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1.
基于西南区域数值预报模式（SWC-WARMS）2019年5~8月00时起报的24h累计降水预报资料和四川省气象站点降水观测资料,采用频率匹配法对6月1日~8月31日降水预报值进行了偏差订正。结果表明:模式预报的24h累计降水量总体为湿偏差;订正后降水量平均绝对误差减小;大雨和暴雨的偏差评分提高;小雨、中雨、大雨的TS评分提高,暴雨TS评分降低;各量级的空报率均有所降低,小雨和中雨漏报率减小,大雨和暴雨漏报率增大,尤其是暴雨漏报率显著增加;当模式对暴雨降水落区预报较好（差）时,频率匹配订正能提高（降低）TS评分。 相似文献
2.
为做好ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)模式本地化释用，提高四川省降水预报准确率，对四川省2020—2021年7—9月模式各量级降水预报系统性偏差规律分析发现，该模式预报的雨日较实况偏多，尤其是攀西地区和川西高原；预报的大雨日数盆地西南部及攀西地区多于实况，而盆地南部少于实况。然后，基于分位数映射法对模式预报的24 h累积降水开展大量级降水订正试验与检验。基于分位数映射法订正后，暴雨及以上量级TS(Threat Score)提高7%～15%，且各量级降水TS均高于多模式集成客观预报产品2%～4%，大雨及以上、暴雨及以上量级命中率提高10%～20%，订正后雨带位置特别是暴雨落区与实况更接近。 相似文献
3.
频率匹配法在海河流域ECMWF集合预报融合产品中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对ECMWF(European Centre for Medium-range Weather Forecasts)集合预报,融合降水产品在海河流域的偏差特征,进行基于频率匹配法的降水偏差订正,并对订正前后降水评分结果进行了系统检验。结果表明:经过2016年5—8月逐日试验分析表明,改进后的ECMWF集合预报融合产品显著改善了原产品降水量和雨区范围偏大的特征,订正后降水预报的平均强度与实况更接近,且预报时效越长、降水量级越大、预报偏差越大改进效果越明显;改进后ECMWF的集合预报融合产品降水预报的TS评分均有一定程度的提高,降水预报的Bias评分更接近1,特别是对于小雨和暴雨、大暴雨量级的改进尤其明显,消除了大片降水虚报区;降水预报的空报率明显减小,但漏报率有所增加。 相似文献
4.
采用站点观测和EC、EC订正场（ECR）、CMA＿3KM、SWC＿3KM模式12～36 h降水预报资料,基于TS评分、SAL检验等指标,对2022年汛期四川多模式降水预报效果进行检验和对比分析。结果表明：（1）SWC＿3KM有雨日数预报最接近实况分布,EC模式雨日空报最多且在川西高原和攀西地区尤为显著,EC模式大雨日数预报优于其余模式。（2）BS评分显示EC模式大量级降水预报偏干,其余模式均以湿偏差为主。TS评分暴雨量级各月均以ECR预报最优。（3）个例评分对比,ECR预报效果最稳定,过程最高TS评分次数最多,SWC模式次数最少。（4）ECR个例预报降水强度及雨带位置、走向与实况最接近,EC模式预报偏弱。SWC＿3KM模式强降水雨带位置预报在盆地西北部和凉山州北部参考性较高。CMA＿3KM和SWC＿3KM模式预报大量级降水在高海拔地区存在较大范围空报。 相似文献
5.
利用2020年1月1日—2023年1月2日ECMWF、NCEP模式降水预报资料和眉山地区降水观测资料,采用频率匹配法（Frequency Matching Method,FM）、最优TS评分法（Optimal Threat Score,OTS）对ECMWF和NCEP的模式降水预报进行订正,对比检验评分和预报个例,并验证两种方法的适用性。结果表明：FM、OTS订正明显改善了小雨空报和暴雨漏报,提高了晴雨预报准确率、小雨ETS评分、暴雨TS评分,且OTS优于FM;FM可能出现参考数据与实况数据有较大偏差的情况,从而影响订正效果,OTS则不受参考数据的影响;数值模式降水的预报偏度明显大于1或小于1时,FM、OTS订正效果越好;FM、OTS难以订正小雨漏报、暴雨空报,也难以对降水差值较大的空漏报或降水落区偏差进行订正。 相似文献
6.
《高原气象》2020,(4)
基于ECMWF高分辨率数值模式物理量诊断产品,利用逻辑回归法开展江西定量降水客观预报试验,并进行检验和改进。结果表明:(1)初始方案中直接提取预报因子单站建模所得到的预报结果较数值模式原始输出降水改进效果有限,但在经过降水分区优化、多倍数暴雨样本扩充、本地气候频率降水订正等改进步骤后,各等级降水预报均较初始方案TS有不同程度的提高。(2)2018年降水试验结果表明,改进方案的晴雨、各等级降水预报TS均高于EC模式降水和预报员,其中大雨、暴雨以上量级相对数值模式以及预报员的订正提高率达到1/4～1倍。(3)本方案预报产品对强天气尺度强迫下、落区相对集中的暴雨天气有较好的识别能力;而在暖区暴雨、盛夏副热带高压边缘暴雨、高架对流等强降水落区分散且范围较小的情况下,或是当模式对天气形势、主雨带预报有明显系统性偏差时,无法有明显改进。 相似文献
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从降水偏差特征、预报技巧和对象诊断分析3个角度评估了欧洲中期天气预报中心模式(EC)、华东区域中心区域数值模式(WARMS)和江苏区域模式(PWAFS)对2020年江淮地区梅汛期11次典型暴雨过程的预报性能,并分析了各模式的优点及不足。结果表明:(1)24 h观测日平均累计降水主要分布在大别山—江苏淮北以及大别山—皖南山区,相应的模式降水偏差大值区与主要雨带位置有较好的对应关系,其中,EC在大别山和皖南山区存在明显干偏差,在江苏淮北地区则出现系统性北偏。WARMS和PWAFS两种区域模式均在大别山和皖南山区上游地区和下游浙江地区出现大范围湿偏差,而在江苏淮北地区出现干偏差;(2)24 h预报技巧评分结果表明,EC对暴雨及以下量级的TS评分最高,但大暴雨量级PWAFS最优,原因是EC对大暴雨量级出现较高漏报。对比WARMS和PWAFS两家区域模式可见,PWAFS在几乎各量级的空报和漏报率都低于WARMS,因此TS评分也高于WARMS;(3)通过MODE对象诊断分析发现,EC对降水位置预报最稳定,PWAFS对降水强度和范围的预报效果最优,但对雨带位置的预报不够稳定。总得来说,PWAFS的预报性能略优于WARMS,与EC相比在对降水强度和雨带范围的刻画上也具有优势,但预报稳定性尚有待提高。 相似文献
8.
2007年汛期AREM模式降水预报效果检验分析 总被引：2，自引：0，他引：2
过对2007年6～8月AREM模式降水预报做不同时效、不同区域的TS评分对比,比较AREM与T213、JAPAN三个模式降水预报TS评分,并对AREM模式2007年汛期主要降水过程预报效果进行检验分析,从而获得AREM模式2007年汛期降水预报效果和特点,结果表明:(1)从AREM模式不同时效降水预报TS评分对比可知,对长江中下游区域,AREM模式12～36 h预报效果好于0～24 h预报,24～48 h效果相对较差,对华南、华北、东北、西南东部区域的降水,AREM模式预报效果均随时效延长而减弱。(2)由AREM模式对不同区域降水预报TS评分的对比可知,AREM模式(各预报时效)对长江中下游地区各量级降水预报的TS评分均高于全国范围的TS评分,西南东部(各预报时效)小雨(以上)量级TS评分均为各区域最高,但中雨以上各量级TS评分均低于全国范围,其他区域无稳定的预报特性。(3)从AREM、T213、JAPAN对长江中下游地区12～36 h降水预报TS评分对比可知,三个模式小雨(以上)量级降水的TS评分基本相当,对该区域暴雨、大暴雨强降水中心的预报,AREM好于T213,JAPAN相对较差,随量级增加AREM预报优势表现更为明显。(4)对2007年汛期6次个例分析可知,AREM模式对长江中下游尤其是江淮流域的大范围强降水过程预报效果较好,对暴雨、大暴雨中心的预报较T213和JAPAN有明显的优势,但对小范围、局地强降水过程的预报效果不够理想。 相似文献
9.
为提高精细化网格降水的实际预报能力,评估了2021年汛期ECMWF(EC)、CMA-MESO、SXWRF和SCMOC降水预报产品在陕西的表现,讨论了卡尔曼动态频率匹配方法对不同模式的订正效果,然后针对该方法不足,基于最优TS评分阈值法和SCMOC在天气过程判定中占优信息对小量级降水进行了二次订正,最后利用分类降水过程建模和基于图像相似识别技术改进的卡尔曼动态频率匹配法对暴雨进行了订正研究。结果表明:SCMOC晴雨预报准确率和暴雨TS评分均最高,分别为81.60%和0.30,表现最好;卡尔曼动态频率匹配法可明显提高EC、CMA-MESO和SXWRF模式降水预报产品晴雨预报准确率,对暴雨预报的改善效果不稳定,对EC晴雨预报准确率和暴雨TS评分提升幅度均最大,分别为6.35%和6.99%,该订正方法更适合于EC模式;经晴雨消空二次订正后的EC模式晴雨和小雨预报准确率较一次订正后的EC模式均有提高,分别提高了0.51%和0.64%;分类降水过程建模订正可进一步提高EC暴雨TS评分,较未分类过程订正后的暴雨TS评分提高了1.05%,且暴雨其他评分指标也均变好;改进后的卡尔曼动态频率匹配法较改进前... 相似文献
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GRAPES_TCM模式对影响浙江省热带气旋的降水预报评估 总被引：1，自引：1，他引：0
基于2006-2009年有热带气旋影响浙江省期间气象站(包括自动站)资料及上海台风研究所的GRAPES_TCM模式输出降水资料,应用TS和BS评分方法,对模式在浙江省的热带气旋降水预报能力进行了评估.结果表明模式晴雨准确率和小雨TS评分24 h和36 h预报相对高,48 h开始随预报时效逐渐下降,中雨、大雨和暴雨TS评分随时效变化趋势不明显,而大暴雨TS评分有较大的随机性.漏报是影响小雨和中雨TS评分的主要原因,空、漏报对大雨和暴雨TS评分的影响基本相同,空报是影响大暴雨TS评分的主要原因.相同预报时效的TS评分随降水等级的提高而减小.BS评分发现模式对大雨及以下量级降水预报站次比实际偏少,对暴雨预报相对接近实际出现站次,对70 mm以上的大暴雨模式有过度预报倾向.与宁波市气象台主观预报比较,对晴雨和小雨预报,相同时效的主观预报一般高于客观,主观暴雨预报TS评分比客观预报一般高出30％以上.GRAPES_TCM模式对于影响程度高的TC降水预报能力相对高.20时输出预报与08时相比,对于晴雨和小雨预报,48 h以内差异不大,而60 h和72 h预报准确率,20时明显高于08时.对于中雨及以上等级降水,20时预报TS评分一般比08时好,主要得益于漏报率的降低. 相似文献
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《湖北气象》2021,40(4)
利用安徽省81站逐日降水量资料、NCEP 500 hPa再分析资料、ECMWF (以下简称EC)降水和500 hPa高度预报,基于暴雨中心和天气类型的客观判定,分类统计2012—2018年23个强降水过程降水中心的预报偏差。结果表明在西路强冷空气和东路冷空气天气类型下,当EC预报降水中心位于115°—120°E 584 dagpm线以北时,降水中心预报往往偏北,依据两者的纬度差和降水中心预报偏差建立了基于天气分类的主雨带位置订正方法;同时依据23个强降水过程最大降水区域降水量预报的日平均偏差,建立了暴雨的强度订正方法。将偏差订正方法应用于2020年安徽省梅汛期预报,结果发现无论位置还是强度订正都能使暴雨预报TS评分明显提高。同时进行位置和强度订正后,暴雨TS评分提高更加明显,尤其是对2020年两次最强降水过程订正效果显著。 相似文献
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安徽省ECMWF数值模式降水预报性能的检验 总被引：1，自引：0，他引：1
《气象与环境学报》2017,(5)
为了了解欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)数值模式对安徽地区降水预报的性能,提高订正技巧,本文应用风险评分(Threat Score,TS)、预报偏差(BIAS)和去除随机事件后的公平T评分(Equitable Threat Score,ETS)及真实技巧评分(True Skill Statistic,TSS)等方法,对2012年1月至2015年3月安徽省ECMWF数值模式降水场预报资料进行检验。结果表明:ECMWF模式对安徽地区降水的预报性能总体较稳定,年际变化幅度较小。安徽省降水预报的ETS评分总体呈南高北低的空间分布特征,所有气象站降水均存在预报过度的现象。降水预报分级检验表明,小雨量级降水预报评分明显高于其他量级降水,但预报偏差较大,预报过度现象严重;ECMWF模式对72 h时效内的暴雨量级降水预报技巧较小,对于72 h时效后的暴雨量级降水基本没有预报能力。季节降水预报的检验表明,春季、秋季和冬季的48 h时效内晴雨预报的准确率为88%以上,订正空间较小;夏季各时效及春季、秋季和冬季168 h时效以上降水预报的空报率超过60%,可以适度订正;秋季较其他季节降水预报的漏报率略高,尤其是120 h时效以上降水的预报需关注。四季均存在降水预报过度的现象,尤以夏季最突出。ECMWF模式对安徽省降水量为0.1—0.7 mm的格点降水预报空报率较高,订正后可以明显提升预报技巧,但增加了一定漏报风险。 相似文献
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降水偏差订正的频率(或面积)匹配方法介绍和分析 总被引：16，自引：5，他引：11
针对AREM模式降水预报的偏差特征,开展了基于频率(或面积)匹配方法的降水偏差订正试验,重点介绍了该方法的原理和实现过程,并对订正前后的结果进行了系统检验,深入分析了该方法的优缺点并指出了可能的改进方向。经过3个月降水集中期(2012年6—8月)的逐日试验分析结果表明:(1)该方法能显著改善模式降水预报中雨量和雨区范围的系统性偏差,订正后降水预报的范围和平均强度与实况更加接近;(2)偏差愈大订正效果愈好;(3)原理上此法不能订正降水的落区位置偏差,但通过改变雨区范围的大小,订正后降水预报的TS和ETS的评分也有一定程度提高,尤其是小雨量段,订正使数值预报的"有雨或无雨"的定性降水预报的质量得到明显改善。针对该方法"不能改进降水落区偏差"的局限性,提出了5种可以改进和尝试的方法,同时指出,该方法和原理可以用于单站降水预报、雾和水文的流域预报的偏差订正。 相似文献
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WRF模式不同云微物理参数化方案及水平分辨率对降水预报效果的影响 总被引：10，自引：0，他引：10
利用WRF模式和GFS资料对一次大尺度天气系统作用下的暴雨过程进行了回报,分析了WRF模式不同降水方案和3种不同的水平分辨率（45km,15km和5km）对降水预报效果的影响。结果表明：①对于大尺度强迫作用较强的暴雨,尤其是层状云降水为主的暴雨,云微物理过程方案对降水的影响远大于积云参数化方案对降水的影响。②WRF模式不同的微物理过程方案对各等级降水量的预报效果差别较大。其中Kessler方案的TS评分明显随降水量级的增加而减小,其他6个方案的TS评分都呈现＂两头大,中间小＂的特点,即小雨和暴雨的TS评分较高,而中雨和大雨的TS评分较低。③对于小雨量级的降水,Lin方案的预报效果最好;对于中雨和大雨量级的降水,WSM 3方案的预报效果最好;对于暴雨量级的降水,WSM 5方案的预报效果最好;整体预报效果最好的是WSM 3方案,其次是WSM 5方案,Kessler方案最差。④WRF模式的降水预报效果并不总是随水平分辨率的提高而提高。模式水平分辨率的提高存在明显的阈值（15km左右）,当模式的水平分辨率提高到超过这一阈值以后,预报效果开始转差。 相似文献
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利用地面自动站降水资料、ERA5再分析资料、广西壮族自治区气象台降水落区和ECMWF模式预报数据对1415号台风"海鸥"在广西暴雨预报偏差进行了分析,并开展了地形降水订正研究.结果 表明,对"海鸥"强降水落区预报准确,但大暴雨以上量级降水明显偏弱,大暴雨和特大暴雨漏报严重.降水经地形订正后,大暴雨以上降水TS(BS)评分由0.19(0.27)大幅度提升到0.35(0.53)且暴雨及以下量级降水评分无明显改变,但地形降水订正方法对特大暴雨仍无明显订正技巧;偏南风、东北风及偏东风在广西复杂地形下均会产生地形降水,实际业务预报中应加以考虑,有助于提升对强降水开始时间的预报效果. 相似文献
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该文应用TS评分、预报偏差（BIAS）等方法,对ECMWF模式预报的2015年12月—2018年12月岳阳市降水场资料,开展晴雨和分级降水检验。晴雨预报检验结果表明：ECMWF模式对岳阳市晴雨预报性能总体较稳定,年际变化幅度较小;晴雨预报准确率季节差异大,冬季最高,秋季次之,夏季最低;从逐月晴雨预报检验来看,12月份最高,8月最低;晴雨预报还存在明显的日变化规律,对夜间的预报能力明显优于白天;空间上总体呈北高南低的空间分布特征。分级降水预报检验结果表明：小雨量级降水预报评分明显高于其他量级降水,中雨次之,大雨及以上量级评分较低且无明显规律;小、中、大雨3个量级任一时效的空报率整体上比漏报率大,小雨量级表现得尤为明显,说明小雨量级的空报更为严重。针对小雨降水预报空报率高的现象,该文对岳阳市ECMWF模式预报降水量1.2 mm以下消空处理后进行了预报释用,结果表明：冬季订正空间较小,夏季各时效可适度订正;春季和秋季可视情况适度订正,订正后可以有效提升预报技巧,但增加了一定漏报风险。 相似文献
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使用2020年3—9月逐时更新的CMA广东短临3 km数值模式(CMA-GD(R3)模式)1~12 h逐小时降水量资料,利用最优TS评分订正方法(OTS)对逐小时降水量进行分级订正,并分别从整体和分类型降水过程预报订正效果进行了检验和对比评估。结果表明:从整体预报订正性能来看,通过OTS方法对CMA-GD(R3)模式订正后,对于≥1 mm/h及以上量级的降水,OTS均有较好的订正能力,并且随着雨强的增加,其TS评分的改善比率越大;同时,OTS可有效减少各个预报时效的漏报率和空报率,其中漏报率减小更加明显,表现出明显的湿偏差(空报偏多)。从三类暴雨过程逐时降水预报订正效果来看,通过OTS订正之后,对于≥1 mm/h的降水,OTS对三类暴雨类型均有正的订正能力。其中在0.1 mm、1 mm、10 mm、20 mm、35 mm、50 mm 6个量级上,季风型的逐时降水预报表现最好,6个量级的TS评分值分别为0.403、0.232、0.053、0.023、0.009和0.004;在5 mm量级上锋面型的逐时降水预报表现最优,其TS值为0.102。从改善效果来看,经过OTS订正后,在1 mm量级上台风型改善率最大,在5 mm和10 mm量级上锋面型改善率最大,在20 mm、35 mm和50 mm量级上季风型改善率最大。 相似文献
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针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心（ECMCWF）降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采用预报—实况概率匹配方法建立1～3日的短期订正模型并进行试报检验。结果表明:欧洲中心数值模式对于海河流域东北冷涡降水的预报较实况偏慢;概率匹配法主要通过订正降水量级来改善预报结果,订正后降水预报对于小雨、大雨、暴雨预报的TS（Threat Score）评分技巧均有提升,尤其对于大雨和暴雨及以上量级预报,订正后预报量级及预报落区大小均与实况更加接近,订正效果显著。东北冷涡降水对流性强,模式预报能力弱,而订正后预报能有效提高此类强降水的预报技能,具有较好的应用价值。 相似文献
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集成方法有利于提高降水要素预报的准确性和可预报性。本文基于格点实况资料和智能网格预报、西南区域数值预报、ECMWF模式预报、GRAPES模式预报产品,以面雨量为研究对象,采用多元回归法、BP神经网络法、评分权重法、加权集成预报法和算术平均法,得到集成面雨量预报,再运用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等方法,对2020年4—10月金沙江下游面雨量预报效果进行对比分析。结果表明：多元回归集成法和BP神经网络法的预报效果总体上优于其他几种集成方法。在考虑流域面雨量的预报量级时,下游可以采用预报量级较小的模式和集成方法。集成后偏差百分比均有降低,且多元回归法和BP神经网络法对预报量级较小的模式有矫正作用。在面雨量有无、小雨和中雨预报中,多元回归法集成效果较好,在大雨量级预报中,BP神经网络法集成效果较好。这些结论可为流域面雨量预报提供参考借鉴。 相似文献