简介:摘要:本文利用2011-2016年奉节本站及29个乡镇站的日最低和最高温度,在本站最低、最高温度预报准确率较稳定的情况下,用乡镇站和本站的变温同步性对乡镇站温度进行订正后,乡镇站最低温度的预报准确率(≤2℃)平均提高26.7%,和本站的预报准确率差距减小20.9%,最低温度平均绝对误差(TminABS)减小1.0℃;乡镇站最高温度的预报准确率(≤2℃)平均提高12.5%,和本站的预报准确率差距减小17.8%,最高温度平均绝对误差(TmaxABS)减小0.7℃。各乡镇站最低温度预报准确率均有提高;大部分乡镇站TminABS减小0.1℃~3.0℃。大部分乡镇站最高温度预报准确率提高3%以上;TmaxABS减小0.1~2.7℃。
简介:简要介绍了精细化天气预报和气象数据挖掘应用的现状,在对BP神经网络预测方法详细分析的基础上,研究了基于时间序列数据挖掘实现精细化温度预报的方法。该方法基于时序分析技术,建立起适合于BP神经网络的输入样本模型,通过反复学习从温度时序中建立预测模型,将其用于未来24h的精细化温度预报。同时,对BP神经网络算法和步骤做了简要介绍,针对原有的BP算法存在的不足,做了一些改进。最后,通过对预测挖掘系统的设计和在Matlab6.5仿真平台上的试验,建立了温度预报模型,以兰州市观测站数据为时间序列研究对象,对精细化温度预报进行了仿真实现。对基于时序的数据挖掘理论的应用和开发精细化温度预报方法做了有益的探索。
简介:利用2001年7月至2011年7月甘肃省榆中县地面观测站每日8次云量资料和同期NCEP每日4次等压面资料,由NCEP资料构造预报因子,以总云量和低云量为预报对象,分析预报因子和预报对象的相关性,采用逐步回归方法建立榆中县逐月每日8个时次的云量预报方程并进行回代;并利用2012年的资料检验预报方程的预报效果。结果表明:云量主要受整层湿度、垂直运动、不稳定能量、槽强度指数和700hPa水汽通量散度影响,其中湿度条件和垂直运动是重要因素。建立的预报方程对总云量的预报效果比低云量好;总云量平均预报误差在2成左右,低云量平均预报误差在3成左右;预报值的变化趋势可以部分地反映实际云量的变化趋势。
简介:摘要:因民航事业发展速度的不断加快,航空用户对气象服务需求随之增强,对气象服务产业提出了更好的要求,而精细化气象预报服务工作的重要性逐渐凸显,对于航空气象未来发展及服务方式来说是一次巨大的机遇和挑战。本文在精细化预报内涵及民航气象工作中精细化预报服务的不利因素的基础上,探讨了民航气象航班运行期间对天气的要求,重点分析了精细化预报服务在民航气象工作中的应用,最后给出了几点提升精细化预报服务对策,仅供相关部门进行参考借鉴。