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一种中长期降水预报方法及装置: 本发明提出一种中长期降水预报方法及装置，属于降水预报领域。其中，所述方法包括：基于预报对象历史逐月的降水数据及历史逐月的降水主要影响因子数据，计算降水相对于每一种降水主要影响因子的滞后时间；对降水主要影响因子中的遥相关因...; 李聪聪王忠静刘丹陈吉彬廖君霞

一种中纬度沿海地区汛期降水预报方法: 本发明公开了一种中纬度沿海地区汛期降水预报方法，其从逐日天气再分析资料中提取出与各站点在不同降水阶段的汛期降水相关的物理量，基于这些物理量设计降水预报因子，通过相关性分析从归一化后的降水预报因子中选出最优降水预报因子；将...; 顾思南杨栋蔡志颖黄鹤楼赵淑雨夏静雯姚日升

一种降水预报订正方法、装置、设备及介质: 本发明公开了一种降水预报订正方法、装置、设备及介质，方法包括：获取研究区域范围内的数值天气预报NWP数据、气象站观测数据以及DEM地形数据，并进行预处理；将预处理后的数据输入预先构建并训练好的TNPCNet订正模型中，获...; 田伟沈凯迪

多种模式降水预报的稳定性特征研究: 2024年; 预报的稳定性是指对同一时段在不同时间发布的多时效预报结论的一致性,是模式预报质量的一个重要方面,较大的不稳定性会给使用者造成困扰。为深入了解业务常用模式的稳定性,使用相对标准偏差指标计算不同时效预报的降水量波动大小,并改进了Flip-Flop指数(改进后简称FF_(norm)),计算多时效降水量预报变化趋势的翻转程度,衡量预报变化趋势的稳定性,对2种全球模式(ECMWF、NCEP-GFS)、3种区域模式(CMA-MESO、CMA-SH9、HHUPS-ST),在中国6个气候分区中降水预报的稳定性进行对比分析,分为实况有降水和暴雨及以上降水2种情况进行了讨论。结果表明:实况有降水时,相对区域模式来说,全球模式的多时效降水预报的相对标准偏差较小,即模式降水量预报的波动较小;各模式对西南区的西部、东北区的东部以及华南区的南部预报的波动性相对较小,西北区的西部波动性较大。就多时效降水量预报变化趋势而言,2种情况下均为CMA-MESO、NCEP-GFS和ECMWF的稳定性较好,其FF_(norm)指数小于HHUPS-ST和CMA-SH9模式,其中CMA-MESO对西南区、华南部分地区降水量预报变化趋势的稳定性较为突出;CMA-SH9的指数最大,多时效降水量预报变化趋势稳定性较差;各模式对长江中下游地区的FF norm指数相对较大,多时效预报趋势的稳定性较差。有降水时,CMA-MESO随时效临近的降水量预报变化趋势稳定(单调递增、单调递减或不变)的频次最多,其次是NCEP-GFS,2种降水情况下,该2种模式的降水量预报均为随时效临近单调递增次数大于递减次数,且CMA-MESO单调递增特征尤其显著。以上特征能够为模式调试和预报决策提供参考。; 曲巧娜曲巧娜; 关键词：相对标准偏差稳定性

一种主客观降水预报的机器学习融合方法: 本发明实施例公开了降水预报技术领域的一种主客观降水预报的机器学习融合方法，包括如下步骤：S1、对数值模式确定性预报历史资料进行整编，得到长度不小于一年的降水及与降水相对应的预设相关物理量的标准化数据集Q1；S2、对数值模...; 康志明李杨蔡凝昊

一种城市内涝告警用高效降水预报装置: 本发明公开了降雨预报技术领域的一种城市内涝告警用高效降水预报装置，包括降雨采集模块、天气预报模块、预测评估模块、测后划分模块和结果发布模块；降雨采集模块，降雨采集模块包括全局采集单元、局部采集单元和对比矫正单元；全局采集...; 吴丽田俊峰张玉婵王勇王乾佑董文超李泽京耿达施智彪王熊钰

基于深度学习的降水预报订正方法及系统: 本发明涉及一种基于深度学习的降水预报订正方法及系统，其中，降水预报订正方法包括：对观测降水及模式输出降水预报数据利用时空插值方法进行前处理，以使所述预报数据具有相同的时空分辨率；将分别可表征水汽特征和垂直运动特征的卫星数...; 杨春蕾袁慧玲谢梦

基于多模式的降水预报数据融合订正方法: 本发明涉及降水预测技术领域，具体涉及一种基于多模式的降水预报数据融合订正方法。获取气象观测地区在不同数值模式下的气象图，并获取雷达气象图作参考，降低数值模式的系统误差；将每种数值模式下的气象图区域划分，进而根据气象图中的...; 叶昆闵锦忠张晓源李灵杰

2021年夏季青海全球数值模式降水预报检验: 2024年; 基于站点观测和全球数值模式(ECMWF、CMA-GFS)24 h降水预报资料,采用TS评分、空报率等方法进行检验和对比分析。结果表明:ECMWF、CMA-GFS模式对小雨的TS评分较高且稳定,中、大、暴雨的TS评分随着降水量级的增加而随之递减。ECMWF、GFS模式对青海省祁连山区、青南地区的小雨命中率较高,东部河谷地区次之,而柴达木盆地的小雨命中率最低。两种模式对东部河谷地区的大雨有一定命中率,但命中率低,约在0.09~0.50之间,其中ECMWF模式的大雨命中率高于CMA-GFS模式。; 张宁瑾谢天蓉梅成红赵璐王倩; 关键词：降水预报检验夏季

基于多模式的降水预报数据融合订正方法: 本发明涉及降水预测技术领域，具体涉及一种基于多模式的降水预报数据融合订正方法。获取气象观测地区在不同数值模式下的气象图，并获取雷达气象图作参考，降低数值模式的系统误差；将每种数值模式下的气象图区域划分，进而根据气象图中的...; 叶昆闵锦忠张晓源李灵杰

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