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1.
目前高分辨率数值预报模式已具有一定的对流系统结构和演变特征预报能力,但对其预报能力的客观评估仍存在较多不足。选取2017年7—9月华北地区在不同天气系统背景下、具有不同组织模态的7次对流天气个例,使用模糊检验方法中的分数技巧评分（fraction skill score,简称FSS）指标评估不同高分辨率模式（包括快速更新同化GRAPES_Meso,GRAPES_3 km及华东区域中尺度模式）对中小尺度对流过程的预报能力。结果表明:分数技巧评分能够实现当模式预报存在位移和强度偏差时仍然给出有价值的评分结果,其优势还在于可以给出表征模式空间位移偏差尺度的预报技巧尺度信息;所用3个模式的雷达回波强度预报均偏弱,当回波强度小于44 dBZ时,华东区域中尺度模式预报最接近实况,而对于44 dBZ以上的较强回波,GRAPES_3 km模式预报偏差最小;采用百分位阈值（通过升序排列求出预报和实况数列的相同百分位数作为其相应的阈值）进行检验发现,对于预报难度更大的高阈值、小尺度的对流事件,GRAPES_3 km模式预报能力更强。 相似文献
2.
运用气象观测资料和GRAPES、ECMWF、SWCWARMS_9KM(简称SWC)模式预报资料,对冕宁“6.26”大暴雨天气过程模式预报性能进行检验。结果表明:（1）对于24 h累计降水预报,中尺度区域模式优势明显,量级与落区预报效果均为最好,其中GRAPES_3KM模式预报落区分布与实况重合度较高,暴雨及以上量级降水TS评分最高。（2）GRAPES_3KM模式最大小时雨强10 mm以上降水落区与实况大雨及以上量级降水落区匹配度最高,ECMWF模式24 h累计降水多物理量订正产品及短时强降水概率产品次之。（3）SWC及GRAPES_3KM模式24 h累计降水极值点相比实况略偏北,量级偏小。对于小时降水峰值出现时间,SWC模式偏早4 h,GRAPES_3KM模式偏早3 h。（4）GRAPES_GFS模式环流背景预报更接近实况,SWC模式能较好地预报出冕宁上空中尺度辐合系统的存在。 相似文献
3.
采用CRA、邻域TS评分、FSS等多种空间检验方法,对多个不同尺度业务数值模式在“21·7”河南极端暴雨过程中的预报性能进行了综合检验评估,并从低空急流、水汽辐合和热力条件等方面对模式偏差原因进行诊断分析。结果表明:1)在24 h大暴雨降水位置预报偏差上,WARMS预报性能最优,GRAPES_3 km次优;大暴雨降水预报范围与实况相当时,RMAPS降水强度预报较实况明显偏强,且落区较实况出现持续偏西的特征;2) GRAPES_3 km和WARMS预报3 h累积降水的位置偏差更多表现在经向方向上,且离散度较大,但在更临近预报时效经向偏差明显减小,而纬向偏差则随预报时效变化较小;RMAPS的位置偏差主要表现在纬向方向上,19—21日分别有86.7％、91.3％、72.7％的降水个体预报偏西;3) WARMS对低空急流和水汽辐合预报偏弱导致其对19—20日降水强度估计不足,EC和RMAPS对19—20日低空急流预报明显偏西是导致降水落区位置存在偏差的主要原因;MESO对20日急流和水汽辐合发生时间及位置预报较好,但明显偏弱的热力条件导致其缺乏对极端强降水的预报能力;4)21日,MESO和RMAPS预报低空急流过多的偏东分量导致其在太行山陡峭地形处预报了偏强的地形增幅降水;EC和WARMS预报低空急流风向更接近实况,但对低层水汽辐合强度和时间的预报偏差导致预报降水个体出现了较明显的经向位置偏差。 相似文献
4.
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
5.
高分辨率模式雷达回波预报能力分析 总被引：1，自引：1，他引：0
利用2018年7—8月GRAPES_3 km、东北短临(WRFRUC)高分辨率模式综合雷达回波预报数据和辽宁省SWAN雷达组合反射率(MCR)实况,基于邻域法FSS评分指数,分析模式在台风北上和副热带高压边缘暴雨过程中的雷达回波预报能力。结果表明:两家模式在不同降水过程中对小阈值雷达回波有较好的预报技巧,随着回波量级增大,模式预报FSS逐渐减小,雷达回波55 dBz时,FSS甚至为0。当邻域半径是3时,35 dBz以下的回波预报中GRAPES模式在台风北上暴雨中的预报技巧低于副热带高压边缘,35 dBz则相反。WRFRUC模式始终表现为台风北上暴雨中预报较好。当邻域半径9时,WRFRUC模式在台风暴雨中的FSS评分高于GRAPES模式,GRAPES模式在副热带高压暴雨中的FSS评分始终高于WRFRUC模式。GRAPES和WRFRUC模式的最大FSS评分技巧均出现在邻域半径是11时,分别为0.239和0.195。GRAPES模式中FSS评分在12 h逐小时预报中前3个时次较强,WRFRUC模式则表现为中间时次强,两头弱。 相似文献
6.
选取2017—2018年6—9月辽宁省不同降水性质, 具有2种不同特征的20次天气过程个例, 应用模糊检验邻域法中的分数技巧评分(Fraction Skill Score, FSS), 评估华东模式、华北模式、GRAPES_3km模式和睿图东北模式对辽宁省中小尺度系统的预报能力。结果表明: 区域性降水过程和局地性降水过程雷达回波强度越小, 邻域半径越大, 高分辨率模式预报技巧越高。当雷达回波大于30 dBz时, 各高分辨率模式对局地性降水的雷达回波预报FSS评分均较高。当邻域半径为3 km时, 区域性降水过程中, 华北模式预报技巧在各级别雷达回波预报中均高于其他模式, 最大FSS差值为0.031。局地性降水过程中, 华东模式预报效果较好, 最大FSS评分为0.127, 表明华东模式预报中小尺度对流系统能力更强。局地性降水过程, 睿图东北模式在08—23时预报时次中, “中间”时次的预报效果优于“两头”时次的预报, 两个时次最大FSS差值为0.121。 相似文献
7.
为深入认识GRAPES_Meso(Global/Regional Assimilation and Prediction System)3 km对流尺度区域模式对华南前汛期精细化降水的预报性能,为模式改进及业务应用提供参考依据,利用广东省86个站点逐小时观测降水资料和国家气象信息中心多源融合降水资料,针对广东省复杂地形特点,结合距海岸线的远近及站点地形特点,将86个站划分为沿海东部、沿海西部和内陆地区三个子区域,采用二分类降水预报检验方法,定量评估了2020年5月18日—6月18日华南前汛期降水预报效果。结果显示,GRAPES_Meso 3 km模式精细化降水预报技巧受广东复杂地形影响较大,广东沿海东部和内陆地区24 h时累积降水的小雨、中雨、大雨量级预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分高于沿海西部地区,尽管暴雨预报评分具有此相同特征,但三个子区域的暴雨预报评分总体较低;从3 h累积降水预报评分看,沿海东部、沿海西部及内陆地区等三个子区域存在明显的日变化特征,但是沿海东部及西部与内陆地区表现有所不同,沿海东部和西部降水预报评分夜间较低(预报偏差偏高),白天相对较高(预报偏差偏低),而内陆地区则是夜间较高(预报偏差偏低),白天相对较低(预报偏差偏高)。沿海西部预报评分相对较低的原因是由于检验时段内广东地区存在一个弱的风切变,而沿海西部大部分地区正好处于切变线南侧的温度高值区控制,但模式模拟该区域的日平均温度较实况偏低,导致沿海西部模式预报降水空报较多,降低其降水预报技巧。 相似文献
8.
《干旱气象》2016,(3)
基于9 km分辨率的中尺度数值模式WRF,通过TS评分、降水空间分布和降水强度检验评估3种积云对流和7种云微物理参数化方案对2014年5月10日青岛地区的一次暴雨天气的预报性能。结果表明:在分辨率为9 km的模式中考虑KF、GD和BMJ积云对流参数化方案时,能够不同程度提高大雨和暴雨的TS评分,且GD方案模拟的降雨落区和强度更接近实况。7种云微物理方案对暴雨模拟效果相差不大,平均TS评分达到0.64,其中KESSLER方案预报性能最好,TS评分达到0.73,其次是WSM6、LIN和WSM5方案,但也大都表现出暴雨范围偏大、雨量偏强的特点。对于此次降雨过程,积云对流参数化方案的预报性能优于云微物理过程方案的表现。 相似文献
9.
基于ARPS3DVAR+WRF (Advanced Regional Prediction and 3-dimensional variational System)快速同化模式对西南地区近几年发生的4次强降水过程进行模拟试验,对12 h降水预报结果采用升尺度方法,计算邻域平均预报、站点概率预报,最终形成邻域概率预报,并细致分析了这三种预报的特点与效果,讨论了升尺度窗区尺度给不同量级降水带来的影响,最后结合AROC评分与邻域空间检验FSS讨论业务概率预报应用的最佳尺度。结果表明:升尺度邻域平均预报在小雨与大暴雨量级降水上表现不稳定,对中雨的预报提高不明显,但是对大雨与暴雨预报有较好的改善效果;站点概率预报具有一定的误导性,而邻域概率预报可以弥补其缺憾,越高分辨率的模式有更多的降水样本,在降水不确定性上能给出更好的概率分级信息;相对邻域平均的升尺度预报TS检验结果,基于邻域概率的FSS和AROC分析有更好的预报技巧指导意义;36 km升尺度窗区既能消除一定程度的强降水预报不确定性,同时也可以保留适当的对流尺度特征,为最佳升尺度窗区。 相似文献
10.
2013年汛期华中区域业务数值模式降水预报检验 总被引：4，自引：0，他引：4
为充分了解华中区域中尺度业务数值预报模式更新为WRF后的预报性能,对该模式2013年汛期24 h和48 h的累积降水预报产品,采用TS评分、预报正确率、漏报率、空报率、偏差及ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明：从日平均降水率分布来看,24 h预报的降水中心位置和强度与实况更接近,48 h的预报明显偏大、偏强;汛期总体降水检验表明,该模式的降水预报以偏大为主,随着降水量级的增大,TS和ETS评分逐渐减小,且ETS评分逐渐靠近TS;逐月降水检验结果发现,该区域汛期月晴雨预报正确率与雨日率呈正相关;通过梅雨期WRF与GRAPES_Meso的预报对比检验可见,两个模式都表现出了较好的预报性能。值得指出的是,随着降水量级的增大,WRF模式降水预报优势逐渐显现。总的来说,该模式的降水预报产品具有一定的参考价值。 相似文献