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利用辽宁省291个国家气象观测站的降水资料,对2019年夏季（6-9月）8种模式降水预报及中央气象台格点降水预报进行了检验评估和比较,并采用消空方法进行晴雨预报技术研究。结果表明：2019年,EC模式具有最优的暴雨预报性能,而日本模式暴雨TS评分最高;中尺度模式对于局地性暴雨和短时强降水具有较好的预报潜力,性能较好的是GRAPES_MESO模式和睿图东北3 km模式;全球模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏低30%,3 h强降水则偏低60%,中尺度模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏高30%,3 h强降水则偏低20%。由于对小量级降水存在较多空报,各模式原始预报的晴雨预报大多呈现空报偏多的情况;使用小量级降水剔除的消空策略能够明显提高晴雨准确率,消空之后EC模式具有最优的晴雨预报性能。分别使用24 h和3 h累计降水量优化消空策略,发现分别取1.0 mm和0.8 mm的阈值进行消空可以使24 h晴雨准确率提高15.58%,3 h晴雨准确率提高10%-30%。 相似文献
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为提高精细化网格降水的实际预报能力,评估了2021年汛期ECMWF(EC)、CMA-MESO、SXWRF和SCMOC降水预报产品在陕西的表现,讨论了卡尔曼动态频率匹配方法对不同模式的订正效果,然后针对该方法不足,基于最优TS评分阈值法和SCMOC在天气过程判定中占优信息对小量级降水进行了二次订正,最后利用分类降水过程建模和基于图像相似识别技术改进的卡尔曼动态频率匹配法对暴雨进行了订正研究。结果表明:SCMOC晴雨预报准确率和暴雨TS评分均最高,分别为81.60%和0.30,表现最好;卡尔曼动态频率匹配法可明显提高EC、CMA-MESO和SXWRF模式降水预报产品晴雨预报准确率,对暴雨预报的改善效果不稳定,对EC晴雨预报准确率和暴雨TS评分提升幅度均最大,分别为6.35%和6.99%,该订正方法更适合于EC模式;经晴雨消空二次订正后的EC模式晴雨和小雨预报准确率较一次订正后的EC模式均有提高,分别提高了0.51%和0.64%;分类降水过程建模订正可进一步提高EC暴雨TS评分,较未分类过程订正后的暴雨TS评分提高了1.05%,且暴雨其他评分指标也均变好;改进后的卡尔曼动态频率匹配法较改进前... 相似文献
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基于TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心及英国气象局1～7 d日降水量预报以及中国自动站观测资料与CMORPH降水产品融合的逐时降水量网格数据集,利用频率匹配法(Frequency-Matching Method,FMM)对中国降水预报进行客观订正。首先利用卡尔曼滤波方法对降水频率进行调整,并根据不同区域降水强度差异将全国分为7个子区域分别进行频率匹配。结果表明,FMM可以有效减小降水量预报的误差。经过频率匹配法订正后各模式降水预报的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)大幅减小,且订正后各量级降水的雨区面积更加接近实际观测值。FMM对小于5 mm和大于15 mm的降水预报技巧改进明显。此外,FMM降低了模式预报的小雨空报率和大雨漏报率,并且明显提高了晴雨预报的准确率。FMM明显消除了大范围小雨空报区域,但是对强降水预报FMM仅能调整降水量大小,强降水落区预报并不能得到明显改善。 相似文献
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为进一步提高陕西省精细化网格降水预报能力,利用EC细网格（下简称EC）、Grapes_Meso 3 km（下简称Grapes）和SCMOC（中国气象局下发指导产品）降水预报产品,采用卡尔曼滤波、频率匹配和融合方法,研发了一套降水预报新产品。结果表明：频率匹配可明显提高各降水预报产品晴雨预报质量,但对强降水预报改善效果不稳定,融合方法可解决该问题;较订正前的EC、Grapes和SCMOC降水预报产品,新产品24 h晴雨预报准确率分别提高了1506%、868%和150%,强降水预报TS评分分别提高了4261%、7600%和127%,强降水预报TS评分的提高是以增加空报率为代价的;新产品3 h晴雨预报准确率较订正前EC、Grapes、SCMOC分别提高了1028%、407%和054%,强降水预报TS评分较订正前EC、SCMOC分别提高了5444%和965%,与Grapes基本持平,强降水预报BIAS偏差幅度较订正前EC、SCMOC分别降低了5665%和5188%;新产品1 h晴雨预报准确率较Grapes和SCMOC分别提高了229%和210%,强降水预报TS评分和强降水预报BIAS偏差幅度与Grapes和SCMOC持平。 相似文献
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基于ECWMF模式预报数据对2018年3—11月降水和2 m温度进行统计降尺度,利用先频率匹配法、再阈值法对插值后的降水订正,利用Kalman滤波型的递减平均统计降尺度法对插值后的温度订正,最终获得逐小时降水量和温度的预报。结果表明:(1)对于晴雨预报准确率,绝大多数预报时效频率匹配法和阈值法均对其有明显提高,前者最大改进幅度可达20%以上。对于相对误差,阈值法对空报现象有较显著改进。对于1 h降雨量大于等于20 mm的短时强降水,频率匹配法订正后的TS评分有明显提高。对2018年"安比"台风事件,除具有以上改进效果外,频率匹配法提高了降水主体形态和量级的预报水平,阈值法对空报站订正正确。(2)对于温度的ECWMF模式预报检验,几乎在任何预报时效内都是3月的绝对误差最大。通过Kalman滤波型的递减平均统计降尺度法后,各月的绝对误差都有不同程度减小。总体上,订正后的绝对误差曲线仍具有订正前的周期性波动,波峰、波谷位置也与订正前基本一致,且绝对误差越大,订正幅度越大。个例分析也表明订正后保留了温度预报空间分布的准确性,且绝对误差有明显下降。 相似文献
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基于快速更新同化数值预报的小时降水量时间滞后集合订正技术 总被引：2，自引：1，他引：1
由中小尺度对流系统造成短时强降水天气的发生发展十分迅速,对其落区和时效的预报预警一直都是预报业务中的难点。本文基于快速更新同化的中尺度数值预报系统GRAPES-RAFS 0. 1°×0. 1°分辨率逐小时降水预报,首先通过时间滞后集合预报方法构建了多个集合成员,使用平均TS评分值计算相应预报成员权重系数建立预报方程,然后采用频率匹配订正法进行降水量级订正,从而得到集合订正的逐小时降水量预报。2017年8-9月的逐日试验和典型个例预报结果评估表明效果良好。(1)GRAPES-RAFS最新时次的预报场并不完全代表最好的预报效果,通过时间滞后集合订正方法自动识别优选预报成员,显著提高了预报能力;(2)GRAPES-RAFS预报存在降水量级偏弱的系统性误差,经过频率匹配方法订正后,在量级预报上更接近实况;(3)时间滞后集合预报对我国中东部(包括黄淮、江淮、江南地区)的小时降水量订正效果最好;(4)进一步使用的频率匹配订正方法显著提升了逐时降水量的预报效果,其在降水频率更高、强度更大的江南南部、华南、西南地区效果更为显著;(5)对于中小尺度的强降水过程,经过上述方法订正后,显著提高了模式对强降水系统位置、形态及降水量级的预报水平。 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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利用2016—2019年ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）降水预报资料和江西省93个国家气象站降水资料,基于频率匹配法进行降水偏差订正,采用4种方法统计降水频率对降水预报进行订正试验（不分区试验）,根据江西省汛期暴雨气候特征对汛期降水进行分区订正试验,并对典型强降水个例进行分析。结果表明: 频率匹配法降低了模式预报小雨的空报率和大雨、暴雨的漏报率,预报技巧改进明显。在4种降水频率统计方法中,准对称滑动平均法效果最好。分区试验对强降水的订正效果优于不分区试验,该试验对模式预报正技巧暴雨过程的订正能力大于无技巧过程。对于模式预报效果差（TS=0）、一般（0 < TS < 0.2）、好（TS≥0.2）的暴雨过程,分区试验改善的概率分别为40.8%、89.1%和65.3%。频率匹配分区订正后强降水面积更加接近实况,但强降水落区不能得到明显的改善。订正方法对模式预报强降水形态、位置与实况较接近的过程,效果较好。 相似文献
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利用2016—2019年ECWMF模式降水预报及对应时段的观测资料,设计了最优百分位(OP)、最优TS评分(OTS)、概率匹配(PM)、分区OTS和分区PM-OTS融合共5种方案,对数值模式晴雨预报展开了订正试验.结果表明:(1)OP和PM方案的晴雨订正阈值为静态阈值,OTS方案为动态阈值.5种方案的阈值均适用于A区(盆地、阿坝州和甘孜州北部),其中PM、分区PM-OTS融合方案阈值更适用于数值模式湿偏差明显的B区(甘孜州南部和攀西地区).(2)各方案对ECWMF模式晴雨预报均有明显的订正能力,24 h时效订正效果最优,B区订正效果优于A区,秋冬季节优于春夏季节.(3)分区后的订正方案晴雨评分优于分区前,其中分区PM-OTS融合方案评分最优.个例和批量试验表明,A区各方案订正效果相当,B区以PM、分区OTS和分区PM-OTS融合3种方案订正后的雨区分布与实况更接近,其中分区PM-OTS融合方案订正效果最优. 相似文献
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该文应用TS评分、预报偏差（BIAS）等方法,对ECMWF模式预报的2015年12月—2018年12月岳阳市降水场资料,开展晴雨和分级降水检验。晴雨预报检验结果表明：ECMWF模式对岳阳市晴雨预报性能总体较稳定,年际变化幅度较小;晴雨预报准确率季节差异大,冬季最高,秋季次之,夏季最低;从逐月晴雨预报检验来看,12月份最高,8月最低;晴雨预报还存在明显的日变化规律,对夜间的预报能力明显优于白天;空间上总体呈北高南低的空间分布特征。分级降水预报检验结果表明：小雨量级降水预报评分明显高于其他量级降水,中雨次之,大雨及以上量级评分较低且无明显规律;小、中、大雨3个量级任一时效的空报率整体上比漏报率大,小雨量级表现得尤为明显,说明小雨量级的空报更为严重。针对小雨降水预报空报率高的现象,该文对岳阳市ECMWF模式预报降水量1.2 mm以下消空处理后进行了预报释用,结果表明：冬季订正空间较小,夏季各时效可适度订正;春季和秋季可视情况适度订正,订正后可以有效提升预报技巧,但增加了一定漏报风险。 相似文献
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近年来,随着集合预报的广泛应用,大量新颖的集合预报统计学后处理方法层出不穷,因此有必要对其进行系统地回顾。首先,对单变量集合预报统计后处理方法进行分类介绍,包括基于特定数学分布的参数化方法:逻辑回归、非均匀回归、贝叶斯模型平均、集合敷料法,以及灵活的非参数化方法:排序直方图订正、可靠性曲线订正、衰减平均偏差订正、分位数映射、分位数回归、概率匹配、频率匹配、最优百分位、最优评分法、逐成员订正、相似法、邻域法、基于对象的概率预报方法和虚拟降水法。其次,拓展到须考虑变量依赖性结构的多变量集合预报统计后处理方法,包括参数化的连接方法,以及非参数化的集合连接耦合和Schaake洗牌法。再次,介绍多模式集合和机器学习方法。最后,总结并讨论了常用的集合预报统计后处理方法使用中需要注意的问题。 相似文献
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为了更加直观和深入地理解对流尺度集合预报中的降水集合预报产品,以便进一步向预报员推广应用,本文开展了基于对流尺度集合预报方法对2021年8月28—29日的一次暴雨过程的预报性能分析,对集合预报的暴雨和大暴雨量级降水预报技巧进行了综合分析。结果表明：(1)不同集合成员降水预报结果的差异随着降水量级的增大越发明显,预报最优和最差的成员的TS评分相差0.3以上。(2)概率匹配平均预报对于暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧优于控制预报,也优于集合平均。集合平均由于集合成员预报的平滑作用导致其对极端降水不敏感,因此,简单的集合平均不适合于大暴雨以上量级的极端降水预报。(3)从最小值预报到最大值预报,随着集合百分位的增大,命中率、空报率和频率偏差均逐渐增大,70%或者80%集合百分位预报的预报技巧最优,且优于集合平均和概率匹配平均预报。(4)对于重庆东北部偏西地区出现的大暴雨量级降水,较长预报时效集合概率预报均预报出了一定的降水概率,最长提前60 h,相应的最优的集合成员的降水预报与实况也较为接近。 相似文献
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基于时空不确定性的对流尺度集合预报效果评估检验 总被引：3，自引：0，他引：3
针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:（1）邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。（2）对于此类飑线过程的对流尺度天气系统而言,邻域半径为15—45 km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优,其中15—30 km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更强。（3）对流尺度降水预报考虑时间尺度与降水强度存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时,时间尺度与空间尺度对于降水预报效果的影响是相互关联的。（4）改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时、空不确定性,实现了对流尺度降水在时、空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时、空尺度相匹配的概率预报结果。 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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应用2017—2018年5—9月福建省观测资料对华南区域中尺度模式(GTRAMS-3 km-RUC)预报进行站点检验,建立和训练基于卷积神经网络的逐时降水分级订正模型,并与频率匹配法进行2017—2018年测试集的对比试验和2019年数据集的模拟业务检验,探讨了试验过程中遇到的样本不均衡、特征变量选取以及模型过拟合问题。结果表明:模式对于15 mm·h-1以上降水的预报能力弱,各订正方法对原始预报均有不同程度的改进作用。从评估指标来看,基于卷积神经网络的订正方法比频率匹配法表现出优势,其中相关系数判别方案下的网络模型对强降水预报的订正效果显著优于其他方法;在输入特征变量选取方面,应用主成分分析方案的模型训练收敛速度比相关系数判别方案更快,最佳训练期有所提前,但也更早进入严重的过拟合状态,而相关系数判别方案能够使网络模型的训练拥有更长的提升期以达到更具“潜力”的状态;基于卷积神经网络的订正方法对减少分类降水预报的漏报率、晴雨和弱降水预报的空报率具有显著作用,其优化程度明显超过频率匹配法。 相似文献
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针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。 相似文献
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2015年5月19—20日,华南出现一次暴雨过程。检验表明欧洲中期天气预报中心全球确定性预报模式(以下简称EC模式)预报的20日强降水落区在广东境内较实况明显偏北,高估了天气尺度系统附近的降水强度,漏报了其南侧暖区内中尺度对流系统(mesoscale convective system,MCS)造成的降水,华东中尺度模式预报明显优于EC模式。利用高分辨率中尺度天气研究预报模式(以下简称WRF模式)对该暴雨过程进行了模拟,对比EC模式降水物理过程,初步探索了EC模式降水预报误差的成因,结果表明:20日位于广东暖区内的对流组织发展成MCS,并造成明显的低层冷池出流和中高层潜热加热,二者共同作用使得中低层气旋式环流在广东中东部发展,配合其南侧的强西南风水汽输送,在气旋式切变附近不断触发新的对流并南移使得广东中南部暖区内出现强降水,WRF模式能较好地模拟出该过程,而EC模式未能预报出暖区对流及其反馈,从而导致其漏报了广东中南部的强降水;EC模式预报的降水与天气尺度环流之间的正反馈进一步加大了降水的预报偏差。EC模式预报的20日白天的强降水主要位于华南北部切变线附近,且以层状云降水为主,降水产生的潜热使得对流层低层切变线附近减压更明显,预报的切变线辐合较分析场明显偏强,使得其预报的切变线附近降水较实况偏强。 相似文献