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Effective approaches to extending medium-term forecasting of persistent severe precipitation in regional models 
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下载免费PDF全文 延伸持续性强降水的模式动力预报能力对防灾减灾具有重要意义。本文总结概述了区域模式对中国南方持续性强降水的一系列动力延伸中期预报新技术方法,研究表明有效利用全球模式的大尺度预报场和区域模式的中小尺度信息对提高持续性强降水的预报至关重要。对于降水场,预报时间越长,降水量级越大,新方案的改进效果越明显,特别是使用谱逼近和更新初值方案。对于大尺度环流场,谱逼近方案对提前1-5天预报的距平相关系数有明显的改进,侧边界滤波方案对提前7-11天的预报有改进效果。 相似文献
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基于T639集合预报的持续性强降水中期客观预报技术研究 总被引：5，自引：3，他引：2
针对持续性强降水预报困难的问题,根据Anderson-Darling检验原理,构建基于中国气象局T639集合预报系统的持续性强降水中期客观预报方法。对比分析2010-2015年5-9月T639集合预报降水与实况降水的累积概率分布函数差异,在此基础上采用扩展时间序列和空间范围的方法构建3种模式气候累积概率方案,通过批量预报试验和检验,选取最优概率方案纳入预报模型,考察持续性强降水个例的最长预报时间。结果表明,随着预报时效的延长,集合预报模式的降水逐渐集中于小和中雨量级,无降水和暴雨以上量级的降水概率低于观测,168 h以后模式降水概率趋于稳定。通过扩展时间序列和空间范围能弥补模式气候资料年限不足所带来的偏差,根据区域气候特征细分模式气候的方法重点突出了不同区域的降水特征,明显优于简单集合所有区域数据的模式气候方案。基于集合预报的持续性强降水预报模型对持续性强降水个例的预报能力为8-9 d,随着预报时效的延长,降水强度以及雨带位置的预报能力逐渐减弱。 相似文献
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一种定量降水预报误差检验技术及其应用 总被引：5，自引：3，他引：2
面向对象检验技术是定量降水预报误差分析方法之一,通过对某一降水过程进行分离,实现对其落区、量级等预报误差的定量化分析。基于面向对象的检验方法和天气系统识别技术,本文利用实况观测资料、ECMWF全球数值模式产品,以2012年汛期西南地区5个典型强降水天气过程作为检验对象,对其降水及天气尺度影响系统1～10 d模式预报误差进行了定量化分析。分析表明:在中短期时效内,模式均对西南地区雨带位置预报偏北、偏西,中期时效内偏差更显著,雨带主轴上70%以上的点预报较实况偏北在2°以内,偏西约3°以内;预报的大雨及以上量级降水量较实况偏弱;模式1～2 d预报的极值分布与实况较为接近,随着预报时效延长,预报的极值较实况明显偏小;模式预报的小雨及以下量级的降水范围较实况偏大,对大雨以上量级的降水范围较实况明显偏小。对于四川盆地而言,预报的切变线较零场偏西0.5°～3°。低空急流预报偏西0.5°～1.5°;低空急流强度预报偏差具有季节差异。 相似文献
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基于低频振荡特征的夏季江淮持续性降水延伸期预报方法 总被引：7，自引：1，他引：6
本文利用1981~2008年我国南方地区200站逐日降水量、NCEP再分析资料和NCEP气候预报系统 (CFS) 的模式回算数据, 针对降水低频信号, 分析了江淮地区夏季降水的延伸期可预报性, 并选取对江淮持续性强降水有显著影响的东亚环流指数作为预报因子, 以降水20~50天低频分量作为预报量, 进行了针对江淮地区夏季持续性强降水过程的延伸期预报试验。结果表明, 江淮地区夏季降水具有明显的20~50天周期的低频振荡特征。降水的20~50天低频振荡, 尤其是峰谷值位相的变化与实际降水集中期和中断期的交替有较好的关系, 研究20~50天降水低频分量的延伸预报, 对于江淮地区夏季持续性强降水过程的延伸预报有一定的指示意义。本文尝试提出一种基于大气环流低频信号和数值模式预报产品的动力与统计相结合的预报方法, 以期为江淮地区夏季持续性降水过程的延伸期预报提供参考。 相似文献
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运用基于历史资料的模式距平积分订正(ANO)方法,结合欧洲中心的ERA-interim再分析资料和0.1度分辨率的中国地面自动站与CMORPH卫星反演降水资料融合逐时降水产品,对高分辨非静力WRF模式的数值预报结果进行订正试验,检验了ANO方法对灾害性天气、尤其持续性强降水预报的订正改进效果。对1983-2013年7月中旬四川地区数值预报结果订正前后与观测和再分析数据的比较表明,ANO方法不仅在环流场的预报订正试验中有较为显著的效果,对模式降水预报结果也有改进,能够有效提高模式对强降水的预报精度和评分、减小预报偏差,其中对2013年7月8—13日高分辨预报结果的ANO订正试验发现,订正环流场各变量都有改进,其中位势高度距平相关系数ACC平均提高了7.8%,均方根误差RMSE平均降低了55.7%,降水(特别是暴雨以上量级)的ETS评分和TS评分也有不同程度的提高,并得到多年独立样本的高分辨数值预报订正结果的支持。 相似文献
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利用集合预报成员初值误差在大气相空间中增长方向不同的特点,结合模式检验方法,构建持续性强降水可预报性评估指数(Index of Composite Predictability,ICP),为持续性强降水可预报性及数值预报误差增长机理研究提供科学方法。ICP综合评估指数包括三个数学模型:集合预报成员单一评估指数定义、集合预报成员综合评估指数定义和集合预报成员预报能力定义。利用中国国家气象中心T213全球集合预报资料,选取江淮流域2010年6月17—25日和2011年6月4—12日2次持续性强降水过程,进行ICP综合评估指数应用试验,其中,单一评估指数选取中雨公平成功指数ETS、500 hPa高度场均方根误差分别代表模式降水预报能力和环流形势预报能力。结果显示:可预报性评估指数ICP可有效挑选出预报最好和最差的集合预报成员,两者对持续性强降水过程的大尺度环流系统、中尺度影响系统、降水过程预报差异显著,预报最好成员对影响持续性强降水的大尺度环流形势(阻塞高压、西太平洋副热带高压和东亚大槽)的位置和强度及演变过程、低层中尺度影响系统(如切变线和西南低涡)发生发展过程预报,以及降水发生时间和落区预报与实况更接近,预报更成功,持续性强降水可预报性综合评估指数ICP合理可靠。 相似文献
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GFS对我国南方两次持续性降水过程的预报技巧评估 总被引：2，自引：1，他引：1
采用美国全球预报系统（Global Forecasting System,GFS）资料,利用谐波滤波提取空间长波、超长波分量,检验评估了GFS对2012年7月11—31日东亚地区大气环流场和降水的可预报能力。结果表明：GFS模式对东亚地区的中低层高度场预报可靠时效维持6 d以上,高层预报可靠时效可达10 d;长波、超长波的可预报效果显著,其中高度场长波5～8波的预报效果好于3～6波,风场则相反;GFS对我国南方两次持续性降水过程的可预报天数维持在8 d左右,并可提前2天预报出强降水带位置;模式对持续性降水过程预报相对站点观测降水量整体偏强。 相似文献
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为提升高分辨率区域数值天气预报模式性能,基于高质量的ECMWF全球预报模式产品和动力谱逼近方法优势,本文以2019年重创浙江的超强台风“利奇马”为例,探讨了ECMWF驱动场水平风场谱逼近技术对浙江台风精细化预报性能的影响。结果表明:（1）谱逼近对路径预报影响较明显,逐小时路径误差最大修正可达80 km。谱逼近的垂直层次选取对于谱逼近效果有一定影响,总体上800 hPa高度以上谱逼近对台风路径和强度预报改进最佳。（2）谱逼近对浙江台风大风和强降水精细化预报均有大幅改进,对于8级以上大风ETS评分平均改进率为8.0%,最大改进率达20.8%;对最强日降水的暴雨、大暴雨以上降水TS评分改进幅度达11.8%、26.2%。（3）谱逼近对台风路径西偏和浙西南风雨高估的改进主要与对流层形势场及台风引导气流修正、近地层风力减弱、局地山脉地形降水增幅作用减弱有关。 相似文献
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基于TIGGE资料中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及英国气象局1～7 d日降水量预报以及中国自动站观测资料与CMORPH降水产品融合的逐时降水量网格数据集,利用频率匹配法(Frequency-Matching Method,FMM)对中国降水预报进行客观订正。首先利用卡尔曼滤波方法对降水频率进行调整,并根据不同区域降水强度差异将全国分为7个子区域分别进行频率匹配。结果表明,FMM可以有效减小降水量预报的误差。经过频率匹配法订正后各模式降水预报的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)大幅减小,且订正后各量级降水的雨区面积更加接近实际观测值。FMM对小于5 mm和大于15 mm的降水预报技巧改进明显。此外,FMM降低了模式预报的小雨空报率和大雨漏报率,并且明显提高了晴雨预报的准确率。FMM明显消除了大范围小雨空报区域,但是对强降水预报FMM仅能调整降水量大小,强降水落区预报并不能得到明显改善。 相似文献
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The impact of applying three-dimensional variational data assimilation (3D-Var DA) on convective-scale forecasts is investigated by using two mesoscale models, the Weather Research and Forecasting model (WRF-ARW) and the Hirlam and Aladin Research Model On Non-hydrostatic-forecast Inside Europe (HARMONIE-AROME). One month (1 to 30 December 2013) of numerical experiments were conducted with these two models at 2.5 km horizontal resolution, in order to partly resolve convective phenomena, on the same domain over a mountainous area in Iran and neighboring areas. Furthermore, in order to estimate the domain specific background error statistics (BES) in convective scales, two months (1 November to 30 December 2017) of numerical experiments were carried out with both models by downscaling operational ECMWF forecasts. For setting the numerical experiments in an operational scenario, ECMWF operational forecast data were used as initial and lateral boundary conditions (ICs/LBCs). In order to examine the impact of data assimilation, the 3D-Var method in cycling mode was adopted and the forecasts were verified every 6 hours up to 36 hours for selected meteorological variables. In addition, 24 h accumulated precipitation forecasts were verified separately. Generally, the WRF and HARMONIE-AROME exhibit similar verification statistics for the selected forecast variables. The impact of DA on the numerical forecast shows some evidence of improvement in both models, and this effect decreases severely at longer lead times. Results from verifying the 24 h convective-scale precipitation forecasts from both models with and without DA suggest the superiority of the WRF model in forecasting more accurately the occurred precipitation over the simulation domain, even for the downscaling run. 相似文献
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为综合不同模式对不同量级降水的预报优势,设计一种全球模式与区域模式结合的降水分级最优化权重集成预报算法,集成经最优TS评分订正法（optimal threat score,OTS）订正后的欧洲中期天气预报中心降水预报产品（以下简称EC-OTS）和华东区域中尺度模式降水预报产品（以下简称SMS-OTS）。以泛长江区域（23°~39°N,101°~123°E）为研究范围,基于2018年不同降水量级的TS评分最优化确定SMS-OTS和EC-OTS在不同降水量级时的最优权重系数以及最优集成方案,并以2019年降水数据为独立样本进行预报试验。结果表明:对于最优权重系数,EC-OTS在低降水量级权重较大,随着降水量级的加大,SMS-OTS的权重也逐渐加大;最优集成方案为初始集成降水量预报取SMS-OTS,集成运算迭代3次;集成预报在几乎所有预报时效、所有降水量级的TS评分均高于EC-OTS和SMS-OTS,其平均绝对误差略小于EC-OTS,显著小于SMS-OTS;集成预报12 h累积降水预报的TS评分较省级预报员主观预报高-0.009~0.041,24 h累积降水预报的TS评分较国家气象中心预报员主观预报高0.009~0.023。 相似文献
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本文基于WRF模式研究了2015年5月16～17日广东西南地区的一次暴雨过程的预报误差来源。首先比较了以NCEP_FNL为初始资料的WRF模式的模拟预报（记为WRF_FNL）和ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）关于该次暴雨过程的确定性预报。结果表明,ECMWF具有较高的预报技巧,因此,认为ECMWF的模式和初始场都较为准确。进一步,以ECMWF的初值作为初始场,选用相同的物理参数化方案,再次用WRF模式进行预报（预报结果记为WRF_EC）。结果表明相对WRF_FNL,WRF_EC的预报结果有明显改善。这表明,初始场的改进对预报有较大的影响,初始误差是预报误差的重要来源。进一步,分析了初始误差的主要来源区域和来源变量。结果表明,南海北部湾至广西西南区域为本次暴雨预报初始误差的主要来源区域,而初始温度场和初始湿度场则为此次暴雨预报初始误差的主要来源变量。同时改进初始温度场和湿度场可以较大程度提高本次暴雨过程的预报技巧。 相似文献
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考虑区域模式预报中不确定性的各种来源,分别引入初始场误差、侧边界误差和模式误差构建新一代华东区域中尺度集合预报系统,并对2020年梅雨期降水开展为期一个月的集合预报试验。通过不同时空尺度典型个例的分析可以看出,所选取的随机物理倾向扰动方案中的参数具备一定的通用性,且在参数调优中加强随机过程的影响,系统中低层的风场和湿度场有明显的反馈,集合系统的离散度得到较大改善,对预报的影响大小依次为:格点方差、随机扰动场的去相关空间和随机扰动场的去相关时间。一个月的梅雨期降水评估结果显示:集合系统升级后对各时次各量级的降水TS（Threat Score）评分均有所提升,但仍然存在着降水强度偏大的问题;从概率预报的角度来看,系统升级后,对中到大雨预报的准确率和可信度提升明显,对强降水事件的描述更准确;形势场的检验结果表明,系统的预报偏差问题得到了部分程度地改善,对大气中低层风场、湿度场和地面变量的预报效果较好。相比原华东区域中尺度集合预报系统,升级后的系统,其整体优势可概括为:预报误差减小、集合离散度明显增加,降水预报的能力在各时段各量级均有提升,其中物理过程的不确定性对于捕捉强降水事件有明显的影响,使得系统的预报可信度增加。 相似文献
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基于WRF模式的云贵川渝地质灾害气象预报系统的应用 总被引：4，自引：1，他引：3
介绍了国家气象中心和中国科学院成都山地灾害与环境研究所联合研发的基于ArcGis9.1的云贵川渝地区地质灾害预报系统。该系统是在可拓模型理论基础上建立的,其优点在于能将气象要素和地面要素紧密地结合在一起,形成雨—地耦合的区域泥石流预报模型。系统采用区域精细化数值天气预报模式WRF提供的高时空分辨率的精细降雨预报作为模型的动态输入,实现地质灾害发生概率的预报。目前,系统已经在中央气象台进行业务运行,每日在精细化数值天气预报系统提供的1小时间隔的数值降水预报支持下,定时启动预报系统。该预报产品目前已成为区域精细化地质灾害预报的重要参考。为了进行地质灾害预报效果的检验和评估,首先利用2007年6—7月份实况降水对WRF模型的预报降水进行检验。结果表明:中尺度数值预报模式WRF对区域性、持续时间长的暴雨过程预报能力较高,对于地质灾害预报服务具有较好的应用价值。此外,对2007年7月2—5日发生在四川盆地东部的部分地区的群发地质灾害个例分析及对2007年7月份该地质灾害预报系统的整体预报效果进行检验,结果表明:系统囊括了该次灾情大部分灾情点,总体预报准确率较高,业务中具有一定的应用价值。 相似文献
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由于模式对于强降水落区预报有一定的偏差,TS评分不能完美的刻画模式预报强降水的问题,制定了强降水落区偏离程度的检验方法,基于此种方法对多模式(EnWRF、WRF-RUC、T639和EC-thin)山东省2014、2015年5—9月16次强降水过程预报的降水落区形态进行检验。结果表明:除了副高摆动引起的局地强对流天气外,其他过程模式预报均有指示意义,其中预报效果最好的是EnWRF和EC-thin,降水落区的形态与实况的相似度极高,并且表现出一定的互补性。多数情况下,模式预报的强降水中心整体比实况偏小,EC-thin和EnWRF漏报次数最少、准确次数最多,T639次之,WRF-RUC漏报次数最多并且准确次数最少。对于预报有偏离的过程,各模式整体雨区的偏离方向大多偏西或偏北。 相似文献
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利用自动气象站逐小时地面观测资料,采用客观检验方法对北京市气象局快速更新循环预报 (BJ-RUC) 系统在2008—2010年5—9月的预报结果进行检验,初步评估了BJ-RUC系统对地面气象要素的业务预报性能。结果表明:BJ-RUC系统对地面气象要素预报与实况的变化趋势有很好的一致性。其中,2 m温度预报整体偏高,误差范围为-1.5~1.5℃,早上和傍晚偏大,正午偏小;2 m相对湿度的预报整体偏低,误差为-25%~0,白天偏大,夜间偏小;10 m风速预报明显偏大,午后尤为显著,误差为0.6~1.2 m·s-1;6 h累积降水的晴雨预报效果较好,TS评分可达到0.4。系统在初始起报时次的稳定性较差,从第3个起报时次开始逐渐稳定,但预报误差随着预报时效的增长逐渐增大,12 h内的预报误差较小,预报结果较可靠,在短时临近预报中具有参考价值。 相似文献
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The Weather Research and Forecasting (WRF) model was compared with daily surface observations to verify the accuracy of the WRF model in forecasting surface temperature, pressure, precipitation, wind speed, and direction. Daily forecasts for the following two days were produced at nine locations across southern Alberta, Canada. Model output was verified using station observations to determine the differences in forecast accuracy for each season.Although there were seasonal differences in the WRF model, the summer season forecasts generally had the greatest accuracy, determined by the lowest root mean square errors, whereas the winter season forecasts were the least accurate. The WRF model generally produced skillful forecasts throughout the year although with a smaller diurnal temperature range than observed. The WRF model forecast the prevailing wind direction more accurately than other directions, but it tended to slightly overestimate precipitation amounts. A sensitivity analysis consisting of three microphysics schemes showed relatively minor differences between simulated precipitation as well as 2?m surface temperatures. 相似文献
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2013年汛期华中区域业务数值模式降水预报检验 总被引：4，自引：0，他引：4
为充分了解华中区域中尺度业务数值预报模式更新为WRF后的预报性能,对该模式2013年汛期24 h和48 h的累积降水预报产品,采用TS评分、预报正确率、漏报率、空报率、偏差及ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明：从日平均降水率分布来看,24 h预报的降水中心位置和强度与实况更接近,48 h的预报明显偏大、偏强;汛期总体降水检验表明,该模式的降水预报以偏大为主,随着降水量级的增大,TS和ETS评分逐渐减小,且ETS评分逐渐靠近TS;逐月降水检验结果发现,该区域汛期月晴雨预报正确率与雨日率呈正相关;通过梅雨期WRF与GRAPES_Meso的预报对比检验可见,两个模式都表现出了较好的预报性能。值得指出的是,随着降水量级的增大,WRF模式降水预报优势逐渐显现。总的来说,该模式的降水预报产品具有一定的参考价值。 相似文献
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基于WRF模式,采用4层嵌套方案,选取3种积云参数化方案和7种微物理方案组成21种组合,对清江流域2016—2018年6—10月6次典型降雨事件进行数值预报,结合CMORPH卫星-地面自动站-雷达三源融合降水产品,采用TS评分和FSS评分,分析不同分辨率和云微物理方案的降雨预报效果;基于较优组合方案的WRF模式与WRF-Hydro水文模式耦合进行径流模拟,分析WRF模式在水文模拟中的应用效果。结果表明:3 km和1 km分辨率对降雨中心位置及强度预报的差别不大,对降雨落区都有较好的预报能力;在积云参数化方案中,KF方案和BMJ方案的降雨预报效果优于GF方案;在微物理方案中,WSM3、WSM5、WSM6、Thompson方案的预报结果与融合数据有较好的一致性;基于较优组合方案BMJ_WSM3,将WRF模式与WRF-Hydro模式耦合,耦合模式能较好地模拟洪水过程,径流模拟相关系数都在0.67以上,且NSE最高可达0.79。 相似文献