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对2001年4~12月5种信息源广州市区的天气预报进行预报质量检验，预报时效为24、48、72 h；检验要素针对降水、温度。对降水预报进行一般晴雨、暴雨业务评分和Ts评分；对温度预报进行方差、分级等统计检验。对预报员和模式预报产品的预报质量进行对比分析，结果表明对于一般性晴雨天气预报，热带所中尺度模式的预报质量普遍较好，并且具有良好的稳定性，预报员的24 h预报质量与模式的预报质量相当，48~72 h预报总体而言，模式预报明显优于其它预报方法；各种方法对暴雨的预报能力偏低；Ts评分表明模式对有、无降水的预报能力较强；对于温度预报，总体上，预报员的预报准确率最好，热带所中尺度模式的温度预报存在系统误差，预报普遍比实况偏低；对于降水和温度，各种预报方法质量均随预报时效的增长而下降，且最高温度的预报误差总比最低温度的预报误差大。 相似文献
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面向全国2000多个台站，应用数值预报产品释用MOS技术制作温度、降水、相对湿度、风、云量及能见度等要素预报，并实现了预报业务运行。通过建立MOS预报系统，表明预报因子和预报对象的处理，建方程前的参数选择以及预报因子的选取都会影响要素预报的质量，需要做大量的细致工作。预报检验结果显示，降水预报尚未达到可用程度，温度和相对湿度的短期预报在大多数情况下是可用的或是可参考的，但还有待进一步改进。降水预报尚需在预报因子和充分运用多种探测信息方面着手加以改进。 相似文献
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基于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）第五代全球再分析资料（ERA5）构建模式气候，应用ECMWF集合预报，采用“集合预报标准化异常预报法”，针对最高和最低气温构建中国地区集合平均异常温度预报和异常温度概率预报产品，并与极端预报指数（extreme forecast index，EFI）开展检验和对比分析预报性能，并基于“异常温度影响矩阵”，构建了异常温度影响程度预报指数，通过异常温度事件个例探讨相关产品的预报应用。结果表明：基于ECMWF的ERA5和集合预报构建的集合平均异常温度预报产品对我国夏季和冬季异常温度事件均有比较好的预报效果，预报性能好于或接近EFI，可作为业务上对异常温度事件预报的支撑产品。异常温度概率预报产品可以体现集合成员中的预报异常温度事件的信息，在中期预报时效对发现早期异常温度事件信号有优势，并可反映对异常天气预报的不确定性信息。异常温度影响程度预报指数结合了异常天气概率预报信息和异常程度预报信息，可对异常温度时间给出客观定量的预报结果，对一次异常低温事件的个例预报证明该指数有比较好的预报效果，对异常温度事件的预报和早期科学预警有一定指示意义和业务应用前景。 相似文献
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１９９１年江淮梅雨结束，在预报上具有相当难度。由于ＥＣＭＷＦ数值预报出现重大偏差，曾一度造成业务预报的重大分歧，增加了预报决策的困难。作者客观地反映当时预报的实况，其目的在于剖析预报分歧中的症结，并由此提出预报员的经验可以弥补单一预报工具的不足，修正数值预报产品的误差，从而提高预报准确率。 相似文献
5.
本文就数值预报模式产品在业务预报 中的释用预报方法进行了 初步分析，提出了数值预报产品检验的一套方法；分析了数值预报产品的季节适用性问题； 就 预报对象和预报着眼点作了进一步分析，在此基础上，提出了汛期和非汛期主要预报对象的 释用预报思路，并列出了相应的释用预报方法。在去冬今春的业务应用中，取得了明显成效 。 相似文献
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以欧洲中心全球预报模式和中国华南区域中尺度模式（GZ 3 km）为例分析了2019年中国南方逐日晴雨预报的情况，并讨论模式晴雨预报的性能。借助TS检验评估方法，在与简单外推预报等的比较中，发现模式雨量预报特点及模式晴雨预报的统计规律，如两个模式同时预报晴天，或者模式预报有雨且降水量大于某阈值等情况，其预报准确率非常高；而对于两个模式预报不一致，或模式预报有雨且雨量较小等情况，则存在较大不确定性。基于上述研究，提出利用模式预报改进观测外推和利用观测与模式的频率匹配改进模式预报等方法。 相似文献
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为了指导台风初期的预报和保障，采用主观预报法和客观预报法(以下称数值预报法),分别对常用的4种预报结果进行对比分析。主观预报法选取常用的中、美、日、韩4家机构发布的预报数据，对2021年台风首次主观路径预报准确率和强度预报准确率进行分析，结果表明：各家首次路径预报误差较大，可信度低；首次强度预报结果可信度高。数值预报法选取常用的中国GRAPES、美国NCEP、欧洲ECMWF、日本JMA 4个数值模式预报结果，分析模式路径预报准确率和强度预报准确率，结果表明：欧洲ECMWF路径预报相较其他模式准确性具有绝对优势；强度预报准确率美国NCEP较好。进一步对比了2017—2021年4家数值模式台风预报结果，并对各数值模式的性能发展趋势进行分析。 相似文献
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神经网络方法在广西日降水预报中的应用 总被引：7，自引：3，他引：7
以广西前汛期5、6月区域平均日降水量作为预报对象，采用人工神经网络方法进行新的数值预报产品释用预报研究。对T213预报因子进行自然正交分解，有效浓缩数值预报产品因子的预报信息，并结合日本降水预报模式因子建立广西3个不同区域的逐日降水神经网络释用预报模型。运用与实际业务预报相同的方法对2004年5、6月进行逐日的实际预报试验，并与T213的降水预报进行对比分析。结果表明，本文建立的3个区域日平均降水量神经网络预报模型，在预报性能上明显优于同期的T213降水预报。 相似文献
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以新的预报流程和预报技术路线为指导，使用省台指导预报和数值预报产品等资料，通过专家系统、MOS、完全预报等预报方法，分别建立许昌市区域性暴雨预报诊断模型，在此基础上，使用VB6．0语言编程，建立许昌市区域性暴雨集成预报系统。 相似文献
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非线性统计预报方法研究进展 总被引：4，自引：0，他引：4
从线性统计分析向非线性统计分析发展,从而逐步建立非线性统计预报方法,已成为统计学方法发展的方向之一。虽然非线性统计预报这些年来有了较大发展,但却缺少系统的介绍。作者将自己的研究成果及应用实例归纳整理,对非线性统计预报中参数计算基本方法,一个自变量时的统计预报模型,拟线性、半线性和曲线性预报模式,分段逼近模式,插值、距离、相似预报方法等作了系统介绍。并给出了各种非线性统计预报模型在气象预报中的具体应用实例索引。 相似文献
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2010年西北太平洋台风预报精度评定及分析 总被引：5，自引：2，他引：3
按照《台风业务和服务规定》的相关要求,本文对2010年中央气象台编号的14个台风（即1001～1014号西北太平洋热带气旋,以下统称为台风）的业务定位和业务预报精度进行了评定。评定结果表明：国内各家综合预报24h,48h和72h平均距离误差分别为110.0 km（1392次）、210.6 km（945次）和322.4 km（364次）,比2009年相应预报时效有一定减小。国内外各家数值模式同样本比较显示：欧洲中心数值模式（ECMWF）在不同时效路径预报中均表现最好,日本数值模式（JAPN）表现其次。相对于国内各家数值模式,上述两家国外模式的路径预报表现出一定优势。进一步分析发现我国各数值模式与ECMWF模式更大的路径预报水平差距是由于台风移动方向预报差距,而台风移动速度预报相对较好;而日本数值与ECMWF模式的差距更主要的体现在移动速度方面。我国各家模式与ECMWF数值模式初始时效（12 h和24 h）的预报差距比后续预报时效（36 h和48 h）大。随着预报时效延长,国内数值模式与ECMWF模式的预报差距逐步减小。 相似文献
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为客观评价不同的数值模式对山东沿海风的预报性能,结合中国气象局降水分级预报评分办法,定义了一种风力预报分级检验办法.对MM5、WRF-RUC和T639模式在山东沿海9个精细化海区代表站的日最大风速预报进行了检验,结果发现:各模式普遍存在对于小风天气预报偏大、大风天气预报偏小的特点.T639模式风力预报偏弱,因此,对于4级以下的风预报评分较高,而对于8级以上大风几乎没有预报能力.MM5和WRF-RUC模式对于4级以上的较强风力的预报结果明显好于T639模式,其中WRF-RUC模式预报准确率稍高于MM5模式,但风力越大,各模式均漏报越多.各模式分析场以及24 h风力预报与实况的一致性检验表明:5级以下的风力,MM5和WRF模式预报风力与实况基本为一致,但对于6级以上的大风,MM5模式预报较分散,WRF模式预报更接近实况风力.综合各模式对于风力预报的平均绝对误差,WRF-RUC模式预报误差最小,具有较高的参考价值.MM5模式预报准确率稍低于WRF-RUC模式,且存在一定的不稳定性. 相似文献
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为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报和德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月期间东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24—120h预报正确率为60%—70%左右,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5%左右,德国降水预报空报率较低,为20%左右。对2008年4—6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。 相似文献
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利用2001—2011年中国西北地区东部10个特征站地面常规资料和MICAPS系统特征参数资料,分别运用改进的二元Logistic回归法和综合多指标叠加法,通过短时强降水天气学概念模型识别入型、水汽条件消空、敏感物理参数诊断等方法逐级判别,建立了两种短时强降水预报模型,并运用模型试预报2012年该区域的短时强降水过程。结果表明:两种新建预报模型相比平均气候概率模型试预报效果都有明显提高,而且前者高于后者;其中二元Logistic回归模型试预报TS得分高达46.6%,综合多指标叠加模型试预报TS得分19.6%,而平均气候概率模型试预报TS得分仅9. 7%;除西南气流型两者预报效果相当外,不同概念模型下二元Logistic回归模型试预报效果均优于综合多指标叠加模型。 相似文献
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检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。 相似文献
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不确定性理论集对分析在预报模型建立中的应用研究 总被引：9，自引：0，他引：9
文中应用集对分析原理 ,在模型每次作出预报结论之前先对各预报因子的预报能力进行分析和判断 ,对一些预报能力不强 ,甚至可能干扰预报模型作出正确预报结论的所谓弱势因子 ,进行抑制、甚至消除其影响 ,而让其他预报能力较强的因子来决定预报结论。在每次预报中 ,模型中哪个因子为弱势是不固定的 ,而是随着预报环境的变化而变化 ,也就是说 ,随着环境的变化 ,会有不同因子的作用被抑制或取消 ,从而实现预报模型的因子结构动态优化 ,增强了模型预报机制的合理性 ,提高了模型的预报能力。大量的试验、多年的业务试用以及在数值预报产品释用中的应用例子表明 ,这一方法具有较好的效果。 相似文献
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检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。 相似文献