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利用WRF模式对美国NCEP发布的CFS气候预测业务产品在中国区域内进行动力降尺度预报,可得到预报时效为45天的逐6小时、30 km分辨率基础气象要素预测产品。再利用全国气象站观测资料和3个风电场70 m高度风速、温度观测资料对2015年冬季预测结果进行检验评估和分析,最后通过线性方法对地面要素预测结果和70 m高度风速、温度预测结果进行统计订正。结果表明:（1）2 m温度和相对湿度的全国预报平均绝对误差分别为4.71 ℃和18.81%,在华东、华中和华南地区误差较小;（2）10 m风速预报平均绝对误差为2.42 m/s,在东北、华北和西北地区误差较小;（3）线性订正后,2 m气温、相对湿度和10 m风速的预报绝对误差分别减小1.05 ℃、5.29%和1.47 m/s,并且订正后误差随时间变化更平稳;（4）订正后70 m高度风速和温度的预报绝对误差均减小,风速平均误差减小最大可达1.29 m/s（B塔）,气温平均绝对误差减小最大可达3 ℃（C塔）。研究结果表明,基于CFS产品和WRF模式的、与月尺度风电预报关系密切的气象要素预报性能较好,未来可将该方法尝试于风电场的月尺度功率预测产品研发。 相似文献
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T213全球集合预报系统性误差订正研究 总被引：17，自引：5，他引：12
针对模式系统性误差一直存在的现状,研究使用卡尔曼滤波的自适应误差订正方法对国家气象中心业务全球集合预报系统的系统性误差进行估计和订正.本文主要介绍这种方法及其原理,其优点是需要的样本量比较小,能够快速经济地对模式产品进行有效的误差估计和订正.使用这种方法对全球T213集合预报系统500 hPa高度场、850 hPa温度场和2 m温度的预报产品进行一阶偏差订正,对订正前后集合预报产品进行检验分析和对比,结果表明,订正后的高层形势场集合预报和2 m温度集合预报的均一性、集合平均的均方根误差和距平相关系数都得到了改善,系统性偏差得到了不同程度的订正,对于存在较大系统性误差的2 m温度预报,订正效果尤其显著. 相似文献
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陕西省精细化网格预报业务系统技术方法 总被引：1，自引：0，他引：1
精细化网格预报不仅是目前中国气象局主推的预报业务,而且是未来天气预报的发展方向。本文详细阐述了陕西省精细化网格预报业务系统中数据产品的技术方法。主要包括4个方面:(1)建立了陕西网格预报技术框架,提出"动态交叉最优要素预报"(DCOEF)的方法来建立基础网格预报场。(2)提出"站点订正值向格点场传递"的格点连续性要素订正方法,交叉检验表明该方法在格点场上24h最低、最高温度2℃的准确率较模式降尺度数据分别提高34%和23%,此外,该方法在背景场协同,主观站点预报和客观格点预报要素值融合一致方面有较好的应用价值。(3)基于"偏差订正"方法订正格点降水,结果表明通过计算预报偏差Bias,来"消空"小雨频率,"补漏"暴雨频率,ECMWF降水预报24h小雨、暴雨TS评分较原模式分别提高2.5%和4.82%。(4)提出"反向离差数据归一化"算法,处理因客观方法或主观订正后数据在时间序列上的矛盾问题,该方法不改变原模式对要素的预报趋势,同时使得要素在时间上协同一致,很好地解决了网格要素预报的时间协同性问题。 相似文献
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BP-CCA方法用于中国冬季温度和降水的可预报性研究和降尺度季节预测 总被引：8，自引：3，他引：5
使用变形的典型相关分析(BP-CCA)方法,基于交叉检验的结果建立了东亚冬季500 hPa大尺度环流和中国冬季温度、降水的最优BP-CCA降尺度预测模型,并在此基础上进行了中国冬季温度和降水的可预报性研究,表明用东亚冬季500hPa高度场降维后的大尺度环流来解释中国冬季温度,平均距平相关系数(ACC)为0.7左右,最高可达0.9,解释中国冬季降水的平均ACC为0.3左右,最高可达0.7,温度的可预报性远高于降水,且二者的可预报水平存在明显的区域差异。可预报性研究表明东亚冬季500 hPa大尺度环流异常与中国冬季温度、降水异常有密切的联系,BP-CCA方法可以很好地揭示大尺度环流与温度、降水的内在联系,并且物理意义清晰。在东亚大尺度环流系统中,东亚大槽和西太平洋副热带高压是影响中国冬季温度、降水异常的重要系统。进一步利用国家气候中心海气耦合模式(CGCM/NCC)回报和预测的500 hPa环流场和BP-CCA方法对温度和降水进行降尺度预测应用,对温度和降水的预测效果明显高于模式直接输出的结果,而且对温度预测的改善高于对降水的改善。对模式预测的环流进行EOF(经验正交函数)分析,表明BP-CCA方法对降尺度要素预报的可预报性来源于CGCM/NCC对500 hPa高度场主要大尺度特征的模拟能力较好。 相似文献
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全球大尺度信息在3 km GRAPES-RAFS系统中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
为了缓解快速分析预报循环过程中固定边界条件造成的预报锁定,缩短动力、热力调整时间,提高模式预报能力,全球模式产品的大尺度部分的信息被引入GRAPES-RAFS系统中,通过二维离散余弦变换方法对全球模式产品和区域分析进行谱分解,获得综合全球大尺度和区域中小尺度信息的混合尺度分析。通过2018年5月9日—6月9日1个月间歇分析预报循环,比较对照试验和混合尺度分析试验的冷启动和暖启动预报结果表明,在快速分析预报循环中,全球大尺度信息的加入不仅增加分析的大尺度部分信息和降低地面气压倾向,缩短模式预报的动力、热力调整时间,且地面要素场、分析场和降水的暖启动预报质量有显著提高;台风艾云尼路径预报也更加接近观测。另外,GRAPES-RAFS循环的暖启动与冷启动预报相比,初始场更加协调,但地面2 m气温和10 m风场的预报质量比冷启动预报差,且其ETS降水评分也明显低于冷启动预报。混合尺度方案在RAFS系统中的应用能有效提高初始场的协调性,地面、高空要素和降水预报质量得到提升。 相似文献
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P一σ全球模式的月尺度动力延伸预报试验 总被引：1，自引：0，他引：1
用P-σ混合坐标系原始方程模式(Nju-PσM),以观测的瞬时气象要素场作为模式初始场,作了24个月动力延伸预报试验.利用距平符号一致率(P)、距平相关系数(AC)和均方根误差(RMS)对预报结果进行了评估和分析.试验表明Nju-PσM对月平均环流有一定的预报能力,气候漂移订正和预报结果的线性、抛物线型两种合成方法都对预报效果有明显的改进.把动力延伸预报与年际和月际持续性预报进行对比后,表明动力预报结果的各项评估分均为最高.预报场和实况场的空间滤波和经验正交函数(EOF)分析表明,模式对大尺度天气系统的预报能力较强,而对较小尺度天气系统的预报能力则差一些. 相似文献
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基于百度地图的精细化格点预报显示 总被引：1，自引：0，他引：1
精细化格点要素预报是目前中国气象局的主推业务和未来天气预报的发展方向,如何有效地将预报产品提供给用户使用,是精细化格点预报的最终环节。本文介绍了基于百度地图API的陕西精细化格点预报显示系统,系统主要实现了:(1)降水预报,以CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3万个自动观测站的逐时降水量融合资料为基础,通过动态偏差订正的方法来提高格点降水的预报能力;温度预报,采用滑动线性回归的方法来改善温度预报效果。(2)任意位置的地理信息获取及对应格点240h预报时效的气象要素实时展示。(3)格点气象要素向站点转换,通过格点值提取全省98个观测站逐3h站点预报值,实时分析过去24h降水、温度预报与观测值的误差,供用户预判未来预报值的可能误差趋势;并提供未来168h逐日要素预报。(4)与以往的数据库后台支撑不同,本系统直接将3.5GB格点预报数据一次性读入内存,进行侦听,解决了数据库检索、调用效率低下的问题。 相似文献
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针对当前风场预报普遍精细程度偏低,动力降尺度改善风场预报应用偏少的问题,利用CALMET模式的动力诊断模块,结合高分辨率的地形资料对WRF模式输出的风场预报数据进行了动力降尺度处理,进而提高风场的精细化预报。其方法充分借助地形动力学效应,使大尺度的近地层风场经过坡度流与阻碍效应等修正后得到更精细的风场且体现出与局地地形相符的特征。试验部分以广东省为研究区域,并选取个例用观测资料与陆地同化系统资料对模拟结果进行对比检验,结果表明动力降尺度之后的风场较之前更为精细且含有更多与地形相关的信息;与观测资料对比的总体相关性较好,误差也更小,与陆地同化系统资料对比变化趋势基本一致,且误差不大,这表明WRF-CALMET方法不仅能有效地提高风场预报数据的时空分辨率而且其结果更趋近于真实,对风场的精确预报具有重要的参考价值。 相似文献
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为了提高GRAPES_3 km（Global/Regional Assimilation and Prediction System）模式在2018年平昌冬奥会气象服务中的预报能力,采用一阶自适应的卡尔曼滤波方法对GRAPES_3 km模式的2 m气温、2 m相对湿度和10 m风开展偏差订正。结果表明:偏差订正方法明显提高了地面要素的预报效果,其中2 m气温的均方根误差整体减小到2℃左右,站点订正改善率为10%~60%;10 m风速的均方根误差减小到2 m·s-1左右,站点订正改善率为10%~45%;2 m相对湿度减小到20%以下,站点订正改善率为0~20%。与韩国气象厅LDAPS（Local Data Assimilation and Prediction System）及美国宇航局NU-WRF（NASA-Unified WRF）模式相比,GRAPES_3 km模式的风速预报表现更为优异,各站点整体预报效果明显优于LDAPS和NU-WRF模式。偏差订正方法可有效改善模式在复杂地形条件下的预报能力,是提高精细化预报准确率的重要手段。 相似文献
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本文将研究对象从地面气象要素扩展到三维气象要素;针对三维气象要素空间分辨率提升问题,融合多气象要素交互影响、多尺度作用、多气压层气象要素天气系统配置作用等机理,提出一种多尺度残差拉普拉斯金字塔网络三维气象要素深度学习降尺度模型（Multi-Scale Residual Laplacian Pyramid Network,MSRLapN）。具体地,构造一种多尺度残差模块（Multi-Scale Resolution Block,MSRB）,用于从三维空间多种气象要素中自动提取预报特征;从机器学习领域引入多尺度金字塔技术描述气象要素的多尺度交互作用;然后,通过超分辨重建循环迭代方法,基于大样本历史数据学习订正降尺度预报的误差。在华东气候区,本文针对相对湿度和风速两种气象要素,实现了7种前沿深度学习超分辨降尺度方法的三维空间气象要素降尺度,并将本文提出的方法与这7种深度学习超分辨降尺度方法与之对比,实验结果表明：MSRB模块可从数据中有效提取三维气象要素多尺度作用的特征信息,MSRLapN有效实现了三维气象要素降尺度,效果优于其他对比方法。 相似文献
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对2017年春季黑龙江省大、小兴安岭林区的6个代表站点10 m风场进行降尺度分析,并结合观测数据对比分析了WRF模式和CALMET降尺度模式的10 m风速、风向预报结果。结果表明：两模式逐小时风速预报与观测的相关系数为0.5-0.7,且随着风速的增加,模式的预报准确率逐渐提高,夜间的风速预报偏差较大,进入白天后,偏差明显减小。WRF模式对风速变化趋势的预报效果优于CALMET模式,与观测的风速相关性更高,而CALMET模式对较大风速的预报效果优于WRF模式。在风向预报方面,WRF和CALMET的风向模拟与观测风向均有较好的一致性,模式预报准确率较高的两个风向也刚好对应各站的盛行风向。同时,本文用回归方法对日平均风速进行订正发现,订正后各站的日平均风速预报准确率平均提高了50%,具有较好的业务应用价值。 相似文献
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利用模式三维预报变量,结合地面要素预报产品,采用2 m温度三维插值方法进行地形订正,以确保预报与观测三维空间上的一致性,在地形订正基础上,利用历史月均预报误差作为参考误差,剔除模式系统性误差,获取具备日变化特征的预报产品。基于陕西地区复杂地形条件下的典型观测站点,利用2016年8月28日48 h预报个例进行对比分析发现,三维插值方法有效改善了地形差异引起的评估误导问题,但无法改进模式预报的日变化趋势,进一步采用系统性误差订正后,日变化特征明显改善,特别是前24 h预报效果体现出与实况良好的一致性及更佳的预报技巧。通过2016年夏季统计评估表明,误差订正后的2 m温度预报产品有效改善了周期性误差振荡,均方根误差稳定在2 K左右,显示出明显的改进优势。 相似文献
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基于TIGGE多模式降水量预报的统计降尺度研究 总被引：7，自引：0，他引：7
利用TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心、美国国家环境预报中心、英国气象局以及日本气象厅4个中心,1~7 d预报时效的降水量预报资料,以TRMM/3B42RT降水量作为"观测值",对东亚地区降水量进行统计降尺度处理。首先利用逻辑回归方法将天气分为有雨和无雨,再对有雨的情况,利用线性回归方法对插值后的预报结果进行降尺度订正,最后将4个中心的预报值进行消除偏差集合平均,得到多模式集成的降水量预报场。结果表明:逻辑回归能够有效地改善预报中小雨的空报情况,统计降尺度订正后的预报结果比直接插值更加准确,多模式集成的预报效果优于单模式结果,其改进效果随预报时效的延长逐渐减小。 相似文献
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动力降尺度被广泛的应用于区域气候降尺度工作中,用来制作高时空分辨率的区域气候场。本文采用WRF模式的张弛方法对美国第三代再分析资料(CFSR)进行了动力降尺度,使用观测张弛法同化自动气象站观测资料的同时,采用分析张弛法同化了大尺度再分析资料。选取辽宁省7月和10月作为夏季和秋季代表月份,分析不同降尺度方案对地面要素的模拟能力,发现使用张弛方法在区域气候降尺度过程中,可以明显提高地面2 m温度、10 m风速和2 m相对湿度的模拟能力,其中使用张弛算法同化大尺度的再分析资料和观测资料的准确度最高,相较于控制试验,7月和10月温度、风速和相对湿度的平均均方根误差分别减少了25%、39%和30%。 相似文献
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强度尺度方法在模式定量降水预报检验中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了Casati于2004年提出的强度尺度检验技术,并将该方法应用到上海区域中尺度模式的预报检验中。结果表明,强度尺度检验技术可以提供一种从不同降水率闽值和空间尺度对模式定量降水预报进行评估的方案。该方法首先对预报场和观测场进行降水率闽值获得二进制误差场,并通过二维离散Haar小波对二进制误差场进行各个空间尺度的分解,从而评估模式在各个降水率闯值和空间尺度上的均方差和预报技巧。通过计算各空间尺度二进制误差场的均方差百分比和能量平方偏差,可分析不同的降水特征尺度误差对总体误差的贡献情况以及预报降水与观测的偏差情况。 相似文献
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基于动力降尺度的区域集合预报初值扰动构建方法研究 总被引：4，自引：3，他引：1
利用全球集合预报系统资料(Global Ensemble Forecast System,GEFS),基于WRF中尺度模式构建了区域集合预报系统,区域集合初值的构建采用两种方案,一种是GEFS全球集合预报初值场直接动力降尺度(称为DOWN集合),另一种是提取GEFS全球集合降尺度后的扰动场,并叠加到区域数值预报系统(北京快速更新循环数值预报系统:Beijing Rapid Update Cycle System,BJ-RUC)分析场上构建集合初值场(称为D-RUC集合)。进行了批量试验,通过对比发现D-RUC集合的中小尺度扰动增长优于DOWN集合,而大尺度扰动分量的增长两者相当,说明与高分辨率分析场叠加可以促进动力降尺度扰动的中小尺度扰动分量的增长。集合预报扰动准确性检验结果显示,短预报时效内DOWN集合扰动明显低估了预报误差,在预报误差较大的位置扰动较小,而D-RUC集合能够更好地识别预报场中哪些位置预报误差较大,而哪些位置预报误差较小。集合预报检验结果表明,D-RUC方法能显著改善短时效预报效果,集合离散度有所增加、均方根误差有所减少,概率预报评分显示D-RUC集合比DOWN集合在短预报时效占优。降水个例分析结果表明D-RUC方法能显著改善短时效内的降水概率预报效果。 相似文献