共查询到10条相似文献，搜索用时 453 毫秒
1.
辽宁地区ECMWF模式气温预报检验及误差订正研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2016—2018年ECMWF细网格模式12—36 h内2 m温度预报产品,选取辽宁地区65个城镇站点观测资料,评估预报产品在不同季节的预报准确率,并按季节分析固定误差订正方法和最优滑动周期订正方法对提高准确率的作用。结果表明：ECMWF模式预报产品对辽宁地区气温预报的准确率表现为,ECMWF模式最高气温冬季预报最优(城镇站点预报准确率为81.5%),最低气温夏季预报最好(城镇站点预报准确率为84.3%);采用最优滑动周期订正后,2016—2018年辽宁地区的最高气温和最低气温准确率较ECMWF模式自身分别提高了19.7%和20.5%,最低气温的预报准确率提高程度优于最高气温;在整个空间分布中,ECMWF模式对辽宁中部平原地区最高(低)气温预报准确率高于东、西部地区,辽宁东北部和西南部以及东南部的长白山余脉影响区域准确率明显低于其他区域。同时,在各季中,最高气温和夏季最低气温的订正预报能力优于其他季节;在地面晴、雨两种特征下,对辽宁地区24 h气温预报进行订正检验表明,该检验结果对辽宁地区最高(低)气温订正有一定补充作用,尤其是冬季降水出现时,最高气温预报补充订正效果最为显著。 相似文献
2.
2014年6—8月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验 总被引：1，自引：1，他引：0
对2014年6—8月T639、ECMWF及日本（文中简称JP）数值模式的中期预报产品进行了分析对比和检验。结果表明：3家模式对亚洲中高纬环流形势和850 hPa温度的调整与演变均具有较好的预报性能。对比而言,ECMWF 模式的预报较其他两家模式更接近实况。对副热带高压的变化情况,ECMWF和T639模式较好的体现出了各项指标的变化趋势,但对具体的变化情况均存在不同程度的误差。对于1409号超强台风威马逊（Rammasun）的路径及强度预报,T639模式预报与零场较为接近,ECMWF模式预报台风强度较实况偏弱。 相似文献
3.
对2017年9—11月T639、ECMWF及日本(文中简称JP)数值模式的中期预报产品进行了分析和检验,结果表明：三个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变具有较好的预报性能。在中期时效内ECMWF能够较好地预报副热带高压的南北摆动和东西移动趋势,T639模式对副热带高压位置的预报易偏北。对850 hPa温度场,ECMWF模式的平均预报误差较小,预报性能较好,T639（JP）模式预报较实况偏低（偏高）。三个模式对台风玛娃中心位置的预报较零场偏西偏南,强度预报均偏弱,其中ECMWF模式对台风转向有所体现。对于冷空气过程中的海平面气压场预报,ECMWF模式对冷高压的强度预报与零场更为一致,而T639和JP模式的预报偏差较大。 相似文献
4.
利用卷积神经网络(CNN)和随机森林回归模型,提出了一种新的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)降水订正预报方法。该方法首先根据ECMWF模式对站点雨量预报值所属的等级进行划分,再计算出不同等级相对应的高相关因子矩阵。进一步利用CNN模型对高相关矩阵进行综合特征提取的学习和训练。最后对CNN模型最终输出的特征因子中,选取若干个与预报站点相关性高的特征,并与ECMWF降水量场插值到预报站点的因子一起,作为随机森林回归模型的输入因子进行预报建模。通过对10个预报试验站点未来24h降水量的分级和不分级订正预报试验,结果表明:(1)ECMWF降水量分级订正预报方法的平均绝对偏差和均方根误差分别比利用ECMWF插值到站点的预报方法减小了20%和15%;(2)24h暴雨及以上的降水分级订正预报方法的平均TS评分为0.32,也显著高于EC插值的0.19;(3)与利用同样的预报模型对全样本(不分级)的传统数值预报模式产品订正预报方法相比,本文提出的分级订正预报方法在总体预报精度和暴雨及以上的强降水预报TS评分上均有更高的预报技巧。 相似文献
5.
2016年6—8月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验 总被引：1，自引：1，他引：0
对2016年6—8月T639、ECMWF及日本（文中简称JP）数值模式的中期预报产品进行了分析和检验。结果表明：3个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变均具有较好的预报性能,其中ECMWF模式预报效果最好。对于副热带高压,ECMWF和T639模式均能较好地预报副热带高压移动趋势,但具体过程存在不同偏差,ECMWF模式偏差较小;3个模式中期时效均能报出四川盆地的持续高温过程,且对北方850 hPa温度的转折性变化趋势均有较好的预报能力,ECMWF和JP模式对南方地区温度变化的预报能力明显优于北方地区,T639模式对南方温度预报偏差较大,ECMWF模式综合预报效果最好。对台风妮妲,ECMWF模式预报与零场较为接近,T639模式误差较大。 相似文献
6.
干旱区由于气温日较差大,气温预报难度偏大,尤其是最高、最低气温预报。利用2013—2015年ECMWF、T639、DOGRAFS、GRAPES 4种模式24 h内气温预报产品,采用递减平均订正法以及集合平均和加权集合平均法,设计2种订正集成方案,即方案1是对多模式气温预报先集成后订正,方案2是先订正后集成,对新疆地区日最高气温和最低气温预报的误差订正及集成效果进行对比检验。结果表明:(1)4种模式对新疆气温预报的准确率表现为ECMWF模式整体最好,DOGRAFS模式最差,且最低气温的预报准确率提高程度高于最高气温;(2)对于新疆不同区域,最高(低)气温预报准确率北疆高于南疆,西部高于东部,平原高于山区,且冬季的订正能力大于其他季节;(3)加权集合平均法优于集合平均法,先订正后集合方案优于先集合后订正方案;(4)方案2对2015年7月13—30日和2014年4月22—24日两次极端高、低温天气过程的最高(低)气温订正效果明显。 相似文献
7.
2009年12月至2010年2月T639、ECMWF及日本数值模式中期预报性能检验 总被引：1，自引：1，他引：0
对2009年12月至2010年2月T639、ECMWF(以下简称EC)及Japan(以下简称JP)数值模式的预报产品进行了对比分析和检验。结果表明:各家模式对亚洲中高纬度大尺度环流的演变和调整以及对流层低层温度变化都有较好的预报能力,不同时段性能不同,没有明显的系统性偏差;对冬季南支槽的预报,与EC模式相比,T639模式和日本模式预报的强度和移速误差较大;对于寒潮地面冷高压的预报,EC模式好于T639模式,而T639模式又好于日本模式。 相似文献
8.
为提升北京冬(残)奥会气象服务保障能力,利用2018—2021年1月1日—3月28日欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式预报产品以及冬奥延庆赛区8个自动气象站的2 m气温实况,通过基于地形修正的模式偏差订正和支持向量机算法,构建赛区不同海拔高度站点72 h预报时效内逐3 h的2 m气温集成订正方法。2022年北京冬(残)奥会前夕及赛事期间应用评估表明:集成订正方法对延庆赛区2 m气温的预报准确率为0.856,平均绝对偏差为1.08℃,订正效果较单一订正方法更优,尤其针对海拔高度高出模式地形高度的站点订正性能更为突出,同时,对超阈值及关键过程的气温订正效果也表现较好。对于延庆赛区大多数站点而言,该方法订正的72 h预报时效内逐3 h的2 m气温平均绝对偏差总体上表现出一定的日变化特征,且0~24 h,24~48 h,48~72 h预报时效之间偏差变化相对平稳,但不同站点的日变化趋势存在差异。随着预报时效增加,该方法订正的2 m气温平均绝对偏差的变化趋势表现出海拔依赖性。 相似文献
9.
10.
基于德国天气在线T7online(简称T7)、ECMWF细网格(简称EC)及T639三种数值模式的气温预报产品,结合本溪站气象观测资料,对三种数值模式2014年1月至2015年12月本溪市气温预报的准确率及预报误差进行了检验和分析,根据误差分析结果利用BP神经网络模型建立了本溪市数值模式气温预报误差客观化订正模型。结果表明:对于气温预报的年检验,T7、EC和T639三种数值模式的最低气温预报准确率均高于最高气温的预报准确率;对于气温预报的月检验,三种数值模式对夏季、秋季最低气温的预报效果明显优于冬季和春季,而对于最高气温的预报,T7的气温预报准确率明显优于EC和T639模式;当气温波动较大时,三种数值模式气温的预报准确率均明显下降。三种数值模式对最低气温预报的平均误差均为2.00℃以内,对最高气温的预报准确率存较大差别,T7模式最高气温的预报误差最小,T639模式气温预报的系统偏差最明显,最低气温系统偏差为-1.34℃,最高气温系统偏差为-2.87℃。根据三种数值模式气温预报误差的特征,结合BP神经网络建立本溪市气温误差预报模型对数值模式气温预报结果进行订正,订正后气温平均绝对误差由2.40℃左右降至1.40℃左右,系统偏差和均方根误差均明显缩小,气温预报准确率由50%左右提高至80%以上,数值模式气温预报准确率明显提高,具有较好的应用价值。 相似文献