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1.
本文利用2017年6～8月重庆中尺度集合预报系统逐日20时起报的预报资料及相应的观测资料对该系统的预报性能进行了综合分析,结果表明:500hPa位势高度、850hPa温度和2m温度的集合平均预报的均方根误差均优于控制预报,集合离散度均明显低于集合平均的均方根误差,Talagrand分布均呈现出“J型”或“U型”分布,500hPa位势高度和850hPa温度Outlier评分介于0.26～0.32,2m温度的Outlier评分普遍较高,总体介于0.33～0.67;降水预报方面,集合平均和概率匹配平均相对于控制预报表现出了较为明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分明显优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级的降水概率匹配平均的TS评分明显优于集合平均;0～24小时和24～48小时累计降水的Talagrand分布呈现出一定的“U型”分布且0～24小时更为明显,其余时效较为理想,Outlier评分随预报时效的延长而减小,最高0.31,最低0.20;降水概率预报检验方面,各个降水量级的Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统相对于单一的确定性预报表现出了一定的优势。 相似文献
2.
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
3.
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
4.
为了进一步提高GRAPES-REPS的降水预报性能,将GRAPES-Meso业务模式的高分辨率同化分析初值通过动力升尺度方法(简称GRAPES-M-US方案)产生GRAPES-REPS确定性初值,在此基础上进行了连续10 d的集合预报试验,并与基于T639全球模式同化分析初值动力降尺度方案(简称T639-G-DS方案)得到的确定性初值以及相应的集合预报结果进行了对比分析及预报检验,重点关注了降水预报的检验结果。结果表明:基于GRAPES-M-US方案得到的确定性初值相对于T639-G-DS方案得到的确定性初值而言,在低层具备更多的中小尺度信息;低层连续性变量预报表现较好,850 hPa的位势高度和温度的均方根误差以及概率预报评分(CRPS)均表现出了一定的改进效果,而中层和高层要素改进不显著,10 m风速均方根误差和CRPS均有较明显的改进效果,2 m温度均方根误差和CRPS则基本相当;对降水预报而言,24 h预报时效的小雨、中雨和大雨量级的TS评分、Brier评分和相对作用特征面积(AROC)均有一定的改进,其余预报时效总体而言基本相当或略有负效果;在2017年8月7日的强降水个例中,对强降水落区和强度的预报表现出了一定的"细化"和"纠偏"效果;总体而言,GRAPES-M-US方案较T639-G-DS方案表现出了一定的优势,特别是在短期降水预报方面。 相似文献
5.
采用非齐次高斯回归 (NGR) 技术对国家气象中心区域集合预报系统的2 m温度预报结果开展了一阶偏差和二阶离散度的校准研究。对预报结果比较详尽的检验分析表明:校准后的2 m温度预报可靠性和预报技巧均显著提高,表现为校准后集合预报成员的均方根误差与离散度更为接近;原Talagrand直方图中的“L”形分布现象得到有效改善;Brier评分、最小连续分级概率评分 (CRPS) 明显减小,相对作用特征 (ROC) 面积增大,说明校准后的2 m温度预报表现出更好的预报技能。此外,NGR技术与自适应误差订正技术的对比试验表明,NGR在消除集合平均偏差和提高集合离散度两个方面均有优势。 相似文献
6.
基于我国T639集合预报系统的2 m温度模式实时预报和分析场资料,对历史气候百分位分布进行了估算,并对2016年我国极端高温和极端低温集合预报进行了检验评估。分析表明,对于某一区域代表站点,不同超前时间对应的气候百分位分布变化趋势均与分析场的基本一致,但不同区域代表站点之间以及同一站点不同季节之间的气候百分位分布则存在差异。Talagrand分布检验结果显示,T639集合系统对哈尔滨和长沙站的预报存在暖偏差,而对北京和拉萨站的预报则存在冷偏差,其余典型站表现出预报离散度偏小的特点。基于历史气候百分位定义,对2016年极端温度进行识别、预报和检验。TS评分结果表明,T639集合系统对于我国极端温度总体上具有一定预报性能,预报技巧在各个区域有较大差别,极端高温在江南和东北区域技巧相对较高、极端低温在华北和南方技巧较高。对于不同预报方法技巧比较显示,集合平均法对极端信号有平滑效果,总体技巧偏低,集合众数法对低温技巧增加明显,而采用集合最大值和最小值法对极端信号则有放大效果,对高温技巧增加明显,但对低温技巧则不明显。由此可见,采用合适的方法对集合预报中极端信息的正确提取至关重要。 相似文献
7.
为了更加直观和深入地理解对流尺度集合预报中的降水集合预报产品,以便进一步向预报员推广应用,本文开展了基于对流尺度集合预报方法对2021年8月28—29日的一次暴雨过程的预报性能分析,对集合预报的暴雨和大暴雨量级降水预报技巧进行了综合分析。结果表明：(1)不同集合成员降水预报结果的差异随着降水量级的增大越发明显,预报最优和最差的成员的TS评分相差0.3以上。(2)概率匹配平均预报对于暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧优于控制预报,也优于集合平均。集合平均由于集合成员预报的平滑作用导致其对极端降水不敏感,因此,简单的集合平均不适合于大暴雨以上量级的极端降水预报。(3)从最小值预报到最大值预报,随着集合百分位的增大,命中率、空报率和频率偏差均逐渐增大,70%或者80%集合百分位预报的预报技巧最优,且优于集合平均和概率匹配平均预报。(4)对于重庆东北部偏西地区出现的大暴雨量级降水,较长预报时效集合概率预报均预报出了一定的降水概率,最长提前60 h,相应的最优的集合成员的降水预报与实况也较为接近。 相似文献
8.
采用卡尔曼滤波类型自适应误差订正法和滑动自适应权重法,对2012年夏季ECMWF 10 m全风速场集合预报结果进行偏差订正,对订正前后的预报结果进行评估,并通过Jumpiness指数对预报结果订正前后的预报不一致性特征进行分析。结果表明,卡尔曼滤波类型自适应误差订正法能有效降低集合预报的均方根误差,且当起报时刻为00时对中低纬度地区的订正效果更显著,当起报时刻为12时对中高纬度地区的订正效果更明显;卡尔曼滤波类型自适应误差订正法能有效改善Talagrand的U型或L型分布;由均方根误差分析结果知道,ECMWF 10 m全风速场集合预报本身存在较大的预报不一致性,经过卡尔曼滤波类型自适应误差订正后,集合预报的预报不一致性明显降低,偏差订正可有效改善集合预报的预报不一致性,且随着预报时效的延长,卡尔曼滤波误差法对预报不一致性的改善效果更加明显;从预报不一致性的发生次数特征来看,单点跳跃出现的次数最多,异号三点跳跃的次数最少;经过卡尔曼滤波类型自适应误差订正后,单点跳跃、异号两点跳跃、异号三点跳跃次数都有所下降。 相似文献
9.
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
10.
中尺度集合预报的二阶矩离散度订正研究 总被引：3，自引：1，他引：2
利用类似KALMAN滤波的自适应误差订正方法对中国国家气象中心的中尺度集合预报系统2m温度预报做二阶矩离散度订正研究.通过对预报结果,尤其是概率预报结果比较详尽的检验分析,评价二阶矩订正对离散度的调整效果.结果表明:经过二阶矩订正后,2m温度的订正效果较为显著,集合成员预报的PDF分布比较一致,CRPS也比订正前减小了;预报的离散度得到合理的增大且与均方根误差较为接近,预报可靠性提高;无论是集合平均预报还是概率预报,预报能力都明显提高; 另外,针对集合概率预报可靠性的talagrand分布,针对集合预报分辨能力的roc分析和EV分析,以及概率预报评分bs、bss都从各自的角度证明了误差订正的效果,订正后预报能力大为提高. 相似文献
11.
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
12.
利用2016—2018年4月1日至6月30日三个全球数值预报业务中心（CMA、ECMWF和NCEP）的24 h降水集合预报资料和辽宁省降水观测资料,采用TS评分、预报偏差B、Talagrand分布以及BS评分等方法对辽宁省春季透雨（4—6月）CMA、ECMWF和NCEP三套全球集合预报结果进行对比分析。结果表明：三个集合预报中心的集合预报系统的离散度均具有偏小的特征,Talagrand都呈U型分布,即各集合预报系统对量级较小的降水预报值偏大,空报率高;对量级较大的降水预报能力不足,极值偏小,容易产生降水预报偏差。将各中心的确定性检验结果和概率性检验结果进行对比后发现,ECMWF相比CMA和NCEP的TS评分值更高,预报偏差B值更接近于1,也就是说另外两个预报中心对辽宁省春季透雨预报漏报更为明显。从BS评分值和其分解评分值结果来看,ECMWF优于另外两个预报中心。ECMWF对辽宁省春季透雨预报的结果与实况最为接近,检验结果最好,可在日后的预报服务工作中作为主要参考。 相似文献
13.
暴雨集合预报-观测概率匹配订正法在四川盆地的应用研究 总被引：3，自引：0，他引：3
利用2008—2011年6—8月中国气象局T213全球集合预报24—240 h降水预报资料和四川盆地观测降水资料,提出四川盆地暴雨集合预报-观测概率匹配订正法。该方法将集合预报降水累积概率分布与观测降水累积概率分布进行概率匹配,对降水量为50 mm的集合预报平均值进行订正,获得暴雨预报订正值(A Calibrated Heavy Rainfall forecast value),累积降水概率分布拟合函数采用Gamma函数。选取2013年6月28日—7月10日进行独立样本暴雨预报试验,分析四川盆地暴雨预报订正值分布特征和订正前后降水检验评分变化,讨论该方法存在的若干局限性。结果显示:T213集合预报对四川盆地降水预报存在预报量较观测量级小、模式预报时效越长降水预报越弱等系统性偏差,暴雨集合预报-观测概率匹配订正值普遍小于50 mm,且随预报时效延长而逐渐减小,有效地订正了T213暴雨集合预报系统性误差;暴雨集合预报-观测概率匹配订正法对"有或无暴雨"二分类暴雨预报改善较明显,ETs评分获得提高,且漏报率和空报率有所降低。 相似文献
14.
2019年,数值预报中心开发了以GRAPES全球模式为驱动场,集合变换卡尔曼滤波为初值扰动方法,随机物理过程倾向项为模式扰动方法的10 km水平分辨率GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式,并投入业务运行。基于该模式,作者开展了2019年7～9月夏季降水不确定性的集合预报实时试验,并从统计检验和个例分析角度,与GRAPES-REPS V2.0和ECMWF全球集合预报模式进行对比,由此对GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式的降水预报能力给予客观评价,并分析了引起中尺度强降水预报不确定性的物理机制,研究结论可为诊断集合预报模式及改进集合预报方法提供依据。结果表明:（1）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统的降水ETS评分在所有预报时效和量级内均优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式,降水成员具有明显等同性,且概率预报技巧FSS评分较高,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式降水预报效果全面优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式。（2）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报的集合平均降水BIAS评分及小雨和暴雨ETS评分均明显优于ECMWF全球集合预报系统,降水概率预报与ECMWF降水概率具有一定可比性。（3）个例分析结果表明,不同集合预报模式通过刻画中尺度特征物理量不确定性来捕捉降水预报不确定性,初始时刻,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式和ECMWF全球集合预报模式环流形势分布较为相似,随预报时效演变,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式对中尺度动力、热力场捕捉更为准确,相应地对降水落区与量级预报较好,概率预报技巧较优。（4）与ECMWF全球集合预报模式相比,GRAPES区域集合预报模式集合成员能很好地预报降水发生、发展、消亡整个过程,故GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统对中国汛期降水具有较强的预报能力。 相似文献
15.
基于动力降尺度的区域集合预报初值扰动构建方法研究 总被引：4，自引：3，他引：1
利用全球集合预报系统资料(Global Ensemble Forecast System,GEFS),基于WRF中尺度模式构建了区域集合预报系统,区域集合初值的构建采用两种方案,一种是GEFS全球集合预报初值场直接动力降尺度(称为DOWN集合),另一种是提取GEFS全球集合降尺度后的扰动场,并叠加到区域数值预报系统(北京快速更新循环数值预报系统:Beijing Rapid Update Cycle System,BJ-RUC)分析场上构建集合初值场(称为D-RUC集合)。进行了批量试验,通过对比发现D-RUC集合的中小尺度扰动增长优于DOWN集合,而大尺度扰动分量的增长两者相当,说明与高分辨率分析场叠加可以促进动力降尺度扰动的中小尺度扰动分量的增长。集合预报扰动准确性检验结果显示,短预报时效内DOWN集合扰动明显低估了预报误差,在预报误差较大的位置扰动较小,而D-RUC集合能够更好地识别预报场中哪些位置预报误差较大,而哪些位置预报误差较小。集合预报检验结果表明,D-RUC方法能显著改善短时效预报效果,集合离散度有所增加、均方根误差有所减少,概率预报评分显示D-RUC集合比DOWN集合在短预报时效占优。降水个例分析结果表明D-RUC方法能显著改善短时效内的降水概率预报效果。 相似文献
16.
初始扰动振幅的大小和集合样本数对于集合预报取得更高预报技巧具有重要意义。本文将正交条件非线性最优扰动方法（orthogonal conditional nonlinear optimal perturbations,简称CNOPs）应用于概念模型Lorenz-96模式探讨了初始扰动振幅和集合样本数对集合预报技巧的影响,从而为使用更复杂模式进行集合预报提供指导。结果表明,由于CNOPs扮演了非线性系统中的最优初始扰动,从而使得当初始扰动振幅小于初始分析误差的大小时,CNOPs集合预报获得更高的预报技巧,并且CNOPs集合预报的最高预报技巧总是高于奇异向量法（singular vectors,简称SVs）集合预报的最高预报技巧。结果还表明,CNOPs集合预报倾向于具有一个合适的样本数时,达到最高技巧。更好的集合离散度——预报误差关系和更为平坦的Talagrand图（Talagrand diagram）进一步证明了CNOPs集合预报系统的可靠性,从而夯实了上述结果的合理性。因此,针对CNOPs集合预报,本文认为采用一个适当小于初始分析误差的初始扰动振幅和一个合适的集合样本数,有利于CNOPs集合预报达到最高预报技巧。 相似文献
17.
相似集合是近年来提出的一种基于相似理论、大数据挖掘和集合预报思路的统计释用方法。文中首先介绍了相似集合的基本原理,并应用该方法对北京快速更新循环数值预报系统（BJ-RUC）v3.0预报地面要素开展了订正释用试验。结果表明,相似集合订正后,在0—36 h预报时段内,10 m风速的均方根误差降低44%,2 m气温的均方根误差降低22%,均方根误差均显著减小。对比测站预报误差的水平分布,相似集合方法的应用对于提升非城区站点的10 m风速预报、复杂地形区域的2 m气温预报具有更为明显的效果。相同预报因子的相似集合和支持向量机方法对模式10 m风速和2 m气温预报均具有显著且相似的订正效果,但相似集合方法具有计算资源需求较少、不需要大量人工干预的优势。相似集合方法形成的集合较好地模拟了模式平均误差的增长情况,集合离散度与集合平均均方根误差表现出理想的统计一致性,即相似集合方法在形成确定性预报的同时,还能够提供预报要素的不确定性或概率信息。因此,相似集合方法在模式预报订正及释用方面具有广阔的应用前景。 相似文献
18.
利用NCEP的第二代气候预测系统(CFSv2)提供的2000-2009年降水场历史回报试验资料以及川渝182个测站的降水实况资料。采用时间相关系数、均方根误差、距平相关系数、距平符号一致率以及PS评分等方法,对模式在川渝地区夏季降水以及夏季降水异常的次季节尺度预测技巧进行检验,并进一步分析了模式在概率密度和降水频次方面的预报偏差特征。结果表明：该模式对川渝夏季降水的可用预报时效为3候左右,能够较好地模拟出夏季降水的高值中心,但量级偏大。预报技巧高值区主要位于四川盆地西北部及渝东北地区,对攀西地区南部及川西高原部分地区也有一定的预报技巧。该模式也能够较好地把握川渝地区夏季降水异常偏少的趋势,有效预报技巧为2候以内。模式各时效预报与观测的降水概率密度主要集中在10 mm以下量级;模式预报各量级降水频次与实况相比均偏高得较为明显,且随着预报时效延长,偏差越大,其中偏高最为明显的是小雨频次。 相似文献
19.
基于TIGGE资料的流域概率性降水预报评估 总被引：10，自引：3，他引：7
利用2008年7月1日至8月6日TIGGE-CMA资料存储中心的ECMWF、NCEP和CMA等业务中心1～10天的集合预报降水结果,结合淮河流域上游大坡岭—王家坝流域内19个站点的降水观测资料,对流域内的日降水预报效果进行了基于降水等级划分的确定性TS评分、概率性Brier评分以及考虑所有降水强度概率的百分位降水评估,并对2008年7月22—23日的强降水过程的预报效果进行了重点评估分析,探索了多模式概率预报降水面向流域的评估方法。结果表明,超级集合的TS评分和Brier评分优于单个中心的集合预报平均,集合平均由于平滑作用削弱了对长预报时效较强降水的预报能力;三套集合预报都体现部分成员具有捕捉实际降水的多种可能性;流域面雨量和单站百分位的分析表明:随着预报时效的延长,强降水的预报能力逐渐减弱,而超级集合由于考虑了更多的降水可能性,预报强降水的量级和空间分布同观测更为接近。 相似文献
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中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。 相似文献