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基于TIGGE资料中心提供的CMC、ECMWF、UKMO及NCEP四个集合预报中心2008年7月1日-9月30日北半球中纬度地区地面气温10 ～ 15 d延伸期集合预报产品,首先采用Tala-grand分布及离散度—误差关系评估了单个预报系统的预报性能,然后分别利用多模式集成平均(Ensemble Mean,EMN)、消除偏差集成平均(Bias-Removed Ensemble Mean,BREM)及多模式超级集合(Multi-model Superensemble,SUP)对地面气温进行多模式集成预报试验.由于逐日的延伸期预报准确率相对较低,因此人们更关注延伸期预报对天气过程的预报准确率.对各个集合预报系统的逐日预报资料以及逐日“观测”资料做滑动平均,并对处理后的资料进行多模式集成,最后对超级集合预报的训练期长度进行调试,以获得最佳训练期长度.结果表明,四个集合预报系统的离散度相对于均方根误差都偏小,ECMWF预报效果最好,NCEP次之,UKMO预报效果最差.EMN、BREM及SUP三种多模式集成方法的预报效果均优于单个系统且SUP对预报效果的改善最明显.滑动平均后,预报误差进一步降低,且滑动步长越长,误差越小.对于SUP的训练期,逐日预报和3d滑动平均10～12 d预报最佳训练期长度为75 d;13 ～ 15 d预报最佳训练期长度为35 d;5 d及7d滑动平均其训练期长度在各个时效均以35 d为宜. 相似文献
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从梅雨预测的业务需求出发,系统开展了CFSv2模式对2018年浙江梅雨期降水预报能力的多时间尺度评估。结果发现3月1日—5月31日的起报结果整体上未能较准确地预测6月浙江大部降水偏少的趋势、仅5月31日的预测结果与实况相符;在延伸期尺度上,CFSv2预测的梅雨期总降水量较实况偏少30%左右;基于相关系数、均方根误差和新定义的综合预报技巧指数等指标分析模式的延伸期预报性能,发现对梅雨期总降水量、逐日区域平均降水量和逐日全省各站降水量的预报技巧有限,对浙江梅雨区的预报水平总体高于浙江全省。评估结果表明CFSv2预报产品表现出显著的系统性干偏差;在延伸期尺度上,随着预报时效的缩短,预报效果并非逐步提升、而是客观存在一个最佳预报时效,各起报日也分别对应着不同的最优预报时段,整体而言梅雨降水的延伸期预测可能对初值并不敏感。 相似文献
3.
以欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 模式细网格地面气温为预报因子,设计多种训练期方案进行2014—2015年福建省气象站每日两次1~7 d的日最高气温和日最低气温MOS (model output statistics) 预报,并进行检验和改进。准对称混合滑动训练期方法为取预报日之前和前1年预报日之后相同日数的样本混合而成,分1年期或多年期。结果表明:准对称混合滑动训练期方案优于滑动训练期方案和传统季节固定期分类方案,且2年期优于1年期。以不同周期确定最佳训练期日数的方案应用对比显示,以年为评估周期优于以月为评估周期以及更短时间周期。在2015年日最高气温和日最低气温MOS预报中,基于上年度评估所得最佳训练期日数,2年期准对称混合滑动训练期方案较ECMWF模式细网格产品质量有较大提高,优于预报员预报,有较好的应用参考价值。 相似文献
4.
利用TIGGE资料中的ECMWF、NCEP、UKMO三个中心集合预报系统以及由此构成的多中心集合预报系统所提供的地面2 m气温10~15 d延伸期集合预报产品,建立贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging,BMA)概率预报模型,对东亚地区冬季地面气温进行延伸期概率预报研究。采用距平相关系数、均方根误差、布莱尔评分、等级概率评分等指标分别对BMA确定性结果与概率预报进行评估。结果表明,BMA方法明显地改进了原始集合预报结果,预报技巧优于原始集合预报,且多中心BMA预报优于单中心BMA预报,最佳滑动训练期取35 d。BMA预报为气温的延伸期概率预报提供了更合理的概率分布,定量描述了预报的不确定性。 相似文献
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利用历史台风最佳路径资料、2016年台风最佳路径实况和中央气象台台风路径强度实时预报资料,以及ECMWF数值预报和集合预报产品,对2016年西北太平洋台风活动的主要特征和预报难点进行了分析,结果表明：1—6月的淡季空台风和盛夏秋季多台风现象均与2016年〖JP2〗赤道海温由厄尔尼诺向拉尼娜转换有关;长时效路径预报误差有时异常偏大,可能与集合预报产品的发散度很大有关,但是如果能够掌握数值天气预报对大尺度天气系统预报的系统性偏差,也可以做出精度更高的预报;24 h强度预报误差超过了5 m·s-1,这种现象在过去十多年的业务预报中并不多见,个别最大误差竟达20~26 m·s-1。〖JP〗强度预报的大误差与强度预报中没有定量产品可供参考有关,定性地分析台风强度变化规律对于提高强度预报作用很小,所以急需建立和发展定量和精细化的强度预报方法。 相似文献
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基于北京市丰台区气象站2009—2018年地面观测资料和2020、2021年3月丰台区预报资料,配合气温精细化订正,应用SW物候模型,对2020年、2021年北京丰台区北宫森林公园、千灵山风景区山桃花始花期进行了预测试验。试验结果表明:提前10 d预测的结果和自然条件下的实况值偏差为1~2 d,提前一周左右可较为准确地预测山桃花始花期。结合气象因子对前期气温预报值进行精细化订正,可提高SW物候模型用于观赏植物观赏期预测的适用性,得到较为准确的花期预测值,并可在花期观赏相关的旅游气象服务业务中进行推广应用。 相似文献
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运用模糊综合评判方法，借助计算机进行单目标寻优，挑选出一组最佳预报因子，建立起雨季开始期的预报模型。 相似文献
8.
为了提高洪水预报的精度,延长洪水预见期,利用WRF模式和HEC-HMS水文模型对太湖西苕溪流域2009年8月的一次典型暴雨洪水过程进行了降雨模拟和流量耦合预报,并与实测降雨和径流过程进行了对比分析。(1) WRF模式能够较好模拟出位于天目山的强降水中心,位置较实况略偏北;预报子流域面雨量时空分布与实况较一致,定量检验合格率达50%左右。(2) HEC-HMS模型对西苕溪流域日径流过程和场降雨洪水过程均有较好的模拟效果,模型参数验证和率定期间,确定性系数、洪峰流量相对误差和峰现时差等指标均小于业务预报许可误差。(3) 采用单向耦合法,将WRF模式(5 km网格)48 h预见期的滚动预报降雨场输入HEC-HMS水文模型进行流量滚动预报,耦合预报结果明显优于不考虑预见期内降雨的传统预报方法,在保证精度的前提下,有效延长了洪水预见期。 相似文献
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10～30 d延伸期预报在气象业务发展和国民经济服务中具有重要的作用。本文回顾了关于延伸期预报的相关理论和技术研究进展,概要介绍了国内外开展延伸期预报业务现状;结合目前气象科技发展水平,进一步分析和阐述了现阶段我国开展延伸期预报业务亟待解决的关键技术问题,旨在共同探讨和推动延伸期预报业务的发展。 相似文献
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应用2017—2018年5—9月福建省观测资料对华南区域中尺度模式(GTRAMS-3 km-RUC)预报进行站点检验,建立和训练基于卷积神经网络的逐时降水分级订正模型,并与频率匹配法进行2017—2018年测试集的对比试验和2019年数据集的模拟业务检验,探讨了试验过程中遇到的样本不均衡、特征变量选取以及模型过拟合问题。结果表明:模式对于15 mm·h-1以上降水的预报能力弱,各订正方法对原始预报均有不同程度的改进作用。从评估指标来看,基于卷积神经网络的订正方法比频率匹配法表现出优势,其中相关系数判别方案下的网络模型对强降水预报的订正效果显著优于其他方法;在输入特征变量选取方面,应用主成分分析方案的模型训练收敛速度比相关系数判别方案更快,最佳训练期有所提前,但也更早进入严重的过拟合状态,而相关系数判别方案能够使网络模型的训练拥有更长的提升期以达到更具“潜力”的状态;基于卷积神经网络的订正方法对减少分类降水预报的漏报率、晴雨和弱降水预报的空报率具有显著作用,其优化程度明显超过频率匹配法。 相似文献