短斯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：念头芘原理报模式本误差得以改善,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著能得到好的集成模式。     

短期气候预测中基于预报因子的误差订正方法研究

依据动力-统计相结合进行短期气候预测的基本思想,为了将统计经验运用于动力预报中,提出了基于预报因子的误差订正新方法(PREC).分析表明,该方法能够有效利用预报因子与模式预报误差之间的显著相关关系,并通过建立统计预报模型对预报误差进行估算和订正.进一步利用国家气候中心CGCM的季节回报数据,并选用表征气候系统年际变率最主要模态ENSO循环的特征量(即Nio3区海温指数)作为物理预报因子,将PREC应用于动力季节预测试验.相比于传统的系统误差订正,利用前期预报因子信息的PREC对夏季平均环流和降水量预报结果均有不同程度改善,从而为利用统计经验改进短期气候预测提供了新途径.     

新的集成预报及其在短期气候预测中的应用

分析了传统的基于加权的集成预报等方法及其在气象预测应用中存在的问题,在此基础上提出了一种新的基于数据挖掘的集成预报方法,并选用BP人工神经网络建立集成预报分类器来对各种子预报方法的预报结果进行集成和综合;该方法可以根据不同预报对象的特性,对集成预报权值进行动态改变,克服了传统的集成预报方法中权值一旦确定就不能改变的不足,也克服了现有的集成预报不能得到最优结果的不足。通过对2001～2007年重庆市城口县1月的降水和平均气温以及重庆市的春旱指数进行预报,实验结果显示,集成预报结果的可靠性和准确性不但高于集成之前的各种子预报方法,而且高于传统的其它集成预报方法,验证了方法的有效性。     

月内短期气候预测中若干问题的讨论

首先介绍了月平均环流在气候预测中的应用,在此基础上,重点讨论了影响月内短期气候预测的若干因素,对可预报性的时空依赖性,初始场的作用,集合预报以及后处理进行了分析,并对其未来的发展做了展望。     

局地短期气候预测的关联度方法

针对局地短期气候变化的非线性特征及其难以用模型准确刻画的现状 ,根据预报误差最小原理 ,引入关联度分析 ,提出了一种关于局地短期气候预测的关联度方法 .应用此方法对年际变化剧烈的蒙自 5月雨量进行了预报试验 ,预测结果令人满意 .     

定量降水短期预报在三峡地区的应用

1 前言短期降水预报的困难不仅在于影响产生降水的因素众多,而且还在于如何快速有效地从众多的气象信息中综合提取对预报降水有用的信息,尤其是定量降水预报更为困难.目前,各地的气象预报在经历了单纯的天气图法、统计法、数值预报法等方法后,逐步采用了综合性的预报方案.在综合各种方法的优劣后,认为如下的动力统计方案考虑问题较为全面合理.它首先从研究区上空的动力、热力因子的分布着手,分析它们与降水的定性关系,进一步了解形成降水的主要影响因素,并从中选出关系最好的物理因子作为预报因子.然后,通过判别分析得出降水的类别.最后通过回归分析得出降水量的大小.     

短期负荷预测的集成改进极端学习机方法

首次将极端学习机(ELM)理论引入短期负荷预测领域,并以BFGS拟牛顿法对ELM网络左侧权值进行优化训练调整,形成基于迭代-解析的改进ELM预测模型.同时,采用集成技术Boosting算法,生成多个差异度大的改进ELM子网络,对其进行加权组合,构建了集成改进极端学习机预测模型.该模型不仅有效避免了极端学习机左侧权值随机给定的输出稳定性问题,而且克服了单一网络预测模型泛化能力较差等缺陷.     

7月份大—暴雨短期预报模式

我县地处小兴安岭北部,地靠黑龙江,境内沟河流较多,地形复杂,大致呈南局北低形势。大一暴雨天气易引起江河泛滥,对农作物的生长有不同程度的影响。一、思路天气变化是复杂的,是多种因素影响的结果,因此在研究短期予天气变化时,必须全面考虑各个因素进行综合分析,抓住主要因素,通过分析我们选择了如下因子：1．受局地天气影响小的气压。2．反映大气中水汽含量的水汽压。实践证明这两个要素的变化,在一定程度上反映了天气系统的变化。因此为我们做好此模式提供了依据,通过对历史资料普查,取得了一定的效果。二、建立模式选用本站…     

我国动力气候模式预测系统的研制及应用

动力气候模式是目前国际上开展气候预测的主要工具。经过8年多的研制和发展,国家气候中心已建立起第一代动力气候模式预测业务系统,并以此为平台,形成了一套包括月、季节到年际时间尺度的模式预测业务。20年历史回报试验和1年多的试验性业务运行结果表明,该系统对东亚区域的季节预测具有较好的预测能力,其预测结果巳经成为我国短期气候预测业务的重要参考信息。     

灰秩序统计量模型及共在短期气候预测中的应用

针对灰色系统模型在处理波动较大的序列方面存在的不足,提出灰秩序统计量模型,应用此模型对云南省14个测站的5月雨量进行了拟合及预报,结果表明,此模型不仅具有较高的拟合及预报精度,同时还上有良好的稳定性。     

箱式超大型浮体结构在不规则波中的水弹性响应

箱式超大型浮体结构的水平尺度很大,结构的相对弯曲刚度大大下降,它在海洋环境中的水弹性响应必须考虑。此外,其设计寿命远远超过一般的船舶和海洋工程结构物,从结构设计的角度出发,需要预报结构在整个生命期内可能受到的波浪诱导弯矩以及结构的应力。为此,在应用三维线性水弹性理论计算得到浮体结构动力响应传递函数的基础上,进行了结构动力响应的短期预报和长期预报。计算结果表明,浮体结构的垂向弹性变形与刚体升沉运动幅值相当,波浪诱导弯矩和应力的长期预报值均较大。     

气候变化对河北省冬小麦产量的影响——以栾城县为例

基于中国科学院栾城农业生态系统实验站,利用回归分析、T检验、Pearson相关分析和5年直线滑动平均法对河北省栾城县1980—2012年气温和降水的变化特征及其对冬小麦气候产量的影响进行了分析.结果表明:(1)通过对前一年10月—1月和3—5月的冬、春这两个时间段气温和降水的多年变化趋势进行分析发现栾城县冬春气温33年来有明显升高趋势,冬季气温平均每10年升高0.45℃,春季气温平均每10年升高0.75℃,而降水的变化不明显.(2)冬小麦的气候产量与冬、春的气温变化显著相关与降水量的变化相关性不大.(3)当冬季和春季均温都低时,气候产量也会随之较低,即不利于冬小麦生长;当冬季均温在1℃~2.5℃之间并且春季均温较高时,气候产量相对较高,即有利于冬小麦生长;当冬季均温在1℃~2℃之间且春季均温在13.85℃~14.85℃之间时则对冬小麦的生长更为有利.     

异常分析在长江中下游暴雨分析和预报中的应用

极端天气事件极易造成严重的气象灾害,对人类的生命财产和国民经济建设及国防建设等造成严重损害。使用欧洲中心(ECMWF)的ERA5再分析资料,选择对极端天气有分析和预报有效的原始异常度(RA)和标准化异常度(NA)对南通地区2016年7月11日极端强降水过程进行分析和预报。研究表明,相比于常用的原值场,RA和NA等异常场对分析和预报该次强降水过程更有优势。日常业务中常用的原值场,很难明显给出对极端降水有较好指示意义的预报指标,相比之下,RA和NA这种异常场,可以给出更为有效的极端降水预报指标。这表明,极端降水事件与气象要素的异常部分直接相关。极端降水的落区与位势高度RA和NA的负异常中心接近,湿度的RA和NA正异常出现的时段和位置也与降水出现的时段和位置有较好的相关性,降水强度与湿度和位势高度的RA和NA的异常强度也有一定关系。综合分析不同高度和位置位势高度和湿度的RA和NA,对分析和预报潜在极端天气的落区、强度和出现时段有重要帮助。使用ECMWF的模式预报资料,通过分析不同时效对该次过程的降水和850 hPa位势高度的预报结果,相比于对降水本身的预报,模式对850 hPa位势高度NA场的预报更为稳健,更有利于预报员该次极端降水事件的把握。     

基于复杂系统的短期负荷预测研究及系统设计

运用复杂系统理论分析电力系统.采用聚类方法对用电区域进行子系统划分,并通过改进的神经元网络算法和增加天气因素的预测方法进行短期负荷预测.通过算例和电力系统应用,证实了该算法的可行性,较显著地提高了负荷预测的准确率.     

基于LSTM-HFTS-EC的PM2.5区间多尺度组合预测研究

针对PM2.5传统点值预测会损失浓度值的波动信息,进而无法充分表示和估计其波动和变化的区间范围,提出了一种基于长短期记忆模型(LSTM)-混合模糊时间序列(HFTS)-误差修正(EC)的PM2.5区间多尺度组合预测方法;在结合深度学习和区间多尺度分解方法的基础上,进一步考虑预测误差中隐含的有效信息,建立区间时间序列组合...     

濮阳台电磁波异常与地震活动关系的研究

介绍了台站所处的地震地质环境条件及电磁波观测仪器基本情况。对濮阳市地震台电磁波观测资料进行了分析研究。结果表明 ,电磁波异常对 10 0km范围内的M 13.0级以上地震及 30 0km左右Ms5 .0级以上地震和 10 0 0km左右的Ms6 .0级以上地震有很好的对应关系。电磁波异常是一种地震前兆短临异常 ,异常一般在震前几天到五十几天出现 ;异常幅度大 ,异常易于识别 ;地震多发生在异常结束之后或异常高值回落的过程中。濮阳台曾依据电磁波异常变化 ,成功地进行了两次地震短临预报 ,地震三要素均在预报范围之内。