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本文为探索静止锋位于遵义上空不同位置时,各城镇精细化预报考核站点当日高温的规律,通过普查2009至2020年12月到次年2月间14时、17时地面天气图,并结合探空资料、卫星云图等资料,筛选出云贵准静止锋（以下简称为静止锋）位于遵义境内时的所有个例,分型统计不同类型个例对应的白天最高温、EC2m温度预报数据,EC细网格850hPa温度,计算不同温度预报方法下的准确率,并分析是否可继续订正。结果表明：（1）离锋面越远,温度的预报准确率越高,基于客观预报方法的可订正性越强,实际业务中可以参考本文分析得到的各站点数据。（2）当静止锋呈Ⅰ1型时,遵义市西部站点用EC预报当日20时的850hPa温度进行预报（以下简称850hPa温度预报方法）准确率较高,北部、东部站点可用EC2m最高温度进行订正（以下简称2m温度订正方法）。（3）当静止锋呈Ⅰ2型时,可以同时参考850hPa温度预报方法和2m温度订正方法,订正后准确率高。（4）当静止锋为Ⅱ2型时,对于离锋面较远的东部、南部可着重使用2m温度订正方法。 相似文献
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本文利用贵州省2010—2017年630次降雨型滑坡资料以及国家气象台站和区域自动气象站逐小时降水资料，分析了贵州省降雨型滑坡的时空分布特征。基于5个不同时效降水指标与滑坡累积发生概率的拟合曲线公式，得到不同概率对应的5个降水指标的降水阈值，建立贵州省降雨型滑坡预报模型,并利用2018年新增滑坡样本对预报模型进行检验。结果表明：贵州省降雨型滑坡高发期主要集中在5—7月，其中6月滑坡发生概率最高，约48.6 %；7月次之，约34.9 %。当R1h、R3h、R6h、R24h、R3d分别大于等于26.9 mm、48.9 mm、62.9 mm、79.5 mm、92.0 mm时，发布滑坡预报预警。在降雨型滑坡预报模型中，随着5个不同时效指标的降水量增大，降雨型滑坡累积发生概率变化呈现前后增加缓慢，中间快速增加的变化特征。模型检验结果表明贵州省降雨型滑坡预报模型有一定的准确性，且5个降水指标均具有一定的实用性，其中利用R3d开展降雨型滑坡预报准确率最好。 相似文献
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通过对1995—2010年贵州08时能见度资料及地面天气图的普查,选取76次云贵静止锋雾天气过程,分析了云贵高原东部贵州山区区域性静止锋雾的时空特征;利用高空和地面天气图,对天气环流形势和影响系统进行统计分析,总结静止锋雾的天气系统特征,并进一步以两次典型个例为代表,对两类典型静止锋雾展开详细的中尺度环境场分析,归纳静止锋雾短期预报的着眼点。研究表明,贵州区域性静止锋雾呈"西多东少"的分布特征,区域性静止锋雾的高空环流条件为多槽脊型、两槽一脊型、横槽型和一槽一脊型。短期预报重点考虑500 h Pa在100°E以西大多有南支槽存在,云贵高原上空存在中空急流;700 h Pa同样有急流存在;850 h Pa表现为切变或偏南气流影响,前者冷暖气流同时加强,静止锋活跃,水汽在低层辐合,湿层较厚,雾与降雨同时出现;后者出现在静止锋减弱期间,偏南暖湿气流增强,中低层暖平流加强。 相似文献
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利用2005～2011年5月保存的部分日本数值预报传真图资料,分析JFSAS图中静止锋的活动规律、及与之对应的12h前后08时天气图中大雨、暴雨、大暴雨区域存在的关系,辅助分析对应时段的预报降水图,得出以下主要结论:①静止锋对强降水预报有较好的指示意义;②静止锋锋区、暖区、冷区、延长线上均有强降水发生,且强降水对应静止锋的位置不是唯一的;③利用静止锋预报,既能判别降水预报图中强降水落区的可用性,又能对降水强度进行一定程度的修正;④当长时间持续预报静止锋活动时,往往与黄淮、江淮、江南、华南等地持续性暴雨过程相关联。 相似文献
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利用2016年1月1日—2018年12月31日ECMWF细网格模式2 m温度预报产品，使用三次多项式差值方法内插到站点，并用中短期天气预报检验方法，对南疆西部12个国家站与15个区域自动站共27个站的最高、最低气温未来24 h预报效果进行检验分析。结果表明：ECMWF细网格模式2 m温度预报产品对南疆西部非山区站未来24 h最高、最低气温的预报能力较好，对山区站未来24 h预报效果差；对南疆西部最高、最低气温的预报效果随季节变化，夏季预报准确率高于冬季，秋季预报准确率最低；模式最高气温预报准确率在降雪、高温天气时较高，最低气温预报准确率在降雨时较高，在高温过程中较低；模式对于降雨、降雪、大风/沙尘等天气最高气温预报偏低，高温事件中最高气温预报偏高。最低气温预报在降雨、高温天气中偏高，降雪时偏低，大风/沙尘天气最低气温预报偏东地区偏高、偏北地区偏低。降雪、高温天气预报相对降雨、大风/沙尘天气预报效果更稳定。 相似文献
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《贵州气象》2021,(1)
利用2016—2018年遵义国家气象站(57713)观测资料,分析晴天、阴雨、多云、雷雨等天气条件下的实况最高、最低温度与EC细网格850hPa 20时温度预报格点值的温差,统计出各种天气条件下的温度高、低差值。结果表明:通过将欧洲数值预报产品与本地天气相结合,统计得出本地的温度变化的订正值,能够较为准确地制作24～120 h的最高、最低温度预报;预报初始值24～48 h温度误差相对较小,预报越正确,随着时效的增长,数值预报初始值准确率逐渐下降,误差增大,从而导致预报准确率也逐渐下降。从近3 a的业务应用效果来看,遵义本地化最高、最低温度预报成绩排名在全省前列,因此该模型的预报方法可明显的提高温度预报准确率。 相似文献
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对近5a（2015-2019年）发生在黔西南的滇黔准静止锋个例进行统计整理,分析滇黔准静止锋不同类型下在黔西南出现的规律及其附近要素分布特征,结合黔西南州8个站点气温实况数据和EC-2T预报,采用偏差订正法,建立订正方程。结果表明：近5a中,2019年春季出现静止锋天数最多,2016年春季出现静止锋天数最少,以3月出现次数为最多;黔西南州位于锋后冷气团内的天数最多（Ⅰ型）,位于锋前的暖气团中（ Ⅱ型）最少;弱静止锋出现天数最多,强静止锋出现天数最少,以3月出现强静止锋天数为最多;在滇黔准静止锋附近,各气象要素分布呈现不同的特征,即最高和最低气温空间基本呈现“东南高北低”的分布特征,雨日空间基本呈现“西高东南低”的分布特征;建立订正方程订正后,黔西南州春季静止锋最高气温在各月预报准确率均有所提高。 相似文献
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《贵州气象》2017,(4)
利用遵义市14个县区站2013—2015年逐日最高气温、最低气温实况数据,检验分析了对应时段内欧洲中心(EC)细网格2 m(简称EC 2 m)温度预报产品对遵义市的预报准确率,在此基础上,根据2015年EC 2 m温度预报平均误差,对2016年1—8月EC 2 m温度进行订正检验。结果表明:2013—2015年EC 2 m温度对遵义地区预报准确率呈逐年上升趋势,最低气温预报准确率远高于最高气温。其中,2015年EC 2 m温度预报系统性偏低;最高气温的预报准确率呈冬、秋、春、夏递减,最低气温的预报准确率呈夏、秋、春、冬递减;最高气温预报准确率随时效延长呈下降趋势,最低气温预报准确率随时效延长呈波动变化趋势;播州、汇川、绥阳、赤水、习水、凤冈各时次的最低气温预报准确率都在80%以上,参考性强,其余站点相对较低。通过平均误差对EC 2 m温度进行订正并检验,订正效果明显。 相似文献
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针对气象灾害预警业务中客观描述降雨型滑坡发生不确定性的实际需求,利用2014—2020年全国滑坡数据以及多源融合降水实况分析数据,通过样本构建、模型训练、参数优化以及预报输出等关键步骤构建基于机器学习分类算法的区域降雨诱发滑坡概率预报模型,探究不同类型机器学习分类算法识别诱发滑坡的降雨过程的可行性。结果表明:在算法评估中,线性判别分析算法准确率最高且泛化能力最好,其次为逻辑回归算法,再次为最邻近算法。在预报试验中,线性判别分析、逻辑回归以及最邻近等算法能够提取并学习降雨诱发滑坡的条件特征,对诱发滑坡的降雨过程有一定识别能力,最邻近算法和逻辑回归算法的概率预报高值区范围相对较大,易造成虚警结果,线性判别分析算法对局地降雨信息的提炼较好,但线性判别分析算法在非降雨中心区域输出低值概率预报的面积偏大。 相似文献
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《干旱气象》2016,(3)
利用递减平均法对2012—2013年陕西区域99站共731 d的SCMOC温度精细化指导预报进行误差订正,订正结果表明:该订正方法总体表现为正的订正效果,对08:00和20:00起报的定时温度、日最高温度以及08:00起报的日最低温度有明显的订正能力,在准确率偏低的预报时效内订正效果较好;对于48 h内逐3 h定时温度预报,在夜间的准确率高于白天,对应的"递减平均法"在白天的订正能力高于夜间;对于168 h内日最高(低)温度预报,随着预报时效的增加准确率降低,但是"递减平均法"的误差订正能力增强;"递减平均法"对48 h内逐3 h定时温度和24 h内日最低温度的订正能力在准确率偏低的月份偏强。 相似文献
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文章采用2013年7月至2014年6月通辽地区11个国家气象站(对应城镇,下同)和69个区域自动气象站(对应乡镇,下同)逐日20—20时最低温度、最高温度实况资料,分析了各区域气象站与邻近国家气象站实况温度相关关系,给出了替代法、误差订正法、回归方程法3种乡镇温度预报方法并进行了检验评估。结果表明:(1)区域气象站与邻近国家气象站实况温度存在显著的线性正相关关系;(2)回归方程法较另两种方法更优,在实际工作中应予以重点采用;(3)基于城镇预报的乡镇温度预报质量依赖于同期城镇温度预报质量,通常前者较后者略低;(4)以城镇预报为基础,采用回归方程法制作的乡镇温度预报质量较高。 相似文献
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利用中尺度WRF(Weather Research Forecast)模式,结合NCEP/NCAR再分析资料和常规气象观测资料,对2016年1月22—24日昆明准静止锋主要移动过程进行数值模拟和敏感试验,研究昆明准静止锋移动的影响因素。结果表明:WRF模式较成功模拟出此次昆明准静止锋锋面的移动过程和锋面西进的位置。当地形高度增加到1.2倍时,昆明准静止锋锋面西进的速度减慢,锋面越过103°E附近最高地形的时间推后了9～12h,锋面到达最西边的位置也较未修改地形的位置偏东。对地形进行增高100m,200m,300m,400m和500m,以及降低100m,200m,300m,400m和500m的模拟试验。从昆明准静止锋位置的差异看,地形高度改变后,模拟积分时间越长,锋面位置差别越大。地形增高后,锋面在相对高地形的103°E以东的位置,受地形阻挡,锋面位置差异相对小。当地形高度降低后,每下降100m,锋面位置差异相对大。说明地形对昆明准静止锋的移动速度影响巨大。当改变暖气团的热力场,增加暖气团气温2℃,昆明准静止锋西移速度增快。增强暖气团的气压和风场动力场,昆明准静止锋西进的速度减慢。从地形和暖气团敏感试验的模拟结果看,影响昆明准静止锋锋面移动速度的因素为地形和冷暖气团势力对比,冷暖气团势力对比因素对锋面移动速度的影响作用比地形因素相对小。 相似文献
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基于贵州省威宁县2012年12月-2018年8月国家基准气候站(以下简称“国家站”)和52个区域自动观测站(以下简称“区域站”)的逐日最高最低气温资料,采用统计学方法和加权最小二乘法,分析威宁县近几年来最高最低气温的变化特征及国家站和部分区域站最高最低气温的相关性。结果表明:四季中,最低气温存在稳定的低值中心和高值中心,而最高气温只存在稳定的高值中心。春、夏、秋季的最高最低气温和冬季的最低气温分布与地形基本一致,但冬季的最高气温分布受地形和滇黔静止锋共同影响却有所变化。根据拟合方程得出的各乡镇气温预报值比直接用EC模式的预报值准确率更高,其误差值≤|2|℃。随着方程相关系数的减小,预报准确率相应降低,误差范围对应增大,预报准确率的高低与相关系数的变化具有一致性。 相似文献
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利用2011年7月至2014年6月的ECMWF细网格2m温度预报产品,采用格点映射站点和双线性插值法挑选最优预报参考格点,并用天气学检验方法,对该模式在不同季节、不同天气时的乌鲁木齐市温度预报能力进行检验。检验表明：该产品对制作乌鲁木齐未来24小时温度预报具有很好的指导意义,全年的最高最低温度预报准确率为74～75％,季节变化明显,夏半年的预报准确率高出冬半年10～25％;模式对降雨、降雪时的温度预报较好,大雾时最差,并且会使最低气温预报严重低于实况,对东南风时最高气温预报好于最低气温;该产品整体上在准确率和稳定性上均优于中央台指导预报,在春季具有明显优势,高低温正技巧可达0.4℃。 相似文献
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《气象研究与应用》2015,(4)
利用2011年7月-2012年7月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式细网格地面2m温度和广西区域自动站气温观测资料,对比分析了EC模式细网格2m温度24小时时效内在华南西部地区不同季节、不同天气系统影响下的预报性能。结果表明:(1)全年平均而言,低温预报误差整体较小,预报准确率达77.7%,高温预报误差变化较大,准确率只有32.8%,低温预报准确率比高温预报准确率高44.9%,低温预报具有较高的参考价值。(2)不同季节高温低温预报差异明显,在夏季(6月-8月)低温预报的准确率达80%,但最高温度的预报准确率只有10%左右;在冬季,最低温度准确率下降到65%左右,而最高温度准确率相反,上升至50%左右。(3)不同地理区域预报性能差别较大:最高温度预报1-3月桂西可信度较高,达60%,4-5月和11-12月四个月只有桂东部分地区的预报具有一定的参考价值。(4)从全年误差分布来看,高温预报在冬季是误差小的所占比重大,误差大的比重小,夏季的则相反,春秋的误差等级分布的较为均匀,每个等级所占比重相似。低温预报则分布的比较均匀,全年基本都是误差越小占比重越大,只是冬季误差小的比重相对较小。5)不同天气形势的温度预报性能亦不同:冬春季冷空气(锋面)影响过程和春季低温阴雨过程的高温预报有一定的参考价值;夏季区域性暴雨过程和副热带高压影响过程的高温预报参考价值较低,误差平均达31%和5.8%,可作为预报主观订正的幅度参考值,四种天气型的低温预报准确性都较高,达到70%以上。 相似文献
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利用EC模式对2017年沧州市14个国家基本站2m最高、最低温度的24、48、72h预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差和皮尔森相关系数等统计方法进行检验及订正。结果表明:EC模式对不同预报时效预报准确率,最高温度模式20时起报高于08时,最低温度08时起报高于20时;随着预报时效的延长,模式预报准确率逐渐下降。预报准确率最高温度区域差异不明显,月际变化大;最低温度区域差异显著,月际变化不均。EC模式对沧州温度的预报误差主要由系统误差造成,温度预报绝大多数的大值误差出现在转折性天气阶段,当出现明显升温和高温时,最高温度预报偏低更明显,出现明显降温时,最低温度预报偏高。对2018年1-4月EC模式预报最高、最低温度进行系统和大误差订正检验,发现订正后预报效果更好。 相似文献
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采用气候概率统计和多时效平均的思路,对2018—2019年的欧洲中期天气预报中心（ECWMF）高分辨率模式2 m温度产品在六盘水市的预报误差进行统计分析,并对采用指标订正后的2020年度模式预报准确率进行检验评估。结果表明：ECWMF高分辨率模式对六盘水市的温度预报误差随时效的增加而逐渐减小,且各时效平均的最高温度年均预报误差和误差标准差要明显高于最低温度;对于六盘水而言,模式的温度预报在初夏（6月）可靠性最高,而在春季（3—4月）最低;通过采用预报误差最大占比对逐月多时效平均的模式最低温度预报进行订正,以及根据天气类型采用不用订正方式与订正指标对模式24 h最高温度预报进行订正,能够大幅提升全市未来5 d（120 h）综合最低温度和24 h内的最高温度预报准确率,分别稳定在90%和70%以上;经过订正后,全市的2020年度平均最低温度预报准确率与实际相当,而24 h最高温度预报准确率要高于实际预报准确率。 相似文献
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采用2007—2015年5—8月NCEP再分析资料和国家站、区域站雷暴大风实况观测资料,利用权重和概率统计相结合的方法,确定与雷暴大风联系紧密的物理量,统计其在所选物理量不同阈值范围内出现的概率,建立雷暴大风概率潜势预报方程,并对预报结果进行检验。结果表明:(1)雷暴大风出现在白天与夜间所选物理量参数有所不同。无论白天或夜间,其在山区与其它地区的物理量阈值亦不同。(2)所选每个预报因子的概率统计结果与雷暴大风发生的环境条件基本相符,该概率由因子达到阈值范围内的样本数和在此区间内出现雷暴大风的样本数两者共同决定的。(3)该方法对08—20时和20—08时两个时段雷暴大风预报的命中率均较好,尤其2016年7月最高,预报概率为"60%以上"的命中率接近93%,可预报出雷暴大风出现的概率潜势和可能发生的区域;同时,空报率较高;预报概率为"80%"的预报临界指数更高。 相似文献