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1.
《气象研究与应用》2016,(3)
基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2.0)开展的1983~2015年的回报试验结果和广西87个台站气象资料,利用距平相关系数ACC、距平符号一致率R和短期气候预测业务趋势异常综合评分(Ps)等3种方法,综合评估了DERF2.0系统对广西的气温和降水的预测性能。结果表明:DERF2.0模式对广西月气温的总体预测效果优于降水,气温与降水的预测效果有明显的月季变化,气温和降水在夏季的总体预报效果不好,但对降水异常的把握程度较高。DERF2.0对广西发生在1994、1996、1998、2005年6、7月的典型洪涝个例有一定的预测能力,影响模式6、7月降水预报误差的原因可能是模式对中高纬度阻塞系统预报偏差,模式仍有很大的改进空间。 相似文献
2.
《贵州气象》2017,(3)
该文基于第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2.0)不同起报日的气温、降水预测数据,利用多种评分方法评估1983—2014年预测数据的月尺度预测性能,研究表明:不同起报日的预测评分差异性不大。DERF2.0对冬季和春季的气温预测评分较好,而DERF2.0对降水评分较好的月份主要集中在秋季,表明DERF2.0基本能够预测出贵州的秋季总体旱涝趋势。从空间分布来看,气温的3种评分明显优于降水,表明在空间范围内,气温的预测性能好于降水,尤其是在省的南部和西部地区预测性能较好且稳定,参考性较高;而降水的稳定性较差,参考性相对较低,模式仍有很大的改进空间。从异常预测的优势来看,无论是气温还是降水,该模式对气温和降水异常预测具有一定的优势。 相似文献
3.
利用2014—2016年第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2. 0)直接输出及预报员预报的贵州省气温和降水预报数据、贵州省84站观测数据,采用Ps、Cs和Zs 3种评分方法评估了DERF2. 0对贵州月气温、降水和月内强降水过程的预测性能,并与预报员业务值班发布的预报质量进行对比分析,系统性地对DERF2. 0产品在延伸期/月尺度的预测效果进行检验评估。结果表明:DERF2. 0月预测产品总体上对贵州气温的预测性能优于降水,气温偏高预测的可参考性高于其对气温偏低的预测。DERF2. 0预报月气温的Ps评分较预报员略高,月降水较预报员略低,总体来看DERF2. 0月预测效果较预报员综合预报略差且预报性能较不稳定。预报员预测数据的Zs和Cs评分总体高于DERF2. 0预测数据,但DERF2. 0预测数据的Zs和Cs评分较预报员逐年提高,尤其在整个雨季时段较为明显。DERF2. 0对主汛期(6—8月)的预报准确率较整个雨季期(4—10月)略高。 相似文献
4.
基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式(DERF2.0)输出的环流场、地面气象要素场和NCEP/NCAR全球再分析场以及江西省83站气象观测数据,利用空间距平相关系数(ACC)、距平符号一致率(PC)、趋势异常综合评分(PS)三种方法,检验了DERF2.0模式对1983—2018年江西月降水和气温的预测能力,并进一步分析了模式对江西主汛期(6月)异常降水事件预测能力及造成偏差的可能原因。结果表明:1)月气温ACC总体上高于降水,冬季气温和春季降水ACC预报技巧相对较高;模式预测结果总体上能够反映出气温和降水的主要趋势,月气温、降水距平符号一致率均高于55%;模式对江西月降水和气温异常有一定的预测能力,降水PS评分比气温稍好,基本保持在70分左右。2)江西主汛期降水异常偏少时,模式的预测能力较好,而降水异常偏多时,则相对较差,这可能与模式对东亚阻塞高压系统的低估,以及对西太平洋副热带高压模拟的西伸脊点偏西、脊线偏北、强度偏强有关。 相似文献
5.
多模式对东北地区月气温的预测性能对比评估 总被引：1，自引：0，他引：1
基于BCC的DERF 2.0(中国)、CFSv2(美国)、EC(欧洲)、TCC(日本)4种模式开展的1983—2010年对东北地区的回报试验结果、2011—2014年业务应用结果和国家气象信息中心提供的东北地区172个台站气象观测资料,利用距平相关系数(ACC)、趋势异常综合检验(PS)评估和距平符号一致率(PC)3种定量方法对比评估了4种模式对东北地区月气温的预测性能。结果表明,EC模式和CFSv2模式与BCC模式和TCC模式相比,对月气温的总体预测效果较好,有一定的预测技巧。从空间上来看,CFSv2的PC在前半年表现的比后半年的略好,PC超过80%的范围比较大。CFSv2和EC模式对东北地区夏季典型低温年有一定的预测能力。 相似文献
6.
7.
基于MDERF(Monthly Dynamic Extension Range Forecast)模式输出500hPa位势高度场资料和贵州各月干旱综合指数、降水和气温等历史样本,利用秩序回归降尺度法,研究该方法对贵州月干旱综合指数、降水和气温的预报技巧和预测效果.结果表明:该方法从穷尽所有因子组合中选出彼此独立的3个最佳组合因子共同作为预报因子,从而增强可预报性;模型5 a回报试验和2007年8月试报结果表明该方法在实际预测业务中的应用潜力;各气候要素多年的距平相关系数评分比较稳定,其中月干旱综合指数、降水距平百分率、气温距平全年平均距平相关系数评分分别为0.14、0.15和0.14;各气候要素中月气温预报的Pc最高,平均为73%.综合分析表明,该方法在月动力延伸预报产品对贵州月气候要素预测释用中具有较好的应用前景. 相似文献
8.
检验评估气候模式，有利于发挥这一客观预测方法在新疆气候预测业务中的应用效果，提高新疆气候预测能力。基于欧洲中期天气预报中心第五代季节预测系统SEAS5模式的历史回报数据和新疆98个气象站的气温、降水观测资料，利用距平符号一致率Pc、趋势异常综合评分Ps、距平相关系数ACC、时间相关系数TCC等方法，综合评估了SEAS5模式对新疆1993—2019年月尺度气温和降水的预测性能。结果表明：SEAS5模式对新疆月气温、降水的总体预测性能较好，对降水趋势和量级有一定的预测能力。模式的预测性能存在明显的月际差异和空间差异。模式对新疆4—9月气温和4月、6—8月降水的预测性能较好。气温预测评分中，4月Pc最高（61.3分），7月Ps最高（74.4分），6月ACC最高（0.17）。降水预测评分中，4月Pc最高（58.7分），7月Ps最高（72.1分），4月ACC最高（0.16）。空间分布上，模式对1月、3月、6月和12月南疆的气温预测性能普遍高于北疆，对7月和9月南疆西部的预测性能低于其他地区。模式对南疆的降水预测性能普遍高于北疆。 相似文献
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DERF2.0模式对月尺度西太平洋副热带高压预测能力评估 总被引：2，自引：1，他引：1
基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2.0)1983—2015年回报数据,利用时间相关系数、标准化均方根误差、距平符号一致率和泰勒图分析等方法综合评估了DERF2.0模式对月尺度西太平洋副热带高压的预测性能。结果表明:模式能够预测出气候平均态上588 dagpm等值线的空间分布及强度和纬向风切变位置,但有偏大偏强的系统偏差。模式对高度场年际变率的预测性能好于纬向风场。模式较为准确地预测了副高气候态的年循环信息,但存在系统偏差,副高面积相对观测偏大,强度偏强,脊线偏北,西伸脊点偏西。模式对副高年际变率的预测性能较好,其中强度最佳,面积其次,脊线相对较差。副高预测性能依赖于超前起报时间,随着起报时间的临近,预测性能整体呈上升趋势,业务中及时更新预测。模式对副高面积超前0~20 d、强度超前0~2 d、西伸脊点超前0~5 d、脊线超前0~7 d起报对未来一个月的预测性能优于持续性预测,业务中可以重点参考。 相似文献
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段均泽 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2012,6(6):61-64
利用新疆101个气象观测站点逐月降水实况资料和2001~2010年国家动力气候模式产品,进行月动力延伸预报产品的应用预测检验。采用PS评分和同号率对内插预测结果进行效果评估,并与业务评分进行对比。结果表明：月动力延伸预报产品对新疆地区月降水趋势预测Ps评分高于业务评分,而对各月降水距平百分率的同号率差异较大。夏、秋季Ps评分较高,冬、春季PS评分较低,季节转换时预测Ps评分变率较大。 相似文献
11.
针对动力气候模式对区域或更小空间尺度内的日降水预测技巧偏低的问题,应用最优子集回归 (OSR) 方法对国家气候中心业务化的月动力气候模式 (DERF) 输出的高度场、风场和海平面气压场进行降尺度处理用于降水预测,旨在提高预测准确率。1982—2006年交叉检验结果表明:OSR方法能显著提高降水预测技巧,其中11~40 d改善效果最为显著。在此基础上,应用一步法和两步法两种统计降尺度方法预测极端降水日数,交叉检验结果表明:两种方法均优于随机预测,冬季两步法预测技巧略高于一步法,夏季一步法略优于两步法。综合认为OSR,OSR结合随机天气发生器 (WG) 两种统计降尺度方法对月尺度降水或极端降水日数的预测均具有较高的技巧,可作为短期气候预测的重要参考信息。 相似文献
12.
次季节气候和径流预测是主动减灾的一个关键。基于国家气候中心第三代气候模式系统的次季节到季节模式(CMA-CPS v3 S2S)的气候预测信息和HBV水文模型,应用集合预测技术研发了未来40 d时段平均径流量和时段内极端干旱概率预测模型,应用平均方差技巧评分、距平相关系数、相对操作特征曲线面积、布赖尔技巧评分开展了回报检验,并检验了2021年黄河流域径流异常预测效果。结果表明,所建模型能够以较高技巧预测黄河流域未来40 d时段平均的径流量,且表现出枯季预测技巧高、湿季技巧低的季节差异;对秋末11月和冬季3个月(12月、1月、2月)的极端干旱概率预测也有较高技巧。对于2021年5—8月黄河上中游干旱和9—10月的秋汛,该方法正确预测了除6月、9月外的其他4个月的径流异常方向,但异常程度与实况存在差异。对径流预测水平影响因素的进一步分析表明,S2S降水预测能力影响径流预测水平,特别是丰水期的径流预测,但还有降水之外的其他因素影响径流预测技巧。 相似文献
13.
该文简要介绍了国家气候中心短期气候预测模式系统的研发成果,并侧重于从海洋资料同化系统、陆面资料同化系统、月动力延伸预测模式系统、季节气候预测模式系统4个方面介绍了第2代短期气候预测模式系统的业务化进展。第2代海洋资料同化系统已初步建成,其对温盐的同化效果总体上优于第1代同化系统;陆面资料同化系统正在研发中,目前已完成其中的多源降水融合子系统的业务建设工作,可为陆面分量提供实时的大气降水强迫分析场;第2代月动力延伸预测系统基于国家气候中心大气环流模式BCC_AGCM2.2建立,已于2012年8月进入准业务运行阶段;第2代季节预测模式系统基于国家气候中心气候系统模式BCC_CSM1.1(m) 建立,将于2013年底投入准业务运行。初步评估表明:第2代月动力延伸预测模式系统和季节气候预测模式系统分别对候、旬、月和季节、年际时间尺度的气候变率体现出了一定的预测能力,其对降水、气温、环流等要素的预测技巧总体上要高于第1代预测系统。 相似文献
14.
基于DERF2.0的月平均温度概率订正预报 总被引：2，自引：1，他引：1
国家气候中心第二代月动力延伸模式回算资料的分析表明,二代模式月平均温度预报与观测实况仍然存在较大偏差,模式预报有较大改进空间。本文采用非参数百分位映射法对模式月平均温度预报进行概率订正,该方法基于模式集合平均给出的确定性预报,结合模式回算资料各集合成员计算得到的模式概率密度分布,给出确定性预报在模式概率密度分布中的百分位值,并将百分位值投影到观测资料的概率密度分布中,得到模式预报的概率订正值。对订正前后模式预报的检验评估显示,该订正方案不仅有效降低了模式预报与实况的均方根误差（RMSE）,对月平均温度距平分布的预报技巧也有所改善,不同超前时间模式预报的预测技巧评分（PS）和距平相关系数（ACC）均有提升,同时模式预报误差的大小对订正效果无明显影响。从分月的订正预报结果来看,对夏季各月的温度预测技巧的提升整体高于冬季各月。 相似文献
15.
中国区域月平均温度和降水的模式可预报性分析 总被引：8，自引：1，他引：8
基于中国台站降水和温度观测资料、中国气象局国家气候中心月动力延伸预报的回算和预测结果讨论了中国区域月平均温度和降水模式可预报性的时空变化特征。文中以持续性预报来表征中国区域月平均温度和降水受外强迫影响下的可预报性,持续性预报技巧存在明显的年际和年代际变化特征;春末夏初和秋季预报评分相对偏低;在中国区域气候变暖和平均降水强度极值增加的背景下,温度的持续性预报评分有明显提高,降水的持续性预报略有下降。月动力延伸预报对月降水和温度的预报能力也存在明显的年际和年代际变化特征;与持续性预报相比,月动力延伸温度预报总体优于持续性预报,降水预报在初春略差,温度预报在8月相对最低。近20余年,月动力延伸预报相对于持续性预报的温度和降水的均方根误差技巧均大于零,其年际变化表现为模式对降水的预测略有提高。两种预报评估结果的空间分布分析表明月动力延伸预报达到显著性水平的正相关区域总体上比持续性预报的范围大,并基本涵盖了持续性预报的高相关区。原因是可预测信息部分来源于外强迫异常的影响,部分来源于对大气内部动力过程的模拟。 相似文献
16.
极端天气气候事件监测与预测研究进展及其应用综述 总被引：8，自引：2，他引：6
极端天气气候事件(简称"极端事件")分为单站极端事件和区域性极端事件。本文回顾了极端事件的研究进展,首先回顾了单站极端温度、极端降水和干旱事件的观测研究及相关指数,进而对近年来不断增多的区域性极端事件研究做了简要回顾,最后还回顾了极端事件气候预测研究进展。同时,对国内外在极端事件气候监测和预测业务现状进行了初步总结,并指出:在极端事件气候监测方面中国的业务产品较丰富,并率先开展了针对区域性极端事件的监测业务,但在产品表现形式上缺乏统一组织,特别是英文产品表现力严重不足;在极端事件气候预测方面,国家气候中心发展了两种方法:一个是基于物理统计的BP-CCA和OSR的干旱预测方法,另一个基于国家气候中心月动力延伸预报模式(DERF)的高温预测方法。最后,对极端事件监测和预测业务发展及相关科学问题给出展望,指出应根据极端事件的业务需求继续加强相关研究和业务能力建设。 相似文献
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基于DERF2.0 1983—2013年回报和2016—2017年预测的降水资料以及宁夏19个评分站降水实测资料,采用短期气候预测业务中常用的检验方法,对DERF2.0预测的宁夏未来1～50d月、候尺度降水及持续性异常降水过程进行了检验评估。结果表明:DERF2.0对月降水趋势异常预测综合评分(Ps)平均为53.2%,超前1～10d预测效果相差不大;Ps超过60%的仅有4月和11月,且年际间波动较大,最差年与最好年相差近30%。DERF2.0对月异常少雨预测Ps高于异常多雨,春、秋季Ps较高,夏季相对较低;对多雨年份降水预测Ps高于少雨年份。DERF2.0超前30d之内预测的候降水和实况以正相关为主,第1候相关最好,9月至次年3月相关系数相对较大;超前30d之内预测的候降水较实况偏大30%左右;对未来1～6候降水趋势预测正确率为40.8%,偏多趋势正确率达79.5%,明显高于偏少趋势;1月趋势预测正确率最小,8月最大;候降水偏多趋势预测正确率冬季高于夏季,偏少趋势则相反;随着超前时间的增长,趋势预测正确率下降;趋势预测正确率自北向南增大。DERF2.0对持续性异常降水过程预测的正确率为60.3%,超前时段为4～14d,对全区性过程预测效果较好,同一次过程南部预测效果好于北部,预测的降水量小于实况降水量。 相似文献