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基于T213集合预报的延伸期产品释用方法及初步试验 总被引：1，自引：0，他引：1
基于T213集合预报系统2008年1月中国及附近区域500 hPa高度和850 hPa温度的1~15 d预报资料,构建延伸期产品释用方法,通过对逐日11~15 d预报资料做集合平均和后向衰减权重系数滑动平均,进而得到延伸期(11~15 d)候平均和候距平预报,并对预报效果进行检验,结果表明:对11~15 d预报场做集合平均和后向衰减权重系数滑动平均均能降低预报误差,改善整体预报效果。由此得到的500 hPa高度场和850 hPa温度场11~1 5 d候平均预报误差与逐日控制预报第5d的水平相当,候距平相关系数均接近0.6,整体而言效果较好,具备一定的应用价值。500 hPa高度场和850 hPa温度场11~15 d候距平预报在中国大陆地区位相准确率均较高,东南沿海和东北部分地区稍差,且850 hPa温度场的位相准确率整体高于500 hPa高度场。候距平预报对延伸期(11~15 d)的大范围持续性异常距平具有较强的捕捉能力,对异常距平出现的范围和分布、强距平中心的位置的预报均较好,但强度整体偏弱。 相似文献
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SMS-WARMS V2.0模式预报效果检验 总被引：7，自引：2，他引：5
对新一代上海区域中尺度模式(SMS—WARMS V2.0)系统预报结果进行了统计检验,检验量包括降水、2 m温度场、10 m风速、500 hPa位势高度场和850 hPa温度场、风场和相对湿度。结果表明:新一代模式的预报性能得到明显改善,模式各量级降水的TS和ETS评分都有提高,说明模式对降水事件发生的捕捉能力进一步增强了。分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现新版业务模式的2 n、温度场预报优于原业务模式。此外新业务模式的10 m风速预报的均方根误差的逐月和多月平均值都低于原业务模式。高空形势场检验结果显示,新业务模式埘500 hPa位势高度场和850 hPa温度场的预报都优于原业务模式,850 hPa风场预报相关系数高于原业务模式,850 hPa相对湿度提高不明显。个例分析表明,新版业务模式强降水预报产品相对于原业务模式产品埘大气预报更具参考价值。 相似文献
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应用国家气象中心模式检验方法,对华中区域中尺度业务数值预报模式WRF和中国气象局下发的GRAPES模式2013年1-12月的预报产品（包括降水、2 m温度场、850 hPa温度场、850 hPa风场和500 hPa位势高度场预报）进行统计检验。检验结果表明：所有要素24 h预报均优于48 h;对于晴雨预报,GRAPES模式TS评分高于WRF,但随着降水量级增大,WRF的TS评分基本都高于GRAPES,同时WRF降水预报范围明显偏大;分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现,WRF的2 m温度场预报优于GRAPES,且暖季预报优于冷季;形势场要素分析表明,WRF对850 hPa温度场和风场预报具有相当大的优势,全年误差变化较稳定,而对500 hPa位势高度场的预报误差存在一定的季节性特征,即夏半年WRF高度场预报优于冬半年,GRAPES模式则相反。总体上,华中区域中尺度业务数值模式产品对天气预报具有一定的参考价值。 相似文献
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T213全球集合预报系统性误差订正研究 总被引：17，自引：5，他引：12
针对模式系统性误差一直存在的现状,研究使用卡尔曼滤波的自适应误差订正方法对国家气象中心业务全球集合预报系统的系统性误差进行估计和订正.本文主要介绍这种方法及其原理,其优点是需要的样本量比较小,能够快速经济地对模式产品进行有效的误差估计和订正.使用这种方法对全球T213集合预报系统500 hPa高度场、850 hPa温度场和2 m温度的预报产品进行一阶偏差订正,对订正前后集合预报产品进行检验分析和对比,结果表明,订正后的高层形势场集合预报和2 m温度集合预报的均一性、集合平均的均方根误差和距平相关系数都得到了改善,系统性偏差得到了不同程度的订正,对于存在较大系统性误差的2 m温度预报,订正效果尤其显著. 相似文献
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本文利用2017年6～8月重庆中尺度集合预报系统逐日20时起报的预报资料及相应的观测资料对该系统的预报性能进行了综合分析,结果表明:500hPa位势高度、850hPa温度和2m温度的集合平均预报的均方根误差均优于控制预报,集合离散度均明显低于集合平均的均方根误差,Talagrand分布均呈现出“J型”或“U型”分布,500hPa位势高度和850hPa温度Outlier评分介于0.26～0.32,2m温度的Outlier评分普遍较高,总体介于0.33～0.67;降水预报方面,集合平均和概率匹配平均相对于控制预报表现出了较为明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分明显优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级的降水概率匹配平均的TS评分明显优于集合平均;0～24小时和24～48小时累计降水的Talagrand分布呈现出一定的“U型”分布且0～24小时更为明显,其余时效较为理想,Outlier评分随预报时效的延长而减小,最高0.31,最低0.20;降水概率预报检验方面,各个降水量级的Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统相对于单一的确定性预报表现出了一定的优势。 相似文献
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基于CMA全球模式（CMA-GFS）2019年10月至2020年12月逐日20:00（北京时）起报的数据,对东北半球高空气象要素预报进行检验评估,检验的要素包括500 hPa位势高度场和风场、 850 hPa温度场和700 hPa相对湿度场。结果表明：（1）从模式预报效果的时间变化来看,预报效果有明显的季节变化,500 hPa位势高度和850 hPa温度的预报场和分析场的相似度在夏季最低,700 hPa相对湿度场的相似度在冬季最低;随着预报时效的增加,各要素的误差幅度在夏季最小。（2）从模式预报效果的空间变化来看,500 hPa位势高度场在东北半球大部分地区预报场与分析场具有较高相似度,且中高纬地区相对低纬地区更相似,预报误差的幅度则在低纬地区相对较小高纬地区相对较大,且预报偏差以大范围负偏差为主。相比而言,模式对东亚地区的位势高度及其梯度具有更高预报技巧。850 hPa温度场预报相似度和误差幅度与500 hPa位势高度场分布相似,预报偏差则主要表现为中高纬地区温度预报整体偏低,中低纬地区偏高。在预报前期（24～48 h）, 20°N以北的中高纬地区温度预报场与分析场相似度较高,均方根... 相似文献
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北半球中纬度地区地面气温的超级集合预报 总被引：25，自引：7，他引：18
基于TIGGE资料中的ECMWF、JMA、NCEP和UKMO四个中心2007年6月1日-8月31日北半球中纬度地区地面气温24～168 h集合预报资料,分别利用固定训练期超级集合(SUP, Superensemble)和滑动训练期超级集合(R-SUP, Running Training Period Superensemble )对2007年8月8-31日预报期24 d进行超级集合预报试验.采用均方根误差对预报结果进行检验评估,比较了两种超级集合方法与最好的单个中心模式预报、多模式集合平均的预报效果.结果表明,SUP预报有效降低了预报误差,24～144 h的预报效果优于多模式集合平均(EMN, Ensemble Mean)和最好的单个中心预报,168 h的预报效果略差于EMN.R-SUP预报进一步改善了预报效果.对于24～168 h的预报,R-SUP预报效果都要优于EMN.尤其对于168 h的预报,R-SUP改进了预报效果,优于EMN. 相似文献
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基于TIGGE集合预报资料分析评估了欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)4个模式系统在湖南2008年低温雨雪冰冻天气过程中的气温预报技巧,并对湖南地面气温和欧亚地区500 hPa天气形势进行了超级集合预报试验.结果表明,在湖南地区,ECMWF的预报效果最好,CMA的预报效果最差,并且ECMWF的168 h预报误差小于CMA的24 h预报误差.滑动训练期超级集合预报误差比较稳定,预报效果优于最好的单中心模式和固定训练期超级集合预报.对于24～ 72 h预报时效滑动窗口可选取50 d左右,而对于96 ～168 h预报时效的滑动窗口有必要选取2个月以上.此外,滑动训练期超级集合预报各时效对500 hPa天气形势的预报技巧都比单中心的预报技巧高,并且和实况资料相比,其预报效果也比较好. 相似文献
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欧洲多个耦合气候模式对东亚冬季气候的预测性能研究 总被引：2，自引：0，他引：2
在短期气候预测方法中,多模式集合预测作为一种实用方法得到了广泛的研究。利用DEMETER多模式集合预测系统1980—2001年的回报试验,研究了欧洲7个耦合模式对东亚地区(0°—60°N,70°—140°E)冬季大气环流和气候异常的预测效能。研究的气候要素是冬季500hPa高度场、850hPa风场、表面气温场和降水场。集合平均(EM)是最基本的多模式集合构建方法。为了进一步订正模式预测的误差,基于经验正交函数分解进行订正,产生"合成数据集",并利用该数据集进行合成集合平均或合成超级集合(SEM/SSE)。研究表明,东亚地区冬季气候异常的模式预测效能热带高于中高纬度地区,海洋高于内陆。多模式集合平均和合成集合平均或合成超级集合均从整体上对东亚地区冬季气候异常的预测效能有一定程度的提高,体现了其相对于7个单一模式的优势。两类不同的多模式集合方法对预测结果也有一定的影响,其中,合成集合平均或合成超级集合对冬季500hPa高度场、850hPa风场和降水场异常的预测效能优于集合平均;但是对于冬季表面气温场异常的预测,集合平均优于合成集合平均或合成超级集合。 相似文献
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基于TIGGE资料, 采用均方根误差分别对欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心和英国气象局4个中心集合预报的地面气温场集合平均结果进行检验评估, 比较各中心地面气温的预报效果。并利用超级集合、多模式集合平均和消除偏差集合平均3种方法对4个中心的地面气温预报进行集成, 同时对预报结果进行分析。结果表明: 2007年夏季日本气象厅与欧洲中期天气预报中心在北半球大部分地区预报效果最好, 各中心在不同地区预报效果不同。超级集合与消除偏差集合平均降低了预报误差, 预报效果优于最好的单个中心预报和多模式集合平均。对于较长的预报时效, 消除偏差集合平均表现出了更好的预报性能。 相似文献
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基于TIGGE资料中的欧洲中期天气预报中心、英国气象局、美国国家环境预报中心、韩国气象厅和日本气象厅2015年1月1日—9月30日中国及周边地区地面2 m气温24～168 h集合预报资料,利用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、浅层神经网络(Neural Networks,NN)、滑动训练期消除偏差集合平均(BREM)和滑动训练期多模式超级集合(SUP)方法对2015年9月5—30日26 d预报期进行集成预报试验。结果表明,BREM对5个单模式进行等权集成,预报结果易受预报效果较差模式的影响,整体预报技巧略低于单个最优模式ECMWF的预报技巧。其中在新疆南部,等权集成后的预报技巧更低。SUP的预报结果比所有单个模式预报更为准确。在144 h之前,SUP的误差明显小于ECMWF的预报误差,但随预报时效增加,误差增长幅度增大。NN对地面气温的预报效果与SUP的预报效果相当。LSTM整体预报效果最好,特别是在预报时效较长(超过72 h)时,比其他方法预报准确率明显提高。LSTM神经网络方法明显改进了我国西北、华北、东北、西南和华南大部分地区的气温预报,但在南疆部分地区误差较大。 相似文献
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基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明:采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。 相似文献
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利用2011年3月—2013年2月TIGGE资料中ECMWF,NCEP及CMA 3个中心的500 hPa位势高度场、850 hPa温度场和海平面气压场的集合预报资料,采用Jumpiness指数同时结合单点跳跃、异号两点跳跃等预报跳跃相关概念,研究了集合控制预报和集合平均预报的预报跳跃特征问题,并进行对比分析。结果表明:平均而言,短时效预报之间的跳跃性低于长时效预报之间的跳跃性。集合平均预报的结果之间较其相应的控制预报具有更好的一致性。在预报跳跃的频率统计方面,集合平均预报结果总体上明显低于集合控制预报,两者在长时效的预报跳跃情况差别较大。该文研究了预报跳跃对不同区域、时间和变量的敏感性,结果表明:时间平均的预报跳跃性对区域和变量很敏感。不同预报跳跃类型出现的频率及集合控制预报和集合平均预报在预报跳跃性方面的差异对区域、时间和变量的敏感性有限。 相似文献
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Based on the daily mean temperature and 24-h accumulated total precipitation over central and southern China, the features and the possible causes of the extreme weather events with low temperature and icing conditions,which occurred in the southern part of China during early 2008, are investigated in this study. In addition, multimodel consensus forecasting experiments are conducted by using the ensemble forecasts of ECMWF, JMA, NCEP and CMA taken from the TIGGE archives. Results show that more than a third of the stations in the southern part of China were covered by the extremely abundant precipitation with a 50-a return period, and extremely low temperature with a 50-a return period occurred in the Guizhou and western Hunan province as well. For the 24- to 216-h surface temperature forecasts, the bias-removed multimodel ensemble mean with running training period(R-BREM) has the highest forecast skill of all individual models and multimodel consensus techniques. Taking the RMSEs of the ECMWF 96-h forecasts as the criterion, the forecast time of the surface temperature may be prolonged to 192 h over the southeastern coast of China by using the R-BREM technique. For the sprinkle forecasts over central and southern China, the R-BREM technique has the best performance in terms of threat scores(TS) for the 24- to 192-h forecasts except for the 72-h forecasts among all individual models and multimodel consensus techniques. For the moderate rain, the forecast skill of the R-BREM technique is superior to those of individual models and multimodel ensemble mean. 相似文献
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中国夏季降水多模式集成概率预报研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于TIGGE资料中的中国气象局（CMA）、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、美国国家环境预报中心（NCEP）以及英国气象局（UKMO）五个中心2007-2011年5月25日-8月31日中国地区逐日12-36 h、36-60 h、60-84 h、84-108 h、108-132 h与132-156 h累积降水集合预报资料,分别利用PoorMan （POOL）和多模式消除偏差（MBRE）两种方法对2011年各中心降水概率预报进行集成,并采用RPS和BS评分方法对预报效果进行评估。结果表明,对于12-156 h逐24 h累积降水量概率预报,多模式集成预报效果优于单模式预报效果,且多模式消除偏差概率预报效果最好;针对小雨、中雨以及大雨以上降水,PoorMan和MBRE概率预报较单中心预报效果均有提高,MBRE概率预报效果优于PoorMan方法。 相似文献
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西北太平洋(含南海)热带气旋路径集成预报分析 总被引：2，自引：1，他引：1
基于2004—2009 年中国中央气象台、日本气象厅、美国联合台风警报中心、欧洲中心对西北太平洋和南海编号热带气旋主客观预报资料,利用算术平均、多元回归以及历史平均误差等三种集成方法,建立了热带气旋路径集成预报业务化系统。通过2007—2009 年的业务运行结果分析发现,欧洲中心客观预报参与的24、48 和72 h 集成比主观预报三个成员集成预报水平分别提高约2%、3%～5%和3%～5%,减小误差2.5 km左右、6～9 km 和10～12 km。技巧分析发现,24～72 h 集成预报有正技巧,多元回归集成技巧相对稍低,而算术平均和以各成员平均误差的平方倒数为权重系数的集成技巧对于各集成成员来说技巧差异不大。96 h 集成预报对欧洲中心的客观预报没有正技巧。 相似文献
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基于TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,全球交互式大集合)资料中欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather,ECMWF)、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)、美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)和英国气象局(United Kingdom Met Office,UKMO)4个中心的北半球地面2 m气温集合平均预报资料,利用插值技术与回归分析,并引入了消除偏差集合平均(bias-removed ensemble mean,BREM)和多模式超级集合(superensemble,SUP)方法进行统计降尺度预报研究。结果表明,在2007年夏季3个月中,4个单中心的降尺度预报明显地改善了预报效果。引入SUP和BREM两种集成预报方法后,预报误差得到进一步减小。对比综合表现最好的单中心ECMWF的预报,1~7 d的降尺度预报误差改进率均达20%以上。研究还发现,引入SUP方法的降尺度预报效果优于引入BREM方法的降尺度预报,利用双线性插值方法在上述两方案中的预报效果优于其他3种插值方法。 相似文献
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江苏—南黄海地区M≥6强震有序网络结构及其预测研究 总被引：2，自引：1，他引：1
门可佩 《南京气象学院学报》2014,6(3):268-274
基于TIGGE（THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,全球交互式大集合）资料中欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather,ECMWF）、日本气象厅（Japan Meteorological Agency,JMA）、美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction,NCEP）和英国气象局（United Kingdom Met Office,UKMO）4个中心的北半球地面2m气温集合平均预报资料,利用插值技术与回归分析,并引入了消除偏差集合平均（bias-removed ensemble mean,BREM）和多模式超级集合（superensemble,SUP）方法进行统计降尺度预报研究.结果表明,在2007年夏季3个月中,4个单中心的降尺度预报明显地改善了预报效果.引入SUP和BREM两种集成预报方法后,预报误差得到进一步减小.对比综合表现最好的单中心ECMWF的预报,1～7d的降尺度预报误差改进率均达20％以上.研究还发现,引入SUP方法的降尺度预报效果优于引入BREM方法的降尺度预报,利用双线性插值方法在上述两方案中的预报效果优于其他3种插值方法. 相似文献