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观测降水概率不确定性对集合预报概率Brier技巧评分结果的分析 总被引：1，自引：1，他引：0
利用淮河地区652个站点日降水量和参加全球交互式大集合预报计划的中国T213集合预报系统24 h累积降水预报,建立了新的集合预报评分中观测资料的处理方法.该方法基于模式检验的观测资料处理中考虑不确定性的思想,构建了观测概率法和观测百分位法的观测资料处理方法.本文方法和通常数值预报检验观测资料处理方法的模式检验对比分析表明:采用了观测概率法和观测百分位法处理降水观测后,五个降水阈值预报Brier评分检验表明,新的观测资料处理方法使预报的Brier评分分值下降,即预报性能得到提高,尤其在中低降水阈值区域较为明显.Brier技巧评分可靠性和分辨性的分析表明,模式五个降水阈值预报都有预报技巧.新的观测资料处理方法普遍提高了五个降水阈值预报的分辨性,但是降低了可靠性.本研究结果对在今后集合预报评分方法中考虑观测资料不确定性的影响,尤其是对集合预报降水的评估起到非常积极的作用. 相似文献
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基于TIGGE资料的流域概率性降水预报评估 总被引：10，自引：3，他引：7
利用2008年7月1日至8月6日TIGGE-CMA资料存储中心的ECMWF、NCEP和CMA等业务中心1～10天的集合预报降水结果,结合淮河流域上游大坡岭—王家坝流域内19个站点的降水观测资料,对流域内的日降水预报效果进行了基于降水等级划分的确定性TS评分、概率性Brier评分以及考虑所有降水强度概率的百分位降水评估,并对2008年7月22—23日的强降水过程的预报效果进行了重点评估分析,探索了多模式概率预报降水面向流域的评估方法。结果表明,超级集合的TS评分和Brier评分优于单个中心的集合预报平均,集合平均由于平滑作用削弱了对长预报时效较强降水的预报能力;三套集合预报都体现部分成员具有捕捉实际降水的多种可能性;流域面雨量和单站百分位的分析表明:随着预报时效的延长,强降水的预报能力逐渐减弱,而超级集合由于考虑了更多的降水可能性,预报强降水的量级和空间分布同观测更为接近。 相似文献
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本文利用重庆风暴尺度集合预报系统业务存档的2017年8月1～31日逐日08时起报的模式预报资料及相应的观测资料对该系统的降水预报进行了检验评估及综合分析,综合各种检验结果,总体而言:该系统集合平均和概率匹配平均等集合预报产品相对于控制预报表现出了较明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级降水概率匹配平均的TS评分优于集合平均;各预报时效的Talagrand分布均表现出实况落在第11个概率区间的概率明显高于其他概率区间,需要在今后的科研和业务中加以关注;Outlier评分介于0.12～0.26;降水概率预报检验方面,各个降水量级的预报失误概率Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统在降水预报方面相对于单一的确定性预报而言表现出了一定的优势。 相似文献
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ENSO集合预报系统的检验评价 总被引：7，自引：2，他引：5
讨论了一个热带太平洋海气耦合集合预报系统集合预报的检验问题。该集合预报系统模式为一个中等复杂程度的耦合模式,其中大气部分为统计模式,海洋部分为动力模式。初始扰动利用集合Kalman滤波同化得到,模式误差扰动由一个一阶马尔可夫随机微分方程生成,预报集合样本为100个。利用1995~2005年的观测资料进行了确定性预报检验,包括相关系数和均方根误差。在概率预报检验方面,包括Talagrand概率分布、离散度、Brier评分(BS)、命中率以及空报率的统计检验,并且根据检验结果对预报系统进行了初步评价。确定性检验表明,集合样本均值的预报水平在热带中太平洋区域要高于热带东太平洋和沿岸区域。同时概率预报检验结果表明,集合预报系统有较高的概率预报技巧,对确定性预报是一个完善和补充。 相似文献
5.
最优子集回归方法在季节气候预测中的应用 总被引：7，自引：1，他引：6
利用DEMETER计划多个模式的模拟资料研究1959～2001年多模式集合预报的季节降水在中国区域的表现, 并结合最优子集回归(OSR)方法对中国区域的季节降水进行降尺度预报, 比较其与多模式集合预报的技巧。研究表明: 多个单模式在中国区域对季节降水的模拟性能普遍较差, 多元线性回归(MLR)集合的预报技巧不如集合平均(EM)。利用OSR方法进行降尺度预报可以极大改善中国区域季节降水的预报技巧。夏季, 降水距平相关系数(ACC)在长江以南、西藏以及内蒙古中部等地区提高很显著, ACC在中国区域的平均达到0.29, 明显高于多模式集合平均与多元线性回归集合。冬季, OSR方法可以改善多模式集合在中国北方地区较低的预报技巧。概率Brier技巧评分(BSS)也表明了OSR方法对季节降水预报的改善。需要说明的是, 虽然OSR方法在中国区域能明显提高季节降水的预报技巧, 但是其选取的预报因子与中国区域季节降水的物理机制问题仍有待于进一步的研究。 相似文献
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暴雨集合预报-观测概率匹配订正法在四川盆地的应用研究 总被引：3，自引：0，他引：3
利用2008—2011年6—8月中国气象局T213全球集合预报24—240 h降水预报资料和四川盆地观测降水资料,提出四川盆地暴雨集合预报-观测概率匹配订正法。该方法将集合预报降水累积概率分布与观测降水累积概率分布进行概率匹配,对降水量为50 mm的集合预报平均值进行订正,获得暴雨预报订正值(A Calibrated Heavy Rainfall forecast value),累积降水概率分布拟合函数采用Gamma函数。选取2013年6月28日—7月10日进行独立样本暴雨预报试验,分析四川盆地暴雨预报订正值分布特征和订正前后降水检验评分变化,讨论该方法存在的若干局限性。结果显示:T213集合预报对四川盆地降水预报存在预报量较观测量级小、模式预报时效越长降水预报越弱等系统性偏差,暴雨集合预报-观测概率匹配订正值普遍小于50 mm,且随预报时效延长而逐渐减小,有效地订正了T213暴雨集合预报系统性误差;暴雨集合预报-观测概率匹配订正法对"有或无暴雨"二分类暴雨预报改善较明显,ETs评分获得提高,且漏报率和空报率有所降低。 相似文献
7.
基于数值预报模式降水产品的集成应用方法试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2008年5~7月四川省152个站点的逐日降水实况和T213、德国数值预报模式、日本数值预报模式、西南区域本地化的MM5集合降水预报模式和各成员的逐日降水预报产品进行Ts评分,然后基于西南区域集合预报8个成员Ts评分权重系数进行集成预报试验和集成方法对比试验,结果表明:基于Ts评分为权重系数的集成预报效果得到明显改进,且该方法优于逐步回归和支持向量(SVM)回归方法;最后根据上述5~7月T213、日本、德国和集合预报8个成员共11个数值模式降水预报的Ts评分按权重系数集成,预报四川2008年8~9月降水并进行效果评价,结果显示:以多个模式Ts评分为权重系数集成的降水预报效果相对于单一模式有明显提高,有较好的预报指导意义。 相似文献
8.
在2004年利用MM5模式构造西南区域集合预报系统的基础上,2005年增加了多初值扰动,并在2005年汛期进行了准业务试验。对四川区域152个站的降水检验表明,集合预报对四川区域内小雨到暴雨量级的降水预报有明显的预报技巧,对大暴雨的预报技巧不显著;在四川盆地,预报暴雨发生位置比实际发生区域略偏西、偏北;对于小雨到暴雨量级的降水,集合预报优于T213和大部分集合预报成员。 相似文献
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在2004年利用MM5模式构造西南区域集合预报系统的基础上,2005年增加了多初值扰动,并在2005年汛期进行了准业务试验.对四川区域152个站的降水检验表明,集合预报对四川区域内小雨到暴雨量级的降水预报有明显的预报技巧,对大暴雨的预报技巧不显著;在四川盆地,预报暴雨发生位置比实际发生区域略偏西、偏北;对于小雨到暴雨量级的降水,集合预报优于T213和大部分集合预报成员. 相似文献
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利用淮河流域加密站点2008年6月1日—8月31日逐日降水资料、对应的T213模式的24 h, 48 h以及72 h集合预报,采用贝叶斯模型平均 (Bayesian Model Averaging,BMA) 方法对集合预报15个成员的降水预报进行了概率集成与偏差订正,采用排序概率评分 (CRPS)、平均绝对误差 (MAE) 对BMA的订正结果进行检验,并将订正后的降水预报输入VIC (Variable Infiltration Capacity) 水文模型中进行水文概率预报。结果表明:经BMA订正后的24 h, 48 h, 72 h降水预报精度较订正前有所提高;BMA模型给出的有效区间 (第25百分位数至第75百分位数) 预报将实况降水量包含在内的可能性比订正前更大;由水文概率预报检验指标分析可知,经BMA订正的降水集合预报,由VIC水文模型模拟得到的径流量变化趋势与实况较吻合。 相似文献
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基于集合预报的中国极端强降水预报方法研究 总被引：3，自引：1，他引：2
极端强降水天气属于小概率事件,其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。根据Anderson-Darling检验原理研究基于集合预报资料的极端强降水天气预报方法,利用2007—2010年中国T213集合预报资料和2001—2010年6—8月中国降水观测资料,分析观测与集合预报累积概率密度分布函数的特征,建立基于集合预报与模式历史预报累积概率密度分布函数连续差异的数学模型——极端降水天气预报指数(EPFI),并对2011年7月中国极端强降水天气进行预报试验。结果表明,极端降水天气预报指数可以充分利用集合降水累积概率密度分布的尾端信息,为极端强降水提供科学合理的预报,基于中国气象局(CMA) T213集合预报的极端降水天气预报指数可提前3—7 d发出极端强降水预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。研究还表明,模式气候累积概率分布的合理性将直接影响极端强降水天气识别能力。 相似文献
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利用2011—2015年6—8月TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)数据集中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,以下简称EC)的集合降水预报数据和江苏省70个基本站逐日24 h(20时至次日20时)降水数据,通过大量暴雨样本系统检验和评估了EC集合预报及多种后处理释用产品对江苏暴雨的预报能力。结果表明:作为集合预报的初级产品,集合平均对暴雨的预报存在明显的漏报率,TS预报评分尚不及EC确定性预报;集合预报不同成员间对暴雨的预报技巧差异大,其最优成员组合的预报能力显著优于EC确定性预报,表明集合预报具有较大的应用潜力;在多种集合预报后处理释用技术中,最大值、最优百分位、降水偏差订正频率匹配法、概率预报、集合异常预报法和杜-周排序法(最大值法)的平均TS评分均较高,超过10%,其次90%分位数、融合、融合-概率匹配和杜-周排序法(集合平均或中位值法)的预报效果也均优于EC确定性预报。集合中位值、概率匹配方法对江苏暴雨的预报评分低于集合平均预报,在暴雨预报上的参考价值相对较低。该评估结果进一步加深了对各集合预报产品区域暴雨预报能力的认识,为预报员更直接快速地选取有效的集合预报产品提供参考。 相似文献
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马申佳陈超辉何宏让李湘李毅 《高原气象》2018,(2):495-504
基于增长模繁殖法,考虑对流尺度高度非线性特征和精细化预报要求,对一次强飑线天气过程进行了集合预报试验,引入概率匹配平均法对集合预报结果进行对比分析,并通过偏差和公平技巧评分对降水进行了预报效果检验。试验结果表明,BGM法应用到对流尺度集合预报中能够生成代表大气不确定性的快速增长扰动。集合预报结果相比控制预报更加准确,传统集合平均对较小降水强度的预报更加准确,概率匹配平均法对大量级降水的预报能力明显占优。降水评分检验表明,集合平均对小量级降水的预报技巧最高,概率匹配平均法对极端降水事件的预报技巧有明显优势。对流尺度集合预报能够提高降水预报技巧,并对高影响对流天气事件的预报有指导意义。 相似文献
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本文利用2017年6～8月重庆中尺度集合预报系统逐日20时起报的预报资料及相应的观测资料对该系统的预报性能进行了综合分析,结果表明:500hPa位势高度、850hPa温度和2m温度的集合平均预报的均方根误差均优于控制预报,集合离散度均明显低于集合平均的均方根误差,Talagrand分布均呈现出“J型”或“U型”分布,500hPa位势高度和850hPa温度Outlier评分介于0.26～0.32,2m温度的Outlier评分普遍较高,总体介于0.33～0.67;降水预报方面,集合平均和概率匹配平均相对于控制预报表现出了较为明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分明显优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级的降水概率匹配平均的TS评分明显优于集合平均;0～24小时和24～48小时累计降水的Talagrand分布呈现出一定的“U型”分布且0～24小时更为明显,其余时效较为理想,Outlier评分随预报时效的延长而减小,最高0.31,最低0.20;降水概率预报检验方面,各个降水量级的Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统相对于单一的确定性预报表现出了一定的优势。 相似文献
16.
使用2019年、2020年5—8月江苏省降水分析场及站点观测资料,生成具有定量降水估测(Quantitative Precipitation Estimation,QPE)不确定性时间和空间结构的集合QPE,并用观测降水对集合QPE进行了确定性和概率性检验。确定性验证说明集合QPE能在总体上减小降水量的绝对误差和均方根误差,但也加重了某些区域的降水低估。集合平均能提高估测降水的准确率并减小空报率,也会使漏报增多,这使小雨的TS评分有所降低,但各量级降水TS评分仍能保持在较高水平。集合QPE对各量级降水都有较优的Brier评分,降水量级越大,估测效果越好。集合的离散度较小,且将集合成员排序后,观测值落在两头的频率更高,也反映了离散度偏小。此外,观测值大于集合成员最大值的频率更高,说明集合QPE倾向于低估降水。随着概率阈值的增大,集合估测降水发生的命中率(POD)和假警报率(POFD)逐渐增大,但POD增大的程度比POFD大得多,使相对作用特征曲线为折线。不同概率阈值下的POD和POFD体现了集合QPE对各量级降水都有较高的估测技巧,其中对小雨和中雨分辨能力最好。集合估测小雨和特大暴雨发生概率小于实际频率的情况较为严重,而估测的中雨和大雨发生概率与实际降水的发生频率非常接近,有很高的可靠性,但总体上集合QPE仍是倾向于低估降水的发生概率。 相似文献
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基于增长模繁殖法,考虑对流尺度高度非线性特征和精细化预报要求,对一次强飑线天气过程进行了集合预报试验,引入概率匹配平均法对集合预报结果进行对比分析,并通过偏差和公平技巧评分对降水进行了预报效果检验。试验结果表明,BGM法应用到对流尺度集合预报中能够生成代表大气不确定性的快速增长扰动。集合预报结果相比控制预报更加准确,传统集合平均对较小降水强度的预报更加准确,概率匹配平均法对大量级降水的预报能力明显占优。降水评分检验表明,集合平均对小量级降水的预报技巧最高,概率匹配平均法对极端降水事件的预报技巧有明显优势。对流尺度集合预报能够提高降水预报技巧,并对高影响对流天气事件的预报有指导意义。 相似文献
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使用T213和T639产品为初始场和边界条件,采用完全相同的物理过程和方案,驱动GRAPES区域模式,对2009年4—9月在新疆温度与降水预报的结果进行了对比检验,检验结果表明:(1)使用T639产品为初始场,24 h降水Ts评分平均值较T213产品为初始场的提高5分,晴雨准确率提高20分,但漏报率也上升了。T213和T639为初始场时各站的降水Ts评分,其空间分布情况均体现出北疆西部、天山山区最好,南疆最次,其它地区居中。Ts评分提高的站点主要分布在天山山区及沿天山一带。(2)使用T639产品为初始场,逐小时温度预报1℃、2℃准确率分别提高了约15分和28分,预报平均误差均为负值。预报准确率提高较明显的站主要集中在天山山区及两侧,南疆提高总体优于北疆,2℃准确率的提高比1℃更为显著。 相似文献
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基于交叉验证的多模式超级集合预报方法研究 总被引：7，自引：1，他引：6
利用AREM、MM5和WRF 3个中尺度有限区域模式,通过选取对短期天气预报影响颇大的积云参数化方案和边界层方案构成15个集合预报成员,以2003年7月汛期天气为研究对象,分别采用相关加权、多元线性回归以及支持向量机回归与"交叉验证"相结合的方法,开展有限区域模式的多模式短期超级集合预报研究.文中主要对上述3种方法的24 h降水和700 hPa流场的超级集合预报结果与多模式集合平均预报结果以及T213模式结果进行了对比分析,结果表明:(1)对于24 h降水,支持向量机回归方法的超级集合预报得到的均方根误差比多模式集合平均小,各降水临界值的TS异常评分比多模式集合平均高;并且它也较相关加权法和多元线性回归的超级集合预报效果好.(2)对于700 hPa流场,对比分析各预报结果经过向量EOF分析得到的风场第1模态和第2模态表明,多模式集合平均主要使风场强度变小,多元线性回归和支持向量机回归的超级集合预报可以较好地刻画风场的强度分布,其中支持向量机回归的超级集合预报对风场强度及其区域分布的预报效果最好.(3)对于700 hPa流场,超级集合预报明显优于同期T213模式预报,从相同的预报均方根误差意义看,支持向量机回归的超级集合预报至少较T213模式预报能提前12 h. 相似文献
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中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。 相似文献