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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

胡波 俞燎霓 滕代高

胡波, 俞燎霓, 滕代高. 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[J]. 热带气象学报, 2019, 35(6): 767-779. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.069
引用本文: 胡波, 俞燎霓, 滕代高. 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[J]. 热带气象学报, 2019, 35(6): 767-779. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.069
Bo HU, Liao-ni YU, Dai-gao TENG. APPLICATION OF GAUSSIAN PROCESS REGRESSION METHOD TO GUST FORECASTING IN WINTER AND SPRING IN ZHEJIANG COASTAL ISLANDS[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2019, 35(6): 767-779. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.069
Citation: Bo HU, Liao-ni YU, Dai-gao TENG. APPLICATION OF GAUSSIAN PROCESS REGRESSION METHOD TO GUST FORECASTING IN WINTER AND SPRING IN ZHEJIANG COASTAL ISLANDS[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2019, 35(6): 767-779. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.069

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

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.069
基金项目: 

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

详细信息
    通讯作者:

    胡波,男,浙江省人,高级工程师,主要从事数值预报解释应用。E-mail: hubook12@163.com

  • 中图分类号: P732

APPLICATION OF GAUSSIAN PROCESS REGRESSION METHOD TO GUST FORECASTING IN WINTER AND SPRING IN ZHEJIANG COASTAL ISLANDS

  • 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4.5 m/s,样本的50%和75%概率区间击中率均符合预期。

     

  • 图  1  四个海岛气象测站的地理位置

    图  2  四个海岛站冬春季大风的10 min平均风速与对应阵风因子的关系

    颜色代表样本出现概率,概率按照平均风速2.0 m/s和阵风因子0.06的间隔进行计算。

    图  3  不同阵风风速样本对应的概率密度估计

    棕色线为标准正态分布曲线。左边为10 m阵风样本,右边为10 m阵风自然对数样本。

    图  4  四个站阵风样本的Kolmogorov-Smirnov正态分布检验

    左边为标准化10 m阵风样本,右边为标准化的10 m阵风自然对数样本。

    图  5  四个气象站阵风预报模型中8个因子对应的权重尺度对数情况

    1:d875;2:w975;3:q500;4:t600;5:w600;6:b700_1000;7:f925;8:f1000, 要素说明同表 1

    图  6  四个站一组样本10 m阵风与1 000 hPa风速的散点图

    黑色点为样本实况,蓝色点为确定性预报,红色点为75%概率区间预报的上限和下限。

    图  7  四个站一组样本10 m阵风与1 000 hPa风速的散点图

    黑色点为样本实况,蓝色点为确定性预报,红色点为50%概率区间预报的上限和下限。

    表  1  各站不同天气要素与阵风相关检验的p值均值在0.05以下的因子    f:水平风速;t:气温;v:涡度;w:垂直速度;d:散度;q:比湿;b:浮力能。

    试验w500q500w500q550t600w600q600t650w650q650t700
    嵊泗0.010.000.030.010.000.080.020.000.130.020.02
    南麂0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00
    大陈岛0.020.000.000.000.000.000.000.010.000.000.05
    东矶0.000.000.000.000.040.000.000.010.000.020.07
    平均0.010.000.010.000.010.020.000.000.030.010.03
    试验q700d750d775f850f870d875f900f925w925w950f950
    嵊泗0.030.010.060.000.000.000.000.000.110.110.00
    南麂0.000.000.000.000.180.020.010.000.000.000.01
    大陈岛0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00
    东矶0.150.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00
    平均0.040.000.020.000.050.010.000.000.030.030.00
    试验f970d975v975w975w1000f1000b600_1000b700_1000f10m
    南麂0.000.130.000.120.010.000.000.000.00
    嵊泗0.010.000.080.000.000.010.000.000.00
    大陈岛0.000.000.000.000.000.000.000.000.00
    东矶0.000.000.000.000.000.000.000.000.00
    平均0.000.030.020.030.000.000.000.000.00
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    表  2  准因子之间相关检验p值的平均    要素说明同表 1

    要素q500w500w550q550t600w600q600t650w650
    p平均值0.050.040.040.040.070.050.040.060.04
    要素q650q700t700d750d775f850f870d875f900
    p平均值0.020.020.030.040.040.060.080.110.13
    要素f925w925w950f950f970v975w975d975w1000
    p平均值0.140.010.020.040.020.100.030.050.02
    要素f1000f10mb600_1000b700_1000
    p平均值0.060.050.070.08
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    表  3  四个站点前10个阵风风速最大样本的入选因子平均值情况    要素说明同表 1

    站号10 m阵风/(m/s)d875/(10-6·s-1)f925/(m/s)f1000/(m/s)q500t600/Kw600/(Pa/s)w975/(Pa/s)b700_1000/(m2/s2
    东矶23.4-11.117.215.40.001 4267.8-0.3110.231220.1
    南麂27.7-18.514.516.20.002 1269.4-0.2160.113234.8
    嵊泗25.6-10.919.517.20.001 4267.8-0.1360.005209.9
    大陈岛24.9-15.917.817.30.001 7268.2-0.3190.192224.6
    平均25.4-14.117.216.50.001 6268.3-0.2450.135222.3
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    表  4  四个站点10个阵风风速为10.1 m/s小值样本的入选因子平均值情况    要素说明同表 1

    站号10 m阵风/(m/s)d875/(10-6·s-1)f925/(m/s)f1000/(m/s)q500t600/Kw600/(Pa/s)w975/(Pa/s)b700_1000/(m2/s2
    东矶10.1-7.605.56.10.000 7267.8-0.018-0.008200.6
    南麂10.1-2.544.26.50.001 4267.8-0.064-0.006192.6
    嵊泗10.12.497.67.60.000 7264.60.0120.029185.6
    大陈岛10.1-5.536.47.50.001 0266.20.0470.083202.9
    平均10.1-3.295.96.90.000 9266.6-0.005 70.024195.4
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    表  5  四个站点预报模型的拟合和测试结果

    站号拟合样本绝对误差/(m/s)测试样本绝对误差/(m/s)75%概率区间上下界差/(m/s)50%概率区间上下界差/(m/s)75%概率击中率/%50%概率击中率/%
    东矶1.61.64.52.675.149.5
    南麂1.71.85.33.175.453.4
    嵊泗1.41.54.52.675.951.3
    大陈岛1.41.44.22.476.051.9
    平均1.51.54.62.675.651.2
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-12-06
  • 修回日期:  2019-09-28
  • 刊出日期:  2019-12-01

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