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1.
辽宁地区ECMWF模式气温预报检验及误差订正研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2016—2018年ECMWF细网格模式12—36 h内2 m温度预报产品,选取辽宁地区65个城镇站点观测资料,评估预报产品在不同季节的预报准确率,并按季节分析固定误差订正方法和最优滑动周期订正方法对提高准确率的作用。结果表明：ECMWF模式预报产品对辽宁地区气温预报的准确率表现为,ECMWF模式最高气温冬季预报最优(城镇站点预报准确率为81.5%),最低气温夏季预报最好(城镇站点预报准确率为84.3%);采用最优滑动周期订正后,2016—2018年辽宁地区的最高气温和最低气温准确率较ECMWF模式自身分别提高了19.7%和20.5%,最低气温的预报准确率提高程度优于最高气温;在整个空间分布中,ECMWF模式对辽宁中部平原地区最高(低)气温预报准确率高于东、西部地区,辽宁东北部和西南部以及东南部的长白山余脉影响区域准确率明显低于其他区域。同时,在各季中,最高气温和夏季最低气温的订正预报能力优于其他季节;在地面晴、雨两种特征下,对辽宁地区24 h气温预报进行订正检验表明,该检验结果对辽宁地区最高(低)气温订正有一定补充作用,尤其是冬季降水出现时,最高气温预报补充订正效果最为显著。 相似文献
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《干旱气象》2021,39(4)
利用陕西99个国家气象站2017—2019年日最高(低)气温观测资料,采用一元线性回归和递减平均方法,对GRAPES_Meso、ECMWF和SCMOC的日最高(低)气温预报进行订正,并作对比检验。结果表明,SCMOC、GRAPES_Meso和ECMWF的日最低气温预报准确率较日最高气温偏高,其中SCMOC的日最高和最低气温预报准确率最高,ECMWF次之,GRAPES_Meso最低。一元线性回归和递减平均方法对SCMOC的气温预报订正多为负效果,但对GRAPES_Meso和ECMWF的气温预报订正有明显正效果。订正后ECMWF与订正前SCMOC的预报相比,前者日最高和最低气温的预报准确率偏高。订正后GRAPES_Meso与订正前SCMOC的预报相比,前者日最低气温预报准确率偏低、2018年24 h和2019年24、48 h日最高气温预报准确率偏高。一元线性回归法对模式气温预报的订正能力和稳定性优于递减平均法。 相似文献
3.
干旱区由于气温日较差大,气温预报难度偏大,尤其是最高、最低气温预报。利用2013—2015年ECMWF、T639、DOGRAFS、GRAPES 4种模式24 h内气温预报产品,采用递减平均订正法以及集合平均和加权集合平均法,设计2种订正集成方案,即方案1是对多模式气温预报先集成后订正,方案2是先订正后集成,对新疆地区日最高气温和最低气温预报的误差订正及集成效果进行对比检验。结果表明:(1)4种模式对新疆气温预报的准确率表现为ECMWF模式整体最好,DOGRAFS模式最差,且最低气温的预报准确率提高程度高于最高气温;(2)对于新疆不同区域,最高(低)气温预报准确率北疆高于南疆,西部高于东部,平原高于山区,且冬季的订正能力大于其他季节;(3)加权集合平均法优于集合平均法,先订正后集合方案优于先集合后订正方案;(4)方案2对2015年7月13—30日和2014年4月22—24日两次极端高、低温天气过程的最高(低)气温订正效果明显。 相似文献
4.
基于ECMWF细网格模式的定时最高(低)气温预报产品,针对2017年陕西99个国家级气象站的日最高(低)气温预报,检验和比较了递减平均法和一元线性回归法两种方法对气温预报误差的订正效果。结果表明,两种方法都显著地提高了日最高(低)气温的预报准确率,随着预报时效的延长,订正能力逐渐减弱。技巧评分与模式对气温的预报能力有显著的负相关关系,秦岭及其以南地区的日最高气温预报和秦岭以北地区的日最低气温预报的准确率偏低,其技巧评分一般超过40%,极大值超过70%。两种方法都有效降低了系统误差,较小误差范围的站次增多,较大误差范围的站次减少,对日最高气温在预报绝对误差≤2℃误差范围的订正能力较为突出,对日最低气温在预报绝对误差≥3℃误差范围的订正更有优势。一元线性回归法对日最高气温预报的订正能力略优于递减平均法,对日最低气温预报的订正能力不及递减平均法,利用这两种方法对气温预报进行混合订正的效果更佳。 相似文献
5.
采用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)全球确定性预报模式地面气温和国家地面站点观测资料,对模式初值场误差、历史误差以及卡尔曼滤波预测误差与实况误差之间的相关性进行分析,设计了4种回归方案订正日最高、最低气温预报偏差,并与ECMWF、中央气象台和全国城镇的预报产品进行了检验对比。结果表明:采用了模式近1～3 d最高(最低)气温和模式最高(最低)气温历史平均误差、初值场误差以及卡尔曼滤波反演误差作为预报因子的改进方案效果最优,经对其2017年日最高和最低气温的预报检验,预报准确率较ECMWF原始模式预报有较明显提高,也明显优于中央气象台指导预报。在空间分布方面,其对地形较为复杂地区的改进效果更好。同时,与当前业务中质量最好的全国城镇预报相比,最高气温预报平均绝对偏差(Mean Absolute Error,MAE)较全国城镇预报低8.24%～13.97%,预报准确率提高1.24%～3.57%,日最低气温平均绝对偏差较城镇预报低9.43%～17.69%,预报准确率提高1.77%～2.72%。在3 d的预报中,对24 h时效内预报相对于48 h和72 h的改进幅度更大,订正效果更加明显。 相似文献
6.
利用2013—2015年ECMWF(简称EC)细网格模式2m气温预报产品,分析了不同季节和不同天气形势下EC细网格模式产品对青岛地区7个基准站逐日最高气温和最低气温的预报性能。结果表明:EC细网格模式2m气温预报误差沿海站点大于内陆站点,且误差随着预报时效的延长逐渐增大。最高气温预报除胶州站外均为负误差,最低气温预报青岛、平度、莱西为正误差,崂山、黄岛、胶州和即墨为负误差。最高气温预报在3—4月和8—9月预报质量不稳定,最低气温预报夏半年好于冬半年。根据模式误差特点,给出7站气温主观订正参考值,订正后最高气温预报准确率提高3%~16%,最低气温预报准确率提高4%~18%。EC细网格模式对于暴雨、强对流、高温晴热、回暖天气、冷空气过程最高气温预报偏低,海雾影响时最高温度预报偏高;对冬季大雾情形下的最低气温预报偏低,辐射降温时最低气温预报沿海站点偏低,北部内陆站点偏高。 相似文献
7.
基于德国天气在线T7online(简称T7)、ECMWF细网格(简称EC)及T639三种数值模式的气温预报产品,结合本溪站气象观测资料,对三种数值模式2014年1月至2015年12月本溪市气温预报的准确率及预报误差进行了检验和分析,根据误差分析结果利用BP神经网络模型建立了本溪市数值模式气温预报误差客观化订正模型。结果表明:对于气温预报的年检验,T7、EC和T639三种数值模式的最低气温预报准确率均高于最高气温的预报准确率;对于气温预报的月检验,三种数值模式对夏季、秋季最低气温的预报效果明显优于冬季和春季,而对于最高气温的预报,T7的气温预报准确率明显优于EC和T639模式;当气温波动较大时,三种数值模式气温的预报准确率均明显下降。三种数值模式对最低气温预报的平均误差均为2.00℃以内,对最高气温的预报准确率存较大差别,T7模式最高气温的预报误差最小,T639模式气温预报的系统偏差最明显,最低气温系统偏差为-1.34℃,最高气温系统偏差为-2.87℃。根据三种数值模式气温预报误差的特征,结合BP神经网络建立本溪市气温误差预报模型对数值模式气温预报结果进行订正,订正后气温平均绝对误差由2.40℃左右降至1.40℃左右,系统偏差和均方根误差均明显缩小,气温预报准确率由50%左右提高至80%以上,数值模式气温预报准确率明显提高,具有较好的应用价值。 相似文献
8.
基于中国气象局(China Meterological Administration,CMA)高分辨率数值预报产品、欧洲中期数值预报中心(the European Center for Medium-range Weather Forecast,ECMWF)精细化数值预报产品和国家级地面观测站数据,采用小波分析方法及滑动训练、最优融合等技术对模式误差序列进行时频处理,实现了对模式系统误差和局地误差的订正,发展了西北区智能网格气温客观预报方法(northwest intelligent grid temperature objective prediction method,NWTM)。以2017年3月—2018年2月数据作为训练样本,对2018年3月—2019年1月西北区239个国家基本站进行检验。结果表明:1)NWTM对CMA和ECMWF两种模式产品的气温预报能力有显著的提升;随着预报时效增长,两种模式订正产品的误差增大。2)NWTM对ECMWF西北区最高气温的订正效果要明显优于CMA,但就最低气温而言,NWTM对CMA的订正效果更为显著。其中,就24 h最高气温而言,ECMWF在宁夏的订正效果最好,CMA在青海的订正效果最好;而对于24 h最低气温的预报,CMA在西北4省的订正效果相差不大,ECMWF在陕西的订正效果最好。3)空间误差检验表明:针对最高气温的预报,ECMWF订正产品的订正能力明显优于CMA,特别是在甘肃河西走廊和中东部、陕西北部和南部、宁夏中南部及青海大部。就最低气温的预报而言,ECMWF和CMA对甘肃河东和陕西南部的订正能力较好;ECMWF订正产品在宁夏中南部及青海南部的订正能力高于CMA,而CMA订正产品在陕西中部的订正能力更优。 相似文献
9.
为评价用于公众气象服务的精细化多模式客观集成预报服务产品(refined multi-model objective consensus forecasting service products,以下简称OCF)多模式集成气温预报效果,分析其误差成因,以中国区域OCF日最高气温和日最低气温预报检验为切入点,对服务影响较大的大误差日及其典型特例——降温日开展检验分析,并与参与OCF集成的ECMWF和NCEP气温预报进行对比。结果表明:OCF日最高气温和日最低气温总体上预报性能优于参与集成的模式预报,准确率夏季高冬季低,拉开了气温变化范围,也有效减小了误差。OCF的大误差日较少,但2~3 d时效及冬半年的大误差日较ECMWF多,与集成的模式预报性能、降温天气相关。针对降温日的检验分析发现:OCF、ECMWF和NCEP在降温日的预报性能有所下降,OCF日最高气温预报误差增长尤其快;OCF对降温日的日最低气温、非降温区域的日最高气温进行了有效订正,但在降温日的降温区域里,其日最高气温预报有明显的正误差特征。基于以上分析,提出了OCF气温集成订正技术改进方向,说明针对性的检验更利于发现客观模式预报及集成订正的问题。 相似文献
10.
李珊珊张华龙陈玉梅黄晓莹 《广东气象》2021,43(4):37-39
对2020年广东省中期时效的主客观降水和气温预报进行检验,结果表明:省级网格和融合法MIX的降水预报评分总体上优于客观模式ECMWF和NCEP;总体上省级网格的降水预报偏差较客观产品更趋近1,即空漏报相对持平;省级网格对大雨和暴雨以上量级降水的192 h预报从提高预报稳定性的角度出发,预报趋于保守,漏报明显多于空报。气温预报方面,省级网格对模式订正有正技巧,最高气温的订正能力强于最低气温,其中盛夏季节(6—9月)对模式最高气温的订正效果最好。 相似文献
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利用2015年8月至2017年7月长兴岛站和交流岛站日最高气温、日最低气温实况资料,对ECMWF细网格2 m温度预报值和日本FSFE02(24 h地面形势场预报)、FSFE03(36 h地面形势场预报)进行了检验。结果表明:根据历史回归统计检验,ECMWF细网格模式24 h的2 m最高气温、最低气温预报效果显著,通过了0. 05信度显著性检验。对各月做相关分析,相关性均较好。利用前一日ECMWF细网格2 m温度预报值与长兴岛站实况差值,根据统计的ECMWF细网格2 m温度预报订正值,做出长兴岛站未来24 h的气温预报。交流岛站温度预报是在长兴岛站温度预报的基础上订正做出,经统计分析,交流岛站和长兴岛站的气温差值与地面形势场和风场有较好的对应关系,根据不同类型的地面形势场和风场订正值,做出交流岛站的温度预报。应用Matlab计算机语言的开发功能,提取ECMWF细网格2 m温度预报的最高、最低气温值,并录入当日长兴岛站和交流岛站最高、最低气温实况值,自动预报各站未来24 h最高气温、最低气温。创建可视化预报工作界面,实现乡镇温度预报自动化。 相似文献
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基于中国气象局陆面数据同化系统(Land surface Data Assimilation System of China Meteorological Administration,CLDAS)逐小时气温实况融合数据,检验评估了ECMWF、CMA-MESO-3km不同尺度模式对甘肃省逐小时气温的预报性能,并利用低频滑动平均订正算法(LPSC)对模式的系统性误差进行订正;同时对SCMOC和订正后两种模式的逐小时气温预报效果进行了统计对比。结果表明:1)ECMWF、CMA-MESO-3km模式对甘肃省逐小时气温的预报具有相对稳定的系统性误差,夜间预报准确率明显低于白天,主要表现为夜间预报显著偏高,白天为小的负偏差。2)LPSC算法能够有效改善ECMWF和CMA-MESO-3km对甘肃省逐小时气温预报的系统性误差,订正效果显著。订正后ECMWF、CMA-MESO-3km的预报准确率分别较模式本身提高了20.24％、20.25％,平均误差减小至±0.3 ℃之内;空间分布亦表明,订正后全省平均误差均明显降低至±2 ℃之内。3)同类产品对比检验表明:订正后ECMWF、CMA-MESO-3km两种逐小时气温预报产品的预报效果整体上均优于SCMOC,预报准确率分别较SCMOC高20.65％、13.55％,平均绝对误差在各个时次也明显低于SCMOC。技巧评分的空间分布表明,订正后ECMWF在全省大部分地方均为正技巧,其中酒泉南部山区可达80％以上;而订正后CMA-MESO-3km的预报效果各个季节分布存在差异,主要体现在陇中和陇东南地区,冬春季以弱的正技巧为主,夏秋季基本为负技巧。另外,业务应用结果表明,对于转折性天气过程,使用该方法需要特别注意。 相似文献
14.
应用滑动平均（5 d、7 d）、类卡尔曼滤波递减平均两种订正方法对哈尔滨地区国家级指导预报最高（最低）气温产品进行预报能力初步检验及偏差订正。结果表明：两种订正方法对最高气温与最低气温预报产品24-240 h预报时效大部分时段均有正的订正效果,最高（最低）气温预报准确率提高1-2%,平均绝对误差0.1-0.2℃,其中24-96 h预报时效预报能力稍好,120 h之后预报能力较差,订正后预报准确率也不足60%。气温预报偏差还表现为明显的季节变化特征,7-9月最高气温的预报效果优于冬春季,冬半年的订正幅度较夏季稍大。另外,不同天气状况下降水天气对气温预报有一定的影响,如果能进一步改进模式预报中降水带来的偏差,将进一步提高模式订正效果。 相似文献
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《干旱气象》2020,(1)
基于中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS-V2. 0)实时产品数据集中2 m气温数据对ECMWF高分辨率数值模式2 m气温预报产品在中国东北中北部的预报能力进行初步检验并利用递减平均法对系统性偏差进行订正。结果表明,气温平均预报准确率与海拔高度呈显著负相关,山区预报准确率偏低,系统性偏差较大。气温预报偏差还表现为明显的日变化特征,在夜间表现为预报较实况显著系统性偏高,白天系统性偏差不明显。冬季夜间气温,特别是最低气温系统性偏高的特征变得更加明显。递减平均法对系统性偏差的订正效果好,订正后,东北中北部地区冬季夜间气温及最低气温预报能力有大幅度提高。另外,递减平均法对东北中北部山区3、4及9月以外其他月份夜间气温及最低气温,对冬季白天气温及最高气温有显著的订正能力。 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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为了解ECMWF高分辨率数值预报模式(以下简称“EC”)对广安地区气温的预报性能,提高预报质量。利用EC气温预报产品,对2015～2017年广安地区最低(高)气温进行预报性能检验。结果表明:EC模式预报最低气温,正确率较高;预报最高气温,正确率波动大,随月份呈明显的“V”型变化,盛夏7、8月最低。预报误差随时效延长,略有增大;最低气温误差小于最高气温误差;最低气温误差各月无明显差异,最高气温误差在盛夏7、8月最大。最低气温预报效果区域差异不明显;最高气温预报效果受地形影响较大。根据订正指标,进行气温订正预报,可有效提升预报正确率。EC模式预报高温时的最高气温偏小,经过订正后,各站各时效正确率均明显提高,正确率提升20.6～91.3%,具有较高的参考价值。 相似文献
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ECMWF高分辨率模式2 m温度预报误差订正方法研究 总被引：4，自引：1，他引：3
文章提出了一种结合滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法的综合订正技术,并对2016年5月1日至2017年5月1日期间24～168 h预报时效内欧洲中期天气预报中心(ECMWF)高分辨率模式的2 m最高和最低温度进行偏差订正和误差分析,主要结论如下:(1)ECMWF模式在江西省的温度预报整体上比实况偏低,最高温度尤为明显,模式温度的空间分布表现出显著的系统性偏差,且偏差在不同预报时效是稳定的,订正ECMWF模式温度具有可行性。(2)滑动双权重平均订正法中较长的滑动订正周期对模式温度预报有更好的订正效果,采用滑动订正周期20 d是比较理想的。滑动双权重平均订正法具有持续的订正能力,但在季节过渡期间订正效果可能并不理想,而空间误差逐步订正法能进一步提高滑动双权重平均订正法的预报订正质量。(3)温度预报准确率表明,滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法综合订正技术较好地改善了站点温度的预报质量。经过订正后,模式最高温度24、48、72 h预报误差≤2℃的准确率分别从0.59、0.55、0.52提高到0.75、0.68、0.62,模式最低温度24、48、72 h预报准确率分别从0.84、0.83、0.82提高到0.89、0.87、0.85。订正后72 h最高和最低温度的预报准确率都大于订正前模式24 h的准确率。总体而言,该综合订正技术较好地订正了模式误差,且误差在空间分布上较均匀。(4)对于高山站而言,经过订正后的最高和最低温度与实况基本吻合。空间误差逐步订正法的订正量在±1℃之内,与滑动双权重平均订正后的偏差呈现一定的负相关,有正的订正效果。该综合订正法已成功运用于江西省精细化气象要素客观预报业务系统中。 相似文献
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日极端气温的多模式集成预报应用及检验 总被引：1，自引：0，他引：1
基于Grapes、T639、ECMWF和JMA精细化数值模式,利用平均集成(EMN)、反误差加权集成(IEWE)、消除偏差加权集成(BRWE)法进行广州5个观测站的日极端气温集成预报研究。结果表明:(1)数值模式对最高气温的预报较为接近,其中Grapes模式的预报效果相对较优;模式对最低气温的预报普遍优于最高气温,ECMWF模式明显优于其余3种数值模式。(2)BRWE的效果最好,尤其对最高气温预报有明显改善,其24~72 h预报效果较最优的Grapes模式分别提高了27.6%、17.1%、9.9%;对最低气温的预报亦有改进,24 h预报误差较最优的ECMWF模式提高12.5%,但48~72 h的改进效果则不明显。(3)集成预报在不同季节的效果有一定差异,在夏秋、冬季节,BRWE的最高气温预报效果明显高于春季;而BRWE的最低气温预报在春、夏季节具有较高的应用价值。 相似文献