高斯过程回归方法在浙江沿海海岛冬春季阵风预报中的应用试验

论文摘要

利用2006—2016年冬春季浙江四个海岛气象站10 m大风观测资料和ERA-interim资料,首先分析了阵风因子和阵风风速的概率分布特征;然后统计阵风与10 m至500 hPa层的气温、风速、散度、涡度、比湿、垂直速度、浮力能等要素的关系,选取高相关的预报因子;最后采用高斯过程回归方法建立阵风概率预报模型,并进行试报。（1）平均风速相同时对应的阵风因子变化较大,导致阵风也出现大的差异,说明阵风数据分布具有混沌性;阵风风速具有正态或准正态分布特点,在自然对数处理后完全符合正态分布,表明采用高斯过程回归方法建立阵风概率预报模型合理可行。（2）阵风与大气低层的动力因子相关较好,而在近中层则与热力因子相关较好。（3）阵风大值样本在大气低层具有更强的下沉速度,有利于上层动量向下输送,且大值样本对应的中层气温和比湿相对大些,说明中层暖湿气流有利于湍流的发展和不稳定能量的交换。（4）试报模型的因子权重尺度分析表明,最佳预报因子绝大多数集中在875 hPa层以下,说明大气低层因子对近地面阵风起主导作用。（5）高斯过程回归模型试报表明,大部分站点阵风预报的50%概率区间上下界跨度约为2.5 m/s,75%概率区间跨度约为4.5m/s,样本的50%和75%概率区间击中率均符合预期。

论文目录

• 1 引言
• 2 数据和方法
•   2.1 数据
•   2.2 阵风数据特征
•   2.3 高斯过程回归方法介绍[28]
•     2.3.1 高斯过程回归原理
•     2.3.2 高斯过程回归的主要优缺点
• 3 阵风影响因子分析
• 4 阵风预报模型试报
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 胡波,俞燎霓,滕代高

关键词: 高斯过程回归,沿海,阵风,概率,预报

来源: 热带气象学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 气象学

单位: 浙江省气象台

基金: 浙江省重大科技专项重点社会发展项目（2011C13044）,浙江省气象局科技计划一般项目（2018YB01）,浙江省自然科学基金（LY18D050001）,浙江省气象局科技计划重点项目（2017ZD09）共同资助

分类号: P456

DOI: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.069

页码: 767-779

总页数: 13

文件大小: 14255K

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