两种降水客观统计方法对ECMWF集合平均降水预报的订正研究

提升降水量级预报精度,有助于优化灾害预警与决策支持。选取2018年1月1日至2021年1月山东省逐12 h降水观测数据和欧洲中期天气预报中心(the European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)的集合预报集合平均(Ensemble Prediction Ensemble Mean,EPEM)结果进行72 h内逐12 h降水量级预报统计订正,然后对比ECMWF集合平均降水预报插值的原始预报(EC_EPEM)、基于EC_EPEM的输出统计(Model Output Statistics,MOS)预报(EC_EPEM_MOS)、利用最优TS(Threat Score)评分订正(Optimal Threat Score,OTS)预报(EC_EPEM_OTS)的效果。结果表明:EC_EPEM_MOS在较小量级上表现最优,但在大量级上订正效果稍差,甚至略低于EC_EPEM;EC_EPEM_OTS仅在0.1、10 mm量级上低于EC_EPEM_MOS,其他量级均为最优,尤其在较大量级上订正效果更明显。在50、100 mm大量级上,EC_EPEM_OTS在12~72 h时效订正效果均最优,这是由于EC_EPEM_OTS在稍大量级上提高订正系数使得大量级降水漏报率减小,同时对大量级降水使用较小订正系数也减小了空报率。在较小量级降水中短期预报时效除了山东中部山区外EC_EPEM_MOS表现最佳,山区EC_EPEM_OTS最佳;中等以上量级、尤其较大量级降水,山东大部分地区EC_EPEM_OTS表现最佳。EC_EPEM_MOS订正预报有效地减小了EC_EPEM的空报问题。EC_EPEM_OTS的订正效果最佳,在大范围强降雨过程中与实况降雨分布更为接近,降水总体分布把握较好。

基于前馈神经网络的多模式集成降水预报研究

为提高山东定量降水预报准确率,采用深度前馈神经网络(Deep Forword Neural Networks,DFNN)和降水分级最优TS(Threat Score)权重集成方法对多模式集成降水预报进行研究。对2019年4—9月欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)全球数值预报系统、中国气象局上海数值预报模式系统(China Meteorological Administration Shanghai 9 km,CMA-SH9)和中国气象局中尺度天气数值预报系统(China Meteorological Administration Meso⁃scale,CMA-MESO)逐24 h累积降水量预报进行有监督训练,得到4组DFNN(ES、EM、SM、ESM)深度学习模型,并利用多模式降水分级最优TS权重集成方法建立Mul-OTS(Multi-mode Optimal Threat Score)集成模型。用2020年4—9月各模式逐24 h累积降水量进行降尺度格点预报,对5种集成方案对比检验、个例分析应用。结果表明:不同起报时间、不同预报时效,5组集成方案均降低了平均相对误差,ESM方案最好,Mul-OTS方案最差;4组DFNN方案均提高了晴雨准确率,ESM方案最好,Mul-OTS方案低于模式预报;4组DFNN方案均提高了各降水等级TS、ETS评分,对弱降水的提高幅度大于强降水,Mul-OTS方案对小量级降水等级订正是负技巧,对大量级降水等级的订正效果较好,但仍不如ESM方案;个例分析发现降水强度和落区预报ESM方案均优于其他集成方案。因此业务上采用最优的ESM方案建立了定量降水格点预报系统,为智能网格预报提供重要支撑。

GNSS/PWV在一次梅雨期暴雨中的模式预报应用

地基全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)监测大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)是一种连续获取大气水汽信息的有效手段,对于区域天气尤其是灾害性天气观测与预报有重要作用。基于长三角GNSS应用示范网,开展GNSS/PWV资料在数值天气预报模式中的三维变分同化应用试验,通过设计5个试验方案对2010年7月的一次梅雨期暴雨进行中尺度分析,考查区域地基GNSS/PWV资料在梅雨期降水过程中对初始场和预报结果的改进能力。通过预报分析表明:本次梅雨期暴雨数值模式预报加入GNSS/PWV的同化方案相比于常规资料同化方案24小时降水预报效果改善超过20%,48小时后也可提高约12%。可见GNSS/PWV资料可以很好改进观测区域内的水汽分布,提供与暴雨天气紧密联系的水汽信息,有效改善了数值天气模式中的中尺度系统移动速度的48小时预报结果,进而提高降水落区预报。

CMPAS融合降水产品对河北省“23·7”极端暴雨的表征能力分析

选取河北省2023年7月28~31日极端暴雨事件(简称“23·7”极端暴雨),采用相关系数、多种误差指标以及客观评分指标,综合解析中国区域高时空分辨率多源融合降水近实时实况分析产品(Chinese Meteorological Administration Multi-source Merged Precipitation Analysis System,CMPAS)对河北省“23·7”极端暴雨的表征能力,研究发现:CMPAS融合降水数据对地面观测降水的表征能力较好,能较为准确地刻画地面降水强度、范围以及暴雨中心落区,且降水量级越大、落区越集中,刻画效果越好,但仍存在高估降水低值和低估降水高值的情况;CMPAS融合降水产品在低海拔、地势平坦地区的表征能力更好,随海拔高度的增加,误差也随之增大。总体来说,CMPAS融合降水产品对于大雨及以下量级降水强度、落区以及暴雨中心落区的刻画较为精准。另外,在灾害性天气发生时,对于无法获取观测站点降水资料的地区,CMPAS融合降水产品可作为站点实况的有效补充。

数值模式降水预报OTS订正法的实现技术

本文以ECMWF模式的逐12 h累计降水预报的订正试验为例,以福建、江西、浙江和上海为研究区域,详细介绍了福建省气象台在实现最优TS评分(Optimal Threat Score,OTS)订正法时引用或首创的三项技术,并与同类技术进行对比。结果表明:(1)用3年期准对称滑动窗口取样法采集训练样本计算OTS订正阈值,其效果优于取之前3年的当季样本的取样方法。(2)OTS订正阈值F1(即消空阈值)的大小与最高2 m温度密切相关,随着温度升高,消空阈值先变大后减小。相比不分组的方案,基于最高2 m温度预报分组计算消空阈值的方案能同时降低小雨的空报率和漏报率,使ETS评分提高5.0%~8.2%。(3)先用反距离加权插值法对模式降水预报进行插值,再应用OTS订正法对降水预报进行订正,其效果优于先用最邻近点插值法对模式降水预报进行插值,再应用OTS订正法对降水预报进行订正。

Ets-1在前列腺癌组织中的表达及其临床意义

目的探讨原癌基因Ets-1在前列腺组织中的表达及其与前列腺癌组织学分级的关系。方法利用免疫组化法检测Ets-1在4例正常前列腺组织,12例良性前列腺增生组织和53例前列腺癌组织中的表达。结果 Ets-1蛋白的阳性表达在前列腺癌细胞的胞浆及胞核内均可见,79%的前列腺癌组织中Ets-1呈阳性表达,而在良性前列腺组织细胞中无表达或仅有微弱表达,差异有显著性意义(P<0.05)。在前列腺癌组织中,Gleason评分高危组Ets-1阳性表达率明显高于Gleason中危组和低危组(P<0.05)。结论与良性前列腺组织对照相比,Ets-1有肿瘤特异性,其表达与前列腺癌的组织学分级相关,可作为前列腺癌病变程度及临床预后判断的一个分子标志。

基于最优TS评分的多模式集成降水预报

利用2020年1月1日至2023年1月2日欧洲中心、美国、德国、中国和日本降水预报资料和眉山市的逐日降水观测资料,用最优TS评分法对模式降水进行订正,再使用概率匹配平均、消除偏差集成平均和加权集成平均三种方案进行多模式集成预报,通过检验评分和个例分析。结果显示,概率匹配平均方案提升晴雨准确率,但对大雨和暴雨的预报效果差。消除偏差集成平均方案对降水预报的提升效果较小。加权集成平均方案和分类站点集成预报均能大幅提升晴雨准确率,并减小暴雨漏报,使暴雨TS评分得到较大提升。

一种轨道列车车载通信系统信息安全风险评估方法

提出一种基于通用漏洞评价系统(Common Vulnerability Scoring System,CVSS)的列车车载通信系统信息安全风险评估方法,详细介绍该方法的工作流程,开展缺陷概率评估、缺陷影响评估,得出各系统缺陷的风险范围所对应的信息安全等级,并最终应用到某国外地铁车载通信系统项目的信息安全风险评估活动中,为后续开展系统优化活动以及采取优化措施后的信息安全风险再定位奠定基础。

基于频率匹配法和最优TS评分法的降水预报订正效果对比

利用2020年1月1日—2023年1月2日ECMWF、NCEP模式降水预报资料和眉山地区降水观测资料,采用频率匹配法(Frequency-Matching Method,FM)、最优TS评分法(Optimal Threat Score,OTS)对ECMWF和NCEP的模式降水预报进行订正,对比检验评分和预报个例,并验证两种方法的适用性。结果表明:FM、OTS订正明显改善了小雨空报和暴雨漏报,提高了晴雨预报准确率、小雨ETS评分、暴雨TS评分,且OTS优于FM;FM可能出现参考数据与实况数据有较大偏差的情况,从而影响订正效果,OTS则不受参考数据的影响;数值模式降水的预报偏度明显大于1或小于1时,FM、OTS订正效果越好;FM、OTS难以订正小雨漏报、暴雨空报,也难以对降水差值较大的空漏报或降水落区偏差进行订正。

基于评分最优化的模式降水预报订正算法对比

使用2013年1月1日—2016年1月7日全国气象站观测资料,应用准对称混合滑动训练期,不改变雨带预报位置和形态,基于模式降水预报订正结果的TS评分最优化及ETS评分最优化,分别设计最优TS评分订正法(OTS)和最优ETS评分订正法(OETS)确定预报日各级降水订正系数,对2014—2015年降水数值预报进行分级订正,并与频率匹配法(FM)对比。结果表明:在24 h累积降水的多个预报时效订正中,无论是对欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心和中国气象局的全球模式降水预报,还是对4个模式的简单多模式平均,OTS和OETS较FM在TS评分和ETS评分等传统降水检验指标上均更优秀,其中OTS在所有时效均能提高模式降水预报质量,为三者最优。在概率空间的稳定公平误差评分方面,OTS在各时效、各单模式及多模式平均等方面优势明显。在预报员对应参考时效上,OTS在24~168 h的24 h累积降水预报中的TS评分也优于主观预报。

L波段探空判别云区方法的研究

利用2008年1月到2009年12月的L波段探空资料,和与之时空匹配的Cloudsat云观测资料,首先分析了云内和云外相对湿度的累积频率分布,发现以75%作为相对湿度阈值判断云准确率可达81%。随后利用BS(Bias Score)和TS(Threat Score)评分方法,对不同相对湿度阈值进行评分分析,发现以81%作为相对湿度阈值TS评分可达0.66,为最高。接着利用BS和TS评分方法分不同高度对相对湿度阈值进行评分分析,发现随高度的增加该高度上具有最好TS评分的相对湿度阈值在减小。利用这些阈值对云判断时,总的TS评分高于0.6,且其准确率达到84%以上,比利用单一相对湿度阈值判断云准确率要高。最后对这些阈值进行优化,得到一套适合于我国L波段探空秒数据的云垂直结构的判别方法。

基于邻域法的高分辨率模式降水的预报能力分析

利用2011—2013年ECMWF、日本、T639高分辨率模式降水预报数据,CMORPH（NOAA Climate Prediction Center Morphing Method）卫星与自动站逐小时降水融合资料,基于邻域法FSS（Fractions Skill Score）、ETS（Equitable Threat Score）评分指数,分析模式的降水预报性能。（1）暖季（5—9月）三家模式对小雨量级降水预报频率偏多,随着降水量的增大,模式预报频率逐渐减小,降水阈值10.0 mm左右时,预报频率接近无偏,FSS趋于1,其中T639模式受尺度变化影响最大。（2）对ECMWF模式来说,降水阈值小于5.0 mm时,增加空间尺度,能够同时提高降水量级、范围的预报准确率,对5.0 mm以上量级降水,增加尺度不利于提高ETS评分;对T639模式来说,调整邻域空间尺度对降水FSS、ETS评分影响不大。（3）ECMWF、日本模式分别在局地性、系统性降水上有较好的预报表现,使用较大邻域来评定局地性降水并不合理,但对系统性降水来说,50~110 km的空间尺度能够取得较好FSS评分。（4）不同月份上,三家模式的降水量级、范围的预报技巧评分不尽相同,整体来说,三家模式均在7月降水量级预报最合理。

基于TIGGE资料的沂沭河流域6小时降水集合预报能力分析

全球多模式集合预报(TIGGE)资料为发展局地水文风险预报方法提供了新基础。对不同预报系统的集合预报资料进行评价与对比,可为综合应用多源资料实现超集合预报提供参考。本文以沂沭河流域内10个站点观测降水作为参照,对2007～2010年7、8、9月中BABJ(北京)、ECMF(欧洲)、EGRR(英国)、RJTD(日本)和KWBC(美国NCEP)五种预报模式的6h集合预报降水做了相关系数、均方根误差、Nash效率系数、TS评分(风险评分)和Brier评分等定量评估和对比。对于各模式集合平均预报,EGRR表现最好,4日预见期内的相关系数达0.48,Nash系数为0.21,BABJ最差,其他三模式预报能力相当。对于确定的控制性预报,4日预见期内RJTD表现最优,相关系数为0.19,Nash系数为0.13,其次为BABJ和EGRR。各模式集合平均与控制性预报相比,预报能力都占绝对优势,而多模式集合平均其预报能力又强于任何单模式集合平均。在4日预见期内,多模式平均的相关系数达0.49,Nash系数达0.24。在不同百分位阈值下TS评分和Brier评分也表明了类似的各模式评比结果,但多模式平均虽然在较低阈值下评分较优,但不占据绝对优势。各中心资料均具有一个随预见时长增加的稳定衰减期,其中EGRR衰减期最长(达9天)且最为稳定,而其他资料则存在不同稳定程度的衰减,稳定衰减期都能持续4天以上。各中心资料对较大降水的预报还存在各自不同的系统性偏差。

安徽省ECMWF数值模式降水预报性能的检验

为了了解欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)数值模式对安徽地区降水预报的性能,提高订正技巧,本文应用风险评分(Threat Score,TS)、预报偏差(BIAS)和去除随机事件后的公平T评分(Equitable Threat Score,ETS)及真实技巧评分(True Skill Statistic,TSS)等方法,对2012年1月至2015年3月安徽省ECMWF数值模式降水场预报资料进行检验。结果表明:ECMWF模式对安徽地区降水的预报性能总体较稳定,年际变化幅度较小。安徽省降水预报的ETS评分总体呈南高北低的空间分布特征,所有气象站降水均存在预报过度的现象。降水预报分级检验表明,小雨量级降水预报评分明显高于其他量级降水,但预报偏差较大,预报过度现象严重;ECMWF模式对72 h时效内的暴雨量级降水预报技巧较小,对于72 h时效后的暴雨量级降水基本没有预报能力。季节降水预报的检验表明,春季、秋季和冬季的48 h时效内晴雨预报的准确率为88%以上,订正空间较小;夏季各时效及春季、秋季和冬季168 h时效以上降水预报的空报率超过60%,可以适度订正;秋季较其他季节降水预报的漏报率略高,尤其是120 h时效以上降水的预报需关注。四季均存在降水预报过度的现象,尤以夏季最突出。ECMWF模式对安徽省降水量为0.1—0.7 mm的格点降水预报空报率较高,订正后可以明显提升预报技巧,但增加了一定漏报风险。

2002—2005年T213数值降水预报产品分析检验

利用2002—2005年T213模式的降水预报值和全国400个标准测站的降水实况资料,采用客观降水检验方法,对T213数值降水预报产品的预报能力进行了分析检验。结果表明:降水预报TS评分和预报偏差B值均存在明显时空分布差异;各级降水中,小雨TS值最大、B值最小,夏季TS和B值均好于其它季节;中到大雨TS最高评分和最低B值均是长江中下游地区,其次是华南;暴雨TS评分各区较低,但华南、长江中下游地区和东北地区B值较小。这些地区T213降水预报对预报业务有较好的参考作用。T213降水预报对春季东北地区和华北的强雨(雪)、夏季长江中下游地区的梅雨、西部地区的华西秋雨等降水过程具有相当好的预报能力。

基于属性攻击图的网络动态威胁分析技术研究

该文首先利用属性攻击图理论构建了网络动态威胁分析属性攻击图(DT-AAG)模型,该模型在全面刻画系统漏洞和网络服务导致的威胁转移关系的基础上,结合通用漏洞评分标准(CVSS)和贝叶斯概率转移计算方法设计了威胁转移概率度量算法;其次基于构建的DT-AAG模型,利用威胁与漏洞、服务间的关联关系,设计了动态威胁属性攻击图生成算法(DT-AAG-A),并针对生成的属性攻击图存在的威胁传递环路问题,设计了环路消解机制;最后通过实验验证了该模型和算法的有效性。

应用咽鼓管球囊扩张治疗复发性分泌性中耳炎临床分析

目的初步探讨咽鼓管球囊扩张技术(Balloon Eustachian Tuboplasty,BET)在儿童复发性分泌性中耳炎治疗中的效果及安全性。方法 2014年12月-2016年2月就诊于北京儿童医院耳鼻咽喉头颈外科的18例复发性分泌性中耳炎患儿。既往有腺样体切除及1次以上鼓膜置管手术史;经过常规保守治疗3月鼓室积液无法吸收或既往1年内急性中耳炎发作3次以上。术前评估内容包括鼓膜相、纯音听力及声导抗测试、咽鼓管功能评分、鼻咽镜检查、颞骨CT。手术采用经鼻同/对侧咽鼓管球囊置入和/或鼓膜置管术。术后随访6月-18月,随访内容包括听力及鼓膜情况;鼻咽镜及咽鼓管功能评分,数据进行统计分析。结果 16例(28耳)患儿全麻下完成BET,2例(2侧)未能置入咽鼓管球囊;13例同期行鼓膜置管手术。术后听力显著提高(31.04±10.03、20.95±12.80;P<0.001);术后短期(6月内)、长期(6月后)咽鼓管评分显著提高(2.04±2.65、5.33±3.90、6.71±3.45;P<0.05),其中主观症状的改善短期内(6月内)出现,而客观症状的改善术后6月出现,随时间延长更加明显;反复接受置管手术病人术前术后ETS评分分别为1.455±1.969和4.727±3.869。1例患儿鼓膜原置管区穿孔,无大出血、咽鼓管口粘连等严重并发症出现。结论儿童复发性分泌性中耳炎患者术前综合评价必不可少,咽鼓管球囊扩张可以作为儿童复发性分泌性中耳炎的一种治疗选择。

早期卵裂与胚胎形态学和生长速率联合评分预测胚胎发育潜能

目的：探讨早期卵裂、胚胎形态学和生长速率联合评分预测胚胎发育潜能的价值。方法：96个IVF-ET周期分为两组：第1组包括35个IVF-ET周期,该组第3日（移植日）胚胎形态学和生长速率作为选择胚胎移植的标准（下称简单评价法）;第2组包括61个IVF-ET周期,该组于受精后25~26 h对胚胎早期卵裂情况进行第1次评价,第3日对胚胎形态学和生长速率再次进行评价,两次评价的综合结果作为选择胚胎移植的标准（下称联合评价法）,比较两种方法的胚胎种植率和妊娠率。结果：发生早期卵裂的胚胎在移植日的优质胚胎率显著高于未发生早期卵裂的胚胎（P〈0.001）;联合评价法所选择胚胎的临床妊娠率和胚胎种植率均明显高于简单评价法（P〈0.05）。结论：早期卵裂是预测胚胎发育潜能的一个有价值的指标,胚胎发育的联合评价有助于提高助孕成功率。

移植胚胎选择的量化指标

【目的】探讨胚胎累计评分(ECS)预测胚胎发育潜能及胚胎种植率(IR)和临床妊娠率(PR)的价值。【方法】782个IVF周期及223个ICSI周期分别计算ESC,并依据ESC及种植率和妊娠率做频数表,并分别分为妊娠与非妊娠组进行比较ESC。【结果】IVF周期在ESC大于18且不大于32时和ICSI周期在ESC大于22且不大于32时可以达到50%以上妊娠率,此范围外ESC均致使妊娠率降低;IVF周期在ESC大于28且不大于32时和ICSI周期在ESC大于26且不大于32时可以达到35%以上种植率,此范围外ESC均致使种植率降低;两种周期妊娠组ESC均高于未妊娠组(P<0.01)。【结论】ESC可以预测胚胎移植后的临床妊娠率,并为临床移植胚胎挑选提供量化标准。

第二代月动力延伸预报产品对西南汛期降水的预报检验

利用第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2.0)提供的1982-2009年高度场、降水场历史回报试验资料、NCEP/NCAR再分析资料以及西南5省433个测站的降水实况资料,运用ACC、TS评分、EOF等方法检验和评估了该模式对西南区域汛期环流形势和降水情况的预报能力。结果表明,该模式对环流场预报较好,对西南汛期月平均降水有较好的预报能力,特别是20天以前的预报效果较好。DERF2.0模式基本可以模拟并预报出汛期西南地区降水空间分布呈东南多、西北少的主要模态,但方差贡献率和时间系数与实况有所差异。此外,该模式对月平均降水的预报要比日平均降水的效果好,模式日平均降水预报对汛期中小雨强降水有较好的预报能力。