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1.
Jan Kyselý 《Theoretical and Applied Climatology》2010,101(3-4):345-361
Bootstrap, a technique for determining the accuracy of statistics, is a tool widely used in climatological and hydrological applications. The paper compares coverage probabilities of confidence intervals of high quantiles (5- to 200-year return values) constructed by the nonparametric and parametric bootstrap in frequency analysis of heavy-tailed data, typical for maxima of precipitation amounts. The simulation experiments are based on a wide range of models used for precipitation extremes (generalized extreme value, generalized Pareto, generalized logistic, and mixed distributions). The coverage probability of the confidence intervals is quantified for several sample sizes (n?=?20, 40, 60, and 100) and tail behaviors. We show that both bootstrap methods underestimate the width of the confidence intervals but that the parametric bootstrap is clearly superior to the nonparametric one. Even a misspecification of the parametric model—often unavoidable in practice—does not prevent the parametric bootstrap from performing better in most cases. A tendency to narrower confidence intervals from the nonparametric than parametric bootstrap is demonstrated in the application to high quantiles of distributions of observed maxima of 1- and 5-day precipitation amounts; the differences increase with the return level. The results show that estimation of uncertainty based on nonparametric bootstrap is highly unreliable, especially for small and moderate sample sizes and for very heavy-tailed data. 相似文献
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利用欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)、美国大气环境预报中心 (NCEP) 集合预报系统 (EPS) 降水量预报资料,CMORPH (NOAA Climate Prediction Center Morphing Method) 卫星与全国3万个自动气象站降水量融合资料,基于技巧评分、ROC (relative operating characteristic) 分析等方法,对比两个集合预报系统对秦岭及周边地区的降水预报性能。结果表明:两个系统均能较好表现降水量的空间形态,对于不同量级降水,ECMWF集合预报系统0~240 h控制及扰动预报优于NCEP集合预报系统,但NCEP集合预报系统264~360 h预报时效整体表现更好; ECMWF集合预报系统0~120 h大雨集合平均优于NCEP集合预报系统,两个系统集合平均的预报技巧整体低于其控制及扰动成员预报,这种现象ECMWF集合预报系统表现更为显著; ECMWF集合预报系统降水预报概率优于NCEP集合预报系统。ROC分析显示,随着预报概率的增大,ECMWF集合预报系统在命中率略微下降的情况下,显著减小了空报率,NCEP集合预报系统则表现出高空报、高命中率。 相似文献
3.
数值预报产品在天气预报预警中有着重要的作用。2016—2020年汛期ECMWF模式预报降水与湖北襄阳区域站观测降水的对比分析表明：ECMWF对中雨及以上降雨的预报，第1、2天预报偏小，而第3天预报偏大；三个预报时段强降雨中心位置偏差无规律。为了更好地对ECMWF产品进行释用，提高汛期降水预报准确率，从概率匹配角度研究了不同降水量级订正值，并对2021年汛期ECMWF降水预报进行逐日检验。结果显示：概率匹配订正法可有效地改善模式预报性能，对中雨及以上降雨预报均有良好的订正效果，尤其对第1天暴雨预报改进最为明显。228站平均的TS评分提高了6个百分点，由11.1%增加到17.1%，漏报情况改良了13.5个百分点，由85.0%降为71.5%。采用该订正法开展定量降水预报，由于增加了当地降雨概率分布的背景信息，能表现出比原模式更高的参考价值。 相似文献
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基于ECMWF细网格模式的短时强降水客观概率预报方法研究 总被引：2，自引：1，他引：2
根据陕南643个经质量控制的自动气象站2010—2014年逐小时观测降水,采用百分位法确定陕南短时强降水标准。基于2010—2014年11 824站次短时强降水个例和欧洲中心（ECMWF）间隔6 h的0.25 °×0.25 °再分析格点资料,以空间最近、时间最近前1时次原则:计算并确定陕南汛期5—9月各月短时强降水36种对流参数历史概率分布特征值;考虑对流参数的显著性和适度性指标构建评价方案,利用相对模糊偏差矩阵、标准差系数方法,优选出陕南5—9月各月的15种对流参数及其权重。业务运行以ECMWF细网格模式的基本预报产品,计算优选的对流参数值,结合参数历史概率分布值及其权重,建立陕南分月短时强降水客观概率预报模型。将模型概率预报结果升序排列后80%处对应的数值,且大于0.2作为短时强降水的临界概率,对2015年汛期降水过程进行检验,TS评分为0.59,漏报率为0.18,空报率为0.31。 相似文献
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为提高数值预报降水预报的准确率,本文利用欧洲中期天气预报中心的高分辨率数值预报（ECMWF）降水预报资料和江西省国家级气象观测站实况降水资料进行概率匹配,选取Gamma累积概率分布函数用于拟合预报与观测的降水累积概率,通过在2017年江西省一次降水集中期的应用试验,得到以下结论：基于ECMWF的降水预报-观测概率匹配动态订正法由于把最新的预报与实况结果带入概率匹配中,并根据近期模式预报调整及误差不断自动更新各量级降水修正值,可实时动态订正模式降水预报;检验发现ECMWF模式降水产品对于24 h内12 h间隔的10 mm及以下量级的预报普遍偏大,25 mm及以上量级的预报普遍偏小,在江西区域九江沿江地区和景德镇的各量级降水预报较为接近实况、预报效果较好.本降水预报订正法能提高小雨和暴雨的TS评分、降低暴雨的漏报率且提升其命中率,但对大雨及部分中雨的订正效果不佳,在实践中应权衡利弊使用. 相似文献
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以三源融合网格实况降水分析资料CMPAS为参照,基于二分法经典检验、预报评分综合图和面向对象MODE检验等方法,对比分析2021年智能网格预报SCMOC以及ECMWF全球、CMA-Meso中尺度模式在秦岭及周边地区的降水预报表现,主要结论如下：1)ECMWF能够很好地刻画日平均降水量、日降水量标准差以及地形影响下降水量、降水频次的空间分布特征,但对于0.1 mm以上量级的降水预报频次远高于观测,暴雨预报频次低于观测,SCMOC、CMA-Meso日降水量大于等于0.1 mm的降水频次和暴雨频次预报更好;SCMOC不足在于降水的空间精细分布特征描述能力相对较弱。2)ECMWF预报的大于等于0.1 mm降水频次日峰值出现时间整体较观测偏早3 h左右,CMA-Meso、SCMOC与观测总体吻合较好。3)三种产品24 h降水量大于等于0.1 mm的TS(Threat Score)评分数值上基本一致,但降水预报表现的特征显著不同,SCMOC成功率高、命中率低,漏报多、空报少,ECMWF、CMA-Meso则相反;24 h、3 h大雨以上量级降水SCMOC的TS评分、成功率、命中率一致优于其他两种产品... 相似文献
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Daily precipitation forecast of ECMWF verified over Iran 总被引：1，自引：0，他引：1
Sahar Sodoudi Alimohammad Noorian Manfred Geb Eberhard Reimer 《Theoretical and Applied Climatology》2010,99(1-2):39-51
In this paper, the performance of the Centre for Medium Range Weather Forecast (ECMWF) model (t?+?27 h to t?+?51 h) in predicting precipitation is discussed. This model is the first, which has been verified over Iran. The spatial resolution of the model is 0.351° and the 24-h forecasts are compared with daily observations. The study concentrates on year 2001 and the precipitation measurements were collected from the data of 2,048 rain gauges in Iran. The accuracy of four different interpolation methods (nearest neighborhood, inverse distance, kriging, and upscaling) was investigated. Using cross-validation, the inverse distance method (IDM) with minimum mean error was applied. Verification results are given in terms of difference fields (mean error?=?0.46 mm/day), rank–order correlation coefficients (0.70), as well as accuracy scores (false alarm ratio?=?0.50 and probability of detection?=?0.60) and skill scores (true skill statistics [TSS]?=?0.45) in year 2001. The position of the rain band was only partly captured by the ECMWF model; however, the position of maximum precipitations agrees with the observations well. The results show that the high values of TSS are associated with the large amounts of precipitation (over 25 mm). Slight to moderate precipitation events have been underforecasted by the model (bias?<?1) and it leads to a small value of TSS for these thresholds (5–25 mm/day). The ECMWF model has better performance in high and mountainous regions than over flat terrain and in deserts. Comparing TSS over the Alborz and the Zagros Mountains, it is obvious that the ability of the model to predict the convective precipitation events needs some improvement. The amount of daily precipitation has been also slightly overestimated over Iran. From the beginning of January up to 21 March 2001, the ECMWF time series indicates an obvious phase shift of 1 day, although in other months, no phase shift is noticed. 相似文献
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使用2013年1月1日-2016年1月7日全国气象站观测资料,应用准对称混合滑动训练期,不改变雨带预报位置和形态,基于模式降水预报订正结果的TS评分最优化及ETS评分最优化,分别设计最优TS评分订正法（OTS）和最优ETS评分订正法（OETS）确定预报日各级降水订正系数,对2014-2015年降水数值预报进行分级订正,并与频率匹配法（FM）对比。结果表明:在24 h累积降水的多个预报时效订正中,无论是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中国气象局的全球模式降水预报,还是对4个模式的简单多模式平均,OTS和OETS较FM在TS评分和ETS评分等传统降水检验指标上均更优秀,其中OTS在所有时效均能提高模式降水预报质量,为三者最优。在概率空间的稳定公平误差评分方面,OTS在各时效、各单模式及多模式平均等方面优势明显。在预报员对应参考时效上,OTS在24~168 h的24 h累积降水预报中的TS评分也优于主观预报。 相似文献
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长江流域水分收支以及再分析资料可用性分析 总被引：9，自引：0，他引：9
首先利用实测资料定量计算了长江流域水分收支的各分量,包括降水、径流、蒸发、水汽辐合等,分析其季节循环、年际变化以及线性趋势变化。结果表明,多年平均该流域是水汽汇区,主要来自平均流输送造成的水汽辐合,而与天气过程密切相关的瞬变波则主要造成流域的水汽辐散。蒸发所占比例接近于径流,对流域水分循环十分重要。大部分要素的季节变化和年际变化都很大,只有蒸发和大气含水量的年际变化较小。降水和平均流输送造成的水汽辐合一般在6月达到年内最大,12月达到年内最小,而径流和大气含水量则一般滞后1个月于7月达到年内最大,1月降为年内最小。1958—1983年,夏半年降水略微增加,冬半年略微减少,各月实测径流为弱的增长趋势,但均不显著,年平均蒸发亦无显著的趋势变化。然后将实测资料同ECMWF及NCEP/NCAR再分析资料作进一步对比分析,以检验两套再分析资料对长江流域水分循环的描述能力。在量值上,NCEP/NCAR再分析资料中的降水、蒸发、径流均比实测偏大很多,大气含水量及由平均流输送所造成的水汽辐合则偏小很多;ECMWF再分析资料中的降水量、径流量基本上与实测接近,蒸发量偏大,大气含水量及由平均流输送所造成的水汽辐合偏小,但比NCEP/NCAR再分析资料要接近实测。另外,该两套再分析资料均可以较好地描述长江流域水分收支的季节循环和年际变化,而且同样是ECMWF再分析资料与实测资料的一致性更好。但是两套再分析资料在1958—1983年均存在十分夸张的线性趋势变化,尤其是ECMWF再分析资料。 相似文献
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利用欧洲中期天气预报中心细网格模式（以下简称ECMWF-Thin）产品和模式水平分辨率为9 km的华东区域气象中心中尺度数值预报模式V1.0（以下简称SMS-WARMS）产品,对山东半岛2016—2017年汛期35个暴雨日（26次过程）的暴雨预报能力进行检验。结果表明：1）对于降水强度,ECMWF-Thin预报偏弱导致暴雨和大暴雨漏报率偏高,大暴雨几乎全部漏报,当其预报有50 mm以上降水时出现暴雨的概率达90%以上,SMS-WARMS则预报降水量偏强、空报率较高,SMS-WARMS降水强度量级预报总体优于ECMWF-Thin,24 h预报能力最佳;2）对于强降水开始时间的预报,两家模式均表现为偏晚为主,且偏晚3 h以内的概率较大,在参考其预报结论的基础上可适当提前3 h;3）对于强降水落区,ECMWF-Thin略优于SMS-WARMS,SMS-WARMS对台风暴雨的落区预报较为精准,而其他类型暴雨的落区ECMWF-Thin预报多偏南或偏向西南1°以内,因此预报员需向偏东或东北1°范围内的区域调整;4）对于强降水范围大小的预报,ECMWF-Thin预报暴雨范围偏小的概率较大,而SMS-WARMS预报范围偏大的概率较大,因此需综合考虑两种数值预报结论进行折中预报。 相似文献
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基于GRAPES-MESO 10 km系统,提高模式动力框架计算精度和稳定性,选择调试适合高分辨率模式的物理过程参数化方案组合,建立面向数值天气预报的全国雷达质量控制拼图系统,通过云分析系统融合全国三维组网反射率因子拼图,建立面向中小尺度系统的对流可分辨同化系统和陆面资料同化系统,实现雷达径向风、风廓线雷达、FY-4A成像仪辐射率、卫星云导风、卫星GNSSRO、地面降水观测以及近地面资料等非常规局地稠密资料的同化应用,发展快速循环技术,建立全国3 km间隔3 h的快速循环同化预报系统——CMA-MESO（GRAPES-MESO 3 km）并实现业务化运行。2020年6—9月汛期业务检验结果表明:CMA-MESO预报的近地面要素（降水、2 m温度、10 m风场）检验评分全面超越GRAPES-MESO 10 km结果;CMA-MESO的24 h累积降水TS评分略低于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的结果,但逐3 h累积降水预报TS评分尤其是对于较大降水阈值评分明显优于ECMWF结果;同时,对于能够表征模式对降水时空精细化特征预报能力的降水频次和降水强度等检验,CMA-MESO对我国汛期的预报准确率超过了ECMWF细网格模式结果。 相似文献
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基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。 相似文献
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基于欧洲中期天气预报中心（European Center for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF）集合预报资料及浙江全省自动站降水观测资料,采用贝叶斯模型平均（Bayesian Model Average, BMA）方法对2020年浙江超长梅汛期开展降水概率预报订正试验。采用平均绝对误差、连续等级概率评分、布莱尔评分BS、Talagrand、概率积分变换(Probability Integral Transform, PIT)直方图及属性图检验方法对本次过程BMA订正前后的概率预报进行对比分析,结果表明：①50 d为适用于浙江梅汛期ECMWF集合预报订正的BMA最优训练期,经最优训练期的BMA订正后,预报离散度有所增加,预报误差有所下降;②BMA对0.1 mm、10.0 mm和25.0 mm阈值降水的订正效果显著,经BMA订正后3个阈值的降水预报BS下降率分别为25.92%、19.29%、4.76%,但对超过50.0 mm的降水订正效果不明显,且随着降水阈值增加,BMA的订正效果减弱;③在强降水个例中,BMA能有效减少各阈值降水预报概率大值落区偏差,使订正后的降水预报概率大值区与观测落区更一致。 相似文献
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利用2014～2016年5～10月四川盆地所有观测站资料及SWCWARMS模式、ECMWF模式同时段20时起报的24h累积降水资料,基于邻域法FSS、ETS评分指数检验了两模式对于高能暖区型暴雨及斜压锋生型暴雨预报的预报性能。主要结论为:(1)两种类型暴雨过程平均误差均是SWCWARMS模式较ECMWF模式大,且误差值为正,表明模式以湿偏差为主;(2)高能暖区型暴雨FSS评分各降水量级各空间尺度均是SWCWARMS模式高于ECMWF模式;斜压锋生型暴雨50mm以下量级降水在36km以下空间尺度ECMWF模式FSS评分高于SWCWARMS模式,54km以上空间尺度SWCWARMS模式评分较高,大暴雨量级降水各尺度下均是SWCWARMS模式评分较高;(3)高能暖区型暴雨ETS评分暴雨、大暴雨量级SWCWARMS模式评分较高,中雨、大雨ECMWF模式预报更优;斜压锋生型暴雨ETS评分,中雨、大雨及暴雨量级降水预报ECMWF优于SWCWARMS,大暴雨量级SWCWARMS模式预报更优。 相似文献
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采用高分辨率的格点降水实况资料,对2019年5月1日—9月30日中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)、中国气象局上海数值预报模式系统(CMA-SH9)和欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)的降水预报产品作海南岛晴雨预报的检验评估,结果表明:(1) CMA-SH9具有较高的晴雨准确率及较小的雨区面积偏差。CMA-GD(ECMWF)评分偏低与较高漏(空)报比例有关,漏(空)报易出现在五指山以南和东部沿海一带。三个模式在海南岛东部沿海一带的晴雨准确率随预报时效减小而提高;(2) CMA-GD多漏报,CMA-SH9和ECMWF多空报。CMA-GD和CMA-SH9比ECMWF具有较快速的调整能力,预报时效缩短,雨区面积偏差减小,晴雨评分提高;(3) 降水面积百分比为0~20%、20%~40%、40%~60% 的局地降水事件中,CMAGD和CMA-SH9预报雨区面积偏大,预报时效增加,面积偏差由偏多转偏少;降水面积百分比为60%~80%、80%~100%的降水事件中,雨区面积随时效增加呈增加趋势。(4) CMA-GD对海南岛北部高频降水中心具有较强的预报能力,但易漏报南部高频降水中心。CMA-SH9在海南岛北部易出现高频降水面积偏大,质心偏东的误差,但对南部的高频降水预报能力优于CMA-GD。通过最优面积阈值择优方案迭代集成CMA-GD、CMASH9和ECMWF的降水预报,可有效提高海南岛高分辨率网格晴雨预报准确率。 相似文献
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本文利用重庆风暴尺度集合预报系统业务存档的2017年8月1～31日逐日08时起报的模式预报资料及相应的观测资料对该系统的降水预报进行了检验评估及综合分析,综合各种检验结果,总体而言:该系统集合平均和概率匹配平均等集合预报产品相对于控制预报表现出了较明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级降水概率匹配平均的TS评分优于集合平均;各预报时效的Talagrand分布均表现出实况落在第11个概率区间的概率明显高于其他概率区间,需要在今后的科研和业务中加以关注;Outlier评分介于0.12～0.26;降水概率预报检验方面,各个降水量级的预报失误概率Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统在降水预报方面相对于单一的确定性预报而言表现出了一定的优势。 相似文献
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采用基于对象诊断的检验评估方法(the Method for Object-based Diagnostic Evaluation,MODE)对超强台风“利奇马”过程中ECMWF全球模式与GRAPES-MESO区域模式预报的强降水目标对象进行了分析,发现MODE技术相比于传统点对点的检验方法可以提供更加丰富的模式性能分析信息,将模式的预报能力(是否匹配)与预报偏差(位置偏差、面积偏差等属性)区分分析。研究结果表明:ECMWF全球模式预报的强降水对象与观测匹配度较高,雨带的位置也相对准确;GRAPES-MESO区域模式预报的强降水对象数量和面积存在一定程度的高估,空报情况较多,雨带位置误差较大,与观测对象的匹配度相对较低。此外,ECMWF全球模式预报的强降水对象存在偏北的系统偏差,GRAPES-MESO区域模式预报的强降水对象随预报时效的增加有偏南的趋势,两个模式在较长预报时效下都有偏东的系统偏差。 相似文献
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基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的精细化数值预报产品、中国气象局下发的降水指导产品(TPCMA)及甘肃省340个气象站点降水实况数据,利用泰森多边形与K-means空间聚类方法(spatial cluster and Tyson polygon, SCTP),对2017—2019年4—9月甘肃省340站降水资料进行客观分区。在此基础上,采用随机森林算法(random forest, RF),筛选出与降水相关的物理量因子构建模型,开展甘肃省短期定量降水客观预报订正试验,并进行预报效果检验。结果表明：(1)甘肃省4—9月降水客观分区依次为7、6、14、13、14和11个。(2)就晴雨预报而言,SCTP-RF订正产品对甘肃省汛期的晴雨预报能力较TPCMA指导产品和ECMWF模式产品有一定提升,提升幅度分别为6.1%、4.2%;在空间上,SCTP-RF算法对甘肃省340站的晴雨预报均具有一定的订正能力,大部分站点晴雨预报准确率提升了5%,特别是河东地区。(3)在分级降水预报中,SCTP-RF订正产品对中雨和大雨的预报能力均优于TPC<... 相似文献