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通过对2013年1月—2015年6月(MODES)发布的最优月预测产品在贵州省月平均气温距平和降水距平百分率的预测检验评估,发现MODES对全省平均气温有较好的预报,分析时段内预测与实况的相关系数为0.24,距平同号率为65.5%,且对气温偏高预测的可参考性高于其对气温偏低的预测。相比于气温,MODES对降水预测能力较弱,参考性也相对较低,其中对贵州全省平均降水偏多趋势的预测技巧要优于对全省平均偏少趋势的预报技巧。逐站分析显示,MODES对贵州气温预测效果较好的地区在西部、北部和东部,对降水偏多的预测效果较好的地区位于除西北部和北部边缘地区外的其余大部地区。通过对MODES与预报员综合预报的结果评估发现,MODES月预测总体效果较预报员好,且稳定性高于预报员,可为预报员提供参考信息。 相似文献
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多模式集合和降尺度技术是提升模式预测能力的有效工具。该文对国家气候中心多模式解释应用集成预测 (MODES) 技术与业务应用现状进行了综合介绍。MODES采用欧洲中期天气预报中心、东京气候中心、美国国家环境预报中心和中国气象局国家气候中心4个气候业务季节预测模式输出场,利用EOF迭代、变形的典型相关分析、最优子集回归和高相关回归集成4种统计降尺度方法以及等权平均、经典超级集合等集成方法进行全国月及季节降水和气温预测。目前对MODES进行了夏季回报检验和约1年的实时业务应用。回报检验和业务应用表明,MODES对气温有较好的预测能力 (月预测平均PS评分为76),对降水有一定预测技巧 (月预测平均PS评分为68),具有短期气候预测业务应用价值。 相似文献
3.
基于MDERF(Monthly Dynamic Extension Range Forecast)模式输出500hPa位势高度场资料和贵州各月干旱综合指数、降水和气温等历史样本,利用秩序回归降尺度法,研究该方法对贵州月干旱综合指数、降水和气温的预报技巧和预测效果.结果表明:该方法从穷尽所有因子组合中选出彼此独立的3个最佳组合因子共同作为预报因子,从而增强可预报性;模型5 a回报试验和2007年8月试报结果表明该方法在实际预测业务中的应用潜力;各气候要素多年的距平相关系数评分比较稳定,其中月干旱综合指数、降水距平百分率、气温距平全年平均距平相关系数评分分别为0.14、0.15和0.14;各气候要素中月气温预报的Pc最高,平均为73%.综合分析表明,该方法在月动力延伸预报产品对贵州月气候要素预测释用中具有较好的应用前景. 相似文献
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利用2014—2016年第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2. 0)直接输出及预报员预报的贵州省气温和降水预报数据、贵州省84站观测数据,采用Ps、Cs和Zs 3种评分方法评估了DERF2. 0对贵州月气温、降水和月内强降水过程的预测性能,并与预报员业务值班发布的预报质量进行对比分析,系统性地对DERF2. 0产品在延伸期/月尺度的预测效果进行检验评估。结果表明:DERF2. 0月预测产品总体上对贵州气温的预测性能优于降水,气温偏高预测的可参考性高于其对气温偏低的预测。DERF2. 0预报月气温的Ps评分较预报员略高,月降水较预报员略低,总体来看DERF2. 0月预测效果较预报员综合预报略差且预报性能较不稳定。预报员预测数据的Zs和Cs评分总体高于DERF2. 0预测数据,但DERF2. 0预测数据的Zs和Cs评分较预报员逐年提高,尤其在整个雨季时段较为明显。DERF2. 0对主汛期(6—8月)的预报准确率较整个雨季期(4—10月)略高。 相似文献
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基于美国环境预测中心的CFSv2模式输出的1984—2009年6—8月平均气温和降水量格点数据,以及巴彦淖尔市9个气象台站的气温和降水实况数据,评估该模式对巴彦淖尔市6—8月气温、降水的预测能力。结果表明:模式对气温气候平均态的模拟和实况分布存在差异,降水反映出东多西少的分布特征,但气候平均值明显偏小。模式预测气温明显高于实况,但能够较好地反映26a气温的变化趋势,两者年际变化相关显著;模式预测降水量平均仅为实况降水量的1/2,并且对>50mm月降水量的预测能力较差。Pc、Ps评分检验显示,6月评分高于7、8月,降水量高于气温,模式对降水量预测的Ps评分已达到业务考核标准,经量级订正后,可以业务应用。 相似文献
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基于1961～2000年辽宁53个测站40 a逐年的月气温距平和月降水距平百分率资料,根据EOF(经验正交函数)展开的空间特征向量分布特征,将前3个主要特征向量时间系数作为预报量,将500 hPa高度场的高度距平、地转涡度作为预报因子,利用多元统计回归分析,建立了一套定点、定量预测辽宁各月气温与降水量的数学模型。利用该模型对2001~2005年辽宁53个测站的月气温距平和月降水距平百分率进行逐月预报试验。结果表明:对气温和降水量的趋势预报的评分均比较好,有87%以上的月气温距平预测结果的评分超过66.0分,各月的平均Ps评分均高于66.0分,年平均为75.5分或以上,总平均为83.1分;有70%的月降水距平百分率预测结果的Ps评分超过60.0分,各月的平均Ps评分都高于53.0分,年平均为58.0分以上,总平均为66.5分。但对异常气候的预测效果不明显。 相似文献
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基于月动力延伸预报最优信息的中国降水降尺度预测模型 总被引：7，自引：0，他引：7
利用国家气候中心月动力延伸预报结果、NCEP/NCAR再分析资料和中国160个站观测资料,通过计算两次相关的方法,获取最优预报信息作为建立降尺度预测模型的预测因子,提取的最优预测因子同时满足既是观测环流要素场影响降水的关键区域,又是模式要素场预报的高技巧区域两个条件.结合挑选出的最优预测因子,利用最优子集回归建立月平均降水的降尺度预测模型.文中设计了消除预测因子和预测量的线性趋势值后建立预测模型(方案1)和直接利用原始资料建立预测模型(方案2)两种方案.经过独立样本检验,发现这两种方案建立的预测模型都能够提高月尺度降水预测,方案1对月尺度降水预测的距平相关系数平均可达0.35.利用该方案对超前时间分别为0、5、10 d的月动力延伸预报产品进行月降水的降尺度预测表明,模式初值信息不仅影响月动力延伸预报结果,也影响降尺度应用效果,利用超前时间为0和5 d的月动力延伸预报结果进行降水降尺度预测可在业务中参考.此外,降尺度预测模型中选取的预测因子不仪在统计上是显著的,同时也具有清楚的物理意义. 相似文献
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中国区域月气候预测方法和预测能力评估 总被引：5，自引：0，他引：5
利用我国台站降水和温度观测资料,评估了BCC_AGCM1.0月动力延伸预报的回算和预测、国家气候中心月气候预测业务统计方法、持续性预报以及业务发布预报对中国区域月气候要素的预测能力。结果表明,业务发布月平均温度和降水预测的技巧平均低于动力方法和统计方法的预测结果。温度的持续性预报和最优气候值统计方法预报技巧高于其它统计预报方法,考虑了综合相似特征的统计方法对降水预测有相对的优势。动力延伸预报的三种超前预报时间的预测结果总体高于统计方法,在月气候预测能力上具有明显优势。月尺度预测动力和统计方法评估的年际变化特征表明月降水和温度的可预报性一般在El Nio状态下较高,而在La Nia发生时偏低。 相似文献
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不同物理过程参数化方案对贵州降水预报的敏感性试验 总被引：8，自引：1，他引：8
利用我国新一代数值预报模式GRAPES，采用6个不同的参数化方案组合：即选择Kessler、NCEP3_class simple ice和simple ice（developed by LiuQijun，CAMS）微物理过程参数化方案和Kain-Fritseh（new Eta）、Betts-Miller-Janjie积云参数化方案形成6个组合，对2004年贵州汛期的降水过程进行48小时的预报试验，对预报结果进行对比分析并与实况资料进行比较、检验。结果表明：GRAPES模式适合对贵州的降水预报；积云参数化方案对降水的影响比微物理过程参数化方案对降水的影响大。simpleice方案与Betts-Miller-Janjie方案组合对贵州降水的预报较好，这些结果对提高GRAPES模式对贵州降水的预报能力有一定的参考意义。 相似文献
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基于欧洲中期天气预报中心第五代季节预测系统SEAS5模式的历史回报数据和新疆98个气象站的气温、降水观测资料,利用距平符号一致率Pc、趋势异常综合评分Ps、距平相关系数ACC、时间相关系数TCC等方法,综合评估SEAS5模式对新疆1993—2019年月尺度气温和降水的预测性能。结果表明：SEAS5模式对新疆月气温、降水的总体预测性能较好,对降水趋势和量级有一定的预测能力。模式的预测性能存在明显的月际差异和空间差异。模式对新疆4—9月气温和4月、6—8月降水的预测性能较好。气温预测评分中,4月Pc最高(61.3分),7月Ps最高(74.4分),6月ACC最高(0.17)。降水预测评分中,4月Pc最高(58.7分),7月Ps最高(72.1分),4月ACC最高(0.16)。空间分布上,模式对1、3、6和12月南疆的气温预测性能普遍高于北疆,对7和9月南疆西部的预测性能低于其他地区。模式对南疆的降水预测性能普遍高于北疆。 相似文献
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《气象研究与应用》2016,(3)
基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2.0)开展的1983~2015年的回报试验结果和广西87个台站气象资料,利用距平相关系数ACC、距平符号一致率R和短期气候预测业务趋势异常综合评分(Ps)等3种方法,综合评估了DERF2.0系统对广西的气温和降水的预测性能。结果表明:DERF2.0模式对广西月气温的总体预测效果优于降水,气温与降水的预测效果有明显的月季变化,气温和降水在夏季的总体预报效果不好,但对降水异常的把握程度较高。DERF2.0对广西发生在1994、1996、1998、2005年6、7月的典型洪涝个例有一定的预测能力,影响模式6、7月降水预报误差的原因可能是模式对中高纬度阻塞系统预报偏差,模式仍有很大的改进空间。 相似文献
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Downscaling法在贵州冬季气温和降水预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
基于CGCM模式输出500 hPa位势高度场、NCEP/NCAR再分析500 hPa高度资料、贵州冬季降水和气温历史资料,利用降尺度法,对贵州冬季降水和气温预报的技巧和预测效果进行了预测试验和改进。结果表明,该方法从动力与统计相结合的角度,给出季尺度大气环流与局地降水、气温之间的关系,有明确的动力学背景和天气学意义。20年回算及两年回报试验证明了该关系的合理性;对贵州冬季降水的预测率约70%,而对气温的预测率为65%左右。另外,通过对气温反演方程订正后,其预测率达67%左右;在极端异常年,该方法对降水的预测率变幅不大,而对气温的预测效果影响极大。最后利用该方法对2005年贵州冬季降水和气温趋势进行了展望。 相似文献
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IEOF法在MDERF产品对贵州5月气温预测释用中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
基于MDERF（monthly dynamic extension range forecast）模式输出500hPa位势高度预报场,贵州5月气温历史资料。利用迭代经验正交函数法（Iteration Empiric Orthogonal Function）,简记IEOF法,研究该方法对贵州5月气温的预报技巧和预测效果。模型对贵州84站2002--2006年5月气温进行了预报试验,回报试验表明该方法在实际预测业务中有一定预报技巧;过去5a84站平均Pc为64．8％、平均Ace为0．23。最后利用该方法对2007年5月贵州气温趋势进行了展望。 相似文献
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中国区域月平均温度和降水的模式可预报性分析 总被引：8，自引：1，他引：8
基于中国台站降水和温度观测资料、中国气象局国家气候中心月动力延伸预报的回算和预测结果讨论了中国区域月平均温度和降水模式可预报性的时空变化特征。文中以持续性预报来表征中国区域月平均温度和降水受外强迫影响下的可预报性,持续性预报技巧存在明显的年际和年代际变化特征;春末夏初和秋季预报评分相对偏低;在中国区域气候变暖和平均降水强度极值增加的背景下,温度的持续性预报评分有明显提高,降水的持续性预报略有下降。月动力延伸预报对月降水和温度的预报能力也存在明显的年际和年代际变化特征;与持续性预报相比,月动力延伸温度预报总体优于持续性预报,降水预报在初春略差,温度预报在8月相对最低。近20余年,月动力延伸预报相对于持续性预报的温度和降水的均方根误差技巧均大于零,其年际变化表现为模式对降水的预测略有提高。两种预报评估结果的空间分布分析表明月动力延伸预报达到显著性水平的正相关区域总体上比持续性预报的范围大,并基本涵盖了持续性预报的高相关区。原因是可预测信息部分来源于外强迫异常的影响,部分来源于对大气内部动力过程的模拟。 相似文献
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基于DERF2.0的月平均温度概率订正预报 总被引：2，自引：1，他引：1
国家气候中心第二代月动力延伸模式回算资料的分析表明,二代模式月平均温度预报与观测实况仍然存在较大偏差,模式预报有较大改进空间。本文采用非参数百分位映射法对模式月平均温度预报进行概率订正,该方法基于模式集合平均给出的确定性预报,结合模式回算资料各集合成员计算得到的模式概率密度分布,给出确定性预报在模式概率密度分布中的百分位值,并将百分位值投影到观测资料的概率密度分布中,得到模式预报的概率订正值。对订正前后模式预报的检验评估显示,该订正方案不仅有效降低了模式预报与实况的均方根误差（RMSE）,对月平均温度距平分布的预报技巧也有所改善,不同超前时间模式预报的预测技巧评分（PS）和距平相关系数（ACC）均有提升,同时模式预报误差的大小对订正效果无明显影响。从分月的订正预报结果来看,对夏季各月的温度预测技巧的提升整体高于冬季各月。 相似文献
18.
《浙江气象》2015,(4)
短期气候预测是气象部门的核心业务之一。中国气象局预报与网络司先后于2009年和2013年出台了Pg和Ps两种评分方案,用来评定短期气候预测质量。本文从多个角度研究了浙江省2007年3月—2014年12月气温和降水的月预测评分结果,发现浙江省气温预测评分略高于全国平均和华东区域平均,降水预测优于全国平均和华东区域平均。从平均得分来说,浙江省气温预测排名居于全国中游前列,降水预测位居全国前列。2013年以来,相较于国家气候中心指导预测,浙江省实际发布气温和降水预测分别表现出微弱的负技巧和显著正技巧。通过个例分析,进一步发现能否科学对待指导预测、避免因循守旧的观念干扰是影响预测效果的重要非智力因素。最后对新评分体系下业务开展中值得注意的几个问题进行了相关讨论。 相似文献
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为综合不同模式对不同量级降水的预报优势,设计一种全球模式与区域模式结合的降水分级最优化权重集成预报算法,集成经最优TS评分订正法（optimal threat score,OTS）订正后的欧洲中期天气预报中心降水预报产品（以下简称EC-OTS）和华东区域中尺度模式降水预报产品（以下简称SMS-OTS）。以泛长江区域（23°~39°N,101°~123°E）为研究范围,基于2018年不同降水量级的TS评分最优化确定SMS-OTS和EC-OTS在不同降水量级时的最优权重系数以及最优集成方案,并以2019年降水数据为独立样本进行预报试验。结果表明:对于最优权重系数,EC-OTS在低降水量级权重较大,随着降水量级的加大,SMS-OTS的权重也逐渐加大;最优集成方案为初始集成降水量预报取SMS-OTS,集成运算迭代3次;集成预报在几乎所有预报时效、所有降水量级的TS评分均高于EC-OTS和SMS-OTS,其平均绝对误差略小于EC-OTS,显著小于SMS-OTS;集成预报12 h累积降水预报的TS评分较省级预报员主观预报高-0.009~0.041,24 h累积降水预报的TS评分较国家气象中心预报员主观预报高0.009~0.023。 相似文献
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应用多种动力气候模式降尺度解释应用技术,经过2004~2008年的回算检验和2009年以来的业务应用,结果表明其对重庆市区域的月平均气温和降水量有较好的预测能力,MOS和PP两大类方法中,分别用逐步回归、相似离度和最短距离相似等建模方法,用车比雪夫多项式,涡度,动态区域,EOF和R方程等5种不同构建因子方案得出的预测结果Ps评分(中国气象局预测业务定量评分标准)显示,重庆市动力气候模式解释应用方法的预测能力超过了中国气象局的目标考核要求(降水≥60%,温度≥65%)。月降水量预测最佳方案是PP-回归-涡度和PP-回归-区域,月气温预测最佳方案是MOS-回归-涡度和MOS-回归-车氏。降水和气温预测效果最好月和最差月平均Ps评分差值分别达到14.5%和21.8%,表明预测效果存在明显的月际差异。由2006年3月个例分析可见,降尺度解释应用技术对月尺度气温降水正负距平空间分布形态有较好的预测能力。 相似文献