基于深度学习改进数值天气预报模式和预报的研究及挑战

北京象心力科技有限公司是一家为电力、能源等气象敏感行业提供气象和大数据服务的科技公司。 我们旨在为客户提供精准稳定的数据产品、优质专业的咨询服务和完整高效的解决方案。始终将客户和行业的需求放在首位，深度挖掘行业数据，利用自主的气象预报系统、AI算法模型和智能云平台，为客户提供行业所需的专业数据服务。 象心力科技核心团队由资深气象学家、人工智能算法高级工程师和大数据专家组成。 团队硕博以上占比80%，在新能源气象领域深耕多年，拥有多家全球顶尖的数值天气预报资源和深厚的技术经验积淀。 运气象之力，铸行业之心。我们希望通过不断的努力，让智慧气象和智能算法帮助客户提高效能、降低风险、获得更大的商业价值，让电力更加智慧、能源更加清洁、天空更加蔚蓝！

一种基于数值天气预报的风能预测系统，李洪涛，马志勇，本文提出了一种基于数值天气预报以及人工神经网络的混合型风能预测系统。该系统以通过数值天气预报得到的风速和风向预测数据作为

提出一种风速预测偏差修正方法。建立基于非参数核密度估计的风速修正模型，利用预测点之前一段时间内风速的初始预测误差来估计预测时刻的预测误差，从而对初始风速预测结果进行修正；结合数值天气预报法建立风速相位误差修正模型，有效减小风速预测的相位误差，在一定程度上防止风速突变拐点处“误修正”的出现。某地区实际风速数据的预测仿真结果表明，所提方法可有效降低初始风速预测偏差。

WRF安装包，版本为4.0.3（历史版本）。安装包内含WRF主程序和同化模块，不包含前处理模块WPS。WRF安装包，版本为4.0.3（历史版本）。安装包内含WRF主程序和同化模块，不包含前处理模块WPS。

数值天气预报在风电场发电量预报中的应用初探.pdfpdf,数值天气预报在风电场发电量预报中的应用初探.pdf

数值天气预报云计算服务应用系统研究与实现.pdf

为提高天气研究和预报(Weather Research and Forecasting，WRF) 数值模式风速预报的准确度，引入深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN) ，构建了基于WRF数值模型的DBN风速预测模型。利用WRF数值模式进行风速预报，将预报结果与70m 高的测风塔实际数据作为网络的输入对深度信念网络进行逐层训练，在Matlab 平台上建立DBN风速预测模型并进行仿真。经验证:基于WRF数值模式的DBN风速预测模型的相对均方根误差为11.03%，比支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 预测模型降低了4.41%。实验结果表明:该模型能很好地预测风速并且得到了较高的预测精度。

邵海燕《数值天气预报》数值天气预报考前回顾.pdf

ecPoint校准 ecPoint-Calibrate是一款使用条件验证工具将数值天气预报（NWP）模型输出与点观测值进行比较的软件，并以此方式预测子网格的可变性并识别网格规模上的偏差。 它提供了一个动态且用户友好的环境，可以对NWP模型参数（例如降水，风，温度等）进行后处理，并为地理位置（在世界任何地方，以及中等范围的预测）生产概率产品。 该项目的开发由项目“ ECMWF天气夏季代码（ESoWC）” 。 要求 用法 从“页面下载最新版本（AppImage文件）。 当前仅支持Linux。 导航到下载软件包的文件夹。 像这样运行它： ./ecPoint-Calibrate-0.9.0.AppImage 等待GUI窗口启动。 软件构架（已过时！） 合作者 姓名 位置 联系 阿尼鲁莎·玻色（Anirudha Bose） 软件工程师 Ledger（法国巴黎） 法蒂玛·皮洛苏（Fat