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ECMWF、日本高分辨率模式降水预报能力的对比分析 总被引：9，自引：2，他引：7
利用2012年4月1日至2013年3月31日ECMWF、日本高分辨率模式降水预报资料,全国2419个台站逐6 h降水量观测、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3万余个自动站逐小时降水融合资料,基于列联表预报评分、泰勒图等统计方法,客观对比分析ECMWF、日本高分辨率模式对中国逐6、12和24 h分段降水的预报能力,主要结论如下:(1)整体来说,ECMWF对降水的预报优于日本模式,日本模式预报离散度偏大,而ECMWF预报相对平稳,与观测更加一致;(2)两个模式晴雨预报中降水发生频率较实际偏高,暴雨预报频率较实际偏低,随着分段间隔的增加,这一情况有所改善;(3)ECMWF模式6 h分段降水晴雨预报评分低于日本模式,暴雨预报评分整体高于日本模式,12和24 h分段ECMWF模式晴雨、暴雨预报评分一致高于日本模式;(4)通过调整阈值改变预报偏差能够在一定程度上提高预报技巧;(5)就空间分布来看,模式在东南地区Bias、CSI技巧评分整体优于西北地区。 相似文献
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利用江西省92个国家气象观测站雨量资料,对2014年汛期江西WRF-RUC系统的降水预报进行逐6 h、12 h和24 h晴雨检验、降水分级检验以及同期区域暴雨个例检验分析。结果表明:1)6 h、12 h、24 h晴雨检验PC评分分别达0.6、0.7、0.8,系统表现了稳定的预报性能。2)系统对小雨、中雨和大雨具有较好的预报能力,对局地暴雨、大暴雨的预报能力较弱,而对区域暴雨的预报具参考意义。3)系统有效地缩短了spin-up时间,系统在积分6 h后达到最佳预报性能,并在起报后6—12 h时段,预报效果最佳。4)系统对降水范围以及小雨、中雨、大雨过度预报,对暴雨、大暴雨范围预报比较合理。 相似文献
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WRF-RUC在2014年江西汛期降水预报中的检验分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用江西省92个国家气象观测站雨量资料,对2014年汛期江西WRF-RUC系统的降水预报进行逐6 h、12 h和24 h晴雨检验、降水分级检验以及同期区域暴雨个例检验分析。结果表明:1)6 h、12 h、24 h晴雨检验PC评分分别达0.6、0.7、0.8,系统表现了稳定的预报性能。2)系统对小雨、中雨和大雨具有较好的预报能力,对局地暴雨、大暴雨的预报能力较弱,而对区域暴雨的预报具参考意义。3)系统有效地缩短了spin-up时间,系统在积分6 h后达到最佳预报性能,并在起报后6—12 h时段,预报效果最佳。4)系统对降水范围以及小雨、中雨、大雨过度预报,对暴雨、大暴雨范围预报比较合理。 相似文献
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利用辽宁省291个国家气象观测站的降水资料,对2019年夏季（6-9月）8种模式降水预报及中央气象台格点降水预报进行了检验评估和比较,并采用消空方法进行晴雨预报技术研究。结果表明：2019年,EC模式具有最优的暴雨预报性能,而日本模式暴雨TS评分最高;中尺度模式对于局地性暴雨和短时强降水具有较好的预报潜力,性能较好的是GRAPES_MESO模式和睿图东北3 km模式;全球模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏低30%,3 h强降水则偏低60%,中尺度模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏高30%,3 h强降水则偏低20%。由于对小量级降水存在较多空报,各模式原始预报的晴雨预报大多呈现空报偏多的情况;使用小量级降水剔除的消空策略能够明显提高晴雨准确率,消空之后EC模式具有最优的晴雨预报性能。分别使用24 h和3 h累计降水量优化消空策略,发现分别取1.0 mm和0.8 mm的阈值进行消空可以使24 h晴雨准确率提高15.58%,3 h晴雨准确率提高10%-30%。 相似文献
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本文选取2014年6～9月西南区域模式产品的每日20 h (北京时)起报的00 h～24 h降水量、相关物理量及成都地区实况降水量。首先利用领域法建立高分辨率模式与稀疏站点对应关系,其次比较领域内的降水量分级传统技巧评分以及强降水(25mm以上)与模式物理量阈值进行概率分析,得出强降水物理量阈值,最后通过个例对模式物理量阈值进行检验。得出如下研究结论:降水量分级评分结果表明模式对成都地区有无降水预报总体效果较好;TS评分随着预报降水量级增大而减小,同时模式空报率高于漏报率;而暴雨及暴雨以上量级降水混合评分为11.6%,具有一定的参考性。强降水与模式物理量阈值概率分析表明模式对强降水有一定的预报能力,但量级、落区相对较差。两次降水个例物理量阈值均满足以暴雨、暴雨以上降水为主的条件。 相似文献
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ECMWF集合预报在中国中部地区的降水概率预报性能评估 总被引：1，自引：0，他引：1
《高原气象》2017,(1)
利用2013、2014年5-10月ECMWF集合预报系统(EPS)输出的降水预报资料,CMORPH(NOAA Climate Prediction Center M orphing M ethod)卫星与全国30000余个自动气象观测站的逐小时降水量融合资料,基于Brier评分、Talagrand分布、ROC(Relative operating characteristic)分析等方法,研究ECMWF集合预报对我国中部降水的概率预报性能。主要结论如下:(1)模式对小雨具有稳定的预报技巧,但预报概率偏大;对大雨以上量级降水的分辨能力不足,概率预报偏小。(2)Talagrand图整体表现为"U"型,模式对中等强度以上量级降水预报频次偏少;就不同量级降水的预报和观测频次一致程度来看,时效越长预报性能越稳定;第11天模式集合成员的发散度发生明显变化,Talagrand图呈"钟"型分布,预报评分显著下降。(3)预报日数越短,降水概率预报效果越好,平均而言,预报日数超过2天后,模式对12 h(24 h)小于30%(40%)的暴雨概率预报技巧低于气候预测。(4)模式24 h小雨命中率较12 h偏高,空报率偏低,预报技巧优于12 h;对暴雨来说,前6天12 h降水概率预报的ROC面积较24 h表现较好。 相似文献
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牟欢 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2013,7(1):12-15
对T639和德国数值预报模式(简称德国模式)的降水预报产品进行了分类检验,挑选新疆2011年6场大降水过程分别进行晴雨、大雨(雪)、暴雨(雪)对比分析,了解了降水模式产品误差并为业务中选择较好的预报产品提供了依据。结果表明:两种模式对预报过程降水落区和强降水中心都有较好的指示意义,在过程累计降水预报中,德国模式的晴雨预报准确率为80.49%,高于T639模式;大雨(雪)预报的准确率两种模式接近,大约为44%;T639模式暴雨预报的准确率为29.07%,明显高于德国模式。在逐24 h降水预报中,两种模式都以48～72 h的预报准确率为最高。 相似文献
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利用2015年6月1日至8月31日ECMWF集合预报系统(EPS)51个成员的降水预报结果,基于安徽省大别山区12个代表站点1～3 d的逐12 h降水观测资料,采用TS评分、箱须图、泰勒图等方法,研究ECMWF集合预报降水结果在安徽省大别山区降水分级预报中的应用效果。主要结论如下:ECMWF集合降水预报中,08时起报的24 h降水量和20时起报的48 h降水量可参考性较大;降水分级检验中,晴雨预报正确率在70%以上,小雨和中雨的空报率较高,对大雨以上量级的预报能力相对较差;大型降水过程中,暴雨以上量级的预报需关注不同预报时效下降水量预报的变化趋势,个别成员对极端降水的表现也值得关注。 相似文献
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WRF模式对焦作2008年汛期降水的检验 总被引：2，自引：1，他引：1
利用WRF模式2008年6-8月逐日降水预报产品资料,对焦作7站降水预报进行分月分时段的统计检验,结果表明:WRF模式对焦作市0-12 h的晴雨预报能力最强,各月各站均在71%以上,其中6月最高,有6站准确率均在80%以上;12-24 h平均晴雨准确率大部分站都在65%左右.对降水的定量、定性预报能力,前12 h明显优于后12 h;对小雨、中雨预报效果较好,对大雨也有一定的预报能力;对暴雨降水预报能力较差,空报率、漏报率较高.总体看来,模式的空报率、漏报率较高,且空报率大于漏报率. 相似文献
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针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。 相似文献
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对2012年前汛期（4-6月）欧洲中心全球模式与HAPS中尺度模式的降雨预报场进行逐6h晴雨检验与24 h分量级降水检验,得出：EC逐6h降水预报空报多而漏报少,预报无降水时可信度更高,TS评分在0.3 ～0.4之间;24 h分级检验中预报能力随着降水量级的增大而减小,空报率、漏报率增大,TS评分减小;EC随着预报提前量的减小TS评分增加,起报时次对预报能力无明显影响;总体来说,EC能为深圳10 d预报提供较好的参考价值,尤其是6d预报,对于暴雨的预报有待预报员订正.HAPS逐6h晴雨预报TS评分在0.48～0.32之间,提前量6h内预报效果好,TS评分0.4以上,有较高的参考价值;24 h分级降水预报能力与EC相同,也是随着降水量级的提升预报能力降低;但是HAPS预报能力与提前量的相关性主要表现在提前量6h以内,提前量减小TS评分明显增大,对于提前量大于6h的预报能力无明显变化;总体来说,预报员可依靠HAPS在短期预报基础上做好短临预报的订正工作,开展24 h分区预报. 相似文献
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利用2015—2017年6—8月ECMWF高分辨率模式(ECMWF-Hi)的加工产品,结合我国2 400多个国家级气象站逐小时降水观测资料,对ECMWF-Hi产品24 h降水预报的准确度、集中度和相关性进行了评估,并与ECMWF集合预报模式(ECMWF-EPS) 24 h降水预报产品进行比较。为更好地描述预报的集中度,避免单纯用标准差比或平均值比刻画预报集中度的缺陷,建立一个综合标准差和平均值的R指数,用之定量描述模式预报的集中度。结果表明:(1) ECMWF-Hi在均方根误差的检验方面并未表现出优势;而分辨率较低的ECMWF-EPS集合平均预报误差最小。(2) ECMWF-Hi对研究区域降水预报的集中度的整体描述较为准确,离散度与观测较为相似,预报期望也与观测降水的期望最接近,ECMWF-Hi比ECMWF-EPS的集合控制预报与集合平均对观测降水集中度的刻画较为准确。(3)研究区域内各站点R指数分布表明,ECMWF-Hi与ECMWF-EPS控制预报、平均预报相比,对平均值预报不足的站点较多,且这些站点的预报集中度普遍大于观测,ECMWF-Hi的降水预报更接近观测降水。(4)评估应用结果表明,R指数不仅能定性评估模式的集中度,也可定量描述集中度大小。 相似文献
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利用ECMWF模式降水和极端天气指数资料,以及浙江省68个气象站降水观测资料,评估了ECMWF细网格模式(EC-thin)和降水极端天气指数(EFI)对浙江2018—2020年梅汛期暴雨预报效果。研究表明：对于同一预报时效,随着阈值的增加,EC-thin和降水EFI的暴雨预报评分都呈现“先增加、后减小”的趋势,对于不同预报时效都存在某一阈值使得暴雨预报评分达到最大。从24 h时效到72 h时效,EC-thin的降水预报阈值从45 mm逐渐下降到25 mm,而降水EFI的暴雨预报阈值从07下降到06。EC-thin和降水EFI对暴雨预报的空报率随着阈值的增大而减小,漏报率随着阈值的增大而增大。对于不同预报时效,通过合理组合EC-thin降水阈值和降水EFI阈值,可以得到更好的暴雨预报效果,其评分高于单独使用降水EFI阈值或EC-thin降水阈值得到的评分。 相似文献
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基于中国西北四省(区)2016—2017年的站点观测降水数据和GRAPES区域数值模式24 h和48 h预报结果,采用平均误差、均方根误差、相关系数、分等级TS评分等指标,对GRAPES区域数值模式在西北四省(区)降水预报进行定量评估。结果表明:时间上,模式对西北四省的晴雨预报准确率能达到0.7以上,逐日空间相关系数为0.2～0.4。夏季降水的偏差最大,24 h和48 h预报平均误差分别为4、6 mm·d~(-1),均方根误差分别为6、8 mm·d~(-1)。不同等级降水的24 h和48 h预报TS评分显示,各个月份小雨TS评分为0.2～0.5,中雨为0.1～0.2,大雨以上不到0.1空间上,24 h和48 h预报晴雨准确率在大部分地区达到0.6以上,相关系数在甘肃东部、陕西中部和南部超过0.6。24 h预报平均误差在青海、甘肃、陕西三省南部最大(达到2～4 mm·d~(-1)),48 h预报的平均误差比相同区域的24 h预报高出1～2 mm·d~(-1),在陕西南部平均误差最大(达到5～8 mm·d~(-1))。各个量级的24 h预报TS评分明显好于48 h,24 h预报对大雨、暴雨有所预报,48 h预报对中雨以上量级降水预报较差。 相似文献
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卫星反演湿度场及其在暴雨预报中的初步应用分析 总被引：11，自引：2，他引：9
文中分别用两套相对湿度初始场方案 ,对 5个暴雨个例进行了预报对比试验 ,探讨了利用GMS- 5卫星图象反演的高分辨率湿度场资料改进初始场 ,以提高暴雨中尺度数值预报水平的可能性。结果表明 :( 1 )引入卫星反演湿度场能较好地反映出实际湿度场的水平中尺度结构 ,尤其是有效地增强了对降水有重要影响的高湿区的分析 ,且与实际探空资料更为接近 ;( 2 )引入卫星反演湿度场资料改进初始场一般会使 2 4 h的降水预报评分有所提高 ,特别是具有使预报前期 ( 0～ 6h)的降水场向观测场逼近的作用 ,但对预报后期 ( 6～ 2 4 h)降水场的影响具有不确定性。 相似文献
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观测降水概率不确定性对集合预报概率Brier技巧评分结果的分析 总被引：1，自引：1，他引：0
利用淮河地区652个站点日降水量和参加全球交互式大集合预报计划的中国T213集合预报系统24 h累积降水预报,建立了新的集合预报评分中观测资料的处理方法.该方法基于模式检验的观测资料处理中考虑不确定性的思想,构建了观测概率法和观测百分位法的观测资料处理方法.本文方法和通常数值预报检验观测资料处理方法的模式检验对比分析表明:采用了观测概率法和观测百分位法处理降水观测后,五个降水阈值预报Brier评分检验表明,新的观测资料处理方法使预报的Brier评分分值下降,即预报性能得到提高,尤其在中低降水阈值区域较为明显.Brier技巧评分可靠性和分辨性的分析表明,模式五个降水阈值预报都有预报技巧.新的观测资料处理方法普遍提高了五个降水阈值预报的分辨性,但是降低了可靠性.本研究结果对在今后集合预报评分方法中考虑观测资料不确定性的影响,尤其是对集合预报降水的评估起到非常积极的作用. 相似文献
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GRAPES模式对湖北省汛期强降水预报的分类检验分析 总被引：1，自引：0，他引：1
使用常规观测资料及GFS资料(1°×1°),选取2005-2008年汛期22次湖北省强降水天气过程,按照其影响系统分为低槽型、台风型和副高外围型三类,对GRAPES模式(2.1版本)预报效果进行分类检验分析,结果表明:(1)就低槽型降水而言,0-24 h预报时效内,模式对晴雨、小雨、大雨的预报效果在三类降水中最好,24～48 h则中雨预报效果最好,0～24 h预报效果总体而言优于24～48 h.模式预报的主要降水区从雨型、雨区范围和雨强的分布特征均与实况较为一致,预报的主要偏差在于强中心位置偏离和强度偏弱.(2)就台风型降水而言,0～24 h预报时效内,模式对中雨和暴雨的预报效果在三类降水中最好,24～48 h,则晴雨、小雨、大雨、暴雨预报效果最好,24～48 h预报效果总体而言优于0～24 h.模式对台风的主体降水落区把握得比较好,和实况较为一致,但对于台风外围云系产生的降水往往与实况差别较大,另外,主体降水中暴雨落区预报总是比实况偏小.(3)副高外围型降水在上述两个预报时次中,各量级的评分成绩均为最低,0～24 h预报效果总体而言优于24～48 h.模式对副高外围局地性强降水过程预报能力较弱,基本不具备预报中雨以上降水的能力.最后对(;RAPES模式的进一步改进提出了一些建议. 相似文献