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利用2000—2014年5月1日到6月10日河南省121个气象观测站点的逐日观测数据、欧洲中心模式预报资料,对河南省干热风天气进行分析,总结了干热风天气形势分类模型,同时利用多元回归法建立了河南省干热风天气的客观预报方法。分析结果得出:河南省干热风天气发生主要形势为西北气流型、高压脊型和纬向环流型3类;通过多元回归分析筛选出日最高温度预报因子为前一日最高气温、当日最低气温、08:00气温、EC850hPa 24h温度预报,相对湿度预报因子为EC850hPa 24h相对湿度预报、前一日14:00相对湿度、当日08:00露点温度,风速预报因子为EC细网格过去3h10m阵风预报,建立温度、湿度和风速3要素的预报方程;利用预报方程对2014年预报时段的天气进行检验,结果表明,对于轻干热风预报的TS评分为62%,重干热风预报的TS评分为64%。 相似文献
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使用2003—2007年T213数值预报产品和贵州省08-08时日降水量资料,建立了贵州省9个站的KNN晴雨预报模型,并对2008年进行了预报试验。在搜索K邻近域的过程中,与传统的KNN方法相比,求取了不同类别的K值,即K+、K-,使该方法选择的最邻近域中的K值取得更为合理。通过对历史资料的反复交叉验证求取了最优的K+、K-值组合。最后对2008年贵州省9个站进行预报试验并评估。预报评估结果表明:KNN方法总体上降低了预报空报率,提高了晴雨预报的TS评分和预报准确率,特别是对24h和48h,KNN方法在对贵州降水预报的数值预报解释应用中有一定的效果。 相似文献
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精细化预报产品在长沙的应用和温度检验 总被引：1，自引：0，他引：1
《干旱气象》2015,(5)
将精细化气象要素预报支撑环境(FUSE)产品经过本地化应用开发,形成对预报员有用的显示和扩展平台,方便预报员随时查看温度、降水预报,了解FUSE产品预报性能,缩短使用FUSE产品的时间,提高预报效率。在此基础上,对长沙、浏阳、宁乡3站2013年5个时效的FUSE温度预报产品进行评分,并对长沙、浏阳2站高温预报误差的主成分进行分析。结果表明:(1)08时起报的长沙、浏阳、宁乡3站72 h高温预报和72 h时段以内低温预报准确率已经接近预报员平均水平,08时起报的高低温预报效果均要优于20时,随着预报时效延长,08时和20时起报的预报准确率均表现出降低趋势;(2)长沙、浏阳、宁乡3站高低温预报准确率都是1月最低,7月最高,20时起报的低温预报准确率下半年总体比上半年高,08时和20时起报的高低温预报逐月检验结果均呈现出2个波峰、3个波谷的特征,波峰出现在3月和7月,波谷出现在1月、4月和9月;(3)长沙、浏阳2站高温预报6月之前预报值偏离实况大,6月之后预报值偏离实况小,其中长沙站6月之前预报值较实况偏低,6月之后预报值较实况偏高、偏低的频次差别不大;浏阳站预报值偏离实况比长沙站大。说明FUSE系统对长沙站的预报比浏阳站更准确。 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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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
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《贵州气象》2019,(6)
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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《干旱气象》2016,(3)
利用递减平均法对2012—2013年陕西区域99站共731 d的SCMOC温度精细化指导预报进行误差订正,订正结果表明:该订正方法总体表现为正的订正效果,对08:00和20:00起报的定时温度、日最高温度以及08:00起报的日最低温度有明显的订正能力,在准确率偏低的预报时效内订正效果较好;对于48 h内逐3 h定时温度预报,在夜间的准确率高于白天,对应的"递减平均法"在白天的订正能力高于夜间;对于168 h内日最高(低)温度预报,随着预报时效的增加准确率降低,但是"递减平均法"的误差订正能力增强;"递减平均法"对48 h内逐3 h定时温度和24 h内日最低温度的订正能力在准确率偏低的月份偏强。 相似文献
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天气分析预报实践表明:冰雹天气的环境场往往在它发生的前3—6小时建立。本文将在冰雹区域预报基础上,通过对1985—89年降雹时间地点记录完整的31次天气过程地面要素场进行分析,并结合08时高空形势,建立当日14—24时全区(11县市)冰雹落点预报方法。 相似文献
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西南区域中心模式SWC-WARMS降水偏差分析 总被引：1，自引：1，他引：0
本文利用2014—2015年5—10月12(24)h累积降水资料和西南区域模式(SouthWest Center WRF ADAS Real-time Modeling System,SWC-WARMS)36(72 h)预报时效内降水预报资料,从概率和频次角度分析不同海拔高度地区观测和模式降水在量级及空间分布上的特征差异。结果表明,SWC-WARMS模式各预报时效各量级降水的概率密度均比观测偏大,并向10 mm以下雨量集中,且随预报时效延长偏大更显著;模式与观测降水的概率密度曲线差异在盆地小于高原,地形差异小的区域小于地形差异大的区域。SWC-WARMS模式对四川地区降水预报存在雨日较观测明显偏多,量级偏大,降水频次高值区范围偏大、出现虚假高值区等系统性偏差。此外,模式预报在20—08时比08—20时优,24 h累积降水预报优于12 h降水预报,尤以中雨及以上量级降水落区预报为甚。最后,模式极端强降水预报在20—08、20—20时较实况偏大,08—20时,模式预报在盆地较实况偏小,川西高原和攀西地区偏大。 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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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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该文利用高空、地面及自动观测站资料,对ECMWF、T639等数值预报产品在2011年4月30日—5月2日贵州发生大范围的强对流天气过程进行检验分析。分析结果表明：数值预报产品对此次强对流天气过程的影响系统、影响时间、影响区域等都进行了较准确的预报,其中24 h预报场普遍精于48 h预报,且20：00时初始场的48 h预报较08：00时的更准确。在日常预报工作中,可结合前日及当日08：00时起报场进行分析,是跟踪影响系统和分析系统影响时间的必备条件,对提高强对流天气预报的准确率有重要作用。 相似文献
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受欧洲脊发展和乌拉尔低槽东移影响,2015年12月9日20时到12月13日08时,新疆大部出现了大暴雪、寒潮和大风天气过程,其中乌鲁木齐、米东区、小渠子、白杨沟等站日降雪量均突破当日历史记录值。为定量评估新疆数值天气预报业务系统DOGRAFS(DesertOasis-Gobi Rapid AnalysisForecast System)对此次暴雪过程的预报准确率,以NCEP的GFS(Global Forecast System)预报场作为背景场,基于WRFv3.5.1和WRFDAv3.5.1同化WMO的常规观测资料GTS(Global Telecommunications System)进行积分预报。结果表明,DOGRAFS预报的逐24 h累计降水在北疆的落区和量级均与实况接近,GTS同化对暴雪极值中心乌鲁木齐站的逐1 h降水预报为负效果。对DOGRAFS预报区域内的所有站点而言,2 m温度预报的平均偏差在-3~4.2℃,绝对偏差在-1.6~2.5℃。高空温度场预报的绝对误差小于3.5℃。加入GTS后,乌鲁木齐站温度预报偏差大幅度增大,预报效果明显变差,不同化GTS预报的乌鲁木齐单站逐小时2 m温度及其变化趋势与实况非常接近。 相似文献
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1 选用资料与思路1.1 选用资料选用1960—1990年共31年历史天气图,日本24小时地面预告图（08时FSAS）,本站08时单站气压要素值作为制作预报方法的资料。区域大风的标准定为全区有2站或2站以上瞬时大风≥17m/s或10分钟平均风速≥11m/s。1.2 思路全面分析产生区域大风的天气形势,在核实了日本24小时地面预告图（08时FSAS）准确性基础上,以单站要素,当日地面实况图及日本24小时地面预告图为依据,采取步步深入的方法,先确定预报大风的信号,然后作出适用于不同系统的区域大风预报方法。 相似文献
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读取2002年冬季(2002年12月至2003年2月)日本20时和08时12～24h、24～36h、24～48h、48～72h的降水预报结果(咸宁市温泉站)，并从定性和定量两方面与温泉站实况进行对比分析，结果表明：日本降水预报产品的预报正确率较高，具有一定的指导意义；相对而言，其空报少、漏报多；预报量级低于实况的要比预报量级高于实况的概率多；对强度较大的降水(大雨以上)不太敏感。 相似文献
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本系统利用T106数值预报产品提供的1°×1°的预报场格点值,综合了诊断分析、回归分析、判别分析等多种预报技术,制作了河南省117个县站预报时效为24～120 h的分级降水、最高温度、最低温度、风向、风速的预报方程,并在1999年和2000年投入业务运行. 相似文献
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利用2020年6月1日—2022年5月31日CMA GD模式2 m气温预报产品（预报时效为13—36 h）和同期江西省智能网格预报区域内地面站气温观测资料,计算气温预报准确率、平均误差和均方根误差,并统计分析其时空分布特征。结果表明： 1）模式预报准确率在不同月份、起报时次存在差异,暖季总体较高,冷季总体较低;暖季08时起报产品的月准确率总体高于20时,冷季反之;秋、冬季旬准确率分布更离散。模式预报产品其准确率明显低于中央气象台和江西省气象台订正产品,需订正后使用。08时起报产品对寒潮的预报效果优于20时。2）气温预报年误差分布存在日变化,最大值出现在08时,最小值出现在15时;年均方根误差峰值出现在15时和06时,白天大于夜间。3）冬季平均误差多为正值,夏季为负值,春、秋季平均误差大小界于冬、夏季之间;白天时段夏季均方根误差最大,夜间时段冬季最大。4）气温预报年误差地理分布特征明显,平原地区预报值偏低,年均方根误差最小;丘陵和山区22 h时效预报值偏高,31 h时效偏低;高山站预报值偏高,年均方根误差最大。丘陵地区负误差最大,平原地区最小;山区正误差最大。 相似文献