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    數(shù)值模式產(chǎn)品解釋應(yīng)用系統(tǒng)

    2018-01-30 16:32:38楊鐵鋼
    電子技術(shù)與軟件工程 2017年15期

    楊鐵鋼

    摘要:該系統(tǒng)基于T639、ECMWF、GRAPES和WRF等模式產(chǎn)品,采用最近格點和格點插值方法建立氣象站點預(yù)報數(shù)據(jù)庫。根據(jù)氣象局預(yù)報檢驗有關(guān)規(guī)定或自行客觀分級實時檢驗各類模式產(chǎn)品。通過絕對平均誤差、平均誤差、均方根誤差和多元線性回歸等方法訂正模式產(chǎn)品誤差?;谀J疆a(chǎn)品研究精準(zhǔn)化預(yù)報預(yù)警指標(biāo)體系,研究探討最佳預(yù)報模型、預(yù)報準(zhǔn)確率權(quán)重模型、天氣學(xué)解釋模型和天氣跟蹤預(yù)報模型等統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型。同時開展圖形化分析,實現(xiàn)物理量診斷解讀、天氣學(xué)診斷分析、模式產(chǎn)品對比分析等主觀精細(xì)化分析功能。

    【關(guān)鍵詞】數(shù)值模式 解釋應(yīng)用 誤差訂正 統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型

    1 前言

    目前地級市氣象臺站存在接收到國內(nèi)外數(shù)值模式產(chǎn)品種類多,存儲數(shù)據(jù)量大、預(yù)報質(zhì)量參次不齊等實際情況,預(yù)報員針對預(yù)報站點多(鄉(xiāng)鎮(zhèn)精細(xì)化預(yù)報)、預(yù)報時間緊、氣象要素多、預(yù)報時效長的要求下,怎么使用集成預(yù)報。集成預(yù)報方法中參與的成員和權(quán)重都是基于歷史樣本回代計算而得出,基本都是靜態(tài)的、固定的。但是對于復(fù)雜的天氣預(yù)報中使用這樣的固定指標(biāo)是顯然效果不佳。

    基于上述問題,本軟件平臺解決多模式產(chǎn)品分級實時自動檢驗功能,提供模式產(chǎn)品誤差訂正方法及自定義多級檢驗功能,基于模式產(chǎn)品自定義建立定量化、精準(zhǔn)化預(yù)報預(yù)警指標(biāo)、探討或研究統(tǒng)計學(xué)預(yù)報模型,提出了多模式動態(tài)變權(quán)的集成預(yù)報方法,可擺脫大量樣本實況資料的依賴性,實現(xiàn)多模式產(chǎn)品在集成預(yù)報中的權(quán)重系數(shù)能夠預(yù)報員要求動態(tài)調(diào)整,動態(tài)反應(yīng)每一個模式產(chǎn)品在不同季節(jié)、不同時效、不同站點的預(yù)報水平。

    2 業(yè)務(wù)系統(tǒng)設(shè)計

    從模式特點來分析,使用區(qū)域中尺度模式產(chǎn)品,在24h預(yù)報時間分辨率上可以發(fā)揮更好的作用,更好的解決短臨災(zāi)害性預(yù)報預(yù)警,開展新一代天氣雷達(dá)產(chǎn)品和實況信相結(jié)合的WRF th定量化精細(xì)化的要素預(yù)報;在lOd內(nèi)以T639、ECMWF等模式產(chǎn)品開展累計降水量、平均氣溫定量預(yù)報和指數(shù)預(yù)報。

    該軟件平臺系統(tǒng)以Microsoft .NET為框架,以Visual C#為編程語言,采用c/s結(jié)構(gòu)(客戶端與服務(wù)器端),后臺服務(wù)器采用Microsoft SQL server 2008數(shù)據(jù)庫?;诓煌瑫r空尺度天氣系統(tǒng)特點,建立“高低分辨率搭配、長短時效兼顧、有限區(qū)域與全球模式相配合”的站點式精細(xì)化數(shù)值模式產(chǎn)品解釋應(yīng)用系統(tǒng)。

    3 檢驗方案

    國際氣象組織(WMO)的基本系統(tǒng)委員會(CBS) 1985年確定數(shù)值天氣預(yù)報標(biāo)準(zhǔn)化檢驗方法,方法包括兩個部分,一是采用客觀分析檢驗,本系統(tǒng)按照天氣預(yù)報質(zhì)量考核管理辦法進(jìn)行客觀檢驗,二是用全球交換系統(tǒng)的探空觀測資料進(jìn)行檢驗,由于通遼市本站是探空觀測站,所以只檢驗通遼本站高空模式產(chǎn)品。

    4 誤差訂正方法

    4.1 平均誤差

    4.1.1 計算平均誤差

    5 統(tǒng)計學(xué)天氣預(yù)報模型

    (1)最佳預(yù)報模型,根據(jù)預(yù)報員定期計算情況(例如前面10天的誤差訂正)下,多模式產(chǎn)品分級檢驗誤差訂正后再次檢驗,最后得出預(yù)報準(zhǔn)確率最高,平均絕對誤差最小的模式產(chǎn)品預(yù)報。

    (2)預(yù)報準(zhǔn)確率權(quán)重模型,根據(jù)最佳預(yù)報模型的基礎(chǔ)上,確定前三或前五,然后基于預(yù)報準(zhǔn)確率計算權(quán)重系數(shù),最后得出多模式產(chǎn)品的權(quán)重預(yù)報。

    (3)天氣跟蹤模型,根據(jù)預(yù)報員定期計算情況下,模式預(yù)報針對不同的初始場預(yù)報同一個時次氣象要素或物理量,首先確定每一次預(yù)報時效的最佳預(yù)報,然后基于預(yù)報準(zhǔn)確率計算權(quán)重系數(shù),最后得出預(yù)報結(jié)果。

    (4)天氣學(xué)解釋模型,根據(jù)預(yù)報員定期計算情況下,通過某一個預(yù)報時效的多模式產(chǎn)品采用多元線性回歸方法計算出回歸方程,最后用方程計算對應(yīng)預(yù)報時效的氣象要素預(yù)報。

    6 定量化預(yù)報預(yù)警指標(biāo)

    例如大風(fēng)預(yù)報預(yù)警,預(yù)報員根據(jù)歷史樣本資料確定一個大風(fēng)指標(biāo)(200hPa的風(fēng)速大于36m/s并且850hPa的風(fēng)速大于18m/s并且十米風(fēng)速大于8m/s)通過多模式產(chǎn)品計算出每一個站點的24h、48h內(nèi)大風(fēng)開始時間、結(jié)束時間和持續(xù)時間;基于業(yè)務(wù)的需求不斷修改完善指標(biāo),該系統(tǒng)實現(xiàn)自定義建立指標(biāo)和自動檢驗預(yù)報指標(biāo)功能。

    7 結(jié)束

    本文的誤差訂正方法、集成預(yù)報方法都是一種超級集合思想,最大特點在多模式產(chǎn)品權(quán)重系數(shù)的可變性和參與多模式產(chǎn)品數(shù)量的不確定性以及集成產(chǎn)品的多樣性。

    提供模式產(chǎn)品對比診斷、天氣預(yù)報診斷分析、誤差訂正為一體的平臺,實現(xiàn)全自動模式產(chǎn)品檢驗功能,規(guī)范化模式產(chǎn)品入庫管理,開展鄉(xiāng)鎮(zhèn)精細(xì)化氣象要素預(yù)報和指數(shù)預(yù)報。

    優(yōu)化現(xiàn)有的算法,引入相似力度算法開展降水相似預(yù)報,引入EOF正交展開算法開展天氣分型預(yù)報。

    參考文獻(xiàn)

    [1]李俊,紀(jì)飛,齊琳琳,等.集合天氣預(yù)報的研究進(jìn)展[J],氣象,2004,31(02):3-7.

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    [3]皇甫雪官.國家氣象中心集合數(shù)值預(yù)報檢驗評價[J].應(yīng)用氣象報,2002,13(01): 29-36.endprint

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