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1.
基于蒙特卡罗集合预报方法建立了一个北京地面臭氧的集合预报系统,该系统对包括排放源、气象场在内的154个模式输入和参数进行了扰动,共包含了50个集合成员。利用该集合预报系统模拟了北京奥运会期间一次臭氧过程(2008年8月11日～8月13日),分析了集合预报系统在概率预报,最优集合子集预报以及表征预报可靠性方面的特点。结果表明:与原确定性预报相比,集合预报能为用户提供更加丰富的预报信息,通过概率预报可以提供不同事件发生的概率,对臭氧事件的预报准确率更高。采用最优集合子集预报方式时的臭氧预报均方根误差比原确定性预报低了10%以上。 相似文献
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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
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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
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集合数值预报方法在山洪预报中的初步应用 总被引：3，自引：9，他引：3
选取湖南4个典型山洪个例,分析了嵌套模式不同分辨率的预报效果,并采用多物理过程组合的集合预报方法,研究区域集合数值预报技术在山洪预报中的应用。研究指出,单一模式条件下,使用模式嵌套技术提高分辨率,并不能有效地改进对引发山洪灾害的突发强降水过程的预报能力,且这种单一的确定性预报,对暴雨等灾害性天气的预报存在不确定性。集合预报是解决单一预报不确定性提出的新方法,与单一模式提供的确定性预报结果相比,集合预报可为山洪预报提供多种定量预报产品。利用集合平均预报、极值预报,可以引导对山洪采取分类应对措施;集合预报在给出降水分布的同时,还给出伴随预报结果的可信度;概率定量降水预报(PQPF)与水文预报模型结合,可以用于概率水文预报。 相似文献
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利用TIGGE资料中的ECMWF、NCEP、UKMO三个中心集合预报系统以及由此构成的多中心集合预报系统所提供的地面2 m气温10~15 d延伸期集合预报产品,建立贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging,BMA)概率预报模型,对东亚地区冬季地面气温进行延伸期概率预报研究。采用距平相关系数、均方根误差、布莱尔评分、等级概率评分等指标分别对BMA确定性结果与概率预报进行评估。结果表明,BMA方法明显地改进了原始集合预报结果,预报技巧优于原始集合预报,且多中心BMA预报优于单中心BMA预报,最佳滑动训练期取35 d。BMA预报为气温的延伸期概率预报提供了更合理的概率分布,定量描述了预报的不确定性。 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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基于贝叶斯理论,建立了将确定性预报向概率预报转换的基本模式,并利用TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)地面气温预报资料及地面气温观测资料,对概率化后的预报进行了评估与释用。结果表明,概率化后的预报结果不但能提供丰富的预报产品,而且所提供的预报均值优于原始的确定性预报。应用贝叶斯模式平均法(BMA)将中国气象局(CMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)和ECMWF 3个模式的预报结果进行多模式集成,得到了更为合理的概率分布,其中分布的均值可作为模式的预报结果,方差和置信区间反映了预报量的可变范围。因此,基于贝叶斯预报模式的概率预报相对于确定性预报,不但能够提供更高精度的预报,而且能提供更全面的预报信息。BMA集成预报结果不但优于集合平均预报,而且还能定量描述预报的不确定性。利用ECMWF预报中心51个预报成员进行集成贝叶斯概率预报试验,发现BMA预报融合了各成员对预报不确定性的描述,还对概率预报的均值进行了调整,使之与观测值更为接近。BMA预报的概率密度分布更能反映大气的真实分布情况。 相似文献
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ENSO集合预报系统的检验评价 总被引：7，自引：2，他引：5
讨论了一个热带太平洋海气耦合集合预报系统集合预报的检验问题。该集合预报系统模式为一个中等复杂程度的耦合模式,其中大气部分为统计模式,海洋部分为动力模式。初始扰动利用集合Kalman滤波同化得到,模式误差扰动由一个一阶马尔可夫随机微分方程生成,预报集合样本为100个。利用1995~2005年的观测资料进行了确定性预报检验,包括相关系数和均方根误差。在概率预报检验方面,包括Talagrand概率分布、离散度、Brier评分(BS)、命中率以及空报率的统计检验,并且根据检验结果对预报系统进行了初步评价。确定性检验表明,集合样本均值的预报水平在热带中太平洋区域要高于热带东太平洋和沿岸区域。同时概率预报检验结果表明,集合预报系统有较高的概率预报技巧,对确定性预报是一个完善和补充。 相似文献
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使用NCEP集合预报资料, 对亚洲中高纬地区2003年6—8月500 hPa高度场的集合预报效果进行了检验。环流预报效果检验结果表明:预报时效大于5 d时, 集合平均预报明显优于单一预报; 使用相同模式分辨率时, 集合平均能将可用预报时效延长12 h以上, 达到7.5 d; 通过集合预报可获得真正意义的概率预报结果, 取得较单一高分辨率预报好的预报效果。阻塞过程的个例分析也表明集合平均的预报效果明显优于单一确定性预报; 特征等值线可反映集合成员的不一致信息和少数集合成员的异常表现, 以此为基础, 可估计分析对象出现与否的概率, 达到提高预报效果的目的。 相似文献
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上海区域数值预报模式集合预报系统的建立与试验 总被引：1，自引：3，他引：1
以目前运行的上海区域业务数值预报模式为基础,从预报模式的不确定性出发构造8个预报成员,建立了上海区域数值预报模式集合预报系统的初步模型,并对2004年夏季进行了逐日48 h预报试验。结果表明:集合平均对华东地区城市降水、温度、海平面气压等气象要素的总体预报能力与分辨率高3倍的业务模式相当,其中对雨量较大降水、最低温度、海平面气压(0~24 h)的预报效果好于业务模式;集合预报还能提供客观化、定量化的降水概率预报,对降水的发生、尤其是特大降水的发生有着很好的提示作用。 相似文献
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基于集合预报产品的降尺度降水预报试验 总被引：7，自引：2，他引：5
利用降水距平百分率的降尺度预报方法和1951-2008 NCEP资料及我国降水资料,建立了降水距平百分率的预报模型,基于T106L19模式的月动力延伸集合预报结果,进行了2007-2009年3 a的预报试验和效果检验.结果表明,基于集合预报产品的统计降尺度方法对降水距平百分率的预报技巧高于模式降水的预报技巧;500 hPa月平均高度场的预报技巧直接影响到降水距平百分率的预报技巧,平均环流的预报技巧越高,降水距平百分率的预报技巧越高;无论集合成员数为多少,集合预报的结果都明显优于控制预报,随着集合成员数的增多,预报技巧呈增大的趋势;我国降水具有显著的季节性和区域性,以江淮地区的降水距平百分率预报技巧最高,华南地区的预报技巧其次. 相似文献
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集合方法在月动力预报信息提取中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本工作将集合方法应用于提取月动力预报有用信息。利用中国气象局国家气候中心Ｔ６３Ｌ１６全球谱模式的５００百帕高度场月集合预报产品（集合成员数为８个，初始场的选取采用滞后方法（ＬＡＦ），即相邻两天的００００，０６００，１２００和１８００ＧＭＴ的初始化资料），就１９９７年１月至５月共１５次预报，分析了集合预报成员间的离散度与预报评分（距平相关系数和均方根误差）的关系，研究了用集合各成员预报离散度作为各个成员逐日预报的权重对月预报效果的影响。结果表明集合预报成员的离散度与预报评分有显著的相关，是有效预报长度Ｎ的一个很好估计；用离散度作为权重平均的月预报高度距平相关系数明显高于算术平均和线性权重，此外个例分析表明月平均环流及其异常的预报得到明显的提高。 相似文献
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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
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以台风路径数值预报的短时效预报偏差和目标时效（指所需订正的时效）的纬度预报为预报因子,采用多元线性回归方法建立了台风路径预报的偏差预估方程,继而对台风路径预报进行实时订正。本文以12 h为短时效,通过对欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（ECMWF-IFS）和集合预报模式（ECMWF-EPS）的台风路径预报的应用,得到以下结论:2018年试报结果表明,24 h、36 h、48 h、60 h、72 h、84 h订正后的ECMWF-IFS台风路径预报的平均距离误差分别比订正前减小了7.3 km、9.3 km、8.9 km、6.5 km、6.9 km、2.6 km,总体来说较强台风（指12 h的台风强度实况≥32.7 m s?1）路径预报的订正效果更好。尝试了先对ECMWF-EPS各成员的台风路径预报进行订正,再进行集成预报,并对比了以下5种方式得到的台风路径预报:“订正后的确定性预报”、“所有集合预报成员集合平均”、“优选集合预报成员集合平均”、“所有集合预报成员先订正再集合平均”和“优选集合预报成员先订正再集合平均”,2018年试报结果表明,对于平均距离误差,24 h和36 h“优选集合预报成员先订正再集合平均”最小,48 h和60 h“所有集合预报成员先订正再集合平均”最小,72 h和84 h“优选集合预报成员集合平均”最小,如果在业务中有针对性地进行应用,有望获得一个在各预报时效表现都较优异的台风路径客观综合预报结果。24 h、36 h、48 h、60 h“优选集合预报成员先订正再集合平均”的平均距离误差分别比“所有集合预报成员集合平均”减小了13.3 km、11.7 km、10.0 km、7.6 km,比中央气象台官方预报（对应的时效为12 h、24 h、36 h、48 h）减小了0.7 km、2.0 km、3.9 km、2.4 km。 相似文献
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EnSRF雷达资料同化在一次飑线过程中的应用研究 总被引：3，自引：1，他引：2
本文利用包含复杂冰相微物理过程的WRF（Weather Research and Forecasting）模式,针对2007年4月23日发生在我国华南地区的一次典型飑线天气过程,分别进行了确定性预报和集合预报试验,发现确定性预报能大致捕捉到飑线系统的发生发展过程,但对飑线后部的层云区模拟效果较差。集合预报能够有效地减少模式的不确定性,大部分集合成员对飑线的模拟效果优于确定性预报。进一步将集合预报得到的40个成员作为背景场,采用EnSRF（Ensemble Square Root Filter）同化多普勒天气雷达资料,并将分析得到的集合作为初始场进行集合预报,通过与未同化雷达资料的集合对比,考察了EnSRF同化多部雷达资料对飑线系统的影响。结果表明:EnSRF雷达资料同化增加了模式初始场的中小尺度信息,大部分集合成员的分析场能够较准确地再现飑线的热力场、动力场和微物理场的细致特征,并且模拟出飑线后部的层云结构。通过对EnSRF分析的集合进行模拟发现,大部分集合成员较未同化雷达资料时模拟效果有明显改善。同化后的集合预报ETS（Equitable Threat Score）评分最高,其次是未同化的集合预报,确定性预报的最低。 相似文献
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集合预报在数值天气预报体系中具有重要地位，因此如何有效提取集合样本信息以提高集合预报技巧一直是一个重要课题。基于中国全球集合预报业务系统（GRAPES-GEPS）的500 hPa高度场集合资料开展对环流集合预报的分类释用方法研究，并对集合聚类预报结果进行了检验分析。通过在传统Ward聚类法中引入动态聚类的“手肘法”方案，发展了环流集合预报分类释用方法。针对该方法的个例分析表明，对于中国中东部地区环流集合预报的聚类释用方法能够有效地划分出最有可能发生的环流形势类型并提供发生概率。确定性预报综合检验结果显示，集合预报聚类结果中发生概率最高的集合大类相对于集合平均的预报技巧有明显提升，并随着预报时效的延长提升更明显。总体来看，通过集合预报的分类释用方法划分环流形势类型可以为天气预报提供参考依据，具有实际应用价值。 相似文献
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目前,集合预报已成为天气预报业务的主要支撑。然而,由于数值模式本身的限制与不完善以及集合系统存在初值扰动、集合大小等方面的局限,常存在预报偏差。不同预报模式通常具有不同的物理过程参数化方案、初始条件等,导致其预报能力各有不同。为此,如何纠正预报偏差以及如何充分有效地利用不同模式的预报信息以获得更加准确的天气预报广受关注。近年来,利用统计理论与预报诊断,基于多个集合预报系统的多模式集成预报技术得到快速发展,已成为有效消除预报偏差从而提高天气预报技巧的一种统计后处理方法。针对气温、降水和风3个最基本的地面气象要素,首先依据预报形式将应用范围较广的简单集合平均、消除偏差集合平均、超级集合、贝叶斯模式平均、集合模式输出统计等加权或等权平均多模式集成技术,分成确定性预报和概率预报两大类,并做系统介绍。最后,讨论使用和发展多模式集成技术需要关注的问题,包括考虑参与集成的模式个数、发展降水及风速分级预报模型和发展基于机器学习的多模式集成新技术。 相似文献