基于人工神经网络泉州地区沿海大雾预报研究

文章利用2017—2021年逐日地面资料对泉州市沿海2个地面站的大雾天气进行了统计分析,重点分析了大雾的南北差异和时间变化特征;提出了1个基于BP神经网络的海雾预报模型,并对模型的有效性和可用性进行检验。模型试验结果表明采用BP神经网络的海雾预测模型预测准确度较高。

安徽省县级大雾预报业务系统

分析安徽省多年大雾的天气气候特征和形成的天气学条件,并利用3年T1 0 6资料,经相关性检验,基于最优表征大雾形成的天气学特征的因子建立了多元回归方程,用1年T2 1 3资料进行检验,最终确定了可用于实时业务MICAPS格式的安徽省县级2 4h、4 8h和72h大雾预报的预报业务系统。

判别回归方法在四川盆地大雾预报中的应用

用最近10多年的历史实况资料和四川盆地大雾发生的站数进行相关分析,采用最优分割进行因子筛选,建立了最优判别方程和大雾站数预报的回归预报模型,拟合率较高,残差较小,模型具有较强的预报能力。

嘉兴市大雾预报方法

我们依据嘉兴市1991-1995年出现雾的资料,对嘉兴市产生雾的地面天气形势进行天气学分型,利用1997-1999年资料建立天气学概念模式,在判断可能会出现雾情况下,进行华东曲面拟合的物理量计算,并结合MM5中尺度数值预报产品和本站地面实况资料,建立嘉兴市大雾预报方法。经2年使用,证明该方法对大雾有较强的预报能力,取得较好的社会和经济效益。

杭州市城市大雾预报工具研制

杭州市大雾气候规律研究表明,每年的十月至次年的四月是杭州城市大雾的多发季节。研究还表明可以把杭州市大雾划分为锋面雾,,平流雾,辐射雾和混合雾四大类。对各类雾的环流形势特征分析表明,由于形成雾的条件不同,各类雾的环流形势特征也有很大的差别。根据以上一些研究结果,我们运用天气学和统计学的原理和方法,研制了一套杭州市大雾天气客观预报工具。

基于支持向量机模式识别的大雾预报方法

选取1971-2000年11412月大雾发生前近地面层的气象要素（气温、降水、能见度、风向风速、相对湿度、云量等9个预报因子），将支持向量机（SVM）方法应用于大雾预报。采用支持向量机方法，应用径向基函数，建立了陕西公路站点大雾24h预报模型，并进行了大雾预报的模拟、训练，其寻优标准TS评分达到了理想的效果。

应用“极值剔除”和“逐步消空”法建立太原机场11月份辐射大雾预报指标集

本文介绍了利用“极值剔除”和“逐步消空”方法建立太原机场11月份辐射大雾预报指标集的具体过程,并对得出的预报指标进行回报检验,以证实其在业务中的切实可行性。

咸阳机场大雾预报及服务保障

以 2 0 0 0年 1 2月 1 2日至 1 9日的连续性大雾为实例 ,通过中低空物理量场的计算和分析 ,结合传统天气学方法 ,对辐射大雾的生成与消散从物理量上做出判断和预报。并就机场天气预报如何为飞行提供更好地服务进行探讨 。

基于多种机器学习的大雾预报方法研究

本文利用九江区域2003-2022年的国家站观测数据及欧洲中期天气预报中心提供的ERA5再分析资料,研究多种机器学习进行大雾预报的准确率并对九江大雾的年、月变化特征,为气象部门预报和交通部门道路预警提供参考。结果表明,一相比于其他七种模型,K近邻法模型在我们的数据集上具有更好的的预测准确性,当参数为{'n_neighbors': 15, 'p': 1, 'weights': 'distance'}时,具有最好的准确性,达到了99.4166%,880个大雾天气命中了483个,准确率达到了54.886363%。二自2003年以来,九江地区的大雾日数呈逐渐增加的趋势,其中在2014年至2015年期间出现了明显的上升波动,大雾天气主要集中在1、2、3、11、12这五个月份,占总大雾天数的71.64%。

北京地区大雾形成的分析和预报

根据１９５８～１９９４ 年首都机场大雾观测记录，统计分析北京地区大雾生成的气候概况，计算分析大雾形成前各种物理量场的分布和观测数据，提出预报北京地区大雾的方法．并于１９９８ 年７～１１ 月进行了预报检验．

江门地区初春大雾的预报预警业务系统

介绍江门地区大雾天气分型预报业务系统。该系统采用Delphi语言编写程序、应用Access作为数据库进行开发,并采用人机交互方式,简化了预报流程,减少工作量,为及时、准确发布大雾预报和预警信息提供依据。该系统通过自动读取Micaps实时数据,以人工判断锋面、倒槽、切变线等有利于春季大雾的天气形势为辅助,对江门地区初春大雾天气做出客观预报,并对预报结果进行自动检验。

浙北地区大雾生消的预报方法研究

通过对各种大雾发生性质及种类的研究,分析了2006年1月份多次典型的大雾过程,着重讨论了MM5数值预报产品对地处江、浙、皖三省交界的浙北地区大雾生消的相关特性;通过对一系列实况样本的筛选,对主要大雾影响因子的物理特征做了统计分析,揭示了大雾与各类因子的内在联系,奠定了大雾客观预报模式的物理基础;利用逐步回归和多层递推迭代方案建立了预报模式,为大雾的成片预报提供了依据。

大气电场在机场大雾预报中的应用研究

大雾天气在很大程度上反映空气中气溶胶和水汽的含量。大气电场强度的变化与气溶胶含量、水汽含量、降水等要素都有着密切的联系。气溶胶与大气电场强度呈正相关，当气溶胶浓度增加时，大气重离子浓度增加，大气轻离子浓度降低，大气电导率减小，近地面大气电场值增大。水汽也与大气电场呈正相关，但水汽对大气电场的作用比气溶胶要弱得多，

咸阳机场秋冬大雾预报及飞行保障

大雾是秋冬季影响咸阳机场航班正常率的主要天气现象之一。进入秋冬季节以后,天气形势较夏季有明显的转变,咸阳机场常常出现大雾天气,有时持续时间几小时,有时茫茫数日、整日不开,直接关系航班的正常与安全。本文通过对1996年11月份的一次锋前大雾和1997年第一次辐射雾的分析总结,揭示了大雾形成的若干客观条件,并对如何提高大雾预报准确率提出了有关思路和建议。

浅谈11.3首都机场大雾预报失败的经验教训

1996年11月3日8时后,由于大雾覆盖首都机场,能见度恶劣,致使47架次航班返航或改降,120多架次航班延误,为了总结和吸取这次预报失败的教训,搞好今后复杂天气的预报,本文就这次预报大雾和保障情况谈谈我们的认识和看法。

朝阳地区大雾短临预报指标分析

为了了解辽宁省朝阳市大雾的时空变化特征及有关物理要素间相关关系,对2004—2015年大雾的日变化及期间对应的气象要素统计分析,找出大雾发生前的本地化预报指标:大雾发生前2 h内的温度露点差≤2.0℃,相对湿度≥90%;地面风速≤2 m/s,气压≤1 005 hPa,气温与地表温度之间差值在-3~3℃,能见度在1~9 km。朝阳市大雾预报的本地化指标在实际的检验中效果较好,具有应用价值。

富阳大雾影响及客观预报方法研究

本课题利用富阳区1955—2016年的实况观测资料和NCEP/NCAR的逐日再分析资料对富阳区50多年来的大雾日进行统计和分析,总结和归纳出富阳区大雾的日、月、季、年际以及空间分布特点,得出富阳区大雾气候特点。在统计分析的基础上,用可视化分析和合成分析的方法,揭示大雾发生时的天气形势,并用相关分析方法找出与大雾出现密切相关的天气学要素,建立预报方法并用实况资料进行检验,最后得出一套具有实际应用价值的富阳大雾预报方法以及相关软件,拟为富阳区今后大雾的预报打下坚实的基础,提高富阳区大雾预报的准确率。

运用系统分析和统计预报方法提高咸阳机场冬季低能见度预报准确率

民航西北管理局航管中心气象台不仅负责监视和预报咸阳机场的天气,而且还向西安飞行区域内的各类飞行提供气象保障服务。咸阳机场启用以来,虽然天气对飞行的制约作用有所减小,但天气特别是低能见度(【1.0km)仍然是不利于正常飞行的首要因素。为了提高天气预报准确率,使天气对飞行安全和正常飞行的不利作用降低到最低程度,根据民航西北航管中心和中心气象台的方针目标,我们于1993年7月着手对咸阳机场的冬季低能见度的预报进行了研究,成立了由台长、预报工程师、预报人员句兆贵、任瑾、孙永才、张晓儒参加的四人联合攻关型QC小组。