共查询到18条相似文献，搜索用时 109 毫秒
1.
应用国家气象中心模式检验方法,对华中区域中尺度业务数值预报模式WRF和中国气象局下发的GRAPES模式2013年1-12月的预报产品（包括降水、2 m温度场、850 hPa温度场、850 hPa风场和500 hPa位势高度场预报）进行统计检验。检验结果表明：所有要素24 h预报均优于48 h;对于晴雨预报,GRAPES模式TS评分高于WRF,但随着降水量级增大,WRF的TS评分基本都高于GRAPES,同时WRF降水预报范围明显偏大;分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现,WRF的2 m温度场预报优于GRAPES,且暖季预报优于冷季;形势场要素分析表明,WRF对850 hPa温度场和风场预报具有相当大的优势,全年误差变化较稳定,而对500 hPa位势高度场的预报误差存在一定的季节性特征,即夏半年WRF高度场预报优于冬半年,GRAPES模式则相反。总体上,华中区域中尺度业务数值模式产品对天气预报具有一定的参考价值。 相似文献
2.
使用WRF模式和MM5模式分别对吉林省全省50个地面观测站做了降水预报的数值模拟．并进行了检验分析和对比。全省区域降水预报检验结果表明：WRF模式0-24h和24-48h的预报正确率为82．4％和81．1％,分别高出MM5模式6．1和7．4个百分点;WRF模式各级降水预报的TS评分均高于MM5模式,对于暴雨以上的降水预报,WRF模式0-24h和24-48h预报的TS评分为11．2％和14．5％,具有一定的预报能力;两种模式的降水预报都存在着一定的空报率和漏报率,其中大雨以上预报的空报率和漏报率均超过了45％,暴雨以上预报的空报率和漏报率均超过了70％。 相似文献
3.
为提高数值预报模式在山东汛期降水的预报能力,为降水预报及模式物理参数方案选择和调整提供客观依据,对2010年汛期（6-9月）山东区域MM5、WRF-RUC（WRF快速循环同化系统）和T639模式24 h、48 h累积降水预报产品,进行晴雨、一般性降水和分量级降水TS评分及平均绝对误差、平均误差分析。结果表明：从晴雨预报准确率来看,3种模式相差不大;一般性降水和小雨预报,MM5模式评分结果最差,T639模式预报效果最好;中雨以上量级,24 h降水T639模式预报效果最好,特别是24 h大暴雨评分T639模式达到了10.37 %,而48 h降水T639模式预报效果下降明显。无论24 h降水还是48 h降水,除9月WRF-RUC模式平均绝对误差最小外,6-8月T639模式平均绝对误差均为最低,WRF-RUC模式24 h和48 h降水各月平均误差均为负偏差;不同的降水预报检验方案和天气过程类型对检验结果有一定的影响。 相似文献
4.
利用MM5、T213和Grapes3种数值模式的降水预报产品和山西省108个标准测站的降水实况资料,采用客观统计检验方法,对2008年7月各模式在山西省的累加降水预报进行了对比检验。结果表明：24h中雨以下预报1、213优于MM5,中雨以上MM5则略优于T213,48h预报各级降水MM5都优于T213,T213和MM5对暴雨都有一定的预报能力。无论哪个预报时效和降水量级,Grapes均无明显优势。Grapes预报降水量级和降水范围都偏小,空报较少,漏报严重,尤其48h和72h10mm以上降水基本都漏报。MM5预报降水量级和预报范围都偏大,10mm以上降水TS评分较其它模式高,但同时空报也比较严重。3种模式TS评分均随降水量级的增大而减小,T213和Grapes的TS评分随预报时效的增加而减小,MM5的TS评分随预报时效的增加变化不大。 相似文献
5.
为了将WRF集合预报更好地应用于济南大城市精细化预报,提高暴雨预报准确率,利用2013—2014年汛期济南龟山观测站和市区及历城区36个区域自动观测站的降水资料,检验WRF集合预报24h确定性降水量对暴雨的TS评分、空报率、漏报率以及平均绝对误差和均方根误差,并且检验24h暴雨概率的可信度。2013年和2014年的空报率和漏报率均较高,2013年暴雨预报TS评分明显好于2014年。确定性预报24h降水量达到30mm以上,且天气形势和各物理量满足产生暴雨的条件时,可考虑预报暴雨;低层湿度大时确定性降水最易出现暴雨空报;24h暴雨概率预报对济南局地性较强的暴雨有较好的指示意义。 相似文献
6.
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
7.
应用国家气象中心模式检验方法对GRAPES_Meso V3.0模式2008年2月-2009年3月的试验预报产品,如降水、中低层高度、温度和风场预报进行统计检验。检验结果表明:V3.0模式降水预报性能得到明显改善,年及四季平均的各级降水TS评分显著提高,除了秋、冬季的48h中雨和暴雨预报外,TS评分明显高于V2.5模式,但V3.0模式的预报偏差偏大,中雨以上偏大更明显。从预报的季节平均降水率分布来看,对秋、冬季我国东部24h降水预报偏小改进明显,对春、夏季强降水中心位置及强度预报也好于V2.5模式,但是48h降水预报明显偏大,逐日降水率演变图也印证了这一点。此外,V3.0模式对500hPa高度和风场及48h预报的850hPa风场和温度场改进显著,对于850hPa高度和温度的24h预报,除夏季外,其他季节预报效果优于业务模式。 相似文献
8.
《干旱气象》2021,(汛)
基于站点观测资料、格点实况资料和智能网格、西南区域中心业务运行的中尺度模式系统(southwest center WRF ADAS real-time modeling system, SWCWARMS)及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式资料,以面雨量为研究对象,采用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等,对2019年6—10月大渡河流域面雨量预报效果进行检验评估。结果表明:预报平均绝对误差、预报正确率及模糊评分检验显示,智能网格的预报效果总体上优于其他模式。随着面雨量等级的增大,TS评分逐渐降低,空报率逐渐减小,漏报率逐渐增大,模式的预报能力逐渐降低。ECMWF模式在小雨和中雨面雨量预报中优势明显,智能网格在大雨和暴雨等级面雨量预报中表现较优。3个模式在小雨和中雨等级面雨量预报中预报的等级偏大,在大雨和暴雨等级面雨量预报中预报的等级偏小。各模式对典型降水过程面雨量预报结果表明,SWCWARMS模式对面雨量的预报等级均偏大,而智能网格和ECMWF模式对小雨和中雨的预报等级偏大,对大雨预报等级偏小。 相似文献
9.
对2006年汛期AREMS、GRAPES、WRF模式的降水预报结果作每日定量检验和2006年汛期的主要大降水过程作定性检验。结果表明：WRF模式48h的预报效果要明显好于24h;各模式的小雨预报效果基本接近;AREMS和GRAPES对中雨以上量级预报时效主要在24h之内;AREMS在24h之内对中雨、大雨的预报效果好于GRAPES、WRF模式。定性检验显示,WRF对强降水的量级和降水中心落区有较好的参考意义;AREMS模式对系统性降水的雨带走向预报较好,雨带比实况略偏北,量级比实况偏小;GRAPES模式对强降水雨带走向预报与AREMS模式类似,但对各量级的降水预报范围偏大。 相似文献
10.
基于站点观测资料和四个数值模式预报资料,以2011—2012年汛期(6—8月)为例,评估四个模式对淮河流域15个子单元客观面雨量预报效果。这四个模式为欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,简称ECMWF)全球模式、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,简称JMA)全球模式、安徽省气象台业务中尺度模式MM5(Mesoscale Model Version 5)和WRF(Weather ResearchForecasting)。15个子单元面雨量预报值采用网格算术平均法计算,面雨量实况值采用泰森多边形法计算。检验评估采用平均绝对误差、模糊评分、正确率以及TS评分。检验评估结果表明:1)ECMWF预报效果整体上优于其他模式,尤其是在小雨到大雨等级优势明显;JMA、MM5以及WRF的预报效果依次降低。2)各模式预报效果均表现出随降水等级(小雨、中雨、大雨、暴雨)增大而下降的趋势。3)随预报时效(24、48、72 h)延长,各模式预报效果逐渐下降。4)分析典型个例发现,ECMWF、JMA及WRF对于24 h预报时效的强、弱降水过程,预报效果存在较明显差异,对于强降水过程预报等级偏小;MM5对于强、弱过程预报等级均有所偏大。 相似文献
11.
基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,选取河南“21·7”特大暴雨事件,采用局地增长模培育法(Local Breeding Growth Mode,LBGM)生成对流尺度集合预报系统,在此基础上对24 h累积降水量进行SAL(Structure,Amplitude and Location)检验,结合预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分等评分结果进行对比分析,综合评估集合预报成员的预报效果,表明:1)基于局地增长模培育法生成初始扰动的集合预报系统成员对于强降水预报有一定优势,在降水强度和位置的预报上与实况较接近;2)经检验,成员e003的TS和ETS评分在20日00时—21日00时(北京时,下同)和21日08时—22日08时两个强降水时段内表现最佳,并在SAL检验中对应较好的降雨强度A和雨区位置L,而成员e008暴雨TS、ETS评分最低,对应SAL检验中具有一定的位置偏差,即TS、ETS评分和SAL检验之间存在相关性,将二者有机结合,可以为业务工作中定量评估模式降水预报效果提供参考;3)通过对比整体评分表现较好的成员e003和较差的成员e008,两者预报的位势高度场与ERA5(ECMWF reanalysis v5,ERA5)再分析资料之间的差值,可以验证降水预报误差主要源于对低涡系统的预报偏差,同时预报评分较好的成员其位势高度偏差较小,综合评估效果更佳。 相似文献
12.
冬季高海拔复杂地形下GRAPES Meso要素预报的检验评估 总被引：4，自引：0，他引：4
利用GRAPES(Globe/Regional Assimilation and Prediction System)对2010年温哥华奥运会6个场馆气温、相对湿度、风及降水量的预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差、Alpha Index、TS和ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明:GRAPESMeso预报相对湿度的准确率最高,且随预报时效的增加,其变化趋于稳定。起初模式对相对湿度的预报偏干,之后逐渐变为预报偏湿;气温预报偏低;风速预报偏大。逐日各要素预报检验结果表明,气温的变化幅度最小;各级降水检验发现,晴雨预报的TS评分最高,且随降水增大,ETS评分逐渐接近TS。与其他模式预报结果对比发现,GRAPES-Meso对复杂地形下要素预报还存在一定的不足。本研究还发现,模式存在一定的系统误差,若能有效订正其误差,将有助于改进模式预报。 相似文献
13.
为了实现对中尺度模式降水预报产品的合理化统计检验,在我国现有观测系统条件下,研究了24小时加密降水观测实况对降水统计检验评分的影响。过去的标准检验系统观测站为400站,分为9个区,目前业务试运行的加密检验系统采用的观测站为2510站,分为33个区。同时对国外常用的统计检验量ETS评分进行了初步的研究。通过对2005年7—8月我国近年来引进或自主发展的T213L31、HLAFS25、MM5、MESO-GRAPES60km和30km模式,WRF20km模式,以及日本及德国的全球模式的降水预报产品的统计学检验,主要得到如下结论:(1)加密检验系统和标准检验系统在站点分布和分区形式上有较大的差别,新旧检验系统对各模式和预报员全国降水预报的评估结论在大雨以下各级降水评估方面差别不大,结论基本相似,除中雨预报外,加密系统的TS评分均略低于标准检验的结果。暴雨以上评分的差别较大,其中部分模式的两个检验系统的预报偏差差别很大,说明暴雨以上的天气系统多为中小尺度系统,其发生的频率在加密系统中的反映可能更合理一些。(2)新的检验量ETS,对于全国这样较大的检验分区而言,大雨以下各级降水评分在量值上要小于TS评分,暴雨以上则比较接近,但其在多模式对比检验中所得的排序结论与TS和技巧评分相近,部分小雨空报较多的模式的评分有较大差别。(3)无论是加密检验,还是标准检验,各级降水检验中表现最好的模式是相同的。(4)分区相同、预报种类不同时,加密检验与标准检验的差别不同。对T213模式而言,两者在暴雨和大暴雨的预报偏差上的差别更显著一些,部分分区检验结论相反。而对预报员的预报而言,差别并不显著,检验结论一致。 相似文献
14.
利用每天4次0.125°×0.125°的ECMWF-Interim再分析资料和广东省2009—2018年地面气象站逐时雨量观测的短时强降水数据集,针对广东不同季节、不同地域的短时强降水,以提高命中率同时控制虚警率为目的,提出基于显著性和敏感性评价的物理量优选和因子分析法,用于构建分期、分区的广东短时强降水概率预报模型。以参数显著性和预测敏感性为标准,在49个待选物理量中挑选18个既与多年平均态存在明显差异,又具有较低虚警率的物理量,应用方差最大正交旋转因子分析法将遴选物理量组合成表征大气不同环境条件的6个因子;为使组合因子更具适应性,基于因子偏离度特征对广东前、后汛期不同区域独立建模,构建分期、分区短时强降水逐6 h格点概率预报模型。汛期业务试验表明,模型对短时强降水发生概率预报效果较好。对2019年汛期模型每天两次起报的12 h预报时效内概率产品进行格点检验,以训练期最优TS评分对应的固定概率作为预测概率阈值,广东省大部分区域TS评分超过0.25,最高超过0.42,平均较ECMWF-Fine业务模式在前、后汛期分别提升0.23与0.21,南部沿海TS评分提升幅度最大,并且模型在提升命中率与降低虚警率之间取得较好的平衡。个例分析表明,对于ECMWF模式常漏报的广东暖区短时强降水,概率预报模型具有明显优势,尤其能为天气尺度弱动力强迫的强降水早期预警提供更多有效信息。 相似文献
15.
数值预报产品和客观预报方法预报能力检验 总被引：17，自引：2，他引：17
利用天气预报业务中使用的JMH、MM5、中央气象台、MOS以及预报员5种预报产品资料，对2003年10月至2004年9月绍兴市降水和气温预报按自然天气季节、量级和主要影响天气系统进行了检验评估。结果表明：对中雨及以下量级的降水预报，JMH和中央气象台降水预报准确率较高，但对大雨及以上量级降水预报，各种方法都不太理想。冷锋、气旋和台风影响下的降水预报准确率明显高于暖锋和副高影响下的降水。MM5气温预报系统性偏低，MOS气温预报则呈现一定的季节性。 相似文献
16.
水文集合预报是近几年正在形成和发展的水文预报分支,其发展大致可分为两个阶段:第1阶段是1970年至20世纪末进行的长期径流预报,第2阶段从21世纪开始,主要学习气象数值预报中集合预报的概念在短期水文集合预报中的应用。目前,除了单一预报中心的集合预报系统在水文集合预报中应用外,多个预报中心的集合预报大集合也逐渐被应用于流域水文预报,甚至一些小流域的洪水预报。如利用TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)集合预报驱动形成的大气-水文-水力的串联系统进行早期的洪水预警研究,将全球集合预报作为洪水模型输入的有限区域模式的初始条件和侧边界条件的研究。这些均表明,基于水文集合预报的洪水预报增加了预报附加值,并能够延长预警提前时间。以欧洲中期天气预报中心的欧洲洪水预警系统(EFAS)和美国NOAA的先进水文预报系统(AHPS)为代表,实现了集合预报在洪水中的实时业务预报,但仍存在数据处理和计算量大,以及如何基于集合水文预报做决策等问题。对于水文集合预报的前处理和后处理的各种技术已处于探索和验证阶段,如何更好地理解基于概率预报的洪水预警决策仍存在许多困难和挑战。 相似文献
17.
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
18.
基于欧洲中期天气预报中心全球高分辨率预报模式ECMWF、中国自主研发的新一代业务化区域数值模式GRAPES_Meso和WRF中国全国区域预报模式的降水预报结果进行未来3 d降水集成预报。以中国地面-卫星-雷达三源融合逐时降水格点产品(CMPA-Hourly,V2.0)作为"观测值"进行建模,采用消除偏差多模式平均法和基于无偏平均绝对误差集成法对中国大陆地区进行降水集成预报,同时采用2800个国家自动气象站降水观测数据对降水集成预报效果进行检验。结果表明：基于无偏平均绝对误差的降水集成方法能够综合每个模式成员降水预报场的优势,提供一种更为稳定可靠且具有更高分辨率的优质精细化降水预报产品;其在试验期间对中国大陆地区汛期的降水预报ETS评分,优于消除偏差多模式平均降水集成预报和最优单模式降水预报,BIAS评分更接近于1,与"实况"的距平相关系数也明显提高,是对降水大值捕捉能力较优的一种集成方法,尤其对中雨到暴雨量级预报的改进较好。 相似文献