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1.
以MM5模式作为试验模式, 通过选取不同的物理过程参数化方案产生8个集合成员, 分别用平均法、相关法和Rank法对2001年11月至2002年5月期间的22个降水个例进行短期集合降水概率预报试验。试验结果显示对小雨—大暴雨6类降水的概率预报, Rank法的综合预报效果明显好于相关法和平均法, 相关法的综合预报效果与平均法基本相同; 无论从均方误差角度还是从命中率和假警报率的相对大小角度, 对小雨、中雨、大雨和暴雨各量级以上降水的概率预报, Rank法的平均预报效果是三种方法中最好的, 相关法的平均预报效果与平均法相同; Rank法好于平均法的平均幅度从均方误差角度较大, 从命中率和假警报率的相对大小角度则较小。平均而言, 三种方法对各量级以上降水的概率预报都是有技巧预报, 对量级小的降水的概率预报技巧高于对量级大的降水的概率预报技巧。 相似文献
2.
中国夏季降水多模式集成概率预报研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于TIGGE资料中的中国气象局（CMA）、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、美国国家环境预报中心（NCEP）以及英国气象局（UKMO）五个中心2007-2011年5月25日-8月31日中国地区逐日12-36 h、36-60 h、60-84 h、84-108 h、108-132 h与132-156 h累积降水集合预报资料,分别利用PoorMan （POOL）和多模式消除偏差（MBRE）两种方法对2011年各中心降水概率预报进行集成,并采用RPS和BS评分方法对预报效果进行评估。结果表明,对于12-156 h逐24 h累积降水量概率预报,多模式集成预报效果优于单模式预报效果,且多模式消除偏差概率预报效果最好;针对小雨、中雨以及大雨以上降水,PoorMan和MBRE概率预报较单中心预报效果均有提高,MBRE概率预报效果优于PoorMan方法。 相似文献
3.
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
4.
“频率匹配法”在集合降水预报中的应用研究 总被引：8，自引：1，他引：7
基于“频率匹配法”的思路,采用两种方法进行了集合降水预报的订正研究,一种方法是利用集合成员降水频率订正简单集合平均平滑效应的“概率匹配平均”法,另一种方法是利用实况降水频率订正集合成员降水预报系统偏差的“预报偏差订正”法,通过个例和批量试验,结果表明:(1)概率匹配平均法可以矫正简单集合平均的平滑作用所造成的小量级降水分布范围增大而强降水被削弱的负作用,这种改进对强降水区更显著,并且集合系统离散度越大这种改进也越大;但该方法对预报区域内总降水量的预报没有改进作用,不能改善预报的系统性偏差.(2)虽然预报偏差订正法对降水落区预报的改进有限,但可以订正模式降水预报的系统性误差,改进雨量预报以及集合预报系统的离散度特征和概率预报技巧;直接对集合平均预报进行偏差订正的效果优于单个成员偏差订正后的简单算术平均.(3)在对每个集合成员的降水预报进行偏差订正后,概率匹配平均仍可改善其简单平均的效果,因此在实际业务中,应该综合采用上述两种方法,以获得在消除系统性偏差的同时各量级降水分布又合理的集合平均降水预报. 相似文献
5.
择优法降水集合预报试验的研究 总被引：3，自引：0，他引：3
基于集合平均预报方法的基础上,提出了择优法降水集合预报方法,以多物理过程集合预报系统为例,对该方法进行阐述和试验。利用集合预报系统各成员过去24 h预报的500 hPa和700 hPa温度差（T500-700）与实况温度差的相关系数作为集合预报成员的筛选因子,选择相关系数较大的成员作为集合成员进行降水集合预报试验。初步试验结果表明,择优法降水集合预报要略优于集合平均法的预报,24 h降水集合预报有所改善。择优法降水集合预报简单易行,在计算资源有限的情况下,可优先计算择优的成员,因此比集合平均法节约计算时间,提高集合预报时效,具有一定的业务应用价值。 相似文献
6.
2003年江淮汛期多模式短期集合预报方法研究 总被引：8，自引：3，他引：5
利用AREM、MM5和WRF模式为试验模式,由对短期天气预报结果影响颇大的积云参数化方案和边界层方案构成15个集合预报成员,开展有限区域多模式短期集合预报在我国汛期时段的应用与研究.分别研究了单个模式集合预报和多模式集合预报在2003年汛期(7月)预报中的应用,预报对象主要包括降水、500 hPa位势高度和700 hPa相对湿度.试验结果表明:(1) 由AREM、MM5和WRF模式构成的多模式集合对以上要素的集合预报总体效果比其任一单个模式的集合预报效果好;(2) 对于降水的集合预报,单个模式的集合平均结果对多模式集合预报效果有影响.且对于不同的降水临界值影响不同;当降水临界值较小时,单模式集合平均结果对多模式集合效果影响较小;当降水临界值较大时,影响较大,甚至可以影响多模式集合的集合平均预报成败;(3) 对于降水、500 hPa位势高度和700 hPa相对湿度,其单个模式以及多模式的48 h集合预报对确定性预报的改善度都比24 h的显著.(4) 对于形势预报和相对湿度预报,多模式集合预报效果明显比同期T213模式的预报水平高. 相似文献
7.
针对华南前汛期降水过程,基于全球集合预报系统（GEFS）资料,利用WRF中尺度模式以及GEFS动力降尺度获取的区域集合预报初值场,通过多物理过程参数化方案组合和模式积分方法实现华南前汛期降水的区域集合预报。对2019年5月15日—6月15日共32天的华南前汛期降水过程进行了单一物理过程区域集合预报（REFS_SINGLE）和多物理过程区域集合预报（REFS_MULTI）的数值模拟批量敏感性试验,通过GEFS、REFS_SINGLE和REFS_MULTI的对比分析,探讨多物理过程参数化方案组合对华南前汛期降水的影响,同时利用一次华南前汛期暴雨过程进一步探讨集合预报试验的预报效果。结果表明:（1）REFS集合平均的预报效果明显好于控制性预报。（2）REFS降水集合离散度与预报误差的对应关系好于GEFS。（3）积分48小时后,REFS_MULTI和REFS_SINGLE的扰动能量分别是GEFS的4.7倍和6.3倍。（4）降水级别越大,REFS的TS评分效果就越好于GEFS;REFS_MULTI略微好于REFS_SINGLE。（5）基于32天的批量试验,REFS的AUC值有28天大于GEFS,REFS_MULTI有22天大于REFS_SINGLE,表明REFS的预报技巧好于GEFS,且REFS_MULTI的预报技巧好于REFS_SINGLE。 相似文献
8.
马申佳陈超辉何宏让李湘李毅 《高原气象》2018,(2):495-504
基于增长模繁殖法,考虑对流尺度高度非线性特征和精细化预报要求,对一次强飑线天气过程进行了集合预报试验,引入概率匹配平均法对集合预报结果进行对比分析,并通过偏差和公平技巧评分对降水进行了预报效果检验。试验结果表明,BGM法应用到对流尺度集合预报中能够生成代表大气不确定性的快速增长扰动。集合预报结果相比控制预报更加准确,传统集合平均对较小降水强度的预报更加准确,概率匹配平均法对大量级降水的预报能力明显占优。降水评分检验表明,集合平均对小量级降水的预报技巧最高,概率匹配平均法对极端降水事件的预报技巧有明显优势。对流尺度集合预报能够提高降水预报技巧,并对高影响对流天气事件的预报有指导意义。 相似文献
9.
基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明:采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。 相似文献
10.
GRAPES-EPS系统的初值生成方法与对比试验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了增长模繁殖法（BGM）和集合转化卡尔曼滤波法（ETKF）两种不同的模式初始扰动方法的基本原理,并以GRAPES中尺度模式为基础,利用两种初始扰动方法构建了两套中尺度集合预报系统。通过圣帕台风的个例试验,对比两种初始扰动生成方法对降水预报结果的影响。结果表明：两种方法均可以很好的捕捉到中尺度强降水的过程信息,集合平均结果优于控制预报,并在一定程度上改善了对强降水的落区和强度的预报;从邮票图和对集合预报系统的检验参数上来看,ETKF的集合离散度和特征值分布好于BGM方法,但对于降水结果TS等的评分的比较上来看,BGM的预报结果要优于ETKF的预报结果;另外,BGM方法和原理更简单,易于实现业务应用。 相似文献
11.
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
12.
基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式及GEFS动力降尺度获取区域集合预报初值场,通过对同化后的分析场进行模式积分实现华南前汛期区域集合预报。对2019年6月10日的一次华南前汛期暴雨过程进行不同同化方案的试验:混合同化(Hybrid)、三维变分(3Dvar)、集合卡尔曼滤波(EnKF)和对比试验(Ctrl)四组试验的对比分析,探讨具有不同背景误差协方差矩阵的同化方案对区域集合预报集合扰动和集合离散随时间演变特征的影响,评估不同试验的降水模拟效果。(1) Hybrid对模式初始场有较好的改善作用,而3DVar和EnKF对初始场的改善作用不明显。(2) 对风场、温度场和湿度场,在前期预报中Hybrid的预报误差小于3DVar和EnKF,在中后期的预报中,3DVar和EnKF的预报误差得到改善,且好于Hybrid。同样,集合扰动能量,Hybrid和Ctrl在前期预报发展好于3DVar和EnKF,而在中后期的预报3DVar和EnKF好于Hybrid和Ctrl。(3) 从24 h累积降水评分中,整体上同化试验好于Ctrl,3DVar和EnKF好于Hybrid,且3DVar对大中雨级别的降水评分较好,而EnKF对暴雨以上级别的降水评分较好。(4) 对于集合统计检验分析,同化试验的AUC值都大于Ctrl的AUC值,24 h累积降水量阈值在10~100 mm的AUC值,3DVar最好;而125 mm阈值的AUC值,EnKF最好。 相似文献
13.
增长模繁殖法在华南暴雨中期集合预报中的应用 总被引：11，自引：1，他引：10
采用增长模繁殖法和全球谱模式T106L19对2005年6月发生在华南的暴雨过程进行了中期集合预报试验。结果表明：相对于单一的确定性预报,集合预报能给出更多的预报信息;各成员的降水预报、降水概率预报等丰富的预报产品能够给暴雨预报提供更有价值的信息,减少漏报率,对低压槽线和副高脊线等关键环流系统的预报,集合预报结果更为接近实况。 相似文献
14.
短期集合预报中定量降水预报集合方法初探 总被引：17，自引：0，他引：17
针对短期集合预报中集合平均等方法对极端天气事件预报能力低下的缺陷，提出一种定量降水预报集合方法，简称两步法。该方法首先采用逐级归并法确定集合成员的总体相似度，进而确定集合成员预报场的延伸半径，对各成员的预报场进行修正，然后根据每个成员与其他成员的相似程度，确定各成员的权重系数。这个方法既考虑了集合成员总体的差异性又考虑了降水的概率分布。试验证明，通过上述两步得到的定量降水预报，对提高极端天气事件的预报确率有一定效果。本方法无需历史资料，能很好适应集合成员的改变，实现方便快捷。 相似文献
15.
本文以2013—2015年主要登陆台风暴雨过程为研究对象,利用ECMWF降水和台风路径集合预报以及中央气象台实时业务台风中心定位资料,在统计分析的基础上,提出一种业务上可用的针对单模式集合预报的台风降水实时订正技术(简称集合成员优选技术)。结果表明,在登陆台风暴雨过程预报中,集合成员优选技术对改进集合统计量降水产品有明显的帮助,并较ECMWF确定性预报产品有一定优势;该方法对改进短期时效预报产品的效果优于中期时效预报,对大暴雨评分的改进高于暴雨和大雨评分。另外,本文基于概率匹配平均(Probability Matching average,PM)和融合(FUSE)产品的计算原理,提出融合匹配平均(Fuse Matching average,FM)产品,结果表明,对36 h时效预报,优选10~15个成员的PM产品TS(Threat Scores)评分可达最优,大暴雨评分较确定性预报提高近10%;对60和84 h时效预报,FM产品大暴雨评分较确定性预报提高超过20%。 相似文献
16.
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
17.
A single-model,short-range,ensemble forecasting system (Institute of Atmospheric Physics,Regional Ensemble Forecast System,IAP REFS) with 15-km grid spacing,configured with multiple initial conditions,multiple lateral boundary conditions,and multiple physics parameterizations with 11 ensemble members,was developed using the Weather and Research Forecasting Model Advanced Research modeling system for prediction of stratiform precipitation events in northern China.This is the first part of a broader research project to develop a novel cloud-seeding operational system in a probabilistic framework.The ensemble perturbations were extracted from selected members of the National Center for Environmental Prediction Global Ensemble Forecasting System (NCEP GEFS) forecasts,and an inflation factor of two was applied to compensate for the lack of spread in the GEFS forecasts over the research region.Experiments on an actual stratiform precipitation case that occurred on 5-7 June 2009 in northern China were conducted to validate the ensemble system.The IAP REFS system had reasonably good performance in predicting the observed stratiform precipitation system.The perturbation inflation enlarged the ensemble spread and alleviated the underdispersion caused by parent forecasts.Centering the extracted perturbations on higher-resolution NCEP Global Forecast System forecasts resulted in less ensemble mean root-mean-square error and better accuracy in probabilistic quantitative precipitation forecasts (PQPF).However,the perturbation inflation and recentering had less effect on near-surface-level variables compared to the mid-level variables,and its influence on PQPF resolution was limited as well. 相似文献