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以台风路径数值预报的短时效预报偏差和目标时效（指所需订正的时效）的纬度预报为预报因子,采用多元线性回归方法建立了台风路径预报的偏差预估方程,继而对台风路径预报进行实时订正。本文以12 h为短时效,通过对欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（ECMWF-IFS）和集合预报模式（ECMWF-EPS）的台风路径预报的应用,得到以下结论:2018年试报结果表明,24 h、36 h、48 h、60 h、72 h、84 h订正后的ECMWF-IFS台风路径预报的平均距离误差分别比订正前减小了7.3 km、9.3 km、8.9 km、6.5 km、6.9 km、2.6 km,总体来说较强台风（指12 h的台风强度实况≥32.7 m s?1）路径预报的订正效果更好。尝试了先对ECMWF-EPS各成员的台风路径预报进行订正,再进行集成预报,并对比了以下5种方式得到的台风路径预报:“订正后的确定性预报”、“所有集合预报成员集合平均”、“优选集合预报成员集合平均”、“所有集合预报成员先订正再集合平均”和“优选集合预报成员先订正再集合平均”,2018年试报结果表明,对于平均距离误差,24 h和36 h“优选集合预报成员先订正再集合平均”最小,48 h和60 h“所有集合预报成员先订正再集合平均”最小,72 h和84 h“优选集合预报成员集合平均”最小,如果在业务中有针对性地进行应用,有望获得一个在各预报时效表现都较优异的台风路径客观综合预报结果。24 h、36 h、48 h、60 h“优选集合预报成员先订正再集合平均”的平均距离误差分别比“所有集合预报成员集合平均”减小了13.3 km、11.7 km、10.0 km、7.6 km,比中央气象台官方预报（对应的时效为12 h、24 h、36 h、48 h）减小了0.7 km、2.0 km、3.9 km、2.4 km。 相似文献
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集合预报是从一定误差范围内的一组初值出发,这组初值(样本)代表了大气状态的概率分布,集合预报中集合样本的好坏严重影响分析质量。质量较差样本进入集合预报中难免会降低集合预报的整体质量。由于集合样本是模拟大气可能状态的概率分布,因此样本的优选是提高分析质量的关键。通过对集合样本优胜劣汰来分析样本优选对模拟效果的影响。由于台风预报中台风路径的模拟至关重要,因此样本优选的方案为将样本模拟的路径信息与观测的台风报文路径相比较后,保留误差较低的样本,剔除误差较高的样本,从而提升样本的整体质量。但过多的样本被替换将导致集合离散度的大幅下降,因此替换样本的数量要适度。研究结果表明样本优选极可能有利于热带气旋路径和强度模拟的改进,其中对“妮妲”路径误差的改进为4% ~13%,对“鲇鱼”路径误差的改进为11%~28%,对“妮妲”的强度误差改进为5%~37%,“鲇鱼”的强度误差改进为1%~27%。 相似文献
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传统集合预报模式扰动方法通常用来描述物理过程随机误差,但模式不可避免会存在系统偏差,为了减少模式系统偏差对集合预报的影响,利用中国气象局全球集合预报系统（CMA-GEPS）,通过经验正交函数（Empirical Orthogonal Function,EOF）分解方法获得系统偏差倾向,在积分过程中将系统偏差倾向扣除法与传统的随机物理倾向扰动法（Stochastically Perturbed Parameterization Tendency,SPPT）相结合,构建了全球集合预报系统偏差和随机误差结合的模式倾向扰动方法（Bias correction of bias tendency based on SPPT,SPPT-B）,设计并开展了集合预报试验来探究该方法对全球集合预报的影响。结果显示：（1）经验正交函数分解的第一模态能较好地体现系统偏差的主要特征,即随预报时效线性增长、对流层高层的系统偏差比中、低层大。（2）系统偏差倾向扣除法和SPPT-B方法均可以有效降低南、北半球和热带地区高层和低层的系统偏差,且SPPT-B方法能明显改善热带地区集合离散度。（3）两套方案对对流层高层的集... 相似文献
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为深入认识对流尺度集合预报对川渝地区降水的预报性能，利用2020—2021年暖季（5—9月）川渝地区7 213个自动气象站逐日降水观测数据，综合评估对流尺度集合预报系统的控制预报（Control Forecast, CNTL）、集合平均（Ensemble Mean, MEAN）和概率匹配平均（Probability-matched Ensemble Mean, PM）对川渝地区降水的预报能力，并对比不同起报时次（08:00和20:00，北京时，下同）的预报差异。结果表明：（1）PM和MEAN的预报性能相对CNTL有所提高，MEAN对中雨和大雨量级降水预报具有指示意义，PM对大量级降水具有明显的预报优势。（2）模式预报的降水频率在小雨量级相比观测呈区域一致的正偏差，中雨及以上量级降水的预报正偏差集中在大巴山、华蓥山、武陵山脉等高海拔山区，预报负偏差主要位于四川盆地和丘陵区域，MEAN对小雨和中雨（大雨和暴雨）的预报正（负）偏差最明显。（3）08:00起报的36 h时效临界成功指数（Critical Success Index, CSI）和命中率（Probability of Detect... 相似文献
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采用基于集合Kalman滤波数据同化和偏差修正方法的集合预报技术来研究热带气旋的强度预报问题.集合预报系统考虑初值误差和模式误差,利用MM5中尺度模式,采用Anthes-kuo、Grell和Betts-Miller等积云参数化方案和High-res-olution Blaekadar、Burlk-Thompson、MRF等边界层过程的9组不同的组合,分别进行45、60和75 min的短时预报.对9个预报结果采用"镜像法",得到18个集合成员.将蓝金涡旋作为同化的观测场,18个集合成员作为集合Kalman滤波的初始背景集合,采用ENSRF算法和逐点局地分析算法进行同化.同化后的结果作为集合预报的初值,预报过程对模式参数采用前述9种组合,进行72小时预报.通过求取偏差系数对预报结果进行修正,减小模式系统误差.选2003-2004年16个台风过程作为预报个例,讨论偏差修正前后对预报结果的影响.实验结果表明,基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋集合预报相对于非同化的集合预报对路径预报的改进效果优于强度预报.平均而言通过偏差修正,强度集合预报的潜力得到挖掘,绝对误差明显减小,通过偏差修正减小了强度集合预报均值的误差,进而使得预报概率密度函数均值向理论值靠近,从而提高了概率预报的精度和合理性,因此基于集合预报的偏差修正分析方法,是改善热带气旋强度预报水平的有效途径. 相似文献
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“频率匹配法”在集合降水预报中的应用研究 总被引：8，自引：1，他引：7
基于“频率匹配法”的思路,采用两种方法进行了集合降水预报的订正研究,一种方法是利用集合成员降水频率订正简单集合平均平滑效应的“概率匹配平均”法,另一种方法是利用实况降水频率订正集合成员降水预报系统偏差的“预报偏差订正”法,通过个例和批量试验,结果表明:(1)概率匹配平均法可以矫正简单集合平均的平滑作用所造成的小量级降水分布范围增大而强降水被削弱的负作用,这种改进对强降水区更显著,并且集合系统离散度越大这种改进也越大;但该方法对预报区域内总降水量的预报没有改进作用,不能改善预报的系统性偏差.(2)虽然预报偏差订正法对降水落区预报的改进有限,但可以订正模式降水预报的系统性误差,改进雨量预报以及集合预报系统的离散度特征和概率预报技巧;直接对集合平均预报进行偏差订正的效果优于单个成员偏差订正后的简单算术平均.(3)在对每个集合成员的降水预报进行偏差订正后,概率匹配平均仍可改善其简单平均的效果,因此在实际业务中,应该综合采用上述两种方法,以获得在消除系统性偏差的同时各量级降水分布又合理的集合平均降水预报. 相似文献
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为有效引入“流依赖”的背景场误差协方差,同时降低集合预报带来的计算量,尝试通过优选与同化时刻天气形势更相似的历史预报样本,并结合预报过程中的时间滞后样本,将两种样本引入集合-变分混合同化系统中,构建基于优选历史预报样本和时间滞后样本的集合-变分混合同化方案。单点观测理想试验表明,优选历史预报样本结合时间滞后样本,既能够缓解样本不足所导致的采样误差,又能够为同化系统提供“流依赖”的背景场误差协方差。连续一周的循环同化及预报试验结果显示,相较于ERA5资料和探空资料,三维变分方案整体表现稍差,样本组合混合同化方案分析场和预报场的均方根误差最小,且比仅用时间滞后样本的混合同化方案有所改进;降水评分整体也表现最优,尤其对中雨和暴雨的模拟改进较明显,较好地模拟出了强降水中心的强度和位置,且改善了降水过报的问题。 相似文献
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文章基于EC集合预报2m平均最高和最低温度资料,采用卡尔曼滤波法的综合偏差订正方案对最高和最低温度产品进行订正,进而探讨订正后的预报性能。结果表明:综合偏差订正可以有效地减小集合平均预报的系统误差,集合平均预报质量得到有效的改善;最优权重系数对于综合偏差订正方案至关重要,对集合平均预报场的系统误差有良好的改善效果,能够提高集合平均预报的整体效果。 相似文献
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为更好地改进提高模式预报性能,评估了新一代WRF-CMAQ（Weather Research and Forecasting model-Community Multi-scale Air Quality model）模式系统的不同网格分辨率预报产品对2018年北京市城六区空气质量预报结果的影响。分析表明:（1）基于首要污染物为PM2.5的预报数据集,模式系统1 km网格分辨率（BJ01）和3 km网格分辨率（BJ03）等级准确率优于官方预报结果,模式系统BJ01和BJ03区域4天内预报等级准确率均达到50%以上,24 h内准确率达60%以上,官方预报24 h内等级准确率为59%。本文引入预报综合评分法,基于IAQI（Individual Air Quality Index）和等级级别正确性双因素的预报综合评分结果显示,模式系统BJ03得分75.0分最高,BJ01次之,优于官方预报结果,模式9 km网格分辨率（BJ09）得分69.1分最低。（2）基于模式系统2018年长时间序列预报结果分析表明:模式系统预报的PM2.5浓度与实测的变化趋势较为一致,其中模式系统BJ03结果与实测PM2.5浓度相关系数达0.76,覆盖区域较大的BJ03和BJ09对PM2.5浓度峰值模拟较好。中重度污染过程的PM2.5浓度峰值模式预测误差表明,不同分辨率模式预报峰值误差的变化趋势基本一致,覆盖区域更大的粗分辨率模式预报结果高于覆盖区域小的细分辨率模式预报结果。与预报综合评分结果一致,统计分析结果也表明BJ03区域预报效果最好,平均偏差为0.83 μg/m3;而BJ01区域预报整体偏低,BJ09区域预报整体偏高。（3）基于不同网格分辨率预报效果的空间差异性分析表明:同一站点在不同分辨率上表现不一致,BJ01区域中农展馆站表现最好,BJ03区域中万柳站表现最好,BJ09区域中东四站表现最好。 相似文献
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北京冬奥服务对站点气象要素预报提出了明确需求,2 m气温预报偏差在±2℃以内,10 m风速预报平均偏差小于观测的30%,文中提出一种基于相似集合嵌套一元线性回归的预报方法—嵌套相似集合（AnEn-Ne）,该方法基于相似集合思路,在满足一定条件时,启动其嵌套一元线性回归提供订正预报。冬奥赛期（2021年11月1日—2022年3月15日）实时业务预报表明,嵌套相似集合具有较好的预报效果,相对业务数值模式（CMA-BJ）预报,预报精度显著提高,相对相似集合预报和一元线性回归预报精度明显提高,其预报结果满足冬奥服务需求。复杂地形下的要素预报检验表明,CMA-BJ模式预报2 m气温虽然存在较明显的系统偏差,但与观测相关较强,对观测的表征意义明显,订正后能有效消除复杂地形影响,10 m风速模式预报偏差振荡明显,模式预报与观测相关较弱,表征意义差,订正后站间差异明显;改进CMA-BJ模式复杂地形区近地面风速预报对观测的表征意义,可进一步提高该预报方法对10 m风速订正预报的精度。 相似文献
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基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明:采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。 相似文献
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介绍了北京空气质量多模式集成预报系统（ＥＭＳ Ｂｅｉｊｉｎｇ）．系统中区域空气质量模式包括中国科学院大气物理所自主开发的嵌套网格空气质量模式系统（ＮＡＱＰＭＳ）模式、美国环保署（ＥＰＡ）开发的Ｍｏｄｅｌｓ ３／ＣＭＡＱ模式及美国Ｅｎｖｉ ｒｏｎ公司开发的ＣＡＭｘ模式等,均使用ＳＭＯＫＥ排放模型统一处理大气污染排放清单．此系统各模式采用统一的模拟区域和网格分辨率,采用中尺度气象模式ＭＭ５提供统一的气象场,并采用算术平均、权重集成等方法集成各空气质量模式结果,并投入北京空气质量业务预报,有效支持了北京奥运会空气质量数值预报．业务预报结果表明：１）采用ＳＭＯＫＥ处理的奥运排放清单较接近实际,２００８年８月各空气质量模式可吸入颗粒物（ＰＭ１０）日均值预报结果相对偏差为－３％ ～１７％,与观测数据相关系数在０７以上;２）在排放清单较接近实际的情况下,ＰＭ１０日均值多模式算术平均优于单个空气质量模式;３）分析２００８年４—１１月业务预报表明,采用权重集成方法预报的ＰＭ１０日均值优于算术平均方法,达６１％．总体上,权重集成方法优于算术平均结果． 相似文献
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基于集合预报系统的日最高和最低气温预报 总被引：1，自引：0，他引：1
根据欧洲中心集合预报系统2 m气温预报的集合统计值,提出了BP-SM方法,针对中国512个台站2016年3月的日最高（低）气温做预报分析。将集合预报系统的模式直接输出、BP和BP-SM方法得到的日最高（低）气温进行了比较,结果表明:预报时效越长,BP-SM方法较之BP方法的预报优势也更明显;在1至5 d的预报中,BP-SM方法显著降低了预报绝对误差,误差在2℃以内的准确率大部分在60%以上,部分站点达到90%;正技巧评分均值大多高于30%,在青藏高原东部和南部地区超过了60%。预报正技巧站点次数在绝对误差≤2℃（1℃）范围内有所提高,对日最高气温预报准确率的提高略好于日最低气温;BP-SM方法有效地降低了预报系统偏差,较大预报误差出现次数显著减少。 相似文献
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相似集合预报方法在北京区域地面气温和风速预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
相似集合是近年来提出的一种基于相似理论、大数据挖掘和集合预报思路的统计释用方法。文中首先介绍了相似集合的基本原理,并应用该方法对北京快速更新循环数值预报系统（BJ-RUC）v3.0预报地面要素开展了订正释用试验。结果表明,相似集合订正后,在0—36 h预报时段内,10 m风速的均方根误差降低44%,2 m气温的均方根误差降低22%,均方根误差均显著减小。对比测站预报误差的水平分布,相似集合方法的应用对于提升非城区站点的10 m风速预报、复杂地形区域的2 m气温预报具有更为明显的效果。相同预报因子的相似集合和支持向量机方法对模式10 m风速和2 m气温预报均具有显著且相似的订正效果,但相似集合方法具有计算资源需求较少、不需要大量人工干预的优势。相似集合方法形成的集合较好地模拟了模式平均误差的增长情况,集合离散度与集合平均均方根误差表现出理想的统计一致性,即相似集合方法在形成确定性预报的同时,还能够提供预报要素的不确定性或概率信息。因此,相似集合方法在模式预报订正及释用方面具有广阔的应用前景。 相似文献
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2007年春季广州城区黑碳气溶胶污染特征的初步研究 总被引：11，自引：1，他引：10
2007年4月利用黑碳仪（Aethalometer）、颗粒物在线观测仪（TEOM1400a）和现时天气现象传感器（PWD22）获得了大气细粒子中每5 min黑碳气溶胶（BC）浓度以及每30 min PM2.5浓度及大气能见度观测数据。结果发现：黑碳日均值浓度为7.4±2.9 μg·m－3,变化范围分别为2.1～11.6 μg·m－3。PM2.5日均值浓度为77.4±35.9 μg·m－3,浓度变化范围分别为29.6～183.3 μg·m－3。黑碳小时浓度变化具有2个明显的峰值,主要与机动车尾气排放密切相关。黑碳浓度与PM2.5浓度呈正相关,与大气能见度呈负相关,相关系数为分别为0.707和－0.529,表明黑碳是PM2.5中的重要组成部分,对大气能见度的影响较显著。 相似文献
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基于CUACE(CMA Unified Atmospheric Chemistry Environment)和CMAQ(Community Multiscale Air Quality)空气质量模式预报产品,应用BP(Back-Propagation)人工神经网络法建立沈阳市不同地点小风和高湿条件下PM_(2.5)浓度集成预报模型,并对预报结果进行检验。结果表明:与单一空气质量模式相比,集成模型预报的PM_(2.5)浓度更接近实测值,预报的PM_(2.5)浓度的平均偏差和归一化均方误差均明显减小,预报的PM_(2.5)浓度的模拟值在观测值两倍范围内的百分比(FAC2)明显提高。集成模型能较好地预报PM_(2.5)浓度高值的变化,且显著提高了沈阳市外围城区PM_(2.5)浓度的预报水平。集成预报模型可以实现CUACE和CM AQ两种空气质量模式产品的最优综合,对空气质量的实时预报具有一定的参考价值。 相似文献
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基于大气化学模式WRF/Chem采用4种边界层方案（YSU,BL,MYJ和MYN3）模拟2015年全年天津地区细颗粒物质量浓度演变趋势,分析不同边界层方案对天津地区PM2.5质量浓度模拟和预报的影响,并构建多种边界层方案的集合预报产品,以期提高天津地区PM2.5质量浓度预报效果。结果表明:大气化学模式的4种边界层方案在空气质量模拟中均有较好的适用性,PM2.5模拟值与观测值相关系数达到0.76左右,晴空和大风天气BL方案表现较优,阴天和小风天气YSU和MYJ方案表现优于其他两种方案,综合所有过程没有任何单一方案具有显著优势。基于上述原因,该文开展多种边界层方案的天津空气质量集合预报试验,经过对2015年全年模拟值分析,多边界层方案和多气溶胶机制扰动的集合预报可以减小PM2.5质量浓度预报的相对误差和均方根误差,降低重污染天气预报的漏报率,提升空气质量等级预报能力,在计算资源得到保证的基础上,是一种可以提升数值模式PM2.5质量浓度预报能力的有效手段。 相似文献
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采用非齐次高斯回归 (NGR) 技术对国家气象中心区域集合预报系统的2 m温度预报结果开展了一阶偏差和二阶离散度的校准研究。对预报结果比较详尽的检验分析表明:校准后的2 m温度预报可靠性和预报技巧均显著提高,表现为校准后集合预报成员的均方根误差与离散度更为接近;原Talagrand直方图中的“L”形分布现象得到有效改善;Brier评分、最小连续分级概率评分 (CRPS) 明显减小,相对作用特征 (ROC) 面积增大,说明校准后的2 m温度预报表现出更好的预报技能。此外,NGR技术与自适应误差订正技术的对比试验表明,NGR在消除集合平均偏差和提高集合离散度两个方面均有优势。 相似文献
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基于TIGGE中欧洲中期天气预报中心和美国国家环境预报中心全球集合预报系统(EC_GEPS和NCEP_GEPS)的2016年1月1日—2017年12月31日连续2 a的预报资料,对两套系统在西南地区10 d以内的2 m温度和24 h定量降水预报进行检验评估和综合分析。2 m温度预报检验结果表明:EC_GEPS和NCEP_GEPS的2 m温度控制预报和集合平均预报的均方根误差均普遍偏高且NCEP_GEPS总体而言优于EC_GEPS;两套系统集合平均均方根误差相对于控制预报改进不明显;集合离散度均明显偏低;Talagrand分布均呈现出非常明显的"J型"分布特征,Outlier评分普遍偏高且EC_GEPS的Outlier评分明显低于NCEP_GEPS;从集合最小值到集合最大值,随着集合百分位的增大,各个预报时效的均方根误差逐渐减小,集合最大值预报技巧最高。降水预报检验结果表明:EC_GEPS和NCEP_GEPS的24 h定量降水预报的Talagrand分布总体而言均呈现出"L型"分布特征且NCEP_GEPS更加明显;NCEP_GEPS各个预报时效的Outlier评分均普遍偏高且明显高于EC_GEPS;EC_GEPS的降水概率预报技巧明显优于NCEP_GEPS;EC_GEPS的70%集合百分位预报技巧最高,NCEP_GEPS的80%集合百分位预报技巧最高。EC_GEPS和NCEP_GEPS在西南地区的2 m温度预报和降水预报均存在一定的系统性误差,进行相应的集合预报系统性偏差订正应该能较好地改进预报技巧。 相似文献
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数值模式中辐射参数化过程的不确定性是导致温度预报不准确的原因之一,为了在WRF集合预报系统中提高温度预报的效果,提出一种针对辐射参数化倾向的随机扰动方案（Stochastically Perturbed Radiation Parameterization Tendencies, SPRPT）。并将这种方法与多辐射参数化物理过程方案、多参数扰动方案及传统的随机物理过程扰动方案（SPPT）方法对比。针对2014年7月的温度模拟过程中,多辐射参数化物理过程方案虽然在700 hPa以下及地面2 m温度的预报上有较大离散度,但会增大温度预报的误差,但综合效果没有SPRPT方案好;扰动散射调谐参数可在一定程度上提高温度预报,但不显著;在同样扰动参数下,SPPT方案对温度的预报改进不明显。而SPRPT方案能显著提高集合预报系统的离散度,降低地面2 m温度的暖偏差。评分指出该方案对集合预报系统,尤其是在模式底层及近地面的温度预报上,改善明显。 相似文献