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海河流域东北冷涡背景下的降水预报订正研究
被引量：
5
1
作者
从靖
吴振玲
+2 位作者
田笑
刘博
徐威
《气候与环境研究》
CSCD
北大核心
2021年第5期556-568,共13页
针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心(ECMCWF)降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采...
针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心(ECMCWF)降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采用预报—实况概率匹配方法建立1~3日的短期订正模型并进行试报检验。结果表明:欧洲中心数值模式对于海河流域东北冷涡降水的预报较实况偏慢;概率匹配法主要通过订正降水量级来改善预报结果,订正后降水预报对于小雨、大雨、暴雨预报的TS(Threat Score)评分技巧均有提升,尤其对于大雨和暴雨及以上量级预报,订正后预报量级及预报落区大小均与实况更加接近,订正效果显著。东北冷涡降水对流性强,模式预报能力弱,而订正后预报能有效提高此类强降水的预报技能,具有较好的应用价值。
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关键词
东北冷涡
预报
—实况概率匹配法
降水预报订正
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职称材料
降水预报机器学习订正及其在分类型降水测试的效果研究?
2
作者
钟琦
梁红丽
+3 位作者
代刊
方祖亮
申莉莉
侯邵禹
《气象》
2025年第8期914-927,共14页
强降水是对我国国计民生影响最为广泛的灾害性天气之一,其精准预报也是最具挑战的科学问题之一,湿物理过程的多尺度、非线性特征使数值预报和客观订正处理降水问题比处理一般气象要素困难得多。文章以京津冀地区3 h累计降水量为对象,基...
强降水是对我国国计民生影响最为广泛的灾害性天气之一,其精准预报也是最具挑战的科学问题之一,湿物理过程的多尺度、非线性特征使数值预报和客观订正处理降水问题比处理一般气象要素困难得多。文章以京津冀地区3 h累计降水量为对象,基于站点观测和数值模式预报,通过降水样本构建和采样、降水相关物理特征输入、使用残差训练等策略,探索了机器学习算法LightGBM应用于降水预报订正的效果。结果显示,面对降水样本的长尾分布难题,构建数据集时综合考虑保持降水的真实分布,同时适度增大较强量级降水样本的比例,是提升强量级降水订正效果的关键一环。独立测试集的统计检验表明,LightGBM订正方案在所有阈值降水的客观评分均较原模式预报显著提升,且提升率随降水阈值增大而增加。分类型降水的统计检验和个例评估显示,LightGBM订正方案在不同类型降水预报均体现出强度和落区的综合调整,其中:强天气系统强迫类型降水样本数量相对占优,在各降水阈值订正效果均较显著;而弱天气系统强迫类型降水订正在≥15 mm阈值时较难获得提升,落区的调整也更具挑战。这说明降水样本的不平衡分布仍是机器学习订正面临的挑战,但机器学习体现出对模式预报准确率更低的较大量级降水的订正潜力,即模式预报能力越低,机器学习订正提升的空间和幅度越大。特征重要性分析表明,输入与降水密切相关的动力、热力和水汽等物理特征,对提升LightGBM订正评分具有正贡献。
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关键词
京津冀地区
降水预报订正
机器学习
样本构建
分类
降水
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职称材料
题名
海河流域东北冷涡背景下的降水预报订正研究
被引量：
5
1
作者
从靖
吴振玲
田笑
刘博
徐威
机构
天津市气象台
天津市气象科学研究所
出处
《气候与环境研究》
CSCD
北大核心
2021年第5期556-568,共13页
基金
国家自然科学基金青年基金项目41805058
天津市气象局科研项目201942bsjj01。
文摘
针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心(ECMCWF)降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采用预报—实况概率匹配方法建立1~3日的短期订正模型并进行试报检验。结果表明:欧洲中心数值模式对于海河流域东北冷涡降水的预报较实况偏慢;概率匹配法主要通过订正降水量级来改善预报结果,订正后降水预报对于小雨、大雨、暴雨预报的TS(Threat Score)评分技巧均有提升,尤其对于大雨和暴雨及以上量级预报,订正后预报量级及预报落区大小均与实况更加接近,订正效果显著。东北冷涡降水对流性强,模式预报能力弱,而订正后预报能有效提高此类强降水的预报技能,具有较好的应用价值。
关键词
东北冷涡
预报
—实况概率匹配法
降水预报订正
Keywords
Northeast cold vortex
Frequency matching method
Precipitation forecast correction
分类号
P457.6 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
降水预报机器学习订正及其在分类型降水测试的效果研究?
2
作者
钟琦
梁红丽
代刊
方祖亮
申莉莉
侯邵禹
机构
中国气象局气象干部培训学院
出处
《气象》
2025年第8期914-927,共14页
基金
国家自然科学基金项目(U2142214、42275013)
中国气象局重点创新团队智能预报技术团队项目(CMA2022ZD04)
+1 种基金
国家重点研发计划(2021YFC3000905)
河北省重点研发计划(23375401D)共同资助。
文摘
强降水是对我国国计民生影响最为广泛的灾害性天气之一,其精准预报也是最具挑战的科学问题之一,湿物理过程的多尺度、非线性特征使数值预报和客观订正处理降水问题比处理一般气象要素困难得多。文章以京津冀地区3 h累计降水量为对象,基于站点观测和数值模式预报,通过降水样本构建和采样、降水相关物理特征输入、使用残差训练等策略,探索了机器学习算法LightGBM应用于降水预报订正的效果。结果显示,面对降水样本的长尾分布难题,构建数据集时综合考虑保持降水的真实分布,同时适度增大较强量级降水样本的比例,是提升强量级降水订正效果的关键一环。独立测试集的统计检验表明,LightGBM订正方案在所有阈值降水的客观评分均较原模式预报显著提升,且提升率随降水阈值增大而增加。分类型降水的统计检验和个例评估显示,LightGBM订正方案在不同类型降水预报均体现出强度和落区的综合调整,其中:强天气系统强迫类型降水样本数量相对占优,在各降水阈值订正效果均较显著;而弱天气系统强迫类型降水订正在≥15 mm阈值时较难获得提升,落区的调整也更具挑战。这说明降水样本的不平衡分布仍是机器学习订正面临的挑战,但机器学习体现出对模式预报准确率更低的较大量级降水的订正潜力,即模式预报能力越低,机器学习订正提升的空间和幅度越大。特征重要性分析表明,输入与降水密切相关的动力、热力和水汽等物理特征,对提升LightGBM订正评分具有正贡献。
关键词
京津冀地区
降水预报订正
机器学习
样本构建
分类
降水
Keywords
Beijing-Tianjin-Hebei Region
precipitation forecast correction
machine learning
sample con-struction
classified precipitation
分类号
P456 [天文地球]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
海河流域东北冷涡背景下的降水预报订正研究
从靖
吴振玲
田笑
刘博
徐威
《气候与环境研究》
CSCD
北大核心
2021
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
降水预报机器学习订正及其在分类型降水测试的效果研究?
钟琦
梁红丽
代刊
方祖亮
申莉莉
侯邵禹
《气象》
2025
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职称材料
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