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利用2016年4月1日—2018年12月31日GRAPES_GFS模式的业务预报数据,将GRAPES_GFS模式在东亚地区144小时预报500 hPa高度场的距平相关系数小于0.4,均方根误差大于60 gpm的事件定义为模式在东亚地区的中期预报技巧极端下降事件,据此标准筛选出29个个例进行了研究。结果表明,GRAPES_GFS在东亚地区中期预报技巧极端下降事件的高发期主要在春秋季,春季和秋季分别占比31.03%、41.38%,预报技巧极端下降事件通常表现在对于东亚大槽、西伯利亚槽脊、副热带高压的预报失败,四个季节合成的模式偏差均与该季节影响东亚地区主要天气系统的预报偏差大有关系。进一步通过典型个例的研究表明,东亚地区中期预报技巧极端下降事件的误差来源在不同季节表现出不同特征。冬夏季的预报偏差来源于高纬极区,多与模式在极区存在较大预报误差关联;春秋季的预报偏差主要来源于上游地区,与模式在东亚上游预报误差向下游的传播有关,未能合理预报台风活动也是预报偏差来源之一。 相似文献
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《高原气象》2017,(4)
利用WRF模式和GSI同化系统同化美国最新一代的ATMS和Cr IS卫星资料,探讨卫星辐射资料同化对青藏高原天气要素预报准确性的影响。进行了四组试验模拟,即无资料同化的控制试验(CTRL)和三组同化试验,三组同化试验分别为:只用常规观测资料进行同化(CONV)、常规观测资料和ATMS卫星资料同化(ATMS)、常规观测资料和Cr IS卫星资料同化(CRIS)。分析了2015年1月及7月的温度场、相对湿度场和风场的预报能力,除了分析近地表2 m温度场、2 m相对湿度场及10 m风场外,也分析了高地形区域以及低地形区域不同高度层上气象要素的预报能力。结果表明:ATMS和CRIS同化对青藏高原天气要素预报效果改进并不具有普遍性,ATM S同化试验可以有效的增进7月低地形区域的2 m温度场、7月高地形区域2 m相对湿度场以及1月高地形区域10 m风场的24 h、48 h预报能力;CRIS同化对1月高地形区域2 m温度场24 h预报、1月与7月高地形区域10 m风场24 h与48 h预报有改善效果。就垂直分层来讨论,CRIS同化试验不管在哪个高度分层都无法有效地改进模式预报能力,ATMS同化试验则在不同分层、不同变量场有着不一样的预报效果。资料同化后温度场预报主要的误差来源是系统性误差,而相对湿度场和风场在同化后主要误差是由非系统性误差造成的。整体上ATMS同化试验效果优于CRIS同化试验。 相似文献
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初始场条件直接影响到区域模式的预报性能。基于GRAPES_GFS和NCEP_GFS两种初始场，详细比较了两者之间的差异，随后分别利用两种初始场驱动新疆区域数值模式（RMAPS-CA V1.0），对2021年4月整月的数值预报结果以及2021年4月21日一次暴雨过程模拟结果进行了MET（Model Evaluation Tools）对比检验。结果表明：（1）两种资料位势高度扰动场、温度扰动场、湿度扰动场存在明显差异，其相关系数分别为0.26~0.60、0.05~0.24和0.01~0.12，导致次天气尺度上存在着较大差异，并由此造成了模拟结果之间的差异，反映了区域模式对初始场和边界条件的敏感性；（2）从高空位势高度、风速、温度的预报结果看，NCEP_GFS初始场在新疆区域模式中高空要素的预报效果均要优于GRAPES_GFS初始场，均方根误差分别降低35.5~37.2%、7.6~12.6%和6.0~17.2%。从地面常规预报量的检验看，GRAPE_GFS初始场对2 m温度和10 m风速的预报效果则要优于NCEP_GFS初始场，均方根误差分别降低14.3%和6.8%；（3）从降水检验评分看，两种初始场的降水预报整体为漏报现象，NCEP_GFS初始场针对各降水阈值及不同时效的预报降水评分要高于GRAPES_GFS，0.1 mm/6h、6.1 mm/6h和12.1 mm/6h的TS评分分别提高22.5%、16.1%和150.8%；（4）从一次暴雨过程预报的检验结果看，GRAPES_GFS对于24小时为小量级降水预报效果优于NCEP_GFS,准确率分别为61.4%和40.0%；而NCEP_GFS对于大量级的降水预报则要优于GRAPES_GFS,准确率分别为66.7%和33.3%。两种初始场对降水个例检验偏差以空报现象为主，NCEP_GFS的TS评分整体高于GRAPES_GFS。 相似文献
4.
西南区域中尺度数值模式预报性能及其与天气过程关系初探 总被引：2，自引：1，他引：1
本文以探空站和自动站实测资料为检验参考,通过主客观检验GRAPES和WRF模式在西南地区的初始分析场和预报场,一定程度揭示出模式在西南地区的初值质量、动力框架性能和降水参数化效果。GRAPES在西南地区的位势高度、风速、风向初值质量都不同程度好于WRF,但进入预报阶段,GRAPES位势高度、温度均方根误差以比WRF更高的斜率随时效增长,GRAPES对西南地区的500 hPa高度场预报呈现系统性偏低,而WRF对西南地区高度预报的正误差概率比较高;分类天气过程检验表明,GRAPES对低涡、切变过程的初始分析质量好于WRF,但进入预报阶段,WRF对低槽、低涡和切变三类天气过程的低值系统预报正确率都高于GRAPES,这一定程度反映出WRF的模式性能好于GRAPES;分类天气过程降水预报检验表明,低涡过程降水预报难于低槽过程。GRAPES对低涡过程的降水预报能力较低,WRF预报能力最低的是切变过程。这与模式对分类天气过程中低值系统预报能力一致,这一定程度表明两个模式的降水参数化效果水平相当。 相似文献
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《气象与环境学报》2018,(5)
利用2015年大连地区7个主要气象站的地面气温、降水、风向风速和相对湿度观测资料,针对东北区域中尺度数值模式(Weather Research and Forecast,WRF)产品中常规天气要素进行检验分析,了解掌握WRF模式对不同天气要素的预报能力,以期为天气预报业务中WRF模式产品的订正提供参考。结果表明:WRF模式产品的气温预报准确率整体上08时起报的比20时起报的稍好,最低气温预报效果比最高气温稍好,且WRF模式对升温和降温的趋势预报较好,具有一定参考性。WRF模式产品的降水预报准确率相对较高; WRF模式对风向的预报准确率可以达到50%左右,而风速的预报准确率可以达到60%—70%;大雾天气的预报,可以相应参考WRF模式的相对湿度。 相似文献
6.
通过T639模式预报产品在内蒙古地区降水量、2 m温度、相对湿度和10 m风向、风速及降水过程预报效果的适用性研究,得出以下结论,温度和相对湿度预报的准确率较风向、风速明显偏高,温度和相对湿度预报的误差系统偏小,风速预报误差偏大的概率较大;降水量的预报准确率随降水等级增加而递减,对小雨而言,模式漏报率小于空报率,多报降水的偏差和少报降水的偏差相近。在预报要素空间分布上,风向预报的偏差顺时针偏转,其夹角小于45°,温度预报偏差总体偏小,相对湿度预报偏差由西向东表现为“+、-、+、-”的分布特征;小雨和中雨落区预报偏大,暴雨落区预报偏小;贝加尔湖冷涡强度的预报偏强,西太平洋副热带高压的强度预报偏弱,影响范围偏西偏北。 相似文献
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沈学顺 苏勇 胡江林 王金成 孙健 薛纪善 韩威 张红亮 陆慧娟 张华 陈起英 刘艳 刘奇俊 马占山 金之雁 李兴良 刘琨 赵滨 周斌 龚建东 陈德辉 王建捷 《应用气象学报》2017,28(1):1-10
该文回顾了中国气象局全球中期数值天气预报系统GRAPES_GFS的研发历程,重点介绍了近年来在GRAPES_GFS研发过程中的重要进展,概要阐述了这些进展对GRAPES_GFS业务:化的贡献。动力框架方面的改进主要包括位温垂直平流的算法、极区滤波方案、标量平流方案、垂直速度衰减（damping）算法、提高模式分辨率等,改善了模式框架的稳定性、计算精度以及质量守恒性。物理过程方面的改进主要包括RRTMG辐射方案、CoLM陆面过程方案、积云对流、边界层过程、双参数云物理方案,以及物理过程的调用计算等,全面提升了模式物理过程的预报能力。全球三维变分同化方面,研发了模式空间三维变分（3DVar）系统、资料质量控制和偏差订正技术、卫星资料同化方面的相关技术等。同时,对目前GRAPES_GFS2.0的预报能力进行了评估,总体来说,该系统各项预报指标全面超越GRAPES_GFS1.0,与T639相比等压面要素预报在对流层也有明显优势,降水、2 m温度等预报也优势明显。 相似文献
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基于CRA空间检验技术的西南地区东部强降水EC模式预报误差分析 总被引：2，自引：1，他引：1
CRA(contiguous rain area)空间检验技术是将连续雨区作为目标进行检验。通过设定降水量阈值,识别、分离及平移降水目标,将预报偏差分解为落区、强度和形态误差,该方法可避免传统TS评分的双惩罚效应。利用CRA空间检验技术对2011—2014年5—9月西南地区东部EC细网格模式36 h预报时效119个降水目标的预报误差进行分析,并按照环流形势和影响系统对强降水个例进行分型,分为西南地区东部低涡切变型、西南地区东部-江淮切变型、南风型,分别对上述三类不同类型强降水个例的落区和强度误差进行了对比。得到如下结论:西南地区东部降水预报形态误差占比最大,为60%左右,其次是落区误差,为30%左右,强度误差最小,约为10%;落区平均偏西0.7°,经向偏差不明显;模式对于水平尺度较小的降水目标漏报可能性较大,而对于天气尺度降水目标模式预报面积偏大,总降水量偏大,雨强偏小;西南地区东部低涡切变型和西南地区东部-江淮切变型降水强度预报误差类似,模式预报雨区面积均偏大,降水尺度越大,偏大的概率越大,实况平均降水强度越强,模式预报强度越偏弱;南风型预报强降水面积和平均强度均偏弱,出现漏报的概率较大;而对于最大降水量,三种类型模式预报的最强降水均较实况偏弱;西南地区东部低涡切变型模式预报落区偏西,江淮至西南地区东部切变型模式预报落区偏西偏北,南风型模式预报落区偏西偏南。 相似文献
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利用2000—2014年5月1日到6月10日河南省121个气象观测站点的逐日观测数据、欧洲中心模式预报资料,对河南省干热风天气进行分析,总结了干热风天气形势分类模型,同时利用多元回归法建立了河南省干热风天气的客观预报方法。分析结果得出:河南省干热风天气发生主要形势为西北气流型、高压脊型和纬向环流型3类;通过多元回归分析筛选出日最高温度预报因子为前一日最高气温、当日最低气温、08:00气温、EC850hPa 24h温度预报,相对湿度预报因子为EC850hPa 24h相对湿度预报、前一日14:00相对湿度、当日08:00露点温度,风速预报因子为EC细网格过去3h10m阵风预报,建立温度、湿度和风速3要素的预报方程;利用预报方程对2014年预报时段的天气进行检验,结果表明,对于轻干热风预报的TS评分为62%,重干热风预报的TS评分为64%。 相似文献
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2015年5月19—20日,华南出现一次暴雨过程。检验表明欧洲中期天气预报中心全球确定性预报模式(以下简称EC模式)预报的20日强降水落区在广东境内较实况明显偏北,高估了天气尺度系统附近的降水强度,漏报了其南侧暖区内中尺度对流系统(mesoscale convective system,MCS)造成的降水,华东中尺度模式预报明显优于EC模式。利用高分辨率中尺度天气研究预报模式(以下简称WRF模式)对该暴雨过程进行了模拟,对比EC模式降水物理过程,初步探索了EC模式降水预报误差的成因,结果表明:20日位于广东暖区内的对流组织发展成MCS,并造成明显的低层冷池出流和中高层潜热加热,二者共同作用使得中低层气旋式环流在广东中东部发展,配合其南侧的强西南风水汽输送,在气旋式切变附近不断触发新的对流并南移使得广东中南部暖区内出现强降水,WRF模式能较好地模拟出该过程,而EC模式未能预报出暖区对流及其反馈,从而导致其漏报了广东中南部的强降水;EC模式预报的降水与天气尺度环流之间的正反馈进一步加大了降水的预报偏差。EC模式预报的20日白天的强降水主要位于华南北部切变线附近,且以层状云降水为主,降水产生的潜热使得对流层低层切变线附近减压更明显,预报的切变线辐合较分析场明显偏强,使得其预报的切变线附近降水较实况偏强。 相似文献
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2011年9—11月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验 总被引：3，自引：1，他引：2
文章对20年9—11月T639、ECMWF及日本模式的中期预报产品的预报性能进行了检验分析。结果表明：三家模式均对亚洲中高纬度环流形势以及副热带高压的调整和演变具有较好的预报性能。EC模式对各系统及要素的预报最接近零场;日本和T639模式次之。中期时效内,各家模式对850 hPa温度具有较好的预报性能,尤其是我国南方地区,温度预报准确率高。对台风＂纳沙＂（Nesat）的路径及强度预报,三家模式预报路径均存在不同程度的偏东,强度偏弱,预报稳定性较差。相比而言,EC与日本模式预报误差较小,T639模式预报相对较差。 相似文献
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采用2017年7月25日08时—26日08时地面观测资料与欧洲中期数值模式(ECMWF,简称“EC”)、中国气象局全球中期数值模式（GRAPES_GFS,简称“GFS”）和日本气象厅数值模式（简称“JMA”）的降水预报进行对比,分析各模式对此次区域性大暴雨过程的预报性能,并将各模式预报的环流形势、物理量场与NCEP1°×1°再分析资料做对比,分析模式降水误差的产生原因。结果表明：EC对降水量预报较好,达到大暴雨量级;GFS降雨量级预报为暴雨,中心位置比EC更接近实况;JMA中心位置预报最好,但降雨量与实况相差较大。各模式均为20时预报优于08时预报,且随着预报时效的临近,预报结果更接近实况。EC预报的低层切变、垂直速度中心、水汽通量散度大值区和假相当位温能量舌均偏北,因而预报的降雨区域偏北。GFS预报低层辐合、θse相对大值区、垂直上升运动中心均明显偏西,故降水大值区在内蒙地区,垂直运动次上升中心对应榆林上空降水中心。JMA的各因素均与实况位置一致,降水中心预报在各模式中最接近实况,由于低层气流较弱以及弱的水汽辐合,导致降水量预报与实况相差较大。 相似文献
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为了提高CMA-MESO （China Meteorological Administration Mesoscale model）（原GRAPES）三维变分同化系统中2 m相对湿度资料的应用效果,改善模式中相对湿度的分析和降水预报效果,分析了2015年6—8月T639（T639L60全球中期数值预报系统,0.28125°×0.28125°）分析场低层相对湿度和2 m相对湿度之差与表征稳定度的理查森数（Ri）的关系,发现二者有很好的相关,Ri＜0时,模式低层相对湿度与2 m相对湿度的差异较小,基本在同化观测误差范围内。依据该统计结果,对CMA-MESO同化系统中2 m相对湿度同化方案进行优化,Ri＜0时,将观测站地形低于模式地形的2 m相对湿度观测由观测站高度改为模式最低层高度进行同化,形成新的2 m相对湿度同化方案,旨在解决2 m相对湿度资料同化时模式地形高度与观测站高度不同的影响。2018年7月CMA-MESO三维变分同化系统（3DVar）个例和连续试验结果显示:新的2 m相对湿度同化方案同化分析资料数量明显增加,且08时多于20时（北京时）,新增观测点新息向量（背景减观测）与周围原有观测新息向量保持基本一致,分析残差偏差和均方根误差减小,降水预报效果明显改善。新2 m相对湿度同化方案通过提高观测站低于模式地形高度的观测资料合理应用,从而改善了3 km模式系统同化分析和预报效果。 相似文献
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用中尺度非静力模式制作北京气温和风预报 总被引：5，自引：0，他引：5
利用国家气象中心与北京市气象局联合开发的“北京地区中尺度数值天气预报业务系统”针对业务预报需要,开发了２米温度、１０米风的要素预报。通过近一年的预报效果检验表明,该系统不仅对一般性天气有比较好的预报效果,同时也可以预报出转折性的大风、升（降）温等天气过程。与ＮＣＥＰ的ｅｔａ模式相比,该系统的温度预报误差与之基本相当,而风速预报误差略小于ｅｔａ模式。 相似文献
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提出一种基于数值模式预报产品的气温预报集成学习误差订正方法,通过人工神经网络、长短期记忆网络和线性回归模型组合出新的集成学习模型（ALS模型）,采用2013—2017年的欧洲中期天气预报中心数值天气预报模式2 m气温预报产品和中国部分气象站点数据,利用气象站点气温、风速、气压、相对湿度4个观测要素,挖掘观测数据的时序特征并结合模式2 m气温预报结果训练机器学习模型,对2018年模式2 m气温6~168 h格点预报产品插值到站点后的预报结果进行偏差订正。结果表明:ALS模型可将站点气温预报整体均方根误差由3.11℃降至2.50℃,降幅达0.61℃（19.6%）,而传统的线性回归模型降幅为0.23℃（8.4%）。ALS模型对站点气温预报误差较大的区域和气温峰值预报的订正效果尤为显著,因此,集成学习方法在数值模式预报结果订正中具有较大的应用潜力。 相似文献
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对T106分析／预报场可预报性的初步分析 总被引：3，自引：3，他引：3
本文围绕日常天气预报的需求和为区域数值天气预报模式定义天气背景场和初值场的需要，针对9210工程MICAPS系统中T106谱模式的客观分析场和预报场的可预报性进行了初步诊断，定量分析比较了T106、欧洲中心ECMWT、华盛顿KEBC和日本JAPAN数值模式对天气环流形势和预报的统计误差，并初步探讨了模式误差的自身预报问题。文中指出了T106模式的误差源主要来自于其客观分析场的固定误差，提出了以集成客观分析场作为客观分析，提供预报员预报参考或作为数值预报的背景初值场。 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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多数值模式对台风暴雨过程预报的空间检验评估 总被引：1，自引：0，他引：1
采用FSS评分(fractional skill score)和CRA方法(contiguous rain area)结合国家气象信息中心地面、卫星、雷达三源降水融合产品(CMPA_Hourly V2.1),对SHANGHAI_HR(SH)、GRAPES_MESO(MESO)、ECMWF_HR(EC)、GRAPES_GFS(GFS)四个模式2018年8月三次登陆台风暴雨过程的的降水预报进行了检验评估,对比分析了各模式的预报性能,得到结论如下:FSS评分相较于传统TS评分能够更好地通过量化的方式反映出不同模式的预报能力差别,而CRA方法能更全面详细地评估模式的误差来源;区域模式对于局地性强降水或大尺度降水的强中心预报相对于全球模式有一定优势,但全球模式对于较小量级降水的范围预报可参考性更好;对于"摩羯"、"温比亚"台风影响的两次过程,EC模式的预报位移误差明显偏西,同样的特征也表现在MESO和GFS对于"温比亚"台风影响的降水的预报;GFS模式对于降水范围、降水强度预报偏小、偏弱,EC模式预报略好于GFS模式但对于降水极值估计仍存在不足。相对而言,区域模式对于极值估计优于全球模式,SH模式对于极值的估计要优于MESO模式,但其预报降水存在范围、强度偏大的特征;大部分模式预报降水个体的误差主要来源于位移误差,强度误差和形态误差大致相当。 相似文献
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为了科学设计黄渤海海洋气象边界层观测站网并研究观测网布局对数值天气预报模式的影响,本文采用模式误差、海洋气象要素特征区域资料统计分析和观测系统模拟试验（OSSE）方法,根据边界层雾、层云降水、小风与中等风速天气条件设计布局方案,并分析站点观测要素对数值预报模式的要素预报的影响。模拟试验数据使用了每6 h NCEP再分析资料FNL（NCEP Final Operational Global Analysis data）、NCEP每天平均的高分辨率海温资料RTG_SST（Real-Time Global Sea Surface Temperature）和石油平台、浮标站等每小时实况观测资料,评估了黄渤海海洋气象站网布局各个方案的优缺点。评估结果表明,湿度和风的要素预报受实况风向风速条件影响,偏东和偏北风个例湿度要素预报较好。然而,在偏南中等风速个例中,风场预报要素更接近实况。温度场的分析综合结果显示,在海气相互作用影响较大的天气过程中,特征区域布站能明显提高温度要素的预报准确率。最后,综合分析多项模拟试验的结果,给出了改进数值预报准确率的海洋布站建议。 相似文献