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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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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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《湖北气象》2015,(4)
使用2012年10月—2014年9月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)全球集合预报系统逐日降水、5 d和10 d累计降水极端天气指数(EFI)预报资料,分析了降水EFI和强降水、降水气候距平的统计关系。结果表明:整体而言,降水EFI大值区和强降水具有较好对应关系,EFI越大,发生强降水的可能性越大,但随着预报时效增加,EFI的指示作用逐渐下降;对逐日降水EFI大值区和降水落区TS评分表明,在最优TS评分条件下,EFI阈值随着降水量级增加而增大,随着预报时效增加而降低;冬半年(10—3月)5 d和10 d累计降水EFI对过程降水的指示意义优于夏半年(4—9月),但当EFI超过0.4时,随其增加,不同季节对应降水气候距平均迅速增加;另外,5 d累计降水EFI对过程降水的指示作用优于10 d累计降水EFI。 相似文献
4.
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
5.
利用2016—2019年ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）降水预报资料和江西省93个国家气象站降水资料,基于频率匹配法进行降水偏差订正,采用4种方法统计降水频率对降水预报进行订正试验（不分区试验）,根据江西省汛期暴雨气候特征对汛期降水进行分区订正试验,并对典型强降水个例进行分析。结果表明: 频率匹配法降低了模式预报小雨的空报率和大雨、暴雨的漏报率,预报技巧改进明显。在4种降水频率统计方法中,准对称滑动平均法效果最好。分区试验对强降水的订正效果优于不分区试验,该试验对模式预报正技巧暴雨过程的订正能力大于无技巧过程。对于模式预报效果差（TS=0）、一般（0 < TS < 0.2）、好（TS≥0.2）的暴雨过程,分区试验改善的概率分别为40.8%、89.1%和65.3%。频率匹配分区订正后强降水面积更加接近实况,但强降水落区不能得到明显的改善。订正方法对模式预报强降水形态、位置与实况较接近的过程,效果较好。 相似文献
6.
大范围持续性强降水过程与30～60 d低频降水的联系及其预报指数 总被引：1，自引：0，他引：1
研究低频振荡是目前开展强降水过程延伸期预报的有效途径。利用1981—2010年中国753站逐日的降水观测资料、NCEP/NCAR第二套再分析资料及实况天气图等资料,分析大范围持续性强降水过程与30～60 d低频降水的联系,并根据前期低频信号构造强降水过程预报指数。研究表明,(1) 大范围持续性强降水过程与低频降水紧密相联,低频降水对强降水过程有显著贡献。在30～60 d低频降水显著年,强降水过程均发生在低频降水峰值阶段;但对于低频降水而言,仅有56%的峰值阶段发生强降水过程。(2) 当低频降水峰值阶段发生强降水过程时,来自东北亚和南海的低频位势高度低值系统在长江中下游汇合,“南北高、中间低”的低频位势高度分布有利于低频气流强烈辐合,并在经向上形成两个完整的反向低频垂直环流圈,促进了上升运动发展,导致强降水过程发生;而对于低频降水峰值未发生强降水过程的情况,北方冷空气南下较弱,高纬度低频影响系统位置偏北,长江中下游附近表现为“南高北低”的低频位势高度分布和单圈垂直环流,不利于低频气流强烈辐合。(3) 综合高、中、低纬的前期低频信号构造了强降水过程预报指数,对延伸期(10～25 d)长江中下游大范围强降水过程预报具有参考价值。 相似文献
7.
针对中国气象局T213全球集合预报系统历史样本较短、极端降水天气预报指数数学模型中气候累积概率分布样本不足的问题,选取气候背景和地理地貌特征较为相似的长江中下游地区,利用扩展时间序列和空间范围的方法,增加T213全球集合预报系统的降水预报气候分布样本数,改进模式降水预报气候累积概率分布,利用2011年6月10—20日集合预报资料进行极端降水天气预报指数预报试验,分析气候累积概率分布敏感性。结果显示:扩展时间序列和空间范围增加模式T213集合预报气候样本数的方法,生成的模式气候累积概率分布较单一格点方法更具代表性,能提高极端降水天气预报指数的识别技巧,并提前8 d发出长江中下游地区极端强降水预报信号。 相似文献
8.
全球海气耦合模式（BCC_CM1.0）对江淮梅雨降水预报的检验 总被引：4，自引：1，他引：3
以国家气候中心全球大气-海洋耦合模式(BCC-CM1.0)20年的预报产品为基础,重点分析了该模式对中国江淮梅雨的预报能力以及梅雨预报中存在误差的可能原因.试验表明:BCC-CM1.0对江淮梅雨降水有一定的预报能力,模式基本上能够预报出气候态下梅雨降水的空间分布特征.尽管其方差贡献率和时间系数与观测相比有偏差,但模式还是能够预报出梅雨降水的主要模态.气候平均下,BCC-CM1.0模式预报的梅雨雨带位置偏北,因而预报的江淮流域长江以北降水偏多,而长江以南预报的降水偏少.同时发现模式对江淮流域梅雨期中等强度降水预报较好,雨强概率分布与观测结果基本一致,而对大雨强降水和小雨强降水预报相对较差.合成分析发现,江淮流域雨带偏北、降水偏少时,模式的预报能力较好;而江淮流域雨带偏南、降水偏多时,模式预报能力相对较差.BCC-CM1.0对高度场的预报普遍偏低,尤其是在青藏高原上空有一个虚假的低值中心,对副热带高压的预报也偏弱,这样使得东亚季风区气压梯度增加,从而导致预报的东亚夏季风偏强、向北推进的幅度加大,最终致使预报的梅雨雨带偏北.此外,比湿场预报的偏差也可能是造成梅雨雨带偏北的原因之一. 相似文献
9.
SWAN中定量降水估测和预报产品的检验与误差分析 总被引：1，自引：0，他引：1
采用2010—2011年5—9月河南省区域加密自动站雨量和全省6部新一代天气雷达资料,用点对点统计检验评分方法,分析SWAN系统中定量降水估测(QPE)和定量降水预报(QPF)产品在河南省短时强降水过程中的误差分布,并分别讨论二者在河南省区域与局地强降水过程中的差别及产生误差的直观原因。结果表明:1)SWAN中QPE和QPF均对小时雨量低于10 mm的降水有较好的估测和预报能力;QPE以豫西南和豫北效果最好,QPF在豫中地区预报能力更强。QPE估测较实况偏大;QPF对小时雨量低于20 mm的短时强降水预报略偏大,而对更强降水预报偏小,尤以豫西和豫南最明显。2)QPE和QPF均对区域性降水有更好的估测或预报能力。3)区域降水过程中,QPE对降水中心范围和位置估测较准确,估测值较实况偏大;QPF对强降水中心位置预报略有偏差,其中心强度较实况偏弱。 相似文献
10.
利用欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)、美国全球预报系统(GFS)、中国气象局全球区域一体化同化预报系统—全球数值预报系统(GRAPES_GFS)、上海区域中尺度数值预报业务系统(SMSWARMS)、以及浙江省中尺度数值预报业务系统(ZJWARMS)和浙江省快速更新同化预报系统(ZJWARRS)降水预报资料,开展了各模式对超强台风"利奇马"登陆前后浙江省强降水的预报性能检验评估。结果表明:(1)过程降水预报方面,ECMWF对降水落区预报表现最佳,但对降水极值中心强度的预报技巧较低; 3个区域模式各有优势,其中ZJWARRS和ZJWARMS对登陆点附近及浙西北强降水落区、强度的预报均与实况一致,SMSWARMS对几个强降水落区的预报也表现较好,但雨强偏弱。(2)对逐日降水预报技巧上,登陆前全球模式ECMWF、GFS评分较高,而临近登陆及登陆后区域模式表现较好;其中SMSWARMS、ZJWARRS和ZJWARMS在预报时效12 h内的大暴雨及特大暴雨的预报上有较大优势,尤其ZJWARRS对0～3 h大暴雨的预报技巧表现最为突出。(3)对强降水致灾地区(永嘉、临海、临安)的短时降水预报方面,ZJWARMS无论在落区还是强度预报方面均表现较好,ZJWARRS与之接近,对多个降水中心的预报方面可互为补充;SMSWARMS对降水中心的预报往往存在位置偏差且雨强显著偏弱;全球模式对致灾强降水的短临预报参考价值较低。(4)各模式对850 hPa水汽通量及辐合区的预报差异较大是导致"利奇马"预报降水差异显著的重要原因。对于浙江省级区域来说,ZJWARRS及ZJWARMS在强降水落区及强度的短临预报方面有显著优势。 相似文献
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介绍了神经元方法降水预报系统及其在１９９９年汛期中对三峡地区的强降水预报试用情况,分析了该系统对强降水过程的预报能力,结果表明：该系统对降水过程有一定的预报能力,特别是对转折性天气及强降水过程的预报,其效果更好。 相似文献
12.
《气象科学进展》2021,(2)
利用2007—2012年中国气象局T213集合预报资料,根据Lalaurette提出的集合预报极端天气指数预报方法,提取并对比分析了川渝地区的集合预报累计概率密度分布函数特征,建立了基于集合预报与其历史预报的累计概率密度分布函数连续差异的数学模型—极端降水预报指数(EPFI),并对川渝地区历史上3次预报服务误差较大的典型灾害性强降水过程进行了极端降水预报指数的预警试验。结果表明:极端降水预报指数可以充分利用集合降水累计概率密度分布的尾端信息,为川渝地区极端强降水提供科学合理的预警,在3次强降水预报业务中可提前1～5?d发出极端强降水预警信号,对控制预报的强降水落区有一定订正功能与补充指导作用;对于不同强降水天气过程,极端降水预报指数在不同预报时效上的预报能力有较大差异,但都对极端强降水的落区有较好的预报效果,在实际预报业务中,为灾害性降水落区的预报决策提供了有价值的参考。 相似文献
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基于WRF集合预报系统开发了概率匹配平均降水产品,选取了山东省2014—2016年共13次强降水过程,检验评估了概率匹配平均法在山东省强降水预报中的综合表现。结果表明：对于不同的强降水过程,各预报产品的预报能力差异较大,尤其是对暴雨以上量级降水的预报存在较大偏差;概率匹配平均相对集合平均,对大雨以上量级降水预报有明显改善,较WRF确定性预报产品也有一定提高,对强降水预报具有一定指示意义;该方法的改进主要体现在对不同量级降水的调整上,尤其是强降水的落区,相对集合平均增大了强降水的范围和强度,但对整个区域的总降水量预报没有很好的改进作用。 相似文献
14.
采用我国新一代数值预报模式GARPES,利用T 213资料和探空资料,对2004年我国夏季的一次强降水过程进行24、48h预报试验,结果表明:GRAPES模式对降水预报有指导作用,特别是对大范围、强降水的预报效果较好。GRAPES模式24h的预报比48h的预报更加准确。 相似文献
15.
采用我国新一代数值预报模式GARPES,利用T 213资料和探空资料,对2004年我国夏季的一次强降水过程进行24、48h预报试验,结果表明：GRAPES模式对降水预报有指导作用,特别是对大范围、强降水的预报效果较好。GRAPES模式24h的预报比48h的预报更加准确。 相似文献
16.
GRAPES-TCM对登陆热带气旋降水的预报及其性能评估 总被引：2，自引：0，他引：2
基于GRAPES-TCM对2006年登陆热带气旋的降水预报结果,对该系统的24 h和6 h降水预报能力进行评估,并与基于卫星降水反演的外推预报(TRaP,Tropical Rainfall Potential)和相似台风降水预报技术(Analog Prediction Technique for Ty-phoon Precipitation,TAPT)进行对比.各方法对登陆热带气旋降水的综合预报能力通过分析预报和观测降水散点图、预报平均绝对误差(MAE)及均方根误差得到,降水分布型态的预报能力通过计算预报和观测降水的相关系数估计.此外,还分析了BS、POD、FAR、ETS评分等常用降水预报评估指标.结果显示,GRAPES-TCM的24 h降水预报绝对误差和均方根误差比TRaP和TAPT都大.但是,GRAPES-TCM的24 h降水预报与观测降水的相关系数远比TRaP和TAPT高.对其他指标的分析表明,GRAPES-TCM的漏报率远低于TRaP和TAPT,但3种方法的空报率在同一水平;对任一强度的降水,GRAPES-TCM的ETS评分总是最高,TRaP和TAPT对于大暴雨以上的强降水则几乎没有预报能力.对24小时内每6 h的降水预报,3种方法相对性能与24 h总降水相似.通过对各强度降水造成的降水量在总降水量中的百分比的对比分析,发现GRAPES-TCM预报强降水占总降水量的比重与观测十分接近.总体上说,GRAPES-TCM能较好地预报出登陆热带气旋降水的分布型态,对强降水的预报能力强于外推和相似预报方法,但是预报的降水量绝对误差偏大,尤其对暴雨级别以上降水,其BS值明显偏大. 相似文献
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ECMWF极端降水预报指数在华东台风暴雨中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
台风强降水易引发极端天气事件,预报的难度和不确定性都很大。选取2013—2017年影响华东的13个台风个例,研究ECMWF集合预报降水极端天气预报指数(extreme forecast index,EFI)与台风暴雨的统计关系。研究结果表明:EFI降水指数对台风暴雨的预报具有一定的指示意义,对不同时效选取不同的EFI阈值可以作为暴雨落区预报的参考依据。总体来看:EFI增大,发生强降水的可能性增大;随着预报时效的增加,EFI阈值逐渐减小。以TS评分最大为标准,分别确立了不同时效、不同等级暴雨在华东区域的预报阈值。对于24、48、72、96 h时效的暴雨预报,EFI阈值分别取0.7/0.8、0.7、0.6、0.5可以获得较高的TS评分及合理的预报偏差,因此可将它们作为不同时效暴雨预报的参考阈值。EFI与降水的气候百分位有较好的相关关系,EFI值越大,降水气候百分位值也越大。当EFI值较大时,可参考相对应气候百分位的实况降水量来估测台风降水。极端天气预报指数对极端降水天气具有较好的识别能力,可提前3～5 d提供极端降水信息。 相似文献
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利用四川境内加密自动站分钟雨量、风场、温度、本站气压、湿度等资料对2012年7月20~22日四川境内的一次区域性暴雨天气过程的降水持续时间、强降水时段平均降水率和降水变率、强降水开始1小时特征、强降水中心雨量变化与本站气压、温度、湿度的对应关系进行了统计分析,初步探讨了不同时段的强降水分钟级雨量的时空分布特征。结果表明:针对本次过程而言,第一个强降水时段内发生的强降水具有降水率大,持续时间短,突变性强的特点,预报难度较大,而对于第二强降水时段内降水持续时间较长,降水率也较高,结合地面自动站的风场、温度、湿度和本站气压的资料能有一定的预报提前量。 相似文献
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南疆作为气候干旱区,夏季常发生不同类型的降水,2013年6月南疆短历时、高强度、小范围降水事件和2016年8月长时间、持续型、大范围降水事件在预报和服务方面有较大差异。分析两次强降水事件,南亚高压双体型是南疆夏季强降水的大尺度环流背景。高强度降水事件环流经向度大,高、中、低纬低槽同位相叠加,是造成强降水的直接影响系统;持续型强降水事件在500 hPa高空平均环流场上显示,欧亚范围内中高纬度地区为两脊一槽的经向环流,西西伯利亚至中亚地区的副热带大槽呈东北—西南向分布,长波槽底伸至38°N附近,是造成持续型强降水和气温持续下降或偏低的直接影响系统。本文在预报基础上,从气象服务的角度出发,结合长期、中短期、短时临近天气预报,重点分析在时间、范围和强度等方面存在明显差异的不同类型强降水过程中气象服务的递进式思路和方法,为精细化气象服务提供参考。 相似文献
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对2006年汛期AREMS、GRAPES、WRF模式的降水预报结果作每日定量检验和2006年汛期的主要大降水过程作定性检验。结果表明：WRF模式48h的预报效果要明显好于24h;各模式的小雨预报效果基本接近;AREMS和GRAPES对中雨以上量级预报时效主要在24h之内;AREMS在24h之内对中雨、大雨的预报效果好于GRAPES、WRF模式。定性检验显示,WRF对强降水的量级和降水中心落区有较好的参考意义;AREMS模式对系统性降水的雨带走向预报较好,雨带比实况略偏北,量级比实况偏小;GRAPES模式对强降水雨带走向预报与AREMS模式类似,但对各量级的降水预报范围偏大。 相似文献