一方面是大气自身活动的随机性难以准确把握,另一方面,还有很多因素隔开了天气预报的理想与现实,比如观测的站点不足,地表的建筑影响或者复杂地形地貌都增添了预报的不确定性。进一步提升预报的准确率,还需要在数值预报的基础上,利用通信、物联网、人工智能等多种技术提升气象要素和天气预报的空间、时间分辨率以及量值的精度。
cyeva 是一个由彩云科技天气团队和社区贡献者共同开发的用于对气象要素确定性预报准确率进行快速评测的 Python 开源工具库。 cyeva 将致力于让气象要素确定性预报准确率的自动化评估变得简单直接,将集成常用的确定性预报准确率评估指标,且内部算法广泛使用了 numpy 的向量运算实现,对于大数据量的计算也具有较高的计算效...
确定性预报和集合预报融合降水预报产品应用
为了量化不确定性,传统方法依靠基于物理的模拟来生成一组预测。然而,生成一个大型集合以准确识别和表征罕见和极端天气事件的计算成本很高。 考虑到这一点,最新的一项研究,旨在加速天气预报的进展,可扩展集成包络扩散采样器(SEEDS)。SEEDS 是一种生成式 AI 模型,可以有效地大规模生成天气预报集合,而成本仅为传统基于...
尽管确定性预报不是集合预报系统(EPS)的主要目的和应用方向,但其每一个成员的预报表现决定了集合预报系统的预报性能,集合平均也是实际预报业务的一个重要参考指标.为此,利用2013～2015年5～10月的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报系统的降水预报资料,CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国...
ECMWF集合预报和确定性预报对淮河流域暴雨预报的对比分析 董全;金荣花;代刊;康志明 【期刊名称】《气象》 【年(卷),期】2016(042)009 【摘要】本文运用2012年5-9月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的集合预报系统(Ensemble Prediction System,EPS)和确定性模式(High-resolution Deterministic forecast,Hdet)资料对比分析了...
摘要:本文运用2012年5—9月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的集合预报系统(Ensemble Prediction Systern,EPS)和确定性模式(High—resolution Deterministic forecast,HDet)资料对比分析了淮河流域暴雨的预报效果。对于集合预报,主要对比了基于EPS的日降水量极端天气预报指数(Extreme Forecast Index,EFI),和改进的贝叶斯模型平均(...
从中央气象台的预报上看，未来的4号台风泰利将在南海北部转偏西方向逐渐靠近华南沿海，目前预报中有可能在7月17日中午到夜间登陆广东西部或海南东部一带。目前，泰利的最大可能登陆点是广东西部沿海，中央气象台还认为它在南海北部可能快速增强，登陆时的强度可达到台风或强台风级别，这给我国华南带来狂风暴雨等灾害性...
1. 了解天气预报的不确定性 现代天气预报的制作方法决定天气预报的不确定性是无法避免的。世界上有部分国家和地区采用概率预报的方式将预报的不确定性信息提供给使用者，以帮助使用者更清楚地了解预报信息，如“预计今日小雨概率50%，中雨概率30%……”。我国目前使用的主要是确定性的预报方式，这给我们了解预报的不...