此次生出与气温变化有关的专业气象预报产品,应用于专业气象业务。     

加密MAPS模式在三峡坝区夏季降水预报中的应用

在简介加密ＭＡＰＳ模式的基础上,分析了该模式在１９９９年夏季对三峡坝区降水的预报效果,结果显示该模式对三峡单站及周围地区的短期强降水预报有较好的预报能力。     

内蒙古高等级公路道路结冰预报方法初探

利用1990—2007年内蒙古高等级公路包头—兴和段4个气象站监测的结冰和积雪资料,分析得出可能发生道路结冰的天气气候背景。并利用1990—2000年包头—兴和段可能发生道路结冰现象的降水天气过程的气象资料,总结出6种天气环流概念模型,为预报内蒙古高等级公路道路结冰提供参考。     

ConvLSTM Based Temperature Forecast Modification Model for North China

The correction of model forecast is an important step in evaluating weather forecast results. In recent years,post-processing models based on deep learning have become prominent. In this paper, a deep learning model named ED-ConvLSTM based on encoder-decoder structure and ConvLSTM is developed, which appears to be able to effectively correct numerical weather forecasts. Compared with traditional post-processing methods and convolutional neural networks, ED-ConvLSTM has strong collaborative extra...