共查询到20条相似文献，搜索用时 250 毫秒
1.
2.
3.
《干旱气象》2021,39(4)
利用陕西99个国家气象站2017—2019年日最高(低)气温观测资料,采用一元线性回归和递减平均方法,对GRAPES_Meso、ECMWF和SCMOC的日最高(低)气温预报进行订正,并作对比检验。结果表明,SCMOC、GRAPES_Meso和ECMWF的日最低气温预报准确率较日最高气温偏高,其中SCMOC的日最高和最低气温预报准确率最高,ECMWF次之,GRAPES_Meso最低。一元线性回归和递减平均方法对SCMOC的气温预报订正多为负效果,但对GRAPES_Meso和ECMWF的气温预报订正有明显正效果。订正后ECMWF与订正前SCMOC的预报相比,前者日最高和最低气温的预报准确率偏高。订正后GRAPES_Meso与订正前SCMOC的预报相比,前者日最低气温预报准确率偏低、2018年24 h和2019年24、48 h日最高气温预报准确率偏高。一元线性回归法对模式气温预报的订正能力和稳定性优于递减平均法。 相似文献
4.
气象台站的迁移常导致气候序列的非均一性。本文对互助站迁站前后气温序列作均一性检验及订正。采用t检验和SNHT法,对互助站迁站前后的气温序列进行均一性检验,结果表明站址迁移对互助站温度序列均一性的影响非常显著。对差值法、一元线性回归、逐步多元线性回归以及确立订正方程式的参考站平行资料年限对互助站气温序列订正效果进行分析,结果表明用参考站15年平行观测资料建立的逐步多元线性回归订正效果较好。用逐步多元线性回归法对互助站迁站前的气温序列进行订正,经订正后互助站气候倾向率为0.31℃/10a,消除了序列的不均一现象。 相似文献
5.
利用2016年1月1日—12月31日全球预报系统(GFS,Global Forecasting System)1～5 d的2 m气温预报资料,以及同期中国地面气象站2 m气温观测资料,研究模式地形高度偏差对地面2 m气温预报的影响。结果表明,较大模式地形高度偏差可严重影响2 m气温模式预报性能,导致较大预报误差。随着模式预报时效延长,2 m气温预报均方根误差也略有增加。比较模式地形高度偏差和预报时效对于模式预报性能的影响,发现模式地形高度偏差对于模式预报效果的影响更加显著。两种地形订正方案,即不做温度垂直订正的线性回归以及对温度进行垂直订正的线性回归都能显著减小2 m气温模式预报的误差,后者的订正效果更好。 相似文献
6.
利用7d固定误差订正和滑动误差订正方法对2014年冬季辽宁地区中尺度业务模式2m温度预报产品插值结果进行订正,并将订正结果与中央气象台MOS预报进行对比,分析MOS、7d固定误差订正和滑动误差订正3种数值模式后处理方法对辽宁地区冬季温度预报准确率的影响。结果表明:经过两种误差订正后的预报结果准确率均比数值模式预报插值结果高,滑动误差订正效果优于7d固定误差订正;24h最高气温预报中,滑动误差订正结果的准确率最高;最低气温预报中,08时滑动误差订正结果准确率高于中央气象台MOS预报,但20时滑动误差订正结果准确率低于MOS预报。滑动误差订正需1—15d的资料积累,比MOS方法所需资料少且操作简单,适合观测资料积累少的地区开展数值模式的温度订正。 相似文献
7.
对2008年10月至2009年9月安徽省乡镇与县站观测站最低、最高温度的差异进行统计分析。结果表明：乡镇观测点和县站观测点之间的最低、最高温度具有明显差异,且随着季节变化而不同。在此基础上,以预报员主观制作的县站最高、最低预报结果作为基础,利用修正Barnes插值和一阶卡尔曼滤波订正方法制作乡镇站点的最低、最高温度预报表明,该方法制作的乡镇站点最低、最高温度具有较高准确率,前3 d的乡镇最低温度预报准确率和县站的预报比较接近,预报准确率差异在1 %之内,但随着预报时效的增加两者的差异略有增加;对于乡镇的最高温度预报,与县站的最高温度预报小于2℃的准确率始终保持在3 %之内,该方法优于基于WRF模式的MOS方法。对比一阶卡尔曼滤波订正前后效果发现,该方法对乡镇最低和最高温度的前4 d预报具有正订正效果,而对于第5-7 d没有订正效果或为负订正效果。当区分转折性天气后,可以提高第4-7 d的最高温度预报准确率。 相似文献
8.
利用大邑、西岭雪山滑雪场及周边区域自动站2005～2017年每年10月～次年2月逐日最低温度资料，通过统计分析区域自动站与大邑站候平均最低温度差值，建立以大邑本站最低温度预报值为基础，加上逐候最低温度差值后得到区域各站的日最低温度预报的候最低温度差值订正方法；用距滑雪场最近的格点温度预报数据代替滑雪场站点温度预报，选出最低温度，以气温预报变化量，建立最低气温预报的模式温度订正方法；建立以候最低温度差值订正和模式温度订正进行加权平均的最低温度集成订正方法。通过对以上三种最低温度预报方法进行检验，发现最低温度集成订正方法预报准确率最高。基于最低温度集成订正方法预报西岭雪山滑雪场的最低温度，结合智能网格降水预报结果和降雪最低温度阈值判别，建立西岭雪山降雪的订正预报方法。 相似文献
9.
三峡坝区相对湿度变化特征 总被引：1，自引：1，他引：0
根据1992～2001年三峡气象站相对湿度等观测资料,分析了三峡坝区相对湿度的年、月和日变化特征及特殊天气类型的相对湿度变化个例,用气团平移法和数值预报产品订正法求出露点温度、用马格努斯经验公式建立相对湿度与气温和露点温度的定量关系式预报相对湿度,2001年10月～11日试报准确率为92.3%。 相似文献
10.
《贵州气象》2017,(4)
利用遵义市14个县区站2013—2015年逐日最高气温、最低气温实况数据,检验分析了对应时段内欧洲中心(EC)细网格2 m(简称EC 2 m)温度预报产品对遵义市的预报准确率,在此基础上,根据2015年EC 2 m温度预报平均误差,对2016年1—8月EC 2 m温度进行订正检验。结果表明:2013—2015年EC 2 m温度对遵义地区预报准确率呈逐年上升趋势,最低气温预报准确率远高于最高气温。其中,2015年EC 2 m温度预报系统性偏低;最高气温的预报准确率呈冬、秋、春、夏递减,最低气温的预报准确率呈夏、秋、春、冬递减;最高气温预报准确率随时效延长呈下降趋势,最低气温预报准确率随时效延长呈波动变化趋势;播州、汇川、绥阳、赤水、习水、凤冈各时次的最低气温预报准确率都在80%以上,参考性强,其余站点相对较低。通过平均误差对EC 2 m温度进行订正并检验,订正效果明显。 相似文献
11.
选取2010—2011年2a的气象资料,对营口地区四测站的日最高、最低气温差值进行统计分析发现:营口市气象观测站受到海洋影响,气温变化有滞后效应,受太阳辐射的影响比其他三站晚一两个月左右,造成四测站5、6月最高温度温差最大,9、10月最低温度温差最大;同时由于受海洋影响较大,营口市气象观测站气温的日差和年差都较小,最高温度小于其他三站,而最低温度高于其他三站。利用逐步回归方法建立温差预报方程,并逐步进行订正,总结营口地区城市间温差的预报方法,以提高温度预报准确率。应用2009年全年的资料对温差预报方法进行检验,结果表明此方法在温度预报中具有一定的参考价值。 相似文献
12.
利用2017—2018年GRAPES-GFS模式预报资料和广西区域自动站逐时气温观测资料,分析模式预报偏差特征,发现GRAPES-GFS模式对广西区域2m温度的预报系统性偏低,随着预报时效增加,预报偏差增大,系统性偏差主要出现在桂北山区、左右江河谷及沿海;春夏秋三季的午后气温预报偏差有明显的系统性,冬季午后气温和四季凌晨气温预报偏差的随机性较大。为了确定滑动订正的最优时窗,通过活动时窗长度的方法,设计不同的滑动订正方案,制定最优时窗滑动订正方案,并进一步利用2020年最优时窗滑动订正业务试验产品,对比验证了该方案的订正效果。结果表明:分别采用固定时窗、季节最优时窗、月份最优时窗等滑动平均订正方案进行订正,春夏秋3季的订正效果明显好于冬季、午后订正技巧高于夜间,其中固定时窗滑动平均方案中的长时窗(15～60d)订正、季节最优时窗滑动订正以及月份最优时窗滑动订正这几种方式订正效果最优;所制定的最优时窗滑动平均订正方案,可以在不同滑动方案的基础上稳定地提高预报准确率,达到最优时窗滑动的目的。 相似文献
13.
利用2013—2015年ECMWF(简称EC)细网格模式2m气温预报产品,分析了不同季节和不同天气形势下EC细网格模式产品对青岛地区7个基准站逐日最高气温和最低气温的预报性能。结果表明:EC细网格模式2m气温预报误差沿海站点大于内陆站点,且误差随着预报时效的延长逐渐增大。最高气温预报除胶州站外均为负误差,最低气温预报青岛、平度、莱西为正误差,崂山、黄岛、胶州和即墨为负误差。最高气温预报在3—4月和8—9月预报质量不稳定,最低气温预报夏半年好于冬半年。根据模式误差特点,给出7站气温主观订正参考值,订正后最高气温预报准确率提高3%~16%,最低气温预报准确率提高4%~18%。EC细网格模式对于暴雨、强对流、高温晴热、回暖天气、冷空气过程最高气温预报偏低,海雾影响时最高温度预报偏高;对冬季大雾情形下的最低气温预报偏低,辐射降温时最低气温预报沿海站点偏低,北部内陆站点偏高。 相似文献
14.
取 2 0 0 2— 2 0 0 3年逐日 T2 1 3气温预报资料和逐日实况最低、最高气温对比 ,分析出各个县 (区 )气温的相对误差 ,然后以汉中当日的最低和最高气温为基础 ,结合 T2 1 3因子 ,得出 T2 1 3气温变化率 ,订正后进行预报。 2 0 0 4年 7月利用逐日 T2 1 3数值气温预报产品 ,制作出汉中市各县区 2 4h气温分县预报。试运行结果表明 :这一方法不需要历史资料 ,并且可以较为精确的预报出各县区 2 4h气温 相似文献
15.
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
16.
为了减小观测站实际地形高度与对应模式地形高度的差异给2 m预报温度带来的误差,基于垂直温度梯度设计两种订正方案:第1种方案假定整层大气温度垂直梯度为-0.006 5℃·m-1;第2种方案计算了距离观测站实际地形高度最近的两层模式温度间的垂直梯度。利用两种方案对天气与预报快速跟新循环(简称WRF-RUC)模式2016年10—12月山东逐日2 m预报温度进行订正并对比订正前后的预报效果,对高度差异最大的泰山站2 m预报温度的订正效果进行研究。结果表明:(1)山东大部分观测站的实际地形高度与对应模式地形高度差异较小,导致两种方案订正效果不明显;(2)对泰山站2 m预报温度的订正,第1种方案在预报前期有正效果,在预报后期出现负效果;第2种订正方案在整个预报时段呈现正效果;(3)WRF-RUC模式2 m预报温度存在负的系统偏差,导致第1种方案在预报后期对泰山站2 m预报温度的订正存在负效果,第2种方案有效克服了逆温影响,对泰山站2 m预报温度的订正效果更优。 相似文献
17.
由于T639数值预报模式对具体区域预报有一定偏差,为了更好的利用该模式做出山东即墨本区域各自动站气温预报,制定订正方法,将订正方法运用到实际业务中,推广到相关单位,提高气温预报准确率,本文利用2013年1月至2015年12月山东省即墨市8个区域自动站的最高(低)气温实况和对应的T639数值预报24小时2m气温预报产品进行了日最高(低)气温的预报准确率、相对误差分析,并结合风向风速预报结论和地形分区,运用综合订正、季节订正、风向订正和风速订正4种误差订正方法,在对比检验的基础上,得出如下结论:在4种订正方法中,预报准确率最高为综合订正方法。 相似文献
18.
利用2015年8月至2017年7月长兴岛站和交流岛站日最高气温、日最低气温实况资料,对ECMWF细网格2 m温度预报值和日本FSFE02(24 h地面形势场预报)、FSFE03(36 h地面形势场预报)进行了检验。结果表明:根据历史回归统计检验,ECMWF细网格模式24 h的2 m最高气温、最低气温预报效果显著,通过了0. 05信度显著性检验。对各月做相关分析,相关性均较好。利用前一日ECMWF细网格2 m温度预报值与长兴岛站实况差值,根据统计的ECMWF细网格2 m温度预报订正值,做出长兴岛站未来24 h的气温预报。交流岛站温度预报是在长兴岛站温度预报的基础上订正做出,经统计分析,交流岛站和长兴岛站的气温差值与地面形势场和风场有较好的对应关系,根据不同类型的地面形势场和风场订正值,做出交流岛站的温度预报。应用Matlab计算机语言的开发功能,提取ECMWF细网格2 m温度预报的最高、最低气温值,并录入当日长兴岛站和交流岛站最高、最低气温实况值,自动预报各站未来24 h最高气温、最低气温。创建可视化预报工作界面,实现乡镇温度预报自动化。 相似文献
19.
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
20.
基于ECMWF细网格模式的定时最高(低)气温预报产品,针对2017年陕西99个国家级气象站的日最高(低)气温预报,检验和比较了递减平均法和一元线性回归法两种方法对气温预报误差的订正效果。结果表明,两种方法都显著地提高了日最高(低)气温的预报准确率,随着预报时效的延长,订正能力逐渐减弱。技巧评分与模式对气温的预报能力有显著的负相关关系,秦岭及其以南地区的日最高气温预报和秦岭以北地区的日最低气温预报的准确率偏低,其技巧评分一般超过40%,极大值超过70%。两种方法都有效降低了系统误差,较小误差范围的站次增多,较大误差范围的站次减少,对日最高气温在预报绝对误差≤2℃误差范围的订正能力较为突出,对日最低气温在预报绝对误差≥3℃误差范围的订正更有优势。一元线性回归法对日最高气温预报的订正能力略优于递减平均法,对日最低气温预报的订正能力不及递减平均法,利用这两种方法对气温预报进行混合订正的效果更佳。 相似文献