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利用重庆市2003—2017年34个国家级气象观测站的逐时降水和逐时温度资料，建立了一种基于未来24 h日最高、最低气温和天气现象预报值的逐时气温预报模型。该模型通过搜寻与未来24 h预报值相似的历史天气现象下的气温时间序列，预报给定站点未来1 d的逐时气温。然后运用结合了高程的反距离加权插值法，得到重庆市0.125°×0.125°分辨率逐时气温网格预报产品。2018年逐时气温预报产品的检验结果表明，整体上国家级站点绝对误差≤2℃的逐时气温预报准确率为79.73%～91.40%，均值为87.12%;10月—次年2月的准确率好于3—9月，8月较差。该模型的预报性能在无雨时稳定，有雨时在地形复杂且易出现强降水的重庆东北部地区略差。重庆西部、中部的大部以及东北部偏西地区的网格产品预报准确率较高，而偏南局地山区和偏东部分山区的准确率较低。总体上该方法预报效果较好，预报性能稳定。 相似文献
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基于ECMWF、JMA、T639、WRF四个数值模式2012年6月1日—9月30日地面气温3—60 h预报资料和郑州加密自动站资料,利用多模式集合平均(EMN)、消除偏差集合平均(BREM)、加权消除偏差集合(WBREM)及多模式超级集合(SUP)4种方法,对2012年8月29日—9月27日郑州城区11个站点地面逐3 h气温进行多模式集成预报试验,采用绝对误差对预报结果进行检验评估,结果表明:在30天的预报期内,BREM、WBREM及SUP对于大多数站气温预报效果有明显改善,而EMN方案对11个站预报效果改善则不太明显;4种方案中,BREM和WBREM预报效果相对较好且稳定,各个站上3—60 h预报的绝对误差均在2℃附近或以下;SUP方案虽然对个别站预报误差较低,但是其预报效果并不稳定,一些站点的个别预报时效误差大于2℃。对于郑州观测站的气温预报而言,4种集成方案20时起报的气温误差明显小于08时起报的误差,并且20时起报的SUP集成方案绝对误差明显小于其他方案的绝对误差。总体而言,BREM、WBREM及SUP三种集成方案能够给郑州精细化预报业务提供较好的参考。 相似文献
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洛阳分县温度周滚动预报系统 总被引：1，自引：0，他引：1
利用洛阳9县(市)2002年11月~2004年9月逐日最高、最低气温资料,应用欧洲中心数值预报产品,建立了洛阳9个县(市)的温度周滚动预报方程。2004~2005年试报结果表明:24~48 h预报准确率在70%左右,绝对误差在2℃以内;24~144 h预报准确率在62%~70%之间,绝对误差在2℃左右;最低气温预报效果要好于最高气温,最低气温的绝对误差与准确率分别为1.98℃和67%,最高气温的绝对误差与准确率分别为2.28℃和61%。 相似文献
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5.
《气象科学进展》2018,(5)
利用2015—2017年湖北89个气象站地面观测温度、欧洲中心再分析资料和0～12 h预报资料回归模式输出要素与地面气温之间的关系,建立了LightGBM模型,并在2018年数据集上进行测试。结果表明,定时气温平均绝对误差由模式本身的1.8℃下降到1.1℃,2℃以内预报准确率由65.9%上升至86.6%,决定系数(拟合优度)高达0.97。该模型已经在武汉中心气象台业务化,初步选取定时气温中的极值进行2018年2—6月预报评分,24 h高、低温预报准确率分别为76.9%和91.4%,在客观产品中排名前列,较数值预报模式产品提升明显,低温预报准确率超过预报员水平。LightGBM作为一个年轻的机器学习框架,在气象要素预报方面具备良好的应用前景。 相似文献
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基于地表能量守恒方程和陆面模式土壤温度计算模块,建立高速公路路面温度预报物理模型。利用2014年6月1日至2015年5月31日8个常规气象观测站和6个交通自动气象监测站逐小时观测资料对模型预报产品进行评估检验,结果表明:预报效果随提前量的减小而提高,常规站(交通站)提前1h和6h预报的平均绝对误差分别为1.64℃(1.82℃)和3.27℃和(3.69℃)。由模型对输入气象要素的敏感性分析得出:模型对2m气温最敏感,其次是相对湿度、总云量,且敏感性随着预报提前量的增加而增强。结合浙江省快速更新同化系统数值预报产品,建立浙江省高速公路路面温度预报系统,为全省提供逐12h更新、12h预报时效的逐小时高速公路路面温度精细化预报,系统提前1h和11h预报常规站(交通站)的平均绝对误差分别为2.81℃(3.23℃)和2.50℃和(2.93℃),系统对极端高(低)温预报具有较高的预报技巧。 相似文献
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本文选用中国气象局下发的0.05°×0.05°的国家级格点预报指导产品和中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）逐时实况数据资料，使用三种平均滤波方法分别订正北疆地区08时、20时起报的240h内逐24h 最低气温的格点预报指导产品，并分别对比检验订正前后共8种产品的预报效果。检验结果表明: 订正后的预报产品相比原始格点预报指导产品的均方根误差均明显降低，气温预报准确率及稳定性均显著提高。三种订正算法均随着海拔高度越高订正效果越好，且随着预报时效延长订正效果减弱。三种算法中集成订正效果略优。 相似文献
8.
采用2016—2018年DOGRAFS(沙漠绿洲戈壁区域分析预报系统)的气温、降水逐小时预报资料,在检验的基础上开展释用方法研究,并用2019年资料进行试验测试,结果表明:DOGRAFS气温预报,08时起报的准确率要高于20时起报的;北疆好于南疆,准确率为50%,平均绝对误差为2.5℃,采用最高、最低气温建模方案,预报准确率提高到64%,平均绝对误差为1.9℃,预报的离散度降低。DOGRAFS降水预报,08时起报的T_S评分略高,20时起报的晴雨准确率略高,南疆好于北疆;晴雨预报准确率可达95%,但降水T_S评分仅有20%,空报率超过50%;采用消空订正方案,晴雨预报准确率提高1%,T_S评分提高2%,空报率大大降低,但漏报率较大。释用方案对模式气温预报有较好的提升效果,降水预报仍有较大的改进空间。 相似文献
9.
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
10.
基于中国气象局陆面数据同化系统(Land surface Data Assimilation System of China Meteorological Administration,CLDAS)逐小时气温实况融合数据,检验评估了ECMWF、CMA-MESO-3km不同尺度模式对甘肃省逐小时气温的预报性能,并利用低频滑动平均订正算法(LPSC)对模式的系统性误差进行订正;同时对SCMOC和订正后两种模式的逐小时气温预报效果进行了统计对比。结果表明:1)ECMWF、CMA-MESO-3km模式对甘肃省逐小时气温的预报具有相对稳定的系统性误差,夜间预报准确率明显低于白天,主要表现为夜间预报显著偏高,白天为小的负偏差。2)LPSC算法能够有效改善ECMWF和CMA-MESO-3km对甘肃省逐小时气温预报的系统性误差,订正效果显著。订正后ECMWF、CMA-MESO-3km的预报准确率分别较模式本身提高了20.24％、20.25％,平均误差减小至±0.3 ℃之内;空间分布亦表明,订正后全省平均误差均明显降低至±2 ℃之内。3)同类产品对比检验表明:订正后ECMWF、CMA-MESO-3km两种逐小时气温预报产品的预报效果整体上均优于SCMOC,预报准确率分别较SCMOC高20.65％、13.55％,平均绝对误差在各个时次也明显低于SCMOC。技巧评分的空间分布表明,订正后ECMWF在全省大部分地方均为正技巧,其中酒泉南部山区可达80％以上;而订正后CMA-MESO-3km的预报效果各个季节分布存在差异,主要体现在陇中和陇东南地区,冬春季以弱的正技巧为主,夏秋季基本为负技巧。另外,业务应用结果表明,对于转折性天气过程,使用该方法需要特别注意。 相似文献
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成都区域气象中心业务数值预报产品检验分析 总被引：3，自引：0，他引：3
依据国家气象中心T213、T639全球模式、成都区域中心实时运行的AREM、GRAPES和MM5中尺度数值模式预报结果,对2008年5～9月进行了日降水量和2m温度检验。结果表明：（1）模式对昆明、南京、广州、长沙、北京和郑州温度预报优于温江、兰州和拉萨站,其中拉萨站温度预报与实况偏差最大,即模式对我国中部及南部地区温度预报与实况近似程度高于西部地区。（2）东部地区中雨及以上量级降水评分高于西部,西部4个城市中以昆明站评分最高,反映模式对我国西部城市降雨预报能力偏弱。 相似文献
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成都区域气象中心业务数值预报产品检验分析 总被引：3，自引：0，他引：3
依据国家气象中心T213、T639全球模式、成都区域中心实时运行的AREM、GRAPES和MM5中尺度数值模式预报结果,对2008年5~9月进行了日降水量和2m温度检验。结果表明:(1)模式对昆明、南京、广州、长沙、北京和郑州温度预报优于温江、兰州和拉萨站,其中拉萨站温度预报与实况偏差最大,即模式对我国中部及南部地区温度预报与实况近似程度高于西部地区。(2)东部地区中雨及以上量级降水评分高于西部,西部4个城市中以昆明站评分最高,反映模式对我国西部城市降雨预报能力偏弱。 相似文献
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对2014—2016年中国国家气象中心T639数值预报、日本细网格数值预报、欧洲中心细网格(EC thin)数值预报以及天津市乡镇指导预报产品中在天津地区降水预报分别进行检验。结果表明:所有模式降水的晴雨预报准确率均随预报时效的延长而下降。降水预报准确率在秋冬春季的预报效果明显好于夏季。EC thin产品在冬季降水的预报中优势更为明显,而指导预报及T639对5月、6月及9月天津地区局地降水多发期的降水更有指示意义。针对2014—2016年天津地区的23个暴雨日按影响系统分型并统计检验结果,暴雨日降水预报晴雨成绩较好有参考价值,而降水分级检验偏差较大。相对于局地性暴雨过程,区域性的暴雨过程数值预报有更为可靠的参考性。 相似文献
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利用自动气象站逐小时地面观测资料,采用客观检验方法对北京市气象局快速更新循环预报 (BJ-RUC) 系统在2008—2010年5—9月的预报结果进行检验,初步评估了BJ-RUC系统对地面气象要素的业务预报性能。结果表明:BJ-RUC系统对地面气象要素预报与实况的变化趋势有很好的一致性。其中,2 m温度预报整体偏高,误差范围为-1.5~1.5℃,早上和傍晚偏大,正午偏小;2 m相对湿度的预报整体偏低,误差为-25%~0,白天偏大,夜间偏小;10 m风速预报明显偏大,午后尤为显著,误差为0.6~1.2 m·s-1;6 h累积降水的晴雨预报效果较好,TS评分可达到0.4。系统在初始起报时次的稳定性较差,从第3个起报时次开始逐渐稳定,但预报误差随着预报时效的增长逐渐增大,12 h内的预报误差较小,预报结果较可靠,在短时临近预报中具有参考价值。 相似文献
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该文针对北京市气象局业务快速更新循环同化预报系统(BJ-RUC),通过对有无飞机观测资料参加同化的预报试验客观要素预报均方根误差和降水量TS评分的对比分析,探讨了飞机观测资料对短期数值天气预报的影响。结果表明:飞机观测资料的同化对于前9 h预报时效内的高空风和温度预报有明显的正面影响。其中,对风预报的正面影响集中在925~250 hPa高度上;而对温度预报的正面影响主要体现在850~400 hPa之间的各层内。在快速更新循环的暖启动模式下,飞机观测资料同化比冷启动模式下带给预报结果更明显的正面贡献。飞机观测资料参加同化对于降水预报技巧的提高也有正面效应,对24 h和12 h累积降水量TS评分以及12~18 h和18~24 h时段内的6 h累积降水TS评分有明显提高,提高的最大幅度达50%,并对相应阈值和时段内无飞机观测资料参加同化的试验中雨区偏大现象有改善。分析增量分布特征与同化带来的风温要素3 h预报改进的垂直特征基本对应,表明飞机观测资料参加同化对初始场中风场和温度场质量的改进。 相似文献
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该文基于通用陆面模式 (CoLM) 发展了精细化路面参数数值预报模型 (BJ-ROME)。该模型可以预报路面温度、积雪厚度、积冰厚度以及积水厚度。模型不仅考虑了路面的不透水性、相对较低反照率、低热容以及高热导率等特征,还考虑了城市人为热的影响。模型采用北京市气象局快速更新循环预报系统 (BJ-RUC) 产生的气象强迫场驱动,预报时间跨度为24 h,更新时间为3 h。采用北京地区芬兰Vaisala公司路面观测站2009年8月9—24日路面温度及2010年1月3—4日积雪厚度观测结果对模型预报结果进行验证,同时进行了敏感性试验。结果表明:无论是在晴空还是降水的气象条件下,BJ-ROME均能较准确地预报路面温度极值以及日变化。BJ-ROME还可以较准确地模拟积雪厚度的最大值以及随时间变化情况。 相似文献
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沈学顺 苏勇 胡江林 王金成 孙健 薛纪善 韩威 张红亮 陆慧娟 张华 陈起英 刘艳 刘奇俊 马占山 金之雁 李兴良 刘琨 赵滨 周斌 龚建东 陈德辉 王建捷 《应用气象学报》2017,28(1):1-10
该文回顾了中国气象局全球中期数值天气预报系统GRAPES_GFS的研发历程,重点介绍了近年来在GRAPES_GFS研发过程中的重要进展,概要阐述了这些进展对GRAPES_GFS业务:化的贡献。动力框架方面的改进主要包括位温垂直平流的算法、极区滤波方案、标量平流方案、垂直速度衰减（damping）算法、提高模式分辨率等,改善了模式框架的稳定性、计算精度以及质量守恒性。物理过程方面的改进主要包括RRTMG辐射方案、CoLM陆面过程方案、积云对流、边界层过程、双参数云物理方案,以及物理过程的调用计算等,全面提升了模式物理过程的预报能力。全球三维变分同化方面,研发了模式空间三维变分（3DVar）系统、资料质量控制和偏差订正技术、卫星资料同化方面的相关技术等。同时,对目前GRAPES_GFS2.0的预报能力进行了评估,总体来说,该系统各项预报指标全面超越GRAPES_GFS1.0,与T639相比等压面要素预报在对流层也有明显优势,降水、2 m温度等预报也优势明显。 相似文献
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应用国家基本观测站资料,基于MET系统的客观统计检验方法,针对24h降水分别评估SWCWARMS模式、GRAPES模式和ECMWF模式对2017～2019年5～10月四川地区汛期预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式小到大暴雨降水范围大于实况,GRAPES模式小到暴雨降水范围大于实况、大暴雨多漏报,ECMWF模式小雨和中雨降水范围大于实况、大到大暴雨多漏报,三个模式无降水或微量降水均少于实况。(2)ECMWF模式对四川雨季小到大雨预报能力优于SWCWARMS和GRAPES模式,SWCWARMS模式在部分时次上暴雨和大暴雨预报优于ECMWF模式,GRAPES模式TS评分略偏低。(3)GRAPES模式在2018年秋季开始中雨及以上量级降水预报上改善大于SWCWARMS和ECMWF模式,SWCWARMS模式2019年空报较2017年和2018年显著降低;3个模式在小雨和中雨预报上不相上下,GRAPES模式优势在2019年大雨和暴雨预报上,ECMWF模式优势在2017年秋季和2018年初夏大雨预报上,SWCWARMS模式大雨和暴雨预报能力介于二者之间。(4)ECMWF和SWCWARMS模式川东预报优于川西,GRAPES模式川西预报优于川东;三个模式存在不同程度空报,川东地区空报略多于川西,其中ECMWF模式空报最多。 相似文献
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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
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中国气象局数值预报中心新近升级的GRAPES全球三维变分同化系统的大气基本状态变量在物理属性与定义的网格和坐标上与预报模式保持一致,是一个完全针对GRAPES预报模式的同化系统。该系统不仅有利于减小分析误差,也是构建GRAPES四维变分同化系统的基本环节之一。该文通过与观测资料的对比、与国际其他业务中心分析场的对比,以及中期数值预报的检验,对新的GRAPES全球三维变分同化系统性能进行较全面讨论,并通过对这一系统的检验,探索资料同化系统性能的检验方法,尤其是观测资料同化效果的定量评价方法。诊断结果表明:在宏观特征上,GRAPES变分同化系统的分析场与欧洲中期数值预报中心和美国国家环境预测中心的分析场十分相似, 但细节上仍有差别。这些差别主要源自GRAPES同化系统中探空、地面报、掩星以及飞机报观测的贡献偏大,而卫星垂直探测仪观测资料的作用尚未充分发挥。从探测单要素来讲,风及湿度观测的作用发挥不够。此外,青藏高原周围地区、模式高层及赤道地区分析场偏差较大,它们与模式地形及高层的处理等有关系,这些问题有待进一步改进。 相似文献