数值天气预报

摘要： 针对单一气象预报源可能存在的误报和偏差问题,提出一种基于多源气象预报总辐照度修正的光伏功率短期预测方法。根据功率序列特征,采用自组织映射神经网络聚类算法实现历史数据广义天气类型划分。按照晴朗程度实现广义天气类型与公共气象服务天气类型预报的匹配对应,并计算不同广义天气类型总辐照度各等级之间的折算系数。在计算各广义天气类型系统误差的基础上,如果预测日数值天气预报广义天气类型分类结果与公共气象服务天气类型预报的一致,则叠加修正总辐照度系统误差;否则,采用树扩展朴素贝叶斯算法计算2种广义天气类型的转移概率,在修正系统误差后利用折算系数计算公共气象服务天气类型预报对应广义天气类型的总辐照度序列,并根据转移概率设定权重系数进一步修正总辐照度序列。建立预测模型,基于遗传算法优化的反向传播神经网络获得光伏功率短期预测结果。利用某光伏电站的实际运行数据和气象预报数据验证了模型的有效性。

摘要： 数值天气预报作为现代天气预报的主流技术方法,近年来不断朝着精细化方向发展,但预报误差至今仍无法避免。文中在CU-Net模型中引入稠密卷积模块形成数值预报要素偏差订正模型Dense-CUnet,在此基础上进一步融合多种气象要素和地形特征构建了Fuse-CUnet模型,开展不同模型的偏差订正试验和对比分析。以均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)作为评分标准,通过与ECMWF原始预报结果、ANO方法订正结果以及CU-Net方法订正结果进行对比,证明Dense-CUnet模型可有效改进数值预报订正效果,融合多个要素的Fuse-CUnet模型能使订正效果有更大提升。

摘要： 自然结冰试飞是运输类飞机合格审定必须实施的高难度、高风险试飞科目,需要在环境温度、云中液态水含量(LWC)和云滴中值体积直径(MVD)满足条件,含有大量过冷水的环境中完成规定的飞行动作。利用2020年3月16日、26日及27日阎良机场国产某大型运输机自然结冰试飞的地面、高空、卫星、雷达和机载探测等多源观测资料,对3次自然结冰试飞气象条件进行了对比分析,并验证了李佰平等改进的自然结冰潜势算法有效性。结果表明:改进的自然结冰潜势算法对于结冰区域的预报较为准确,但在结冰强度预报上需进一步优化。西风系统因水汽条件不足,结冰气象条件较南支系统要差。高空冷空气未到达试飞区域前,云中环境温度偏高,结冰强度较弱;冷暖空气交汇的区域,LWC较高,MVD较为合适,结冰较强。研究结果对未来在阎良机场开展运输类飞机自然结冰试飞的窗口期和空域选择、协同指挥保障均具有参考意义。

摘要： 风力发电不确定性强、波动性大,日前预测精度有待改善。为提高风电日前区间预测效果,提出一种基于鲁棒多标签生成对抗的风电场日前出力区间预测方法。首先,采用皮尔逊相关系数分析风电出力与多种气象因素、历史风电出力间的相关性,构建含数值天气预报气象特征与风电出力的原始数据集。然后,在原始数据集中去除待预测日风电功率,得到聚类数据集开展k-means聚类,获得带簇标签的原始数据集。之后,基于鲁棒性辅助分类生成对抗网络,生成海量带标签场景。最后,根据已知的历史风电出力和数值天气预报获得的特征,确定待预测日的簇标签,在生成场景中按对应簇标签筛选与待预测日风电功率特征相似度高的多个场景,组成相似场景集。基于相似场景集的待预测日风电功率均值及上下限,分别获得待预测日(次日)24个时段的风电功率点预测及区间预测结果。以中国东北某地区实际风电场数据为例验证了所提方法的优越性。

摘要： 提出一种基于先进机器学习算法的纯客观、实时天气预报后处理方法。该方法使用历史数值天气预报结果和实况观测值,训练出一个人工神经网络模型,再将该模型应用于每日实时发布的数值天气预报结果中,得到台站级别的天气要素预报结果。于张家口市和北京市分别建立该模型,并使用2005—2020年的观测数据和模式数据进行训练、验证和调优。结果表明,该模型预报的5个常规气象要素的预报误差普遍优于一元线性回归、多元线性回归以及数值天气预报模式的原始输出值,尤其对3天以内的天气预报具有明显优势。基于该模型发展的全自动实时后处理系统已于2020年11月1日开始每日自动化地输出预报结果,并服务于2022年北京冬奥会的气象保障工作。

摘要： 多星协同的对地观测可提供多谱段、多时相、多要素、多尺度、多层次的遥感数据,为数值天气预报提供丰富的价值信息。为了支撑未来地球系统无缝隙精细化网格预报服务,从探测变量、时间分辨率、空间覆盖度和水平分辨率、垂直分辨率、精度与时效等方面探讨了数值天气预报对卫星观测大数据需求的应用现状。同时,为了使卫星大数据高受容于数值天气预报,总结了多星数据一体化一致性处理、全天候/耦合的资料同化方法、与人工智能深度结合、卫星观测与预报互动等方面面临的挑战和前景。

摘要： 随着大规模风力发电接入电力系统,准确的风电场功率预测对于整个电力系统的安全稳定运行均意义重大.而风电功率爬坡事件则是产生风电功率预测误差的重要原因,尤其是当风速数据变化较快时,所引发的功率爬坡会导致预测误差较大.因此研究考虑风电场功率爬坡事件的预测就显得日益紧迫.文中基于极限学习机理论,提出了一种考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测模型.经算例验证表明,文中方法能够准确识别风电场的功率爬坡事件并有效提高风电功率超短期预测的精度,具有一定的理论意义和实用价值.

摘要： 对汇流时间短、暴雨时程集中且短期内降水强度大的城市区域而言,暴雨洪涝灾害预见期的延长可以为制定应急预案和实施防汛抢险争取更多的响应时间,降低城市暴雨洪涝事件带来的潜在危害.延长城市暴雨洪涝灾害预见期的有效措施之一,是采用基于数值天气预报技术和多源/高分辨率数据资料的陆气耦合城市雨洪模拟技术进行雨洪过程模拟和灾害预报.本文归纳总结了城市雨洪过程模拟和预报中常用的5类降水输入数据及各类降水数据的适用条件;总结了数值天气预报技术在区域强降水模拟方面的研究进展及存在的问题;梳理了城市雨洪过程模拟中采用的常见方法及优缺点;总结了数值降水预报技术应用于城市雨洪过程模拟和预报的最新研究进展.在此基础上,提出了基于陆气耦合的城市雨洪模拟技术需要解决的关键问题和应对之策,指出在当前城市雨洪模拟技术较为成熟的情况下,减小数值降水预报结果的不确定性和提高城市雨洪过程模拟的精细化程度是提高城市暴雨洪涝灾害预报准确性的主要手段.

摘要： 据报道,中国科学技术大学科研团队在相关测风激光雷达方面实现重大突破,首次实现3 m和0.1 s的全球最高时空分辨率的高速风场观测。米级分辨率的大气风场探测在航空航天安全、高价值目标保障和数值天气预报等方面具有重大意义。为了获取3 m和0.1 s时空分辨率的风场,需再提高现有的激光雷达信号检测灵敏度2个数量级以上。

摘要： 为了研究外弹道解算用数值天气预报的初始场误差,基于WRF数值天气预报模式,采用大气热力学公式将WRF模式输出变量换算为弹道解算用气象诸元,设计了以气象学和弹道学相结合的误差计算和分析方法:选取ME、MAE、RMSE和相关系数4个方面对误差值进行获取计算,结合仿真弹道最终落点对初始场误差进行评估。分析结果表明,气压、虚温、风速的均方根误差值分别为10.30、1.23、2.10,误差值小且稳定;风向的均方根误差值为60.52,误差值大但稳定。

摘要： 随着高性能计算机技术的发展和应用,并行计算已成为保证数值天气预报模式业务运行时效的关键技术之一.在计算资源受限的情况下,基于超级云计算技术,实现数值天气预报一体化平台,实现较低精度数值天气预报在"云"进行模拟,高精度数值天气预报在"端"进行模拟.根据不同的环境,提出了三种远程离线并行网格嵌套算法和相应的积分控制技术.超级云计算中为了有效整合资源和方便用户使用，需要抽象和虚拟化底层计算资源。在超级云计算资源虚拟化的基础上，开发相应的“云”+“端”海量数据处理技术，包括海量数据处理框架和资源弹性调度等。最后，结合大规模并行计算、多任务分布式处理的数值天气预报技术和安全可靠的数据传输技术，建立基于超级云计算的数值天气预报一体化平台。

摘要： 作为大气运动的一种产物,风的不确定性会给风电场选址和短期电力调度带来诸多困难,进而影响电力系统的稳定运行.就风能评估和预测而言,目前主要有统计分析和数值模拟两大类方法,但计算结果会受到观测资料不足、地形条件复杂、极端天气预测不精确的影响.基于此,本文主要讨论了复杂地形下,风速比数据库在风能评估和风速预测方面的应用,主要包括以下两个方面.首先结合已有3处测风塔的长期观测资料,反推出模拟区域的年平均风功率密度,其次结合数值天气预报(NWP)提供的边界条件,快速计算出良态风条件下的风速分布情况,并依次分析了WRF/CFD单向嵌套模式,风速比快速预报(WRF/WSR)模式的计算效率及误差.一致性指数(IOA)和均方根误差(RMSE)对比结果表明,本文所提及的方法能够有效地应用于模拟区域的短期风速预报.

摘要： 本文利用第二代军用数值天气预报系统,开展"神舟"十号飞船回收主着陆场高空风分层精细化气象保障,并采用天气学分析和多项式拟合两种方法对模式结果进行订正.结果表明,模式能基本预报出与实况一致的高空风平均垂直廓线分布和极值风速所在的高度位置,但综合对比2013年6月的探空资料发现也存在明显的差距,主要表现在:(1)对着陆场上空风向预报和风速趋势预报效果较好,但预报风速值普遍比实况偏小,且误差随高度增大;(2)对容易造成极值风速的中低层暖平流和深厚强冷空气系统存在较大的系统性误差.采用的天气学分析方法在如何把握好天气系统的变化情况,判定天气系统何时过境,影响时间长短等方面具有一定优势,可降低模式预报出现系统预报错误的风险;针对极值风速层的风速采用的多项式拟合方法效果较好,基于拟合公式的修订预报改进效果显著,可降低风速预报的系统性误差(模式误差和区域性误差),提高整体预报效果.

摘要： 风云三号(FY-3)系列卫星是我国第二代极轨气象卫星,其搭载的微波探测仪能够探测大气垂直温度和湿度信息,最新发射的FY-3C卫星上所搭载的新型微波探测仪具有更多通道,能够探测更加精确的大气信息.本文针对FY-3C上的新型微波湿度计(MWHS-2)资料以及WRF三维变分同化系统(WRF-3DVar)的特点,实现MWHS-2资料在WRF-3DVar中的同化过程.初步试验表明FY-3C卫星上MWHS-2资料的加入对数值天气预报模拟有一定的正效果.

摘要： 在洪水预报中引入数值天气预报可以延长洪水预报的预见期.集合预报采用多模式和多分析集合预报技术考虑初始场的不确定性和模式的不确定性,避免"单一"确定性数值天气预报结果易存在的预报误区.本次研究以淮河流域为试验流域,以TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)集合预报[加拿大气象中心(简称CMC,集合成员数为15个)、欧洲中尺度天气预报中心(简称ECMWF,集合成员数为51个)、英国气象局(简称UKMO,集合成员数为24个)、美国国家环境预测中心(简称NCEP,集合成员数为15个)]驱动构建的水文与水力学相结合的具有行蓄洪区流域洪水预报模型以达延长洪水预报的预见期,新安江模型用于降雨径流计算、一维水动力学模型用于河道洪水演算,建立淮河具有行蓄洪区流域洪水集合预报模型,实现洪水预报及早期预警.为了进行比较,同时采用地面雨量计观测降水驱动构建的洪水预报模型,对2007年与2008年淮河汛期洪水进行检验.结果表明,基于TIGGE集合预报驱动的洪水预报预见期延长了72～120小时,证明了TIGGE集合预报可以应用于洪水预报及早期预警.

摘要： 本文对GRAPES RAFS系统每天8个时次每3小时的2m温度(2014年12月1日-2015年1月1日)和3h降水(2013年6月20日-2013年7月21日)预报产品进行Time_lag(时间滞后)集合产品研究.针对滑动双权重平均法订正前后的2m温度开展Time_lag集合产品研究,采用了等权平均和非等权平均两种方法.针对3小时降水,在检验评估的基础上,采用了三种方式进行Time_lag集合产品研究,包括等权集合平均、不等权集合平均以及概率预报.研究结果表明:2m温度经过订正后,平均误差和均方根误差均明显降低.订正前后2m温度Timelag集合预报产品略有差异,订正后的效果略好.集合平均优于单个集合成员,不等权集合略微好于等权集合预报,但效果不明显.3小时降水晴雨TS评分是五个降水等级(晴雨、小雨、中雨、大雨、暴雨)中最高的,TS评分随着降水等级增加而减小;每日21-24时各量级的降水预报技巧是8个时间段(00-03,03-06,…,18-21,21-00)中最高.在所有评估时间段内晴雨、小雨、中雨空报较多,且随着预报时效的减小,空报增加;暴雨漏报相对较多,且随着预报时效的减小,漏报减少.降水集合平均同2m温度,集合平均优于单个集合成员预报,不等权集合预报略好于等权集合预报效果.其中,中雨量级降水的预报集合预报效果尤其好.对于3h降水,概率预报结果比集合平均更为接近实况,尤其是暴雨,概率预报的效果较集合平均更具有优势.

摘要： 本文对GRAPES RAFS系统每天8个时次每3小时的2m温度(2014年12月1日-2015年1月1日)和3h降水(2013年6月20日-2013年7月21日)预报产品进行Time_lag(时间滞后)集合产品研究.针对滑动双权重平均法订正前后的2m温度开展Time_lag集合产品研究,采用了等权平均和非等权平均两种方法.针对3小时降水,在检验评估的基础上,采用了三种方式进行Time_lag集合产品研究,包括等权集合平均、不等权集合平均以及概率预报.研究结果表明:2m温度经过订正后,平均误差和均方根误差均明显降低.订正前后2m温度Timelag集合预报产品略有差异,订正后的效果略好.集合平均优于单个集合成员,不等权集合略微好于等权集合预报,但效果不明显.3小时降水晴雨TS评分是五个降水等级(晴雨、小雨、中雨、大雨、暴雨)中最高的,TS评分随着降水等级增加而减小;每日21-24时各量级的降水预报技巧是8个时间段(00-03,03-06,…,18-21,21-00)中最高.在所有评估时间段内晴雨、小雨、中雨空报较多,且随着预报时效的减小,空报增加;暴雨漏报相对较多,且随着预报时效的减小,漏报减少.降水集合平均同2m温度,集合平均优于单个集合成员预报,不等权集合预报略好于等权集合预报效果.其中,中雨量级降水的预报集合预报效果尤其好.对于3h降水,概率预报结果比集合平均更为接近实况,尤其是暴雨,概率预报的效果较集合平均更具有优势.

摘要： 本文对GRAPES RAFS系统每天8个时次每3小时的2m温度(2014年12月1日-2015年1月1日)和3h降水(2013年6月20日-2013年7月21日)预报产品进行Time_lag(时间滞后)集合产品研究.针对滑动双权重平均法订正前后的2m温度开展Time_lag集合产品研究,采用了等权平均和非等权平均两种方法.针对3小时降水,在检验评估的基础上,采用了三种方式进行Time_lag集合产品研究,包括等权集合平均、不等权集合平均以及概率预报.研究结果表明:2m温度经过订正后,平均误差和均方根误差均明显降低.订正前后2m温度Timelag集合预报产品略有差异,订正后的效果略好.集合平均优于单个集合成员,不等权集合略微好于等权集合预报,但效果不明显.3小时降水晴雨TS评分是五个降水等级(晴雨、小雨、中雨、大雨、暴雨)中最高的,TS评分随着降水等级增加而减小;每日21-24时各量级的降水预报技巧是8个时间段(00-03,03-06,…,18-21,21-00)中最高.在所有评估时间段内晴雨、小雨、中雨空报较多,且随着预报时效的减小,空报增加;暴雨漏报相对较多,且随着预报时效的减小,漏报减少.降水集合平均同2m温度,集合平均优于单个集合成员预报,不等权集合预报略好于等权集合预报效果.其中,中雨量级降水的预报集合预报效果尤其好.对于3h降水,概率预报结果比集合平均更为接近实况,尤其是暴雨,概率预报的效果较集合平均更具有优势.

摘要： 本文对GRAPES RAFS系统每天8个时次每3小时的2m温度(2014年12月1日-2015年1月1日)和3h降水(2013年6月20日-2013年7月21日)预报产品进行Time_lag(时间滞后)集合产品研究.针对滑动双权重平均法订正前后的2m温度开展Time_lag集合产品研究,采用了等权平均和非等权平均两种方法.针对3小时降水,在检验评估的基础上,采用了三种方式进行Time_lag集合产品研究,包括等权集合平均、不等权集合平均以及概率预报.研究结果表明:2m温度经过订正后,平均误差和均方根误差均明显降低.订正前后2m温度Timelag集合预报产品略有差异,订正后的效果略好.集合平均优于单个集合成员,不等权集合略微好于等权集合预报,但效果不明显.3小时降水晴雨TS评分是五个降水等级(晴雨、小雨、中雨、大雨、暴雨)中最高的,TS评分随着降水等级增加而减小;每日21-24时各量级的降水预报技巧是8个时间段(00-03,03-06,…,18-21,21-00)中最高.在所有评估时间段内晴雨、小雨、中雨空报较多,且随着预报时效的减小,空报增加;暴雨漏报相对较多,且随着预报时效的减小,漏报减少.降水集合平均同2m温度,集合平均优于单个集合成员预报,不等权集合预报略好于等权集合预报效果.其中,中雨量级降水的预报集合预报效果尤其好.对于3h降水,概率预报结果比集合平均更为接近实况,尤其是暴雨,概率预报的效果较集合平均更具有优势.

摘要： 基于Kuo方案、Betts-Miller方案和Kain-Fristch方案,重点介绍3种类型的对流参数化方案的设计假设和关键技术,并简要介绍积云对流参数化近10年的研究进展以及出现的新尝试.最后,通过讨论对流参数化方案应用中存在的问题,提出未来对流参数化方案的设计目标和评价准则.

摘要： 本发明公开了一种广播电台智能天气预报系统，包括录音单元、语音切分单元、语音数据库、信息读取单元、信息解析单元、语音合成单元。本发明还公开了一种天气预报语音切分方法，用于广播电台智能天气预报系统。本发明通过对语音资料采用声母语音片段的频率在8000赫兹以上为切分节点进行切分的方式，能够使被切分后的语音素材进行合成时语音更加柔和、不僵硬，不会出现卡顿和语音突变不协调的现象，具有较佳的发音效果，更接近人员的实时人工播放；通过从互联网中读取天气数据并进行播放处理工作，从而实现天气预报语音播放能够实时播放，数据准确并且及时，从而减少了人工进行语音播报的误差，同时减少人工语音播报的时间，节约了人工成本。

摘要： 本发明公开了一种渔船天气预报方法及船载天气预报终端。本发明是由船载天气预报终端接收卫星通播的天气预报信息；然后获取渔船的地理坐标，并根据渔船的地理坐标查询出渔船所在的海域；再根据渔船所在的海域从所述天气预报信息中提取出渔船所在的海域的天气预报并显示。本发明的有益效果在于：本发明大大提升了渔业作业时天气预报的实时性，做到了气象中心到渔业指挥中心再到渔船的天气预报广播形式，让渔民在出海进行捕鱼活动时，能够实时获悉天气情况，以便做好必要的准备工作，提示根据天气变化安排或修改自己的作业计划。并且，本发明只向渔民显示渔船所在海域天气预报，不需要很大的显示屏，成本低，查询方便。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习和数值天气预报的天气现象预报方法，包括：根据数值天气预报产品和天气现象观测数据，构建训练数据集；根据深度学习网络模型对所述训练数据集进行训练，得到预估预报模型；从所述数值天气预报中提取预报场数据片段；将提取的预报场数据片段作为所述预估预报模型的输入数据，得到天气现象分类结果，将所述天气现象分类结果作为天气现象预报结果进行输出。本发明利用深度学习网络的非线性映射能力和对栅格数据的信息提取能力，基于数值天气预报数据和历史天气现象观测数据，实现对未来天气现象的预报。

摘要： 本发明属于气象预报技术领域，涉及一种基于数值天气预报和人工智能的降水客观预报方法。本发明基于数值天气预报和人工智能技术进行降水客观预报，可以在数值预报的基础上进一步提高降水预报准确率。通过对2020年4‑9月山东省国家级地面观测站24h降水和1h降水预报进行对比检验表明，该方法提供的24h降水晴雨预报评分高于业务上的数值模式直接预报，1h降水预报相对误差小于数值模式预报，展示出较好的预报优势，具有较高的应用价值。

摘要： 本发明属于天气预报技术领域，涉及一种数值天气预报及格点客观预报产品选优方法。包括如下步骤：设定选优预报强度阈值和优选时段，数据加工处理，目标对象识别，目标对象匹配评分，区域预报总体评价，预报优选。该方法可以较好地选出最优数值天气预报产品，为预报员提供高质量的客观产品，提高了数值天气预报应用能力。该选优产品还可以作为格点客观预报产品直接应用，有效提高天气预报准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于深度目标检测和数值天气预报的热带气旋预报方法，包括：根据热带气旋历史记录组合历史数值天气预报产品中的多个预报要素，构建训练数据集；根据所述训练数据集，对深度目标检测模型进行训练从而获取模型参数，将训练得到的模型作为热带气旋识别模型；根据热带气旋识别模型，从实时数值天气预报产品预报场中识别出热带气旋的中心位置和尺度，作为预报结果进行输出。通过本发明实现了对热带气旋的路径和尺度的准确预测，对热带气旋的路径和尺度的准确预测对于预防和减轻相关灾害具有重要作用。

摘要： 本发明提供一种多尺度数值天气预报模式融合的天气预报方法及装置，该天气预报方法包括：根据大气环流预报数据和对流性天气预报数据，获取多尺度数值天气预报模式融合的目标预报因子；将目标预报因子输入至预先训练的深度学习预报模型，获取天气预报结果。在本发明中，通过将不同尺度的数值天气预报模式的预报因子相融合，并输入至预先训练好的深度学习预报模型中，以获取预测的天气预报，解决了现有技术中不能同时兼顾不同尺度的天气系统的预报效果的缺陷，实现了对多种尺度数值天气预报模式的融合，有效提升了对不同尺度的天气系统的预报效果。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习和数值天气预报的天气现象预报方法，包括：根据数值天气预报产品和天气现象观测数据，构建训练数据集；根据深度学习网络模型对所述训练数据集进行训练，得到预估预报模型；从所述数值天气预报中提取预报场数据片段；将提取的预报场数据片段作为所述预估预报模型的输入数据，得到天气现象分类结果，将所述天气现象分类结果作为天气现象预报结果进行输出。本发明利用深度学习网络的非线性映射能力和对栅格数据的信息提取能力，基于数值天气预报数据和历史天气现象观测数据，实现对未来天气现象的预报。

摘要： 本发明属于气象预报技术领域，涉及一种基于数值天气预报MOS滑动订正的大风客观预报方法。步骤包括获取多种数值模式的风速预报产品，数值模式风速预报处理，数值模式风速预报准确率对比检验，数值天气预报风速预报MOS滑动订正模型训练，建立基于数值天气预报MOS滑动订正的大风客观预报业务化系统。本发明可以在数值预报的基础上进一步提高大风预报准确率。通过对2021年1‑12月山东省国家级地面观测站日最大风预报准确率进行对比检验表明，该方法提供的3级以上日最大风预报准确率评分均高于业务上的ECMWF欧洲中心细网格模式直接预报，展示出较好的预报优势，具有较高应用价值。

摘要： 本发明属于气象预报技术领域，涉及一种基于数值天气预报和人工智能的降水客观预报方法。本发明基于数值天气预报和人工智能技术进行降水客观预报，可以在数值预报的基础上进一步提高降水预报准确率。通过对2020年4‑9月山东省国家级地面观测站24h降水和1h降水预报进行对比检验表明，该方法提供的24h降水晴雨预报评分高于业务上的数值模式直接预报，1h降水预报相对误差小于数值模式预报，展示出较好的预报优势，具有较高的应用价值。