基于粒子群算法的天气滚动预报集成技术

针对集成预报的权重分布法,采用具有全局寻优特点的粒子群算法优化其权重系数,以更好地集中各种预报模式的优势.以天津地区天气预报为实例,建立基于粒子群算法的集成预报模型,实现多种预报模式的集成处理,结果表明该方法对于短时天气预报具有较好的准确度.     

多模式集成的RBF神经网络天气预报

针对复杂庞大的多模式数值预报数据,提出一种径向基函数(RBF)神经网络集成天气预报模型.根据天津市预报站点采用的WRF模式、RUC模式等数值预报数据的特点,将多种单模式数据作为RBF神经网络输入,网络输出为集成预报结果.实验表明:RBF神经网络集成预报模型降低了单模式预报误差,更加贴近了真实数据,并且在稳定性和实效性方面均有良好表现.     

浅析短期天气预报分析流程和技巧

天气预报已经成为现代人们生活中不可缺少的日常基本信息之一,短期天气预报指的是时效为24~72小时内的天气预报。目前在短期天气预报应用过程中常用的预报模式可以分为天气学模式、统计学模式以及数据动力学模式。以天气学为主要原理,根据气象经验以及物理定性关系为基础的天气学模式,以及根据统计学原理为基础的统计学模式都具有一定的人为主观性,其预测也具有一定的局限性。而以利用当前气象要素的分布与未来天气之间的物理定量关系建立的动力学模式,其应用了庞大的计算机系统,构建出了精确的计算方法,其输出为更加客观的数值,这种数值预报方法相对更加客观,其应用范围也更加广泛。该文主要介绍了短期天气预报两种预报形式的分析流程和技巧,并提出了进一步提升短期预报准确率的相关建议。     

基于TIGGE数据的西太平洋副热带高压多模式集成预报及检验

基于TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料中的中国气象局(CMA)、日本气象厅(JMA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)和英国气象局(UKMO)等5个中心的500hPa位势高度场数据,评估了各中心对西太副高控制预报和集合预报的效果,并采用了多模式集成平均(EMN)、消除偏差集成平均(BREM)和滑动训练期超级集合(R_SUP)3种方法对各中心数据进行集成.评估方法包括Talagrand分布、相关系数、均方根误差、Brier技巧评分等.结果表明:各中心预报效果有明显差异,各模式对500hPa位势高度场控制预报中,UKMO预报效果最好,而各模式对500hPa位势高度场集合预报中,则是ECMWF预报效果最好.从均方根误差改进率来看,基于控制预报的BREM和R_SUP集成方法明显降低了对500hPa位势高度场预报的均方根误差,而EMN则无明显改进.基于集合预报的3种集成方法对500hPa位势高度场预报的改进效果不明显,综合评分略低于ECMWF单模式集合预报.     

多模式集成MOS方法在精细化温度预报中的应用

利用T213和ECMWF模式产品,对集成MOS预报方法在温度预报方面做了研究试验,并将其与单模式MOS预报方法进行了对比分析.研究结果表明,多模式集成MOS预报方法与传统MOS预报方法相比,预报水平有了进一步的提高,它能同时充分利用多个模式产品的有用信息,吸取其各自的优点,做出更好的预报.在系统程序设计时,给各因子附带...     

全球区域同化预报系统在台风移动与登陆预报中应用

全球区域同化预报系统为中国新一代数值天气预报模式.使用全球区域同化预报系统模式产品和常规观测资料,模拟预报了2005年4个登陆强台风,得到全球区域同化预报系统模式对于台风移动路径、登陆时间、地点、强度等方面的预报能力的初步评价,为应用全球区域同化预报系统模式进行台风天气预报和分析以及对于模式的进一步改进提供一些有意义的依据.结果显示,全球区域同化预报系统模式预报的台风路径24 h平均距离误差小于150 km,48 h平均距离误差小于200 km.模式预报台风强度偏弱,原因在于模式的初始场对台风强度的描述远低于实况,下一步需要改造模式初始场.     

短期气候预测的预报集成方法试验研究

依据武汉市 ６ 月、７ 月降水距平百分率 ３ 种预测模型的１１ 年独立样本试验资料,进行了预报集成方法的试验研究．通过 ４ 种方案共 ６ 种集成方法的试验比较得出：集成预报模式比原预报模式总体误差得到改善,采用不同的集成方法,同一原始模式的权重系数可以不同,并且只有提供好的原预报模式才能得到好的集成模式     

数值天气预报与并行计算

从社会需求出发,论述了开展中尺度数值预报的重要性,及数值预报对高性能计算机的要求;介绍了中尺度气象模式MM5的结构特征;给出中尺度模式的差分近似算法;分析了数值天气预报模式并行计算的可行性。     

空间天气定量化预报系统的设计与实现

 空间天气模型系统是在特定的模型计算框架下,对多个空间天气模型进行封装集成,实现对空间天气定量化分析功能的系统.为加强模型间联系,提高模型预报应用水平和国内空间天气预报能力,设计实现了针对中国空间天气模型的系统——空间天气定量化预报系统.该系统采用以计算框架为核心,模型服务组件、可视化服务组件、数据管理服务组件为支撑的思想进行架构设计,提供对5大空间区域模型的高速计算环境,实现模型的封装集成,并以多种可视化形式对计算结果进行丰富的展现.系统具有高效的业务调度和数据传输能力,有效提高了系统运行性能、预报效率和科研用户的交互体验.     

基于动态学习的风电场风速集合预报校准技术研究

利用ECWMF集合数值天气预报结果,针对风电场风速预报、风功率预测,对比分析分位回归、K值近邻及其集成预测方法,根据风速波动特征对集合数值预报成员进行动态检验筛选,筛选出的预报成员再进行分位回归概率区间预测。结果表明与单一分位回归方法相比,基于K值近邻的分位数回归效果显著提升,相关性从原有0.59～0.68提升至0.63～0.82,提升了0.04～0.2,均方根误差从2.44～2.59m/s减少至1.95～2.39m/s。利用"风速-功率"实测数据分段统计得到风功率曲线,与传统算法相比,风功率准确率从81%提升至81.3%,合格率从84.3%提升至84.8%,风速变换到功率的相关性略降,为0.75。基于K值近邻的分位数集成方法,其风速预测基本包罗功率的波动区间,该方法对改善基于单一数值天气预报的风功率预测,指导意义明确、效果明显,在其他风电场的数值天气预报中验证取得一定的效果。