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北京冬奥服务对站点气象要素预报提出了明确需求,2 m气温预报偏差在±2℃以内,10 m风速预报平均偏差小于观测的30%,文中提出一种基于相似集合嵌套一元线性回归的预报方法—嵌套相似集合（AnEn-Ne）,该方法基于相似集合思路,在满足一定条件时,启动其嵌套一元线性回归提供订正预报。冬奥赛期（2021年11月1日—2022年3月15日）实时业务预报表明,嵌套相似集合具有较好的预报效果,相对业务数值模式（CMA-BJ）预报,预报精度显著提高,相对相似集合预报和一元线性回归预报精度明显提高,其预报结果满足冬奥服务需求。复杂地形下的要素预报检验表明,CMA-BJ模式预报2 m气温虽然存在较明显的系统偏差,但与观测相关较强,对观测的表征意义明显,订正后能有效消除复杂地形影响,10 m风速模式预报偏差振荡明显,模式预报与观测相关较弱,表征意义差,订正后站间差异明显;改进CMA-BJ模式复杂地形区近地面风速预报对观测的表征意义,可进一步提高该预报方法对10 m风速订正预报的精度。 相似文献
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为提升北京冬(残)奥会气象服务保障能力,利用2018—2021年1月1日—3月28日欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式预报产品以及冬奥延庆赛区8个自动气象站的2 m气温实况,通过基于地形修正的模式偏差订正和支持向量机算法,构建赛区不同海拔高度站点72 h预报时效内逐3 h的2 m气温集成订正方法。2022年北京冬(残)奥会前夕及赛事期间应用评估表明:集成订正方法对延庆赛区2 m气温的预报准确率为0.856,平均绝对偏差为1.08℃,订正效果较单一订正方法更优,尤其针对海拔高度高出模式地形高度的站点订正性能更为突出,同时,对超阈值及关键过程的气温订正效果也表现较好。对于延庆赛区大多数站点而言,该方法订正的72 h预报时效内逐3 h的2 m气温平均绝对偏差总体上表现出一定的日变化特征,且0~24 h,24~48 h,48~72 h预报时效之间偏差变化相对平稳,但不同站点的日变化趋势存在差异。随着预报时效增加,该方法订正的2 m气温平均绝对偏差的变化趋势表现出海拔依赖性。 相似文献
3.
本文以传统机器学习算法XGBoost和深度学习算法CU-Net为基础,针对北京快速更新无缝隙融合与集成预报系统（RISE系统）预报的北京冬奥会延庆及张家口赛区100米分辨率的冬季近地面10 m风速数据,进行每日逐小时起报的未来逐6小时间隔的冬奥高山站点及其周边地区风速预报偏差订正方法研究和对比分析。对于站点订正,首先将RISE系统预测的10 m风速插值到对应的自动气象站站点,然后根据风速等级表归类,针对每个分类单独构建XGBoost模型,每个区间模型合并后形成L-XGBoost,使用均方根误差和预报准确率作为评分标准,结果表明风速归类的L-XGBoost算法订正效果比不归类的原始XGBoost模型有一定提升,说明在传统机器学习中加入归类方法有助于改善复杂山地站点风速预报技巧。对于站点及其周边地区风速订正,本文在CUNet模型基础上,通过引入不同深度的CU-Net子网络,构建了新的算法模型CU-Net++,并考虑了预报日变化误差和复杂地形对10 m风速的影响,以自动气象站为中心构建空间小区域样本数据,对RISE系统风速预报偏差进行订正。试验结果表明,CU-Net和CU-Net++均可以充... 相似文献
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为了将格点观测融合产品用于模式预报产品的滚动订正中,获得精准的预报效果,使用国家气象信息中心HRCLDAS（High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System）业务系统产生的高频次格点风场融合产品作为实况资料,采用两种风场模型和8种格点误差订正方案,对模式风预报产品进行订正预报试验,试验选择欧洲中期天气预报中心10 m风预报产品的2017年1月1日—2月28日以及2017年6月1日—7月31日两个时间段,进行了预报模拟试验,对8种格点误差订正方案的订正结果进行检验,同时将订正场插值到站点,使用国家级2400个地面气象站风场资料进行站点检验,结果表明:无论从格点还是站点检验的平均绝对偏差、准确率、绝对偏差分布频率结果看,采用基于模式和实况因子的全格点滑动建模订正方案具有最佳的订正效果。 相似文献
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京津冀地区经济和文化的快速发展对冬季地面瞬时强风预报要求越来越高。正确估计和预测冬季地面瞬时强风,尤其是复杂地形条件下的阵风高分辨率格点精准预报,对于提升重大活动服务保障、首都及周边地区城市安全运行及防灾减灾能力等方面都具有重要意义。本研究基于京津冀长时间序列的实况观测资料,建立了阵风系数与稳定风速、风向、地形高度各要素之间的关系模型,并结合客观统计分析方法、阵风观测数据融合技术、格点偏差订正技术,发展了一种既保留模式物理参数特征和阵风局地气候特征,又发挥格点偏差订正技术的阵风客观预报方法。冬季奥林匹克赛事期间批量检验和个例分析结果表明,基于阵风系数格点模型和模式后处理订正技术得到的百米级分辨率、分钟级更新的阵风客观预报产品,24 h预报时效内张家口赛区和延庆赛区考核站平均绝对误差分别在2.3 m/s和3.0 m/s以下,延庆赛区8级以上大风,阵风风速预报评分超过0.5,解决了复杂山区数值模式阵风预报误差大、几乎无法业务应用的瓶颈问题,满足冬季奥林匹克运动会现场服务要求。 相似文献
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利用国家气象信息中心CLDAS格点温度实况、中央气象台SCMOC格点温度预报以及山西省站点观测温度,采用非独立性检验综合评估CLDAS在山西区域的适用性。在此基础上,采用滑动训练期订正方案,基于格点实况开展SCMOC温度预报场的客观订正。结果表明:(1)复杂地形对山西CLDAS格点温度实况的精度有一定影响,但最高气温的分析精度优于最低气温,表明地形对最低气温的偏差影响更显著,高海拔地区CLDAS最低气温一般对应为负偏差,低海拔地区一般对应为正偏差。(2)CLDAS格点温度实况的偏差空间分布具有时间延续性,进行简单的系统偏差订正后,最高、最低气温格点实况的精度分别提升1.1%、9.7%,与站点观测更为吻合。(3)基于改进后的CLDAS格点温度实况,采用滑动偏差订正方案,显著改善了山西省SCMOC温度预报的准确率。2019年,滑动偏差订正后的24 h时效最高、最低气温预报准确率较SCMOC温度预报分别提升2.7%、4.7%,订正后的短期温度预报质量有较大提高,优于预报员主观预报。 相似文献
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地形不匹配会导致风速预报出现偏差。Monin-Obukhov(莫宁-奥布霍夫)相似理论表明近地面风速垂直变化符合对数率特征,基于相似理论并引入大气稳定度判定因子构建偏差订正方案,将地面风速预报由模式地形订正到实际地形。针对冬季和夏季华北区域内760多个站点进行15 d的批量试验发现,使用订正方案后冬季和夏季00时(世界时)起始预报的模式前12 h风速预报的平均偏差可以降低20%以上,24 h预报偏差降幅也可达到10%以上,不同预报时效内风速的均方根误差可降低5%～8%。说明使用偏差订正方案可以对模式地面风速预报产生明显正效果。 相似文献
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利用模式三维预报变量,结合地面要素预报产品,采用2 m温度三维插值方法进行地形订正,以确保预报与观测三维空间上的一致性,在地形订正基础上,利用历史月均预报误差作为参考误差,剔除模式系统性误差,获取具备日变化特征的预报产品。基于陕西地区复杂地形条件下的典型观测站点,利用2016年8月28日48 h预报个例进行对比分析发现,三维插值方法有效改善了地形差异引起的评估误导问题,但无法改进模式预报的日变化趋势,进一步采用系统性误差订正后,日变化特征明显改善,特别是前24 h预报效果体现出与实况良好的一致性及更佳的预报技巧。通过2016年夏季统计评估表明,误差订正后的2 m温度预报产品有效改善了周期性误差振荡,均方根误差稳定在2 K左右,显示出明显的改进优势。 相似文献
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为了实现更准确的站点风预报,结合中尺度数值模式WRF预报结果和自动气象站观测数据,采用反距离加权插值法,将模式网格和观测站点的数据进行融合构建训练集,利用3种机器学习方法对WRF预报的风场结果进行订正,优化风场预报准确率。其中随机森林模型实现风速的预报均方根误差(RMSE)平均降低了18.22%,风向降低了15.97%;LightGBM模型对于风速、风向的RMSE平均降低了18.60%和17.56%;深度神经网络模型对于风速、风向的RMSE平均降低了5.53%和9.10%。对2020年宁波市9个大风过程进行检验,利用LightGBM模型对于3个站点预报进行订正,结果表明风速的RMSE从4.61 m/s下降到2.14 m/s,平均降低了53.58%,风向的RMSE从30.31°下降到18.20°,平均降低了39.95%。 相似文献
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利用地面自动站降水资料、ERA5再分析资料、广西壮族自治区气象台降水落区和ECMWF模式预报数据对1415号台风"海鸥"在广西暴雨预报偏差进行了分析,并开展了地形降水订正研究.结果 表明,对"海鸥"强降水落区预报准确,但大暴雨以上量级降水明显偏弱,大暴雨和特大暴雨漏报严重.降水经地形订正后,大暴雨以上降水TS(BS)评分由0.19(0.27)大幅度提升到0.35(0.53)且暴雨及以下量级降水评分无明显改变,但地形降水订正方法对特大暴雨仍无明显订正技巧;偏南风、东北风及偏东风在广西复杂地形下均会产生地形降水,实际业务预报中应加以考虑,有助于提升对强降水开始时间的预报效果. 相似文献
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利用三维插值方法对ECMWF、Japan及T639三种数值模式细网格气温预报产品进行客观订正,并检验评估三维插值方法对湖南省不同海拔高度和不同地理位置上2 159个气象站点的气温预报订正能力。个例结果显示,三维插值方法具有明显的订正效果,不同程度地缩小了二维平面插值预报的偏差,能较客观地反映复杂地形区域要素的实际情况;三维插值方法较二维插值对ECMWF、Japan、T639三种模式气温预报的订正能力均有不同程度的提高,改进后的ECMWF模式气温预报准确率达94%;对于海拔较高的站点,三维插值方法相对于二维插值订正的幅度更大,对模式预报有向气温降低的趋势调整,对于海拔较低的站点,对模式预报有向气温升高的趋势调整。 相似文献
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气象保障是历届冬季奥林匹克运动会（冬奥会）成功举办的最重要条件之一。延庆赛区（位于延庆海陀山区）地形复杂、山高坡陡、垂直落差大,因而观测难度大、气象数据稀少,成为影响赛区精细化预报的核心因素,对冬奥气象服务提出了严峻挑战。为此,北京市气象局组织开展了冬奥海陀山综合气象观测,针对该区复杂地形和多尺度气象影响系统构建了包含中、小、微尺度的三维立体实时综合观测平台,观测要素涵盖了三维风场、温湿度场、云和能见度、近地面湍流与辐射等。综合观测将提高对复杂山区高影响天气特征和机理的认知,为改进和提高预报模式提供数据支撑。文中系统介绍了海陀山冬奥气象综合观测平台的科学目标、观测布局、观测内容以及观测平台在降雪过程中的初步应用,最后阐述了基于该观测进一步开展的研究计划。 相似文献
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采用一元线性方法建立南海台风模式CMA-TRAMS地形高度偏差和地面气温预报误差的回归关系,分别开展不分级、高度偏差分级和地面气温误差分级的三种订正方法的研究,并进行订正效果评估。结果表明,模式地面气温预报误差与地形高度偏差总体呈负的线性相关关系,地面气温预报绝对误差随地形高度偏差绝对值增大而增大（对模式地形高度偏低站点尤为明显）,但不同时刻地面气温预报误差特征表现不同,模式对地形高度偏高（即模式地形高于测站高度）和地形高度偏差小于50 m的站点,06时地面气温（世界时,下同）预报总体偏低,对地形高度偏低大于50 m的站点（即模式地形低于测站高度）,06时地面气温预报总体偏高;而无论站点地形高度偏差如何,模式对18时地面气温预报总体偏高。三种订正方法中地面气温误差分级法能有效地减小地面气温预报误差,该方法订正后的分析场准确率可达96%~99%,12~48小时时效预报场准确率总体可提升至90%以上,该方法具有回归关系稳定、效果显著、适用性广、简单易行等特点。 相似文献
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利用2016年1月1日—12月31日全球预报系统(GFS,Global Forecasting System)1～5 d的2 m气温预报资料,以及同期中国地面气象站2 m气温观测资料,研究模式地形高度偏差对地面2 m气温预报的影响。结果表明,较大模式地形高度偏差可严重影响2 m气温模式预报性能,导致较大预报误差。随着模式预报时效延长,2 m气温预报均方根误差也略有增加。比较模式地形高度偏差和预报时效对于模式预报性能的影响,发现模式地形高度偏差对于模式预报效果的影响更加显著。两种地形订正方案,即不做温度垂直订正的线性回归以及对温度进行垂直订正的线性回归都能显著减小2 m气温模式预报的误差,后者的订正效果更好。 相似文献
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基于2019年8月至2020年7月华南区域模式（CMA-GD）预报和湖南97个国家站2m温度实况,开展了模式温度预报检验和逐步回归订正技术研究。结果表明,华南区域模式2m温度预报与实况变化趋势基本一致,预报偏差具有明显日变化,白天准确率下降、夜间升高,随着预报时效的延长,偏差增大;夏半年预报偏差大于冬半年;湘西预报效果优于湘东;00时起报的2m温度预报优于12时起报。基于华南区域模式预报产品,区分起报时次和季节的2m温度预报逐步回归订正预报效果较好,订正后预报相对于模式预报误差下降、准确率提高,有明显正技巧,对12时起报的模式预报效果改善更大,不同站点订正效果略有差异,对预报误差较大站点,订正效果明显。 相似文献
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浙江省温度和相对湿度释用技术及其效果检验分析 总被引：2，自引：2，他引：0
基于多模式的要素预报和浙江省乡镇站点观测资料,结合全省天气统计特点,利用最优集成方案,改进了温度和相对湿度的1~7 d预报。统计检验发现,模式的温度预报在浙江省中南部主要表现为系统性偏差,在浙江省北部平原地区主要为随机误差。使用滑动平均误差订正后,浙中南等地形复杂地区温度预报的系统性偏差明显减小。在模式订正基础上,使用动态集成进一步减小了浙北平原地区温度预报的随机误差。基于温湿关系,使用改进后的温度预报对相对湿度预报进行订正。与传统的加权平均方法相比,改进后的温度预报均方根误差减小16.7%,相对湿度预报均方根误差减小13.8%,对改善浙江省精细化预报有一定参考意义。 相似文献
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为了提高GRAPES_3 km（Global/Regional Assimilation and Prediction System）模式在2018年平昌冬奥会气象服务中的预报能力,采用一阶自适应的卡尔曼滤波方法对GRAPES_3 km模式的2 m气温、2 m相对湿度和10 m风开展偏差订正。结果表明:偏差订正方法明显提高了地面要素的预报效果,其中2 m气温的均方根误差整体减小到2℃左右,站点订正改善率为10%~60%;10 m风速的均方根误差减小到2 m·s-1左右,站点订正改善率为10%~45%;2 m相对湿度减小到20%以下,站点订正改善率为0~20%。与韩国气象厅LDAPS（Local Data Assimilation and Prediction System）及美国宇航局NU-WRF（NASA-Unified WRF）模式相比,GRAPES_3 km模式的风速预报表现更为优异,各站点整体预报效果明显优于LDAPS和NU-WRF模式。偏差订正方法可有效改善模式在复杂地形条件下的预报能力,是提高精细化预报准确率的重要手段。 相似文献
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为了解决复杂地形条件下ECMWF模式预报的台风降水较实况显著小的问题,对Smith 1979年提出的地形降水方程进行改进,提出以饱和湿层高度作为方程积分上限,针对不同高度地形设定不同的降水效率;以无量纲湿弗劳德数大于1作为有、无地形降水的判据;利用ECWMF细网格预报场,通过迎风坡地形降水估算方程来订正模式预报的台风降水。用该地形降水订正方法对1617号台风“鲇鱼”的降水进行了订正预报。结果表明,虽然在一些小尺度地形区域会产生明显的空报,但是对于大尺度地形区域的强降水有显著的订正效果。对1513、1521和1614台风的订正结果进一步表明,该地形降水订正方法对改进台风极端降水预报效果显著。需要指出的是,采用的地形降水订正方法仅考虑了稳定条件下的地形降水,对于其他情形下的地形降水订正方法尚待进一步的研究。 相似文献
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我国近海洋面10 m风速集合预报客观订正方 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2013—2015年ECMWF集合预报10 m风场及我国沿岸和近海88个代表站点风速实况观测,建立基于ECMWF集合预报众数的我国近海洋面10 m风速客观订正方法。集合预报众数正确率及稳定性高于中值及平均值,因此基于集合预报众数,综合考虑历史数据的预报概率及集合预报各个成员的分布情况进行客观订正,可以提高订正效果。订正后的6~7级、8~9级风速偏小的误差及TS评分有明显改进,其中72~120 h预报时效的8~9级风速预报的TS评分由0.04增加到0.44,能够有效提高中长期时效大量级风速的预报能力。订正的风速产品对于我国近海冷空气及台风大风天气过程有较好的预报效果。 相似文献