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1.
Initial perturbation scheme is one of the important problems for ensemble prediction. In this paper,
ensemble initial perturbation scheme for Global/Regional Assimilation and PrEdiction System (GRAPES)
global ensemble prediction is developed in terms of the ensemble transform Kalman filter (ETKF) method.A new GRAPES global ensemble prediction system (GEPS) is also constructed. The spherical simplex 14-member ensemble prediction experiments, using the simulated observation network and error characteristics of simulated observations and innovation-based in ation, are carried out for about two months. The structure characters and perturbation amplitudes of the ETKF initial perturbations and the perturbation growth characters are analyzed, and their qualities and abilities for the ensemble initial perturbations are given.
The preliminary experimental results indicate that the ETKF-based GRAPES ensemble initial perturbations could identify main normal structures of analysis error variance and reflect the perturbation amplitudes.The initial perturbations and the spread are reasonable. The initial perturbation variance, which is approximately equal to the forecast error variance, is found to respond to changes in the observational spatial variations with simulated observational network density. The perturbations generated through the simplex method are also shown to exhibit a very high degree of consistency between initial analysis and short-range forecast perturbations. The appropriate growth and spread of ensemble perturbations can be maintained up to 96-h lead time. The statistical results for 52-day ensemble forecasts show that the forecast scores ofensemble average for the Northern Hemisphere are higher than that of the control forecast. Provided that using more ensemble members, a real-time observational network and a more appropriate inflation factor,better
effects of the ETKF-based initial scheme should be shown. 相似文献
2.
Evaluation of the NMC Regional Ensemble Prediction System During the Beijing 2008 Olympic Games 
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by the World Weather Research Programme (WWRP) in 2004, a regional ensemble prediction system (REPS) at a 15-km horizontal
resolution was developed at the National Meteorological Center (NMC) of the China Meteorological Administration (CMA). Supplementing
to the forecasters’ subjective affirmation on the promising performance of the REPS during the 2008 Beijing Olympic Games
(BOG), this paper focuses on the objective verification of the REPS for precipitation forecasts during the BOG period. By
use of a set of advanced probabilistic verification scores, the value of the REPS compared to the quasi-operational global
ensemble prediction system (GEPS) is assessed for a 36-day period (21 July–24 August 2008). The evaluation here involves different
aspects of the REPS and GEPS, including their general forecast skills, specific attributes (reliability and resolution), and
related economic values. The results indicate that the REPS generally performs significantly better for the short-range precipitation
forecasts than the GEPS, and for light to heavy rainfall events, the REPS provides more skillful forecasts for accumulated
6- and 24-h precipitation. By further identifying the performance of the REPS through the attribute-focused measures, it is
found that the advantages of the REPS over the GEPS come from better reliability (smaller biases and better dispersion) and
increased resolution. Also, evaluation of a decision-making score reveals that a much larger group of users benefits from
using the REPS forecasts than using the single model (the control run) forecasts, especially for the heavy rainfall events. 相似文献
3.
中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。 相似文献
4.
集合预报方法是解决单一数值预报不确定性问题的有效手段,而针对强天气预报的中尺度区域集合预报技术已逐渐受到国内外的重视。对于区域集合预报而言,由于其不确定性来源较为复杂,如何发展有效的扰动方法是研究的热点和难点。本文根据国内外区域集合预报的研究进展,从初值扰动、模式扰动以及侧边界扰动三个方面进行了总结和回顾,并对扰动方法的发展趋势进行了介绍。对于初值扰动,较为主流的方法有动力降尺度,沿用传统的由全球集合扰动方法发展而来的技术为区域集合产生初值,以及专门为区域集合设计的扰动方法。鉴于这些方法各有利弊,目前对于初值扰动方法的研究已经开始发展充分包含大尺度和小尺度不确定性信息的混合扰动方法。区域集合预报模式扰动的研究以物理过程扰动为主,典型方法为多物理过程组合以及随机物理过程扰动,其中多物理过程组合方法简单有效,而随机物理过程扰动方法的物理意义更为明确,是物理过程扰动的趋势。通过多模式组合进行模式扰动的方法也开展了一些相关研究,且对于台风等强天气预报均显示出相对于单模式集合较好的效果。侧边界扰动的主流方法是由大尺度集合预报场来为区域集合提供不同的侧边界,研究结果表明此种侧边界扰动方法简便易行,且有助于提高区域集合预报较长预报时效离散度和预报技巧。 相似文献
5.
北京“7.21”特大暴雨不同集合预报方案的对比试验 总被引：11，自引：0，他引：11
采用6套扰动方案(初值、多物理、3组随机物理和初值与随机物理的混合)对2012年7月21日(“7.21”)北京特大暴雨过程进行了集合降水预报试验,检验了不同方案的集合平均预报、集合区间预报和概率预报较控制预报改进的相对程度,分析了它们对该过程时空不确定性的预报能力、不同扰动方法的离散度贡献以及不同尺度扰动对预报误差的贡献等。结果表明:(1)所有集合方案特别是初值扰动、多物理和混合扰动的集合预报相对控制预报在暴雨强度和位置上都有较显著的改进,并为用户决策提供了包括预报不确定性在内的更多预报信息。(2)3组随机物理产生的集合预报离散度很相似, 都远小于初值扰动和多物理方案产生的离散度, 并且主要集中在强降水中心附近, 因此在初值扰动的基础上加入随机扰动,可以提高强降水中心的离散度, 但对强降水中心以外的地区作用甚微;尺度分析进一步表明随机物理产生的离散度贡献主要集中在较小尺度上(<320 km),在更小的尺度上(<160 km)它甚至可以与初值和多物理扰动的贡献相当,而初值扰动和多物理过程的贡献可以比随机物理过程多延伸400—500 km直到较大的尺度(如>1000 km), 其中多物理过程在较小尺度上(<100 km)可比初值扰动贡献更大, 并且能部分消除预报系统偏差。(3) 所有集合扰动方案所产生的离散度尺度谱都与实际预报误差尺度谱分布一致, 即随空间尺度增大而减小,但在幅度上都小于预报误差(离散度不够大),并且这种差异随着空间尺度的减小而加速增大,在小尺度上相差甚大。 相似文献
6.
集合预报初始扰动能否准确反映预报误差的结构特征是决定区域集合预报质量的关键因素之一。本文针对GRAPES区域数值预报模式,发展设计了一种基于资料同化思想的混合尺度初始扰动构造新方案。该方案以全球大尺度信息为背景场,区域模式预报作为观测资料,借助GRAPES三维变分同化系统,将高质量的全球大尺度信息与区域模式预报中质量较高的中小尺度信息有效融合,构造混合尺度区域集合预报初始扰动,并通过个例试验和批量试验,比较分析了新方案和原区域集合预报的性能。试验结果表明,基于资料同化构造的初始扰动能够有效融合全球大尺度信息和中小尺度天气系统的信息,其降水概率预报更具参考价值。总体上看,区域集合预报混合初始扰动新方案能够较好地改进区域集合预报质量,尤其是对高度场和温度场效果更为显著,但对风场的集合预报性能影响略小。 相似文献
7.
目前国家气象中心业务GRAPES区域集合预报系统中集合变换卡尔曼滤波（ETKF）方法采用的是模拟观测信息，为进一步完善ETKF方法，拟对ETKF初值扰动通过引入真实探空观测资料，使扰动场能够代表真实观测的不确定信息，改善区域集合预报技巧。真实观测资料的引入会使得每日的观测数目和分布发生变化，这对ETKF方法而言可能会引起扰动振幅的不稳定，因此在引入真实观测资料的基础上设计了新的扰动振幅调节因子，通过格点空间中离散度和均方根误差关系来对初值扰动振幅进行自适应调整。从初值扰动结构、概率预报技巧以及降水预报效果等方面对比分析了基于模拟观测、真实观测以及真实观测结合新型调节因子的ETKF方案的差异，结果表明:真实探空资料能够有效应用于GRAPES区域集合预报系统中，真实观测资料与模拟观测资料相比较为稀疏，可以获得更大量级的初值扰动振幅；真实观测资料有助于提高区域集合的离散度，但对集合预报准确度以及概率预报结果的提高有限，对于降水预报效果提高也有限；新型的扰动振幅调节因子可以有效获得稳定的初值扰动振幅，并保持ETKF扰动结构，真实观测资料与扰动振幅自适应调节因子相结合，可以有效提高区域集合的概率预报结果，并有效提高降水预报效果。 相似文献
8.
目前国际上采用的奇异向量集合预报初值扰动法对于初值不确定性的描述存在一定的不足,为了更有效地反映初始误差的时空多尺度特性,基于GRAPES全球奇异向量计算技术,计算了不同空间分辨率及不同最优时间间隔的多个尺度的奇异向量,并采用基于高斯分布的线性组合法来构造多尺度奇异向量的扰动初值,以代表在相空间中增长最快的多尺度初值误差模态。通过2019年1月19日的初值扰动集合预报试验,对比分析了单一尺度奇异向量初值扰动法与多尺度初值扰动法的扰动特征及集合预报效果。结果表明,多尺度奇异向量初值扰动法为区域集合预报提供的初始扰动场是合理的,扰动的大小随时间增长,且在空间分布上较好地反映了当前大气的斜压不稳定特征。此外,多尺度奇异向量扰动可以描述一定的大尺度以及中小尺度运动误差特征,较单一尺度奇异向量扰动能反映出更多初始场的不确定性信息。检验分析表明,GRAPES多尺度奇异向量集合预报在集合一致性、连续等级概率评分、离群值等方面有一定的优势,相比于单一尺度奇异向量法有较好的预报技巧。因此,基于GRAPES的多尺度奇异向量初值扰动法对于集合预报的预报效果有一定的提高,能为构建一套完善的GRAPES区域奇异向量集合预报系统提供一定的科学依据和应用基础。 相似文献
9.
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
10.
集合变换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter, ETKF)是一种有效的集合预报初始扰动构造方案。但是,有限的集合样本、相同的集合成员设置以及预报模式误差等可能会使两个距离较远的状态变量产生虚假相关,从而影响ETKF集合扰动的质量。为了有效解决远距离虚假相关问题,将局地化思想引入ETKF方案。本文针对GRAPES区域集合预报系统(GRAPES REPS),对ETKF初值扰动局地化方案的效果进行了试验分析,为进一步改善和优化局地化方案(LETKF方案)提供依据。通过一周的连续试验,从暴雨个例、集合预报多种评分检验等方面分析了LETKF初始扰动方案所产生的集合预报质量。结果表明,区域集合预报中集合变换卡尔曼滤波初始扰动的局地化方案能够更加合理地捕捉到快速增长的分析误差的物理结构,更准确地再现数值模式预报误差的线性与非线性传播和演变特征。该局地化方案可以较好地改进预报质量,提高降水预报的准确率,尤其是针对小雨、中雨、暴雨量级的预报。相对于现有区域集合预报的业务系统GRAPES REPS,基于局地化ETKF初始扰动方案的区域集合预报具有较明显的优势。总体来看,LETKF初始扰动方案可更好地改善区域集合预报的质量。 相似文献
11.
GRAPES区域集合预报模式的初值扰动增长特征 总被引：4，自引：1，他引：3
基于GRAPES-REPS（Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System-Regional Ensemble Prediction System）区域集合预报模式和集合变换卡尔曼滤波（Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF）初值扰动方法,对2015年6月1~15日10 km与15 km水平分辨率分别进行集合预报试验,通过分析ETKF初值扰动分量、初值扰动方差准确率、动能谱、扰动能量演变、日变化及集合离散度、均方根误差等特征,揭示GRAPES-REPS区域集合预报ETKF初值扰动结构及增长特征。结果表明:（1）ETKF初值扰动方案产生的扰动能够保持所有正交、不相关方向的误差方差,且ETKF分量α参数值及放大因子具有较好的稳定性。（2）ETKF初值扰动方法生成的扰动场以大尺度扰动为主,扰动结构及能量具有随流型依赖特征,低层以内能扰动为主,高层以动能扰动为主,且集合扰动可以有效捕捉预报误差的结构。（3）GRAPES区域集合预报初值扰动总能量和集合离散度随预报时效的延长均呈发展趋势,但离散度增长率小于均方根误差增长率,即集合预报总体存在集合离散度不足的问题。（4）水平分辨率提高可以增加中高层大尺度扰动波谱能量,明显改进等压面及近地面风场及温度场的集合预报效果。值得指出的是,GRAPES-REPS区域集合预报低层内能扰动能量存在明显的日变化特征,特别是青藏高原地区更加显著,需要进一步研究青藏高原初值扰动结构的合理性。 相似文献
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基于ARPS模式和随机物理过程参数化扰动（stochastically perturbed parameterization）方法,通过10个2018年6—7月间的降水个例,讨论了针对BMJ积云降水参数化方案下不同参数化扰动方式对降水预报的影响。扰动方式包括扰动BMJ方案的温湿倾向和扰动BMJ方案的温湿参考廓线。试验的结果表明BMJ方案在华东区域的降水预报中存在湿偏差,即预报的降水事件多于相应的观测事件。这一偏差在系统性增加参考廓线湿度后仍然存在。BMJ方案对不同扰动方式的响应存在较大差异。扰动BMJ方案的温湿倾向对降水预报的影响较小,且集合离散度低。扰动BMJ方案的温湿参考廓线对降水预报影响显著,能够大幅增加集合离散度,其中对称的BMJ参考廓线扰动对预报技巧评分改进有限,原因是小雨的湿偏差有所增加,而非对称的BMJ参考廓线扰动（扰动均值大于1.0）能够有效提高预报技巧评分并降低湿偏差。此外,非对称扰动大幅改善了BMJ降水预报初期（0～3 h）的空间分布形态,并且改进了夜间降水预报的强度。非对称扰动评分较高的原因是减少了原BMJ方案在降水预报初期的的大范围虚假预报,避免了大气湿度的大范围下降,保障了预报后期的强降水预报能力。而BMJ方案温湿倾向量级较小则是造成倾向扰动方法效果不明显的重要原因。 相似文献
13.
基于北京“7.21”特大暴雨个例,设计了一种考虑地形不确定性对降水影响的集合预报方案,在对该方案进行初步评估的基础上,重点通过计算相关系数、扰动总能量和尺度分解,对包括地形扰动方案在内的4种集合预报方案（初值、多物理、地形、初值-多物理混合）中离散度演变的异同性进行了分析。结果表明：（1）考虑模式地形不确定性的扰动方案,在不影响集合平均降水预报质量的基础上,对集合降水预报的离散度和概率预报略有正贡献。（2）离散度空间结构的演变与天气形势的演变密切相关。不同扰动方案产生的离散度在初始时刻的空间分布各不相同,但随模式向前积分其离散度的相似度快速增大,其中0-6 h内增长速度最快,离散度场之间的相关系数可以超过0.6。混合方案与单一扰动方案相比,对离散度空间结构的贡献不大。（3）虽然不同方案的离散度空间结构相似,但其幅度却存在明显的差异,如地形扰动方案的离散度幅度明显小于初值扰动和物理过程扰动方案。混合方案可以增加原单一扰动方案的离散度振幅,但这种增加在高层明显,而在近地面层并不明显,因而增加降水和其他近地面大气变量的离散度要比增加上层大气变量的离散度更困难。（4）尺度分离的结果表明,随着空间尺度的增大和积分时间的延长,不同扰动方法产生的离散度结构会逐渐变得相似,但在积分早期（<12 h）和较小的空间尺度（<448 km）上离散度结构的差异仍明显,并且在较小的空间尺度（<448 km）上,不同扰动方法产生的离散度幅度有明显的差异。所以对于小空间尺度系统或甚短期预报,选择扰动方案比大尺度和较长期的预报更重要。以上研究可为集合预报如何合理采用不同扰动方案或不同方案的组合提供科学依据。 相似文献
14.
风暴尺度集合预报中的混合初始扰动方法及其在北京2012年“7.21”暴雨预报中的应用 总被引：5，自引：1，他引：4
风暴尺度集合预报系统（Storm-Scale Ensemble Forecast system,简称SSEFs）中集合成员之间发散度不足一直都是研究的难点。本文尝试了将Barnes空间滤波融入到集合转换卡尔曼滤波（ETKF）更新预报系统中的混合初值扰动法。该方案将ETKF方法的小尺度信息与来自于侧边界条件扰动的大尺度信息相结合,缓解了扰动在侧边界不匹配的问题。通过2012年北京“7.21”暴雨并使用邻位方法对比分析了不同初值扰动方案在不同时间尺度与空间尺度上的特征,在此基础上进一步探讨了构造混合初始扰动法的可行性。结果表明:ETKF试验所构造的初始扰动无法与侧边界条件扰动相匹配,混合后的初始扰动可以有效缓解SSEFs中由于初始扰动与侧边界扰动不匹配产生的虚假波动,其中大尺度信息保留较多的混合试验（ETKF80）和动力降尺度方案（Down）在减少虚假波动方面的效果最优;从集合离散度来看,在前期暖区降水阶段ETKF的离散度在小尺度上最大,随着锋面降水的开始,Down的离散度逐渐超过ETKF,而使用各滤波波段构造的混合试验同时具备ETKF与Down二者的特征。选择合理的滤波波段可以获得最为合理的离散度表现（ETKF180）,说明仅考虑侧边界匹配（Down和ETKF80）并不能获得最合理的集合离散度,应综合考虑其他因素。从降水概率预报结果来看,选取合适的滤波波段所构造的混合扰动试验同样获得了较好的效果。 相似文献
15.
16.
2019年,数值预报中心开发了以GRAPES全球模式为驱动场,集合变换卡尔曼滤波为初值扰动方法,随机物理过程倾向项为模式扰动方法的10 km水平分辨率GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式,并投入业务运行。基于该模式,作者开展了2019年7～9月夏季降水不确定性的集合预报实时试验,并从统计检验和个例分析角度,与GRAPES-REPS V2.0和ECMWF全球集合预报模式进行对比,由此对GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式的降水预报能力给予客观评价,并分析了引起中尺度强降水预报不确定性的物理机制,研究结论可为诊断集合预报模式及改进集合预报方法提供依据。结果表明:（1）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统的降水ETS评分在所有预报时效和量级内均优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式,降水成员具有明显等同性,且概率预报技巧FSS评分较高,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式降水预报效果全面优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式。（2）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报的集合平均降水BIAS评分及小雨和暴雨ETS评分均明显优于ECMWF全球集合预报系统,降水概率预报与ECMWF降水概率具有一定可比性。（3）个例分析结果表明,不同集合预报模式通过刻画中尺度特征物理量不确定性来捕捉降水预报不确定性,初始时刻,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式和ECMWF全球集合预报模式环流形势分布较为相似,随预报时效演变,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式对中尺度动力、热力场捕捉更为准确,相应地对降水落区与量级预报较好,概率预报技巧较优。（4）与ECMWF全球集合预报模式相比,GRAPES区域集合预报模式集合成员能很好地预报降水发生、发展、消亡整个过程,故GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统对中国汛期降水具有较强的预报能力。 相似文献
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Sangwook Park Dong-Joon Kim Seung-Woo Lee Kie-Woung Lee Jongkhun Kim Eun-Ji Song Kyong-Hwan Seo 《Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences》2017,53(3):393-401
This article describes a three way inter-comparison of forecast skill on an extended medium-range time scale using the Korea Meteorological Administration (KMA) operational ensemble numerical weather prediction (NWP) systems (i.e., atmosphere-only global ensemble prediction system (EPSG) and ocean-atmosphere coupledEPSG) and KMA operational seasonal prediction system, the Global Seasonal forecast system version 5 (GloSea5). The main motivation is to investigate whether the ensemble NWP system can provide advantage over the existing seasonal prediction system for the extended medium-range forecast (30 days) even with putting extra resources in extended integration or coupling with ocean with NWP system. Two types of evaluation statistics are examined: the basic verification statistics - the anomaly correlation and RMSE of 500-hPa geopotential height and 1.5-meter surface temperature for the global and East Asia area, and the other is the Real-time Multivariate Madden and Julian Oscillation (MJO) indices (RMM1 and RMM2) - which is used to examine the MJO prediction skill. The MJO is regarded as a main source of forecast skill in the tropics linked to the mid-latitude weather on monthly time scale. Under limited number of experiment cases, the coupled NWP extends the forecast skill of the NWP by a few more days, and thereafter such forecast skill is overtaken by that of the seasonal prediction system. At present stage, it seems there is little gain from the coupled NWP even though more resources are put into it. Considering this, the best combination of numerical product guidance for operational forecasters for an extended medium-range is extension of the forecast lead time of the current ensemble NWP (EPSG) up to 20 days and use of the seasonal prediction system (GloSea5) forecast thereafter, though there exists a matter of consistency between the two systems. 相似文献
18.
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
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针对2006年5月24～25日一次暴雨过程, 通过一系列初值扰动试验探讨实际业务中建立集合预报系统的方法。运用45 km的WRF模式构建一个11个成员的集合预报系统来比较分析不同的扰动方案、 扰动的空间结构和扰动振幅对集合预报的影响, 结果表明： （1）初值扰动的空间结构对暴雨集合预报的离散度影响很关键, 而扰动振幅的影响却居次要地位。具有动力学结构的孵化扰动明显优于随机扰动。（2）集合预报比单一控制预报提供了更有价值的预报信息。例如在该个例控制预报中漏报的湖北监利强降水中心, 在集合预报中有20%的概率, 并且实况被包含在集合预报的预报范围之中。集合平均预报也明显优于控制预报\.例如矫正了在控制预报中明显虚报的鄂东北的大暴雨中心, 且集合平均预报的暴雨中心落在实际观测暴雨中心的附近。（3）集合离散度较好地反映了实际降水过程的可预报性。例如应用孵化扰动, 其离散度的空间结构同降水预报误差的空间分布大致对应。 相似文献
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集合方法在月动力预报信息提取中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本工作将集合方法应用于提取月动力预报有用信息。利用中国气象局国家气候中心Ｔ６３Ｌ１６全球谱模式的５００百帕高度场月集合预报产品（集合成员数为８个，初始场的选取采用滞后方法（ＬＡＦ），即相邻两天的００００，０６００，１２００和１８００ＧＭＴ的初始化资料），就１９９７年１月至５月共１５次预报，分析了集合预报成员间的离散度与预报评分（距平相关系数和均方根误差）的关系，研究了用集合各成员预报离散度作为各个成员逐日预报的权重对月预报效果的影响。结果表明集合预报成员的离散度与预报评分有显著的相关，是有效预报长度Ｎ的一个很好估计；用离散度作为权重平均的月预报高度距平相关系数明显高于算术平均和线性权重，此外个例分析表明月平均环流及其异常的预报得到明显的提高。 相似文献