共查询到20条相似文献，搜索用时 62 毫秒
1.
为了解ECMWF高分辨率数值预报模式(以下简称“EC”)对广安地区气温的预报性能,提高预报质量。利用EC气温预报产品,对2015～2017年广安地区最低(高)气温进行预报性能检验。结果表明:EC模式预报最低气温,正确率较高;预报最高气温,正确率波动大,随月份呈明显的“V”型变化,盛夏7、8月最低。预报误差随时效延长,略有增大;最低气温误差小于最高气温误差;最低气温误差各月无明显差异,最高气温误差在盛夏7、8月最大。最低气温预报效果区域差异不明显;最高气温预报效果受地形影响较大。根据订正指标,进行气温订正预报,可有效提升预报正确率。EC模式预报高温时的最高气温偏小,经过订正后,各站各时效正确率均明显提高,正确率提升20.6～91.3%,具有较高的参考价值。 相似文献
2.
《干旱气象》2021,39(4)
利用陕西99个国家气象站2017—2019年日最高(低)气温观测资料,采用一元线性回归和递减平均方法,对GRAPES_Meso、ECMWF和SCMOC的日最高(低)气温预报进行订正,并作对比检验。结果表明,SCMOC、GRAPES_Meso和ECMWF的日最低气温预报准确率较日最高气温偏高,其中SCMOC的日最高和最低气温预报准确率最高,ECMWF次之,GRAPES_Meso最低。一元线性回归和递减平均方法对SCMOC的气温预报订正多为负效果,但对GRAPES_Meso和ECMWF的气温预报订正有明显正效果。订正后ECMWF与订正前SCMOC的预报相比,前者日最高和最低气温的预报准确率偏高。订正后GRAPES_Meso与订正前SCMOC的预报相比,前者日最低气温预报准确率偏低、2018年24 h和2019年24、48 h日最高气温预报准确率偏高。一元线性回归法对模式气温预报的订正能力和稳定性优于递减平均法。 相似文献
3.
利用T639模式预报产品和黑龙江省83个国家气象站气温实况观测资料,采用最优预报因子方法选取预报因子,应用多元回归方法建立逐站日最高气温和日最低气温的MOS预报方程; 对MOS、中央气象台指导预报（SCMOC）和T639三种气温预报产品的日最高气温和日最低气温预报效果进行对比检验分析,并用EOF方法检验预报与实况的时空变化特征一致性。结果表明: 与实况的时空变化一致性方面,MOS和SCMOC较好,T639略差; 预报效果方面,MOS和SCMOC对日最高气温和日最低气温的2 ℃预报准确率普遍高于T639,MOS的预报准确率在日最高气温方面高于SCMOC,在日最低气温方面低于SCMOC; MOS对T639气温预报产品改善效果明显,尤其对冬季日最低气温的预报改善效果十分显著; MOS较T639气温预报改善效果与T639模式预报效果呈负相关关系,主要表现为,MOS预报改善效果在T639预报准确率低的山区明显优于平原,在春、夏季,预报准确率较低的日最高气温明显优于日最低气温,在冬季,预报准确率较低的日最低气温优于日最高气温; MOS气温预报方法的预报性能较理想,SCMOC对黑龙江省预报难度较大的日最低气温预报效果较好。 相似文献
4.
《贵州气象》2019,(6)
利用2018年1—10月华南3 km区域高分辨率模式08时、20时起报的气温预报和实况资料,采用线性内插法进行站点预报值处理,并从平均均方根误差及预报准确率的角度,检验分析了贵州省72 h预报内逐24 h最高(低)气温预报质量。结果表明,72 h内随着预报时效的增加,预报准确率差异较小;日最低气温预报准确率相对最高气温平均高出20%左右;08时起报的最高(低)气温预报优于20时的。同时发现,最高(低)气温的预报能力在月份上存在明显差异,6—8月预报性能总体优于其它月份;在24～48 h预报中,东北—西南向一带较贵州其它区域展现出更高的预报能力。在9个主要城市站上,最高(低)气温均表现出较高的预报技巧,其中,20时起报的兴义站24 h最低气温准确率100%。通过对2018年7月18日气温预报质量检验,最高(低)气温及35.0℃以上高温事件预报准确率均在80%左右,较好反映了天气实况。因此,华南3 km高分辨率区域模式对贵州气温预报具有较好的参考价值。 相似文献
5.
基于德国天气在线T7online(简称T7)、ECMWF细网格(简称EC)及T639三种数值模式的气温预报产品,结合本溪站气象观测资料,对三种数值模式2014年1月至2015年12月本溪市气温预报的准确率及预报误差进行了检验和分析,根据误差分析结果利用BP神经网络模型建立了本溪市数值模式气温预报误差客观化订正模型。结果表明:对于气温预报的年检验,T7、EC和T639三种数值模式的最低气温预报准确率均高于最高气温的预报准确率;对于气温预报的月检验,三种数值模式对夏季、秋季最低气温的预报效果明显优于冬季和春季,而对于最高气温的预报,T7的气温预报准确率明显优于EC和T639模式;当气温波动较大时,三种数值模式气温的预报准确率均明显下降。三种数值模式对最低气温预报的平均误差均为2.00℃以内,对最高气温的预报准确率存较大差别,T7模式最高气温的预报误差最小,T639模式气温预报的系统偏差最明显,最低气温系统偏差为-1.34℃,最高气温系统偏差为-2.87℃。根据三种数值模式气温预报误差的特征,结合BP神经网络建立本溪市气温误差预报模型对数值模式气温预报结果进行订正,订正后气温平均绝对误差由2.40℃左右降至1.40℃左右,系统偏差和均方根误差均明显缩小,气温预报准确率由50%左右提高至80%以上,数值模式气温预报准确率明显提高,具有较好的应用价值。 相似文献
6.
利用2018年1—10月华南3 km区域高分辨率模式08时、20时起报的气温预报和实况资料,采用线性内插法进行站点预报值处理,并从平均均方根误差及预报准确率的角度,检验分析了贵州省72 h预报内逐24 h最高(低)气温预报质量。结果表明,72 h内随着预报时效的增加,预报准确率差异较小;日最低气温预报准确率相对最高气温平均高出20%左右;08时起报的最高(低)气温预报优于20时的。同时发现,最高(低)气温的预报能力在月份上存在明显差异,6—8月预报性能总体优于其它月份;在24~48 h预报中,东北—西南向一带较贵州其它区域展现出更高的预报能力。在9个主要城市站上,最高(低)气温均表现出较高的预报技巧,其中,20时起报的兴义站24 h最低气温准确率100%。通过对2018年7月18日气温预报质量检验,最高(低)气温及35.0℃以上高温事件预报准确率均在80%左右,较好反映了天气实况。因此,华南3 km高分辨率区域模式对贵州气温预报具有较好的参考价值。 相似文献
7.
利用2013—2015年ECMWF(简称EC)细网格模式2m气温预报产品,分析了不同季节和不同天气形势下EC细网格模式产品对青岛地区7个基准站逐日最高气温和最低气温的预报性能。结果表明:EC细网格模式2m气温预报误差沿海站点大于内陆站点,且误差随着预报时效的延长逐渐增大。最高气温预报除胶州站外均为负误差,最低气温预报青岛、平度、莱西为正误差,崂山、黄岛、胶州和即墨为负误差。最高气温预报在3—4月和8—9月预报质量不稳定,最低气温预报夏半年好于冬半年。根据模式误差特点,给出7站气温主观订正参考值,订正后最高气温预报准确率提高3%~16%,最低气温预报准确率提高4%~18%。EC细网格模式对于暴雨、强对流、高温晴热、回暖天气、冷空气过程最高气温预报偏低,海雾影响时最高温度预报偏高;对冬季大雾情形下的最低气温预报偏低,辐射降温时最低气温预报沿海站点偏低,北部内陆站点偏高。 相似文献
8.
9.
利用2016年1月1日—2018年12月31日ECMWF细网格模式2 m温度预报产品，使用三次多项式差值方法内插到站点，并用中短期天气预报检验方法，对南疆西部12个国家站与15个区域自动站共27个站的最高、最低气温未来24 h预报效果进行检验分析。结果表明：ECMWF细网格模式2 m温度预报产品对南疆西部非山区站未来24 h最高、最低气温的预报能力较好，对山区站未来24 h预报效果差；对南疆西部最高、最低气温的预报效果随季节变化，夏季预报准确率高于冬季，秋季预报准确率最低；模式最高气温预报准确率在降雪、高温天气时较高，最低气温预报准确率在降雨时较高，在高温过程中较低；模式对于降雨、降雪、大风/沙尘等天气最高气温预报偏低，高温事件中最高气温预报偏高。最低气温预报在降雨、高温天气中偏高，降雪时偏低，大风/沙尘天气最低气温预报偏东地区偏高、偏北地区偏低。降雪、高温天气预报相对降雨、大风/沙尘天气预报效果更稳定。 相似文献
10.
基于ECMWF细网格模式的定时最高(低)气温预报产品,针对2017年陕西99个国家级气象站的日最高(低)气温预报,检验和比较了递减平均法和一元线性回归法两种方法对气温预报误差的订正效果。结果表明,两种方法都显著地提高了日最高(低)气温的预报准确率,随着预报时效的延长,订正能力逐渐减弱。技巧评分与模式对气温的预报能力有显著的负相关关系,秦岭及其以南地区的日最高气温预报和秦岭以北地区的日最低气温预报的准确率偏低,其技巧评分一般超过40%,极大值超过70%。两种方法都有效降低了系统误差,较小误差范围的站次增多,较大误差范围的站次减少,对日最高气温在预报绝对误差≤2℃误差范围的订正能力较为突出,对日最低气温在预报绝对误差≥3℃误差范围的订正更有优势。一元线性回归法对日最高气温预报的订正能力略优于递减平均法,对日最低气温预报的订正能力不及递减平均法,利用这两种方法对气温预报进行混合订正的效果更佳。 相似文献
11.
应用滑动平均（5 d、7 d）、类卡尔曼滤波递减平均两种订正方法对哈尔滨地区国家级指导预报最高（最低）气温产品进行预报能力初步检验及偏差订正。结果表明：两种订正方法对最高气温与最低气温预报产品24-240 h预报时效大部分时段均有正的订正效果,最高（最低）气温预报准确率提高1-2%,平均绝对误差0.1-0.2℃,其中24-96 h预报时效预报能力稍好,120 h之后预报能力较差,订正后预报准确率也不足60%。气温预报偏差还表现为明显的季节变化特征,7-9月最高气温的预报效果优于冬春季,冬半年的订正幅度较夏季稍大。另外,不同天气状况下降水天气对气温预报有一定的影响,如果能进一步改进模式预报中降水带来的偏差,将进一步提高模式订正效果。 相似文献
12.
13.
辽宁地区ECMWF模式气温预报检验及误差订正研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2016—2018年ECMWF细网格模式12—36 h内2 m温度预报产品,选取辽宁地区65个城镇站点观测资料,评估预报产品在不同季节的预报准确率,并按季节分析固定误差订正方法和最优滑动周期订正方法对提高准确率的作用。结果表明：ECMWF模式预报产品对辽宁地区气温预报的准确率表现为,ECMWF模式最高气温冬季预报最优(城镇站点预报准确率为81.5%),最低气温夏季预报最好(城镇站点预报准确率为84.3%);采用最优滑动周期订正后,2016—2018年辽宁地区的最高气温和最低气温准确率较ECMWF模式自身分别提高了19.7%和20.5%,最低气温的预报准确率提高程度优于最高气温;在整个空间分布中,ECMWF模式对辽宁中部平原地区最高(低)气温预报准确率高于东、西部地区,辽宁东北部和西南部以及东南部的长白山余脉影响区域准确率明显低于其他区域。同时,在各季中,最高气温和夏季最低气温的订正预报能力优于其他季节;在地面晴、雨两种特征下,对辽宁地区24 h气温预报进行订正检验表明,该检验结果对辽宁地区最高(低)气温订正有一定补充作用,尤其是冬季降水出现时,最高气温预报补充订正效果最为显著。 相似文献
14.
2019年后汛期广东省24 h晴雨预报准确率为72.7%,暴雨预报TS为26.4,日最高、最低气温预报平均绝对误差分别为1.04、0.93℃,省级网格各项目均优于数值模式。与前汛期相比,Grapes3 km与ECMWF在后汛期的相对预报能力有明显变化。气温检验发现主客观预报对晴转雨时的最高气温,以及弱冷空气或持续降水影响期间的最低气温预报误差较大。以台风"白鹿"和"杨柳"为例,对台风外围环流影响的最高气温、最高气温的变温进行检验,发现模式对变温预报的标准偏差小于最高气温预报,具有较好的参考意义;主客观预报的变温空间分布特征均十分相似,空间差异小,无法体现局地增温,并且对距离台风较远地区的增温估计不足。 相似文献
15.
利用2014~2015年阿坝州13站共730天08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报资料,对比实况日最高(低)气温,进行预报质量检验。结果表明:日最高(低)气温预报准确率与预报时效成反比,两个时次预报的最低气温准确率高于最高气温,且最低气温预报准确率有明显的季节变化。08:00起报的日最低气温多出现负误差,其余预报最高(低)气温多出现正误差。日最低气温预报绝对误差与海拔高度有关。24h最高(低)气温预报绝对误差>4℃样本分析表明,温度平流、大气稳定度与非绝热过程对温度的影响明显,造成气温偏差的主要原因是降水及冷空气影响范围和强度,冷、暖平流影响偏差,高空槽强度和移动偏差等几方面。 相似文献
16.
17.
南宁各种下垫面温度特征及预报方法探讨 总被引：3，自引：1，他引：2
介绍下垫面温度观测的原理,并用南宁2002年12月至2003年11月资料,分析了沥青、水泥、泥土温度的特征,包括这3种下垫面的日平均温度、日最高温度、日最低温度、温度日较差特征以及它们与气温的差值。指出气温是影响各种下垫面温度的最主要因素,云对下垫面日最高温度影响显著,大气环流变换对各种下垫面温度的波动有明显影响。对各种下垫面日最高温度的预报方法进行了初步探讨。建立了基于日最高气温预报之上的各种下垫面日最高温度预报模型,并对预报与实况值进行了对比分析,指出提高次日最高气温的预报准确率和预报是否出现阴天有中到大雨天气的预报准确率,可显著改善各种下垫面日最高温度的预报效果。 相似文献
18.
日本传真图FXFE782中温度预报的检验与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
气温变化对人们生活与生产有重要影响，持久的异常低温和高温常会给工农业生产带来损失。此外，气温也是决定大气状况的基本要素，它的高低直接决定一些天气现象的生消，例如最低气温与霜冻、辐射雾的形成以及最高气温与雷雨、冰雹的形成都有密切关系。目前气象台做地面的最高、最低气温预报是日常预报业务内容之一。为了寻找温度预报的方法，笔者对1990～1991年春季(3～5月)日本数值产品FXFE782的温度预报能力即850hPa气温24小时预报能力进行了分析检验，并以FXFE782上的沈阳温度为一个因子，对沈阳市最低气温的定量预报方法做了初步尝试。 相似文献
19.
用本站气象要素预报最高气温陈新民（柘城县气象局·４７６２００）最高气温的预报有多种方法。文中是应用本站气象要素来预报次日的最高气温。统计１９６０～１９８９年３０年６～８月气温资料发现,影响高温天气出现的主要因子为：（１）西风、南风或西南风可增温,南风... 相似文献
20.
通过对陕西智能网格气象预报系统(秦智)(下简称秦智系统)的温度、晴雨和暴雨预报准确率检验,发现秦智系统在佛坪地区的日最低气温预报准确率高于日最高气温预报准确率,误差≤2℃的平均准确率日最高气温为51.6%、日最低气温为79.8%,平均绝对误差日最高气温2.4℃、日最低气温1.3℃,说明秦智系统对佛坪地区的气温预报有具有较好的指导作用;日最高气温预报准确率最低的月份是5月、6月和9月、日最低气温预报准确率最低的是1月和4月;晴雨预报准确率最高的月份是10月,最低的是4月;秦智系统在佛坪的暴雨预报24 h TS评分为40%,命中率为50%,且预报时效越长TS评分和命中率越低,空报率和漏报率越高。气温预报准确率和晴雨预报准确率最低的三个站均在北部山区海拔1 000 m以上,说明地形因素对数值预报的准确性有一定影响。 相似文献