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基于交叉验证的多模式超级集合预报方法研究 总被引：7，自引：1，他引：6
利用AREM、MM5和WRF 3个中尺度有限区域模式,通过选取对短期天气预报影响颇大的积云参数化方案和边界层方案构成15个集合预报成员,以2003年7月汛期天气为研究对象,分别采用相关加权、多元线性回归以及支持向量机回归与"交叉验证"相结合的方法,开展有限区域模式的多模式短期超级集合预报研究.文中主要对上述3种方法的24 h降水和700 hPa流场的超级集合预报结果与多模式集合平均预报结果以及T213模式结果进行了对比分析,结果表明:(1)对于24 h降水,支持向量机回归方法的超级集合预报得到的均方根误差比多模式集合平均小,各降水临界值的TS异常评分比多模式集合平均高;并且它也较相关加权法和多元线性回归的超级集合预报效果好.(2)对于700 hPa流场,对比分析各预报结果经过向量EOF分析得到的风场第1模态和第2模态表明,多模式集合平均主要使风场强度变小,多元线性回归和支持向量机回归的超级集合预报可以较好地刻画风场的强度分布,其中支持向量机回归的超级集合预报对风场强度及其区域分布的预报效果最好.(3)对于700 hPa流场,超级集合预报明显优于同期T213模式预报,从相同的预报均方根误差意义看,支持向量机回归的超级集合预报至少较T213模式预报能提前12 h. 相似文献
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利用AREM、MM5和WRF3个中尺度数值模式,通过积云参数化和边界层方案组合构成15个集合成员,对中国2003年7月汛期降水分别采用平均法、相关法、Rank法开展多模式短期集合降水概率预报试验。结果表明：用上述3种方法制作的多模式短期集合概率预报都能对降水落区及中心做出较准确的预报,但平均法和相关法易使降水落区虚假放大,Rank法则能较好地刻画降水落区边界及强度,其概率预报效果优于平均法和相关法结果。采用BS（Brier score）、RPS（ranked probability score）评分和ROC（relative operating characteristic）曲线对3种方法的降水概率预报效果评价时发现,对某一临界值等级的概率预报,3种方法结果差异较小;但对某一天降水概率预报结果的综合评价表明,Rank法显著优于前两种方法;降水强度大、范围广的降水的RPS评分和各级的BS评分较高,表明多模式降水概率预报也具艰巨性。 相似文献
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针对华南前汛期降水过程,基于全球集合预报系统（GEFS）资料,利用WRF中尺度模式以及GEFS动力降尺度获取的区域集合预报初值场,通过多物理过程参数化方案组合和模式积分方法实现华南前汛期降水的区域集合预报。对2019年5月15日—6月15日共32天的华南前汛期降水过程进行了单一物理过程区域集合预报（REFS_SINGLE）和多物理过程区域集合预报（REFS_MULTI）的数值模拟批量敏感性试验,通过GEFS、REFS_SINGLE和REFS_MULTI的对比分析,探讨多物理过程参数化方案组合对华南前汛期降水的影响,同时利用一次华南前汛期暴雨过程进一步探讨集合预报试验的预报效果。结果表明:（1）REFS集合平均的预报效果明显好于控制性预报。（2）REFS降水集合离散度与预报误差的对应关系好于GEFS。（3）积分48小时后,REFS_MULTI和REFS_SINGLE的扰动能量分别是GEFS的4.7倍和6.3倍。（4）降水级别越大,REFS的TS评分效果就越好于GEFS;REFS_MULTI略微好于REFS_SINGLE。（5）基于32天的批量试验,REFS的AUC值有28天大于GEFS,REFS_MULTI有22天大于REFS_SINGLE,表明REFS的预报技巧好于GEFS,且REFS_MULTI的预报技巧好于REFS_SINGLE。 相似文献
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择优法降水集合预报试验的研究 总被引：3，自引：0，他引：3
基于集合平均预报方法的基础上，提出了择优法降水集合预报方法，以多物理过程集合预报系统为例，对该方法进行阐述和试验。利用集合预报系统各成员过去24 h预报的500 hPa和700 hPa温度差（T500-700）与实况温度差的相关系数作为集合预报成员的筛选因子，选择相关系数较大的成员作为集合成员进行降水集合预报试验。初步试验结果表明，择优法降水集合预报要略优于集合平均法的预报，24 h降水集合预报有所改善。择优法降水集合预报简单易行，在计算资源有限的情况下，可优先计算择优的成员，因此比集合平均法节约计算时间，提高集合预报时效，具有一定的业务应用价值。 相似文献
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两种短期降水集合预报方案的对比试验 总被引：2，自引：1，他引：1
将MM5V3作为试验模式,利用初值扰动和物理参数化方案,分别对东南沿海地区2004年7—9月的短期降水进行了模拟,并运用均方根误差法对模拟试验效果进行了评估检验,以比较两种方案的集合预报效果。结果表明,对于汛期短期降水预报而言,两种方案的预报效果都有一定的改进。相对于初值误差而言,积云对流过程在汛期降水过程中起着更为重要的作用,因而物理参数化方案扰动的集合预报效果,总体优于基于初值扰动的集合预报效果。研究还发现,模式物理参数化方案扰动的集合预报效果在9月出现了明显的下滑,这主要由于7—8月对流活动旺盛,而9月对流活动随热力因素减弱而减弱的原因所致。 相似文献
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在2004年利用MM5模式构造西南区域集合预报系统的基础上,2005年增加了多初值扰动,并在2005年汛期进行了准业务试验.对四川区域152个站的降水检验表明,集合预报对四川区域内小雨到暴雨量级的降水预报有明显的预报技巧,对大暴雨的预报技巧不显著;在四川盆地,预报暴雨发生位置比实际发生区域略偏西、偏北;对于小雨到暴雨量级的降水,集合预报优于T213和大部分集合预报成员. 相似文献
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在2004年利用MM5模式构造西南区域集合预报系统的基础上,2005年增加了多初值扰动,并在2005年汛期进行了准业务试验。对四川区域152个站的降水检验表明,集合预报对四川区域内小雨到暴雨量级的降水预报有明显的预报技巧,对大暴雨的预报技巧不显著;在四川盆地,预报暴雨发生位置比实际发生区域略偏西、偏北;对于小雨到暴雨量级的降水,集合预报优于T213和大部分集合预报成员。 相似文献
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应用国家气象中心模式检验方法,对华中区域中尺度业务数值预报模式WRF和中国气象局下发的GRAPES模式2013年1-12月的预报产品（包括降水、2 m温度场、850 hPa温度场、850 hPa风场和500 hPa位势高度场预报）进行统计检验。检验结果表明：所有要素24 h预报均优于48 h;对于晴雨预报,GRAPES模式TS评分高于WRF,但随着降水量级增大,WRF的TS评分基本都高于GRAPES,同时WRF降水预报范围明显偏大;分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现,WRF的2 m温度场预报优于GRAPES,且暖季预报优于冷季;形势场要素分析表明,WRF对850 hPa温度场和风场预报具有相当大的优势,全年误差变化较稳定,而对500 hPa位势高度场的预报误差存在一定的季节性特征,即夏半年WRF高度场预报优于冬半年,GRAPES模式则相反。总体上,华中区域中尺度业务数值模式产品对天气预报具有一定的参考价值。 相似文献
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AREM短期集合预报系统及其降水预报检验 总被引：1，自引：0，他引：1
基于我国科学家自主开发的AREM区域中尺度模式,考虑模式初值和侧边界条件的不确定性,采用BGM方案,建立有11个成员、37km分辨率、覆盖全国区域的短期集合预报系统,并将其于2009年汛期投入准业务化试验,进行了连续2个月的预报结果检验。结果表明:由于能提供更多预报信息,集合预报系统优于单一确定性预报,集合平均预报对评分的改进主要表现在暴雨以下量级,概率预报高于集合平均和控制预报,因而更具参考价值;利用多种集合产品对降水过程进行综合分析,能提高决策预报的科学性。 相似文献
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基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、中国气象局(CMA)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、英国气象局(UKMO)五个模式集成的交互式全球大集合预报系统（THORPEXInteractiveGrandGlobalEnsemble,简称TIGGE）资料集的确定性预报、集合预报以及地面降水观测数据,采用多模式集成平均(EMN)、消除偏差集成平均(BREM)、滑动训练期超级集合方法（R_SUP）对2018年华南汛期（4—9月）粤港澳大湾区的降水预报开展了评估检验。总体而言,多模式集成预报方法在大湾区前汛期降水预报的均方根误差平均比后汛期高2mm;多模式集成预报方法的预报能力在前汛期随着预报时效的延长而呈持续下降趋势,后汛期则表现为短期（24~72h）下降、中期（72~168h）持续平稳的变化特点。与预先的假设差异主要表现在：对前、后汛期的降水预报综合表现最好的均是数学原理相对简单的EMN,而BREM和R_SUP的空间平均评分指标则稍差,但其在降水落区预报中仍有较好的预报技巧。 相似文献
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长江中下游地区梅雨期降水的集合预报试验 总被引：1，自引：1，他引：1
本文利用MM5模式,通过改变模式的积云参数化方案、边界层过程和云微物理方案,构造了一个15个成员的集合预报系统,对2001年长江中下游地区梅雨期降水做了集合预报试验。试验表明,集合预报与决定预报相比,可以有效地提高梅雨降水的预报准确度;在不同分辨率条件下集合预报相对于决定预报的提高程度是不同的,分辨率越低,集合预报的价值越大。尽管如此,集合预报还具有的内在缺陷是对小雨高估、大到暴雨低估。试验也揭示了,MM5模式本身对于降水有过分预报的倾向,粗网格模式配置对细网格内降水产生重大影响。 相似文献
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基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式及GEFS动力降尺度获取区域集合预报初值场,通过对同化后的分析场进行模式积分实现华南前汛期区域集合预报。对2019年6月10日的一次华南前汛期暴雨过程进行不同同化方案的试验:混合同化(Hybrid)、三维变分(3Dvar)、集合卡尔曼滤波(EnKF)和对比试验(Ctrl)四组试验的对比分析,探讨具有不同背景误差协方差矩阵的同化方案对区域集合预报集合扰动和集合离散随时间演变特征的影响,评估不同试验的降水模拟效果。(1) Hybrid对模式初始场有较好的改善作用,而3DVar和EnKF对初始场的改善作用不明显。(2) 对风场、温度场和湿度场,在前期预报中Hybrid的预报误差小于3DVar和EnKF,在中后期的预报中,3DVar和EnKF的预报误差得到改善,且好于Hybrid。同样,集合扰动能量,Hybrid和Ctrl在前期预报发展好于3DVar和EnKF,而在中后期的预报3DVar和EnKF好于Hybrid和Ctrl。(3) 从24 h累积降水评分中,整体上同化试验好于Ctrl,3DVar和EnKF好于Hybrid,且3DVar对大中雨级别的降水评分较好,而EnKF对暴雨以上级别的降水评分较好。(4) 对于集合统计检验分析,同化试验的AUC值都大于Ctrl的AUC值,24 h累积降水量阈值在10~100 mm的AUC值,3DVar最好;而125 mm阈值的AUC值,EnKF最好。 相似文献
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基于增长模繁殖法的集合预报试验 总被引：5，自引：0，他引：5
利用微机版本的T63L9全球谱模式,首先进行了用增长模繁殖法(BGM)制作集合预报的方案设计,然后用确定的方案进行了中期数值预报的集合预报试验。繁殖循环的初始扰动为T63L9谱模式各层24 h预报的均方根误差乘随机数,该随机数服从[-1, 1]区间上的均匀分布,繁殖循环每12 h 1次,繁殖循环的周期为3 d,集合成员为9个。结果表明:在1~8 d的预报中,集合预报可以比控制预报的时效延长1 d,集合预报无论是距平相关系数还是预报均方根误差都明显优于控制预报,集合预报对形势场的预报较控制预报更为接近实况分析场。 相似文献
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基于TIGGE资料集中的ECMWF、CMA和JMA的数值预报产品,利用加权集成、回归集成和消除偏差集成等线性集成方式与遗传算法优化的BP神经网络(GABP)集成,对我国大部开展地面2 m温度在24 h、48 h和72 h预报时效的多模式集成预报试验。通过对2013年1—6月的预报检验,结果表明:GABP集成预报效果有较大提升,均方误差明显小于各单一模式预报。GABP集成的误差分布在新疆和华北均方误差较大,但是在预报效果改进上GABP集成在西部地区相对单一模式的误差减小更加明显。在进行几种多模式集成方式时,GABP集成相比线性方法预报结果更加精准。对于天气过程个例的预报,GABP集成预报出预报量的变化趋势,预报效果优于单一模式和线性集成预报。无论是较长时间段还是短时间的天气过程,在改进预报效果上GABP集成都起到了最佳的作用。 相似文献