一、日本短期数值预报、绍兴MOS预报、预报员综合预报的检验分析（论文文献综述）
曾小团,翟舒楠,梁依玲,覃月凤,黄荣成,林振敏[1]（2020）在《数值天气预报在广西的业务应用与进展》文中研究指明随着计算机性能提高和数值模式的发展,数值天气预报在气象预报业务中发挥着越来越重要的作用。广西气象业务应用数值天气预报产品四十年来,在中尺度数值预报模式本地化应用、数值预报产品解释应用和气象要素客观预报方法研究等方面取得了一定成果。广西气象科技工作者采用天气学释用、动力释用、逐步回归、模式输出统计、卡尔曼滤波、神经网络和综合集成等方法研发了基于数值预报产品的温度、降水等气象要素客观预报技术,形成了支撑广西日常天气预报业务的方法和流程,对广西预报水平提高起到了重要作用。但传统的解释应用方法已不能满足智能化精细化预报的发展,数值天气预报在广西的业务应用迫切需要在人工智能、大数据挖掘等信息化技术方面加强研究。
储海,陈雷,戴建华,王海宾,李佰平,张欣,孙敏,刘梦娟[2]（2017）在《上海市无缝隙天气预报技术》文中指出介绍了支持上海市气象局无缝隙预报业务的几类客观预报方法和业务系统。上海市气象局无缝隙格点预报产品涵盖045 d的五类不同分辨率、不同要素产品。从06 h与实况相衔接的逐10 min定量降水预报,24240 h的要素最优集成订正预报,到延伸期45 d的逐日趋势预报。依赖各类客观预报方法生成的格点预报背景产品,结合格点预报制作和预报检验系统,使得预报员在此基础上有效地制作发布格点预报,在满足现代化格点预报要求精确度的同时,最大程度地帮助预报员减轻了人工操作的负担。
苏翔[3]（2015）在《定量降水预报的可预报性与偏差订正方法研究》文中研究说明定量降水预报（quantitative precipitation forecast,QPF）一直是气象业务工作的重点和难点。集合天气预报可以描述降水预报的不确定性,产生概率定量降水预报（probabilistic QPF,PQPF）,进而提高降水预报的潜在应用价值。本文从集合预报的角度出发,关注降水的可预报性,重点研究了降水预报的偏差订正理论及相关技术方法。主要研究内容与结论如下:（1）本文在前人研究的基础之上,考虑降水量偏态分布的特点,结合实际降水资料,根据集合平均与集合离散度之间的约束关系,建立了理想降水集合预报随机理论模型,并利用该模型研究了降水的可预报性关系与误差分布理论,提出了一种使用离散度估计误差概率分布的方法。研究发现,降水集合预报的可预报性关系大小与表征集合离散度、集合预报误差的指标有关。即使是理想集合预报,集合离散度与集合预报误差之间的线性关系也不完美,线性相关系数一般在集合成员数达到10～20时饱和。虽然集合离散度与单个集合预报误差之间的线性关系不强,但是却与多个集合预报误差的统计量（例如标准差、分位数）存在很好的线性关系。因此,本文通过离散度拟合误差概率分布进行误差概率预报。此外,本文通过对理想模型增加系统偏差和改变离散度大小,得到非理想降水集合预报模型,并利用该模型研究了非理想降水集合预报的误差分布理论。研究发现,理想集合预报的集合平均对于极端降水事件的预报并非优于非理想集合预报,原因是集合平均平滑了极值降水,并且极端降水事件缺乏足够的统计样本。小幅度地增加系统偏差反而有利于提高集合平均对于大雨预报的命中率,但同时也会减弱小雨预报的准确度。尽管如此,理想集合预报的概率预报要优于非理想集合预报,因为概率预报能更确切地反映预报的不确定性信息。较大的系统偏差和离散度都会带来较大的概率预报误差。（2）全面系统地对2008-2012年夏季北半球6个业务中心的全球交互式超级集合预报（THORPEX interactive grand global ensemble,TIGGE）的 24 小时累积降水产品进行检验评估,总结了不同集合预报系统的特性,同时分析了不同中心系统升级前后的性能变化。考虑了样本的纬度差异,设计了一套集合预报加权检验系统,用以科学地评估比较集合预报系统在北半球中纬度和热带的预报性能。还考虑到系统升级前后的检验样本发生变化,使用一套没有升级的业务中心（中国气象局,China Meteorological Administration,CMA）的集合预报系统为参考,去除了降水样本的年际变率对预报技巧的影响。研究发现,系统偏差和离散度对集合预报系统的性能具有重要影响。好的可预报性关系不一定对应高的预报准确度,离散度过大会导致较大的概率预报误差。加拿大气象中心（Canadian Meteorological Centre,CMC）可靠性最好,概率系统偏差最小,但是升级之后修改的物理方案获得了很大的离散度,却带来了较大的概率预报误差。欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）总体而言预报性能最好,但是在热带地区小雨的概率预报较差,原因是存在概率系统偏差。CMA在热带地区存在较大的系统偏差,导致预报性能较差。日本气象厅（Japan Meteorological Agency,JMA）的0-24小时降水在热带地区存在很高的湿偏差,与其所使用的湿奇异向量法和比湿扰动有关。英国气象局（the United Kingdom Meteorological Office,UKMO）、美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction,NCEP）和 ECMWF 系统升级之后都有显着改进,而JMA升级之后没有显着变化。（3）对NCEP业务上订正降水集合预报系统偏差所使用的自适应频率拟合法（adaptive frequency matching method,AFMM）中的衰减权重进行优化,建立了衰减权重与预报误差时间尺度之间的函数关系,并在中国国家气象中心、福建省气象台、安徽省气象台进行业务测试和推广。为了进一步提高极端降水事件的预报能力,基于NCEP全球集合预报系统（global ensemble forecast system,GEFS）回算（refo recast）大数据长时间序列的训练样本,提出了区域频率拟合法（Regional FMM,RFMM）和格点频率拟合法（gridded FMM,GFMM）。前者仅在AFMM的基础上增加大量时间样本,后者考虑了降水的局地系统偏差。将这两种新的降水订正方法与优化的AFMM进行分析比较发现,考虑降水的局地系统偏差比单纯地增加样本量更重要。总体而言,三种方法都可以订正原始预报的系统偏差,但RFMM对AFMM的改进有限,而GFMM显着提高了降水集合预报性能。
曾淑玲[4]（2012）在《三类航危天气预报技术及业务系统研究》文中研究说明从上世纪20年代起,航空气象保障就逐渐得到国内外航空公司和气象科技工作者的广泛关注,这主要是因为天气是影响航空安全、正常与效率的最重要因素之一,给航空企业和飞行员提供及时、准确的天气预报,进而提升飞行的安全性是航空气象服务的职责和任务。航空工业的迅猛发展,对航空气象服务提出了更新更高的要求。在诸多的天气因素中,雷暴被称为夏季飞行安全的杀手；雾造成的低能见度常造成机场关闭；风是对飞行影响最大的气象要素,大风可影响飞机正常起降并损坏机场设施。因此,关于这三类典型航空危险性天气的短期预报技术进行深入研究,对于进一步提高航空气象预报业务能力具有重要的现实意义。本论文首先分析了近30年我国三类航危天气的时空分布特征并总结其主要天气型,为了解其气候概率、发生机制以及提高预报水平提供有效的支持；然后通过深入分析三类航危天气的主要物理因子,采用事件概率回归和BP神经网络两种方法建立了三类航危天气的动力-统计预报模型,并对模型的预报性能进行了检验和比较；最后基于软件开发技术构建了能够用于航空气象服务的三类航危天气短期预报业务化系统,目前已投入准业务化运行。主要研究结果如下：1、在极端天气气候事件增多的大背景下,研究表明,我国大陆雷暴、雾霾和大风存在不同的时空变化特征。我国雷暴高发区主要位于东南沿海、华南、西南以及青藏高原东部地区,近30年来雷暴日数经历了两个相对多发期和一个相对少发期。雾在我国南方和沿海地区频发,多雾地区主要分布在辽东半岛、山东半岛沿海、福建西北及沿海、江浙沿海、四川盆地以及云南西南部,长江以南地区的雾日数明显多于长江以北地区。近30年来大雾日数整体呈现出减少的趋势,而轻雾日数呈增加趋势。霾日数具有东多西少的空间分布特征,东部地区的霾集中在三个多发区,分别为长江中下游、华北和华南地区；2001年以后霾日数呈现出增加的趋势。大风主要出现在北方地区,频发区主要位于新疆北部、内蒙古中西部、青藏高原东部以及东部沿海区域。2、通过统计分析,筛选出了不同预报对象的主要影响物理因子。雷暴预报方程中贡献大的因子反映了水汽含量、动力条件和不稳定能量。雾霾预报方程中的因子主要有水汽含量、全风速、垂直速度和稳定度指数等。大风预报方程中的因子主要有模式输出的U、V分量及对流层中下层的全风速,其次为垂直速度,槽的强度、温度和涡度平流也在方程中占较大比重。3、针对全国不同站点,分别建立了基于线性回归理论的三类航危天气事件概率回归预报模型,并对其预报性能进行了检验。对于三类天气,TS评分值在不同区域和不同预报时效均高于气候概率值。雷暴在华南、东部沿海和东北地区预报效果相比其他地区更好。对水平能见度小于10km的雾霾天气,预报评分的空间分布随季节变化而不同,预报效果较好的站点在春季主要分布在西北东南部、华北南部、黄淮东部和江淮中东部；夏季主要分布在两大区域,分别是东北地区南部、华北地区和江南中西部、华南中西部地区；秋冬季分布在东北地区南部、华北地区、黄淮地区以及江淮东部；且冬季在东南沿海、华南预报效果好于秋季。对水平能见度小于1km的雾,预报评分和其气候概率空间分布有较好的一致性,预报评分在东北地区南部、黄淮、江南东部以及西南地区较高。大风天气的预报评分在北方地区整体较高,秋季在东南沿海具有较高的评分。4、针对全国不同站点,分别建立了基于非线性动力系统的三类航危天气BP神经网络预报模型,检验了其预报性能并与事件概率回归预报模型进行对比。整体来看,由于输入端预报因子相同,两种预报模型试预报评分的空间分布基本一致。对于雷暴天气,随着预报时效的延长,预报评分明显减小,夜晚的评分较白天偏低,且神经网络预报模型效果明显好于事件概率回归预报模型,在白天的预报时段内更为明显。雾霾神经网络模型对水平能见度小于1km雾的预报好于事件概率回归预报模型。对于大风天气,事件概率回归模型预报效果更好。个例预报分析表明两种预报模型对于三类天气的区域性特征的预报与实况都有较好的一致性。5、三类航危天气短期业务预报系统的建立及准业务化运行。针对当前航空气象业务保障中短期预报任务特点和预报需求,综合利用数值预报产品释用技术和软件开发技术,开发了三类航危天气短期业务化预报系统。系统设计共分为五个模块,分别是预报模型构建模块、数据采集入库模块、基本要素和特征物理量计算入库模块、预报数据自动生成模块和预报信息显示模块。本系统实现了数据自动下载入库、单要素或多要素、单一时间或历史上某一时间段的自动预报、地理信息数据接入、预报结果图形化显示等多个功能。本预报系统具有建模方法先进、客观化与自动化程度高、操作简便等优点,可以辅助预报员高效客观地完成三类航危天气短期预报的制作。目前本系统已集成到航空气象灾害预报支持服务系统进行准业务化运行。
宗志平,代刊,蒋星[5]（2012）在《定量降水预报技术研究进展》文中研究指明定量降水预报（QPF）是天气预报最重要的业务之一。对21世纪以来QPF的国内外业务现状、集合概率预报技术、短时临近预报技术、检验技术以及订正技术等做了简要综述,初步总结了各类研究所取得的主要进展,包括:QPF准确率的稳步提高得益于数值模式的持续发展,以及预报员对于模式产品的应用订正能力的不断提高;以数值集合预报为基础的概率QPF（PQPF）为用户提供预报不确定性信息,是一种更为科学的天气预报形式;另外,数值模式的实时天气学检验及订正技术的发展为"增加预报员的附加价值"提供有力支撑。最后,提出了目前QPF研究存在的主要问题和需要加强的几个研究方向,分别是:（1）进一步加强数值模式对于大气水汽场的同化和模拟,采用新的模型来描述下垫面与边界层之间的水汽交换,以及大气中真实云和降水物理过程;（2）降水观测和预报的随机特点还没有被充分考虑,需要进一步研究不同时空尺度上的模式预报能力,发展有效的QPF订正技术方法;（3）对于PQPF还存在着理解上的困难和误区,如何将预报不确定性信息传递给用户需要进一步研究;（4）短时临近QPF应由雷达回波外推方法向结合数值模式预报的混合外推技术转变,提高对对流降水系统的预报能力;（5）针对传统的统计评分检验方法的不足,应引入新的QPF检验技术方法,但新方法的解释应用还需不断地积累经验。
薛志磊,张书余[6]（2012）在《气温预报方法研究及其应用进展综述》文中指出气温预报一直是天气预报的重要组成部分,本文对气温预报方法进行综述,分析其优缺点,并提出新的气温精细化预报方法的可行性思路,为提高气温预报质量提供参考。
曾晓青[7]（2010）在《模式输出统计技术在局地中短期天气预报中的研究与应用》文中提出局地天气预报一直是天气工作者最为关注的问题,由于全球预报模式的分辨率较低,近地面边界层的物理过程,以及受下垫面影响的动力过程和热力过程在局地尺度的模拟及预报效果并不理想,使得全球预报模式对地面气象要素的预报准确性不能达到令人满意的效果。因此,为了得到更为准确的局地天气预报结果,需要对全球预报模式输出结果进行降尺度。统计-动力相结合的降尺度释用技术（即模式输出统计技术）不仅能弥补动力降尺度法的不足,而且它计算量小、易于操作,很适合基层气象台站的推广使用。它已成为很多发达国家现代天气预报业务的重要工具,特别是在数值模式的后处理中已成为不可缺少的一部分。本文在前人研究工作基础之上,根据实际需要,从科研和实际应用两个方面全面探索和研究模式输出统计中存在的一些问题并针对这些问题给出一套完整的解决方案。全文以模式输出统计（MOS）技术的理念为核心,紧紧围绕这一中心思想,针对模式输出统计中的预报因子选择问题,预报模型建立问题,进行了深入的研究和试验,取得了很多令人鼓舞的结果。文中试验选取青海省内25个气象站和环渤海地区23个气象站作为研究站点,以2003年1月1日—2009年12月31日的国家气象中心T213L31全球中期数值预报模式逐日输出产品以及上述气象站点的地面观测资料作为试验资料,以最高温度、最低温度和降水三个人们最关心的要素作为试验对象。本文利用相关系数和逐步回归方法进行统计降尺度的因子选择,因子选择的试验表明：预备因子数虽然从总体水平上对最终的命中率不太敏感,但对于个别站点而言,不同的预备因子数会对预报结果的好坏产生一定的影响;通过对F值的试验可以看出,基本上所有台站预报结果的命中率不受F值的影响,但F值不易过小,因为F值太小会造成预报结果的不太稳定。对于加入历史实况作为因子的试验来说,其冬季的预报效果,特别是短期（24,48小时）的预报效果得到了明显的改善,而对于夏季,其效果就不明显。在以温度为代表的连续要素建模中,本文重点对神经网络进行了深入的研究,结果表明：神经网络的随机权重初始场的权重值,如果服从高斯分布将能使神经网络能更好的向最优解靠近,采用多次初始化初始权重的方法和动态隐层神经元数的方法能让神经网络更好的逼近真实值。通过对环渤海地区冬季最低温度和夏季最高温度的预报试验发现,神经网络与多元回归方法的预报效果平分秋色；在冬季和夏季的部分预报时效中BP-神经网络比逐步回归的评分有一定的提高,有些时效的预报效果并不如逐步回归好。这说明网络在某些时效中的泛化能力不强,还需要进行更多的研究。降水预报方面,改进的k-NN方法在一定程度上克服了数值预报空报偏多的现象,改善了降水预报效果。以验证样本和训练样本的TS评分为目标规则的神经网络（神经网络2）训练得到的最优权重模型,比单纯以训练样本的TS评分为目标的神经网络（神经网络3）得到的最优权重模型的泛化能力要强。神经网络2的预报结果整体要比神经网络3预报效果好,神经网络3在部分站点甚至不能很好的做出预报,当然在个别站点的个别时效神经网络3的预报效果也会比神经网络2的预报效果要好,但整体上神经网络3存在不稳定和泛化能力不足的问题。k-NN方法的预报效果却比较稳定,结果也不逊色。虽然神经网络2预报的结果虽比k-NN方法的预报效果好,但是神经网络2的训练时间确是k-NN方法的训练时间的几百倍。这两种方法各有优缺点,所以在业务运行中,应同时使用这两种方法,取长补短。研究的目的是为了服务于实际业务需要,本文以我们自主研发的青海省中短期数值预报释用系统和葫芦岛中期数值预报释用系统为例,从应用方面全面介绍两个系统的预报系统框架搭建问题和两套系统的优缺点。青海省中短期数值预报释用系统是我们的第一套自主研发的数值预报释用系统。该系统已在青海气象局气象台投入业务使用,其短期预报工作者对该系统24小时的温度预报给出了较高评价,认为有较高的准确率,为贵单位提高温度预报质量做出了贡献。而葫芦岛中期数值预报释用系统可以说是对青海省中短期数值预报释用系统的一次全方位的升级,它吸取了青海省中短期数值预报释用系统中的先进的理念和技术,总结了青海省中短期数值预报释用系统在实际业务中出现的问题,重新设计了整个系统的框架,使得整个系统能更好的适应科研和业务多方面的需求。
郭达烽[8]（2007）在《数值模式降水产品在江西07年主汛期的预报效果检验分析》文中研究指明本文主要对2007年江西主汛期（5～6月）数值预报（T213,JAPAN,GERMANY）产品和中央台MOS指导产品进行检验,并与省、市台预报员的预报进行对比分析评价。检验结果得知,数值降水预报TS评分随预报时效的增加虽有所降低,但下降幅度不大,而随降水量级的增大下降明显。预报员的综合预报在小雨和晴雨的预报上比数值预报没有多太优势,而在数值预报效果较差的中雨,尤其是大雨以上的预报中有明显的优势。在预报时效上预报员的稳定性没有数值预报好。
矫梅燕,龚建东,周兵,赵声蓉[9]（2006）在《天气预报的业务技术进展》文中研究指明该文总结回顾了中央气象台近年来的天气预报业务技术进展。天气预报质量的历史演变显示了预报业务水平的提高,这种业务能力的提高既反映了预报技术的发展,也带来了天气预报业务的变化。对业务天气预报中各种预报技术应用进展的分析表明:数值预报在天气预报业务能力提高中发挥着重要的基础性作用;同时,基于对不同尺度天气影响系统发展演变过程深入认识的基础上,天气学的预报方法依然是预报业务中的重要技术方法;动力诊断预报已成为灾害性天气预报中的重要手段之一,数值预报产品的解释应用是实现气象要素精细定量预报的技术途径。
张建海,诸晓明[10]（2006）在《数值预报产品和客观预报方法预报能力检验》文中研究表明利用天气预报业务中使用的JMH、MM5、中央气象台、MOS以及预报员5种预报产品资料,对2003年10月至2004年9月绍兴市降水和气温预报按自然天气季节、量级和主要影响天气系统进行了检验评估。结果表明:对中雨及以下量级的降水预报,JMH和中央气象台降水预报准确率较高,但对大雨及以上量级降水预报,各种方法都不太理想。冷锋、气旋和台风影响下的降水预报准确率明显高于暖锋和副高影响下的降水。MM5气温预报系统性偏低,MOS气温预报则呈现一定的季节性。
二、日本短期数值预报、绍兴MOS预报、预报员综合预报的检验分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、日本短期数值预报、绍兴MOS预报、预报员综合预报的检验分析（论文提纲范文）
（1）数值天气预报在广西的业务应用与进展（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 数值预报研究和发展 |
| 1.1 国内外研究进展概述 |
| 1.2 广西数值预报模式应用研究进展 |
| 2 数值天气预报产品在广西的应用 |
| 2.1 天气学释用方法 |
| 2.2 动力释用方法 |
| 2.3 统计学释用方法 |
| 2.4 人工智能和非线性模型的释用方法 |
| 2.5 综合集成方法 |
| 2.6 数值天气预报产品应用效果 |
| 3 数值模式检验评估 |
| 3.1 模式降水预报性能分析 |
| 3.2 模式温度预报性能分析 |
| 4 讨论与展望 |
（2）上海市无缝隙天气预报技术（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 预报方法介绍 |
| 1.1 0—6 h降水融合Blending方法 |
| 1.1.1 雷达实况外推 |
| 1.1.2 区域模式预报反射率订正 |
| 1.1.3 权重融合及实时Z-R关系转化 |
| 1.2 多模式最优集成方法 |
| 1.2.1 集成方法 |
| 1.2.2 格点转换 |
| 2 无缝隙预报支持 |
| 2.1 一体化预报制作 |
| 2.2 预报检验 |
| 2.2.1 目标对象检验 |
| 2.2.2 尺度分离和模糊检验 |
| 2.2.3 强对流预报检验系统 |
| 3 结论与展望 |
（3）定量降水预报的可预报性与偏差订正方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究动机 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 集合预报 |
| 1.2.2 可预报性关系 |
| 1.2.3 全球业务集合预报系统 |
| 1.2.4 定量降水预报后处理 |
| 1.3 研究目标和关键科学问题 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 第二章 基于随机模型的降水集合预报研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于业务模式的资料分析 |
| 2.2.1 资料说明 |
| 2.2.2 实际资料的基本统计特征 |
| 2.3 降水随机理论模型 |
| 2.3.1 Gamma分布的最大似然估计 |
| 2.3.2 降水分布拟合 |
| 2.3.3 降水随机理论模型的设计 |
| 2.3.4 降水随机模型参数变换 |
| 2.4 降水模拟实验设计 |
| 2.4.1 不同实验的参数设置 |
| 2.4.2 表征可预报性关系的不同指标 |
| 2.5 基于可预报性关系的理想集合预报实验 |
| 2.5.1 广义离散度和误差的线性相关性 |
| 2.5.2 广义离散度和误差的分布特征 |
| 2.5.3 离散度和误差分布的相关性 |
| 2.6 基于广义离散度的误差概率预报 |
| 2.6.1 基于广义离散度的误差概率预报方法 |
| 2.6.2 不同广义离散度指标的分布特征 |
| 2.6.3 不同广义离散度指标的误差概率预报对比 |
| 2.7 设定系统偏差和离散度的非理想集合预报实验 |
| 2.7.1 降水集合平均和观测的分布特征 |
| 2.7.2 系统偏差和离散度对降水集合预报综合性能的影响 |
| 2.7.3 系统偏差和离散度对降水事件预报技巧的影响 |
| 2.8 本章总结与讨论 |
| 参考文献 |
| 第三章 全球业务降水集合预报的检验评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 TIGGE集合预报系统概述 |
| 3.3 数据与方法 |
| 3.3.1 资料说明 |
| 3.3.2 检验评估方法 |
| 3.3.3 加权集合预报检验方法 |
| 3.4 降水集合平均预报的检验评估 |
| 3.4.1 降水集合平均的预报误差 |
| 3.4.2 多元降水事件辨别度 |
| 3.4.3 二元降水事件评分 |
| 3.5 降水概率预报的检验评估 |
| 3.5.1 集合离散度误差关系 |
| 3.5.2 降水概率预报误差 |
| 3.5.3 二元事件的降水概率预报技巧 |
| 3.5.4 降水概率预报的信号分辨力 |
| 3.5.5 降水概率预报的潜在经济价值 |
| 3.6 集合预报系统升级对预报性能的影响 |
| 3.7 本章总结与讨论 |
| 参考文献 |
| 第四章 业务阵水集合预报的偏差订正 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据 |
| 4.2.1 降水资料说明 |
| 4.2.2 GEFS reforecast降水数据的系统偏差 |
| 4.3 频率拟合订正方法介绍 |
| 4.3.1 自适应频率拟合法 |
| 4.3.2 区域频率拟合法 |
| 4.3.3 格点频率拟合法 |
| 4.4 自适应频率拟合法的优化 |
| 4.4.1 衰减权重的含义 |
| 4.4.2 基于预报误差时间尺度的优化 |
| 4.4.3 优化的自适应频率拟合法的一个实际应用 |
| 4.5 三种频率拟合法对降水集合平均预报的订正 |
| 4.6 三种频率拟合法对降水概率预报的订正 |
| 4.7 本章总结与讨论 |
| 参考文献 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（4）三类航危天气预报技术及业务系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 航空危险性天气预报研究背景 |
| 1.2 航空危险性天气预报研究的目的和意义 |
| 1.3 三类航空天气短期预报研究现状 |
| 1.3.1 雷暴天气预报研究现状 |
| 1.3.2 低能见度天气预报研究现状 |
| 1.3.3 大风天气预报研究现状 |
| 1.4 基于数值预报产品释用方法的要素预报研究现状 |
| 1.5 本文研究目的、内容和章节安排 |
| 参考文献 |
| 第二章 预报方法和资料 |
| 2.1 事件概率回归方法及其应用 |
| 2.1.1 事件概率回归方法 |
| 2.1.2 事件概率回归在天气预报中的应用 |
| 2.2 神经网络方法及其应用 |
| 2.2.1 人工神经元模型和网络结构 |
| 2.2.2 基于BP算法的多层前馈网络 |
| 2.2.3 神经网络预报方法在天气预报中的应用 |
| 2.3 预报因子的筛选方法 |
| 2.4 格点到站点的双线性插值方法 |
| 2.5 所用资料 |
| 2.5.1 T213L31模式产品 |
| 2.5.2 地面观测资料 |
| 2.5.3 再分析资料 |
| 参考文献 |
| 第三章 我国三类航空危险性天气特征及成因 |
| 3.1 我国雷暴天气的时空分布及成因 |
| 3.1.1 我国雷暴天气时空分布特征 |
| 3.1.2 我国雷暴天气的环流型 |
| 3.1.3 雷暴天气预报因子选取 |
| 3.2 我国雾霾天气的时空分布及成因 |
| 3.2.1 我国雾霾天气的时空分布特征 |
| 3.2.2 我国雾天气的环流型 |
| 3.2.3 雾霾天气的预报因子选取 |
| 3.3 我国大风天气的时空分布及成因 |
| 3.3.1 我国大风天气的时空分布特征 |
| 3.3.2 我国大风天气的环流型 |
| 3.3.3 大风天气的预报因子选取 |
| 3.4 小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于事件概率回归理论的动力统计预报模型 |
| 4.1 事件概率回归预报模型的建立 |
| 4.2 事件概率回归预报方程 |
| 4.2.1 雷暴预报方程因子分析 |
| 4.2.2 雾霾预报方程因子分析 |
| 4.2.3 大风预报方程因子分析 |
| 4.3 预报判据的确定和自动化客观预报的实现 |
| 4.3.1 预报判据的确定 |
| 4.3.2 自动化客观预报的实现 |
| 4.4 预报结果分析及检验 |
| 4.4.1 预报误差的时空分布 |
| 4.4.2 个例分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于BP神经网络方法的动力统计预报模型 |
| 5.1 神经网络预报模型的建立 |
| 5.1.1 网络结构 |
| 5.1.2 建模及预报流程 |
| 5.2 预报结果分析及检验 |
| 5.2.1 预报误差的时空分布 |
| 5.2.2 个例分析 |
| 5.3 两种统计模型的讨论 |
| 5.3.1 两种统计模型对三类天气预报性能分析 |
| 5.3.2 两种模型在航空危险性天气预报的优越性 |
| 5.4 小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 业务化预报系统的建立 |
| 6.1 业务化预报系统实现的技术路线 |
| 6.1.1 特征物理量参数的计算 |
| 6.1.2 数值预报产品释用技术 |
| 6.2 业务化预报系统设计说明 |
| 6.3 整体功能结构及运行流程图 |
| 6.4 系统各模块说明 |
| 6.5 软件界面说明 |
| 6.5.1 主界面功能介绍 |
| 6.5.2 数据下载入库功能介绍 |
| 6.5.3 单个要素预报功能介绍 |
| 6.5.4 自动化预报界面功能介绍 |
| 6.5.5 预报结果显示界面功能介绍 |
| 6.6 预报系统软件测试 |
| 6.6.1 测试范围和用例设计 |
| 6.6.2 测试环境与配置 |
| 6.6.3 测试过程与结果 |
| 6.6.4 测试覆盖 |
| 6.6.5 测试报告 |
| 6.7 预报系统特点说明 |
| 6.8 小结 |
| 参考文献 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 特色与创新点 |
| 7.2.1 特色 |
| 7.2.2 创新点 |
| 7.3 讨论和展望 |
| 附录A |
| 在学期间的研究成果 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（5）定量降水预报技术研究进展（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 定量降水预报的业务进展 |
| 2.1国外定量降水预报业务进展 |
| 2.2国内定量降水预报业务 |
| 3 定量降水预报的数值预报技术进展 |
| 3.1数值预报系统对QPF业务支撑 |
| 3.2数值模式QPF产品的释用技术 |
| 4 定量降水的集合预报技术进展 |
| 5 短时临近定量降水预报技术进展 |
| 6 定量降水预报的检验订正技术进展 |
| 6.1定量降水预报的检验技术 |
| 6.2定量降水预报的订正技术 |
| 7 存在的问题及讨论 |
| 8 中央气象台QPF业务发展思考 |
（6）气温预报方法研究及其应用进展综述（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 气温预报概述 |
| 2 气温预报方法 |
| 2.1 天气学方法 |
| 2.2 统计分析方法 |
| 2.2.1 完全预报方法 (PP法) 和模式输出统计 (MOS) 方法 |
| 2.2.2 多元线性回归 |
| 2.2.3 逐步线性回归方法 |
| 2.2.4 最优子集回归方法 |
| 2.2.5 卡尔曼滤波方法 |
| 2.3 非线性方法 |
| 2.3.1 BP神经网络 |
| 2.3.2 支持向量机方法 |
| 2.4 相似预报理论 |
| 2.5 集合预报 |
| 3 气温的精细化预报 |
| 4 总结与展望 |
（7）模式输出统计技术在局地中短期天气预报中的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 表格目录 |
| 插图目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的意义和目的 |
| 1.1.1 研究的意义 |
| 1.1.2 研究的目的 |
| 1.2 国内外研究进展及其历史回顾 |
| 1.2.1 国外研究进展及其历史回顾 |
| 1.2.2 国内研究进展及其历史回顾 |
| 1.3 MOS技术的优点和缺陷 |
| 1.4 论文的框架、研究内容 |
| 第二章 模式资料、研究区域和评分技巧 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 T213L31模式简介 |
| 2.3 模式产品资料 |
| 2.4 研究区域及其气候背景 |
| 2.4.1 青海省 |
| 2.4.2 环渤海地区 |
| 2.5 技术评分 |
| 2.5.1 连续变量评分标准 |
| 2.5.2 非连续变量评分标准 |
| 第三章 因子选择 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 逐步回归方法简介 |
| 3.3 因子选择流程 |
| 3.4 因子选择试验 |
| 3.4.1 预备因子数与F值的敏感性试验 |
| 3.4.2 加入历史观测因子的敏感性试验 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 模型建立 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 连续变量建模方法简介 |
| 4.2.1 多元线性回归方法简介 |
| 4.2.2 BP-神经网络回归方法简介 |
| 4.3 连续变量建模方法试验 |
| 4.3.1 权重初始方式对神经网络求解的敏感性试验 |
| 4.3.2 权重初始化次数对神经网络求解的敏感性试验 |
| 4.3.3 动态神经元对神经网络解的敏感性试验 |
| 4.3.4 BP-神经网络与多元回归的比较试验 |
| 4.4 非连续变量建模方法简介 |
| 4.4.1 k-NN方法简介 |
| 4.4.2 BP神经网络分类方法简介 |
| 4.5 非连续变量建模方法试验 |
| 4.5.1 k-最邻近方法的改进试验 |
| 4.5.2 BP-神经网络与k-最邻近方法的比较试验 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 系统设计思路和系统结构特点的研究和实施 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 开发背景 |
| 5.2.1 青海省中短期数值预报释用系统开发背景 |
| 5.2.2 葫芦岛中期数值预报释用系统开发背景 |
| 5.3 系统设计与开发环境介绍 |
| 5.4 系统的框架和业务流程 |
| 5.4.1 青海省中短期数值预报释用系统框架和业务流程 |
| 5.4.2 葫芦岛中期数值预报释用系统框架和业务流程 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 总结、讨论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文的特色与创新点 |
| 6.3 系统存在的问题和未来的发展 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ 个人简历及学期间科研成果情况 |
| 附录Ⅱ 在学期间参加项目情况 |
| 致谢 |
（10）数值预报产品和客观预报方法预报能力检验（论文提纲范文）
| 引 言 |
| 1 资料及统计方法 |
| 1.1 资料说明及处理 |
| 1.2 统计方法 |
| 1.2.1 降水定性预报检验方法 |
| 1.2.2 降水定量预报检验方法 |
| 1.2.3 气温定量预报检验方法 |
| 2 降水预报检验 |
| 2.1 按自然天气季节统计 |
| 2.2 按量级统计 |
| 2.3 按影响天气系统统计 |
| 3 气温预报检验 |
| 4 结论和讨论 |
四、日本短期数值预报、绍兴MOS预报、预报员综合预报的检验分析（论文参考文献）
- [1]数值天气预报在广西的业务应用与进展[J]. 曾小团,翟舒楠,梁依玲,覃月凤,黄荣成,林振敏. 气象研究与应用, 2020(04)
- [2]上海市无缝隙天气预报技术[J]. 储海,陈雷,戴建华,王海宾,李佰平,张欣,孙敏,刘梦娟. 气象科技进展, 2017(06)
- [3]定量降水预报的可预报性与偏差订正方法研究[D]. 苏翔. 南京大学, 2015(01)
- [4]三类航危天气预报技术及业务系统研究[D]. 曾淑玲. 兰州大学, 2012(04)
- [5]定量降水预报技术研究进展[J]. 宗志平,代刊,蒋星. 气象科技进展, 2012(05)
- [6]气温预报方法研究及其应用进展综述[J]. 薛志磊,张书余. 干旱气象, 2012(03)
- [7]模式输出统计技术在局地中短期天气预报中的研究与应用[D]. 曾晓青. 兰州大学, 2010(09)
- [8]数值模式降水产品在江西07年主汛期的预报效果检验分析[A]. 郭达烽. 中国气象学会2007年年会天气预报预警和影响评估技术分会场论文集, 2007
- [9]天气预报的业务技术进展[J]. 矫梅燕,龚建东,周兵,赵声蓉. 应用气象学报, 2006(05)
- [10]数值预报产品和客观预报方法预报能力检验[J]. 张建海,诸晓明. 气象, 2006(02)