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SVM方法在乡镇精细化温度预报中的应用

张宝荣;薛禄宇;丁立芳;刘凤辉;付立娟;张沛刚;孙跃强

  随着社会的发展,公众对天气预报准确率和服务的及时性都提出了很高的要求。对气象服务个性化、精细化的需求较之以往更加丰富具体。虽然北京地区高分辨率快速循环同化预报系统(简称BJ-RUC)已经能够比过去传统的中尺度数值模式提供更高时间、空间精度的预报信息,但仍然不能满足目前开展乡镇精细化预报的需求。根据北京过去3年的业务实际情况(基于BJ-RUC模式预报产品,通过插值方法,制作北京地区15个站点要素预报),站点温度预报的准确率普遍较低,尤其是最高温度的准确率基本在50-65%之间。为了提高站点温度预报准确率,有必要对数值模式温度要素预报、相关物理量预报和实况温度进行对比分析,从中找到具有物理意义的统计规律,并基于此规律对数值模式的温度预报进行订正。通过对北京市(东片-东北片)地区BJ-RUC系统站点温度预报能力的分析,找出了影响温度预报准确率的关键因子,利用支持向量机(SVM)技术,建立适用于北京市(东片-东北片)地区39个站点的温度预报释用模型,对各乡镇进行区域站点预报的订正,提高预报效果。由于北京季节变化特征明显,不同季节影响温度变化的物理要素差异显著,所以对每个站点的每个季节分别作出订正模型。对输出预报产品做准确率,均方根误差,绝对误差标准差等指标分析,分析指出在三个季节中,SVM订正后的预报准确率在最好季节较RUC高68%,尤其在低温预报中最好季节较RUC高114%。SVM在高山站预报效果略好于平原站,但是SVM对于高山站修正幅度更大。也证明SVM方法的预报比较稳定,对乡镇精细化预报有较好的预报能力和推广应用能力。……   
[关键词]:精细化温度预报;SVM
[文献类型]:会议论文
[文献出处]: 《第28届中国气象学会年会——S7城市气象精细预报与服务2011年
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