卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型

针对数值天气预报模型输出的气象参数存在系统误差而导致风电场功率预测精度受到制约的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型.使用卡尔曼滤波算法对数值天气预报输出的风速数据进行动态修正,并结合其他气象数据形成新的用于风电功率预测的修正气象数据集合;根据原始气象数据和修正气象数据这2个训练集分别建立了风电场功率输出的原始神经网络、修正神经网络的预测模型.经同一时间区间内的实测数据与模型分析数据的对比分析表明:通过卡尔曼滤波修正的风速数据能够很好地跟踪实际风速数据的变化趋势,平均误差与绝对平均误差比较小;所提模型能够显著降低预测结果的均方根误差,使其从未修正前的17.73%降低至11.32%,证明预测精度得到了明显提高.     

天气预报是怎样做出来的

气象站观测的数据是天气预报的基础,气象站越多,预报越准确。为此,全世界建立了成千上万个气象站,配置了各种天气雷达,并在太空布设了多颗气象卫星,组成全球大气监测网。这个监测网每天在规定的时间里同时进行观测,从地面到高空、从陆地到海洋,全方位、多层次地观测大气变化,并将观测数据迅速汇集到各个国家气象中心,然后转发世界各地。气象台的计算机将收集到的数据进行处理和运算,得到天气图、数值预报图等,为预报员提供预报依据。     

气象学中高性能计算的利用——有关气象学中利用高性能计算的第11届ECMWF研讨会会议录

地球科学特别是数值天气预报（NWP）需要最高水平的计算机功能。中期天气预报欧洲中心（ECMWF）具有在该领域中使用超级计算机的经验。它每两年组织一次研讨会，将气象科学家、计算机科学家及研究人员聚集在一起，分享他们的经验，学习最新的进展。     

两种自适应统计天气预报建模方法的比较

阐述了应用卡尔曼滤波法和BP网络法进行天气预报建立模型的基本原理,通过具体的预报试验说明两种自适应方法建模明显优于传统的逐步回归方法建模,为数值天气预报产品的统计解释应用提供了新思路。     

气象学研究的最新进展

综述了气象学的三大领域--大气动力学、数值天气预报和气候学在20世纪的研究进展.在大气动力学领域,主要介绍了非绝热波和大气低频动力学、湍流的频散效应和大气非线性波动等方向的研究进展.在数值天气预报领域,回顾了它的发展历史和研究现状并预测了它的未来发展方向;同时也对中国数值天气预报目前使用的一些主要模式进行了介绍.在气候学领域,主要综述了中国气象学家对中国过去500年和更长时间尺度上的气温变化特征和近500年中国旱涝分布特征和演变规律以及东亚季风研究的一些新进展.     

探空观测对气象综合观测能力提升的作用分析

分析探空观测对气象综合观测能力提升的作用,采用文献分析法研究探空观测在实时数据观测过程中,对科研、天气预报以及实时天气所起积极的作用,并且阐述了探空观测对数据质量的影响。     

基于类别特征编码的参考作物蒸散量预报模型

为提高基于天气预报的参考作物蒸散量(ETo)预报模型精度,通过引入序数(ORD),独热(O-H),目标(TAR)和CatBoost(CAT)4种编码方法对天气类型和风力等级进行数值化处理,结合Light Gradient Boosting Decision Machine(LGB)算法构建了基于天气预报类别特征的ETo预报模型.结果表明,同时引入编码处理的天气类型和风力等级数据可以有效提升LGB3模型精度(R²较LGB1提升-0.97%～9.36%),提升排名为O-H>CAT>TAR>ORD.单独引入天气类型数据的LGB4能够获得与LGB3模型相近的精度,而单独引入风力等级对LGB5模型精度贡献不显著,甚至可能会引入噪声而降低精度.因此采用O-H编码处理天气类型和风力等级数据扩展输入维度,可以提高模型精度,适用于缺少气象站或数据种类不全地区的ETo精准预测.     

超高效液相-质谱联用法同时测定诃子果实不同部位的6种成分含量

主要介绍基于趋势分析的内蒙古电网风电功率超短期预测系统的设计与应用情况.本系统采用物理方法与统计方法相结合,基于数值天气预报数据的趋势分析,单个风电场基于历史数据、实时数据与未来的气象预报数据进行学习与预测,区域预测考虑整个区域空间分布的所有实时测风资料,进行空间相关分析.研究结果表明,该系统预测精度高,完全满足内蒙古电网调度要求.     

基于GIS的LED气象智能化发布系统

从气象精细化预报及服务的发展需求出发,建立适合气象部门推广使用的基于GIS的LED气象智能化发布系统。该系统不仅实现了区域天气预报、全市天气预报、天气实况的实时自动更新发布,还可对重要天气信息、紧急插播信息进行精细化发布。同时,基于GIS技术,系统从LED气象显示屏返回的日志中获取信息在电子地图上进行显示和管理,并提供了终端注册和系统配置的界面化平台。     

曲线最小二乘拟合的自适应方法

文章提出了一种自适应的最小二乘曲线拟合方法.根据观测数据该方法自适应地选择拟合函数模型.数值结果表明,所提出的自适应方法能更好地拟合观测数据之间的关系.     

空中交通流量预测的人工神经网络和回归组合方法

为了寻找合适的空中交通流量预测方法,在综合回归预测方法和人工神经网络预测方法优点的基础上,提出采用组合预测方法的思想,并基于多元线性回归模型确定组合方法的权重系数。以北京管制区大王庄导航台流量预测为实例,分析结果表明:组合预测方法对实际流量有好的拟合度,能提高人工神经网络的泛化能力,并减小预测的误差,即总体上不仅优于传统的回归预测方法,也优于单独的人工神经网络预测方法。组合方法为空中交通流量的预测提供了一种可靠而有效的新途径。     

重庆数值预报后处理系统技术研究

重庆风暴尺度快速更新同化预报系统(CQSSRAFS)是基于ARPS和WRF建立的数值预报业务系统.本研究首先对该系统进行了简要介绍,然后对其后处理模块的构建与相关技术方法进行阐述,以2014年两次区域暴雨过程为例,给出3种后处理模块—wrfpost(基于NCL)、arpsplot(基于ARPS)和wrf2micaps的运行流程、各类预报产品,同时,对中尺度预报、快速更新同化预报和micaps格式的数值预报产品进行解释与说明.中尺度预报中特别是降水、温湿场、风场以及T-lnP图相关预报产品对短期预报具有较好的指导意义;快速更新同化预报中生成的降水、雷达反射率、风切变和强对流指数等相关预报产品对短临预报有较好的参考价值.此外,wrf2micaps后处理模块生成的micaps格式产品为预报员的使用提供了方便,也为模式检验和其他产品的开发提供了基础.3种数值预报后处理模块的构建为重庆数值预报业务的运行提供了有力保障,后期需对其进行更多的优化测试,以提高运行效率和丰富适合本地的产品种类.     

耦合植被与T639模式的森林火险气象潜势预报

 利用中国2425个测站地面观测资料和T639数值预报资料，以下垫面地理信息、森林植被分布特征为理论依据，通过分析大气降水、地表气温、湿度、风速等气象要素与可燃物状况之间的关联性，建立森林火险气象预报模型。预报结果表明，模型结果能够较好地反映出局地森林火险气象等级较高的区域，对预报有很好的指导作用。     

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.     

基于广义线性模型的地表臭氧浓度的预测

近几十年来,随着城市规模的扩大及工商业的发展,城市光化学烟雾污染越来越严重。作为光化学烟雾的几种重要组分之一,臭氧是表征其严重程度和危害性的一个重要指标。由于高浓度臭氧对人体健康和生态系统的严重危害,如何高效、准确地提前预报高浓度臭氧成为了至关重要的问题。根据臭氧浓度分布的非Gauss特点,该文采用广义线性模型(generalized linear model,GLM)来对地表臭氧浓度进行预报。使用美国休斯顿及旧金山地区的监测数据分别建立了基于非Gauss分布假设的GLM模型。与普通线性模型的结果对比表明:广义线性模型不仅能够提高超标臭氧天数的正确预报率,同时也能降低高浓度臭氧的预报误差。     

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.     

2008年残奥会一次预报失败天气个例的数值模拟不确定性研究

2008年9月14日一个飑线袭击北京, 城区发生了短时雷雨和大风天气, 而当时的天气预报失败。利用WRF (weather research and forecasting)模式和ARPS (advanced regional prediction system)模式的资料分析系统ADAS (ARPS data analysis system), 研究了模式水平分辨率, 不同观测资料(风云2C卫星资料、MICAPS数据、GTS (global telecommunication system)数据)同化所产生的初始场对这次飑线过程模拟的敏感性。结果表明, 15 km模式分辨率不能模拟出北京的降雨过程, 而5 km水平分辨率模式均能模拟出北京的降雨过程, 只是降雨落区和强度有所不同。不用资料同化的对照试验不能模拟出城区主要降水区。使用资料同化系统ADAS后, 降水落区均有改善。MICAPS资料中河套地区一个探空站的加入, 使得初值中河套地区的东北风比控制试验强, 模拟的飑线比控制试验偏南, 和实况更加接近。     

基于时变关键区和时滞多变量的长江下游10-30d低频降水实时预报

利用NCEP/NCAR逐日850 hPa再分析风场资料和长江下游地区25站逐日降水资料,采用Butterworth二阶20~30 d滤波,通过变系数时滞回归和关键区自动筛选方法,构建了长江下游地区汛期(5~8月)的延伸期低频降水实时预报模型方案,对1979、2013年的汛期降水分别做了回报和预报试验。结果表明,基于多变量时滞回归方程(MLR)的实时预报方案,能客观地反映影响长江下游夏季强降水的欧亚环流季节内振荡(ISO)传播特性的时间变化,为长江下游地区强降水延伸期预报提供主要信号。提出的实时预测方案中,关键区的选择随建模样本而变化,体现了ISO变化的多样性和一定程度的不稳定性,预测模型能及时适应大气内部动力过程和外部强迫引起的时滞相关结构的改变,在一定程度上提高了延伸期预报的能力。     

三门峡市2008年1月10—22日低温阴雪天气过程分析

通过天气背景、卫星云图、数值预报产品及新一代多普勒雷达产品,对三门峡市2008年1月10—22日低温阴雪天气过程进行了分析检验,结果表明:不断南下的冷空气和源源不断的暖湿气流是产生这次低温阴雪天气的根本原因;云顶亮温在低于-50℃时降水强度是最大的,而高于-20℃时降水强度则很小;降雪时雷达回波强度比较小,回波强度主要维持在15~20 d Bz之间;欧洲144~168 h的降温预报对三门峡本站具有很好的指导作用;相对湿度的预报和实况有很好的对应关系;提前4~5 d的欧洲风场形势预报有很好的可信度;24 h晴雨预报TS值,日本明显高于德国和T213,其中T213漏报较多;3~5 d降水预报TS值,T213优于德国和日本.在24 h分量级降水检验结果中,德国的TS评分高于日本和T213.     

主分量逐步回归在气温预测中的应用

以广东省冬季气温场为预报场,前一年的北太平洋海温场和北半球500 hPa高度场为因子场,分别对它们作标准化处理,然后进行主分量分析,得到主分量矩阵。通过相关分析和逐步回归,求得预报场的主分量与因子场的主分量之间的关系,对预报场的标准化主分量进行反算,得到原始场的拟合和预报。结果显示,广东省冬季气温场前4个主分量(对总方差的累积贡献达到97.5%)的预报方程都通过显著性检验,其方程复相关系数基本在0.9以上。对广东省48个代表站2001-2003年冬季气温进行预测检验,大部分预测结果的残余标准差比同期的样本标准差低,同时回归方程的预报误差略低于实际业务预报误差,因而回归方程对实际天气预报业务工作有一定的参考意义。