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利用ECMWF对2014年江西省92个国家区域自动站02时和14时2 m温度的24、48、72 h预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差和皮尔森相关系数等统计量对其进行检验评估。结果表明:不同预报时效02时预报准确率均高于14时预报准确率;随预报时效的延长,02时预报准确率无明显变化,14时预报准确率下降较明显。02时预报准确率对地形不敏感,14时预报准确率受地形影响明显,山区和丘陵地区准确率明显低于平原地区。02时绝大多数样本和14时夏、秋两季样本的预报结果偏低,且预报误差主要由系统误差造成,14时冬、春两季样本的预报结果有的偏高、有的偏低,误差的主要成分为随机误差,可能与江西省气候特点有关。温度预报误差≥5℃的大值预报误差出现频次呈现明显季节变化特征,02时出现的次数夏、秋两季明显少于冬、春两季,14时出现的次数冬、春两季明显少于夏、秋两季。 相似文献
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利用EC模式对2017年沧州市14个国家基本站2m最高、最低温度的24、48、72h预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差和皮尔森相关系数等统计方法进行检验及订正。结果表明:EC模式对不同预报时效预报准确率,最高温度模式20时起报高于08时,最低温度08时起报高于20时;随着预报时效的延长,模式预报准确率逐渐下降。预报准确率最高温度区域差异不明显,月际变化大;最低温度区域差异显著,月际变化不均。EC模式对沧州温度的预报误差主要由系统误差造成,温度预报绝大多数的大值误差出现在转折性天气阶段,当出现明显升温和高温时,最高温度预报偏低更明显,出现明显降温时,最低温度预报偏高。对2018年1-4月EC模式预报最高、最低温度进行系统和大误差订正检验,发现订正后预报效果更好。 相似文献
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EC细网格温度预报在贵阳地区的释用效果分析 总被引：1，自引：0，他引：1
该文利用贵阳8个站点02时、14时整点气温对EC细网格2013年7—11月的2 m温度不同时效的预报分别进行检验,并对升温、降温、平缓天气3种不同天气背景下预报结果进行对比检验分析。分析结果表明:EC细网格对贵阳地区的2 m温度预报质量随着预报时效的延长呈波动性变化,预报时次及预报时间一定时,预报质量随预报时效的延长而降低;预报时效相同时,对夜间的气温预报质量比对白天气温预报质量高,两者准确率相差达10%以上,EC细网格对贵阳地区修文、白云的预报质量最好,对花溪、乌当预报质量最差。当本地出现升温时,EC细网格预报质量较好,出现降温时,EC细网格预报质量明显降低。 相似文献
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利用2015年1月-2021年3月ECMWF细网格数值预报产品构建训练样本，使用自动机器学习方法构建乌鲁木齐机场温度预测模型。结果表明：（1）ECMWF模式直接输出的乌鲁木齐机场温度平均绝对误差为1.7 ℃，基于自动机器学习方法的Auto-sklearn模型和Auto-Keras模型能够改善模式直接输出的误差，使平均绝对误差降低至1.4 ℃。（2）分析逐月模型预测准确率发现，Auto-sklearn模型的预报准确率（≤2 ℃）在4-10月稳定在85%以上，效果优于其余模型。（3）对于冬季低温天气，Auto-Keras模型预报准确率优于其余模型的效果，平均绝对误差为1.37～1.91 ℃；而对于温度≥0 ℃的情况，Auto-sklearn模型预测效果更好，平均绝对误差为0.93～1.22 ℃ 。 相似文献
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该文对2013年昌吉州区域3种主客观温度预报产品进行质量检验,预报时效24 h、48 h、72 h;对温度预报误差≤2℃的百分率(准确率)、平均绝对误差、均方根误差统计检验。对预报员和模式预报产品的质量、技巧评分进行对比分析。结果表明:预报员的24 h预报质量略优于模式的预报质量。48~72 h最高温度预报质量,EC细网格预报最好。分析主客观预报质量的月变化和站点变化,为业务工作中的参考权重提供依据。提出了选取最优订正值订正客观预报系统偏差的方法(预估若干订正值,分别计算每个订正值在一段时间内的平均绝对误差和准确率,选取其中平均绝对误差最小且准确率最高的订正值),并通过制作相应软件投入业务运用。 相似文献
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洛阳分县温度周滚动预报系统 总被引：1，自引：0，他引：1
利用洛阳9县(市)2002年11月~2004年9月逐日最高、最低气温资料,应用欧洲中心数值预报产品,建立了洛阳9个县(市)的温度周滚动预报方程。2004~2005年试报结果表明:24~48 h预报准确率在70%左右,绝对误差在2℃以内;24~144 h预报准确率在62%~70%之间,绝对误差在2℃左右;最低气温预报效果要好于最高气温,最低气温的绝对误差与准确率分别为1.98℃和67%,最高气温的绝对误差与准确率分别为2.28℃和61%。 相似文献
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利用2016年1月1日—2018年12月31日ECMWF细网格模式2 m温度预报产品，使用三次多项式差值方法内插到站点，并用中短期天气预报检验方法，对南疆西部12个国家站与15个区域自动站共27个站的最高、最低气温未来24 h预报效果进行检验分析。结果表明：ECMWF细网格模式2 m温度预报产品对南疆西部非山区站未来24 h最高、最低气温的预报能力较好，对山区站未来24 h预报效果差；对南疆西部最高、最低气温的预报效果随季节变化，夏季预报准确率高于冬季，秋季预报准确率最低；模式最高气温预报准确率在降雪、高温天气时较高，最低气温预报准确率在降雨时较高，在高温过程中较低；模式对于降雨、降雪、大风/沙尘等天气最高气温预报偏低，高温事件中最高气温预报偏高。最低气温预报在降雨、高温天气中偏高，降雪时偏低，大风/沙尘天气最低气温预报偏东地区偏高、偏北地区偏低。降雪、高温天气预报相对降雨、大风/沙尘天气预报效果更稳定。 相似文献
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机器学习在气象数值模式的后处理中表现优越,但其稳定性和适用性有待深入探究。本文选取了ECWMF模式包括2米温度、风、降水等多气象要素预报产品和安徽省80个国家气象站观测2米温度实况资料,分析了EC模式在安徽省站点温度预报误差,利用决策树、随机森林、LightGBM三种机器学习算法订正EC 模式0-72小时温度站点预报,并将其与传统MOS订正方法和SPCC主观预报产品进行了对比。结果表明：EC模式高温预报误差明显高于低温预报,在安徽皖南山区和大别山区存在较大误差;机器学习算法中最高温度预报随机森林表现最优,最低温度预报LightGBM最优,比EC模式平均绝对误差MAE分别降低了0.55℃、0.2℃,均方根误差RMSE分别降低0.6℃、0.31℃,预报准确率提高了18.16%和5.19%;高山站独立建模并融合周围站的信息能有效降低模型误差;相比SPCC主观预报产品,机器学习预报模型在高温和寒潮过程中互有优劣,但在天气转折初期落后;机器学习可以作为常规预报模式的补充,能显著优化或改善传统预报中温度预测精度,特别是对于数据缺乏的高山站点。 相似文献
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利用2018年1—10月华南3 km区域高分辨率模式08时、20时起报的气温预报和实况资料,采用线性内插法进行站点预报值处理,并从平均均方根误差及预报准确率的角度,检验分析了贵州省72 h预报内逐24 h最高(低)气温预报质量。结果表明,72 h内随着预报时效的增加,预报准确率差异较小;日最低气温预报准确率相对最高气温平均高出20%左右;08时起报的最高(低)气温预报优于20时的。同时发现,最高(低)气温的预报能力在月份上存在明显差异,6—8月预报性能总体优于其它月份;在24~48 h预报中,东北—西南向一带较贵州其它区域展现出更高的预报能力。在9个主要城市站上,最高(低)气温均表现出较高的预报技巧,其中,20时起报的兴义站24 h最低气温准确率100%。通过对2018年7月18日气温预报质量检验,最高(低)气温及35.0℃以上高温事件预报准确率均在80%左右,较好反映了天气实况。因此,华南3 km高分辨率区域模式对贵州气温预报具有较好的参考价值。 相似文献
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使用INCA（Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis）多源资料融合分析和短临外推预报系统的预报结果作为气象强迫场,驱动一路面温度理论预报模型（Model of the Environment and Temperature of Roads,METRo）,开展江苏省高速公路夏季路面高温预报试验,并使用公路沿线逐小时的路面温度观测资料对预报结果进行检验。结果表明:该预报方法能够较好地预报出高速公路沿线日最高路面温度的逐日变化趋势,以及日最高路面温度的大范围空间分布特征。平均日最高路面温度预报绝对偏差为4.1℃,平均相对偏差为10.8%。其中,日最高路面温度预报绝对偏差在5℃以内的站次占总数的64.5%,相对偏差在15%以内的站次占总数的74.6%,比常规业务预报方法分别提高了23.1%和25.3%。但该预报方法对较小的温度波动以及局地性较强的极端温度分布特征的预报技巧还需进一步提高。 相似文献
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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
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利用山东省内123个国家气象站2017年11月至2018年2月逐时观测地面温度对WRF模式08：00和20：00起报的2 m温度进行检验,评估了预报时效为72 h的逐时温度与日最低（高）温度的预报效果并初步分析了个别站点大值误差成因。结果表明：WRF模式08：00起报2 m温度的准确率要高于20：00起报,白天预报的效果优于夜晚;鲁西北和半岛地区的2 m预报温度的平均绝对误差总体低于鲁中和鲁南地区,全省大部分站点负误差比例高于正误差比例;WRF模式对于日最高温度的预报效果优于日最低温度;模式地形高度误差造成泰山站2 m预报温度正误差较大,基于两种温度梯度方案对泰山站2 m温度进行订正,订正后的平均绝对误差总体下降,利用单一的温度梯度在有的预报时刻出现负的订正效果,利用随预报时刻变化而变化的温度梯度在各预报时刻订正效果更为稳定;泰安站出现焚风时2 m预报温度有较大负误差,这主要是受WRF模式泰山站地形高度误差影响;WRF模式在微山湖区域土地类型与真实土地类型存在差异是薛城站夜间2 m温度负误差较大的重要因素之一。 相似文献
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沪宁高速公路高温预警指标及预报模型的研究 总被引：1，自引：1，他引：0
利用沪宁高速公路实时监测数据,筛选出30个典型高温天气过程,应用WRF模式对其进行了数值模拟。在对输出结果作统计分析后,提取了沪宁高速公路高温天气的几个数值预警指标,建立了梅村、河阳两站的高温预报模型。研究表明:(1)利用WRF模式对沪宁高速公路沿线的高温天气过程进行模拟是可行的;(2)提取的沪宁高速公路高温数值预警指标有:前一日14时的地表温度Ts≥40℃、地面潜热通量Fl≥350 W.m-2、近地面相对湿度Hr≤60%、当日08时的地面感热通量Fs为负值且绝对值≥70 W.m-2、地面水平风速Vs≤3 m.s-1,当各项指标同时满足时,可预报当日会出现35℃以上的高温;(3)采用多元线性回归方法分别建立了梅村和河阳站的高温天气预报模型,经检验所建模型预报准确率较高。 相似文献
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三种全球预报产品中国区近地面气温短期预报效果检验 总被引：1，自引：0，他引：1
全球气象预报产品是扩散模式、空气质量模式的重要基础资料和前提条件,其误差直接影响模拟结果的准确度。为考察不同气象预报产品的误差,选取2016年6月至2017年5月GFS、ECMWF、T639三种全球气象预报产品,利用中国2100个地面观测站数据,对预报产品中近地面气温进行了对比,并分析了其在不同季节、不同区域的特征。结果表明：在中国区域三种气象产品气温预报存在偏低预报的趋势,其均方根误差的年平均值为2.60—3.52℃,相关系数的年平均值为0.89—0.92,平均绝对误差的年平均值为1.87—2.67℃。整体而言,EC表现最佳,其余依次为GFS、T639。气温预报误差存在季节变化特征,三种产品均方根误差与平均绝对误差均表现为夏秋季优于春冬季,相关系数表现为秋冬季优于春夏季。气温预报误差存在明显的地域差异,三种气象预报产品的气温误差空间分布特征较为相似,在中国华东地区误差值表现较低,在西南地区误差较高。同时,其误差水平在中国沿海地区表现较低,在地形复杂地区表现较高。 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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将B样条曲面拟合算法引入到地面气温观测资料的质量控制当中,考虑到区域内各参考站与目标站观测值之间的空间相关性,提出了一种基于空间相关性和B样条曲面拟合的地面气温观测资料质量控制算法(Spatial Correlation and B-spline Surface Fitting,BSF)。选择2012—2014年南平站、南京站、太原站、拉萨站、景洪站和长春站以及周围300 km内参考站的02:00、08:00、14:00、20:00定时气温作为观测资料,结合平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、一致性指标(Index of Agreement,IOA)和纳什系数(Nash-sutcliffe Model Efficiency Coefficient,NSC)这4种评价参数对目标站地面气温资料进行质量控制分析。将BSF算法的质量控制效果分别与传统的反距离加权法(Inverse Distance Weighted,IDW)和空间回归检验法(Spatial Regression Test,SRT)进行对比,试验结果表明:在不同案例下,BSF算法的质量控制效果均优于IDW算法和SRT算法,能更有效地标记出气温观测数据中的可疑值。 相似文献
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该文利用C#程序语言逐日读取欧洲数值预报模式(Ec)、中国数值预报模式(T639)、德国天气在线(ZX)、美国天气(MG)、中国天气(ZG)、中央气象台指导预报(ZY)6家模式预报的日最高气温(Tg)和日最低气温(Td)预报值,建立预报数据库。使用LINEST函数对Tg和Td做多元回归分析,得出6家模式的集成预报结果,结果表明:集成预报(JC)比6家模式预报准确率都高;同时,建立本地化订正方法,将原6家模式Tg和Td进行订正后再集成,结果表明:订正后的集成比直接集成准确率提高了0%～4%,说明订正方法的使用对提高气温预报准确率有一定的效果。另外,通过对各家模式预报结果和集成预报结果的检验分析,不仅为预报员择优使用数值预报产品提供参考依据,也为数值预报产品释用提供一定的参考方法。 相似文献
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通过对MM5数值预报产品的释用,将MOS统计方法应用到短时要素预报中,综合利用MM5数值预报产品、自动站实况数据和雷达数据等资料,建立降水和温度的4 h预报模型;降水作为不连续变量,将其通过建立降水可能函数的方法转化为连续变量,利用统计预报方法,可以达到定量预报的目的。通过对4140个时次的样本进行检验。结果表明：MOS预报结果较MM5直接输出结果整体有所改进,当数值模式误差较大时,统计方法显示出一定的优势;降水预报检验结果显示,TS评分为65%,预报正确率PC为91%。降水明显的样本(3 h雨量>5 mm)平均误差在8 mm以内,弱降水样本(3 h雨量<3 mm)平均误差在1 mm以内,预报方程对非雨日样本的整体预报效果较好,优于MM5模式预报,预报正确率高达98%,但对流性降水仍是预报难点;对于温度预报,20-08时段误差较小、平均在1.0℃以内,而11-17时、误差平均在1.5℃左右,但经过误差的季节订正,可以控制在1.0℃左右。 相似文献