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基于百度地图的精细化格点预报显示 总被引：1，自引：0，他引：1
精细化格点要素预报是目前中国气象局的主推业务和未来天气预报的发展方向,如何有效地将预报产品提供给用户使用,是精细化格点预报的最终环节。本文介绍了基于百度地图API的陕西精细化格点预报显示系统,系统主要实现了:(1)降水预报,以CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3万个自动观测站的逐时降水量融合资料为基础,通过动态偏差订正的方法来提高格点降水的预报能力;温度预报,采用滑动线性回归的方法来改善温度预报效果。(2)任意位置的地理信息获取及对应格点240h预报时效的气象要素实时展示。(3)格点气象要素向站点转换,通过格点值提取全省98个观测站逐3h站点预报值,实时分析过去24h降水、温度预报与观测值的误差,供用户预判未来预报值的可能误差趋势;并提供未来168h逐日要素预报。(4)与以往的数据库后台支撑不同,本系统直接将3.5GB格点预报数据一次性读入内存,进行侦听,解决了数据库检索、调用效率低下的问题。 相似文献
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以欧洲中期天气预报中心(ECMWF)精细化网格降水预报资料、自动气象站观测资料、中国气象科学数据信息网提供的三源融合降水产品为基础,研究最邻近点法、反距离权重法、最小二乘法和双线性插值法在格点降水向站点以及格点降水插值到更细网格中的优缺点和适用性。在模式预报相对准确精细的基础上,得出以下结论:1)最邻近点法在格点向站点解析方面预报技巧评分表现最好,其次为反距离权重法;2)将降水场变换到更高分辨率的格点降水,4种解析结果和原始场均存在一定的差异,其中最小二乘法的空间形态失真最为严重;3)反距离权重法在较粗网格向更细网格变换中的平均TS评分表现最好,而最邻近点法的ETS评分最高。 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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一个简单的格点温度预报订正方法 总被引：7，自引：0，他引：7
格点气象要素预报是中国气象局目前的主推业务和未来天气预报的发展方向。本文基于欧洲中期数值预报中心ECMWF高分辨率模式2 m温度预报资料,在传统中央气象台站点温度指导预报SCMOC和回归方法建立的站点温度预报的基础上,提出"站点订正值向格点传递"的方法来订正格点温度预报。结果表明:(1)SCMOC站点最高、最低温度24~168 h预报误差2℃准确率分别平均高于ECMWF的10.0%和23.1%,ECMWF存在较大的系统性偏差,最低温度预报偏高,最高温度预报偏低。(2)"站点订正值向格点传递"方法能够订正模式格点温度预报的系统误差,且整体上不改变原ECMWF温度预报场的空间形态和原模式对地形的刻画特征。(3)利用研究区域内98个县级站SCMOC温度预报,订正ECMWF格点场,返回到区域内1289个乡镇站进行检验,结果24 h最低、最高温度1℃的准确率较ECMWF分别提高22.8%和11.9%,2℃的准确率则分别提高29.7%和17.4%。最低(高)温度绝对误差平均减小0.99℃(0.69℃),平均误差(ME)下降到0.7℃(-0.9℃)以内。(4)通过一元线性回归,得到98个县级站的温度预报,返回差值场来订正格点场,也能较好地订正ECMWF的系统性误差。对比两种方法,SCMOC差值传递在最低温度订正方面有较大的优势,而回归方法的最高温度订正效果较好。此外,回归方法能够较好地改善逐时温度预报效果。该方法已成功运用于陕西省精细化格点预报业务系统中。 相似文献
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李珊珊张华龙陈玉梅黄晓莹 《广东气象》2021,43(4):37-39
对2020年广东省中期时效的主客观降水和气温预报进行检验,结果表明:省级网格和融合法MIX的降水预报评分总体上优于客观模式ECMWF和NCEP;总体上省级网格的降水预报偏差较客观产品更趋近1,即空漏报相对持平;省级网格对大雨和暴雨以上量级降水的192 h预报从提高预报稳定性的角度出发,预报趋于保守,漏报明显多于空报。气温预报方面,省级网格对模式订正有正技巧,最高气温的订正能力强于最低气温,其中盛夏季节(6—9月)对模式最高气温的订正效果最好。 相似文献
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《高原山地气象研究》2022,(Z1)
利用ECMWF细网格、GRAPES＿GFS、GRAPES＿MESO、SWC＿WARM四种数值模式降水资料,以及四川省气象台智能网格格点降水预报产品,对遂宁地区2020年7月发生的六次区域性暴雨天气过程进行了24h时效检验分析。结果表明：四种数值预报模式对遂宁地区的降水预报均有较大偏差,预报值普遍偏小1～2个量级;SWC＿WARM针对暖区暴雨的落区预报具有较好的指示意义;在锋面降水过程中,ECMWF细网格模式的参考价值更大;而GRAPES＿GFS和GRAPES＿MESO的偏差最大,对暴雨的指示性较差;四川省气象台的智能网格降水预报产品对暴雨预报有一定的指导作用,但还需要本地预报员对落区和量级进行进一步订正。 相似文献
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为了将格点观测融合产品用于模式预报产品的滚动订正中,获得精准的预报效果,使用国家气象信息中心HRCLDAS（High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System）业务系统产生的高频次格点风场融合产品作为实况资料,采用两种风场模型和8种格点误差订正方案,对模式风预报产品进行订正预报试验,试验选择欧洲中期天气预报中心10 m风预报产品的2017年1月1日—2月28日以及2017年6月1日—7月31日两个时间段,进行了预报模拟试验,对8种格点误差订正方案的订正结果进行检验,同时将订正场插值到站点,使用国家级2400个地面气象站风场资料进行站点检验,结果表明:无论从格点还是站点检验的平均绝对偏差、准确率、绝对偏差分布频率结果看,采用基于模式和实况因子的全格点滑动建模订正方案具有最佳的订正效果。 相似文献
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利用国家气象信息中心CLDAS格点温度实况、中央气象台SCMOC格点温度预报以及山西省站点观测温度,采用非独立性检验综合评估CLDAS在山西区域的适用性。在此基础上,采用滑动训练期订正方案,基于格点实况开展SCMOC温度预报场的客观订正。结果表明:(1)复杂地形对山西CLDAS格点温度实况的精度有一定影响,但最高气温的分析精度优于最低气温,表明地形对最低气温的偏差影响更显著,高海拔地区CLDAS最低气温一般对应为负偏差,低海拔地区一般对应为正偏差。(2)CLDAS格点温度实况的偏差空间分布具有时间延续性,进行简单的系统偏差订正后,最高、最低气温格点实况的精度分别提升1.1%、9.7%,与站点观测更为吻合。(3)基于改进后的CLDAS格点温度实况,采用滑动偏差订正方案,显著改善了山西省SCMOC温度预报的准确率。2019年,滑动偏差订正后的24 h时效最高、最低气温预报准确率较SCMOC温度预报分别提升2.7%、4.7%,订正后的短期温度预报质量有较大提高,优于预报员主观预报。 相似文献
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以山东省乡镇级精细化要素预报为例,预报站点由县级123个增至1 561个。在精细化要素客观预报方法开发中,如何处理多量预报站（格）点问题？利用山东省稠密的区域自动站观测资料,通过分析不同站点空间分辨和地形属性的观测要素的统计学差异,研究各种气象要素的站点差异性。结果表明：温度、降水等要素具有明显的局地小气候特征,需要更高空间分辨率的预报站点来捕捉;市区、郊区以及不同高度山区等站点间最低气温各分位数统计值差异均较大,但相关系数较高,且频率分布形态相似;风对地形更敏感,不同测站间相关系数较低,分位数统计值和频率分布形态差异均较大。上述结果可为精细化要素客观预报业务中的站（格）点处理提供理论和技术支撑。 相似文献
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提出一种基于数值模式预报产品的气温预报集成学习误差订正方法,通过人工神经网络、长短期记忆网络和线性回归模型组合出新的集成学习模型（ALS模型）,采用2013—2017年的欧洲中期天气预报中心数值天气预报模式2 m气温预报产品和中国部分气象站点数据,利用气象站点气温、风速、气压、相对湿度4个观测要素,挖掘观测数据的时序特征并结合模式2 m气温预报结果训练机器学习模型,对2018年模式2 m气温6~168 h格点预报产品插值到站点后的预报结果进行偏差订正。结果表明:ALS模型可将站点气温预报整体均方根误差由3.11℃降至2.50℃,降幅达0.61℃（19.6%）,而传统的线性回归模型降幅为0.23℃（8.4%）。ALS模型对站点气温预报误差较大的区域和气温峰值预报的订正效果尤为显著,因此,集成学习方法在数值模式预报结果订正中具有较大的应用潜力。 相似文献
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《湖北气象》2021,40(4)
利用欧洲中期天气预报中心和美国国家环境预报中心2017年5—8月逐日降水预报资料及同时段MICAPS降水观测资料,采用频率匹配技术对江淮流域夏季降水预报进行模式偏差订正及改进技术探讨。结果表明:(1)模式对小雨预报偏多,存在大量空报;对大雨及以上降水预报偏少,存在较大漏报。(2)偏差订正通过下调小量级降水、上调大量级降水,使各量级降水的强度和面积偏差均得到一定程度改善,降水量级两端订正效果明显,订正后小雨和暴雨准确率显著提升。(3)偏差订正对暴雨落区预报的改进效果与过程相关,个例分析表明:对于雨带位置预报较准确的大范围梅雨锋暴雨,偏差订正后暴雨TS评分明显提升;对于副高边缘的小范围暴雨以及雨带位置预报失误的梅雨锋暴雨或台风暴雨,偏差订正后暴雨TS评分改善不明显甚至降低。(4)针对上述问题,提出了系数动态调整和模式集成的改进思路,即对于平均雨量5 mm以下的小范围暴雨,适当上调订正系数;平均雨量在15 mm以上的大范围暴雨,适当下调订正系数。模式集成订正可有效提高暴雨TS评分。 相似文献
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近年来,随着数值预报产品预报质量的逐年提高,利用数值预报产品建立客观预报工具的条件已经成熟。作为一种尝试,作者采用经验回归模型与天气系统订正相结合的综合预报方法,建立了一个客观预报工具。利用2001年12月至2003年2月共14个月T213的3h降水量48h预报、T213的850hPa 48h水汽通量预报、T213的850hPa 48h水汽通量散度预报、日本48h降水预报格点资料、日本700hPa的48h垂直速度预报格点资料、北京24h降水预报资料、等共六个因子作为预选因子。在属于格点数据的因子中均挑选出各预报站点附近的六个格点,通过距离权重插值法将各站附近的点插值到站点,形成新的时间序列。北京24h降水预报资料是MICAPS第14类数据,经过解码后可直接得到站点资料。利用所得到的新的数据序列与对应各站的历史降水资料作逐步回归分析,各站一致通过F=3.0置信检验的因子均为T213的48h水汽通量预报、日本48h降水预报格点资料、北京24h降水预报共三个因子,利用这三个因子建立柳州区域各站24h降水预报共12个方程。利用上述模型对历史资料进行回报,效果较好。对2003年3月下旬至4月的试报发现,该模型对于晴雨定性预报效果较好,但对降水定量预报上有较大误差,特别是对于较大的降水过程预报降水量偏小。为了改变这种情况,作者考虑到利用天气系统来订正的方法,即利用500hPa和850hPa08时中央台天气分析图上的低涡、槽线、切变线和台风位置等天气系统及其位置来订正方程的预报。订正后,经3个月的预报发现,效果明显改观。为便于评分,将预报结果按业务规定以无雨、小雨、中雨、大雨、暴雨五个量级输出。至此,整个工具建模基本完成。本工具经过八个多月的运行,证明预报效果较好。最好的预报成绩是TS分56分,平均成绩为TS 44分,基本达到人工预报的水平。 相似文献
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使用Barnes和最近台站降水频率相结合的混合插值方案,对我国气象台站和水文站组成的高密度降水观测资料进行精细化的网格插值,得到分辨率与GRAPES-Meso(以下简称GRAPES)模式分辨率相同(0.15°)的网格降水资料;同时,将GRAPES模式同分辨率的0～24 h格点定量降水预报结果插值到观测站点上,然后进行了"格点对格点"、"站点对站点"的评分检验.检验的统计量包括偏差(BIA)、公平T评分(ETS)和真实技巧评分(TSS).此外,还基于插值后的精细化格点降水资料,应用近来发展的"面向目标"的客观检验方法检验了5 mm以上降水事件的预报效果.对检验结果的分析表明:(1)两种点对点榆验方法的结果都显示GRAPES模式在我国东部的预报效果好于西部,平原地区好于山区;地形的迎风坡降水的空报偏多,而青藏高原上空和新疆北部则以漏报为主,即模式对复杂地形影响的降水预报能力偏弱.(2)对于各量级的降水,总体上格点检验的结果好于站点检验,格点检验能更好地代表GRAPES模式的预报能力.(3)对于5 mm以上的降水事件,GRAPES模式预报的总次数与雨团直径的分布关系和观测基本一致,特别是模式对直径为60 km的雨团预报效果最好;从地域分布来看,GRAPES模式预报5 mm以上降水的次数在内蒙古东部、东北、华北、江淮、陕西、甘肃南部等地与观测相当,而在长江以南多于观测,尤其是在西南地区东部预报次数明显偏多. 相似文献
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日极端气温的主客观预报能力评估及多模式集成网格释用 总被引：1，自引：1，他引：0
精细格点天气预报是我国未来几年天气预报业务发展重点。利用ECMWF、GRAPES等业务数值模式和广东站点观测资料,对日极端气温的主客观预报能力进行了多角度综合评估。统计结果表明,T_(max)、T_(min)的主客观预报误差均存在明显季节差异,在系统误差相对平稳的夏半年主观预报具有较明显订正能力,模式预报呈现一定流依赖特征,温度越高(低),负(正)偏差越明显;主客观预报误差空间分布均受地形影响,随着时效延长误差总体增幅不大,主观订正能力也较稳定。根据以上评估特征和网格预报特点,研究开发了一套多模式动态集成网格释用技术方案(McGF)。结果表明,相比单个模式的预报和主观预报,McGF较明显提升了T_(max)的预报技巧;T_(min)的模式预报偏差总体较T_(max)偏小,McGF提升幅度相对较小;网格释用后的广东区域预报能较合理反映气温空间和强度特征,较周边未经释用区域明显更优。 相似文献
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