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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
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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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《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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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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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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利用BJ-RUCV2.0数值模拟资料、呼和浩特站观测资料,借助2013年7月14—15日呼和浩特地区暴雨过程,对比了数值和观测两类探空资料的参量差异,分析了数值探空资料的预报性能,结果表明:(1)就露点温度预报而言,提前12h起报的数值探空预报效果更好,但每个起报时刻的数值资料都对整层大气预报略偏湿;(2)提前12h起报的数值探空资料所反映的逆温层位置和厚度最接近实况资料,对温度预报效果最好;(3)与观测探空资料相比,数值探空资料的不稳定能量偏强,这将导致模拟降水出现时间比实况要提前;(4)在对短时临近预报有指示意义的12h预报时效内,CAPE值08时起报的误差较小,K指数20时起报的预报误差较小。 相似文献
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基于ECMWF海平面气压场的热带气旋路径预报效果检验 总被引：4，自引：0，他引：4
将三次样条插值方法应用到欧洲中心(ECMWF)海平面气压场(24～120 h)进行热带气旋(TC)中心定位定强和误差计算,并与同期美国联合台风警报中心(JTWC)、日本气象厅(JMA)和中国中央气象台(CMO)综合预报进行路径误差对比分析。结果表明:72 h以内预报以JTWC表现最好,其次是JMA的综合预报,ECMWF客观预报最差,但ECMWF对于96 h和120 h的热带气旋(TC)中期路径趋势比JTWC综合预报有更好的参考价值。ECMWF对24～120 h TC中心定强偏高15～20 hPa。分别统计08时和20时TC路径预报误差发现,24 h和48 h二者没有差异,而72～120 h 20时预报水平好于08时。 相似文献
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《贵州气象》2016,(5)
利用EC细网格(ECMWF-thin)0.125°×0.125°格距20时起报地面2 m气温资料,使用反距离加权法插值至怀化11个国家气象观测站点上,计算出模式预报的日最高气温,对模式预报准确率的时空分布特征以及利用N日误差滑动平均值、天气分类方法分别对模式预报进行订正分析发现:随着预报时效的延长ECMWF-thin日最高气温预报准确率降低,存在明显的时间变化特征,但空间差异不明显;ECMWF-thin日最高气温预报较实况普遍偏低;利用N日误差滑动平均值方法订正,日最高气温预报准确率的提升16%~20%,订正后预报准确率在54%~73%,此方法操作便捷、简单实用;进行天气分类订正后,各类型天气均有不同程度提升,且对特定类型天气提升明显,两种方法各有利弊,对日最高气温预报均具有一定的指导意义。 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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基于乌鲁木齐区域数值预报业务系统,运用Ts和Bias评分方法,对2012年9月1日—2015年8月31日逐日2个起报时次的逐6 h累积降水量的年与季节预报性能进行检验,并从空间上分析了2015年全疆站点逐6 h累积降水量在4个预报时段的评分特征。结果表明:(1)2个起报时次的降水评分相差较小,00 UTC起报略优于12 UTC起报,2015年系统改进了白天大量级降水的空报现象。(2)系统对晴雨预报较为准确,Bias接近1,空报、漏报率很小;随着降水阈值的升高,Ts评分减小,Bias变幅增大,空、漏报率也随之增加。系统对强降水过程以漏报为主。(3)系统的降水预报能力存在季节差异,夏季Ts评分最高,秋季次之,冬季最小;随时间模式对四季降水预报能力均有提高,降低了冬季大量级降水的漏报率和夏季大量级降水的空报率。(4)在新疆地区,08—14 BT(Beijing Time)、14—20 BT、20—次日02 BT空报站点数多于漏报,14—20 BT空报率最高;在02—08 BT整体呈漏报。(5)各站点整体来看,白天Ts评分高于夜间,山区及邻近地区评分高于平原地区;西天山评分略优于东天山,夜间晴雨预报有天山北坡漏报、南坡空报的趋势。 相似文献
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该文利用日常业务应用的中央台精细化预报(CMA-thin)、中国T639、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和日本气象厅(JMA)4个预报中心的预报资料,采用均方根误差和预报准确率对各预报中心中影响道路结冰的气象因子进行检验分析。结果表明在72 h预报内在不同时刻起报场中,T639在08时起报的相对湿度效果最好;日最高气温、最低气温及0℃以下的气温预报准确率EC细网格最高;降水预报以JMA最优。该结论一方面为贵州中西部道路结冰监测预警预报系统的建设提供最优要素选择;另一方面使预报员在多个数值预报中相对信任某个预报中心的要素预报,缩短了预报员的参考和选择时间。最后通过2012年12月29—31日道路结冰个例进行对比分析,很好地验证了上述检验结论。 相似文献
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应用国家基本观测站资料、自动站逐时降水资料,基于客观统计检验方法,针对降水(12h、24h累积雨量)、近地面要素(2m温度、10m风)和高空要素(风场、温度场、高度场),分别评估SWCWARMS模式和GRAPES模式对2015年西南地区预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式降水ETS评分高于GRAPES模式,除24h小雨外SWCWARMS模式偏差值均高于GRAPES模式,两个模式在不同预报时效内对中雨、大雨、暴雨都表现一定程度的空报;(2)12h降水分段评分上,SWCWARMS模式TS评分均高于GRAPES模式,但SWCWARMS模式预报降水范围过大,随着预报时效增长空报多于GRAPES模式;SWCWARMS模式中雨和大雨空报大于其它量级降水,GRAPES模式对大暴雨漏报较多其它量级降水表现为空报;(3)两模式对高度场和温度场预报优于风场,对对流层中层预报优于中低层,SWCWARMS模式对高度场和温度场预报优于GRAPES模式,夏半年SWCWARMS模式均方根误差小于GRAPES模式;(4)两模式都表现出2m温度均方根误差在秋季增加而春季减小这一特征,SWCWARMS模式近地面要素均方根误差均小于GRAPES模式。 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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采用中国T639预报模式提供的气温数值预报资料及两要素加密自动站气温资料,对贵州省内2 000多个乡镇站点进行气温精细化预报研究。结果表明,在对2013年1—3月预报时效为24~168 h的气温预报试验中,无论从均方根误差的角度还是按照贵州省的业务评分标准,进行降尺度技术处理后的精细化气温预报效果较直接的气温预报有着明显的改进。试验中,对于24 h的预报改进最明显,均方根误差减少达19.1%,预报业务评分改进达24.5%,全省平均评分均在70%以上,较大幅度地改进了T639预报模式直接提供的气温预报。 相似文献
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利用2016年春、夏季节陕西99个国家站的气温逐1 h观测数据,对ECMWF高分辨率数值模式对陕西国家站0~72 h逐3 h和78~240 h逐6 h的气温预报性能进行评估。结果表明,陕西大部分地区,气温预报误差≤1 ℃和≤2 ℃的准确率在72 h之前分别为30%~50%和55%~85%,96 h之后分别为10%~30%和25%~55%,夏季的准确率高于春季,20:00起报的准确率略高于08:00起报。随着预报时效的增加,模式的气温预报能力和稳定性波浪式下降,日变化特征明显,23:00至次日11:00时段的预报能力和稳定性好于14:00—20:00时段。模式的气温预报值与观测值有很好的相关性,但是模式和实际观测站的地形高度差异会对气温预报质量产生较大影响。基于气温垂直变率和模式与实际观测站的地形高度差异进行的高度差订正,可以适当提高模式的气温预报水平,文中提出的几种气温预报的高度差订正方法,对陕西大部分地区的气温预报为正订正效果,但还存在一些问题,有待进一步研究。 相似文献
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利用重庆市2003—2017年34个国家级气象观测站的逐时降水和逐时温度资料，建立了一种基于未来24 h日最高、最低气温和天气现象预报值的逐时气温预报模型。该模型通过搜寻与未来24 h预报值相似的历史天气现象下的气温时间序列，预报给定站点未来1 d的逐时气温。然后运用结合了高程的反距离加权插值法，得到重庆市0.125°×0.125°分辨率逐时气温网格预报产品。2018年逐时气温预报产品的检验结果表明，整体上国家级站点绝对误差≤2℃的逐时气温预报准确率为79.73%～91.40%，均值为87.12%;10月—次年2月的准确率好于3—9月，8月较差。该模型的预报性能在无雨时稳定，有雨时在地形复杂且易出现强降水的重庆东北部地区略差。重庆西部、中部的大部以及东北部偏西地区的网格产品预报准确率较高，而偏南局地山区和偏东部分山区的准确率较低。总体上该方法预报效果较好，预报性能稳定。 相似文献
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采用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)全球确定性预报模式地面气温和国家地面站点观测资料,对模式初值场误差、历史误差以及卡尔曼滤波预测误差与实况误差之间的相关性进行分析,设计了4种回归方案订正日最高、最低气温预报偏差,并与ECMWF、中央气象台和全国城镇的预报产品进行了检验对比。结果表明:采用了模式近1～3 d最高(最低)气温和模式最高(最低)气温历史平均误差、初值场误差以及卡尔曼滤波反演误差作为预报因子的改进方案效果最优,经对其2017年日最高和最低气温的预报检验,预报准确率较ECMWF原始模式预报有较明显提高,也明显优于中央气象台指导预报。在空间分布方面,其对地形较为复杂地区的改进效果更好。同时,与当前业务中质量最好的全国城镇预报相比,最高气温预报平均绝对偏差(Mean Absolute Error,MAE)较全国城镇预报低8.24%～13.97%,预报准确率提高1.24%～3.57%,日最低气温平均绝对偏差较城镇预报低9.43%～17.69%,预报准确率提高1.77%～2.72%。在3 d的预报中,对24 h时效内预报相对于48 h和72 h的改进幅度更大,订正效果更加明显。 相似文献
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基于ECMWF、JMA、T639、WRF四个数值模式2012年6月1日—9月30日地面气温3—60 h预报资料和郑州加密自动站资料,利用多模式集合平均(EMN)、消除偏差集合平均(BREM)、加权消除偏差集合(WBREM)及多模式超级集合(SUP)4种方法,对2012年8月29日—9月27日郑州城区11个站点地面逐3 h气温进行多模式集成预报试验,采用绝对误差对预报结果进行检验评估,结果表明:在30天的预报期内,BREM、WBREM及SUP对于大多数站气温预报效果有明显改善,而EMN方案对11个站预报效果改善则不太明显;4种方案中,BREM和WBREM预报效果相对较好且稳定,各个站上3—60 h预报的绝对误差均在2℃附近或以下;SUP方案虽然对个别站预报误差较低,但是其预报效果并不稳定,一些站点的个别预报时效误差大于2℃。对于郑州观测站的气温预报而言,4种集成方案20时起报的气温误差明显小于08时起报的误差,并且20时起报的SUP集成方案绝对误差明显小于其他方案的绝对误差。总体而言,BREM、WBREM及SUP三种集成方案能够给郑州精细化预报业务提供较好的参考。 相似文献
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基于2020年上半年我国东部近海站点观测资料和葵花-8卫星反演海雾产品对我国自主研发的GRAPES-TYM模式进行了海雾预报性能评估。点、面检验结果表明：模式48 h和72 h TS分别为0.40和0.36,黄海海雾预报性能最优,34°～37°N海域内大部分站点TS高于0.50。黄海海雾落区预报检验显示均压场形势下预报最准确,平均临界成功指数为0.35;气旋后部海雾多空报。2 m相对湿度预报偏差具有局地性特征,相对湿度低估的站海雾预报击中率、TS相对低,反之亦然。另外,模式对成雾相关气象要素预报误差相对小且对成雾有利时海雾预报基本正确;模式预报风向较实际风向偏东南,易出现冷偏差和湿偏差,虚假的有利温湿条件导致海雾空报。 相似文献