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基于模式输出统计预报方法的云量精细化预报 被引量:3
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作者 赵文婧 李文才 +4 位作者 赵中军 尚可政 王式功 孔德兵 宁贵财 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期479-483,共5页
通过对T639数值预报产品的释用,结合地面气象观测站资料,以环渤海地区兴城站为例,建立了云量的精细化预报模型.从云形成的基本条件出发,选取4类天气学意义明确的预报因子:水汽类、大气不稳定度类、大气上升运动类和天气系统强度类,以总... 通过对T639数值预报产品的释用,结合地面气象观测站资料,以环渤海地区兴城站为例,建立了云量的精细化预报模型.从云形成的基本条件出发,选取4类天气学意义明确的预报因子:水汽类、大气不稳定度类、大气上升运动类和天气系统强度类,以总云量、低云量为预报对象,通过逐步回归法建立兴城站逐月、逐时次的云量预报方程.结果表明,云量主要受水汽、大气上升运动和大气不稳定度影响.回代检验结果表明,总云量平均绝对误差为20%,低云量平均绝对误差为16%,低云量的预报方程预报效果更好;总云量夏半年预报准确率更高,低云量冬半年预报准确率更高,可为云量精细化预报提供参考. 展开更多
关键词 T639数值预报产品 模式输出统计预报方法 云量 预报
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应用模式输出统计作海雾出现判别预报 被引量:15
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作者 胡基福 郭可彩 鄢利农 《青岛海洋大学学报(自然科学版)》 CSCD 1996年第4期439-445,共7页
应用模式输出统计的逐步判别方法,对山东南部沿海4~7月海雾出现作24h的判别预报。候选预报因子包括:日本数值预报传真图、近岸台站的观测、经验设计因子及其一些组合因子。对1993年4~7月独立资料,进行试报检验,结果表... 应用模式输出统计的逐步判别方法,对山东南部沿海4~7月海雾出现作24h的判别预报。候选预报因子包括:日本数值预报传真图、近岸台站的观测、经验设计因子及其一些组合因子。对1993年4~7月独立资料,进行试报检验,结果表明,预报准确率达77% 展开更多
关键词 海雾预报 模式输出统计 判别分析
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基于WRF模式输出统计的逐时太阳总辐射预报初探 被引量:29
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作者 白永清 陈正洪 +1 位作者 王明欢 成驰 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2011年第3期363-369,共7页
基于WRF(weather research and forecasting model)模式逐时输出结果,设计了逐时太阳总辐射的模式输出统计(model output statistics,MOS)预报流程。主要包括:对逐时观测序列进行低通滤波再除以天文辐射,对模式输出因子的筛选和降维,以... 基于WRF(weather research and forecasting model)模式逐时输出结果,设计了逐时太阳总辐射的模式输出统计(model output statistics,MOS)预报流程。主要包括:对逐时观测序列进行低通滤波再除以天文辐射,对模式输出因子的筛选和降维,以及建立MOS预报方程,并对2009年1月、4月、8月和10月武汉站逐时太阳总辐射进行预报试验。结果表明,该方案在各月预报相对稳定,拟合和预报效果均较为理想,可使平均绝对百分比误差控制在20%~30%,相对均方根误差控制在30%~40%,相对模式直接预报辐射改进了50%左右。由此可见,通过对模式输出进行解释应用,可以有效提高辐射预报的准确率。此外,客观分析所得的气温、云量、露点、比湿、相对湿度、地面气压等13个模式输出因子可以作为各地区建立MOS辐射预报方程的参考因子。 展开更多
关键词 太阳能 逐时太阳辐射 预报因子 模式输出统计(MOS)
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关于WRF模式模拟到达地表短波辐射的统计订正 被引量:7
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作者 白永清 陈正洪 +1 位作者 王明欢 赖安伟 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第2期292-296,共5页
太阳能光伏发电预报研究和业务工作迫切需要开展太阳辐射预报技术研究,而中尺度数值模式直接输出的辐射预报与实测值误差较大,有必要对模式输出结果进行解释应用以提高辐射预报的准确率.基于WRF模式逐时输出结果,对模式模拟的2009年8月... 太阳能光伏发电预报研究和业务工作迫切需要开展太阳辐射预报技术研究,而中尺度数值模式直接输出的辐射预报与实测值误差较大,有必要对模式输出结果进行解释应用以提高辐射预报的准确率.基于WRF模式逐时输出结果,对模式模拟的2009年8月武汉站到达地表短波辐射进行误差订正.结果表明:1)与武汉站逐时总辐射相关性较高的模式输出因子为:到达地表短波辐射、地表温度、2m气温、2m比湿和云水混合比的垂直积分;2)简单的消除偏差方法对模式预报效果略有改进;3)综合考虑了辐射、温度和水汽条件的MOS预报效果最佳,可使平均绝对百分比误差由模式预报的38.3%减少到22.0%.可见,通过对模式输出结果进行误差订正,能够进一步提高辐射预报的准确率. 展开更多
关键词 太阳能 地表短波辐射 模式输出统计 偏差订正
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距平模式月际旱涝异常的诊断及预测试验 被引量:2
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作者 罗勇 林本达 王绍武 《气象学报》 CSCD 北大核心 1998年第5期540-550,共11页
用地气耦合非定常距平模式对24个夏季旱涝月个例进行了诊断和预测试验。结果表明,用这种动力与统计外部结合的MOS方法进行旱涝预测比较简易可行,并且达到一定的准确率,便于在短期气候预报的业务中推广应用。
关键词 距平模式 旱涝预测 模式输出统计 旱灾 涝灾
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基于线性回归的风电功率预测误差修正方法 被引量:14
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作者 杨红英 冯双磊 +2 位作者 王勃 王伟胜 刘纯 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期14-17,共4页
风电功率预测精度的好坏直接关系到发电计划的合理制定和风电功率的优先调度。为提高风电功率的预测精度,文中利用模式输出统计方法对风电功率的预测误差进行分析,根据模式输出统计方法可自动修正数值预报偏差特点,提出了基于线性回归... 风电功率预测精度的好坏直接关系到发电计划的合理制定和风电功率的优先调度。为提高风电功率的预测精度,文中利用模式输出统计方法对风电功率的预测误差进行分析,根据模式输出统计方法可自动修正数值预报偏差特点,提出了基于线性回归的风电输出功率预测误差修正方法。基于实际风电场历史数据的研究表明,该方法数学原理简单、适用性强,可有效改善风电功率的预测精度,具有很好的工程实用价值。 展开更多
关键词 模式输出统计方法 风电场 功率预测 线性回归 误差修正
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基于机器学习的数值天气预报风速订正研究 被引量:78
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作者 孙全德 焦瑞莉 +5 位作者 夏江江 严中伟 李昊辰 孙建华 王立志 梁钊明 《气象》 CSCD 北大核心 2019年第3期426-436,共11页
对风速进行准确预测是精细化天气预报服务(如风能发电、冬季奥运会赛场条件保障等)的重要环节。本文基于三种机器学习算法(LASSO回归、随机森林和深度学习),对数值天气预报模式ECMWF预测的华北地区近地面10 m风速进行订正。首先利用LASS... 对风速进行准确预测是精细化天气预报服务(如风能发电、冬季奥运会赛场条件保障等)的重要环节。本文基于三种机器学习算法(LASSO回归、随机森林和深度学习),对数值天气预报模式ECMWF预测的华北地区近地面10 m风速进行订正。首先利用LASSO回归算法提取对10 m风速有重要影响的气象要素特征集,将其作为三种机器学习算法的输入,建立相应模型对ECMWF预测的风速进行订正。用提取后的气象要素特征集建模有助于减少计算量和存储开销,并减小模型的复杂性,从而提高模型的泛化能力。将订正结果与传统订正方法模式输出统计(model output statistics,MOS)得到的订正结果进行对比。结果表明,三种机器学习算法的订正效果均好于MOS方法,显示了机器学习方法在改善局地精准气象预报方面的潜力。 展开更多
关键词 ECMWF模式 机器学习 模式输出统计(MOS) 风速 华北
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误差逐步逼近法在太阳辐射短期预报中的应用 被引量:11
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作者 陈正洪 孙朋杰 张荣 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期2377-2383,共7页
基于武汉市2011年~2012年4个典型月逐时总辐射观测值和中尺度数值天气预报模式(wRF)模拟值。通过以误差逐步逼近方法实现预报效果的提高,即以逐时清晰度指数为因变量,以14个模式输出因子浓缩的4个主分量为自变量,建立清晰度指数MO... 基于武汉市2011年~2012年4个典型月逐时总辐射观测值和中尺度数值天气预报模式(wRF)模拟值。通过以误差逐步逼近方法实现预报效果的提高,即以逐时清晰度指数为因变量,以14个模式输出因子浓缩的4个主分量为自变量,建立清晰度指数MOS预报方程;以预报误差为因变量,分析并遴选预报因子,建立预报方程;重复第二步过程,进一步减少预报误差。结果表明:1)常规MOS方法预报辐射值的年平均绝对百分比误差、相对均方根误差分别为22.1%、27.8%,对常规MOS预报的误差进行2次再预报后,年预报结果的两项误差进一步降至17.4%、22.4%,与常规MOS法相比,预报误差分别下降4.7%、5.4%;2)第一次误差的主要影响因子为清晰度指数,第二次误差的主要影响因子为时角(一天中不同时刻);3)经过两次误差逐步逼近后,两项误差分别下降3.8%(5月份)~5.4%(8月份)、4.5%(10月份)~6.9%(8月份)。可见,误差逐步逼近法有逐步改善辐射预报效果的作用。 展开更多
关键词 误差逐步逼近 太阳辐射 模式输出统计订正(MOS) 清晰度指数 时角 模型改进
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精细化逐时滚动温度预报方法及检验 被引量:38
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作者 罗聪 曾沁 +1 位作者 高亭亭 陈炳洪 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2012年第4期552-556,共5页
以Grapes数值模式预报为基础,首先利用卡尔曼滤波方法对Grapes模式的温度预报进行释用,再将模式统计输出方法应用于卡尔曼滤波结果,从而得到站点逐时滚动温度预报,最后通过站点-格点映射方法将站点预报误差反馈到最匹配的格点上,实现精... 以Grapes数值模式预报为基础,首先利用卡尔曼滤波方法对Grapes模式的温度预报进行释用,再将模式统计输出方法应用于卡尔曼滤波结果,从而得到站点逐时滚动温度预报,最后通过站点-格点映射方法将站点预报误差反馈到最匹配的格点上,实现精细化逐时滚动温度预报(SHUF)。检验结果表明,Grapes模式的24小时温度预报CSI评分稳定在0.4左右;卡尔曼滤波方法的CSI评分介于0.47~0.43之间;而SHUF的CSI评分在1~6小时内由0.91降至0.64,7~16小时的CSI评分由0.6逐渐降低至0.52,17~24小时的CSI介于0.5~0.45之间,均优于同期Grapes模式预报和卡尔曼滤波释用结果。精细化逐时滚动温度预报方法利用最新的气象观测要素对数值模式预报的结果进行订正,可有效改进数值模式的短时温度预报能力。 展开更多
关键词 精细化逐时滚动预报 卡尔曼滤波 模式统计输出方法 站点.格点映射
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