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基于站点观测资料和四个数值模式预报资料,以2011—2012年汛期(6—8月)为例,评估四个模式对淮河流域15个子单元客观面雨量预报效果。这四个模式为欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,简称ECMWF)全球模式、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,简称JMA)全球模式、安徽省气象台业务中尺度模式MM5(Mesoscale Model Version 5)和WRF(Weather ResearchForecasting)。15个子单元面雨量预报值采用网格算术平均法计算,面雨量实况值采用泰森多边形法计算。检验评估采用平均绝对误差、模糊评分、正确率以及TS评分。检验评估结果表明:1)ECMWF预报效果整体上优于其他模式,尤其是在小雨到大雨等级优势明显;JMA、MM5以及WRF的预报效果依次降低。2)各模式预报效果均表现出随降水等级(小雨、中雨、大雨、暴雨)增大而下降的趋势。3)随预报时效(24、48、72 h)延长,各模式预报效果逐渐下降。4)分析典型个例发现,ECMWF、JMA及WRF对于24 h预报时效的强、弱降水过程,预报效果存在较明显差异,对于强降水过程预报等级偏小;MM5对于强、弱过程预报等级均有所偏大。 相似文献
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淮河流域不同时间尺度暴雨的多模式预报性能评估及洪水可预报性探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
为了让数值预报产品能够在流域气象业务中达到最佳应用效果,从而为淮河防汛调度提供决策支持,利用2015—2017年6—8月EC、JMA、WRF、INCA四种数值模式降水预报产品,采用TS评分、空估率和漏估率等方法,分别评估四种模式对淮河流域24、12、6、3和1 h时间尺度暴雨的预报性能,并对比分析四种模式对各种时间尺度暴雨预报的可用时效。在此基础上,选取EC的24 h累积降水预报产品驱动分布式水文模型CREST,构建淮河上游的气象水文耦合洪水预报模型,并对2016年6—8月、2017年5—8月的实时运行结果进行评估,探讨了淮河流域洪水的可预报性。主要结论如下:(1)对于24、12h时间尺度的暴雨,EC预报性能最优、可用时效最长。当暴雨时间尺度缩短到6 h时,WRF的预报性能及可用时效均超越EC,当暴雨发生在3 h内时,WRF的优势更加明显。JMA对各个时间尺度暴雨的预报能力均最差。(2)在0～3 h预报时效内,EC和WRF均存在暴雨漏报率异常偏高、TS异常偏低的现象,其暴雨预报在临近预警中不具备参考价值。INCA则表现出在临近预报中的绝对优势,对1 h预报时效的暴雨预报TS评分为54%,可用时效为3 h。(3)EC、JMA和WRF对6、3 h时间尺度的暴雨预报性能存在明显的日变化特征。(4)淮河上游洪水预报的可用时效为108 h。 相似文献
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对2013—2016年汛期ECMWF、JMA及中尺度WRF模式的预报结果进行检验,基于合理的时间尺度,制作了动态权重集成面雨量预报(DWI)、分步集成面雨量预报(SI)和等权重集成面雨量预报(EWI)产品,并对2017—2020年汛期降水期间多种集成面雨量预报产品和ECMWF、JMA、WRF的单个模式面雨量预报产品进行对比评估.结果表明:3种集成面雨量预报效果整体上优于单一数值预报模式,尤其是预报致灾严重的暴雨等级降水优势明显;DWI和WRF对强降水的面雨量预报正确率最高,其他2种集成面雨量预报结果次之,ECMWF及JMA较差;模式集成预报弱降水过程的优势不明显. 相似文献
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基于2019年6-10月中央气象台智能网格预报模式（NWGD）降水产品和CMPAS-V2.1融合降水分析实时数据产品,采用平均绝对误差、晴雨预报正确率、TS评分等方法评估该预报产品对大渡河上游面雨量的预报效果。评估结果表明：NWGD预报产品在大渡河上游面雨量的预报效果整体较好,平均绝对误差范围控制在5.6 mm以内,晴雨预报可信度较高。小雨的预报效果好于中雨,小雨的TS评分大于中雨,空报率和漏报率均低于中雨。将小雨和中雨分别做消空处理,小雨各预报时效消空处理后晴雨预报正确率提升不明显,而中雨预报效果有明显提升。 相似文献
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基于站点观测资料和欧洲细网格(ECMWF)、日本高分辨率(JMA)及多模式客观集成预报技术(OCF)模式预报资料,以2015年2-7月为例,评估这三种模式对浙江省6个水库流域客观面雨量预报效果。水库流域面雨量预报值采用网格算术平均法计算,面雨量观测值采用泰森多边形法计算。检验评分方法采用平均绝对误差、TS评分(Threat Score)和模糊评分法。初步检验结果表明:1)ECMWF对大雨暴雨的预报效果优于其他模式的,OCF对中雨的预报效果优于其他模式的,对小雨预报,三种模式效果相当。2)各模式预报效果均随着降水等级增大而下降。小雨时,空报率远高于漏报率,其中ECMWF和OCF漏报率不到10%;大雨暴雨时,漏报率远高于空报率,其中JMA漏报率达75%~90%。3)三种模式对浙江中部北部地区水库流域面雨量预报效果整体优于对浙江南部地区水库的,且随着降水等级升高,南北水库之间预报效果差异增大。4)ECMWF对大雨暴雨的预报效果随着时效临近表现为明显改善,OCF和JMA在72 h预报时效以外,预报效果随时效临近呈改善趋势,在72 h时效以内,预报效果不稳定。 相似文献
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《干旱气象》2021,(汛)
基于站点观测资料、格点实况资料和智能网格、西南区域中心业务运行的中尺度模式系统(southwest center WRF ADAS real-time modeling system, SWCWARMS)及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式资料,以面雨量为研究对象,采用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等,对2019年6—10月大渡河流域面雨量预报效果进行检验评估。结果表明:预报平均绝对误差、预报正确率及模糊评分检验显示,智能网格的预报效果总体上优于其他模式。随着面雨量等级的增大,TS评分逐渐降低,空报率逐渐减小,漏报率逐渐增大,模式的预报能力逐渐降低。ECMWF模式在小雨和中雨面雨量预报中优势明显,智能网格在大雨和暴雨等级面雨量预报中表现较优。3个模式在小雨和中雨等级面雨量预报中预报的等级偏大,在大雨和暴雨等级面雨量预报中预报的等级偏小。各模式对典型降水过程面雨量预报结果表明,SWCWARMS模式对面雨量的预报等级均偏大,而智能网格和ECMWF模式对小雨和中雨的预报等级偏大,对大雨预报等级偏小。 相似文献
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对面雨量预报进行性能评估可以更好地发挥降水预报在流域防汛抗旱调度中的决策支持作用。分别利用CMORPH融合降水产品与地面降水观测资料估算2008—2017年淮河流域15个子单元逐日面雨量;利用2013—2017年ECMWF集合预报降水产品,采用正确率、TS评分、空报率、漏报率、CPRS、RCRPS、CRPSS等指标,对淮河流域面雨量预报性能进行评估。结果表明:CMORPH融合降水产品与地面降水观测资料的面雨量估算结果之间存在显著的线性相关,CMORPH融合降水产品可用于淮河流域面雨量估算; ECMWF确定性预报的晴雨预报正确率随着预报时效延长呈下降趋势,平原地区各等级面雨量TS评分高于山区,大暴雨以下量级降水预报量级有不同程度偏大现象;各累积时段集合预报性能基本上随着预报时效延长逐渐降低,0～96 h集合预报相对于气候均值预报的优势更为明显;汛期山区集合预报性能整体优于平原地区,非汛期反之。 相似文献
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选取2016年5—12月欧洲ECMWF、日本JMA、T639、德国GERMAN、湖南本地细网格HNGRIB的高分辨率降水预报产品,从预报时效、流域区域、面雨量量级、影响系统和预报偏差五个方面,检验分析了各模式对湖南水库流域面雨量的预报效果。结果表明:各细网格模式对流域面雨量的预报能力随预报时效的增加而下降,但ECMWF和JMA的预报效果相对较好且稳定,T639最差;各模式在非汛期10—12月的流域面雨量预报效果要优于汛期5—9月;随着面雨量量级增大,各模式的预报能力均下降,特别是对30mm以上的面雨量预报能力非常低;各模式对高空槽降水的预报能力最好,对西南低涡降水的预报能力最差;ECMWF、JMA、HNGRIB在各个时效上存在面雨量预报偏小的情况,而GERMAN、T639随着时效的增加,面雨量预报偏大的情况增多。 相似文献
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南大4 km预报系统(WRF＿NJU)是南京大学自2013年起每年夏季每日两次对中国地区进行的4 km分辨率的48 h实时预报。将该系统、欧洲中期天气预报中心(EC)、中国气象局(CMA)和日本气象厅(JMA)在2016—2018年夏季6—8月对新疆北疆和南疆地区降水的预报与自动站观测资料进行对比分析。结果表明：Gilbert技巧评分(GSS)一般EC最高,WRF＿NJU次之,JMA最低。空间上,EC在南、北疆的预报都最接近观测,WRF＿NJU预报降水平均偏低,CMA和JMA明显偏高。WRF＿NJU预报降水的日变化趋势与观测一致,峰值时段基本相同,稍有1～2 h偏差。量级上总体偏高,在峰值时段尤为明显。降水过程发展方面,WRF＿NJU对大多数降水过程模拟效果较好。通过个例分析,发现高空急流和低层水汽输送的预报效果直接影响着降水的预报效果。 相似文献
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利用地面污染物监测数据、常规气象数据,ECMWF再分析数据以及L-波段无线电探空数据,并结合后向轨迹模型,对2017年5月长三角地区的一次沙尘重污染天气过程进行成因分析。结果表明:此次沙尘重污染过程是天气系统、地面及边界层气象条件共同作用的结果。东亚大槽东移、冷空气南下并配合地面高压的发展使河西走廊、宁夏大部、内蒙古西部出现沙尘天气,为后期长三角地区沙尘的输送提供了沙源; 850 h Pa上较大的风速为上游沙尘源区向下游长三角地区输送提供了通道;高压中心的下沉运动和白天增强的热对流活动使得高层沙尘影响地面具备了足够的动力条件;当沙尘抵达长三角上游地区后,不断减弱的冷空气和趋于静稳的近地面形势不利于污染物扩散,加剧了此次污染过程。 相似文献
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利用2004—2014年黄山气象站地面气象观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,分析了云海发生时气温、气压、湿度、风速等要素的垂直分布、时间演变特征,选取能够反映云海天气特征的指标作为预报因子,分析预报因子分布特征,确定其阈值及消空指标,采用指标叠套法建立了黄山冬半年各月08时云海预报模型,总体正确率为88%,T_S评分为31%。利用2015—2016年资料进行检验,总体正确率为88%,T_S评分为36%,其中3月、10月T_S评分为44%,1月T_S评分为38%,模拟结果对黄山冬半年的云海预报具有一定的参考价值。 相似文献
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基于安徽省1987-2016年81个国家站暑期7、8月逐日平均气温、最高最低气温差、平均相对湿度和平均风速,计算各站点体感温度,并分析其逐年变化特征。联合站点体感温度和DEM地形数据,建模并给出体感温度的空间分布;依据舒适度划分等级,得到安徽省暑期舒适度空间分布。结果表明:(1)安徽省近30 a暑期体感温度呈波动上升趋势;与平均气温、平均相对湿度呈正相关,与最高最低气温差、平均风速呈负相关;平均气温、平均相对湿度的上升,高低温差、平均风速的下降,使得体感温度呈上升趋势,其气候倾向率(0.0224℃·a^-1)略高于平均气温的气候倾向率(0.016℃·a^-1)。(2)体感温度随地形变化特征显著。沿淮部分地区与沿江大部平原地区普遍超过29.0℃;受海拔、植被覆盖、地形遮蔽效应影响,大别山、皖南山区大部体感温度低于27.0℃。(3)沿淮淮北、江淮大部、沿江等平原地区多为"较不舒适"地区;大别山、皖南山区均包含"最舒适"、"舒适"和"较舒适"地区。山区地形遮蔽效应与高植被覆盖为安徽省避暑旅游提供了良好的区域气候条件。 相似文献
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利用安徽省82个气象观测站自建站至2018年2月雨凇、雾凇、混合淞日数,15个观冰站覆冰厚度和海拔高度数据,通过建立覆冰厚度与凇日数之间的关系,推算安徽省82个测站30 a、50 a和100 a一遇的标准冰厚,最后利用地形对标准冰厚进行订正。结果表明:安徽省各重现期下的标准冰厚与雨凇、雾凇和混合凇总日数具有显著的正相关关系;海拔高度与各重现期下标准冰厚呈指数关系;对海拔高于100 m的地区利用海拔高度对标准冰厚进行订正,可得到更为合理的安徽省各重现期下标准冰厚空间分布。 相似文献
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CFL-06型风廓线雷达与L波段探空雷达测风对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为探讨风廓线雷达资料的准确性和可用性,将2016年5月2017年4月张家口的风廓线雷达与L波段探空雷达测风资料进行对比分析。结果表明:1)张家口站大多高度层二者风速呈显著正相关,00:00的相关性优于12:00的,8km以上未通过显著性检验。2)4.11km以下风廓线雷达较L波段探空雷达水平风速偏大,平均误差为0.00~1.50m/s;4.11km以上风廓线雷达较L波段探空雷达水平风速偏小,平均误差为0.00~22.13m/s,并随高度的增加而增大。3)水平风速有效样本率(风速差≤3m/s)整体随高度增加呈先增大后减小的趋势,中低层(1.23~3.63km)的有效样本率较高,为60.0%~70.0%。4)2.196.03km各高度层水平风向的有效样本率(风向差≤20°)较大,稳定在70%~80%,有降水时风向有效样本率随高度的增高而增大,且各高度层波动较大。两个时次风向有效样本多集中在风向差为10°的范围内,28km各高度层有效样本率(风向差≤10°)可达到40%~60%。 相似文献
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利用1961-2016年大渡河流域15个气象站逐日降水资料,采用算术平均法计算上、中、下游三个分段流域的面雨量,对其时空分布特征进行分析,计算流域内雨季开始及结束期。结果表明:(1)大渡河中、上游面雨量呈上升趋势,下游呈下降趋势,下游年降水量相对变率和极差最大,其次是中游,上游最小;夏季流域面雨量最大,占全年降水的50%~60%。5-9月流域面雨量在100~200 mm之间,11月至翌年2月在5~20 mm之间,流域内面雨量峰值出现时间由北向南延迟,上、中、下游相差近1个月。(2)依据雨季转换指标计算出的雨季开始及结束期比依据强降水计算的更稳定,大渡河流域下游进入雨季最早,其次是中游,上游最晚,而上游雨季结束最早,其次是中游,下游最晚,上、中、下游雨季持续时间分别为172 d、182 d和195 d。(3)当上游出现强降水时,中、下游很少同时出现强降水,当下游出现强降水时,中游经常同时也出现强降水。 相似文献
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利用热带测雨卫星测雨雷达(TRMM PR)降水回波反射率因子廓线(降水率廓线)与全球探空大气温湿廓线(IGRA)的多年融合资料,研究了青藏高原拉萨站夏季降水结构及相应的大气温湿结构特征。结果表明,该站降水回波反射率因子分布在17~45 dBz,大部分小于26 dBz;回波顶高度达17 km,呈现“瘦高”外形;相应的大气低层湿润,降水云内大气并非饱和,但温度露点差比全部状态时的值小。深厚降水系统的回波外形也呈现“瘦高”,按照降水率随高度的非线性变化,其垂直结构可分为三层,而浅薄降水系统的垂直结构呈现一层,即平均降水率斜率随高度呈对数线性变化,最大平均降水率(0.7 mm·h^-1)出现在地面。深厚降水与浅薄降水云体内400 hPa高度(7.5 km)上下的露点温度递减的速率不同。降水云体内的零度层高度大约6.3 km,但PR没有探测到零度层亮带。统计结果还表明拉萨探空站及附近的大气可降水量为20.89 mm·d^-1,降水转化率为27.0%,深厚降水系统的降水转化率是浅薄降水系统的2.9倍,深厚降水系统和浅薄降水系统的CAPE值分别为1941.7 J·kg^-1和1451.8 J·kg^-1。本研究结果为模式模拟青藏高原降水云内的温湿结构提供了观测依据。 相似文献
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简要介绍了安徽省气象台ＳＴＹＳ（省台业务系统）建设情况及其对省台业务预报技术进步的作用，详述了资料接收，处理，微机网络，预报决策及服务等主要系统的一些特点，总结省业务系统建设的几点体会 相似文献