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1.
文章提出了一种结合滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法的综合订正技术,并对2016年5月1日至2017年5月1日期间24～168 h预报时效内欧洲中期天气预报中心(ECMWF)高分辨率模式的2 m最高和最低温度进行偏差订正和误差分析,主要结论如下:(1)ECMWF模式在江西省的温度预报整体上比实况偏低,最高温度尤为明显,模式温度的空间分布表现出显著的系统性偏差,且偏差在不同预报时效是稳定的,订正ECMWF模式温度具有可行性。(2)滑动双权重平均订正法中较长的滑动订正周期对模式温度预报有更好的订正效果,采用滑动订正周期20 d是比较理想的。滑动双权重平均订正法具有持续的订正能力,但在季节过渡期间订正效果可能并不理想,而空间误差逐步订正法能进一步提高滑动双权重平均订正法的预报订正质量。(3)温度预报准确率表明,滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法综合订正技术较好地改善了站点温度的预报质量。经过订正后,模式最高温度24、48、72 h预报误差≤2℃的准确率分别从0.59、0.55、0.52提高到0.75、0.68、0.62,模式最低温度24、48、72 h预报准确率分别从0.84、0.83、0.82提高到0.89、0.87、0.85。订正后72 h最高和最低温度的预报准确率都大于订正前模式24 h的准确率。总体而言,该综合订正技术较好地订正了模式误差,且误差在空间分布上较均匀。(4)对于高山站而言,经过订正后的最高和最低温度与实况基本吻合。空间误差逐步订正法的订正量在±1℃之内,与滑动双权重平均订正后的偏差呈现一定的负相关,有正的订正效果。该综合订正法已成功运用于江西省精细化气象要素客观预报业务系统中。 相似文献
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采用气候概率统计和多时效平均的思路,对2018—2019年的欧洲中期天气预报中心（ECWMF）高分辨率模式2 m温度产品在六盘水市的预报误差进行统计分析,并对采用指标订正后的2020年度模式预报准确率进行检验评估。结果表明：ECWMF高分辨率模式对六盘水市的温度预报误差随时效的增加而逐渐减小,且各时效平均的最高温度年均预报误差和误差标准差要明显高于最低温度;对于六盘水而言,模式的温度预报在初夏（6月）可靠性最高,而在春季（3—4月）最低;通过采用预报误差最大占比对逐月多时效平均的模式最低温度预报进行订正,以及根据天气类型采用不用订正方式与订正指标对模式24 h最高温度预报进行订正,能够大幅提升全市未来5 d（120 h）综合最低温度和24 h内的最高温度预报准确率,分别稳定在90%和70%以上;经过订正后,全市的2020年度平均最低温度预报准确率与实际相当,而24 h最高温度预报准确率要高于实际预报准确率。 相似文献
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利用滑动平均法和递减平均法对2013—2014年江西省1 216个乡镇站点ECMWF集合预报2 m温度集合平均产品进行误差订正试验。结果表明:1)滑动平均法和递减平均法对江西地区乡镇温度预报为正的订正效果,订正后的预报准确率大于订正前,并且递减平均法的订正效果要略优于滑动平均法。2)误差订正方法对各时段温度TRMSE的订正能力都随预报时效的增加而减小,对高温预报准确率的提高明显大于低温,对山区预报准确率的提高大于平原,对有规律的预报误差的站点订正效果较好。3)随季节和站点变化的自适应递减平均法的预报结果较各季节和全年定常最优订正系数好,订正方法对秋季温度预报订正能力最强,春季最差。 相似文献
4.
利用EC模式对2017年沧州市14个国家基本站2m最高、最低温度的24、48、72h预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差和皮尔森相关系数等统计方法进行检验及订正。结果表明:EC模式对不同预报时效预报准确率,最高温度模式20时起报高于08时,最低温度08时起报高于20时;随着预报时效的延长,模式预报准确率逐渐下降。预报准确率最高温度区域差异不明显,月际变化大;最低温度区域差异显著,月际变化不均。EC模式对沧州温度的预报误差主要由系统误差造成,温度预报绝大多数的大值误差出现在转折性天气阶段,当出现明显升温和高温时,最高温度预报偏低更明显,出现明显降温时,最低温度预报偏高。对2018年1-4月EC模式预报最高、最低温度进行系统和大误差订正检验,发现订正后预报效果更好。 相似文献
5.
文章基于EC集合预报2m平均最高和最低温度资料,采用卡尔曼滤波法的综合偏差订正方案对最高和最低温度产品进行订正,进而探讨订正后的预报性能。结果表明:综合偏差订正可以有效地减小集合平均预报的系统误差,集合平均预报质量得到有效的改善;最优权重系数对于综合偏差订正方案至关重要,对集合平均预报场的系统误差有良好的改善效果,能够提高集合平均预报的整体效果。 相似文献
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采用卡尔曼滤波类型自适应误差订正法和滑动自适应权重法,对2012年夏季ECMWF 10 m全风速场集合预报结果进行偏差订正,对订正前后的预报结果进行评估,并通过Jumpiness指数对预报结果订正前后的预报不一致性特征进行分析。结果表明,卡尔曼滤波类型自适应误差订正法能有效降低集合预报的均方根误差,且当起报时刻为00时对中低纬度地区的订正效果更显著,当起报时刻为12时对中高纬度地区的订正效果更明显;卡尔曼滤波类型自适应误差订正法能有效改善Talagrand的U型或L型分布;由均方根误差分析结果知道,ECMWF 10 m全风速场集合预报本身存在较大的预报不一致性,经过卡尔曼滤波类型自适应误差订正后,集合预报的预报不一致性明显降低,偏差订正可有效改善集合预报的预报不一致性,且随着预报时效的延长,卡尔曼滤波误差法对预报不一致性的改善效果更加明显;从预报不一致性的发生次数特征来看,单点跳跃出现的次数最多,异号三点跳跃的次数最少;经过卡尔曼滤波类型自适应误差订正后,单点跳跃、异号两点跳跃、异号三点跳跃次数都有所下降。 相似文献
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该文对2013年昌吉州区域3种主客观温度预报产品进行质量检验,预报时效24 h、48 h、72 h;对温度预报误差≤2℃的百分率(准确率)、平均绝对误差、均方根误差统计检验。对预报员和模式预报产品的质量、技巧评分进行对比分析。结果表明:预报员的24 h预报质量略优于模式的预报质量。48~72 h最高温度预报质量,EC细网格预报最好。分析主客观预报质量的月变化和站点变化,为业务工作中的参考权重提供依据。提出了选取最优订正值订正客观预报系统偏差的方法(预估若干订正值,分别计算每个订正值在一段时间内的平均绝对误差和准确率,选取其中平均绝对误差最小且准确率最高的订正值),并通过制作相应软件投入业务运用。 相似文献
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最优集合预报订正方法在客观温度预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
数值模式的直接输出预报在实际应用时常与实况产生一定的偏差,对模式预报进行有效的本地化订正是提高预报准确率的重要手段。以欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式细网格资料,采用最优集合(anolog ensemble,AnEn)预报订正方法对北京市各站1～7 d的日最高气温和日最低气温进行订正,并对相关参数进行了本地化。采用了滑动训练期、优化变量权重两种方案进行训练。检验评估结果表明:(1)滑动训练期采用60 d时能同时保证计算效率和预报准确率;采用最优变量权重方案后,与预报员主观预报准确率对比,AnEn的最低气温优于预报员主观预报,最高气温基本相当;增加训练期的长度(引入多年的历史资料)相比优化变量权重方案能更有效地提高预报准确率。(2)AnEn预报订正方法在改善数值模式预报的固有偏差(如对由数值模式对局地地形、边界层日变化等形成的误差)效果显著,有较好的应用价值;对于因局地天气(如霾、降水、大风等)影响下,AnEn的温度预报准确率虽优于ECMWF,但不如主观预报,未来还有改进空间。还对检验结果进行了时间和空间验证,确保在以后的业务尤其是智能网格预报业务中的运行效果。 相似文献
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利用7d固定误差订正和滑动误差订正方法对2014年冬季辽宁地区中尺度业务模式2m温度预报产品插值结果进行订正,并将订正结果与中央气象台MOS预报进行对比,分析MOS、7d固定误差订正和滑动误差订正3种数值模式后处理方法对辽宁地区冬季温度预报准确率的影响。结果表明:经过两种误差订正后的预报结果准确率均比数值模式预报插值结果高,滑动误差订正效果优于7d固定误差订正;24h最高气温预报中,滑动误差订正结果的准确率最高;最低气温预报中,08时滑动误差订正结果准确率高于中央气象台MOS预报,但20时滑动误差订正结果准确率低于MOS预报。滑动误差订正需1—15d的资料积累,比MOS方法所需资料少且操作简单,适合观测资料积累少的地区开展数值模式的温度订正。 相似文献
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针对模式系统性误差一直存在的现状,研究使用卡尔曼滤波的自适应误差订正方法对国家气象中心业务全球集合预报系统的系统性误差进行估计和订正.本文主要介绍这种方法及其原理,其优点是需要的样本量比较小,能够快速经济地对模式产品进行有效的误差估计和订正.使用这种方法对全球T213集合预报系统500 hPa高度场、850 hPa温度场和2 m温度的预报产品进行一阶偏差订正,对订正前后集合预报产品进行检验分析和对比,结果表明,订正后的高层形势场集合预报和2 m温度集合预报的均一性、集合平均的均方根误差和距平相关系数都得到了改善,系统性偏差得到了不同程度的订正,对于存在较大系统性误差的2 m温度预报,订正效果尤其显著. 相似文献
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利用大邑、西岭雪山滑雪场及周边区域自动站2005～2017年每年10月～次年2月逐日最低温度资料，通过统计分析区域自动站与大邑站候平均最低温度差值，建立以大邑本站最低温度预报值为基础，加上逐候最低温度差值后得到区域各站的日最低温度预报的候最低温度差值订正方法；用距滑雪场最近的格点温度预报数据代替滑雪场站点温度预报，选出最低温度，以气温预报变化量，建立最低气温预报的模式温度订正方法；建立以候最低温度差值订正和模式温度订正进行加权平均的最低温度集成订正方法。通过对以上三种最低温度预报方法进行检验，发现最低温度集成订正方法预报准确率最高。基于最低温度集成订正方法预报西岭雪山滑雪场的最低温度，结合智能网格降水预报结果和降雪最低温度阈值判别，建立西岭雪山降雪的订正预报方法。 相似文献
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针对集合预报存在的偏差和集合离散度通常偏小的问题,在卡尔曼滤波递减平均的一阶矩和二阶矩偏差订正方案的基础上发展了综合偏差订正方案,并利用B08RDP WWRP(The WWRP Beijing 2008 Olympics Research and Development Project)项目中日本气象厅(JMA)区域集合预报的850 hPa温度资料,将敏感性试验得到的一阶矩和二阶矩订正的最优权重系数应用于综合偏差订正方案,并对其订正效果进行多方面检验分析。试验结果表明,一阶矩订正可以有效减小集合平均偏差,集合平均预报质量得到了明显改善;二阶矩订正对集合离散度具有较强的调整能力,订正后的集合预报可靠性、区分不同天气事件的能力总体上得到了提高;综合偏差订正方案有效融合了一阶矩和二阶矩订正的优势,其各自的最优权重系数适用于综合偏差订正方案,对集合平均偏差和离散度具有良好的订正效果,能够改善集合预报的整体质量。但一阶矩与二阶矩订正对综合偏差订正的贡献程度随评分指标而异,一阶矩订正对等级概率(RPS)评分和异常值百分比评分的贡献分别为83.75%和18.83%,可信度的改善约83.98%源于二阶矩订正,而相对作用特征(ROC)评分中二者的贡献基本相当。 相似文献
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针对集合预报存在的偏差和集合离散度通常偏小的问题,在卡尔曼滤波递减平均的一阶矩和二阶矩偏差订正方案的基础上发展了综合偏差订正方案,并利用B08RDP WWRP(The WWRP Beijing 2008 Olympics Research and Development Project)项目中日本气象厅(JMA)区域集合预报的850 hPa温度资料,将敏感性试验得到的一阶矩和二阶矩订正的最优权重系数应用于综合偏差订正方案,并对其订正效果进行多方面检验分析。试验结果表明,一阶矩订正可以有效减小集合平均偏差,集合平均预报质量得到了明显改善;二阶矩订正对集合离散度具有较强的调整能力,订正后的集合预报可靠性、区分不同天气事件的能力总体上得到了提高;综合偏差订正方案有效融合了一阶矩和二阶矩订正的优势,其各自的最优权重系数适用于综合偏差订正方案,对集合平均偏差和离散度具有良好的订正效果,能够改善集合预报的整体质量。但一阶矩与二阶矩订正对综合偏差订正的贡献程度随评分指标而异,一阶矩订正对等级概率(RPS)评分和异常值百分比评分的贡献分别为83.75%和18.83%,可信度的改善约83.98%源于二阶矩订正,而相对作用特征(ROC)评分中二者的贡献基本相当。 相似文献
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周显伟祝玉梅朱春涛梁爽 《黑龙江气象》2015,(3):28-31
利用齐齐哈尔市十个自动站降水和温度资料对2013年欧洲中心确定性模式高分辨率预报产品、东北半球T639数值产品、日本高分辨率大气模式产品和中央气象台的全国城市预报产品进行系统误差订正基础上,进行基于超级集合思想的多模式动态变权集成预报。结果表明:三种细网格和中央气象台的全国城市预报产品对齐齐哈尔地区的降水预报都存在着较多的空报现象;对四种模式预报进行集成平均,在齐齐哈尔地区预报效果极其有限;动态权重集成预报能够较好地利用各种数值预报的优势,从而得到质量好的定性预报产品。定性降水、最低温度和最高温度的集成预报比任何单一的数值预报成员TS预报评分都要高,尤其是最低温度预报质量得到了很大的提升,给预报员提供了很好的参考工具。 相似文献
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依据ECMWF细网格模式2019—2020年20:00起报未来24-216h的0.05×0.05°分辨率格点日最高、最低温度和国家气象信息中心格点温度实况资料，采用“动态训练、择优选取”的基本原则，利用递减平均法（DAM）和径向基函数神经网络方法（RBFNN）对温度进行客观预报订正，并与中央台指导预报（NMC）和EC模式预报产品进行格点检验对比分析。结果表明：（1）通过DAM和RBFNN订正后的24—216h日最高、最低温度预报准确率提高3.9～7.8%，均为“正”技巧，对预报准确率偏低的月份预报时效订正效果更显著，且夏、秋季最高温度预报订正效果较好，冬季最低温度订正能力较强；（2）分区域预报检验来看，订正后的最高、最低温度预报产品除沙坡头区的最高温度预报和贺兰山的最低温度预报误差偏大外，其他区域的误差基本都小于2℃，特别是对强降温、寒潮天气的温度预报订正效果明显优于NMC和EC模式预报产品，对预报业务有一定的参考价值。 相似文献
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对2013—2014年EC-thin和T639模式山东省旬温度预报产品进行检验分析,结果表明:模式旬平均温度预报产品预报准确率高于旬最高、旬最低温度预报产品,模式阈值K为2℃的预报准确率均比K为1℃高30%左右。EC-thin模式较T639模式预报旬平均温度预报效果最好,平均误差最小。EC-thin模式预报旬最高温度偏低,预报旬最低温度偏高。对于旬平均温度预报,订正后的T639模式预报准确率在鲁中西部地区略优于EC-thin模式,其他区域均为EC-thin模式较优。EC-thin模式旬最低温度预报产品在鲁西北东部和半岛部分地区预报效果最好,在鲁西北西部和鲁西南部分地区预报效果最差。旬最高温度预报产品在鲁西北东部和鲁东南地区预报效果最好,鲁中西部和半岛东部地区预报效果最差。去除平均误差的订正方法对模式旬温度预报准确率的提高有一定效果,但不能明显改善。 相似文献
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延伸期温度预报误差订正技术初探 总被引：1，自引：0，他引：1
应用滑动平均误差订正方法和历史偏差订正方法,对欧洲中期天气预报中心的数值模式延伸期2 m温度预报进行误差订正。研究发现,应用滑动平均误差订正方法进行11～15 d逐日温度预报订正时,25～30 d是最优的训练期长度。对2018年订正预报的检验分析显示,应用上述两种误差订正方法均可减小模式预报的系统偏差,有效修正模式温度预报较实况明显偏低的问题,并将预报准确率提高30%以上。在6—10月,订正后的温度预报平均绝对误差基本在2℃以内,具有一定的参考性,其业务化产品可支撑预报员的业务预报需求。在15 d内的延伸期预报时效上,两种订正方法对温度预报的订正效果差异并不明显。随着时效的延长,历史偏差订正方法的优势逐渐显现。 相似文献
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由中小尺度对流系统造成短时强降水天气的发生发展十分迅速,对其落区和时效的预报预警一直都是预报业务中的难点。本文基于快速更新同化的中尺度数值预报系统GRAPES-RAFS 0. 1°×0. 1°分辨率逐小时降水预报,首先通过时间滞后集合预报方法构建了多个集合成员,使用平均TS评分值计算相应预报成员权重系数建立预报方程,然后采用频率匹配订正法进行降水量级订正,从而得到集合订正的逐小时降水量预报。2017年8-9月的逐日试验和典型个例预报结果评估表明效果良好。(1)GRAPES-RAFS最新时次的预报场并不完全代表最好的预报效果,通过时间滞后集合订正方法自动识别优选预报成员,显著提高了预报能力;(2)GRAPES-RAFS预报存在降水量级偏弱的系统性误差,经过频率匹配方法订正后,在量级预报上更接近实况;(3)时间滞后集合预报对我国中东部(包括黄淮、江淮、江南地区)的小时降水量订正效果最好;(4)进一步使用的频率匹配订正方法显著提升了逐时降水量的预报效果,其在降水频率更高、强度更大的江南南部、华南、西南地区效果更为显著;(5)对于中小尺度的强降水过程,经过上述方法订正后,显著提高了模式对强降水系统位置、形态及降水量级的预报水平。 相似文献
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对2008年10月至2009年9月安徽省乡镇与县站观测站最低、最高温度的差异进行统计分析。结果表明：乡镇观测点和县站观测点之间的最低、最高温度具有明显差异,且随着季节变化而不同。在此基础上,以预报员主观制作的县站最高、最低预报结果作为基础,利用修正Barnes插值和一阶卡尔曼滤波订正方法制作乡镇站点的最低、最高温度预报表明,该方法制作的乡镇站点最低、最高温度具有较高准确率,前3 d的乡镇最低温度预报准确率和县站的预报比较接近,预报准确率差异在1 %之内,但随着预报时效的增加两者的差异略有增加;对于乡镇的最高温度预报,与县站的最高温度预报小于2℃的准确率始终保持在3 %之内,该方法优于基于WRF模式的MOS方法。对比一阶卡尔曼滤波订正前后效果发现,该方法对乡镇最低和最高温度的前4 d预报具有正订正效果,而对于第5-7 d没有订正效果或为负订正效果。当区分转折性天气后,可以提高第4-7 d的最高温度预报准确率。 相似文献
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