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采用GFS（全球预报系统）产品预告图形资料,对阿勒泰地区2007-2008年汛期降水过程的预报能力进行统计检验,结果表明：GFS预报产品对汛期降水预报有一定的指导意义。 相似文献
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营口地区数值预报降水产品定量检验和预报指标研究 总被引：1，自引：0，他引：1
选取2010年8月至2011年7月天气在线、日本传真图、美国全球预报系统（以下简称GFS）、以及T639等数值预报降水预报产品,采用统计学方法和天气学方法,按照预报时效、预报降水量级、影响系统等不同方面对营口地区的降水预报产品进行检验分析,以便更好的利用数值产品做好降水预报,提高营口地区的降水预报准确率。结果表明：从整体角度看各种数值预报产品预报准确率随时间变化逐渐降低,但天气在线和GFS预报效果相对较好且稳定,日本传真图次之,T639稳定性最差;各种数值预报产品均存在预报偏小的情况,特别是对暴雨的预报效果均不太理想,稳定性差、量级偏小;小雨量级降水空报和漏报明显;各种数值预报产品对高空槽和冷涡漏报情况较明显,主要为小雨量级。 相似文献
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《高原山地气象研究》2022,(Z1)
利用ECMWF细网格、GRAPES＿GFS、GRAPES＿MESO、SWC＿WARM四种数值模式降水资料,以及四川省气象台智能网格格点降水预报产品,对遂宁地区2020年7月发生的六次区域性暴雨天气过程进行了24h时效检验分析。结果表明：四种数值预报模式对遂宁地区的降水预报均有较大偏差,预报值普遍偏小1～2个量级;SWC＿WARM针对暖区暴雨的落区预报具有较好的指示意义;在锋面降水过程中,ECMWF细网格模式的参考价值更大;而GRAPES＿GFS和GRAPES＿MESO的偏差最大,对暴雨的指示性较差;四川省气象台的智能网格降水预报产品对暴雨预报有一定的指导作用,但还需要本地预报员对落区和量级进行进一步订正。 相似文献
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集合动力因子暴雨预报方法研究 总被引：8，自引：0，他引：8
介绍了广义位温、湿热力平流参数、热力螺旋度、热力散度垂直通量、广义湿位涡、力管涡度、热力力管涡度、二级位涡、对流涡度矢量和波作用密度等宏观物理量的定义及其物理意义。个例分析表明,这些动力因子与降水系统发展演变密切相关,对地面观测降水有一定的指示作用。这主要是因为：（1）这些因子能够描述降水系统的动、热力垂直结构等共性特征;f2）这些因子大部分包含广义位温,而广义位温又与凝结潜热和相对湿度有关,因而这些因子也能描述降水系统的水汽场结构特点。以这些动力因子为基础建立了集合动力因子预报方法,该方法首先建立以GFS预报场资料为基础的单动力因子降水预报方程,然后根据其与观测降水的相关性,定义权重函数,对多个动力因子的降水预报进行权重平均,最后得到集合动力因子的降水预报。该预报方法可以充分发挥多个动力因子的优势,比较全面地反映暴雨过程的共性特征。长时间序列的统计检验表明,集合动力因子的降水预报评分略高于全球预报系统（GFS）模式自身的降水预报评分,表现在降水落区预报方面,集合动力因子的预报效果略优于GFS模式的自身预报,然而,在降水强度预报方面,集合动力因子和GFS模式都略有过度预报。集合动力因子预报方法计算量小,容易移植,可以提供降水预报产品,为预报员做暴雨预报提供支持。 相似文献
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提出并推导二阶位涡物理量,并利用美国NCEP/NCAR 0.5°×0.5°GFS的24 h预报资料,计算了东北冷涡暴雨、锋面暴雨、低槽暴雨、台风暴雨等类型暴雨500—850 h Pa二阶位涡绝对值的垂直积分,与相对应时刻的24 h累积地面观测降水量进行对比。结果表明：二阶位涡的水平分布与暴雨落区有较好的对应关系,其对观测降水具有指示预测作用。2013年6—8月华南地区（20°—35°N,105°—125°E）24 h预报的6 h累计降水量大于10 mm的ETS评分表明,二阶位涡预报降水的平均ETS评分高于美国GFS预报降水的平均ETS评分,其对降水有较好的指示作用。 相似文献
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本文基于数值模式预报发展了强对流相似预报方法。该方法采用对流参数作为相似预报量,对比当前预报与历史预报的相似物理量场挑选与当前预报最相似的时刻,并利用这些时刻对应的强对流观测权重叠加作为当前预报时刻的强对流预报。以NCEP/GFS预报场资料,对该方法的有效性进行了检验。检验结果表明,该方法对中国地区的强对流有良好预报效果。作为数值预报的有效补充,该方法具有以下几点优势:简便易实现,具有很高的可移植性:以对流参数作为相似预报量,充分利用了模式对温,压,湿,风等基本气象要素预报比较准确的优势;有效避免了对流参数进行强对流预报时的临界值选取问题,考虑了强对流发生的地域性,气候性特点。 相似文献
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美国国家天气局宣布，其制作15天天气预报的天气与气候模式有重大改进。2005年9月，美国国家天气局环境模拟中心开始提供更精细的大气信息，这些信息能帮助预报员提高预报准确度。随后，美国国家天气局对其全球预报系统（GFS：Global Forecast System）进行了升级，该系统是其用来预报全球天气形势的主要模式。美国国家天气局的各种天气预报均使用该模式，例如飓风预报、暴雨预报、干旱预报、雪暴预报、冰况预报以及航空预报。 相似文献
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利用2008年1月—2013年12月以及2017年1—11月全球天气预报系统（GFS）预报场资料,采用自适应线性最小二乘回归（LS）和自适应递推卡尔曼（Kalman）滤波两种动态时变参数方法,建立了河套周边地区0~168 h预报时效的总云量精细化预报,并与GFS模式直接输出的总云量、线性预报模型逐步回归预报方法得到的总云量以及非线性预报模型BP神经网络和最小二乘支持向量机回归方法（LSSVM）得到的总云量进行了对比,结果如下:（1）相比GFS模式直接输出的总云量,LS、BP神经网络、LSSVM得到的总云量与实况值的平均绝对误差均明显减小。LS方法误差最小,LS方法的年MAE均在20%~25%,且随着预报时效的延长,改进效果越大。LS方法、多元逐步回归方法、BP神经网络、LSSVM四种方法在6—8月的改进效果最大。（2）LS方法预报的总云量与实况云量的相关性最好,即使168 h预报时效的相关系数依然在0.64以上,远高于其他几种模型的预报结果。（3）LS方法能够明显地提高少云和多云天空状况下预报的击中率,且最优（少云击中率平均提高24 %,多云击中率平均提高34 %）。（4）自适应递推Kalman滤波方法存在预报滞后现象,改进效果不明显。 相似文献