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1.
为了考察辅助变量、时间滞后变量设置的重要性和神经网络中嵌入层对分类变量处理的有效性,利用2015年1月15日—2020年12月31日欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）高分辨率模式（high resolution,HRES）输出产品及中国2238个国家级地面气象站基本气象要素数据集,在全连接神经网络基础上设计4个试验,构建24 h最高气温预报神经网络模型。结果表明:加入辅助变量、时间滞后变量的特征和带有嵌入层的全连接神经网络结构的深度学习神经网络模型对HRES日最高气温预报误差均有订正效果,均方根误差降低29.72%~47.82%,温度预报准确率提高16.67%~38.89%。加入经过嵌入层处理的辅助变量后,可显著提高青藏高原中南部和西南地区东部的平均绝对偏差不超过2℃的正技巧站点比例（比仅用HRES预报因子建模分别提高21.74%和14.17%）,在此基础上加入时间滞后变量显著提高上述两个地区的平均绝对偏差不超过2℃的正技巧站点比例（比仅用HRES预报因子建模分别提高40.98%和20.33%）,且预报性能更加稳定。 相似文献
2.
对2016-2020年全球模式ECMWF和区域模式GZ_GRAPES、基于模式的解释应用和广东省气象局发布的定量降水预报（QPF）进行检验和评估。结果表明:ECMWF和GZ_GRAPES模式对一般性降水预报技巧在逐年提升,对大雨或以上的降水预报技巧的提升缓慢。GZ_GRAPES对大雨以上降水的预报技巧和定量降水预报的精细时空分布均优于ECMWF,区域模式更易预报出中小尺度降水信息。分类暴雨评定表明,模式对台风暴雨预报最好、锋面暴雨次之、季风暴雨预报最差。模式的暴雨预报落区偏小、低估明显,预报员通过经验订正明显提升了暴雨预报评分,其中季风暴雨的订正量最大,但存在预报范围偏大、空报较高的问题。基于ECMWF集合预报的解释应用与预报员的定量降水预报能力相当,降水越强,解释应用技术的优势越明显,但对季风暴雨也存在严重低估或漏报。目前降水精细时空分布、季风暴雨、极端性暴雨等依然靠预报员的经验订正为主,随着集合预报模式和区域高分辨率模式能力的提升,将预报经验客观化并与数值预报解释应用技术结合是提升QPF的一个方向。 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.
基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的精细化数值预报产品、中国气象局下发的降水指导产品(TP;MA)及甘肃省340个气象站点降水实况数据,利用泰森多边形与K-means空间聚类方法(spatial cluster and Tyson polygon, SCTP),对2017—2019年4—9月甘肃省340站降水资料进行客观分区。在此基础上,采用随机森林算法(random forest, RF),筛选出与降水相关的物理量因子构建模型,开展甘肃省短期定量降水客观预报订正试验,并进行预报效果检验。结果表明:(1)甘肃省4—9月降水客观分区依次为7、6、14、13、14和11个。(2)就晴雨预报而言,SCTP-RF订正产品对甘肃省汛期的晴雨预报能力较TP;MA指导产品和ECMWF模式产品有一定提升,提升幅度分别为6.1%、4.2%;在空间上,SCTP-RF算法对甘肃省340站的晴雨预报均具有一定的订正能力,大部分站点晴雨预报准确率提升了5%,特别是河东地区。(3)在分级降水预报中,SCTP-RF订正产品对中雨和大雨的预报能力均优于TP;MA指导产品和ECMWF模式产品,且全省大部的订正效果较好,特别是河东中部及陇东南地区,但在强降水过程中对小雨和暴雨的预报订正不稳定,尤其是陇东南地区的小雨。 相似文献
5.
Quantitative Precipitation Forecast(QPF) is a challenging issue in seamless prediction. QPF faces the following difficulties:(i) single rather than multiple model products are still used;(ii) most QPF methods require long-term training samples not easily available, and(iii) local features are insufficiently reflected. In this work, a multi-model blending(MMB) algorithm with supplemental grid points(SGPs) is experimented to overcome these shortcomings.The MMB algorithm includes three steps:(1) single-model bias-correction,(2) dynamic weight MMB, and(3)light-precipitation elimination. In step 1, quantile mapping(QM) is used and SGPs are configured to expand the sample size. The SGPs are chosen based on similarity of topography, spatial distance, and climatic characteristics of local precipitation. In step 2, the dynamic weight MMB uses the idea of ensemble forecasting: a precipitation process can be forecast if more than 40% of the models predict such a case; moreover, threat score(TS) is used to update the weights of ensemble members. Finally, in step 3, the number of false alarms of light precipitation is reduced, thus alleviating unreasonable expansion of the precipitation area caused by the blending of multiple models.Verification results show that using the MMB algorithm has effectively improved the TS and bias score(BS) for blended 6-h QPF. The rate of increase in TS for heavy rainfall(25-mm threshold) reaches 20%-40%; in particular,the improvement has reached 47.6% for forecast lead time of 24 h, compared with the ECMWF model. Meanwhile,the BS is closer to 1, which is better than any single-model forecast. In sum, the QPF using MMB with SGPs shows great potential to further improve the present operational QPF in China. 相似文献
6.
对中国国家气象中心T639数值预报、德国降水预报和欧洲中心（ECMWF）数值预报中对中国东北地区的降水、温度和环流模式的预报结果,分别进行检验。结果表明：降水预报中,德国降水预报对中国东北地区的晴雨预报、一般性降水预报效果较好,但T639数值预报的漏报率明显低于德国降水预报,而T639数值预报中24-120 h暴雨预报的TS评分明显高于德国降水预报。温度预报中,T639数值预报对中国东北地区温度预报72 h内基本可用;欧洲中心（ECMWF）数值预报在96 h内效果较好。对于24 h的温度预报准确率,T639数值预报稍高于ECMWF数值预报结果。环流模式方面：48h内T639预报效果好于ECMWF,72 h以后ECMWF预报效果好于T639。 相似文献
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四种定量降水预报客观订正方法对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于2019年全年、不同季节、不同预报时效的欧洲中期天气预报中心模式的定量降水预报,检验评估了频率匹配、最优TS评分、最优百分位、概率匹配4种定量降水预报客观订正法的综合性能。利用理想模型研究了不同雨带位移偏差和干湿偏差情形下频率匹配法与最优TS评分的表现,并通过个例订正展示了4种定量降水预报订正法的基本特征。结果表明:频率匹配与最优TS评分仅能对确定性预报的降水量级进行调整,最优百分位和概率匹配法通过引入集合预报信息可在一定程度上改变预报的降水落区。频率匹配法以频率偏差最优为目标,可以很好地消除模式的干湿偏差,但仅在位移偏差较小且存在较大干湿偏差时提升原始预报的TS评分。最优TS评分法难以改进存在弱湿偏差的中雨预报的TS评分,而最优百分位法利用集合预报信息可以显著提升所有降水等级的TS评分,在较长预报时效下优势尤其明显,但也存在春、夏两季湿偏差较大的问题。概率匹配法由于没有使用历史实况信息,在暴雨订正中干偏差较大。经济价值模型检验评估表明,最优百分位法在暴雨量级的风险决策中具有较高的参考价值。 相似文献
8.
为讨论CMA-GFS模式与ECMWF模式对不同要素预报性能的差异,选用2019—2021年500 hPa位势高度、地面气压、地面2 m气温、12 h降水量的4种要素为对象,采用跳跃指数为评价指标,对比分析了不同区域CMA-GFS、ECMWF模式预报的不一致性特征。结果表明：1） 在形势产品（500 hPa位势高度、地面气压）预报方面,两种模式多日平均预报跳跃指数和频率（即预报不一致性）随预报时效的延长而逐渐增大,总体而言CMA-GFS模式预报不一致性比ECMWF模式略显著。2） 在要素产品（地面2 m气温、12 h降水量）预报方面,ECMWF模式预报的跳跃指数、频率都随预报时效的延长而逐渐增大;CMA GFS模式预报的跳跃指数、频率随预报时效的延长出现“两头大、中间小”的变化;CMA-GFS模式预报不一致性比ECMWF模式显著,尤其短预报时效差异更明显。3） 除CMA-GFS模式12 h降水预报外,同一模式相同要素预报区域范围越大预报跳跃指数越小,两者呈反比关系。4） 两种模式的500 hPa位势高度、地面气压、地面2 m气温预报的跳跃指数分布均呈自南向北逐渐增大趋势,而12 h降水量预报的跳跃指数分布呈自北向南逐渐增大趋势,另外12 h降水量预报的跳跃指数分布与特殊地理位置有关。 相似文献
9.
为了评估欧洲数值中心全球模式（ECMWF）、中国全球模式（GRAPES）和美国全球模式（NCEP_GFS）对东北冷涡降水的24 h预报性能,提高数值模式在阜新的预报能力,为模式物理参数方案的选择和调整提供客观依据,利用2019年5—8月降水产品对阜新市两个国家级观测站阜蒙县站和彰武县站进行晴雨、一般性降水和分量级降水检验,以及平均绝对误差和平均误差检验。结果表明：ECMWF模式降水预报要好于其他两种模式,冷涡发展期和成熟期ECMWF产品TS评分较高,衰减期则较低。从平均绝对误差来看,阜蒙县站5—8月ECMWF误差最小,GRAPES和NCEP_GFS预报效果不稳定;彰武县站ECMWF并无明显优势,5—6月GRAPES预报能力最强,7—8月NCEP_GFS预报能力最强。分析平均误差可知,三种模式对阜蒙县的降水预报偏弱,对彰武县的降水预报只在6月偏强。在大雨及以上量级的降水预报上三种模式均偏小,其中ECMWF的TS评分最高为40.2%。三种模式针对阜蒙县的降水TS评分均高于彰武县。 相似文献
10.
利用欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)、美国大气环境预报中心 (NCEP) 集合预报系统 (EPS) 降水量预报资料,CMORPH (NOAA Climate Prediction Center Morphing Method) 卫星与全国3万个自动气象站降水量融合资料,基于技巧评分、ROC (relative operating characteristic) 分析等方法,对比两个集合预报系统对秦岭及周边地区的降水预报性能。结果表明:两个系统均能较好表现降水量的空间形态,对于不同量级降水,ECMWF集合预报系统0~240 h控制及扰动预报优于NCEP集合预报系统,但NCEP集合预报系统264~360 h预报时效整体表现更好; ECMWF集合预报系统0~120 h大雨集合平均优于NCEP集合预报系统,两个系统集合平均的预报技巧整体低于其控制及扰动成员预报,这种现象ECMWF集合预报系统表现更为显著; ECMWF集合预报系统降水预报概率优于NCEP集合预报系统。ROC分析显示,随着预报概率的增大,ECMWF集合预报系统在命中率略微下降的情况下,显著减小了空报率,NCEP集合预报系统则表现出高空报、高命中率。 相似文献
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基于雷达外推临近预报和中尺度数值预报融合技术的短时定量降水预报试验 总被引：5，自引：0，他引：5
为克服目前中尺度数值模式在对流尺度定量降水短时预报方面的不足,弥补基于“外推”的临近预报技术在2h以上定量降水预报能力方面的缺陷,研究设计了一种基于“外推”临近预报技术和中尺度数值模式的定量降水预报(QPF)融合技术方案,并进行了试验应用.该方案首先基于雷达探测和自动气象站观测的定量降水估计(QPE)结果,对中尺度数值模式输出的定量降水预报在谱空间进行相位校正,分析计算出数值预报和观测的偏差,导出一个附加的数值预报校正场;其次,根据数值预报校正场满足一定时间变化分布的特征,调整相应时段的数值预报降水区域和强度;最后,利用双曲正切线权重函数,对校正后的数值模式定量降水预报和基于临近预报技术的定量降水预报进行融合,融合权重根据典型环流特征动态变化.融合后的定量降水预报在前1-2h表现出主要依赖“外推”临近预报结果,之后随着融合权重的变化,数值预报对融合结果的贡献逐渐加大,直至融合后5-6h占主导地位.通过对京津冀地区2011年夏季5个及2012年夏季2个典型强降水个例的80次预报试验及其检验,表明融合后的0-6h定量降水预报结果改进较为明显,总体优于单独的临近预报技术或者中尺度数值预报模式的结果. 相似文献
12.
利用ECMWF、NCEP和CMC中心的1~3天7种降水集合预报产品,同时结合内蒙古119个气象站同期降水观测资料,对降水预报效果基于晴雨、降水等级划分(包括小雨、中雨、大雨以及暴雨)确定性TS评分以及空间分布特点进行了归纳总结,评估了三大全球集合预报系统在内蒙古地区的降水预报能力,为进一步开发模式预报及应用提供技术支撑。研究结果表明,ECMWF集合预报产品对内蒙古降水预报能力明显优于NEPC和CMC中心的产品。ECMWF集合预报产品24h时效下的晴雨及小雨、中雨、大雨以及暴雨预报都具有良好的预报能力,但是随着预报时效的延长至48h、72h,ECMWF集合预报产品预报能力明显降低,预报能力与NCEP和CMC中心的产品接近。24h的ECMWF集合预报产品在呼伦贝尔市、兴安盟、锡林郭勒盟、巴彦淖尔市西部、阿拉善盟地区预报效果明显较好,三大集合预报系统对内蒙古东部地区的预报能力总体偏高。 相似文献
13.
以欧洲中心全球预报模式和中国华南区域中尺度模式(GZ 3 km)为例分析了2019年中国南方逐日晴雨预报的情况,并讨论模式晴雨预报的性能。借助TS检验评估方法,在与简单外推预报等的比较中,发现模式雨量预报特点及模式晴雨预报的统计规律,如两个模式同时预报晴天,或者模式预报有雨且降水量大于某阈值等情况,其预报准确率非常高;而对于两个模式预报不一致,或模式预报有雨且雨量较小等情况,则存在较大不确定性。基于上述研究,提出利用模式预报改进观测外推和利用观测与模式的频率匹配改进模式预报等方法。 相似文献
14.
利用辽宁省291个国家气象观测站的降水资料,对2019年夏季（6-9月）8种模式降水预报及中央气象台格点降水预报进行了检验评估和比较,并采用消空方法进行晴雨预报技术研究。结果表明：2019年,EC模式具有最优的暴雨预报性能,而日本模式暴雨TS评分最高;中尺度模式对于局地性暴雨和短时强降水具有较好的预报潜力,性能较好的是GRAPES_MESO模式和睿图东北3 km模式;全球模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏低30%,3 h强降水则偏低60%,中尺度模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏高30%,3 h强降水则偏低20%。由于对小量级降水存在较多空报,各模式原始预报的晴雨预报大多呈现空报偏多的情况;使用小量级降水剔除的消空策略能够明显提高晴雨准确率,消空之后EC模式具有最优的晴雨预报性能。分别使用24 h和3 h累计降水量优化消空策略,发现分别取1.0 mm和0.8 mm的阈值进行消空可以使24 h晴雨准确率提高15.58%,3 h晴雨准确率提高10%-30%。 相似文献
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使用2013年1月1日-2016年1月7日全国气象站观测资料,应用准对称混合滑动训练期,不改变雨带预报位置和形态,基于模式降水预报订正结果的TS评分最优化及ETS评分最优化,分别设计最优TS评分订正法（OTS）和最优ETS评分订正法（OETS）确定预报日各级降水订正系数,对2014-2015年降水数值预报进行分级订正,并与频率匹配法（FM）对比。结果表明:在24 h累积降水的多个预报时效订正中,无论是对欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心和中国气象局的全球模式降水预报,还是对4个模式的简单多模式平均,OTS和OETS较FM在TS评分和ETS评分等传统降水检验指标上均更优秀,其中OTS在所有时效均能提高模式降水预报质量,为三者最优。在概率空间的稳定公平误差评分方面,OTS在各时效、各单模式及多模式平均等方面优势明显。在预报员对应参考时效上,OTS在24~168 h的24 h累积降水预报中的TS评分也优于主观预报。 相似文献
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利用卷积神经网络(CNN)和随机森林回归模型,提出了一种新的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)降水订正预报方法。该方法首先根据ECMWF模式对站点雨量预报值所属的等级进行划分,再计算出不同等级相对应的高相关因子矩阵。进一步利用CNN模型对高相关矩阵进行综合特征提取的学习和训练。最后对CNN模型最终输出的特征因子中,选取若干个与预报站点相关性高的特征,并与ECMWF降水量场插值到预报站点的因子一起,作为随机森林回归模型的输入因子进行预报建模。通过对10个预报试验站点未来24h降水量的分级和不分级订正预报试验,结果表明:(1)ECMWF降水量分级订正预报方法的平均绝对偏差和均方根误差分别比利用ECMWF插值到站点的预报方法减小了20%和15%;(2)24h暴雨及以上的降水分级订正预报方法的平均TS评分为0.32,也显著高于EC插值的0.19;(3)与利用同样的预报模型对全样本(不分级)的传统数值预报模式产品订正预报方法相比,本文提出的分级订正预报方法在总体预报精度和暴雨及以上的强降水预报TS评分上均有更高的预报技巧。 相似文献
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The quantitative precipitation forecast (QPF) in very-short range (0-12 hours) has been investigated in this paper by using a convective-scale (3km) GRAPES_Meso model. At first, a latent heat nudging (LHN) scheme to assimilate the hourly intensified surface precipitation data was set up to enhance the initialization of GRAPES_Meso integration. And then based on the LHN scheme, a convective-scale prediction system was built up in considering the initial “triggering” uncertainties by means of multi-scale initial analysis (MSIA), such as the three-dimensional variational data assimilation (3DVAR), the traditional LHN method (VAR0LHN3), the cycling LHN method (CYCLING), the spatial filtering (SS) and the temporal filtering (DFI) LHN methods. Furthermore, the probability matching (PM) method was used to generate the QPF in very-short range by combining the precipitation forecasts of the five runs. The experiments for one month were carried out to validate the MSIA and PM method for QPF in very-short range.
The numerical simulation results showed that: (1) in comparison with the control run, the CYCLING run could generate the smaller-scale initial moist increments and was better for reducing the spin-up time and triggering the convection in a very-short time; (2) the DFI runs could generate the initial analysis fields with relatively larger-scale initial increments and trigger the weaker convections at the beginning time (0-3h) of integration, but enhance them at latter time (6-12h); (3) by combining the five runs with different convection triggering features, the PM method could significantly improve the QPF in very-short range in comparison to any single run. Therefore, the QPF with a small size of combining members proposed here is quite prospective in operation for its lower computation cost and better performance. 相似文献
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数值预报产品在天气预报预警中有着重要的作用。2016—2020年汛期ECMWF模式预报降水与湖北襄阳区域站观测降水的对比分析表明：ECMWF对中雨及以上降雨的预报，第1、2天预报偏小，而第3天预报偏大；三个预报时段强降雨中心位置偏差无规律。为了更好地对ECMWF产品进行释用，提高汛期降水预报准确率，从概率匹配角度研究了不同降水量级订正值，并对2021年汛期ECMWF降水预报进行逐日检验。结果显示：概率匹配订正法可有效地改善模式预报性能，对中雨及以上降雨预报均有良好的订正效果，尤其对第1天暴雨预报改进最为明显。228站平均的TS评分提高了6个百分点，由11.1%增加到17.1%，漏报情况改良了13.5个百分点，由85.0%降为71.5%。采用该订正法开展定量降水预报，由于增加了当地降雨概率分布的背景信息，能表现出比原模式更高的参考价值。 相似文献
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Local flash flood storms with a rapid hydrological response are a real challenge for quantitative precipitation forecasting (QPF). It is relevant to assess space domains, to which the QPF approaches are applicable. In this paper an attempt is made to evaluate the forecasting capability of a high-resolution numerical weather prediction (NWP) model by means of area-related QPF verification. The results presented concern two local convective events, which occurred in the Czech Republic (CR) on 13 and 15 July 2002 and caused local flash floods. We used the LM COSMO model (Lokall Model of the COSMO consortium) adapted to the horizontal resolution of 2.8 km over a model domain covering the CR. The 18 h forecast of convective precipitation was verified by using radar rainfall totals adjusted to the measured rain gauge data. The grid point-related root mean square error (RMSE) value was calculated over a square around the grid point under the assumption that rainfall values were randomly distributed within the square. The forecast accuracy was characterized by the mean RMSE over the whole verification domain. We attempt to show a dependence of both the RMSE field and the mean RMSE on the square size. The importance of a suitable merger between the radar and rain gauge datasets is demonstrated by a comparison between the verification results obtained with and without the gauge adjustment. The application of verification procedure demonstrates uncertainties in the precipitation forecasts. The model was integrated with initial conditions shifted by 0.5° distances. The four verifications, corresponding to the shifts in the four directions, show differences in the resulting QPF, which depend on the size of verification area and on the direction of the shift. 相似文献
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基于欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）集合预报系统的降水相态产品（precipitation type,PTYPE）,分别以HSS评分最优、TS评分最优和频率偏差最优为标准,运用最优概率阈值法,生成雨、雨夹雪、雪和冻雨4类降水相态的确定性预报产品,并与ECMWF集合预报系统控制成员及细网格模式确定性预报进行对比。最优概率阈值显示:3种最优标准下,不同相态降水最优概率阈值不同,但冻雨和降雪最优概率阈值均最大,为40%~80%,雨夹雪最优概率阈值最小,约为10%,三者最优概率阈值均随预报时效延长而减小;降雨最优概率阈值为7%~25%,随预报时效延长而增大。对比检验结果显示:最优概率阈值法明显提高了降水相态预报能力,且以HSS评分最优时预报效果最佳;最优概率阈值法有效减小冻雨空报,同时显著改善降雨和降雪预报的频率偏差和TS评分,对雨夹雪预报改进效果有限。 相似文献