动态系统预报的多模型多算法综合模式

本文提出了一种关于动态系统预报的多模型多方法的综合模式。其基本思想是用多种模型和多种算法同时处理动态系统的某项预报问题,并寻求模型与算法的最佳匹配,关键之点在于给出了模型和算法的选择判据。这类判据使得综合预报得以实现。

非线性动态系统预报的一种方法初探

本文提出一种非线性动态系统预报方法，其特点是初步考虑了预报因子的突变性和时变参数的非平稳性。

多层人工神经网络及其BP算法在系统预报中的应用

介绍了多层人工神经网络及其改进型反向传播算法。该算法能用于线性、非线性系统的辨识，解决了系统预报的问题，通过仿真实例证明该算法是可行的。

2017年乌鲁木齐区域数值预报业务系统预报性能检验和评估

基于乌鲁木齐区域数值预报业务系统,运用MET检验工具,对2017年各季节业务模式预报性能进行客观检验。结果表明:(1)2 m温度日间预报温度整体偏低;冬季预报温度偏高,其他3个季节温度预报整体偏低。10 m风速所有季节预报风速均偏大。相较2016年,2017年冬季和秋季2 m温度预报精度提高,春季和夏季预报误差增大;春季和秋季10 m风速预报精度提高,冬季和夏季预报误差增大。(2)夏季、秋季高空温度预报误差小,在3.0℃以内,温度预报整体呈冷偏差;不同季节高空位势高度随高度增加误差增大,误差约在6.5～12.0 gpm,预报高度比实际高度偏低;不同季节高空U、V风随高度增加误差先增大后减小,均方根误差分别为2.4～6.2 m/s和1.8～5.2 m/s,U风预报整体比实况偏小,V风预报整体比实况偏大。(3)日间Ts评分高于夜间;冬季大阈值降水漏报率较高,12.1 mm阈值降水Bias评分仅为0.2,秋季大阈值降水空报率较高,12.1 mm阈值降水Bias评分在2.0以上,夏季空、漏报率较低;在新疆地区,4个时段中14—20时、20时—次日02时空报站点数多于漏报,14—20时空报率最高,02—08时漏报率最高,08—14时晴雨预报以漏报为主。相较2016年,2017年降水Ts评分整体提高。

2016年乌鲁木齐区域数值天气预报系统预报性能客观检验

基于MET检验工具对乌鲁木齐区域数值天气预报系统DOGRAFS v1.0在2016年各季节中的预报性能进行客观检验评估,主要检验要素有2 m温度、10 m风、500 hPa形势场等,并与2015年同期预报性能进行对比分析,结果表明:(1)2016年该系统对各个季节2 m温度预报以冷偏差为主,午间偏低幅度较大;夏季性能最优,冬季性能最差。对10 m风预报以正偏差为主,平均误差在1.0 m/s以内;各季节预报性能无明显差异。(2)2016年该系统对500 hPa位势高度和温度预报以负偏差为主;位势高度预报性能夏季最优、秋季最差;温度预报性能夏季最优、冬季最差。24 h预报时效的预报性能整体优于48 h预报时效。(3)2016年晴雨预报效果较好,夏季降水评分最高、冬季最低。随降水阈值增大、TS评分降低,系统对夏季午后至夜间降水预报评分较高。(4)2015年各要素预报偏差的变化特征与2016年相似,2016年预报性能整体优于2015年。

2016年乌鲁木齐区域数值天气预报系统预报性能客观检验

基于MET检验工具对乌鲁木齐区域数值天气预报系统DOGRAFSv1.0在2016年各季节中的预报性能进行客观检验评估，主要检验要素有2m温度、10m风、500hPa形势场等，并与2015年同期预报性能进行对比分析，结果表明：（1）2016年该系统对各个季节2m温度预报以冷偏差为主，午间偏低幅度较大；夏季性能最优，冬季性能最差。对10m风预报以正偏差为主，平均误差在1.0m/s以内；各季节预报性能无明显差异。（2）2016年该系统对500hPa位势高度和温度预报以负偏差为主；位势高度预报性能夏季最优、秋季最差；温度预报性能夏季最优、冬季最差。24h预报时效的预报性能整体优于48h预报时效。（3）2016年晴雨预报效果较好，夏季降水评分最高、冬季最低。随降水阈值增大、TS评分降低，系统对夏季午后至夜间降水预报评分较高。（4）2015年各要素预报偏差的变化特征与2016年相似，2016年预报性能整体优于2015年。

TSP超前地质预报系统预报误差原因浅析及对策

通过大量的TSP超前地质预报系统现场实践,分析、总结出预报误差产生的主要方面及原因,并提出相应对策和措施,有效提高超前地质预报的准确性和精度。

Win-X7600影视制播系统预报转换系统研究

应用Visual Basic软件编写Win-X7600影视制播系统预报转换系统软件,用以提高电视天气预报节目制作的准确率和效率,缩短电视天气预报节目的制作时间。系统介绍了该软件的设计思路、编程注意事项和系统各部分功能。

用微震自动监测系统预报煤与瓦斯突出

美刊《煤》1989年第11期报道：美国韦斯特的一座煤矿安装了一种新型的监测系统——微震自动监测系统，用于探测长壁工作面前方盘区中的微震活动。

城市内涝预警预报系统研发及应用

城市内涝问题具有成因多元、影响面广的特点,是基础性社会问题。分析了城市内涝的成因,提出通过信息化手段提升城市内涝灾害应对能力。构建基于内涝实时物联感知、数据汇聚、数学模型预报、大数据分析、水利数字孪生的城市内涝预警预报系统,并在宁波市进行了应用。通过搭建“天基”监测预警、“落地雨”监测预警、内涝预报预警、内涝成因分析、内涝影响评估等功能模块,实现了城区内涝的精准模拟、风险图的在线绘制以及内涝损失的高效评估,有力支撑了城市暴雨内涝灾害预报预警,提升了城市内涝风险管控能力。

基于GPU并行计算和WebGIS的潖江蓄滞洪区洪水预报系统研究

洪水预报所采用的数值模拟涉及大量计算,模拟的结果需经多种专用软件处理后才能展示给用户,操作繁琐,无法满足蓄滞洪区防洪调度及应急抢险处置中迅速做出响应的需求。该文提出了基于GPU并行计算和WebGIS的洪水预报系统,旨在提高洪水计算的效率,延长预见期,并实现洪水演进的可视化。该系统基于最新的GPU加速的计算方法,利用GPU强大的浮点数运算能大幅提高洪水计算的效率,结合WebGIS技术,将水文-洪水演进模型的计算结果与水利底图无缝连接,以图表、图像和动画等形式直观展示洪水演变过程,使决策人员能直观地掌握蓄滞洪区洪水的演变过程,可为潖江蓄滞洪区的调度运用和防洪抢险提供帮助。

融合物理理解与模糊逻辑的分类强对流客观短期预报系统:(1)系统构成

提供准确的雷暴、短时强降水、雷暴大风和冰雹客观短期预报产品,对提高预报预警的预见期,及早采取有针对性的预防措施有重要意义。基于对四类强对流天气现象物理成因理解,给出了由国家气象中心牵头研发,融合模糊逻辑人工智能方法的分类强对流客观短期概率预报系统的流程框架和实现方法,详细介绍了该系统的结构特征,以及系统中用于雷暴、短时强降水、雷暴大风和冰雹四类强对流天气预报模型构建的关键预报因子、隶属度函数获取方法和权重因子配置等信息,并在此基础上探讨了物理理解与模糊逻辑人工智能相融合方法具有广泛适用性的本质,可以表征产生特定强对流天气现象的环境配置的多样性和复杂性。

融合物理理解与模糊逻辑的分类强对流客观短期预报系统:(2)表现评估

本文对分类强对流客观短期概率预报系统2022年6月13日强对流过程预报产品的表现进行分析,基于2022年的雷暴、短时强降水、雷暴大风及冰雹客观概率预报产品和可用的分类强对流监测实况资料,结合强对流预报业务中使用的空间检验方法和常用的确定性及概率性检验指标,对该短期预报系统提供的四类强对流天气客观概率预报产品进行了详细的性能评估。用于评估的预报资料是时段为2022年4月1日至9月30日每天08时(北京时)起报,96 h内逐12 h间隔的预报产品。预报个例分析显示,四类产品均可提前24 h指示需要关注的强对流天气区域。统计检验结果表明,短时强降水各方面性能最好,其次是雷暴,雷暴大风也有一定的可参考性。四类强对流天气预报产品均存在预报概率与实况频率相比偏高的过度预报问题。雷暴、短时强降水和雷暴大风预报产品均存在与预报覆盖时效有关的日变化。评估结果为预报模型和系统后续改进发展奠定了基础,为应用基于融合物理理解与模糊逻辑人工智能方法的分类强对流预报产品提供了有益参考。

基于气象因素的地质灾害预警预报系统探析

地质灾害预警预报系统是防灾减灾的重要手段之一。高效、准确的预警系统能够及时为政府部门和公众提供准确的灾害信息,帮助人们做出正确的应对决策,从而有效降低灾害造成的人员伤亡和财产损失。分析了气象因素在地质灾害预警中的重要性,介绍了预警预报系统的建设目标与工作流程,探讨了地质灾害预警预报系统的构建措施、优化方向。

基于光流法的终端区对流临近预报系统的实现与应用

利用Sparse SD、Sparse、Dense及Dense Rotation 4种光流算法,以乌鲁木齐机场多普勒雷达组合反射率基数据为外推数据源,实现了乌鲁木齐机场终端区组合反射率临近2 h外推预报,并构建了外推产品与闪电、自动气象站、航迹、航路等数据融合显示的WebGIS系统,为战术阶段的航空用户决策提供及时、丰富的临近预报产品。客观检验表明,外推预报的Dense、Dense Rotation算法在前60 min的预报具有较好参考价值,可为战术阶段运行决策、飞机合理绕飞雷雨等危险复杂天气、重要天气复盘等提供数据支撑。

北京市环保局高性能运算计算集群系统模式集成预报技术开发

项目概况该项目围绕奥运空气质量预报需求,研发多种集成预报技术手段,开发以大气物理所双向嵌套模式、国际著名的MODEL3/CMAQ模式、CAMx模式为基础的空气质量多模式集成预报系统,研发的该预报系统平台实施多重嵌套方案,可实现从东亚、华北、京津冀、北京全域多层次的空气质量实时数值预报,并可为北京绿色奥运提供高质量的数值预报模型,从而提高空气质量预报准确率。

小型水库水情监测与预报预警系统建设意义

为解决小型水库安全管理、降雨监测和水资源利用等问题,本文以天水市为例,详细分析了小型水库水情监测与预报预警系统的建设与实施情况。通过对苏家峡、闫集水库等项目的介绍,探讨了系统建设过程中的技术要求、设备安装、数据传输等关键环节。同时,针对系统建设与运行管理中存在的问题,提出了针对性的对策与建议,以期为相关人员提供实践参考。

美国统一预报系统研发进展和展望

简要阐述了美国研发下一代统一预报系统的背景、目标和主要进展,总结了其采用的开放式研发机制和取得的初步成效;分析了新形势下中国数值预报模式研发面临的机遇和挑战;借鉴美国的经验提出对中国数值预报模式研发的启示。

国内外极地海冰业务化预报系统概述

在全球气候变暖和北极海冰快速减少背景下,极地海冰预报发挥着越来越重要的作用。提高极地海冰预报能力是极区船只航行以及极区能源开发与保护等许多领域和方面的重要保障。近年来,各国发展并建立极地海冰预报系统,极地海冰业务化预报取得了显著进展。通过对海冰数值动力模拟进行模型开发、检验和验证,使模式结果不断向观测值靠拢,以实现灵活、强大的海冰模拟的目标,提高对极地海冰演化的预测。我国的极地海冰业务化预报系统在准实时同化海冰密集度和海冰厚度的基础上,实现了卫星观测海洋表面温度数据的融合,解决了极区观测变量数据同化技术中海冰-海洋界面物质和能量的协同调整的难题,为极地科考和商业航行提供更精细化、更准确的海冰预报服务能力。文中简要介绍国内外极地海冰业务化预报系统的现状,并展望了未来发展的难点与问题。

RMAPS模式预报总辐射的3种订正方法应用

为降低光伏功率预测中预报总辐射误差且探讨各类订正方法的适用性,分季节对比分析逐步回归、支持向量机(SVM)和相似误差订正(AnBC)方法对快速更新多尺度分析和预报系统短期预报总辐射的订正效果.结果表明,订正后明显降低了预报误差,一定程度上改善了预报总辐射分布较分散和偏大的情况.酒泉鸿坤光伏电站秋季逐步回归订正效果相对最佳(平均绝对偏差(M_(AE))降低4.56 W/m^(2)),冬季、夏季和春季均是AnBC效果相对最佳(M_(AE)依次降低10.33、12.71、44.27 W/m^(2));敦煌电建汇能光伏电站秋季和冬季均是SVM订正效果相对最佳(M_(AE)分别降低4.73和7.85 W/m^(2)),夏季和春季均是AnBC效果相对最佳(M_(AE)分别降低16.24和34.17 W/m^(2)).两座电站逐小时误差分布显示AnBC效果相对最佳;就各季节相对最佳订正方法而言,订正后春季提高时次百分比最高(酒泉鸿坤为73.88%,电建汇能为77.28%).晴天SVM订正效果最明显,非晴天AnBC效果最明显.