预报误差测算程序(Programs for Forecast error Computing)_算法理论_科研数据集
我国台风路径业务预报误差及成因分析
我国台风路径业务预报误差及成因分析余锦华;唐家翔;戴雨涵;虞本颖【期刊名称】《气象》【年(卷),期】2012(038)006【摘要】Abstract： Forecast errors for different typhoon types, typhoon landfall position and time, typhoon locating in different position from coastline, typhoon landfall in East China and South China are issued based on ty- phoon track operational forecast data and best-track data in the western North Pacific （the South China Sea is included） provided by China Meteorological Administration （CMA） from 2005 to 2009. The results show that typhoon track forecast during 2005--2009 is more skillful than from 1999 to 2003. Average ty- phoon forecast bias in the South China Sea （SCS） is larger than in western North Pacific （WNP）. Unusual typhoon track mainly occurred in the SCS and their forecast errors are smaller than usual typhoon tracks for 24 h, 48 h and 72 h forecast periods. The forecast error is the largest during typhoon approaching coastline period among typhoon far away from coastline, approaching coastline and landfall later periods and it is larger for typhoon landfall in South China than in East China during same period. The average forecast errors are 71.1 km, 122.6 km and 210.6 km of typhoon landfall position for 24 h, 48 h and 72 h forecast periods, respectively. Timing errors of 70~ landfall typhoons demonstrate an early bias of 8 h and 12 h againstforecast landfall for 48 h and 72 h forecast periods. Compared with large-scale steering flow to typhoon movement and 24 h forecast errors, the results also show that there are different bias betweenlarge-scale steering flow and typhoon movement among three typical landfall typhoon tracks and relation- ships between these biases and 24 h typhoon forecast track errors. Parabolic typhoon movements in the SCS have the largest bias between the steering flow and typhoon movement, but have the smallest forecast errors~ the largest forecast error for west to northwestward moving typhoon is not corresponding to its smaller bias between steering flow and typhoon movement, which may be related to low skillful forecast of large-scale circulation. The forecast error of typhoon landfall in East China is smaller than in South China, which is consistent with the bias ofthe former between steering flow and typhoon movement being smaller than the latter.%利用2005--2009年中国气象局（CMA）提供的西北太平洋（包括南海）台风路径业务预报资料，比较了各类型台风路径、台风登陆位置及登陆时间的预报误差，登陆台风不同阶段以及华东登陆和华南登陆台风的路径预报误差。
forecast error公式
forecast error公式
预测误差公式是指，在进行预测时，预测值与实际值之间的差异。
它可以用来衡量预测的准确程度，并帮助我们优化预测模型。
预测误差公式的一般形式为：
误差 = 预测值 - 实际值
其中，预测值是预测模型根据历史数据得出的结果，实际值是真实的观测值。
误差可以是正的也可以是负的，如果误差为0，则表示预测完全准确。
常见的预测误差公式包括平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)
和均方根误差(RMSE)。
它们的计算公式分别为：
MAE = Σ|预测值-实际值| / n
MSE = Σ(预测值-实际值) / n
RMSE = √(MSE)
其中，n表示样本数量。
MAE、MSE和RMSE都是越小越好的，表示预测模型的准确度越高。
在使用预测模型时，我们可以根据实际情况选择合适的误差公式来评估模型的表现。
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天气预报的算法问题及其解决方法
天气预报的算法问题及其解决方法随着科技的飞速进步，天气预报已成为每个人生活中必不可少的一部分。
准确的天气预报可以给人们带来方便和安全，不准确的预报则可能导致不必要的损失和麻烦。
在如此重要的情况下，天气预报的准确性的确是至关重要的，而这一准确性的关键在于算法。
但是天气预报的算法有哪些问题？如何解决这些问题呢？首先，天气预报的算法主要依靠气象学和统计学。
从气象学角度来看，预报需要对大气的温度、湿度、压强等多个变量进行分析，而这些变量的变化是十分复杂和多变的。
而从统计学角度来看，准确的预报需要建立基于历史数据的模型，并对未来的天气变化进行预测。
然而由于气象学和统计学的可靠性一定程度上受限于数据的完整性和准确性，预报的准确性也会受到一定的影响。
其次，天气预报中的另一个问题是对不确定性的处理。
因为天气变化是一种不确定的、随机的过程，预报过程必须考虑到这些随机性。
不确定性处理主要有两种方法：一种是基于概率论的方法，通过对历史数据进行统计和分析，建立数学模型，通过概率论和统计学去预测未来的天气情况；而另一种是基于人工智能的方法，利用机器学习的方法从历史数据中学习规律以及对未来的天气进行预测。
这两种方法各有优缺点，但目前主流的方法是基于概率论的方法。
其次，天气预报中存在着的另一个问题是数据量的缺乏和不准确性。
天气预报需要的数据量非常庞大，涉及到全球的气象学数据。
尤其是在一些偏远地区，数据的获取非常困难，而数据的准确性也难以保证。
在一些发展中国家，气象数据的收集和处理体系相对薄弱，更加突出了这种问题。
为了解决这些问题，可以利用人工智能和机器学习的方法去解决数据的不确定性问题。
最后，针对天气预报中的以上问题，我们可以采用以下方法来优化算法和提高预报准确率：一、加强气象数据的质量和完整性，确保区域覆盖率和数据准确性；二、发展新的算法和技术，例如基于深度学习的预测模型；三、建立一套完整的气象预报算法体系，并不断完善和优化。
C语言实现测量数据误差处理
C语言实现测量数据误差处理数据误差处理是在实际测量中必须考虑的一个重要问题。
在科学研究和工程控制系统中，测量数据的准确性对结果分析和决策具有重要意义。
因此，在数据处理过程中，需要考虑数据误差的影响，并进行合理的处理和分析。
在C语言中，可以通过一些常用的方法和技巧来实现数据误差的处理。
下面将介绍几种常见的数据误差处理方法。
1.数据滤波数据滤波是一种常用的数据误差处理方法。
它通过对一系列相邻数据进行加权平均或滑动平均等操作，来降低误差的影响。
在C语言中，可以使用数组来存储测量数据，并通过循环的方式来实现滤波计算。
例如，可以定义一个数组来存储测量数据：```c#define DATA_SIZE 100float data[DATA_SIZE]; // 存储测量数据的数组```然后，可以通过循环为数组赋值，并进行滤波计算：```c#define FILTER_WINDOW_SIZE 5void smoothing_filter(float *input, int input_size, float *output)int i, j;for (i = FILTER_WINDOW_SIZE / 2; i < input_size -FILTER_WINDOW_SIZE / 2; i++)output[i] = 0;for (j = -FILTER_WINDOW_SIZE / 2; j <= FILTER_WINDOW_SIZE / 2; j++)output[i] += input[i + j];}output[i] /= FILTER_WINDOW_SIZE;}```2.数据整定数据整定是一种通过对测量数据进行修正来降低误差的方法。
它主要是通过校正系数或拟合公式等方式，将测量数据修正到一个更准确的值。
在C语言中，可以使用数学库函数来实现数据整定。
例如，可以使用线性拟合的方法来修正数据：```c#include <math.h>//线性拟合void linear_calibration(float *input, int input_size, float *output, float a, float b)int i;for (i = 0; i < input_size; i++)output[i] = a * input[i] + b;}```3.数据统计和分析数据统计和分析是一种通过对测量数据进行统计和分析，来确定误差范围和误差概率的方法。
测量误差基本知识及中误差计算公式
测量误差按其对测量结果影响的性质，可分为：一.系统误差（system error）1.定义：在相同观测条件下，对某量进行一系列观测，如误差出现符号和大小均相同或按一定的规律变化，这种误差称为系统误差。
2.特点：具有积累性，对测量结果的影响大，但可通过一般的改正或用一定的观测方法加以消除。
二.偶然误差（accident error）1.定义：在相同观测条件下，对某量进行一系列观测，如误差出现符号和大小均不一定，这种误差称为偶然误差。
但具有一定的统计规律。
2.特点：（1） 具有一定的范围。
（2） 绝对值小的误差出现概率大。
（3） 绝对值相等的正、负误差出现的概率相同。
（4） 数学期限望等于零。
即：——某量的真误差，[]——求和符号。
规律：标准差估值（中误差m）绝对值愈小，观测精度愈高。
在测量中，n为有限值，计算中误差m的方法，有：1.用真误差（true error）来确定中误差——适用于观测量真值已知时。
真误差Δ——观测值与其真值之差，有：中误差（标准差估值） ，V——最或是值与观测值之差。
一般为算术平均值与观测值之差，即有：2.往返测较差率K=三.极限误差（容许误差）常以两倍或三倍中误差作为偶然误差的容许值。
即：。
、…为相互独立的直接观测量，有函数，则二.权（weight）的概念1.定义：设非等精度观测值的中误差分别为m1、m2、…m n，则有：权为任意大小的常数。
当权等于1时，称为单位权，其对应的中误差称为单位权中误差（unit weight mean square error）m0，故有：。
2.规律：权与中误差的平方成反比，故观测值精度愈高，其权愈大。
误差检验流程详解
误差检验流程详解Error checking is an essential process in ensuring the accuracy and reliability of data analysis. 误差检验是确保数据分析准确性和可靠性的重要过程。
It involves a meticulous examination of data and calculations to identify any discrepancies or inaccuracies. 这涉及对数据和计算进行仔细检查，以识别任何不一致或不准确之处。
By carefully scrutinizing the results, analysts can pinpoint areas that require further investigation or correction. 通过仔细审查结果，分析师们可以找出需要进一步调查或纠正的领域。
Error checking is crucial in preventing misleading conclusions and making informed decisions based on accurate information. 误差检验在防止误导性结论和基于准确信息做出明智决策方面至关重要。
One of the key steps in error checking is verifying the accuracy of data entry. 误差检验的关键步骤之一是验证数据输入的准确性。
This involves double-checking all data points against the original source to ensure that no errors were made during the input process. 这涉及对所有数据点进行双重检查，以确保在输入过程中没有出现错误。
软件测试中的错误预测与错误检测
软件测试中的错误预测与错误检测软件测试是软件开发生命周期中非常重要的一个环节，其目的是为了发现和修复软件中的错误，以确保软件的质量和稳定性。
在软件测试过程中，错误预测与错误检测是两个关键的方面，本文将从这两个方面入手，探讨它们在软件测试中的作用与方法。
一、错误预测错误预测是在软件测试之前，对软件系统进行问题分析和研究，尽早地发现潜在的错误和缺陷。
通过错误预测，测试团队能够更好地规划测试策略和资源分配，提前预防和减少可能出现的问题。
1. 静态分析工具静态分析工具是错误预测的重要辅助手段。
它们通过对源代码进行分析，检测出潜在的语法错误、逻辑错误等问题。
例如，Lint工具可以帮助开发人员发现可能导致系统崩溃或异常行为的代码。
代码审查也是一种常用的静态分析方法，开发人员相互检查彼此的代码，以找出潜在的问题和改进的空间。
2. 统计分析通过统计分析历史数据，可以发现一些潜在的错误模式和高风险区域。
例如，对过往版本的软件系统进行统计分析，可以找出经常出现问题的模块或功能点，从而有针对性地进行测试。
此外，还可以利用统计方法来研究不同因素对软件错误率的影响，进一步提高错误预测的准确性。
二、错误检测错误检测是指在软件测试过程中，针对已经实现的软件系统进行全面的测试，发现并修复其中的错误和缺陷。
通过错误检测，测试团队能够评估软件系统的质量，为软件发布提供决策依据。
1. 黑盒测试黑盒测试是一种基于输入输出的测试方法，测试者不需要了解软件系统的内部结构和实现细节，只需要根据需求规格或功能规格进行测试。
通过构造合适的输入，并观察输出结果是否符合预期，可以发现软件中的错误和缺陷。
2. 白盒测试白盒测试是一种基于代码的测试方法，测试者通过了解软件系统的内部结构和实现细节，设计测试用例以覆盖不同的代码分支和路径。
通过这种方式，可以发现代码中的逻辑错误和潜在的安全问题。
3. 自动化测试自动化测试是利用测试工具和脚本来执行测试过程的一种方法。
集合预报误差在GRAPES全球四维变分同化中的应用研究Ⅱ参数选取与数值试验
doi:10.11676/qxxb2021.007气象学报集合预报误差在GRAPES全球四维变分同化中的应用研究Ⅱ：参数选取与数值试验*龚建东 张 林 王瑞春GONG Jiandong ZHANG Lin WANG Ruichun1. 国家气象中心，北京，1000812. 中国气象局数值预报中心，北京，1000811. National Meteorological Centre，Beijing 100081，China2. Numerical Weather Prediction Center of CMA，Beijing 100081，China2020-04-24收稿，2020-10-13改回.龚建东，张林，王瑞春. 2021. 集合预报误差在GRAPES全球四维变分同化中的应用研究Ⅱ：参数选取与数值试验. 气象学报，79（1）：48-64Gong Jiandong， Zhang Lin， Wang Ruichun. 2021. The study of introducing ensemble forecast errors in the GRAPES global 4DVar Part Ⅱ：Parameters determination and numerical experiments. Acta Meteorologica Sinica， 79（1）:48-64Abstract In the first part of the study, the scientific scheme of how to effectively apply ensemble forecast errors is discussed, and the framework for the application of ensemble forecast errors in the global four dimensional variational data assimilation (4DVar) of the Global Regional Assimilation and PrEdiction System (GRAPES) is identified. Based on this work, the present paper further studies the application of ensemble forecast errors in the GRAPES global 4DVar. The study is focused on solving computational efficiency issues for efficient generation of ensemble samples close to or exceeding 100, as well as key parameters determination issues for matching with the GRAPES global 4DVar. The 4DVar based Ensemble of Data Assimilations (EDA) method is chosen to generate the ensemble samples. By using the preconditioning information generated during the minimization iteration of the first sample to precondition the minimization of other samples, the computational efficiency is increased by a factor of two. By using the Valid-Time-Shifting Perturbation (VTSP) method, the ensemble members are enlarged by a factor of three. The ensemble forecast errors variance inflation method is used, and the horizontal localization scale is selected to be 1.4 times of the horizontal length scale of the stream-function background error. The weight coefficients of background error and ensemble forecast errors are determined by numerical experiments, and the best weight for ensemble forecast error is 0.7 for 60 ensemble members. The results of two 52 d numerical experiments over the winter and summer seasons show that the improvement of ensemble four dimensional variational data assimilation (En4DVar) over 4DVar in the northern and southern hemisphere is mainly concentrated at 700—30 hPa in winter season and 400—150 hPa in the summer season. The tropical region is less affected by seasonal changes, and the improvement of geopotential height, wind field and temperature are obvious with En4DVar, and the improvement of meridional wind field is the most significant. The method developed in this study for the application of ensemble forecast errors in GRAPES Global 4DVar is reasonable and feasible.Key words Ensemble data assimilation，Ensemble forecast errors，En4DVar，Parameter determination，Numerical experiments摘 要 研究的第一部分讨论了如何有效应用集合预报误差的科学方案，确定了集合预报误差在GRAPES（Global Regional Assimilation and PrEdiction System）全球4DVar（four dimensional variational data assimilation）中应用的分析框架。
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预报误差测算程序(Programs for Forecast error
Computing)
数据摘要：
The two FORTRAN programs contained in files PROG1.FOR and PROG2.FOR, provide code for selecting the best subset of k components out of m (where k=1,2,...,6) to be employed for forecasting with anticipated values.
中文关键词：
算法,统计,预报,误差,计算,
英文关键词：
algorithm,statistic,forecast,error,compute,
数据格式：
TEXT
数据用途：
design of the algorithm
数据详细介绍：
Programs for Forecast error Computing
The two FORTRAN programs contained in files PROG1.FOR and
PROG2.FOR, provide code for selecting the best subset of k components out of m (where k=1,2,...,6) to be employed for forecasting with anticipated values. We assume that m series of length n are given in the matrix x(i,j) (i=1,2,...,m; j=1,2,...,n) and the composite indicator is obtained as a static average
Y(t)=b(1)x(1,t)+b(2)x(2,t)+....+b(m)x(m,t).
Also, we assume that a vector autoregressive model has been identified and fitted to the multivariate series x, or alternatively individual univariate autoregressive models have been fitted to each x(i,t) (i=1,...,m).
The two programs cover the two alternative frameworks.
Program VAREQM (contained in file PROGR1.FOR) computes the best mean square forecast error according to (6) in the paper,using k anticipated components for k from 0 (pure forecast) to 6, when a vector autoregressive model is fitted to the data. The number of series m is in PARAMETER, while the weights b(1),..,b(m) are in a DATA statement. The residual variance covariance matrix sigma is required, and it is read row-wise from a file named DATISIGMA according to the format 188. The output is written to the ascii file USCITA.TXT and provides, for any k=1,...,6, the best choice of the k components (labelled from 1 to m) and the resulting mean square forecast error computed according to(6).
Program UNIAREQM.FOR (contained in file PROG2.FOR) provides analogue results when only individual univariate autoregressive models of order two are fitted to each component. The parameters of such autoregressive models are put in DATA statements: the constant terms in DATA const, the first (lag one) parameters in DATA f1, and the second (lag two) parameters in DATA f2. The number of components m and the series length, ndati, are put in PARAMETER. Furthermore, the data themselves are read from file DATIVERI, each record relates to one time, and contains the m component series; the format has label 1000 and is found in subroutine faicova. The output is written to the ascii file USCITA.TXT and provides, for any k=1,2,..,6, the best choice of the k components (labelled from 1 to m) and the resulting mean square forecast error computed accordingly to theorem 2.
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