共查询到20条相似文献，搜索用时 109 毫秒
1.
用日本数值预报产品JFUFE502，JFUFE503，对桂林市大雨以上强降水过程进行分析检验，结果表明有较好的预报能力，只是预报值偏小，在不同天气系统影响下，其预报性能也有所不同，实际运用时，给合天气形势，实际预报经验和其它预报方法进行有效订正，能提高强降水预报准确率。 相似文献
2.
集对分析在云南强降水预报集成方法中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
将集对分析中的联系度概念用于云南省强降水过程预报集成 ,首先对强降水天气过程进行分型 ,确定MM5模式预报、省台客观指导预报、预报员经验预报与云南强降水过程的联系度 ,用权重法将强降水预报进行集成 ,从而给出集不同预报于一体的云南全省性强降水过程预报集成方法 相似文献
3.
《气象科学进展》2021,(2)
利用2007—2012年中国气象局T213集合预报资料,根据Lalaurette提出的集合预报极端天气指数预报方法,提取并对比分析了川渝地区的集合预报累计概率密度分布函数特征,建立了基于集合预报与其历史预报的累计概率密度分布函数连续差异的数学模型—极端降水预报指数(EPFI),并对川渝地区历史上3次预报服务误差较大的典型灾害性强降水过程进行了极端降水预报指数的预警试验。结果表明:极端降水预报指数可以充分利用集合降水累计概率密度分布的尾端信息,为川渝地区极端强降水提供科学合理的预警,在3次强降水预报业务中可提前1～5?d发出极端强降水预警信号,对控制预报的强降水落区有一定订正功能与补充指导作用;对于不同强降水天气过程,极端降水预报指数在不同预报时效上的预报能力有较大差异,但都对极端强降水的落区有较好的预报效果,在实际预报业务中,为灾害性降水落区的预报决策提供了有价值的参考。 相似文献
4.
随着预报服务需求不断增长和预报内容日趋精细化,仅针对20 mm·h^(-1)以上的短时强降水预报已不能完全满足业务需要,开展不同雨强等级的短时强降水预报方法研究显得十分必要。利用2016—2019年6—8月中国南方9省1市的国家及区域气象站共51355站次短时强降水样本,将雨强R分为4个等级:20≤R<30 mm·h^(-1)、30≤R<50 mm·h^(-1)、50≤R<80 mm·h^(-1)及R≥80 mm·h^(-1)(分别对应I、Ⅱ、Ⅲ、IV级)。将各级样本与同时段CMA-MESO(China Meteorological Administration mesoscale model)数值预报模式初始场进行时空匹配,提取22个相关物理量建立数据集并进行百分位值统计;利用XG⁃Boost(extreme gradient boosting)机器学习方法对物理量进行重要性排序以确定权重系数;应用连续概率预报方法,选用升、降半岭函数作为隶属函数,建立不同等级短时强降水概率预报模型。运用该模型在2020年汛期进行实时业务预报,并对湖北省2020年6—8月15次大暴雨过程0~36 h预报时效的逐小时不同等级短时强降水概率预报产品进行检验,结果表明:I级概率预报产品60%阈值的TS评分(0.145)最好,对应命中率为55.7%;Ⅱ级概率预报产品65%阈值的TS评分(0.083)最好,对应命中率为39.1%;Ⅲ级概率预报产品70%阈值的TS评分(0.03)最好,对应命中率为21.7%;IV级概率预报产品80%阈值的TS评分(0.005)最好,对应命中率为5.8%。对不同等级雨强个例对比检验表明,各级概率预报产品对CMA-MESO模式在同时次不同等级短时强降水预报上均有较好的订正作用。对3次强降水过程逐小时预报检验表明,I级概率预报产品命中率为40%~80%,空报率为50%~90%,预报时效达36 h,普遍优于同时次CMA-MESO降水量预报。本研究对不同等级短时强降水分型建模并在实际预报中有较好的参考性,能够对CMA-MESO的降水预报起到订正作用。 相似文献
5.
基于7种数值预报产品,采用二分类检验和频率分布检验方法,对2020年5—9月辽宁省24 h降水预报、3 h降水量20 mm以上的强降水预报进行检验评估。结果表明：多数数值模式均存在降水预报频次偏多的误差特征,尤其是全球模式,对弱降水过程的过度预报特征更为明显。数值模式对24 h中雨量级降水的预报效果普遍较好,全球模式对强降水的预报效果较差。SHANGHAI、BEIJING中尺度模式对不同量级降水的预报效果总体好于其他模式,GRAPES＿3km中尺度模式的强降水预报频率偏高,SHANGHAI中尺度模式的降水极值预报强度偏大,ECMWF模式的各量级降水预报性能较均衡,对强降水也有一定的预报能力。中尺度模式对白天时段的强降水预报效果较好,但从初始时刻后第6～9 h的预报效果较差。数值模式对大范围强降水过程及小范围稳定性强降水过程的预报效果较好,对副热带高压后部小范围强降水过程预报效果较差,无法预报大雨以上量级降水。 相似文献
6.
光流法是运动图像分析的重要方法,主要用于确定目标的运动信息。数值模式产生的格点化的要素预报场,也是一种图像,应用于图像分析的光流法可以用到数值模式检验领域。本文在数值模式强降水过程预报检验领域引入了光流检验方法,首先利用理论模拟对光流检验方法的原理进行了阐述,然后通过对3种不同类型强降水过程中ECMWF和T639模式的24h降水预报进行检验,分析了光流检验方法在强降水过程预报检验中的实际应用。结果表明:1利用光流检验方法可以将数值模式的预报误差分解为强度、位移和角度3种误差场,从而实现对数值模式强降水预报误差的精确量化分析。2通过对梅雨锋、西南涡、台风等3种不同类型强降水过程进行光流检验方法的应用,可以发现,不同数值模式对同一次降水过程的预报在强度、位移、角度误差方面一般表现不同,光流检验结果在反映不同模式对降水预报的强弱、雨带偏移的角度和距离差异方面具有较高的参考价值。 相似文献
7.
利用云南省普洱市2015—2017年多普勒天气雷达资料、探空资料和气象观测站5 min雨量观测资料,分析了普洱地区研究期间41次短时强降水的环境场和雷达回波演变特征。结果表明:中尺度辐合线、中气旋、逆风区是强降水触发和维持的重要成因。短时强降水发生前,整层大气水汽充沛,静力不稳定层结,大气可降水量(PW)≥35 mm、SI≤-0. 23、K> 35,可作为环境场对流潜势的判定因子;短时强降水发生时,雷达回波最强反射率因子≥40 d Bz,35 d Bz回波顶高> 5 km,径向速度的辐合切变量> 5 m·s-1。通过多元线性回归分析,选取4个相关性显著的影响因子,建立普洱市短时强降水预报模型。所选预报因子包括:35 d Bz回波顶高、30 d Bz垂直剖面中心高度、30 d Bz以上雷达回波面积和SI。预报模型的回报检验表明,普洱短时强降水平均雨强相对均方根误差为17. 0%,局地降水持续时间相对均方根误差为33. 9%,局地过程降水相对均方根误差为25. 6%,回报效果较好。4次短时强降水预报检验中,平均雨强的预报误差每5 min小于1. 2 mm,局地强降水持续时间的预报误差小于10 min,局地过程降水的预报误差小于4 mm,模型均预报出局地连续性降水超过50 mm。预报模型有较好的预报能力,可应用于普洱短时强降水的临近预报预警。 相似文献
8.
运用"多元加权"的数学原理对湘西自治州今年主汛期的强降水过程进行了分析研究,结果表明加权综合预报方法对我州强降水的概括率较高,对强降水预报的指示性较强,基本上能反映强降水发生前的水汽变化、能量积蓄和动力抬升机制,对强降水预报有较好的指导意义. 相似文献
9.
基于2019—2021年4—9月北京快速更新数值预报系统(CMA-BJ)产品以及北京地区地面气象站逐时降水实况,从表征水汽条件、热力和能量条件以及动力条件的多个物理量中筛选出在有无降水、是否强降水情形中有显著差异的物理量作为因子,采用配料法和模糊逻辑算法构建北京地区0～12 h时效逐小时短时强降水概率预报模型。以2019—2021年4—9月最优TS评分和偏差评分的概率值和组合反射率因子为确定性预报的概率阈值和消空处理阈值,运用该预报模型对2022年4—9月每日4次0～12 h预报时效北京地区短时强降水产品进行预报和检验。结果表明:北京地区短时强降水TS评分和偏差评分分别为0.104和1.341,预报效果明显优于CMA-BJ预报产品。概率预报模型能够有效提升强降水高发地区,即山前及平原地区的短时强降水预报技巧,获得较为平衡的命中率和空报率,但对山区预报技巧的提升有限。 相似文献
10.
新疆短时强降水落区的分析和预报 总被引：1，自引：0，他引：1
利用常规高空气象资料、物理量场、ＧＭＳ－５卫星数值化云图,对新疆短时强降水落区的预报方法进行了综合分析．结果表明：采用其他方法预报新疆短时强降水落区时,其范围与实际降水区偏差较大,并且牵涉面广,不利推广;而利用物理量场和ＧＭＳ－５卫星数值化云图,能够较好地预报新疆短时强降水落区,落区范围与实际强和水区偏差〈１００ｋｍ。 相似文献
11.
2010年8月4-5日和2010年8月21-22日两次天气过程都是在副热带高压外围产生的沿海大暴雨天气,利用多种资料,重点针对基层气象台(站)常用的几家数值模式产品,对两次暴雨过程从环流形势、影响系统、降水量要素等方面进行检验分析.结果表明:各家数值模式产品对暴雨定量预报有一定的预报能力,但降雨量级普遍偏小,对强降水中心的预报稳定性较差;在降水量级上,EC模式预报较准确,具有较高的参考价值.对产生暴雨天气影响系统位置和强度的预报,不同的数值模式有所差异;对西太平洋副热带高压的预报,T639模式和EC模式各时效预报脊点位置跟实况场一致,但强度较实况偏弱;但对高空槽和切变线的预报跟实况都有一定的偏差.因此在暴雨预报中需要在参考数值预报的基础上,结合强对流工具、实况加密资料、物理量场、相似个例和经验外推等其他辅助手段提高暴雨站点预报准确率,从而提升灾害性天气服务的效果. 相似文献
12.
北京城区一次大到暴雨的预报难点分析 总被引：12，自引：1，他引：12
2005年6月25日夜间北京城区出现了大到暴雨过程，与预报的小到中雨有很大偏差。通过对常规资料及雷达、卫星、风廓线仪和自动站资料的综合分析，发现这次降水不属于北京典型的大降水过程，而是具有明显的中尺度特征。25日23时低层弱冷空气从北面侵入，触发了具有高不稳定能量的对流发展；同时，低空西南急流携带大量水汽和能量到北京，使降水得以加强并维持。另外，位于山西的中尺度低压的东部有一条纬向辐合线，北京的城区和南部成为了地面上偏东和偏南气流的风速辐合区。根据以上分析提出了预报着眼点。 相似文献
13.
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
14.
15.
基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。 相似文献
16.
17.
18.
单站暴雨客观预报的一种适用模型 总被引：3，自引：1，他引：2
采用滑动分区车贝雪夫多项式展开模型,研制福建省建阳市单站5～6月暴雨客观预报模型,以提高单站暴雨预报能力。模型取得了较好的结果：客观预报模型因子结构简单而天气学意义明了,具有预报准确率较高、稳定性好。各预报模型的三层形势特征都能体现出有利于暴雨生成的合理垂直配置。在2000～2002年的试用中,准确率平均比主观预报高出50％,且无漏报。在2003年的试用中无空报也无漏报。这表明该技术模型是一种能够有效提高单站暴雨客观预报能力和效果的适用模型。 相似文献
19.
冷空气和热带低压共同作用下的一次暴雨预报失败原因分析 总被引：3，自引：2，他引：1
利用NCEP再分析资料、高空、地面观测资料和雷达资料分三个阶段,从水平、垂直方向分析了2014年8月18—20日冷空气和热带低压共同作用下的浙江暴雨过程中水汽输送、垂直运动过程,以及对流不稳定特征,总结预报失败原因。结果表明:(1)第一阶段浙北的暴雨主要是由冷锋引起的,但南海热带低压的存在加强了西南暖湿气流,使得北方冷空气与西南暖湿气流相遇,产生变形场锋生作用。预报偏小的原因主要是没有注意到热带低压的存在和影响,其次是对降水时间的长度也估计不足。(2)第二阶段浙中南的大暴雨,水汽主要是由热带低压东侧和南侧的偏南或西南气流输送的。热带低压在福建登陆后,与冷空气相遇,移动缓慢,导致低层在浙南有中尺度辐合线长时间维持。两个系统耦合,产生了强烈的上升运动,低层又有不稳定能量释放,最终产生了大暴雨。预报偏小的原因是对热带低压的作用估计不足(包括水汽、动力和不稳定能量方面)。(3)第三阶段预报偏大的原因主要是数值预报误差较大。得出的一些启示:预报暴雨时要注意分析降水时间长度,也应重视分析热力条件,以及对数值预报的订正应用。热带系统和中纬度系统相遇,往往会造成大暴雨,主要原因是两个系统耦合会造成强烈的上升运动,同时两个系统对峙会使强降水区长时间维持在同一个地方,热带系统附带的急流又提供了充足的水汽、能量,所以实际雨量往往会比数值预报更大。 相似文献
20.
数值预报产品在天气预报预警中有着重要的作用。2016—2020年汛期ECMWF模式预报降水与湖北襄阳区域站观测降水的对比分析表明：ECMWF对中雨及以上降雨的预报，第1、2天预报偏小，而第3天预报偏大；三个预报时段强降雨中心位置偏差无规律。为了更好地对ECMWF产品进行释用，提高汛期降水预报准确率，从概率匹配角度研究了不同降水量级订正值，并对2021年汛期ECMWF降水预报进行逐日检验。结果显示：概率匹配订正法可有效地改善模式预报性能，对中雨及以上降雨预报均有良好的订正效果，尤其对第1天暴雨预报改进最为明显。228站平均的TS评分提高了6个百分点，由11.1%增加到17.1%，漏报情况改良了13.5个百分点，由85.0%降为71.5%。采用该订正法开展定量降水预报，由于增加了当地降雨概率分布的背景信息，能表现出比原模式更高的参考价值。 相似文献