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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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使用中尺度数值天气预报业务模式9 km和3 km分辨率的模式输出产品,分别应用小尺度模式CALMET模式和双线性插值(BLI)方法将预报风速进行降尺度处理,并对比预报风速和风塔观测资料。结果表明：WRF模式9 km分辨率的模式输出经过CALMET模式降尺度以后得到的风速预报效果比3 km分辨率的模式输出略好。同时,由于中尺度数值预报模式分辨率本身较高,使用BLI也可以得到较好的风速预报。将风速分为0 m·s-1≤风速<5 m·s-1,5 m·s-1≤风速<10 m·s-1和风速≥10 m·s-1共3个等级,检验3个风速等级的预报偏差百分比得出,CALMET模式和BLI方法对10 m·s-1以上的大风的预报效果相对较差;如何对大风预报进行订正对风速预报准确率的提高具有重要的意义。 相似文献
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利用1km和5km多源融合格点实况数据和四川地面观测站点资料,采用预报准确率、平均绝对误差、均方根误差和Alpha Index(AI)等统计量,选取2020年夏季四川2次高温天气过程对多源融合格点实况数据的质量进行了检验评估。研究结果表明:多源融合格点实况数据利用邻近插值方法插值到站点优于双线性插值;误差大值区主要位于高海拔地区,如川西高原、攀西地区及盆地山周;AI指数接近于0,多源融合格点实况数据没有随机误差,较为接近理想值;1km分辨率融合格点实况数据在四川的适用性优于5km,误差≤2℃的准确率可达98%,且均方根误差< 1。 相似文献
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面雨量空间扩展估算法 总被引：1，自引：1，他引：0
以温州地区1991～2001年90个观测站的月平均降雨为例,在GIS支持下,对样条函数法、克立格内插法及距离平方反比法这3种插值方法进行了对比研究;并在90个观测站中筛选出最少量的、能达到稳定结果的站点数;还考虑了插值的空间分辨率对结果的影响。对上述3点进行大量的计算、统计分析的结果表明:①在选择距离平方反比法及样条函数法对月平均降雨量插值效果均较好;②利用这两种插值方法对不同站点密度选取不同空间分辨率插值后得出,选取50站误差趋于稳定,利用距离平方反比法插值结果误差较小,而空间分辨率对结果几乎没有影响。利用距离平方反比法,选择50个站得到了温州地区1km×1km面雨量空间扩展结果,为水文预报工作提供一种较精确的面雨量估算和输入方法。 相似文献
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统计降尺度法在数值预报产品释用中的应用 总被引：7，自引：0，他引：7
目前数值模式输出的空间分辨率较低,缺少区域信息,很难对区域气候做精确的预测.降尺度方法通过把大尺度、低分辨率的数值模式输出信息转化为区域尺度的地面气候变化信息(如气温、降水),从而达到弥补数值模式预测区域未来气候变化不足的目的.这种做法的基础在于区域气候变化是以大尺度(如大陆尺度甚至行星尺度)气候为条件的.统计降尺度法以大尺度数值预报产品为预报因子,利用历史资料建立区域预报量与大尺度预报因子之间的统计模型,实现对数值预报产品的释用.在系统论述统计降尺度法的基本原理、一般步骤的基础上,初步探讨统计降尺度法在中期天气预报方面的应用. 相似文献
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基于RMAPS-CHEM空间分辨率为3 km的逐小时能见度预报产品,考虑到不同区域、不同时效及不同级别的预报误差不同,对北京区域各站点能见度观测值与模式预报结果进行比较和分时段逐级偏差订正,以2016年数据为样本,并对2017年数据检验。订正结果表明该统计订正方案对2017年能见度预报有较好的订正效果,不仅可以较好地改善其对高海拔地区的高估现象,也能更好地预报出低能见度现象。以2017年1月为例,北京观象台站能见度平均偏差及均方根误差都有所降低,0～24 h分级预报准确率均有所提高。同时,对优化后结果进行合理插值,并应用于北京iGrAPS无缝隙智能网格预报分析系统,得到北京地区1 km空间分辨率的0～96 h时效能见度预报产品,从而为雾、霾等低能见度天气现象的预报提供支撑。 相似文献
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提出一种基于深度学习的数值模式降水产品降尺度方法。利用深度学习的非线性映射能力和对栅格数据的信息提取能力,建立深度超分辨率模型提取不同分辨率数值模式降水产品间相对应的有效信息,从而将低分辨率数值模式降水产品利用提取的信息重构为高分辨率产品,继而通过构建多时次组合降尺度深度模型提取时间关联性进一步提升了重构准确性。基于欧洲中期天气预报中心不同尺度数值模式降水产品的实验表明所提方法能够比常用的双三次插值方法更有效地将低分辨率降水产品转换为对应的高分辨率产品。 相似文献
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利用TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)、日本气象厅(JMA,the Japan Meteorological Agency)、美国国家环境预报中心(NCEP,the National Centers for Environmental Prediction)以及英国气象局(UKMO,the UK Met Office)4个中心1~7 d预报的日降水量集合预报资料,并以中国降水融合产品作为"观测值",对我国地面降水量预报进行统计降尺度处理。采用空间滑动窗口增加中雨和大雨雨量样本,建立分级雨量的回归方程,并与未分级雨量的统计降尺度预报进行对比。结果表明,对于不同模式、不同预报时效以及不同降水量级,统计降尺度的预报技巧改进程度不尽相同。统计降尺度的预报技巧依赖于模式本身的预报效果。相比雨量未分级回归,雨量分级回归的统计降尺度预报与观测值的距平相关系数更高,均方根误差更小,不同量级降水的ETS评分明显提高。对雨量分级回归统计降尺度预报结果进行二次订正,可大大减少小雨的空报。 相似文献
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江苏—南黄海地区M≥6强震有序网络结构及其预测研究 总被引：2，自引：1，他引：1
门可佩 《南京气象学院学报》2014,6(3):268-274
基于TIGGE（THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,全球交互式大集合）资料中欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather,ECMWF）、日本气象厅（Japan Meteorological Agency,JMA）、美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction,NCEP）和英国气象局（United Kingdom Met Office,UKMO）4个中心的北半球地面2m气温集合平均预报资料,利用插值技术与回归分析,并引入了消除偏差集合平均（bias-removed ensemble mean,BREM）和多模式超级集合（superensemble,SUP）方法进行统计降尺度预报研究.结果表明,在2007年夏季3个月中,4个单中心的降尺度预报明显地改善了预报效果.引入SUP和BREM两种集成预报方法后,预报误差得到进一步减小.对比综合表现最好的单中心ECMWF的预报,1～7d的降尺度预报误差改进率均达20％以上.研究还发现,引入SUP方法的降尺度预报效果优于引入BREM方法的降尺度预报,利用双线性插值方法在上述两方案中的预报效果优于其他3种插值方法. 相似文献
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引入地形影响效应的日降水量气候分析场,分别运用Shepard和最优插值(OI)两种插值方法对广东和广西2007年5月20日—8月30日汛期小时雨量计降水量进行插值,得到0.125°×0.125°分辨率的规范化网格资料。结果表明:无论是直接插值还是用降水比率(地形影响效应的日降水量气候分析场)插值,两种方法均能很好地体现广东和广西雨量计站点观测降水的季内变化和日变化特征。虽然用直接插值方法比用降水比率插值方法得到的降水空间分布更为平滑,但估值精度没有用降水比率插值方法高。通过交叉检验进一步表明,总体上OI方法优于Shepard方法,而考虑地形影响效应的降水比率OI方法为最优,能有效提高相关性,并减少均方根误差和系统误差。 相似文献
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基于TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,全球交互式大集合)资料中欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather,ECMWF)、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)、美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)和英国气象局(United Kingdom Met Office,UKMO)4个中心的北半球地面2 m气温集合平均预报资料,利用插值技术与回归分析,并引入了消除偏差集合平均(bias-removed ensemble mean,BREM)和多模式超级集合(superensemble,SUP)方法进行统计降尺度预报研究。结果表明,在2007年夏季3个月中,4个单中心的降尺度预报明显地改善了预报效果。引入SUP和BREM两种集成预报方法后,预报误差得到进一步减小。对比综合表现最好的单中心ECMWF的预报,1~7 d的降尺度预报误差改进率均达20%以上。研究还发现,引入SUP方法的降尺度预报效果优于引入BREM方法的降尺度预报,利用双线性插值方法在上述两方案中的预报效果优于其他3种插值方法。 相似文献
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基于时空不确定性的对流尺度集合预报效果评估检验 总被引：3，自引：0，他引：3
针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:（1）邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。（2）对于此类飑线过程的对流尺度天气系统而言,邻域半径为15—45 km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优,其中15—30 km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更强。（3）对流尺度降水预报考虑时间尺度与降水强度存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时,时间尺度与空间尺度对于降水预报效果的影响是相互关联的。（4）改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时、空不确定性,实现了对流尺度降水在时、空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时、空尺度相匹配的概率预报结果。 相似文献
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本文研究计算CMA_MESO模式预报降水FSS（Fractions Skill Score）评分时，当其水平分辨率与观测降水不一致时，采取两种匹配方式统一分辨率，分析这两种方式得到的FSS评分结果是否有差异。针对3 km分辨率CMA_MESO模式6 h累积降水，选取5 km分辨率的观测降水，分别采取预报降水匹配观测降水分辨率，以及观测降水匹配预报降水分辨率两种方式，选择4种邻域尺度：5、25、51和105 km；4种降水阈值：0.1、4、13和25 mm，得到两组不同预报时效的FSS评分。通过分析发现：两组FSS评分结果没有显著差异。研究结果表明，当CMA_MESO模式预报降水水平分辨率与观测降水不一致时，可以将预报降水匹配到观测降水格点场，也可以将观测降水匹配到预报降水格点场，两种匹配方式对FSS评分结果没有影响。 相似文献
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A. Fernndez-Ferrero J. Senz G. Ibarra-Berastegi J. Fernndez 《Atmospheric Research》2009,94(3):448-461
The objective of this study is to compare several statistical downscaling methods for the development of an operational short-term forecast of precipitation in the area of Bilbao (Spain). The ability of statistical downscaling methods nested inside numerical simulations run by both coarse and regional model simulations is tested with several selections of predictors and domain sizes. The selection of predictors is performed both in terms of sound physical mechanisms and also by means of “blind” criteria, such as “give the statistical downscaling methods all the information they can process”.Results show that the use of statistical downscaling methods improves the ability of the mesoscale and coarse resolution models to provide quantitative precipitation forecasts. The selection of predictors in terms of sound physical principles does not necessarily improve the ability of the statistical downscaling method to select the most relevant inputs to feed the precipitation forecasting model, due to the fact that the numerical models do not always fulfil conservation laws or because precipitation events do not reflect simple phenomenological laws. Coarse resolution models are able to provide information usable in combination with a statistical downscaling method to achieve a quantitative precipitation forecast skill comparable to that obtained by other systems currently in use. 相似文献
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中国东部夏季降水与东亚垂直环流结构及其预测试验 总被引：2，自引：1，他引：1
本文在分析中国东部夏季降水的时空分布特征基础上, 从东亚高、中、低层大尺度环流异常着手, 选取对中国东部夏季降水异常有显著影响的大气环流预报因子, 分别应用逐步回归和最优子集回归法两种统计降尺度方法, 以动力气候模式CAM3.1预报输出的大气环流预报因子为基础, 以中国东部夏季降水的典型空间分布型为预报对象, 建立动力与统计相结合的中国东部夏季降水预测模型, 并对1981～2000年的中国东部夏季降水进行回报试验。结果表明: 中国东部夏季降水具有4类典型的空间分布型式, 且具有显著的准2年和年代际尺度振荡周期; 东亚高、中、低层大气环流异常的特定配置, 对东部夏季降水的空间分布型有显著影响; 使用两种降尺度方案建立的动力与统计相结合的预测模型对中国东部夏季降水异常具有一定的预报技巧, 可以在一定程度上提高动力模式对中国东部夏季降水的预报效果。 相似文献
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基于ECWMF模式预报数据对2018年3—11月降水和2 m温度进行统计降尺度,利用先频率匹配法、再阈值法对插值后的降水订正,利用Kalman滤波型的递减平均统计降尺度法对插值后的温度订正,最终获得逐小时降水量和温度的预报。结果表明:(1)对于晴雨预报准确率,绝大多数预报时效频率匹配法和阈值法均对其有明显提高,前者最大改进幅度可达20%以上。对于相对误差,阈值法对空报现象有较显著改进。对于1 h降雨量大于等于20 mm的短时强降水,频率匹配法订正后的TS评分有明显提高。对2018年"安比"台风事件,除具有以上改进效果外,频率匹配法提高了降水主体形态和量级的预报水平,阈值法对空报站订正正确。(2)对于温度的ECWMF模式预报检验,几乎在任何预报时效内都是3月的绝对误差最大。通过Kalman滤波型的递减平均统计降尺度法后,各月的绝对误差都有不同程度减小。总体上,订正后的绝对误差曲线仍具有订正前的周期性波动,波峰、波谷位置也与订正前基本一致,且绝对误差越大,订正幅度越大。个例分析也表明订正后保留了温度预报空间分布的准确性,且绝对误差有明显下降。 相似文献