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1.
基于DERF2.0数据,应用均一化标准差、均方根误差等方法,以2013年乌鲁木齐春季逐日温度及24h变温检验为背景,初步评估了该模式对延伸期春季强降温过程的预报能力。结果表明：(1)逐日气温预报整体偏差随预报时效推进而增大,延伸期预报偏差明显大于中期。(2)旬平均温度的中期预报偏差普遍在-2～-8℃,延伸期的预报偏差最小在0℃左右,最大为-15.5℃。(3)日平均气温以及最高、最低气温的逐日偏差均以冷偏差为主,偏差范围为5～-15℃,延伸期预报偏差范围为-5～-15℃。模式对升温阶段的预报冷偏差随升温加剧而增大,对降温阶段的预报偏差随降温加剧而减小。24h变温偏差主要在5℃范围内变化,延伸期的24h变温偏差比中期预报偏大可达|8|℃以上。(4)DERF2.0模式对中短期温度预报有一定水平,延伸期预报能力下降,可参考价值较弱。(5)对强降温过程的结束日的温度预报偏差小,而对过程初始日的温度预报冷偏差大,造成对降温过程的预报暖偏差大,强降温过程普遍漏报。 相似文献
2.
利用国家气候中心第二代月动力延伸预报模式系统(DERF2.0)1983 2013年历史回算数据中20个全样本集合平均的最低温度数据,对3月中国中纬度地区模式最低温度1~52天逐日预报能力进行了评估。结果表明,通过计算绝对误差的绝对值AE、均方根误差RMSE和相关系数R发现前10天预报可信度较高,预报时效越短,可信度越高,超过10天之后预报可信度越来越低。为了分析模式误差的深层次原因,利用集合经验模态分解方法(EEMD)对数据进行分解,DERF2.0模式和观测数据的高频分量IMF1和趋势项R为主要分量,低频分量IMF2占的比重较少。分析发现,DERF2.0模式在10天之后预报能力下降的主要原因是高频分量IMF1的预报能力下降。通过分析历年的结果,发现各项方差贡献率年际变化不大,比较稳定,高频分量IMF1和低频分量IMF2方差贡献率和观测数据相比普遍偏低,趋势项R方差贡献率和观测数据相比每年都偏高。DERF2.0模式应该针对高频扰动继续加强研究,提高DERF2.0预报升温降温过程的能力。 相似文献
3.
刘辉权 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2022,16(3):88-94
延伸期逐日预报对于民航属于新兴气象业务。针对民航运行服务需求,根据CFSv2.0气候模式预报产品,运用双线性站点插值技术,基于5天集合滑动平均和实况报文订正方案生成10-30天西南地区各机场延伸期逐日最高温度、最低温度、降水量和风向风速的时序柱状曲线预报产品。选取2020年冬季双流机场和贵阳机场明显的降温和降水过程进行预报效果检验,结果表明：机场延伸期逐日预报产品表现出较好的预报性能,能平均提前16天预报降温过程,提前20天预报降水过程。与实况数据相比,降温和降水预报的时段、强度略有偏差,但预报的变化趋势基本一致。 相似文献
4.
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
5.
青藏高原积雪深度对延伸期预报技巧的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
高原积雪是重要的陆面因子,其变化的时间尺度长于大气而短于海洋。本文利用国家气候中心第二代月动力延伸期预测模式（DERF2.0）历史回报资料与被动微波资料（SMMR）、被动微波成像专用传感器（SSM/I）数据反演的逐日雪深资料,分析了1983~2014年冬季和春季转换季节高原积雪对热带外地区延伸期尺度预测技巧的影响。结果表明,高原积雪异常年动力模式在高原积雪显著影响的青藏高原地区、贝加尔湖地区和北太平洋地区预报技巧明显高于正常年份。随着预报时效的延长,高原积雪偏多年的技巧衰减最慢、其次为积雪偏少年,积雪正常年最快,表明高原积雪异常年可预报时效更长,且高原积雪异常对预报技巧的改善在第1候的预报中就显现出来,尤其是积雪偏多年,其影响时段明显要早于海洋。结果显示高原积雪对延伸期预报技巧有重要贡献,暗示高原积雪异常为东亚延伸期预报的潜在可预报源。 相似文献
6.
基于MET检验工具对乌鲁木齐区域数值天气预报系统DOGRAFS v1.0在2016年各季节中的预报性能进行客观检验评估,主要检验要素有2m温度、10m风、500hPa形势场等,并与2015年同期预报性能进行对比分析,结果表明：(1)2016年该系统对各个季节2m温度预报以冷偏差为主,午间偏低幅度较大;夏季性能最优,冬季性能最差。对10m风预报以正偏差为主,平均误差在1.0m/s以内;各季节预报性能无明显差异。(2)2016年该系统对500hPa位势高度和温度预报以负偏差为主;位势高度预报性能夏季最优、秋季最差;温度预报性能在夏季最优、冬季最差。24h预报时效的预报性能整体优于48h预报时效。(3)2016年晴雨预报效果较好,夏季降水评分最高、冬季最低。随降水阈值增大、TS评分降低,系统对夏季午后至夜间降水预报评分较高。(4)2015年各要素预报偏差的变化特征与2016年相似,2016年预报性能整体优于2015年。 相似文献
7.
基于TIGGE资料中心提供的CMC、ECMWF、UKMO及NCEP四个集合预报中心2008年7月1日-9月30日北半球中纬度地区地面气温10 ～ 15 d延伸期集合预报产品,首先采用Tala-grand分布及离散度—误差关系评估了单个预报系统的预报性能,然后分别利用多模式集成平均(Ensemble Mean,EMN)、消除偏差集成平均(Bias-Removed Ensemble Mean,BREM)及多模式超级集合(Multi-model Superensemble,SUP)对地面气温进行多模式集成预报试验.由于逐日的延伸期预报准确率相对较低,因此人们更关注延伸期预报对天气过程的预报准确率.对各个集合预报系统的逐日预报资料以及逐日“观测”资料做滑动平均,并对处理后的资料进行多模式集成,最后对超级集合预报的训练期长度进行调试,以获得最佳训练期长度.结果表明,四个集合预报系统的离散度相对于均方根误差都偏小,ECMWF预报效果最好,NCEP次之,UKMO预报效果最差.EMN、BREM及SUP三种多模式集成方法的预报效果均优于单个系统且SUP对预报效果的改善最明显.滑动平均后,预报误差进一步降低,且滑动步长越长,误差越小.对于SUP的训练期,逐日预报和3d滑动平均10～12 d预报最佳训练期长度为75 d;13 ～ 15 d预报最佳训练期长度为35 d;5 d及7d滑动平均其训练期长度在各个时效均以35 d为宜. 相似文献
8.
利用国家气象信息中心CLDAS格点温度实况、中央气象台SCMOC格点温度预报以及山西省站点观测温度,采用非独立性检验综合评估CLDAS在山西区域的适用性。在此基础上,采用滑动训练期订正方案,基于格点实况开展SCMOC温度预报场的客观订正。结果表明:(1)复杂地形对山西CLDAS格点温度实况的精度有一定影响,但最高气温的分析精度优于最低气温,表明地形对最低气温的偏差影响更显著,高海拔地区CLDAS最低气温一般对应为负偏差,低海拔地区一般对应为正偏差。(2)CLDAS格点温度实况的偏差空间分布具有时间延续性,进行简单的系统偏差订正后,最高、最低气温格点实况的精度分别提升1.1%、9.7%,与站点观测更为吻合。(3)基于改进后的CLDAS格点温度实况,采用滑动偏差订正方案,显著改善了山西省SCMOC温度预报的准确率。2019年,滑动偏差订正后的24 h时效最高、最低气温预报准确率较SCMOC温度预报分别提升2.7%、4.7%,订正后的短期温度预报质量有较大提高,优于预报员主观预报。 相似文献
9.
延伸期温度预报误差订正技术初探 总被引：1，自引：0，他引：1
应用滑动平均误差订正方法和历史偏差订正方法,对欧洲中期天气预报中心的数值模式延伸期2 m温度预报进行误差订正。研究发现,应用滑动平均误差订正方法进行11～15 d逐日温度预报订正时,25～30 d是最优的训练期长度。对2018年订正预报的检验分析显示,应用上述两种误差订正方法均可减小模式预报的系统偏差,有效修正模式温度预报较实况明显偏低的问题,并将预报准确率提高30%以上。在6—10月,订正后的温度预报平均绝对误差基本在2℃以内,具有一定的参考性,其业务化产品可支撑预报员的业务预报需求。在15 d内的延伸期预报时效上,两种订正方法对温度预报的订正效果差异并不明显。随着时效的延长,历史偏差订正方法的优势逐渐显现。 相似文献
10.
基于GFS产品和卡尔曼滤波的嘉兴市温度客观预报 总被引：3，自引：2，他引：1
利用NCEP提供的高时空分辨率的GFS（Global Forecast System）数值预报产品和当地地面观测气温资料,经SPSS（Statistical Product and Service Solution）逐步回归分析,建立了嘉兴市24h和48h日平均气温、最高气温、最低气温初始预报方程,采用卡尔曼滤波方法进行以上6项目的逐日滚动预报。对最近2年来的预报结果检验表明：平均气温的预报效果最佳,最低气温次之,最高气温的准确率相对最低;随着时效增长,误差增大;不同季节,参考价值高的项目各不相同,秋季的最高温度误差较小,而冬季则最低气温准确率最高。分析结果可以作为日常预报中一种有效的参考。 相似文献
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月动力延伸预测模式业务系统DERF2.0对中国气温和降水的预测性能评估 总被引：3，自引：0，他引：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1982～2010 年的回报试验结果和国家气象信息中心提供的669 个台站气象观测资料,利用距平相关系数ACC、平均方差技巧评分MSSS、距平符号一致率R 和短期气候预测业务分级检验Pg 等4 种方法综合评估了DERF2.0 系统对中国的气温和降水的预测性能。结果表明,DERF2.0 模式对气温的总体预测效果较好,对气温的预测性能较DERF1.0 模式有了较明显的提升。与过去全国的短期气候预测业务评分相比,DERF2.0 对气温和降水的预测都有所提高。与气温相比,DERF2.0对降水的预测性能相对较差,对降水的预测水平与DERF1.0 相接近。DERF2.0 对发生在1998 年和2006 年的极端旱、涝个例年也有一定的预测能力,且对气温的预测明显好于降水。从空间上来看,DERF2.0 在西南地区的确定性预测效果较差,模式仍然有很大的改进空间。 相似文献
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月动力延伸预报产品的评估和解释应用 总被引：25，自引：9，他引：16
该文用3种客观评分方法对国家气候中心的月动力延伸预报结果（500 hPa位势高度场）进行了全面评估。结果表明,延伸预报环流的旬和月平均场预报准确率明显高于持续性预报,有一定的预报技巧和业务参考价值,但仍未达到可用于实际业务预报的技巧。对形势预报进一步分析发现,500 hPa的部分环流特征量模拟效果好,其预报技巧高于整个形势场的预报。根据已有的经验和研究成果,这些环流特征量和要素预报有较好的相关,可以直接在业务中应用。该方法为动力产品的解释应用提供了又一条途径。 相似文献
14.
利用2014~2015年阿坝州13站共730天08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报资料,对比实况日最高(低)气温,进行预报质量检验。结果表明:日最高(低)气温预报准确率与预报时效成反比,两个时次预报的最低气温准确率高于最高气温,且最低气温预报准确率有明显的季节变化。08:00起报的日最低气温多出现负误差,其余预报最高(低)气温多出现正误差。日最低气温预报绝对误差与海拔高度有关。24h最高(低)气温预报绝对误差>4℃样本分析表明,温度平流、大气稳定度与非绝热过程对温度的影响明显,造成气温偏差的主要原因是降水及冷空气影响范围和强度,冷、暖平流影响偏差,高空槽强度和移动偏差等几方面。 相似文献
15.
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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SCMOC温度精细化指导预报在陕西区域的质量检验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2012年陕西区域99站共366天北京时间08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报与实况资料的比较,检验分析了定时温度、日最高气温和日最低气温的预报质量。结果表明:陕西区域SCMOC温度精细化指导预报08:00起报的准确率高于20:00起报的,且预报准确率有明显的季节变化,夏、秋季节较高,冬、春季节较低,日最高(低)气温的预报准确率与预报时效成反比。地形高度影响温度预报准确率,二者之间的相关系数通过了显著性检验。08:00起报的48h内逐3h气温多出现负误差,20:00起报的多出现正误差。08:00起报的日最高气温和20:00起报的日最高(低)气温多出现负误差,08:00起报的日最低气温多出现正误差。从对典型天气过程的温度预报质量检验来看,强冷空气影响下的降温天气过程的温度预报难度较大,预报准确率较其他天气类型偏低一些。 相似文献
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基于低频振荡信号的中国南方冬半年持续性低温指数延伸期预报试验 总被引：4，自引：0，他引：4
利用1961-2009年36°N以南、108°E以东中国大陆191个站点逐日最低气温和NCEP/NCAR再分析日平均格点,研究与区域持续性低温事件有关的大气低频振荡信号,寻找可以在一定程度上表征不同类型区域持续性低温事件的指数,并尝试结合DERF2.0系统的预报产品进行持续性低温指数的延伸期预报试验。结果表明:（1）在研究范围内的区域持续性低温事件可以归纳为江北型、江南型和全区域型3类,其中江北型和江南型事件的环流背景差异体现在异常环流中心的纬度位置上,而全区域型事件属于增强型的江北型事件;（2）江北型和江南型区域平均最低气温时间序列的10-30 d低频分量的位相和强度变化与区域持续性低温事件的发生有显著关系,可以作为表征区域持续性低温事件指数和预报量;（3）100°-120°E范围内850 hPa温度场距平的经验正交函数分解前两个主模态具有显著的10-30 d变化周期,并且其空间结构分别与江北型和江南型事件的典型环流特征一致,前两个主模态时间系数能够作为持续性低温指数的预报因子;（4）检验结果表明,DERF2.0系统对上述预报因子有一定的预报能力。在延伸期预报时效内,利用统计学和动力学相结合的方法制作的持续性低温指数的预报效果好于模式直接预报的2 m气温,该预报方法有助于提升区域持续性低温事件的延伸预报能力。 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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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