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1.
利用局地增长模培育法对两次典型飑线过程进行了对流尺度集合预报试验,通过与传统增长模培育法对比,检验了局地增长模培育法的实际预报效果。通过概率匹配平均处理后,将降水预报结果与实况资料进行对比分析,并用分数技巧评分来代替传统公平技巧评分实现对降水结果的合理检验,得出结论:1)在飑线降水预报上,局地增长模培育法优于增长模培育法。2)分数技巧评分比公平技巧评分更好地反映对流尺度集合预报能力,特别是在大暴雨量级降水评估上。3)降水评分结果显示,集合平均对于小雨、中雨和大雨级别降水的预报技巧高于概率匹配平均,概率匹配平均对于暴雨和大暴雨级别降水更有优势。 相似文献
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马申佳陈超辉何宏让李湘李毅 《高原气象》2018,(2):495-504
基于增长模繁殖法,考虑对流尺度高度非线性特征和精细化预报要求,对一次强飑线天气过程进行了集合预报试验,引入概率匹配平均法对集合预报结果进行对比分析,并通过偏差和公平技巧评分对降水进行了预报效果检验。试验结果表明,BGM法应用到对流尺度集合预报中能够生成代表大气不确定性的快速增长扰动。集合预报结果相比控制预报更加准确,传统集合平均对较小降水强度的预报更加准确,概率匹配平均法对大量级降水的预报能力明显占优。降水评分检验表明,集合平均对小量级降水的预报技巧最高,概率匹配平均法对极端降水事件的预报技巧有明显优势。对流尺度集合预报能够提高降水预报技巧,并对高影响对流天气事件的预报有指导意义。 相似文献
3.
以MM5模式作为试验模式, 通过选取不同的物理过程参数化方案产生8个集合成员, 分别用平均法、相关法和Rank法对2001年11月至2002年5月期间的22个降水个例进行短期集合降水概率预报试验。试验结果显示对小雨—大暴雨6类降水的概率预报, Rank法的综合预报效果明显好于相关法和平均法, 相关法的综合预报效果与平均法基本相同; 无论从均方误差角度还是从命中率和假警报率的相对大小角度, 对小雨、中雨、大雨和暴雨各量级以上降水的概率预报, Rank法的平均预报效果是三种方法中最好的, 相关法的平均预报效果与平均法相同; Rank法好于平均法的平均幅度从均方误差角度较大, 从命中率和假警报率的相对大小角度则较小。平均而言, 三种方法对各量级以上降水的概率预报都是有技巧预报, 对量级小的降水的概率预报技巧高于对量级大的降水的概率预报技巧。 相似文献
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利用2011—2015年6—8月TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)数据集中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,以下简称EC)的集合降水预报数据和江苏省70个基本站逐日24 h(20时至次日20时)降水数据,通过大量暴雨样本系统检验和评估了EC集合预报及多种后处理释用产品对江苏暴雨的预报能力。结果表明:作为集合预报的初级产品,集合平均对暴雨的预报存在明显的漏报率,TS预报评分尚不及EC确定性预报;集合预报不同成员间对暴雨的预报技巧差异大,其最优成员组合的预报能力显著优于EC确定性预报,表明集合预报具有较大的应用潜力;在多种集合预报后处理释用技术中,最大值、最优百分位、降水偏差订正频率匹配法、概率预报、集合异常预报法和杜-周排序法(最大值法)的平均TS评分均较高,超过10%,其次90%分位数、融合、融合-概率匹配和杜-周排序法(集合平均或中位值法)的预报效果也均优于EC确定性预报。集合中位值、概率匹配方法对江苏暴雨的预报评分低于集合平均预报,在暴雨预报上的参考价值相对较低。该评估结果进一步加深了对各集合预报产品区域暴雨预报能力的认识,为预报员更直接快速地选取有效的集合预报产品提供参考。 相似文献
5.
基于快速更新同化的滞后短时集合预报试验及检验 总被引：3，自引：3，他引：0
本文基于华东区域中尺度快速更新同化数值预报模式系统(Shanghai Meteorological Bureau WRF ADAS Rapid Refresh System,SMB WARR),应用时间滞后法进行集合预报试验,试验由7个集合预报成员组成,进行逐小时预报,预报时效为6 h。本文通过对2011年6月17日至9月30日期间降水过程进行集合预报试验,引入面雨量对降水预报进行检验。结果表明：(1)小 大雨量级,集合平均优于集合成员预报,但暴雨量级集合平均不及部分集合成员预报。(2)不同的降水量级,并非都是最接近预报时刻,技巧最高,小 大两量级的降水可以提前6 h预报。(3)降水概率预报优于集合平均预报,具有很好的指示作用。可关注最接近预报时刻,小 中雨以上的降水,预报概率较大时,其可用性较大,而大 暴雨以上的降水,预报概率较小时,可用性较大。 相似文献
6.
选取2022年川渝地区发生的16个强降水个例开展对流尺度集合预报批量试验,并通过对31组初值采用不同集合成员数时的降水集合预报技巧进行检验评估和综合分析。结果表明:集合成员的降水预报技巧总体上大致相当,因而采用不同成员数时预报技巧差异也不明显;表征降水总体分布特征的Talagrand分布和预报失误概率以及表征降水概率预报技巧的相对作用特征面积随着成员数的增加而逐渐改进,但当成员数达到一定数值后继续增大成员数对预报改进不明显。总体而言,对流尺度集合预报成员数设置为16~18最适宜。 相似文献
7.
基于WRF集合预报系统开发了概率匹配平均降水产品,选取了山东省2014—2016年共13次强降水过程,检验评估了概率匹配平均法在山东省强降水预报中的综合表现。结果表明：对于不同的强降水过程,各预报产品的预报能力差异较大,尤其是对暴雨以上量级降水的预报存在较大偏差;概率匹配平均相对集合平均,对大雨以上量级降水预报有明显改善,较WRF确定性预报产品也有一定提高,对强降水预报具有一定指示意义;该方法的改进主要体现在对不同量级降水的调整上,尤其是强降水的落区,相对集合平均增大了强降水的范围和强度,但对整个区域的总降水量预报没有很好的改进作用。 相似文献
8.
本文利用重庆风暴尺度集合预报系统业务存档的2017年8月1～31日逐日08时起报的模式预报资料及相应的观测资料对该系统的降水预报进行了检验评估及综合分析,综合各种检验结果,总体而言:该系统集合平均和概率匹配平均等集合预报产品相对于控制预报表现出了较明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级降水概率匹配平均的TS评分优于集合平均;各预报时效的Talagrand分布均表现出实况落在第11个概率区间的概率明显高于其他概率区间,需要在今后的科研和业务中加以关注;Outlier评分介于0.12～0.26;降水概率预报检验方面,各个降水量级的预报失误概率Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统在降水预报方面相对于单一的确定性预报而言表现出了一定的优势。 相似文献
9.
利用ECMWF集合预报降水资料和重庆市自动站降水资料,运用晴雨、TS评分、预报偏差等检验方法对重庆地区2014—2016年ECMWF集合预报降水产品在短期时效的预报性能进行检验分析。结果表明:最小值的晴雨预报准确率最高。对于TS评分检验,小雨量级可优先参考最小值、10%分位数和融合产品,中雨量级参考平均数和概率匹配平均,大雨和暴雨量级分别参考75%分位数和90%分位数。对于预报偏差检验,小雨量级可优先参考最小值、Mode,中雨量级参考融合产品、中位数,大雨量级参考控制预报、融合产品,暴雨量级参考90%分位数。对于百分位值预报产品和概率预报产品,小雨量级可参考5%～10%分位数和80%～90%概率预报产品,中雨量级可参考45%～55%分位数和40%概率预报产品,大雨量级可参考70%～80%分位数和20%概率预报产品,暴雨量级可参考90%～95%分位数和10%概率预报产品。 相似文献
10.
“频率匹配法”在集合降水预报中的应用研究 总被引：8，自引：1，他引：7
基于“频率匹配法”的思路,采用两种方法进行了集合降水预报的订正研究,一种方法是利用集合成员降水频率订正简单集合平均平滑效应的“概率匹配平均”法,另一种方法是利用实况降水频率订正集合成员降水预报系统偏差的“预报偏差订正”法,通过个例和批量试验,结果表明:(1)概率匹配平均法可以矫正简单集合平均的平滑作用所造成的小量级降水分布范围增大而强降水被削弱的负作用,这种改进对强降水区更显著,并且集合系统离散度越大这种改进也越大;但该方法对预报区域内总降水量的预报没有改进作用,不能改善预报的系统性偏差.(2)虽然预报偏差订正法对降水落区预报的改进有限,但可以订正模式降水预报的系统性误差,改进雨量预报以及集合预报系统的离散度特征和概率预报技巧;直接对集合平均预报进行偏差订正的效果优于单个成员偏差订正后的简单算术平均.(3)在对每个集合成员的降水预报进行偏差订正后,概率匹配平均仍可改善其简单平均的效果,因此在实际业务中,应该综合采用上述两种方法,以获得在消除系统性偏差的同时各量级降水分布又合理的集合平均降水预报. 相似文献
11.
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
12.
针对2018年4月22日发生在湖北西部山地的一次特大暴雨过程,采用降尺度方案和显式对流参数化方案模式,开展了高分辨率对流许可尺度(3 km)的集合预报试验,并对全球集合预报(GEFS)和对流尺度集合预报(SSEF)的降水预报进行了对比评估,结果表明:(1)SSEF集合平均的雨量和落区预报均优于GEFS。(2)SSEF各成员的降水离散度分布更合理,因而具有更优的降水区间预报,其“离散度-误差关系”更优,能更好地给出预报误差的分布及其可能的大小。(3)SSEF的概率预报在所有空间尺度上均优于GEFS,且在短历时强降水上的优势更加明显。由此可见,针对此类山地暴雨过程,对流尺度集合预报相对于全球集合预报具有巨大的改进潜力。 相似文献
13.
基于时空不确定性的对流尺度集合预报效果评估检验 总被引：3，自引：0，他引：3
针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:（1）邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。（2）对于此类飑线过程的对流尺度天气系统而言,邻域半径为15—45 km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优,其中15—30 km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更强。（3）对流尺度降水预报考虑时间尺度与降水强度存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时,时间尺度与空间尺度对于降水预报效果的影响是相互关联的。（4）改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时、空不确定性,实现了对流尺度降水在时、空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时、空尺度相匹配的概率预报结果。 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
15.
清江流域降水的多模式BMA概率预报试验 总被引：1，自引：0，他引：1
基于TIGGE资料中的ECMWF、UKMO、JMA、CMA四套模式的2016年6月1至7月31日逐日降水集合预报资料,结合清江流域10个国家基准站观测数据,建立了流域贝叶斯模型平均(BMA)概率预报模型,开展流域多模式集合BMA技术的概率预报试验与评估。结果表明,在清江流域多模式集合的BMA模型最佳滑动训练期长度为40 d,BMA模型预报比原始集合预报有更高预报技巧,比四个原始集合预报MAE平均值减少近11%左右,而对于CRPS除了CMA中心无订正效果外,较其他三个模式平均值提高近15%左右。多模式集合BMA技术能预报降水全概率PDF曲线和大于某个降水量级的概率,同时能给出确定性降水预报,对于极端强降水(大暴雨一特大暴雨量级),BMA 75～90百分位数预报效果较好,对于强降水(暴雨量级),BMA 50～75百分位数预报效果较好,对于一般性降水(小雨一大雨量级),BMA确定性预报结果或50百分位数预报效果较好。 相似文献
16.
利用欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)、美国大气环境预报中心 (NCEP) 集合预报系统 (EPS) 降水量预报资料,CMORPH (NOAA Climate Prediction Center Morphing Method) 卫星与全国3万个自动气象站降水量融合资料,基于技巧评分、ROC (relative operating characteristic) 分析等方法,对比两个集合预报系统对秦岭及周边地区的降水预报性能。结果表明:两个系统均能较好表现降水量的空间形态,对于不同量级降水,ECMWF集合预报系统0~240 h控制及扰动预报优于NCEP集合预报系统,但NCEP集合预报系统264~360 h预报时效整体表现更好; ECMWF集合预报系统0~120 h大雨集合平均优于NCEP集合预报系统,两个系统集合平均的预报技巧整体低于其控制及扰动成员预报,这种现象ECMWF集合预报系统表现更为显著; ECMWF集合预报系统降水预报概率优于NCEP集合预报系统。ROC分析显示,随着预报概率的增大,ECMWF集合预报系统在命中率略微下降的情况下,显著减小了空报率,NCEP集合预报系统则表现出高空报、高命中率。 相似文献
17.
2004年西南地区多物理集体合预报系统试验及初步检验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用美国PSU／NCAR的高分辨率中尺度非静力MM5模式，选择不同的积云对流参数化方案和边界层方案，构造西南地区多物理集合预报系统，于2004年8月16～9月30日进行了准业务试验。对四川区域短期降水集合预报结果的检验表明，利用双线性插值方法获得的站点预报值较利用临近格点的降水平均值更具有实际参考价值；对比分析表明，对于小雨到暴雨量级的降水，集合预报优于大部分集合预报成员，对大于100mm以上的极端降水预报能力有待提高；分析显示，以Anthes-Kuo和Kain-Fritsch积云对流参数化方案构造的集合预报成员对四川区域暴雨以上量级的预报效果不明显，因而对集合预报系统中参数化方案的选取，集合预报成员的构成，还有待进一步试验分析与优化。 相似文献
18.
利用美国PSU/NCAR的高分辨率中尺度非静力MM5模式,选择不同的积云对流参数化方案和边界层方案,构造西南地区多物理集合预报系统,于2004年8月16～9月30日进行了准业务试验.对四川区域短期降水集合预报结果的检验表明,利用双线性插值方法获得的站点预报值较利用临近格点的降水平均值更具有实际参考价值;对比分析表明,对于小雨到暴雨量级的降水,集合预报优于大部分集合预报成员,对大于100mm以上的极端降水预报能力有待提高;分析显示,以Anthes-Kuo和Kain-Fritsch积云对流参数化方案构造的集合预报成员对四川区域暴雨以上量级的预报效果不明显,因而对集合预报系统中参数化方案的选取,集合预报成员的构成,还有待进一步试验分析与优化. 相似文献
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本文以2013—2015年主要登陆台风暴雨过程为研究对象,利用ECMWF降水和台风路径集合预报以及中央气象台实时业务台风中心定位资料,在统计分析的基础上,提出一种业务上可用的针对单模式集合预报的台风降水实时订正技术(简称集合成员优选技术)。结果表明,在登陆台风暴雨过程预报中,集合成员优选技术对改进集合统计量降水产品有明显的帮助,并较ECMWF确定性预报产品有一定优势;该方法对改进短期时效预报产品的效果优于中期时效预报,对大暴雨评分的改进高于暴雨和大雨评分。另外,本文基于概率匹配平均(Probability Matching average,PM)和融合(FUSE)产品的计算原理,提出融合匹配平均(Fuse Matching average,FM)产品,结果表明,对36 h时效预报,优选10~15个成员的PM产品TS(Threat Scores)评分可达最优,大暴雨评分较确定性预报提高近10%;对60和84 h时效预报,FM产品大暴雨评分较确定性预报提高超过20%。 相似文献
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受季风槽影响,2018年8月30—31日华南地区出现一次极端暴雨过程,单日站点累计降水量达1?056.7 mm,刷新了广东有历史纪录以来新的极值。对于此次极端降水事件,常用的业务模式包括欧洲中期天气预报中心全球模式（ECMWF）、日本气象厅谱模式（JMA）和中国气象局广东快速更新同化数值预报系统（CMA-GD）,都低估了降水强度。利用深圳市气象局业务对流尺度集合预报系统分析了此次特大暴雨过程,结果表明：对流尺度集合预报系统对本次特大暴雨过程具有比较好的预报能力,概率匹配平均最大雨量达348.7 mm·(24 h)-1,集合平均的强降水中心和观测基本一致,观测极值附近区域发生大暴雨（≥150 mm）概率最大值达到80%。选取了较“好”和较“差”集合成员预报进行对比分析,发现较“好”成员预报的强降水中心位置和观测基本一致,而较“差”成员预报的降水中心位置则偏向福建地区。较 “好”成员预报出莲花山南侧地面中尺度辐合线较长时间的维持和缓慢移动,导致强降水雨团在莲花山脉附近不断地触发和维持,同时地形的阻挡作用使得对流系统在地形附近区域持续维持,造成了罕见的特大暴雨;而较“差”成员辐合区位于莲花山以北,对流形成后向东、向北移动,最终导致强降水预报位置偏向福建地区。 相似文献