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贾丽红 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2013,7(1):16-20
利用客观统计方法,对2009—2012年新疆15个地州首府城市最高最低温度预报进行检验。结果表明:(1)15个站最高温度预报准确率高于最低温度,最高最低温度的预报准确率均呈逐年上升趋势。(2)最高最低温度预报准确率随预报时效的延长而降低,克拉玛依、吐鲁番、和田、阿图什、喀什和哈密6个站24、48、72 h预报准确率都高于平均值。(3)温度预报夏秋季好于冬春季,其中最高温度预报夏季最好,冬季最差;最低温度预报秋季最好,春季最差。(4)2012年冬季,15个站预报员主观预报与中央台指导预报的最高最低温度SST平均值基本相同,正负技巧的站点数持平,但站点差异比较大。克拉玛依、阿图什温度预报准确率高于中央台指导预报,且正技巧较高;阿勒泰、阿克苏预报准确率低于中央台指导预报,且负技巧较大。 相似文献
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该文利用2011—2015年5—6月有静止锋系统存在时的08时、20时地面天气图及其对应时段遵义各县站白天(夜晚)降雨量、最低(最高)温度实况资料,分析静止锋处于不同位置、呈现不同形状时对城镇精细化预报准确率的影响。初步得出:(1)5—6月静止锋呈西北东南向最多,夜间降雨概率比白天降雨概率大,静止锋对最低温度的影响比较小,对最高温度的影响比较明显,因此最高温度的预报需要分区域考虑;(2)对于Ⅰ型静止锋影响时,白天应充分考虑锋面所处位置,分区考虑是否报雨;(3)当静止锋为准南北向的Ⅱ1型和东西向的Ⅲ型时,白天降雨概率均比较低;(4)当静止锋为Ⅲ型时,遵义原温度预报方法对于西部区域最高温度的预报基本失效,通过调整预报思路,最高温度准确率即可上升至88.5%。 相似文献
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根据中国气象局《中短期天气预报质量检验办法(试行)》的规定,对铜川市气象台2014年5—10月31个乡镇(街道办)、10个旅游景点的预报质量进行评定,结果表明:晴雨和最低温度预报准确率较高,且最低温度预报准确率明显高于最高温度,24h平均绝对误差小于2.0℃,有一定的参考价值,一般性降水预报准确率相对偏低;晴雨和一般性降水、最高温度预报准确率南部耀州区最高,最低温度预报准确率中部王益区、印台区较高,应加强北部宜君县温度订正预报。市级气象台和区县气象局预报能力各有优势,应加强市县天气会商,加强预报能力培训,总结地形、地貌和地表植被、天气状况等对气象要素的影响规律,以逐步提高乡镇预报准确率。 相似文献
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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
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采用气候概率统计和多时效平均的思路,对2018—2019年的欧洲中期天气预报中心（ECWMF）高分辨率模式2 m温度产品在六盘水市的预报误差进行统计分析,并对采用指标订正后的2020年度模式预报准确率进行检验评估。结果表明：ECWMF高分辨率模式对六盘水市的温度预报误差随时效的增加而逐渐减小,且各时效平均的最高温度年均预报误差和误差标准差要明显高于最低温度;对于六盘水而言,模式的温度预报在初夏（6月）可靠性最高,而在春季（3—4月）最低;通过采用预报误差最大占比对逐月多时效平均的模式最低温度预报进行订正,以及根据天气类型采用不用订正方式与订正指标对模式24 h最高温度预报进行订正,能够大幅提升全市未来5 d（120 h）综合最低温度和24 h内的最高温度预报准确率,分别稳定在90%和70%以上;经过订正后,全市的2020年度平均最低温度预报准确率与实际相当,而24 h最高温度预报准确率要高于实际预报准确率。 相似文献
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对2013—2014年EC-thin和T639模式山东省旬温度预报产品进行检验分析,结果表明:模式旬平均温度预报产品预报准确率高于旬最高、旬最低温度预报产品,模式阈值K为2℃的预报准确率均比K为1℃高30%左右。EC-thin模式较T639模式预报旬平均温度预报效果最好,平均误差最小。EC-thin模式预报旬最高温度偏低,预报旬最低温度偏高。对于旬平均温度预报,订正后的T639模式预报准确率在鲁中西部地区略优于EC-thin模式,其他区域均为EC-thin模式较优。EC-thin模式旬最低温度预报产品在鲁西北东部和半岛部分地区预报效果最好,在鲁西北西部和鲁西南部分地区预报效果最差。旬最高温度预报产品在鲁西北东部和鲁东南地区预报效果最好,鲁中西部和半岛东部地区预报效果最差。去除平均误差的订正方法对模式旬温度预报准确率的提高有一定效果,但不能明显改善。 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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《贵州气象》2021,(1)
利用2016—2018年遵义国家气象站(57713)观测资料,分析晴天、阴雨、多云、雷雨等天气条件下的实况最高、最低温度与EC细网格850hPa 20时温度预报格点值的温差,统计出各种天气条件下的温度高、低差值。结果表明:通过将欧洲数值预报产品与本地天气相结合,统计得出本地的温度变化的订正值,能够较为准确地制作24～120 h的最高、最低温度预报;预报初始值24～48 h温度误差相对较小,预报越正确,随着时效的增长,数值预报初始值准确率逐渐下降,误差增大,从而导致预报准确率也逐渐下降。从近3 a的业务应用效果来看,遵义本地化最高、最低温度预报成绩排名在全省前列,因此该模型的预报方法可明显的提高温度预报准确率。 相似文献
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依据国家气象信息中心格点温度实况资料,采用“动态训练、择优选取”的基本原则,利用递减平均法（DAM）和径向基函数神经网络方法（RBFNN）对ECMWF细网格模式2019—2020年20时BTC未来24～216 h的0.05°×0.05°分辨率格点日最高、最低温度进行客观预报订正,并与中央台指导预报（NMC）和EC模式预报产品进行格点检验对比分析。结果表明：（1）通过DAM和RBFNN订正后的24～216 h日最高、最低温度预报准确率提高3.9%～7.8%,均为“正”技巧,对预报准确率偏低的月份预报时效订正效果更显著,且夏、秋季最高温度预报订正效果较好,冬季最低温度订正能力较强;（2）订正后的最高、最低温度预报产品除沙坡头区的最高温度预报和贺兰山的最低温度预报误差偏大外,其他区域的误差基本都<2℃,订正后的ECMWF细网格模式对强降温、寒潮天气的温度预报效果明显优于NMC和EC模式预报产品,对预报业务有一定的参考价值。 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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《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
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为了了解各种数值模式要素预报在2012年6月第三届亚沙会（亚洲沙滩运动会）比赛期间表现如何,对2011年4—6月MM5,WRF—RUC和T639模式亚沙会比赛场地的海阳气象观测站24h降水量、10m日最大风速以及2m日最高最低温度预报进行了检验,检验还包括了t70nline（天气在线）2m日最高最低温度预报,结果表明：（1）各模式晴雨预报基本都在70分左右。WRF-RUC模式一般性降水和小雨预报效果最好。对于中雨,各模式空、漏报均较多。大雨以上量级降水,各模式均有一定的预报能力。WRF—RUC和T639模式均较好地预报出大雨和暴雨过程,MM5略差,但各模式均空报大暴雨过程。（2）4级以下的弱风T639模式预报准确率最高,MM5和WRF-RUC模式空报较多;对于4级以上风,MM5和WRY-RUC模式预报效果较好,T639模式漏报较多。结合最大风速预报误差看,MM5和WRF-RUC模式相差不多,预报效果最好,T639模式预报误差最大。（3）WRF。RUC模式最高温度预报准确率最高,t70nline最低温度预报准确率最高。各模式最高最低温度平均误差均为负值,即模式预报比实况均偏低。 相似文献
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一个简单的格点温度预报订正方法 总被引：7，自引：0，他引：7
格点气象要素预报是中国气象局目前的主推业务和未来天气预报的发展方向。本文基于欧洲中期数值预报中心ECMWF高分辨率模式2 m温度预报资料,在传统中央气象台站点温度指导预报SCMOC和回归方法建立的站点温度预报的基础上,提出"站点订正值向格点传递"的方法来订正格点温度预报。结果表明:(1)SCMOC站点最高、最低温度24~168 h预报误差2℃准确率分别平均高于ECMWF的10.0%和23.1%,ECMWF存在较大的系统性偏差,最低温度预报偏高,最高温度预报偏低。(2)"站点订正值向格点传递"方法能够订正模式格点温度预报的系统误差,且整体上不改变原ECMWF温度预报场的空间形态和原模式对地形的刻画特征。(3)利用研究区域内98个县级站SCMOC温度预报,订正ECMWF格点场,返回到区域内1289个乡镇站进行检验,结果24 h最低、最高温度1℃的准确率较ECMWF分别提高22.8%和11.9%,2℃的准确率则分别提高29.7%和17.4%。最低(高)温度绝对误差平均减小0.99℃(0.69℃),平均误差(ME)下降到0.7℃(-0.9℃)以内。(4)通过一元线性回归,得到98个县级站的温度预报,返回差值场来订正格点场,也能较好地订正ECMWF的系统性误差。对比两种方法,SCMOC差值传递在最低温度订正方面有较大的优势,而回归方法的最高温度订正效果较好。此外,回归方法能够较好地改善逐时温度预报效果。该方法已成功运用于陕西省精细化格点预报业务系统中。 相似文献
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ECMWF高分辨率模式2 m温度预报误差订正方法研究 总被引：4，自引：1，他引：3
文章提出了一种结合滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法的综合订正技术,并对2016年5月1日至2017年5月1日期间24～168 h预报时效内欧洲中期天气预报中心(ECMWF)高分辨率模式的2 m最高和最低温度进行偏差订正和误差分析,主要结论如下:(1)ECMWF模式在江西省的温度预报整体上比实况偏低,最高温度尤为明显,模式温度的空间分布表现出显著的系统性偏差,且偏差在不同预报时效是稳定的,订正ECMWF模式温度具有可行性。(2)滑动双权重平均订正法中较长的滑动订正周期对模式温度预报有更好的订正效果,采用滑动订正周期20 d是比较理想的。滑动双权重平均订正法具有持续的订正能力,但在季节过渡期间订正效果可能并不理想,而空间误差逐步订正法能进一步提高滑动双权重平均订正法的预报订正质量。(3)温度预报准确率表明,滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法综合订正技术较好地改善了站点温度的预报质量。经过订正后,模式最高温度24、48、72 h预报误差≤2℃的准确率分别从0.59、0.55、0.52提高到0.75、0.68、0.62,模式最低温度24、48、72 h预报准确率分别从0.84、0.83、0.82提高到0.89、0.87、0.85。订正后72 h最高和最低温度的预报准确率都大于订正前模式24 h的准确率。总体而言,该综合订正技术较好地订正了模式误差,且误差在空间分布上较均匀。(4)对于高山站而言,经过订正后的最高和最低温度与实况基本吻合。空间误差逐步订正法的订正量在±1℃之内,与滑动双权重平均订正后的偏差呈现一定的负相关,有正的订正效果。该综合订正法已成功运用于江西省精细化气象要素客观预报业务系统中。 相似文献
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根据中央气象台自2017年10月—2018年9月20:00起报未来72 h 0.05 °×0.05 °分辨率格点日最高、最低温度指导预报和国家气象信息中心格点温度实况,应用Matlab神经网络工具箱提供的newrbe函数,建立基于径向基函数(RBF)神经网络的温度预报模型,对2018年10月—2019年9月RBF预报产品进行格点检验评估,并与同期的EC模式预报产品做了对比。结果表明:（1）通过RBF模型订正后的24 h、48 h和72 h日最高和最低温度预报准确率较中央气象台指导预报（NMC）分别提高了7.21%、6.98%、5.48%和5.67%、4.46%、4.47%,均为正技巧,且春、夏、秋季预报订正效果要好于冬季;（2）分区域预报检验来看,除海源、同心、彭阳的最高温度预报和海源、惠农的最低温度预报误差偏较大外,其他区域的误差基本都小于2 ℃。特别是对强降温、霜冻天气的温度预报准确率高于NMC,对预报员有一定的参考价值。 相似文献
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利用类卡尔曼滤波的自适应业务订正方法,对2010—2016年欧洲中心数值模式集合预报产品在海南东北部地区的温度预报进行订正分析,结果表明:1)数值模式集合预报较控制模式和业务模式在最高、最低温度预报上有准确率更高和时效更长的优势;2)对类卡尔曼滤波自适应订正方法中权重系数的选取进行了试验,从而通过在不同时效选择最优的权重系数对该方法进行本地化改进;3)对优化后的订正方法进行检验,结果显示有效地提高最高、最低温度预报准确率,各时效温度平均绝对误差有效下降0.5℃,接近甚至超过主观预报水平;同时可以改善模式对高温事件的预报性能,提高高温事件概率预报的Brier评分和技巧评分。 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