NRSM短期气候模式对温州台汛期预测能力检验(Ⅱ ):月平均气温检验和模式试验

利用NRSM短期气候模式对浙江省温州市这一台风重灾区的台汛期短期气候要素——月平均气温进行预测。结果发现,该模式对气温的定量预测能力表现出色;对各地7-9月台汛期冷暖趋势预报的准确率可达约50%。利用该模式进行2007年4-6月的试报,效果较好,但仍存在不足,有待改进。     

短期区域气候预测系统及回报试验

为了提高短期区域气候预测准确率,针对我国大陆区域及周边海域,通过国家气候中心全球海气耦合模式嵌套一个区域大气-海洋耦合模式,建立了一套短期区域气候预测系统。利用该预测系统对2006-2011年逐年7月的气候特征进行了回报试验,对比分析了区域模式相对于全球模式预测高空形势场的差异,评估了预测系统对地面温度和降水的预测能力。试验表明:同化后,初估场质量显著提高;区域模式在预测高空形势场方面优于全球模式;相对于单独的大气模式,海气耦合模式在预测中低空的温度和湿度方面有一定的改善;系统对地面气温和降水均具有一定的预报能力,其中降水预测稍好。     

人工神经网络及其在气候预测中的应用

利用湛江地区近50年的月平均气温时间序列资料，采用人工神经网络模型建立了该地区的短期气候预测系统，试验结果表明，人工神经网络模型对湛江地区的短期气候具有较好的预测能力，在平均绝对误差（MAE）小于1C的条件下，年尺度上气温的实际预报准确率达到75％，充分显示出神经网络模型在气象业务中极高的应用价值。     

赣东主汛期模式降水预报检验分析

基于ECMWF模式形势场预报资料及JAPANFAX、GFS、EC-THIN、JMA、T639、NCEP等11家模式降水预报资料,从面雨量、极值降雨量2个方面对2015年江西省抚州市主汛期(6月上旬至7月上旬)区域性暴雨的降水预报结果进行了短期主观检验,对比分析了11种数值模式对江西省抚州市区域性暴雨系统预报的效果。结果表明:1)在面雨量预报方面,EC集合预报、T639模式预报、GFS预报在主汛期的降水预报准确率较好; 2)在极值降雨量的预报方面,EC-THIN、T639模式预报在主汛期的降水预报准确率更好; 3)得到本地化预报准确的模式,再对2016-2017年的强降水天气过程的面雨量和极值降水量进行了预报验证,找出这2个要素的预报思路及指标,为今后主汛期降水起到较好的参考指导意义。     

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。     

一种基于Fisher判别准则的场对场判别预报方法

针对一个因变量判别方法在短期气候预报中的不足,同时由于准确地定量预测非线性短期气候系统的演变十分困难,提出了一种基于Ｆｉｓｈｅｒ判别准则的场对场判别方法及其求解方案,并引入到短期气候预报中,应用结果表明,这一场对场的预报方法具有较好的判别预报效果。     

云南西部山地一次降水过程分析及数值预报检验

2015年7月22—24日滇西的怒江州出现1次持续强降水过程,分析这次降水过程的环流背景及物理量配置,并对此过程中ECMWF和T639模式预报产品的形势场和降水量进行检验分析,结果表明:副高外围暖湿气流及冷空气在怒江州中、低空交汇形成辐合切变并持续是导致本次强降水过程的主要原因;ECMWF模式的形势场预报较之T639更接近实况,强降雨的落区和量级预报准确率ECMWF模式高于T639模式.     

多层次降尺度方法对安徽省月降水量预测的研究

 利用1961～2004年多层次的NCEP环流资料初选出与台站月降水量的显著相关区,通过最优子集回归模型对各初选因子进行筛选和组合,形成了安徽省35个台站的月降水量回归模型,并分别利用NCEP资料和月动力延伸模式环流预报作为输入场对2005～2009年安徽省月降水量进行了回报.结果表明,该降尺度模型包含高低层的多种资料,各因子组合起来可以从统计上反映出一些影响降水的环流配置型,较传统的仅用500hPa资料的降尺度模型内容更为丰富.从回报的效果来看,预测值与实况值平均距平符号一致率为63%,PS评分为75分,其中对涝月的预测效果要好于旱月.     

天津一体化平台气象要素预报在宁河秋季的检验评估

基于2017年秋季自动站观测资料,对天津一体化综合气象业务平台在宁河区7个代表站的逐时气温、相对湿度、风向、风速等要素的格点预报质量进行了检验评估,结果表明:一体化平台格点预报与实况有一致的变化趋势,但对各要素的预报性能存在差异;在秋季气温的预报整体偏低,尤其是在日出到午后时段;相对湿度在下午段的预报值与实况最接近,准确率可达到80%～90%;风速的预报总体比实况偏高1～2 m/s。对宁河区东部到南部地区的预报性能相对较好,而对西部到北部地区的预报性能相对较差。总体上一体化平台预报准确率较高,可为预报员进行本区要素预报提供很好的参考。     

广东5—9月降水的时空分布特征和类型

利用主分量分析方法对广东５～９月的降水量作了统计分析．结果将广东５～９月降水的空间分布分为全省性早（涝），西南涝（旱）东北旱（涝）等４种主要类型，前４种类型占该降水场总方差的６９％；广东５～９月旱涝在１９５４～１９６３年间出现频繁，旱涝共５次，而在１９６４～１９９０年间仅出现２次，且旱涝的出现往往是全省范围的     

数值天气预报全球谱模式的数值计算过程

研究了基于谱方法的数值天气预报的全球预报谱模式的数值计算过程. 该数值计算过程基于欧拉U- V 模型, 在垂直方向上将大气分成NLEV 层, 这些层通过两层之间半层的压强来表示. 预测变量在垂直方向的离散就是基于这种表示, 在水平方向采用谱方法进行离散, 在时间上的离散使用半隐式修正项.     

台风灾害应急物资需求预测模型

为了快速科学地了解台风灾害发生后灾区所需救灾物资的类型、数量及其在时序上和空间上的需求情况,通过对中国登陆台风历史资料的统计,分析成灾因子、孕灾环境、承灾体、区域应急能力等,提出了基于精细网格的台风灾损空间模型及应急物资需求定性预测模型。根据此模型能在灾害过程中快速预测灾区受灾情况,预测灾区救援物资的定性需求。将该模型运用于台风的实例中,验证了模型科学有效。     

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.     

集合预报中初始扰动生成方法的探讨

阐述了4种生成集合预报初始扰动的方法,用其中的3种方法在微机版本的T63L9全球谱模式上进行了中期数值预报的集合预报试验,通过集合预报效果来检验初始扰动的优劣。结果表明：初始扰动的好坏对集合预报效果有至关重要的影响,总体而言,增长模繁殖法优于控制预报、蒙特卡洛法和时间滞后法,且集合预报的确能起到提高数值预报效果的作用。     

基于小波神经元网络模型的网损预测方法研究

提出了一种电力系统网损预测的新算法-小波神经元网络预测模型,它以非线性小波基为神经元函数,通过优化伸缩因子和平移因子确定对应务神经元的小波基函数,从而合成小波神经元网络,达到全局最优的拟合效果,克服了普通人工神经元网络学习速度慢、难以确定网络结构、存在局部极小点等方面的缺点,仿真结果表明,该方法准确,并可使学习速度大大提高。     

Chebyshev配置点法解Volterra型积分微分方程

采用Chebyshev配点法求解Volterra型积分微分方程,首先将Volterra型积分微分方程重新写成一个第二类的线性积分方程组,然后将方程组中的被积函数用Lagrange基函数展开,再将Lagrange基函数用Chebyshev多项式展开,在L_∞范数下作误差分析,最后用数值算例来证明该方法的可行性.     

地形起伏变化下的边界层参数化台风风场模型

对于登陆台风来说,采用平坦下垫面和单一的地表粗糙长度假设并不能与实际情况相吻合.为了更准确地模拟台风近地面风场,基于现有参数化台风风场模型,采用随地形变化的坐标系建模方法和高精度地形与土地覆盖资料,考虑了台风登陆过程中地形起伏和土地覆盖变化的影响.针对历史上影响广东省的3个台风案例,利用大量观测数据对比和验证了改进后的台风风场模型.对比结果表明:改进后的参数化台风风场模型对风速的模拟并没有表现出明显的系统偏差,并且能较好地模拟出台风登陆过程中风速风向的时程变化.     

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。     

弹性圆拱在非平稳水平随机地震作用下的伽辽金法

应用虚拟激励法与伽辽金法相结合,分析弹性圆拱在非平稳水平随机地震作用下的随机响应问题.在建立圆拱动力平衡微分方程的基础上,通过选取适当的试函数,将动力平衡方程转化为线性常微分方程组.通过设定虚拟荷载,按确定性方法求解响应量的时变功率谱密度的近似解,并进一步求出响应的方差和各阶谱矩.由于采用较少的试函数就能获得较高的精度,大大提高了计算效率.