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转折性天气降水预报检验方法及应用 总被引：3，自引：0，他引：3
采用转折性天气降水检验评估方法,从转折天气预报能力的角度评价了模式降水预报能力。对全球中期T213、日本和德国数值预报模式在2006年9月至2008年8月的降水预报检验评估分析表明:转折天气降水预报能力检验是目前降水检验方法的有效补充。3种模式的转折天气降水预报能力随着预报时效的延长,存在逐渐递减的趋势;短期预报能力分析,T213和日本模式春季最好,而德国模式是夏季最好;48h预报分析,T213和日本模式在长江中下游、华北及东北等部分地区、德国模式在四川盆地和华南部分地区预报效果较好。 相似文献
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为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报与德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24-120h预报正确率为60％-70％,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5％左右,德国降水预报空报率较低,为20％左右。对2008年4-6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。 相似文献
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运用目前业务中经常使用的日本降水预报产品和T213降水预报产品，选用2005年4月～2006年8月资料对南宁市单点的预报效果进行检验，结果发现：晴雨预报TS值，T213和日本相差不大。在24h分量级降水检验结果中，T213的TS评分通常高于日本。大雨量级降水，日本优于T213。中雨和小雨量级的降水，T213优于日本。但是T213空报率普遍较高。 相似文献
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为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报和德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月期间东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24—120h预报正确率为60%—70%左右,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5%左右,德国降水预报空报率较低,为20%左右。对2008年4—6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。 相似文献
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2002年7～9月数值预报产品广西降水预报检验 总被引：5，自引：0，他引：5
应用高斯权重插值法，以站点方式对2002年后汛期(7～9月)国内外三种数值预报产品如T213全球谱模式、日本细网格模式、广州中尺度模式的降水预报能力进行检验分析。结果表明，这三种数值预报产品对分县分级降水预报均有一定的预报能力，大雨以下：24h预报广州中尺度模式效果最好，而48h效果最好的是日本预报；大雨以上：24h首推日本预报，48h预报T213全球谱模式优于其它。 相似文献
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对中国国家气象中心T639数值预报、德国降水预报和欧洲中心（ECMWF）数值预报中对中国东北地区的降水、温度和环流模式的预报结果,分别进行检验。结果表明：降水预报中,德国降水预报对中国东北地区的晴雨预报、一般性降水预报效果较好,但T639数值预报的漏报率明显低于德国降水预报,而T639数值预报中24-120 h暴雨预报的TS评分明显高于德国降水预报。温度预报中,T639数值预报对中国东北地区温度预报72 h内基本可用;欧洲中心（ECMWF）数值预报在96 h内效果较好。对于24 h的温度预报准确率,T639数值预报稍高于ECMWF数值预报结果。环流模式方面：48h内T639预报效果好于ECMWF,72 h以后ECMWF预报效果好于T639。 相似文献
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本文利用西藏7个主要城镇2009年6~9月24h观测降水对T639、日本和德国三种数值预报模式降水产品进行了检验分析。结果表明:三种数值预报模式中,德国模式对晴雨预报准确率最高、空报率低。小雨量级上三种模式预报能力较强,偏差较小。三种数值预报模式对中雨量级预报能力明显减弱,预报量级明显偏小,其中德国和日本模式基本没有预报能力。综合三种数值预报模式降水对西藏北部那曲、东部林芝和昌都具有一定的参考意义。 相似文献
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2005年夏季华中地区四种数值预报模式的预报效果评估 总被引：7，自引：3，他引：4
通过检验2005年夏季四种数值预报模式对华中地区五省降水预报的Ts评分、空报率、漏报率,对各种数值预报模式的降水预报性能及特点进行评估。检验结果表明:小雨等级,德国模式预报评分最高,其他模式差别不大;中雨、大雨等级,日本模式预报评分最高,MM5最低;暴雨等级,德国模式预报评分最高,日本模式最低;大暴雨等级,T213预报评分最高,日本模式基本没有预报。比较数值预报模式对华中地区五省的平均预报成绩,在大雨及大雨以下降水量级,河南省的成绩明显较其他省偏低,暴雨以上降水量级,各省成绩相差不大。 相似文献
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神经网络方法在广西日降水预报中的应用 总被引：7，自引：3，他引：7
以广西前汛期5、6月区域平均日降水量作为预报对象，采用人工神经网络方法进行新的数值预报产品释用预报研究。对T213预报因子进行自然正交分解，有效浓缩数值预报产品因子的预报信息，并结合日本降水预报模式因子建立广西3个不同区域的逐日降水神经网络释用预报模型。运用与实际业务预报相同的方法对2004年5、6月进行逐日的实际预报试验，并与T213的降水预报进行对比分析。结果表明，本文建立的3个区域日平均降水量神经网络预报模型，在预报性能上明显优于同期的T213降水预报。 相似文献
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随着数值预报技术的飞速发展, 模式定量降水预报已成为天气预报业务工作中的主要参考依据。本文对目前在国家气象中心应用的3个业务运行模式T213L31, HLAFS0.25, 华北中尺度模式MM5和德国模式及日本模式的降水预报产品进行了季节空间分布、区域时间序列演变及统计检验, 试图从空间、时间及统计方面对降水预报产品的预报性能进行综合评估。检验结果表明:目前的数值预报模式对短期时效内定量降水预报均具有一定的空间预报能力, 但强降水中心位置有一定的偏差; 从时间序列演变检验来看, 模式对区域强降水过程的发展趋势具有较强的预报能力, 但降水量预报与实况有一定的差距; 从累加统计评分检验结果来看, 模式短期时效的预报性能差别不大, 全球模式在小中雨预报方面有一定优势, 其中日本模式的综合预报性能最好, 大雨以上量级的预报则是国内的模式有一定的优势, 其中华北中尺度MM5模式, T213L31模式各有所长, 但均存在预报量和预报区偏大问题。 相似文献
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山西省主要河流流域面雨量预报业务流程 总被引：3，自引：1，他引：3
以T213、HLAFS模式、MM5中尺度模式输出的格点资料以及日本降水量格点资料为基础，将影响山西降水的天气动力模型归纳为诊断模型，从中引出多个能够全面反映降水模型特征的综合物理因子；根据各种数值模式输出的降水量预报性能和质量优劣特点，依据数值模式的形势场预报优于要素场预报的现实，构造在不同环流形势背景下，启动不同预报方程的面雨量预报业务流程，有效地遏止了在环流形势调整时预报输出不能快速响应的弱点，提高了点和面雨量预报的准确度。 相似文献
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新疆213数值预报降水评价 总被引：2，自引：0，他引：2
利用2006年新疆107个测站的实况降水资料和T213模式的降水预报值,根据中短期天气预报质量检验办法中客观降水检验方法,对T213数值降水预报产品的24 h预报能力进行了分析检验,结果表明：（1）T213对新疆地区暴雨和大暴雨基本无预报能力。（2）T213在新疆区域对于小量和中量降水的整体预报能力北疆要明显好于南疆。（3）T213的预报能力存在一定的季节性,对弱降水过程预报能力较差。（4）从小量到大量降水,T213的空报率和漏报率都很高,整体预报效果不好。 相似文献
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T213 降水预报订正系统的建立与研究 总被引：5，自引：0，他引：5
目前T213降水预报存在一定程度上的系统性误差,为了更好地使用T213降水预报产品,减小系统性误差对主观预报的影响,利用一种统计学方法可以对T213降水预报进行订正,减小T213降水预报的系统性误差。通过对2004年6—11月订正前后的T213降水预报进行统计学和天气学检验分析,检验该订正系统的订正效果。结果表明,订正后的降水预报的预报偏差B值有了显著改善,其他统计检验量也有了不同程度的提高;订正后雨带的位置和轮廓更加接近降水实况。 相似文献
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针对前汛期广西北部暴雨洪涝灾害频发的问题，利用T213模式和日本细网格降水预报等数值预报产品，采用条件数计算选取回归因子的方法建立广西北部区域平均降水量的预报方程。进行了2004、2005年两年5-6月的前汛期业务预报应用试验。采用条件数方法建立的预报方程和传统的逐步回归预报方程的平均预报误差分别为6．3569mm和7．0096mm，同期T213模式的预报误差为7．9456mm。试验表明新方法比传统的逐步回归方程和T213模式具有更高的预报精度，有较好的业务应用前景。计算对比可知，采用条件数计算选择的预报因子间的复共线性较微弱，而逐步回归方法选择的因子间的复共线性很严重，影响了回归方程的预报效果。 相似文献
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Study on Ensemble-Based Forecast of Extremely Heavy Rainfalls in China: Experiments for July 2011 Cases 
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下载免费PDF全文 According to the Anderson-Darling principle, a method for forecast of extremely heavy rainfall (abbreviated as extreme rainfall/precipitation) was developed based on the ensemble forecast data of the T213 global ensemble prediction system (EPS) of the China Meteorological Administration (CMA). Using the T213 forecast precipitation data during 2007-2010 and the observed rainfall data in June-August of 2001-2010, characteristics of the cumulative distribution functions (CDFs) of the observed and the T213 EPS forecast precipitation were analyzed. Accordingly, in the light of the continuous differences of the CDFs between model climate and EPS forecasts, a mathematical model of Extreme Precipitation Forecast Index (EPFI) was established and applied to forecast experiments of several extreme rainfall events in China during 17-31 July 2011. The results show that the EPFI has taken advantage of the tail information of the model climatic CDF and provided agreeable forecasts of extreme rainfalls. The EPFI based on the T213 EPS is useful for issuing early warnings of extreme rainfalls 3-7 days in advance. With extension of the forecast lead time, the EPFI becomes less skillful. The results also demonstrate that the rationality of the model climate CDF was of vital importance to the skill of EPFI. 相似文献
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利用GRAPES-m eso模式和T213资料,对2007年7月18日发生在我国四川盆地和华东地区一次大暴雨过程进行多组数值试验,以分析侧边界资料、驱动资料的垂直分辨率、模式积分区域、云物理参数及边界参数对GRAPES-m eso模式降水预报影响。试验结果表明:(1)侧边界资料对模式降水预报结果影响较小,驱动GRAPES-m eso的全球模式产品质量提高,降水预报结果越好;(2)驱动资料垂直分辨率的高低对降水预报结果影响较大,分辨率越高,预报能力越强,反之越弱;(3)模式积分区域对降水预报结果也有明显影响,区域越大,降水预报未必总是最好;(4)物理过程和边界参数试验表明,W SM6方案与KF eta方案组合的24小时降水预报与实况更接近。 相似文献
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ATOVS资料在淮河暴雨预报中的同化应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
ATOVS资料的获取弥补了测站稀少地区常规观测资料的不足,尤其是有云条件下的温湿资料,这两种资料对于模式的降水预报极为重要。采用T213-SSI业务系统,对全球NOAA16、17的ATOVS资料进行同化试验,分析了ATOVS资料在极端暴雨天气预报中的应用效果。对2007年7月7—9日发生在淮河流域的一次暴雨过程进行数值模拟研究,设计3种同化方案,对比分析了不同方案的同化模拟结果。试验表明:长期同化AMSU资料,可以改善降水预报,尤其是降水强度的改善明显。通过连续同化,卫星资料能改进大尺度环境场、温湿场和动力场。剔除AMSU-A地面通道及低层700 hPa通道资料的同化效果要优于全部同化,对于暴雨中心的模拟位置、强度有较明显改进,中高层形势场的降水直接影响系统也更加接近实况,温湿场、风场的调整作用尤其明显。 相似文献
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基于集合预报的中国极端强降水预报方法研究 总被引：3，自引：1，他引：2
极端强降水天气属于小概率事件,其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。根据Anderson-Darling检验原理研究基于集合预报资料的极端强降水天气预报方法,利用2007—2010年中国T213集合预报资料和2001—2010年6—8月中国降水观测资料,分析观测与集合预报累积概率密度分布函数的特征,建立基于集合预报与模式历史预报累积概率密度分布函数连续差异的数学模型——极端降水天气预报指数(EPFI),并对2011年7月中国极端强降水天气进行预报试验。结果表明,极端降水天气预报指数可以充分利用集合降水累积概率密度分布的尾端信息,为极端强降水提供科学合理的预报,基于中国气象局(CMA) T213集合预报的极端降水天气预报指数可提前3—7 d发出极端强降水预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。研究还表明,模式气候累积概率分布的合理性将直接影响极端强降水天气识别能力。 相似文献