基于BMA方法的地面气温概率预报研究

合集下载

基于CMA-BJ_数值预报模式产品的复杂地形下冬奥站点地面气温和风速预报方法研究

近年来，在减小模式预报误差、提升要素预报水平方面，完全预报法（ Perfect Prognostic， PP， Klein，et al，1959）和模式输出统计（Model Output Statistics，MOS，Glahn，et al，1972；丁士晟，1985）在数值预报结果再释用中得到广泛应用，基于支持向量机（Support Vector Machines，SVM）的奥运场馆要素预报实现业务运行并取得较好的预报效果（王在文等，2012），相似集合（AnEn）应用于北京自动气象站要素预报获得初步成功（郝翠等，2019；王在文等，2019），人工智能多种算法（Marzban，2003；任萍等，2020；Xia，et al，2020；Li，et al，2021；张延彪等，2022）应用于气象要素的订正预报提高其预报精度。
* 资助课题：国家重点研发计划项目（2018YFF0300102）。作者简介：王在文，主要从事数值模式释用研究。E-mail：zwwang@ 通信作者：全继萍，主要从事数值预报模式研究。E-mail：jpquan@
王在文等：基于 CMA-BJ 数值预报模式产品的复杂地形下冬奥站点地面气温和风速预报方法研究
927
表征意义，可进一步提高该预报方法对 10 m 风速订正预报的精度。关键词嵌套相似集合，相似集合，线性回归，要素预报， CMA 北京模式中图法分类号 P456
1 引言
自 1950 年 “数值天气预报”正式确认以来（曾庆存，2013），经过 70 a 的高速发展，数值天气预报已发展为定量、客观的科学方法（Benjamin，et al， 2019），是物理科学中最重要的领域之一（Bauer，et al，2015），是天气预报业务和防灾、减灾的核心科技（沈学顺等，2020）。20 世纪 70 年代开始数值天气预报在世界各国普遍实现业务应用（ Kalnay， 2003；曾庆存，2013），在模式本身日臻完善的当下，随着三维变分同化（Barker，et al，2004）和四维变分同化（Huang，et al，2009）的研究和应用，模式初始场精度显著提高，数值预报精度亦得到显著提升，成为天气预报的重要基础。

基于BMA方法的地面气温的10～15 d延伸期概率预报研究

基于BMA方法的地面气温的10～15 d延伸期概率预报研究作者：智协飞来源：《大气科学学报》2018年第05期摘要利用TIGGE资料提供的欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、美国国家环境预报中心（NCEP）、英国气象局（UKMO）三个预报中心2013年6月1日至8月31日的地面2 m 气温10～15 d预报资料，对延伸期地面气温进行贝叶斯模式平均（Bayesian Model Averaging，BMA）预报试验。

结果表明，BMA方法的预报效果随训练期长度而改变，训练期长度为30 d时预报效果最优。

BMA方法可提供全概率密度函数，定量描述预报不确定性的大小，且陆地上预报不确定性大于海洋上的预报不确定性，高纬度地区预报不确定性大于低纬度地区的预报不确定性。

利用CRPS评分对BMA概率预报技巧进行评估，发现预报技巧随预报时效的延长降低，且预报技巧在海洋上优于陆地、低纬度地区优于高纬度地区。

此外，3 d、5 d和7 d滑动平均的预报值反映某些天气过程的平均要素预报，对于提高10～15 d延伸期概率預报技巧有一定效果，且滑动天数越长，预报效果越好。

关键词BMA；延伸期预报；概率预报；滑动平均延伸期预报是指时间尺度为10～30 d的天气预报，是连接常规天气预报和短期气候预测达成无缝隙预报的关键。

根据大气的可预报性理论，一般认为逐日天气可预报时效的理论上限约为两周，超过理论上限则失去预报技巧（Lorenz，1982；Chou，1989）。

由于大气是高度非线性的，且目前的数值预报模式也不完善，这种逐日预报上限主要是由数值模式对大气初始条件的敏感性所决定的。

而延伸期天气预报不仅受大气的初始条件影响，也同时和大气外部强迫因子有关。

气象要素在几天或者更长时间内的平均值或距平值是可以预报的，并且当某些异常环流信号明显且持续时，对于延伸期天气过程往往具有较好的可预报性（金荣花等，2010）。

因此，延伸期天气预报仍然是可能的。

基于TIGGE多模式集合的24小时气温BMA概率预报

基于TIGGE多模式集合的24小时气温BMA概率预报刘建国;谢正辉;赵琳娜;贾炳浩【期刊名称】《大气科学》【年(卷),期】2013(037)001【摘要】利用TIGGE (THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)单中心集合预报系统(ECMWF、United Kingdom Meteorological Office、China Meteorological Administration和NCEP)以及由此所构成的多中心模式超级集合预报系统24小时地面日均气温预报,结合淮河流域地面观测率定贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)参数,从而建立地面日均气温BMA概率预报模型.由此针对淮河流域进行地面日均气温BMA概率预报及其检验与评估,结果表明BMA模型比原始集合预报效果好；单中心的BMA概率预报都有较好的预报效果,其中ECMWF最好.多中心模式超级集合比单中心BMA概率预报效果更好,采用可替换原则比普通的多中心模式超级集合BMA模型计算量小,且在上述BMA集合预报系统中效果最好.它与原始集合预报相比其平均绝对误差减少近7％,其连续等级概率评分提高近10％.基于采用可替换原则的多中心模式超级集合BMA概率预报,针对研究区域提出了极端高温预警方案,这对防范高温天气有着重要意义.%Bayesian model averaging (BMA) probability forecast models were established through calibration of their parameters using 24-h ensemble forecasts of average daily surface air temperature provided by single-center ensemble prediction systems (EPSs) from the following agencies: the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), the United Kingdom Meteorological Office (UKMO), the China MeteorologicalAdministration (CMA), and the United States National Center for Environmental Prediction (NCEP) and its multi-center model grand-ensemble (GE) EPSs in the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE), and observations in the Huaihe basin. The BMA probability forecasts of average daily surface air temperature for different EPSs were assessed by comparison with observations in the Huaihe basin. The results suggest that performance was better in the BMA predictive models than that in raw ensemble forecasts. The BMA predictive models for the four single-center EPSs all had good forecast skills; among them, the ECMWF EPS had the best. The BMA predictive models for the GE EPS performed better than any of the four single-center EPSs; those for the GE EPS with exchangeable members (EGE) quickened the computation rate and had the best forecast skill in BMA models for all EPSs. The mean absolute error (MAE) and continuous ranked probability score (CRPS) skills of the BMA models for EGE improved approximately 7% and 10%, respectively, compared with those of raw ensemble forecasts. On the basis of percentile forecasts from the BMA predictive models for EGE, an extreme scorching weather warning scheme was proposed in the study area, which is of significant importance for precautionary measures against such weather conditions.【总页数】11页(P43-53)【作者】刘建国;谢正辉;赵琳娜;贾炳浩【作者单位】中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室,北京100029;中国科学院大学,北京100049;中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室,北京100029;中国气象局公共气象服务中心,北京100081;中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室,北京100029【正文语种】中文【中图分类】P456【相关文献】1.基于TIGGE资料的地面气温多模式超级集合预报 [J], 林春泽;智协飞;韩艳;王靖宇2.基于TIGGE资料的地面气温延伸期多模式集成预报 [J], 崔慧慧;智协飞3.基于TIGGE资料的地面气温和降水的多模式集成预报 [J], 智协飞;季晓东;张璟;张玲;白永清;林春泽4.基于BMA方法的地面气温的10～15d延伸期概率预报研究 [J], 智协飞;彭婷;王玉虹5.基于BMA方法的地面气温概率预报研究 [J], 周红梅;茆越;宋兆丰;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

利用马尔可夫模型进行天气预测的方法

天气预测一直是人们关注的话题之一。

无论是日常生活还是农业生产、交通运输等行业，都需要准确的天气预测信息来做出相应的决策。

传统的天气预测方法主要依靠气象观测数据和物理模型，但是这些方法在某些情况下存在一定的局限性。

而利用马尔可夫模型进行天气预测则是一种新的方法，它通过对天气状态之间的转移概率进行建模，可以更好地捕捉天气变化的规律和特点。

首先，我们来了解一下马尔可夫模型。

马尔可夫模型是一种描述随机过程的数学模型，它假设当前时刻的状态只依赖于前一个时刻的状态，与更早时刻的状态无关。

这种假设在一些情况下可以很好地描述实际系统的动态演化过程。

在天气预测中，我们可以将天气状态看作是一个随机过程，利用马尔可夫模型来描述天气状态之间的转移规律。

其次，如何利用马尔可夫模型进行天气预测呢？首先，我们需要构建一个天气状态的马尔可夫链。

天气状态可以用不同的符号或数字来表示，比如晴天可以用1表示，多云可以用2表示，雨天可以用3表示，等等。

然后，我们需要利用历史天气观测数据来估计不同天气状态之间的转移概率。

这可以通过统计方法来实现，比如计算不同状态之间的转移频率，然后归一化得到转移概率。

有了转移概率之后，我们就可以利用马尔可夫模型来预测未来的天气状态了。

假设当前时刻的天气状态已知，根据转移概率可以计算出下一个时刻各种天气状态的概率分布，然后根据这个概率分布来做出天气预测。

利用马尔可夫模型进行天气预测的方法有一些优点。

首先，它可以很好地捕捉天气状态之间的动态变化规律，能够较为准确地反映天气的突然变化和周期性变化。

其次，它不需要太多的气象观测数据和气象物理知识，只需要一些历史观测数据就可以进行建模和预测。

这对于一些地区和场景下缺乏气象观测设备和专业知识的情况来说，是一种比较实用的方法。

当然，利用马尔可夫模型进行天气预测也存在一些局限性。

首先，马尔可夫模型假设当前时刻的状态只与前一个时刻的状态有关，这在某些情况下可能并不成立，比如出现突发性的极端天气。

天气预报实验报告

天气预报实验报告天气预报实验报告引言：天气预报是人们生活中不可或缺的一部分。

准确的天气预报不仅能帮助人们合理安排出行计划，还能对农业、航空、能源等领域产生重要影响。

然而，由于天气的复杂性和不确定性，天气预报一直是科学家们的挑战之一。

本实验旨在通过收集气象数据、分析气象变量以及应用机器学习算法等方法，探索提高天气预报准确性的可能性。

实验方法：1. 数据收集我们收集了过去一年的气象数据，包括气温、湿度、风速、降水量等。

这些数据来自不同地区的气象站，并经过严格筛选和校准，以保证数据的准确性。

2. 数据分析我们利用统计学方法对收集到的数据进行分析。

首先，我们计算了每个气象变量的平均值、标准差和极值，以了解其分布情况。

然后，我们通过绘制气象变量之间的散点图和相关系数矩阵，探索它们之间的关系。

最后，我们使用时间序列分析方法对气象变量的趋势进行预测。

3. 机器学习算法为了提高天气预报的准确性，我们应用了机器学习算法。

我们选择了支持向量机（Support Vector Machine）和随机森林（Random Forest）两种常用的机器学习算法。

通过将气象数据作为输入变量，将天气类型（晴天、多云、阴天、雨天等）作为输出变量，我们训练了模型，并对其进行了测试和评估。

实验结果：1. 数据分析结果通过对气象数据的分析，我们发现气温与湿度呈负相关关系，风速与降水量呈正相关关系。

这些相关性可以帮助我们更好地理解气象变量之间的相互作用。

此外，通过时间序列分析，我们预测到未来一周的气温将有所上升。

2. 机器学习算法结果我们使用支持向量机和随机森林算法进行了天气预报实验。

通过交叉验证和评估指标（如准确率、召回率、F1分数等），我们发现支持向量机算法在晴天和多云天气的预测上表现较好，而随机森林算法在阴天和雨天的预测上表现较好。

这些结果表明，机器学习算法可以有效地帮助提高天气预报的准确性。

讨论：1. 实验局限性本实验的局限性在于数据的收集和分析。

东亚地区冬季地面气温延伸期概率预报研究

东亚地区冬季地面气温延伸期概率预报研究吉璐莹;智协飞;朱寿鹏【摘要】Based on the TIGGE datasets including the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF),the U.S.National Centers for Environmental Prediction (NCEP),the United Kingdom Met Office (UKMO) and its multi-center ensemble systems,Bayesian Model Averaging (BMA) probabilistic forecasts of winter surface air temperature over East Asia are established.Anomaly correlation coefficient (ACC) and root mean square (RMSE) are used for the evaluation of the BMA deterministic forecasts.Furthermore,Brier score (BS),Ranked probability score(RPS),BSS and RPSS are applied to evaluate the performance of BMA probabilistic forecasts.The results show that the BMA forecast distributions are considerably better calibrated than the raw ensemble forecasts,and BMA forecasts of ECMWF,NCEP and UKMO EPSs provide better deterministic forecasts than the individual model forecasts.The BMA models for multi-center EPSs outperform those for single-center EPS for lead times of 240-360 h,and the optimal length of the training period is about 35 days.In addition,BMA provides a more reasonable probability distribution,which depicts the quantitative uncertainty of the forecasts.The uncertainty on the land(higher latitude) is larger than that on the sea(lower latitude).%利用TIGGE资料中的ECMWF、NCEP、UKMO三个中心集合预报系统以及由此构成的多中心集合预报系统所提供的地面2m气温10～ 15 d延伸期集合预报产品,建立贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging,BMA)概率预报模型,对东亚地区冬季地面气温进行延伸期概率预报研究.采用距平相关系数、均方根误差、布莱尔评分、等级概率评分等指标分别对BMA确定性结果与概率预报进行评估.结果表明,BMA方法明显地改进了原始集合预报结果,预报技巧优于原始集合预报,且多中心BMA预报优于单中心BMA预报,最佳滑动训练期取35 d.BMA预报为气温的延伸期概率预报提供了更合理的概率分布,定量描述了预报的不确定性.【期刊名称】《大气科学学报》【年(卷),期】2017(040)003【总页数】10页(P346-355)【关键词】延伸期预报;地面气温;贝叶斯模式平均;概率预报【作者】吉璐莹;智协飞;朱寿鹏【作者单位】南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京210044;南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京210044;南京大气科学联合研究中心,江苏南京210008;南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京210044【正文语种】中文2016-11-06收稿，2017-03-13接受国家自然科学基金资助项目(41575104);北极阁开放研究基金南京大气科学联合研究中心(NJCAR)重点项目;江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)延伸期预报是指10～30 d的天气预报,介于常规天气预报和气候预测之间(马浩等,2012)。

利用马尔可夫模型进行天气预测的方法(Ⅲ)

天气预测一直是人们日常生活中非常关注的话题，尤其是对于户外工作或者活动频繁的人群来说，天气预测的准确性直接影响到他们的生活质量。

传统的气象预测方法主要依靠物理模型和统计方法，但是这些方法在面对复杂的气候系统时往往难以达到较高的准确性。

而马尔可夫模型作为一种基于概率的预测方法，在天气预测中展现出了较好的效果。

本文将介绍利用马尔可夫模型进行天气预测的方法，并探讨其在实际应用中的优势和局限。

首先，马尔可夫模型是一种描述随机过程的数学模型，其基本思想是当前时刻的状态只依赖于前一时刻的状态。

在天气预测中，我们可以将天气状态（如晴、阴、雨、雪等）作为马尔可夫链中的状态，然后利用历史数据来估计状态转移矩阵，从而实现对未来天气状态的预测。

与传统的气象预测方法相比，马尔可夫模型具有以下几点优势。

其一，马尔可夫模型适用于描述非平稳的随机过程。

在气象预测中，气候系统的复杂性导致气象数据往往呈现出非平稳性，而马尔可夫模型可以较好地描述这种非平稳性，并且能够对未来的状态进行预测。

这使得马尔可夫模型在短期天气预测中有着较好的表现。

其二，马尔可夫模型能够较好地捕捉天气状态之间的转移规律。

在天气系统中，不同的天气状态之间存在着一定的转移概率，例如晴天转为阴天的概率、阴天转为雨天的概率等。

利用马尔可夫模型可以对这些转移规律进行建模，从而实现对未来天气状态的预测。

而传统的物理模型往往难以捕捉这些复杂的转移规律。

另外，马尔可夫模型还可以结合其他气象数据进行综合预测。

除了利用天气状态进行预测之外，还可以结合温度、湿度、气压等气象数据，构建多状态马尔可夫模型，从而提高预测的准确性。

这种多状态马尔可夫模型能够全面考虑气象系统中的多个因素，使得预测结果更加可靠。

然而，马尔可夫模型在天气预测中也存在一些局限性。

其一，马尔可夫模型假设当前时刻的状态只与前一时刻的状态有关，而与更早的状态无关。

这种假设在某些情况下可能不成立，特别是在气候系统发生突变或者周期性变化时。

基于人工智能的天气预报精准预报算法研究

基于人工智能的天气预报精准预报算法研究随着科技的不断升级，人工智能成为了当今社会热门的话题，同时也应用于各行各业，其中天气预报领域也不例外。

基于人工智能的天气预报精准预报算法，成为了当前研究的焦点。

通过人工智能技术，为人们提供更为准确、实时的天气预报，将成为未来天气预报的发展方向。

一、人工智能在天气预报中的应用在天气预报中，人工智能技术通过大数据分析和机器学习，对气象因素进行综合评估，进而实现天气趋势预测。

其中，大数据技术通过对历史天气数据的分析和研究，可以了解气候变化趋势以及各种气象因素之间的关系。

机器学习技术则可以通过对大量数据的学习和模式识别，实现对天气变化的预测，从而提高天气预报的准确性。

二、人工智能在气象预警中的应用除了天气预报，人工智能技术还可以应用于气象预警中。

传统气象预警主要是依靠气象传感器所采集的数据配合专家判断，这种方式容易受限于人们的认知水平和主观因素。

而基于人工智能技术的气象预警系统，可以对气象数据进行分析和处理，进而自动化地判断出各种预警情况，从而提高预警的效率。

三、研究存在的问题和对策虽然人工智能技术在天气预报领域的应用取得了不错的成果，但依然存在一些问题。

比如，对于非线性的天气系统，机器学习技术的训练数据难以覆盖所有情况，导致预测准确性不高。

此外，气象数据的收集和整理也需要专业人员进行，对于一些国家和地区而言，这是一项耗费人力物力的任务。

为解决这些问题，应该加强天气数据的收集和整理，并建立更为完善的天气数据管理体系。

同时，在机器学习技术的应用过程中，应该加强算法优化，提高预测准确度，加大对气象专业人才的培养力度，提高技术水平，为天气预报赋能。

四、结语基于人工智能的天气预报精准预报算法，是未来天气预报的发展方向。

通过科技的手段，为社会带来更为准确、实时的天气信息，能够更好地为人民服务。

我们需要不断总结经验，加强技术研究和应用，进一步提高天气预报的准确性和实用价值。

基于人工智能的天气预测模型研究

基于人工智能的天气预测模型研究随着人工智能技术的不断发展，越来越多的领域开始应用智能算法来解决问题。

其中，天气预测是人工智能领域应用最广泛的一个领域之一。

人们需要准确的天气预报来安排生活和工作，所以提高天气预报的准确率一直是科学家们的研究方向之一。

在传统的天气预报中，多种气象因素被综合分析，以推断出某一时刻的天气状况。

传统的数据源主要来自气象观测站，但单个观测站的面积较小，数据的时效性和准确性也无法得到保证。

因此，在基于人工智能的天气预报模型研究中，数据的质量和数量显得尤为重要。

人工智能算法在天气预报中的应用首先，我们需要清楚地知道，深度学习（Deep Learning）是人工智能领域的一种方法。

深度学习通过构建复杂的神经网络层次结构，来模拟人类的感知、理解和决策等功能，从而拥有诸多优势。

在天气预报中，深度学习算法也得到了广泛应用。

传统的天气预报算法需要人为设定各种物理规则和参数，但深度学习算法可以通过训练数据，找到其中的隐藏规律，快速地学习和预测气象因素的变化。

近年来，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的天气预测模型备受关注。

CNN是一种常见的深度学习结构，这种结构处理比较适合处理图像数据，它通过卷积层和池化层的交替，逐渐减小筛选的范围从而提高了模型的准确度。

通过卷积神经网络算法，天气预测模型可以利用海量的气象数据不断学习适应和优化，最终实现预测准确度的提升。

在实际应用过程中，天气预测模型可以根据历史气象数据，预测接下来几天、甚至几周的天气情况。

另一方面，基于循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）的天气预测模型也受到了越来越多的关注。

循环神经网络的主要特点是可以处理序列数据，这种结构通过隐状态处理学习，将先前的状态信息与当前状态信息关联起来，从而更好地预测未来几天的天气情况。

在实际应用中，循环神经网络天气预测模型可以将历史的气象数据作为输入，通过不断调整隐状态，生成预测结果，对天气的预测准确率也得到了提高。

基于大数据的天气预报技术的研究与应用

基于大数据的天气预报技术的研究与应用第一章介绍近年来，随着科技的发展，大数据技术越来越成熟，成为许多领域的核心技术之一，包括气象领域。

传统的气象预报主要依赖于气象观测数据和模型计算，这种方法虽然准确性较高，但缺乏实时性和可靠性。

大数据技术的出现，给气象预报带来了全新的思路和方法。

本文将重点探讨基于大数据的天气预报技术的研究与应用，包括天气预报技术的现状和挑战、大数据在天气预报中的应用、大数据技术对天气预报带来的影响以及未来发展趋势等方面。

第二章天气预报技术的现状和挑战天气预报作为一项以预测未来气象变化为目的的技术，随着科技的进步和气象观测手段的提高，已经取得了很大的进展。

目前，天气预报技术主要包括常规气象观测、数值预报、卫星遥感、雷达监测等多种手段，但是这些技术还存在许多局限性和问题。

首先，天气预报技术的准确性还不够高。

天气预报涉及到气象因素的相互作用，如温度、湿度、风速等多个因素共同影响天气的变化，而现有的预报技术并不能完全解决这些因素之间的关系，在某些情况下会出现预报失误。

其次，天气预报技术的实时性还有待提高。

传统的预报技术需要收集气象观测数据和进行模型计算，这些过程耗时较长，并且不能及时反应实际气象变化。

最后，天气预报技术的精细化程度还需要提高。

气象因素的空间分布是不均匀的，如在山区和平原地区、沿海和内陆地区，同一个时刻的天气情况可能差异很大，如果只做整体预测，很难把握每个区域的细节。

以上问题都需要进一步研究和解决，大数据技术的出现为此提供了新的思路和方法。

第三章大数据在天气预报中的应用大数据技术是一种以数据为核心的技术，可以应用于数据分析、数据挖掘、数据可视化、机器学习等多个领域。

在天气预报中，大数据技术可以应用于以下几个方面。

首先，大数据技术可以收集更多的气象数据。

传统的气象预报主要依赖于定点观测和单点预报，但是这种方法仅仅反映了局部环境，不能对整个区域进行准确的预报。

而大数据技术可以通过传感器网络、卫星遥感、人工智能等技术手段收集更多的气象数据，包括温度、湿度、风速、降水等指标，以及气象数据与其他数据的交叉分析，进而提高预报的准确性。

基于大数据的天气预测技术研究

基于大数据的天气预测技术研究天气预测一直是人们对自然规律的探索和认识的一部分。

在古代，人们只能通过观察自然环境的变化，来推断天气的变化。

但随着科技的进步，各种天气预报设备和技术的应用，天气预测的精度也越来越高。

其中，基于大数据的天气预测技术，成为目前比较热门的研究方向。

本文将从数据采集、处理、分析和建模四个方面，介绍基于大数据的天气预测技术的研究进展。

一、数据采集数据采集是大数据天气预测技术研究的第一步，数据的质量和数量对于后续的分析和建模至关重要。

目前，数据采集主要分为三种方式：传统气象观测、卫星遥感和互联网数据采集。

传统气象观测法是最早也是最常用的一种数据采集方式。

通过在地面上设置自动观测站和手动观测站，收集气象要素的实时变化情况。

这种方式的优点是数据精度高，可靠性强，缺点则是覆盖范围小、时间周期短，无法满足远程、大规模、实时的数据需求。

卫星遥感法是利用卫星对地球表面的观测和监测，获得气象要素的空间分布和时间变化信息。

这种方式的优点是覆盖范围广，数据更新频率高，时间周期长，缺点是数据精度低，云覆盖、雨雪等天气因素会影响遥感数据质量。

互联网数据采集法是利用各种传感器、智能设备、社交媒体等互联网技术，收集包括气象在内的各种数据。

这种方式的优点是数据来源广泛、多样化，更新速度快，缺点则是数据质量和真实性难以保证。

二、数据处理数据处理是将采集到的大量、多样化的数据进行清洗、分类、组合等过程，得到结构化、标准化的数据集。

数据处理的主要工具有数据库、数据挖掘、机器学习等，这些工具的应用可以提高数据处理的效率和精度，从而为后续的数据分析和建模提供更好的数据基础。

三、数据分析数据分析是对结构化、标准化的数据集进行分析、比较、预测等过程，从而了解气象要素的变化趋势、规律和特征。

数据分析的主要方法包括时间序列分析、空间分析、统计分析、机器学习等。

其中，机器学习技术在数据分析中的应用越来越广泛，因为机器学习可以自动学习数据的模式和规律，从而实现更准确的预测。

基于大数据的天气预测算法研究

基于大数据的天气预测算法研究近几年来，大数据技术的发展对各行各业都产生了深刻的影响。

其中，天气预测也成为了大数据技术的一个重要应用场景。

由于天气对人们生活和生产的影响十分巨大，因此，精准的天气预测已经成为了一个备受关注的话题。

本文将重点探讨基于大数据技术的天气预测算法研究。

1. 天气预测算法的现状天气预测算法主要分为统计学方法和数值模拟方法两类。

其中，统计学方法主要依赖于历史数据的分析和归纳，将历史天气数据与当前的气象条件进行比较，从而得出未来的天气预测结果。

这类算法的优点在于运算速度较快，但是由于受到历史数据的限制，预测精度无法得到提高，且对于动态的天气变化，这种方法容易失效。

相比之下，数值模拟方法则通过数学模型来模拟真实的环境状况，并对未来的气象变化进行预测。

尽管数值模拟算法的预测精度相对较高，但是其计算量巨大，需要海量的气象数据作为输入，因此运算速度也相对较慢。

2. 大数据技术在天气预测中的应用随着大数据技术的不断发展，天气预测的方法也在不断演变。

例如，通过分析全球气象卫星数据和地面气象站的采样数据，结合机器学习算法进行分析和预测，可以取得更高的精度和更准确的结果。

同时，目前越来越多的气象站已经实现了自动化、数字化的监测，产生的数据也呈现出指数级的增长，这就为应用大数据技术提供了条件。

除此之外，还应用了云计算和分布式计算技术。

特别是通过云计算技术，实现了海量天气数据的存储和计算，并把计算任务分配给各个节点，从而大大提高了计算速度。

同时，还可以通过云计算平台共享天气数据和计算资源，使得天气预测能力得到进一步提高。

3. 天气预测算法研究的挑战和展望目前，尽管大数据技术在天气预测中得到了广泛的应用，但是仍然存在着一些挑战和问题。

例如，如何有效地对大规模的气象数据进行处理和分析，如何选择合适的机器学习算法以提高预测精度等等。

同时，由于天气的复杂性和不确定性，预测过程相对来说仍然比较复杂，尚未找到一种通用的、完美的算法。

基于人工智能的天气预报算法研究

基于人工智能的天气预报算法研究近年来，人工智能技术的发展，带来了许多领域的变革和创新，其中天气预报也逐渐应用了人工智能技术，通过强化学习、深度学习等算法，提高了天气预报的准确度与可靠性。

人工智能技术在天气预报中的应用，涉及数据预处理、特征提取、机器学习模型建立和模型评估等多个环节。

其中，数据预处理是人工智能预报中的基础工作，对数据质量的要求非常高，只有基本数据质量符合要求，才能取得好的预测效果。

特征提取是将原始数据经过转化，提取出更加有助于预测的特征。

机器学习模型是通过大量数据进行训练，学习数据之间的内在规律，找到一种能够对数据进行有效拟合和预测的方法。

最后，模型评估是验证预测结果的准确性和可靠性。

在数据预处理方面，尽管天气预报中的数据源可以是各种来源，但预处理技术的应用非常重要。

通常，数据预处理需要受到冗余数据、数据缺失、噪声数据等问题的约束，需要对数据质量进行高效的检测与清洗，提高数据质量的稳定性，增强模型的预测效果。

在特征提取方面，各领域的数据特点不同，需要采用不同的特征提取算法。

在天气预报中，时间序列分析是一种常用的特征提取方法，将时间序列数据转化为以时间为主要特征因素的数据形式。

此外，还可以使用经验模态分解、小波分析等常用的特征提取方法，提高数据特征效果，同时降低数据的维度，使机器学习模型更加有效。

机器学习模型除了常用的随机森林、支持向量机、神经网络等模型外，还有一种新兴的模型，即深度学习模型。

深度学习模型包括深度神经网络、长短期记忆网络等，可以处理大数据集，领域适应性强。

在基于深度学习的天气预测中，通常采用递归神经网络（Recurrence Neural Network，简称RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）来构建模型，其中RNN较为常见，具有较强的时间序列预测能力。

模型评估是对机器学习模型的预测效果进行评估，并通过评估结果来改善模型。

基于贝叶斯模式平均的东江流域降雨概率预报

基于贝叶斯模式平均的东江流域降雨概率预报吴裕珍;钟逸轩;王大刚;吴文娇【期刊名称】《热带地理》【年(卷),期】2015(35)6【摘要】为验证贝叶斯模式平均(BMA)在东江流域的适用性,基于TIGGE多模式集合预报资料对东江流域不同预报时段(1、3、5及10日)以及不同地域(上、中及下游)应用BMA,得到的主要结论为:1)BMA的预报能力在时空上都较为稳定,预报效果较好;2)在各预报时段中BMA极大提高了预报的精度,其中预报时段越短,误差减少的幅度越大;3)当95%分位数已超过警戒的雨量时,应做好相关的预警和预防工作,但BMA也会出现误报和虚报的情况,需要进行权衡和风险的评估,同时这也是需进一步研究和完善的地方;4)结合其他国内外的研究来看,BMA对天气要素预报的订正作用可能具有普适性,值得推广使用。

【总页数】13页(P860-872)【关键词】贝叶斯模式平均;降雨概率预报;极端降雨预警方案;东江流域【作者】吴裕珍;钟逸轩;王大刚;吴文娇【作者单位】中山大学水资源与环境系;武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室;广东省东江流域管理局【正文语种】中文【中图分类】P338【相关文献】1.基于贝叶斯模式平均与标准化异常度的东江汛期降水预报 [J], 吴裕珍;冯志州;王大刚2.基于贝叶斯模式平均的大渡河流域集合降水概率预报研究 [J], 钟逸轩;吴裕珍;王大刚;孔冬冬3.基于贝叶斯模式平均方法的东亚地区地面2m气温预报改进 [J], 彭婷;智协飞;董颜;王玉虹;季焱4.基于贝叶斯模式平均方法的东亚地区地面2m气温预报改进 [J], 彭婷; 智协飞; 董颜; 王玉虹; 季焱5.贝叶斯模型平均及其在北京降雨预报中的一个应用 [J], 段小刚;曹伟华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

利用ECMWF产品对庆阳极端气温释用效果分析_吴爱敏

第27卷　第3期2009年9月干　旱　气　象J o u r n a l o f A r i d M e t e o r o l o g yV o l .27　N o .3S e p t ,2009文章编号:1006-7639(2009)-03-0288-05利用E C M W F 产品对庆阳极端气温释用效果分析吴爱敏1,2,路亚奇2,李祥科2,张洪芬2,徐　燕2(1.中国气象局兰州干旱气象研究所,甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,甘肃　兰州　730020;2.甘肃庆阳市气象局,甘肃　庆阳　745000)摘　要:利用C M S V M 的回归方法,用2003～2007年的欧洲数值预报格点资料和庆阳市8个自动站极端气温资料建立最高最低气温预报模型。

2008年业务运行效果检验评估表明:5d 最高、最低气温综合平均预报准确率达到64%和71%,对实时业务有较好的指导作用。

最高、最低气温准确率随着预报时效的延长效果降低,最低比最高气温的预报准确率高。

最低气温预报效果春夏季好于秋冬季,最高气温相反。

最高、最低气温绝对误差和平均误差都随预报时效的延长增大,最高比最低气温平均绝对误差大,二者的平均误差接近,均为正值,预报值具有偏高的倾向。

对9月明显变化过程的评估表明,最高最低气温预报与实况演变的趋势相似。

关键词:欧洲预报;极端气温;释用;效果分析中图分类号:P 457.3 文献标识码:A 收稿日期:2009-03-04;改回日期:2009-07-23 基金项目:甘肃省气象局多模式气温释用及预报集成项目(2009-07)资助作者简介:吴爱敏(1967-),女,河南温县人,高级工程师,主要从事中短期天气预报及服务.E-m a i l :q x j w a m @s o h u .c o m引　言随着社会的快速发展,对天气预报准确率的要求也越来越高,精细化、较长时效的预报是我们要解决的主要问题。

近年新技术、新方法、新设备不断投入应用,天气预报技术不断提高,中国气象局相继开发了多种数值预报模式,下发的信息不断增加,市级台站加强了对数值预报的产品释用力度。