简介：介绍了数据挖掘、机器学习和深度学习的概念和相互关系,按照整体性学习理论建立了气象领域深度学习知识体系框架,简要介绍了当前主流的深度学习框架工具Caffe和TensorFlow,以及深度学习在气象领域的几个前沿应用,最后提出了推进深度学习技术在气象领域研究应用应当重视的三个关键环节.

简介：通过绘制全省2014年9月20日08时—9月23日14时该时段全省各自动站降水量等值线图,来说明利用Surfer在日常气象工作中绘制气温、降水量等气象要素等值线、使彩信第二帧图片简洁、美观、一目了然。

简介：针对强降水业务预报工作的实际需求,利用常规观测站和区域自动站逐小时降水资料及欧洲中心（ECMWF）细网格数值预报产品,采用水平螺旋度、水汽通量及水汽通量散度对2017年7月26—27日发生在青海省的强降水天气过程进行预报应用分析。结果表明：水平螺旋度、水汽通量及水汽通量散度与降水的发生发展和强降水中心有较好的对应关系;500hPa正水平螺旋度强度对降水强度的变化有一定的指示性,负水平螺旋度强度偏强时可以很好地指示强降水中心位置;水汽通量大值区内水汽辐合强度越强,降水强度也越强。

简介：针对ECMWF（EuropeanCentreforMedium-rangeWeatherForecasts）集合预报,融合降水产品在海河流域的偏差特征,进行基于频率匹配法的降水偏差订正,并对订正前后降水评分结果进行了系统检验。结果表明：经过2016年5—8月逐日试验分析表明,改进后的ECMWF集合预报融合产品显著改善了原产品降水量和雨区范围偏大的特征,订正后降水预报的平均强度与实况更接近,且预报时效越长、降水量级越大、预报偏差越大改进效果越明显;改进后ECMWF的集合预报融合产品降水预报的TS评分均有一定程度的提高,降水预报的Bias评分更接近1,特别是对于小雨和暴雨、大暴雨量级的改进尤其明显,消除了大片降水虚报区;降水预报的空报率明显减小,但漏报率有所增加。

简介：2018年5月28日至6月8日，由国际理论物理研究中心（ICTP：TheAbdusSalamInternationalCenterforTheoreticalPhysics）主办的第9届区域气候模式理论与应用国际研讨会（NinthICTPWorkshopontheTheoryandUseofRegionalClimateModels）在ICTP的所在地意大利滨海城市的里雅斯特（Trieste）举行。