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2003年江淮汛期多模式短期集合预报方法研究 总被引：8，自引：3，他引：5
利用AREM、MM5和WRF模式为试验模式,由对短期天气预报结果影响颇大的积云参数化方案和边界层方案构成15个集合预报成员,开展有限区域多模式短期集合预报在我国汛期时段的应用与研究.分别研究了单个模式集合预报和多模式集合预报在2003年汛期(7月)预报中的应用,预报对象主要包括降水、500 hPa位势高度和700 hPa相对湿度.试验结果表明:(1) 由AREM、MM5和WRF模式构成的多模式集合对以上要素的集合预报总体效果比其任一单个模式的集合预报效果好;(2) 对于降水的集合预报,单个模式的集合平均结果对多模式集合预报效果有影响.且对于不同的降水临界值影响不同;当降水临界值较小时,单模式集合平均结果对多模式集合效果影响较小;当降水临界值较大时,影响较大,甚至可以影响多模式集合的集合平均预报成败;(3) 对于降水、500 hPa位势高度和700 hPa相对湿度,其单个模式以及多模式的48 h集合预报对确定性预报的改善度都比24 h的显著.(4) 对于形势预报和相对湿度预报,多模式集合预报效果明显比同期T213模式的预报水平高. 相似文献
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基于副热带奇异向量的初值扰动方法已应用于GRAPES （Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球集合预报系统,但存在热带气旋预报路径离散度不足的问题。通过分析发现,热带气旋附近区域初值扰动结构不合理导致预报集合不能较好地估计热带气旋预报的不确定性,是路径集合离散度不足的可能原因之一。通过建立热带气旋奇异向量求解方案,将热带气旋奇异向量和副热带奇异向量共同线性组合生成初值扰动,以弥补热带气旋区域初值扰动结构不合理这一缺陷,进而改进热带气旋集合预报效果。利用GRAPES全球奇异向量计算方案,以台风中心10个经纬度区域为目标区构建热带气旋奇异向量求解方案,针对台风“榕树”个例进行集合预报试验,并开展批量试验,利用中国中央气象台最优台风路径和中国国家气象信息中心的降水观测资料进行检验,对比分析热带气旋奇异向量结构特征和初值扰动特征,评估热带气旋奇异向量对热带气旋路径集合预报和中国区域24 h累计降水概率预报技巧的影响。结果表明,热带气旋奇异向量具有局地化特征,使用热带气旋奇异向量之后,热带气旋路径离散度增加,路径集合平均预报误差和离散度的关系得到改善,路径集合平均预报误差有所减小,集合成员更好地描述了热带气旋路径的预报不确定性;中国台风降水的小雨、中雨、大雨、暴雨各量级24 h累计降水概率预报技巧均有一定提高。总之,当在初值扰动的生成中考虑热带气旋奇异向量后,可改进热带气旋初值扰动结果,并有助于改善热带气旋路径集合预报效果。 相似文献
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-WRF多模式集合3组试验,对比分析混合集合预报法与传统方法的降水预报效果。结果表明:ARPS模式集合改善了广东省南部局地强降水预报,该方法在中雨、大雨、暴雨量级改进效果显著。WRF模式集合对广东省北部强降水预报优于ARPS模式集合,但空报、漏报率较大,该方法有一定局限性。ARPS-WRF多模式集合在降水落区和量级预报上均优于传统方法。混合集合预报法利用低分辨率 (36 km) 集合预报和高分辨率 (12 km) 控制预报实现了高分辨率 (12 km) 集合预报,改善了降水预报效果,该方法可为业务高分辨率集合预报提供参考。 相似文献
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以MM5模式为试验模式，分别用增长模繁殖法（BGM）和模式物理过程扰（MPP）形成12个集合成员，对2005年登陆我国的8个热带气旋进行了52次路径集合预报试验，以寻找适合西北太平洋热带气旋路径的集合预报方法。结果表明:BGM方法的集合预报结果总体上好于控制试验结果，其中对强度较弱的热带气旋的集合预报效果更好。MPP方法的集合预报结果总体上不如控制试验结果，但对初始时刻强度达到台风的热带气旋的集合预报效果较好，集合预报相对于控制试验的改进效果明显。基于BGM方法和MPP方法集合预报的不同特点，将两种方法相结合形成扰动成员，这一综合方法的集合预报效果好于单一方法的集合预报效果。BGM方法和MPP方法的系统发散度总体上都偏小。 相似文献
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热带气旋路径集合预报方法研究Ⅰ——正压模式结果的初步分析 总被引：2，自引：4，他引：2
选择1979～1993年间的热带气旋为试验个例,通过扰动热带气旋初始位置和初始结构,构造集合成员, 用正压原始方程模式,进行路径集合预报试验, 并初步探讨预报成员的集合方法。试验结果表明:热带气旋定位误差影响路径预报,但扰动初始位置的集合平均预报与控制试验的预报水平相接近。扰动热带气旋初始结构的集合预报试验表明,约有60 %～70 %个例的集合路径预报得到改进。此外,试验结果还表明,当环境引导气流较弱时,进行扰动热带气旋初始结构的集合预报,预报结果的改善较明显。 相似文献
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基于路径相似的登陆热带气旋降水之动力-统计集合预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
数值天气预报(NWP)过去几十年在热带气旋(TC)预报方面的最大进步是越来越准确的路径预报。对于登陆TC降水的预报,目前以数值模式为代表的技术手段预报能力还十分有限。围绕动力-统计结合之方法研究,初步发展了登陆热带气旋降水(LTP)预报的一种新方法:基于路径相似的登陆热带气旋降水之动力统计集合预报(LTP_DSEF)模型。该方法主要分为五步:TC路径预报、相似路径TC识别、其他特征相似性的判别、TC降水集合预报和最佳预报方案选择;涉及两个关键技术:TC降水分离的客观天气图分析法(OSAT)和TC路径相似面积指数(TSAI)。LTP DSEF模型对2012-2016年影响华南地区出现最大日降水量≥100 mm的21个TC的定量降水预报(QPF)试验结果显示,该模型对登陆TC过程降水的预报结果优于动力模式。登陆TC过程降水≥50 mm情况下,建模样本和独立样本平均TS评分均高于动力模式(EC、GFS、T639)相应的最好表现。对LTP_DSEF模型三个最佳方案的参数取值分析显示,起报时刻参数设定为最临近影响时刻即TC对陆地产生降水的前一天12:00 UTC、集合参数取最大值时预报效果稳定趋好。 相似文献
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中国气象局是全球大集合预报系统数据交换中心之一,自2010年以来,欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和美国国家环境预报中心(NCEP)等国外全球集合预报(GEFS)先后进入国家气象中心(NMC)实时业务,多模式的应用促进了我国热带气旋预报业务的进步。利用2010—2019年ECMWF和NCEP两家主要的国外集合模式资料,从分强度、分移速、分月份、分海域、是否登陆、是否转向等方面开展了两家模式在热带气旋路径预报中的性能评估和系统性偏差分析。结果表明,两家模式集合平均的预报误差总体都呈下降趋势,并都存在一定的系统性偏差,但偏差方向几乎相反,ECMWF集合预报易偏向实况西南向,NCEP集合预报易偏向东北向,且后者数值更大。目前ECMWF集合预报性能要优于NCEP集合预报,特别是对于弱热带气旋和登陆热带气旋等情形优势更大。预报中当两家模式分歧较大的时候,性能评估和偏差分析结果也可为主观订正提供参考依据。 相似文献
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2013年欧洲中心台风集合预报的检验 总被引：1，自引：0，他引：1
广州中心气象台利用中国气象局下发的欧洲中心台风集合预报数据,制作了台风集合预报产品,供业务参考应用。利用欧洲中心台风集合预报数据,对2013年1307—1331号热带气旋的集合预报路径和强度进行检验,通过对比集合平均、模式高分辨率确定性预报和预报员主观预报,发现路径集合平均在24~120 h预报误差最小;在有限的预报样本数中,从热带风暴到台风级别的热带气旋,各预报时效路径集合平均的误差随强度增强而减小;强引导气流背景下的热带气旋预报误差小于弱引导气流的误差。对比强度集合平均和模式高分辨率确定性预报,发现各时效集合平均的误差比确定性预报大,随着预报时效的延长误差没有明显增大或减小的趋势,而且强度集合平均预报,在中心最低气压、中心最大风速、热带气旋等级都表现出明显的系统性偏弱特征;对不同级别的热带气旋强度预报,集合平均的误差随强度增强而增大,即强度集合预报对强度较弱的热带气旋有更高的准确率;对比受强、弱引导气流影响的两类热带气旋,集合平均对受弱引导气流影响的一类预报误差更小。 相似文献
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利用AREM、MM5和WRF3个中尺度数值模式,通过积云参数化和边界层方案组合构成15个集合成员,对中国2003年7月汛期降水分别采用平均法、相关法、Rank法开展多模式短期集合降水概率预报试验。结果表明：用上述3种方法制作的多模式短期集合概率预报都能对降水落区及中心做出较准确的预报,但平均法和相关法易使降水落区虚假放大,Rank法则能较好地刻画降水落区边界及强度,其概率预报效果优于平均法和相关法结果。采用BS（Brier score）、RPS（ranked probability score）评分和ROC（relative operating characteristic）曲线对3种方法的降水概率预报效果评价时发现,对某一临界值等级的概率预报,3种方法结果差异较小;但对某一天降水概率预报结果的综合评价表明,Rank法显著优于前两种方法;降水强度大、范围广的降水的RPS评分和各级的BS评分较高,表明多模式降水概率预报也具艰巨性。 相似文献
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基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明:采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。 相似文献
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在程锐等（2018）中,我们完成了非静力AREM（Advanced Regional Eta-coordinate Model）模式动力框架设计。本文将通过理想和实例试验检验其模拟能力。设计理想试验并通过与国际成熟的中尺度非静力框架比较,直接检验非静力AREM三维动力框架在细致分辨率（约1 km）下的模拟性能。可以看出,非静力AREM与ARPS（Advanced Regional Prediction System）、WRF（Weather Research and Forecasting Model）模拟出类似的积云对流结构及演变特征,从而基本确证了本文发展的非静力框架的正确性。结合原静力平衡模式的初始化和物理参数化过程,形成非静力AREM模式系统。台风实例模拟表明,粗分辨率下静力、非静力AREM模式性能接近;但在高分辨率下,非静力明显优于静力模式。我们还开展了批量降水试验检验,对非静力AREM模式性能进行了进一步的验证。 相似文献
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基于欧洲中期天气预报中心全球高分辨率预报模式ECMWF、中国自主研发的新一代业务化区域数值模式GRAPES_Meso和WRF中国全国区域预报模式的降水预报结果进行未来3 d降水集成预报。以中国地面-卫星-雷达三源融合逐时降水格点产品(CMPA-Hourly,V2.0)作为"观测值"进行建模,采用消除偏差多模式平均法和基于无偏平均绝对误差集成法对中国大陆地区进行降水集成预报,同时采用2800个国家自动气象站降水观测数据对降水集成预报效果进行检验。结果表明：基于无偏平均绝对误差的降水集成方法能够综合每个模式成员降水预报场的优势,提供一种更为稳定可靠且具有更高分辨率的优质精细化降水预报产品;其在试验期间对中国大陆地区汛期的降水预报ETS评分,优于消除偏差多模式平均降水集成预报和最优单模式降水预报,BIAS评分更接近于1,与"实况"的距平相关系数也明显提高,是对降水大值捕捉能力较优的一种集成方法,尤其对中雨到暴雨量级预报的改进较好。 相似文献
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以湖北省清江上游水布垭控制流域为例,利用分组Z-I关系并结合地面雨量站资料对雷达估算降水进行校准,计算出流域实况平均面雨量;再利用遗传算法和神经网络相结合的方法建立订正AREM预报降水的模型;最后,将订正前后的AREM预报降水输入新安江水文模型进行洪水预报试验。结果表明：订正后AREM预报降水能明显提高过程的累计降水量预报精度,平均相对误差减小幅度在60%以上,对逐小时过程降水预报精度也有一定提高,但与实况相比仍有一定差距;订正前后AREM预报降水的洪水预报试验的确定性系数的场次平均从-32.6%提高到64.38%,洪峰相对误差从39%减小到25.04%,确定性系数的提高效果优于洪峰相对误差,整体上洪水预报精度有所提高。 相似文献
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为综合不同模式对不同量级降水的预报优势,设计一种全球模式与区域模式结合的降水分级最优化权重集成预报算法,集成经最优TS评分订正法（optimal threat score,OTS）订正后的欧洲中期天气预报中心降水预报产品（以下简称EC-OTS）和华东区域中尺度模式降水预报产品（以下简称SMS-OTS）。以泛长江区域（23°~39°N,101°~123°E）为研究范围,基于2018年不同降水量级的TS评分最优化确定SMS-OTS和EC-OTS在不同降水量级时的最优权重系数以及最优集成方案,并以2019年降水数据为独立样本进行预报试验。结果表明:对于最优权重系数,EC-OTS在低降水量级权重较大,随着降水量级的加大,SMS-OTS的权重也逐渐加大;最优集成方案为初始集成降水量预报取SMS-OTS,集成运算迭代3次;集成预报在几乎所有预报时效、所有降水量级的TS评分均高于EC-OTS和SMS-OTS,其平均绝对误差略小于EC-OTS,显著小于SMS-OTS;集成预报12 h累积降水预报的TS评分较省级预报员主观预报高-0.009~0.041,24 h累积降水预报的TS评分较国家气象中心预报员主观预报高0.009~0.023。 相似文献
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Based on hindcasts obtained from the “Development of a European Multimodel Ensemble system for seasonal to inTERannual prediction” (DEMETER) project, this study proposes a statistical downscaling (SD) scheme suitable for global precipitation forecasting. The key idea of this SD scheme is to select the optimal predictors that are best forecast by coupled general circulation models (CGCMs) and that have the most stable relationships with observed precipitation. Developing the prediction model and further making predictions using these predictors can extract useful information from the CGCMs. Cross-validation and independent sample tests indicate that this SD scheme can significantly improve the prediction capability of CGCMs during the boreal summer (June–August), even over polar regions. The predicted and observed precipitations are significantly correlated, and the root-mean-square-error of the SD scheme-predicted precipitation is largely decreased compared with the raw CGCM predictions. An inter-model comparison shows that the multi-model ensemble provides the best prediction performance. This study suggests that combining a multi-model ensemble with the SD scheme can improve the prediction skill for precipitation globally, which is valuable for current operational precipitation prediction. 相似文献