基于数值预报产品的广西低温雨雪冰冻过程模糊神经网络集合预报方法研究

A wet-cold index will be developed based on the daily precipitation and temperature datasets about freezing rain and snowstorms over Guangxi. Dominant weather systems influencing the freezing rain and snowstorms will be identified based on the NCEP/NCAR reanalysis data and Europe center datasets and T639 numerical forecast products. A Fuzzy Neural Network Ensemble Forecast Model of freezing rain and snowstorm over Guangxi will be constructedusing information entropy calculation method with the combination of rough set theory attribution analysis technology. In order to improve the classification of the certainty and stability of the forecast model, the difference of model input matrix attributions will be analyzed using ant colony algorithm and nonlinear dimension reduction techniques. The individual differences of ensemble forecast experiments will be developed in this project. Based on all the above studies, a statistical ensemble forecast model which can be applied in both general-degree and severe-degree of the freezing rain and snowstorms process over Guangxi will be constructed.

根据广西低温雨雪冰冻过程各站逐日的降水、温度情况构建代表过程强弱的冷湿指数，利用NCEP/NCAR再分析资料和ECMWF、T639等数值预报产品，识别影响广西低温雨雪冰冻过程的主要天气系统和影响因子，并采用信息熵计算方法与粗集理论相结合的属性分析研究技术，构建广西低温雨雪冰冻过程的模糊神经网络集合预报模型。进一步利用蚁群算法和非线性降维技术对模型输入矩阵的属性差异进行分析，开展集合预报个体差异性预报试验研究，分别建立一般性和严重持续性的低温雨雪冰冻过程的统计集合预报模型，提高分类预报模型的确定性和稳定性，为利用数值预报产品进行低温雨雪冰冻过程预报提供一种新的思路。

本项目已按原计划全面完成了研究任务，主要内容如下:.（1）研究期间共完成研究论文20篇（计划任务8-10篇），其中已发表17篇，在已公开发表的17篇论文中，6篇论文被SCI收录，9篇为国家自然科学核心期刊；录用待发表1篇；送审2篇。.（2）培养硕士研究生1名，考取博士研究生。项目组3名主要成员围绕本项目内容开展研究工作由副研级高级工程师晋升为正研级高级工程师；项目组1名年轻成员围绕本项目内容开展研究工作，由助理工程师晋升为工程师。.（3）主要研究内容及创新特色：针对广西冬季低温冷害短期天气过程的非线性、复杂性变化特征及广西冬季气候特点，提出了一种适用于我国华南区域，冬季新的低温冷湿指数计算公式。并通过分析研究影响广西以及华南区域大范围低温雨雪冰冻过程的主要天气影响系统，气候背景及各天气气候系统影响的配置，相互影响机理。计算确定了广西低温雨雪天气过程的各种重要物理量预报因子。进一步采用信息熵计算分析方法，模糊-粗集理论方法和核函数非线性降维等预报因子处理技术方法，首创建立了4种新的模糊神经网络非线性智能计算广西冬季冰冻雨雪低温冷害的客观短期天气预报模型：1.广西72小时低温冷害模糊神经网络bagging集成预报模型。2.基于随机森林方法定性预报结合粒子群-模糊神经网络定量预报方法的广西低温冷害24小时定性、定量组合预报模型。3.广西低温雨雪严重过程和一般过程的分类粒子群-支持向量机回归预报模型。4.基于多种机器学习方法的广西低温冷湿天气超级集合预报模型。通过同样本的预报精度对比分析表明，本项目新创建的这4种广西低温冷害预报方法，比传统的线性统计预报方法的预报精度提高了10%至20%以上。为低温冷害的短期天气预报提供了新的预报建模理论和有效预报方法。.另外，本项目成果已被作为制定个“广西持续性低温雨雪冰冻事件的综合强度评估办法”地方标准的依据。