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1.
为了提高GRAPES_3 km（Global/Regional Assimilation and Prediction System）模式在2018年平昌冬奥会气象服务中的预报能力,采用一阶自适应的卡尔曼滤波方法对GRAPES_3 km模式的2 m气温、2 m相对湿度和10 m风开展偏差订正。结果表明:偏差订正方法明显提高了地面要素的预报效果,其中2 m气温的均方根误差整体减小到2℃左右,站点订正改善率为10%~60%;10 m风速的均方根误差减小到2 m·s-1左右,站点订正改善率为10%~45%;2 m相对湿度减小到20%以下,站点订正改善率为0~20%。与韩国气象厅LDAPS（Local Data Assimilation and Prediction System）及美国宇航局NU-WRF（NASA-Unified WRF）模式相比,GRAPES_3 km模式的风速预报表现更为优异,各站点整体预报效果明显优于LDAPS和NU-WRF模式。偏差订正方法可有效改善模式在复杂地形条件下的预报能力,是提高精细化预报准确率的重要手段。 相似文献
2.
为降低风电场短期预报风速误差,减少风电场短期风功率偏差积分电量,提高风电场发电功率预测准确率,分季节研究了相似误差订正方法对ECMWF单台风机预报风速的订正效果。结果表明:相似误差订正后不同风机预报风速的误差差距减小;预报风速的平均绝对偏差和均方根误差明显降低,其中夏季和秋季华能义岗风电场两个指标降低幅度均超过0.1 m/s、会宁丁家沟风电场均超过0.2 m/s;订正风速削减了原始预报的极值,可反映大部分时段实况风速3 h内的趋势变化,个别时段订正风速与实况趋势相反;订正后预报风速在风功率敏感区的平均绝对偏差明显降低,华能义岗风电场四季降低幅度在0.112~0.242 m/s之间、会宁丁家沟风电场四季降低幅度在0.131~0.430 m/s之间,有效降低了原始预报误差带来的短期风功率偏差积分电量扣分值;订正风速较原始预报更多分布在风功率敏感区。该方法实际应用灵活,对提高风电场短期预报风速准确率有可观的效果,并可有效减少短期风功率偏差积分电量考核。 相似文献
3.
为了将格点观测融合产品用于模式预报产品的滚动订正中,获得精准的预报效果,使用国家气象信息中心HRCLDAS（High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System）业务系统产生的高频次格点风场融合产品作为实况资料,采用两种风场模型和8种格点误差订正方案,对模式风预报产品进行订正预报试验,试验选择欧洲中期天气预报中心10 m风预报产品的2017年1月1日—2月28日以及2017年6月1日—7月31日两个时间段,进行了预报模拟试验,对8种格点误差订正方案的订正结果进行检验,同时将订正场插值到站点,使用国家级2400个地面气象站风场资料进行站点检验,结果表明:无论从格点还是站点检验的平均绝对偏差、准确率、绝对偏差分布频率结果看,采用基于模式和实况因子的全格点滑动建模订正方案具有最佳的订正效果。 相似文献
4.
利用WRF模式对美国NCEP发布的CFS气候预测业务产品在中国区域内进行动力降尺度预报,可得到预报时效为45天的逐6小时、30 km分辨率基础气象要素预测产品。再利用全国气象站观测资料和3个风电场70 m高度风速、温度观测资料对2015年冬季预测结果进行检验评估和分析,最后通过线性方法对地面要素预测结果和70 m高度风速、温度预测结果进行统计订正。结果表明:（1）2 m温度和相对湿度的全国预报平均绝对误差分别为4.71 ℃和18.81%,在华东、华中和华南地区误差较小;（2）10 m风速预报平均绝对误差为2.42 m/s,在东北、华北和西北地区误差较小;（3）线性订正后,2 m气温、相对湿度和10 m风速的预报绝对误差分别减小1.05 ℃、5.29%和1.47 m/s,并且订正后误差随时间变化更平稳;（4）订正后70 m高度风速和温度的预报绝对误差均减小,风速平均误差减小最大可达1.29 m/s（B塔）,气温平均绝对误差减小最大可达3 ℃（C塔）。研究结果表明,基于CFS产品和WRF模式的、与月尺度风电预报关系密切的气象要素预报性能较好,未来可将该方法尝试于风电场的月尺度功率预测产品研发。 相似文献
5.
利用以中尺度数值模式WRF/CALMET作为风电场预报系统的动力模块,及BP神经网络法(BP-ANN)作为风电场预报系统的统计订正方法,对重庆市齐跃山风电场进行了一次时间分辨率为5 min的24 h风速、风功率的滚动预报试验,探讨了适用于中国典型内陆山区的风电场预报系统。结果显示:以WRF/CALMET/BP组成的动力—统计预报系统能够较好地模拟出内陆山区的风场特征,系统对正午至傍晚时段的风速预报准确率较高。WRF/CALMET动力模式对于风速中心振幅的模拟能力较好,经过BP神经网络订正后,模拟结果会趋于均值。不同风速段中,模式对低风速段(3~8 m·s^(-1))的预报效果较好,BP神经网络对中风速段(8~14 m·s^(-1))预报结果的订正效果最明显。 相似文献
6.
基于2019年8月至2020年7月华南区域模式（CMA-GD）预报和湖南97个国家站2m温度实况,开展了模式温度预报检验和逐步回归订正技术研究。结果表明,华南区域模式2m温度预报与实况变化趋势基本一致,预报偏差具有明显日变化,白天准确率下降、夜间升高,随着预报时效的延长,偏差增大;夏半年预报偏差大于冬半年;湘西预报效果优于湘东;00时起报的2m温度预报优于12时起报。基于华南区域模式预报产品,区分起报时次和季节的2m温度预报逐步回归订正预报效果较好,订正后预报相对于模式预报误差下降、准确率提高,有明显正技巧,对12时起报的模式预报效果改善更大,不同站点订正效果略有差异,对预报误差较大站点,订正效果明显。 相似文献
7.
海面风速对航运及海上生产作业影响重大,但数值模式对于海面的风速预报仍存在较大误差。为降低数值模式海面10 m风速预报的系统性误差,提高海上大风预报准确率,基于2017—2019年中国气象局地面气象观测资料对ECMWF确定性模式的10 m风场预报结果进行检验评估,并采用概率密度匹配方法对模式误差进行订正。分析结果表明,概率密度匹配方法可有效地改善数值模式10 m风速预报的系统性误差,订正后风速在各个预报时效和风速量级的平均误差均较订正前有所降低。对于大量级风速的预报,经概率密度匹配方法订正后的风速预报的漏报率可减少10%以上。订正后12 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差分别由4.15 m/s、5.61 m/s降低至3.12 m/s、4.08 m/s,120 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差由7.38 m/s、9.35 m/s减小至6.46 m/s、8.07 m/s。在冷空气、台风大风天气过程中,基于概率密度匹配方法订正后的风速与实况观测更接近,能够为我国近海洋面10 m风速的预报提供更准确的参考。 相似文献
8.
《贵州气象》2019,(6)
运用概率统计的方法,检验了的ECWMF、GRAPES和JAPAN模式对于贵州省范围内84个站点的风速预报的平均绝对误差、标准差、相关系数和正确率,EC模式平均误差在-1.9～1.7 m/s之间,GAPES模式在-3.1～0 m/s之间,JAPAN模式在-3～1.9 m/s之间;平均绝对误差EC模式在0.6～2.1 m/s之间,GAPES模式在1.1～3.3 m/s之间,JAPAN模式在0.6～3.1 m/s之间,全省站点相关系数平均数EC模式和JAPAN模式为0.5,GRAPES模式为0.4,风速预报误差绝对值为2 m/s的准确率全省平均值EC为83%,最低为织金的54%;GRAPES模式为56%,最低为长顺的32%;JAPAN模式为75%,最低为长顺的29%。并分9个地州对3个模式的预报效果进行对比,发现EC模式的预报效果明显优于其他两个模式。其中,EC模式对铜仁地区的预报效果最好,黔西南的预报效果最差;GRAPES模式对遵义地区的预报效果最好,毕节地区的预报效果最差;JAPAN模式对遵义地区的预报效果最好,黔西南地区的预报效果最差。3个模式中有两个在黔西南地区的预报效果不佳。运用BP神经网络方式对3种模式风速预报进行订正,对于3个模式订正后的预报效果均有明显改善,其中误差、正确率的改善较为明显,相关系数的提高较小。 相似文献
9.
中亚地区常规气象观测稀疏，同化极轨卫星FY-3C上的微波湿度探测器-Ⅱ(MWHS-Ⅱ)辐射率资料可有效减小该地区数值预报初始场的不确定性。本研究首次在中亚快速更新多尺度资料分析和预报系统RMAPS-CA中同化了FY-3C/MWHS-Ⅱ辐射率，评估了其同化效果。研究发现：（1）单个时次冷启动的同化时间窗口内，仅约有56%的辐射率资料通过了质量控制并被RMAPS-CA同化。（2）偏差订正整体减小了各水汽通道的背景场辐射亮温偏差，最大减幅出现在通道14，达0.5 K。通道14偏差订正前的观测辐射亮温和背景场辐射亮温间存在较大偏差，是其同化应用中需要特别注意的。（3）FY-3C/MWHS-Ⅱ辐射率同化整体提高了RMAPS-CA系统对高空温度、位势高度、高空风速等的中短期预报准确率。同时，使得2米温度和10米风速的预报准确率预报均方根误差分别平均减小了0.2 K和2 m/s。其同化有效降低了小雨预报的漏报率和空报率，小雨预报的TS评分提升了16%。降低了中雨和大雨预报的漏报率，三个量级降水预报的BIAS评分分别提升了18%、38%和36%。 相似文献
10.
利用2014年12月—2020年12月时间间隔为3.5 h的高空风实况分析火箭发射前后3.5 h内高空风差异, 并利用WRF模式和火箭发射前3 h高空风建立火箭发射后0.5 h高空风预报模型, 结果表明:火箭发射前后3.5 h内高空风速、风向差异特征, 与高度、季节及火箭发射前3 h平均高空风速有关。高空风最大风速偏差为-24.00~26.00 m·s-1, 风速偏差在10 m·s-1以内达三分之二, 且主要出现在对流层中高层[6.5 km, 11.5 km)高度内;最大风向绝对偏差范围为10.00°~180°, 主要集中在[30°, 60°)范围及对流层中低层[1.5 km, 6.5 km)高度内。火箭发射前后3.5 h内高空风速平均绝对偏差随火箭发射前3 h高空风速平均值增大呈增大趋势, 风速相对误差绝对值和风向绝对偏差则表现为减小趋势, 说明高空风强时, 风向不易发生短时变化;火箭发射前后3.5 h内高空风差异随季节变化与高空风的季节特征有关。利用火箭发射后0.5 h高空风预报模型, 有助于降低火箭飞行风险。 相似文献
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利用WRF模式和GFS资料对乌鲁木齐机场一次东南大风天气进行了预报和地形敏感性试验。模式预报的结果表明:WRF模式对东南大风的起风时间、持续时间、风速大小等方面有较强的预报能力。地形敏感性试验表明:1乌鲁木齐市区与机场300m左右的高度差对机场风速的影响很大;2机场上空下沉运动的强弱与东南大风的强弱有很好的对应关系;3机场东南大风的风速变化并不总是与峡谷两端气压梯度力的变化同步。此次东南大风天气的产生是低空动量下传、狭管效应和下坡风共同作用的结果。动量下传主要出现在海拔2000m以下的高度,下坡风主要出现在海拔935m以下的高度。 相似文献
12.
使用中尺度数值天气预报业务模式9 km和3 km分辨率的模式输出产品,分别应用小尺度模式CALMET模式和双线性插值(BLI)方法将预报风速进行降尺度处理,并对比预报风速和风塔观测资料。结果表明：WRF模式9 km分辨率的模式输出经过CALMET模式降尺度以后得到的风速预报效果比3 km分辨率的模式输出略好。同时,由于中尺度数值预报模式分辨率本身较高,使用BLI也可以得到较好的风速预报。将风速分为0 m·s-1≤风速<5 m·s-1,5 m·s-1≤风速<10 m·s-1和风速≥10 m·s-1共3个等级,检验3个风速等级的预报偏差百分比得出,CALMET模式和BLI方法对10 m·s-1以上的大风的预报效果相对较差;如何对大风预报进行订正对风速预报准确率的提高具有重要的意义。 相似文献
13.
数值预报系统检验结果对预报产品的释用和系统的改进有着重要的作用。基于MET（Model Evaluation Tools）检验工具对乌鲁木齐区域高分辨率数值预报系统V2.0 (Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Prediction System—Central Asia V2.0，简称RMAPS-CA V2.0）在2021年各季节中的预报性能进行客观检验评估，主要检验了2m温度、10m风速、高空位势高度等要素，并与RMAPS-CA V1.0同期预报性能进行对比分析。（1）2m温度预报偏差在冬季和春季整体为负偏差，在夏季和秋季整体为正偏差；各个季节的平均预报偏差均在2℃以内，预报性能秋季最优，冬季最差。各个季节10m风速预报整体为正偏差且差异不大，平均误差在0.5-1.0 m/s之间，预报性能秋季最优，春季最差。（2）高空位势高度预报偏差在冬季整体为负偏差，在其余季节整体为正偏差，预报性能冬季最优，春季最差。高空风场预报偏差在冬季和春季400hPa以下为正偏差，400hPa以上为负偏差；夏季和秋季整体为负偏差，预报性能春季最优、夏季最差。高空温度场预报偏差在冬季整体为负偏差，其余季节整体为正偏差，预报性能春季最优、夏季最差。（3）降水晴雨预报效果较好，但除夏季外以空报为主；随降水阈值增大、TS评分减小，多以漏报为主，降水评分在冬季最高、夏季最低。从降水个例检验看，24h累计降水为大量和中量的国家站点预报性能有所提升，逐6h累计降水TS评分略有提升。（4）RMAPS-CA V2.0系统各要素预报偏差的变化特征与RMAPS-CA V1.0相似，预报能力整体上要优于RMAPS-CA V1.0。 相似文献
14.
对2017年春季黑龙江省大、小兴安岭林区的6个代表站点10 m风场进行降尺度分析,并结合观测数据对比分析了WRF模式和CALMET降尺度模式的10 m风速、风向预报结果。结果表明：两模式逐小时风速预报与观测的相关系数为0.5-0.7,且随着风速的增加,模式的预报准确率逐渐提高,夜间的风速预报偏差较大,进入白天后,偏差明显减小。WRF模式对风速变化趋势的预报效果优于CALMET模式,与观测的风速相关性更高,而CALMET模式对较大风速的预报效果优于WRF模式。在风向预报方面,WRF和CALMET的风向模拟与观测风向均有较好的一致性,模式预报准确率较高的两个风向也刚好对应各站的盛行风向。同时,本文用回归方法对日平均风速进行订正发现,订正后各站的日平均风速预报准确率平均提高了50%,具有较好的业务应用价值。 相似文献
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Duanjun Lu L. White R. S. Reddy Quinton L. Williams Paul J. Croft 《Meteorology and Atmospheric Physics》2011,111(3-4):75-90
Three models, MM5, COAMPS, and WRF, have been applied for the warm season in 2003 and the cool season in 2003?C2004 to evaluate their performances. All models run over the same domain area covering the north Gulf Mexico and southeastern United States (US) region with the same spatial resolution of 27?km. It was found that the temporal variations of the mean error distribution and strength at 24 and 36?h were rather weak for surface temperature, sea level pressure, and surface wind speed for all models. A warm bias in surface temperature forecasts dominated over land during the warm season, whereas a cool bias existed during the cool season. The MM5 and WRF produced negative biases of sea level pressure during the warm season and positive biases during the cool season while the COAMPS yielded a similar distribution of sea level pressure biases during both seasons. During both seasons, similar surface wind speed biases produced by each model included a high wind speed forecast over most areas by MM5 while the COAMPS and WRF yielded weak surface winds over the western Plains and stronger surface winds over the eastern Plains. Root-mean-squared errors revealed that the forecast of surface temperature, sea level pressure, and surface wind speed were degraded with the increase of forecast time. For rainfall evaluation, it was found that the MM5 underpredicted seasonal precipitation while the COAMPS and WRF overpredicted. The bias scores revealed that the MM5 yielded an underprediction of the coverage of precipitation areas, especially for heavier rainfall events. The MM5 presented the lower threat score at lighter rainfall events compared to the COAMPS and WRF. For moderate and heavier thresholds, all models lacked forecast accuracy. The WRF accuracy in predicting precipitation was heavily dependent upon the performance of the selected cumulus parameterization scheme. Use of the Grell?CDevenyi and Bette?CMiller?CJanjic schemes helps suppress precipitation overprediction. 相似文献
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为了科学设计黄渤海海洋气象边界层观测站网并研究观测网布局对数值天气预报模式的影响,本文采用模式误差、海洋气象要素特征区域资料统计分析和观测系统模拟试验（OSSE）方法,根据边界层雾、层云降水、小风与中等风速天气条件设计布局方案,并分析站点观测要素对数值预报模式的要素预报的影响。模拟试验数据使用了每6 h NCEP再分析资料FNL（NCEP Final Operational Global Analysis data）、NCEP每天平均的高分辨率海温资料RTG_SST（Real-Time Global Sea Surface Temperature）和石油平台、浮标站等每小时实况观测资料,评估了黄渤海海洋气象站网布局各个方案的优缺点。评估结果表明,湿度和风的要素预报受实况风向风速条件影响,偏东和偏北风个例湿度要素预报较好。然而,在偏南中等风速个例中,风场预报要素更接近实况。温度场的分析综合结果显示,在海气相互作用影响较大的天气过程中,特征区域布站能明显提高温度要素的预报准确率。最后,综合分析多项模拟试验的结果,给出了改进数值预报准确率的海洋布站建议。 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MET检验工具,对2017年各季节DOGRAFSv1.0预报性能进行客观检验。结果表明：（1）2m温度日间预报温度整体偏低,夜间多数站点预报温度偏高;冬季预报温度偏高,其他三个季节温度预报整体偏低。10m风速冬季模拟性能最差,春季次之;所有季节风速预报均偏大。（2）夏季、秋季高空温度预报误差小,在3.0℃以内,冬季误差最大,温度预报整体呈冷偏差;不同季节高空位势高度随高度增加误差增大,误差约在6.5～12.0gpm,预报高度比实际高度偏低;不同季节高空U、V风随高度增加误差先增大后减小,均方根误差分别为2.4～6.2m/s和1.8～5.2m/s,U风预报整体比实况偏小,V风预报整体比实况偏大。（3）冬季大阈值降水漏报率较高,12.1mm阈值降水Bias评分仅为0.2,秋季大阈值降水空报率较高,12.1mm阈值降水Bias评分在2.0以上,夏季空、漏报率较低;在新疆地区,四个时段中14～20 BJT 、20～次日02 BJT空报站点数多于漏报,14～20 BJT空报率最高,02～08 BJT漏报率最高,08～14BJT晴雨预报以漏报为主;日间Ts评分高于夜间。 相似文献