河套周边地区云量精细化预报方法研究
发布时间：2021-08-14 04:00
云是一种常见的天气现象,云量的细微变化都有可能对天气系统的演变和发展产生较大的影响。云还直接影响航空航天活动,一直以来是空军和民航部门非常关注的天气现象之一。河套周边地区是我国重要的工业、军事区域,研究和掌握该地区云的变化特征和地方性规律,提供云量的精细化预报,提高云量的预报准确率,对该地区人们的日常生活、农业生产、以及军事活动等方面都有非常重要的现实意义。本文利用地面报文数据（MICAPS格式）、欧洲数值预报中心再分析资料（ERA-Interim）以及全球天气预报系统（GFS）预报场数据,统计分析了河套周边地区39个站点的云量在不同时间尺度上的变化特征,并从云量的生消机制角度出发构造了河套周边地区云量的5类预报因子,探究了影响总云量、低云量、对流云量的主要因子。在此基础上,利用多元逐步回归预报方法建立了总云量、低云量、对流云量的时间精细化预报模型,采用动态时变参数方法即自适应最小二乘回归以及自适应递推卡尔曼滤波方法对逐步回归方程建立了动态回归系数。本文还利用了反向传播（BP）神经网络预报算法、最小二乘支持向量机回归（LSSVM）预报算法以及Elman递归神经网络算法这三种机器学习和非...
【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：134 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
河套周边地区39个站点的空间分布，星号代表国家基准站，圆点代表国家基本站
兰州大学硕士学位论文河套周边地区云量精细化预报方法研究9双线性插值方法具有计算量小，原理简单等优点。本文使用双线性插值方法将站点观测值插值为格点值，绘制空间分布图。同样使用双线性插值方法将GFS预报场资料的格点值插值为站点值，与观测云量进行分析。双线性插值是在X、Y方向上分别进行一次线性插值，如图2-2所示，先在X方向上进行一次线性插值：)()()(21121111221QfxxxxQfxxxxRf（2-1）)()()(22121121222QfxxxxQfxxxxRf（2-2）图2-2双线性插值示意图然后在Y方向上进行一次线性插值：21122121()()()yyyyfPfRfRyyyy（2-3）2.3.2功率谱分析任何一个气象要素的时间变化曲线，都可以看成是不同频率的规则波动叠加而成，如果我们在频率域上比较不同频率波动的方差贡献，就有可能分析出序列中的主要波动及其频率或周期。这种从频率域上对气象要素时间序列进行分析的方法就称为谱分析。
liiiifabyx Kx1),()( （2-60）2.3.9 BP 神经网络预报方法BP 神经网络（Back-ProPagation Network）又称反向传播神经网络， 通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等，近几年成为预报研究和模拟的有效方法，具有解决非线性问题的能力。它的网络结构至少包括三层：输入层、输出层和隐藏层，隐藏层可以有多层，结构如图 2-4 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报[J]. 智协飞,黄闻. 大气科学学报. 2019(02)
[2]1960～2012年中国地区总云量时空变化及其与气温和水汽的关系[J]. 符传博,丹利,冯锦明,彭静,营娜. 大气科学. 2019(01)
[3]基于CERES卫星资料分析中国近15 a云量变化[J]. 马茜蓉,游庆龙,蔡淼,周毓荃,刘菊菊. 干旱气象. 2018(06)
[4]相似预报方法在山西省云量预报中的应用[J]. 黄海亮,靳双龙,王式功,陈录元,董春卿. 干旱气象. 2018(05)
[5]温度集合预报的类卡尔曼滤波自适应订正方法在海南省东北部的应用[J]. 吴婵,吴林训,黄明旺,冯志挺. 广东气象. 2018(04)
[6]基于多模式的新疆最高(低)气温预报误差订正及集成方法研究[J]. 贾丽红,张云惠,何耀龙,牟欢. 干旱气象. 2018(02)
[7]FY-2G云量产品与地面观测云量对比分析[J]. 李娅,郭建侠,曹云昌,周粲,陈一枝. 高原气象. 2018(02)
[8]多元逐步回归与卡尔曼滤波法在霾预报中应用[J]. 咸云浩,张恒德,谢永华,杨乐. 系统仿真学报. 2018(04)
[9]基于时间序列分析和卡尔曼滤波的霾预报技术[J]. 张恒德,咸云浩,谢永华,杨乐,张天航. 计算机应用. 2017(11)
[10]基于WRF-CMAQ模式的非线性预报模型研究[J]. 钤伟妙,陈静,韩军彩,程兴宏,王晓敏. 环境科学与技术. 2017(08)
硕士论文
[1]葫芦岛代表站云量的精细化预报研究[D]. 赵文婧.兰州大学 2016
本文编号：3341728
【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：134 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
河套周边地区39个站点的空间分布，星号代表国家基准站，圆点代表国家基本站
兰州大学硕士学位论文河套周边地区云量精细化预报方法研究9双线性插值方法具有计算量小，原理简单等优点。本文使用双线性插值方法将站点观测值插值为格点值，绘制空间分布图。同样使用双线性插值方法将GFS预报场资料的格点值插值为站点值，与观测云量进行分析。双线性插值是在X、Y方向上分别进行一次线性插值，如图2-2所示，先在X方向上进行一次线性插值：)()()(21121111221QfxxxxQfxxxxRf（2-1）)()()(22121121222QfxxxxQfxxxxRf（2-2）图2-2双线性插值示意图然后在Y方向上进行一次线性插值：21122121()()()yyyyfPfRfRyyyy（2-3）2.3.2功率谱分析任何一个气象要素的时间变化曲线，都可以看成是不同频率的规则波动叠加而成，如果我们在频率域上比较不同频率波动的方差贡献，就有可能分析出序列中的主要波动及其频率或周期。这种从频率域上对气象要素时间序列进行分析的方法就称为谱分析。
liiiifabyx Kx1),()( （2-60）2.3.9 BP 神经网络预报方法BP 神经网络（Back-ProPagation Network）又称反向传播神经网络， 通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等，近几年成为预报研究和模拟的有效方法，具有解决非线性问题的能力。它的网络结构至少包括三层：输入层、输出层和隐藏层，隐藏层可以有多层，结构如图 2-4 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报[J]. 智协飞,黄闻. 大气科学学报. 2019(02)
[2]1960～2012年中国地区总云量时空变化及其与气温和水汽的关系[J]. 符传博,丹利,冯锦明,彭静,营娜. 大气科学. 2019(01)
[3]基于CERES卫星资料分析中国近15 a云量变化[J]. 马茜蓉,游庆龙,蔡淼,周毓荃,刘菊菊. 干旱气象. 2018(06)
[4]相似预报方法在山西省云量预报中的应用[J]. 黄海亮,靳双龙,王式功,陈录元,董春卿. 干旱气象. 2018(05)
[5]温度集合预报的类卡尔曼滤波自适应订正方法在海南省东北部的应用[J]. 吴婵,吴林训,黄明旺,冯志挺. 广东气象. 2018(04)
[6]基于多模式的新疆最高(低)气温预报误差订正及集成方法研究[J]. 贾丽红,张云惠,何耀龙,牟欢. 干旱气象. 2018(02)
[7]FY-2G云量产品与地面观测云量对比分析[J]. 李娅,郭建侠,曹云昌,周粲,陈一枝. 高原气象. 2018(02)
[8]多元逐步回归与卡尔曼滤波法在霾预报中应用[J]. 咸云浩,张恒德,谢永华,杨乐. 系统仿真学报. 2018(04)
[9]基于时间序列分析和卡尔曼滤波的霾预报技术[J]. 张恒德,咸云浩,谢永华,杨乐,张天航. 计算机应用. 2017(11)
[10]基于WRF-CMAQ模式的非线性预报模型研究[J]. 钤伟妙,陈静,韩军彩,程兴宏,王晓敏. 环境科学与技术. 2017(08)
硕士论文
[1]葫芦岛代表站云量的精细化预报研究[D]. 赵文婧.兰州大学 2016
本文编号：3341728
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