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为了将格点观测融合产品用于模式预报产品的滚动订正中,获得精准的预报效果,使用国家气象信息中心HRCLDAS（High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System）业务系统产生的高频次格点风场融合产品作为实况资料,采用两种风场模型和8种格点误差订正方案,对模式风预报产品进行订正预报试验,试验选择欧洲中期天气预报中心10 m风预报产品的2017年1月1日—2月28日以及2017年6月1日—7月31日两个时间段,进行了预报模拟试验,对8种格点误差订正方案的订正结果进行检验,同时将订正场插值到站点,使用国家级2400个地面气象站风场资料进行站点检验,结果表明:无论从格点还是站点检验的平均绝对偏差、准确率、绝对偏差分布频率结果看,采用基于模式和实况因子的全格点滑动建模订正方案具有最佳的订正效果。 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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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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为了提高模式对于7~15 d温度格点预报准确性,基于U-Net模型以及U-Net残差连接模型,采用2018年12月25日—2022年7月5日多种组合气象数据作为输入数据特征,针对TIGGE数据中心提供的全球集合预报CMA-GEPS 2 m气温控制预报,开展168~360 h时效的格点预报误差订正试验。结果表明:对于240 h预报时效,两种深度学习模型中,U-Net模型表现较好;对于不同输入数据特征,加入起报时刻ERA52 m气温产品的U-Net模型表现最佳,在多个预报时效上有较好的订正效果,均方根误差减小率为10%~25%,可有效改善模式对于15.75°~55.25°N,73°~136.5°E区域北部的蒙古高原、西部的青藏高原及部分山地的预报误差较大的不足;而加入CMA-GEPS控制预报10 m风预报产品后改进不明显。总体上,基于U-Net模型构建的模式格点预报偏差订正模型可有效降低7~15 d温度格点预报误差,进一步提升复杂地形下格点预报的准确性。 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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本文选用中国气象局下发的0.05°×0.05°的国家级格点预报指导产品和中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）逐时实况数据资料，使用三种平均滤波方法分别订正北疆地区08时、20时起报的240h内逐24h 最低气温的格点预报指导产品，并分别对比检验订正前后共8种产品的预报效果。检验结果表明: 订正后的预报产品相比原始格点预报指导产品的均方根误差均明显降低，气温预报准确率及稳定性均显著提高。三种订正算法均随着海拔高度越高订正效果越好，且随着预报时效延长订正效果减弱。三种算法中集成订正效果略优。 相似文献
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降水是在多种天气系统和复杂物理过程共同影响下形成的,因此降水预报难度较大。由于数值预报模式的局限性,使得模式预报产品存在一定误差。为探讨更加有效的模式预报产品误差订正方法,基于奇异值分解（SVD）与机器学习（多元线性回归、套索回归、岭回归）构建订正模型,对2007—2019年4月1日—6月30日华南前汛期欧洲中期天气预报中心（EC）模式降水预报产品进行误差订正试验。结果表明:基于SVD与机器学习相结合的订正模型能有效降低EC模式降水预报产品在华南的预报误差,均方根误差最大优化率达4.2%,累计超过69%的站点得到不同程度的优化;SVD与机器学习相结合的订正模型能很好地处理因子间共线性问题,具有更好的鲁棒性;而对多个订正模型加权集成,均方根误差优化率达5.7%,累计超过77%的站点得到优化,显然加权集成方法订正效果不仅优于EC模式预报产品,也优于参与集成的任一订正模型。 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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数值预报产品系统性误差的客观订正 总被引：5，自引：0，他引：5
从评价Ｔ４２数值预报模式的性能出发，找出Ｔ４２系统性误差的特征及其订正的客观判据。高度场Ｈ和温度场Ｔ采用不同时间权重和空莘平滑的订正方案，风场ｕ，ｖ采用动力订正方案，湿度场Ｑ采用平流（风场）订正方案。并对Ｔ４２１９９２年４－５月的数值预报产品进行了客观订正，经过均方根误差缩减率η和误差比ｅ方案的检验，效果是令人满意的。 相似文献
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利用国家气象信息中心CLDAS格点温度实况、中央气象台SCMOC格点温度预报以及山西省站点观测温度,采用非独立性检验综合评估CLDAS在山西区域的适用性。在此基础上,采用滑动训练期订正方案,基于格点实况开展SCMOC温度预报场的客观订正。结果表明:(1)复杂地形对山西CLDAS格点温度实况的精度有一定影响,但最高气温的分析精度优于最低气温,表明地形对最低气温的偏差影响更显著,高海拔地区CLDAS最低气温一般对应为负偏差,低海拔地区一般对应为正偏差。(2)CLDAS格点温度实况的偏差空间分布具有时间延续性,进行简单的系统偏差订正后,最高、最低气温格点实况的精度分别提升1.1%、9.7%,与站点观测更为吻合。(3)基于改进后的CLDAS格点温度实况,采用滑动偏差订正方案,显著改善了山西省SCMOC温度预报的准确率。2019年,滑动偏差订正后的24 h时效最高、最低气温预报准确率较SCMOC温度预报分别提升2.7%、4.7%,订正后的短期温度预报质量有较大提高,优于预报员主观预报。 相似文献
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Flux Corrections Revisited 总被引：3，自引：0，他引：3
In a horizontally homogeneous atmosphere, the calculation of thevertical fluxes of mass, momentum, and heat from point measurementsare to lowest order calculated as the standard eddy covariance.Additional terms primarily related to the mean vertical velocity areadded to improve the accuracy of the calculation. A review ofprevious work is undertaken. The fluxes are reformulated beginningwith the equations of conservation of mass, momentum, and energy. Aformula for the mean vertical velocity is found that is accurate tothe ideal gas approximation. Relations are developed between fluxesat different heights. In addition to the relations for fluxes ofmass, sensible heat, and latent heat, the fluxes of momentum andturbulent kinetic energy are also considered. 相似文献
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NOAA/ AVHRR反射率和标准化差值植被指数 (NDVI) 资料在气象、水文等领域都有广泛的应用。但因为地表双向反射和大气对可见光和近红外辐射的影响, 即使在地表没有变化的情况下, 卫星探测到的反射率和NDVI也有很大的变化。在除云处理和NOAA-14/AVHRR衰减校准的基础上, 利用6S模式对NOAA-14/AVHRR可见光和近红外反射率及NDVI资料进行了大气订正, 并利用Roujean和Rahman模式在大气订正后进行了双向反射订正。大气订正使可见光反射率减小3.34(反射率单位), 近红外反射率增加3.43(反射率单位), NDVI增加了0.22, 分别占各自平均值的78.2%, 15.9%, 35.5%。双向反射订正对NDVI的绝对值影响不大, 但消除了反射率和NDVI的不规则变化, 订正后能够较好地反映森林植被的物候效应。对各订正参数进行了误差分析, 结果表明订正对太阳和卫星天顶角的误差最敏感。 相似文献
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区域极轨卫星ATOVS辐射偏差订正方法研究 总被引：19，自引：0，他引：19
近年来,卫星辐射资料在数值天气预报(NWP)系统中的直接同化研究取得了长足进展。为了利用TIROS业务垂直探测器(ATOVS)的辐射资料,必须对卫星观测辐射值的系统性偏差进行订正。在ECMWF原全球TOVS辐射偏差订正方案基础上,结合ATOVS资料特征和中国的实际情况,建立了适用于区域NOAA-15/16/17极轨气象卫星ATOVS辐射资料的偏差订正方案。该方案偏差订正分两步进行:首先进行扫描偏差订正,然后进行气团偏差订正。扫描偏差是临边测量相对于星下点测量的系统偏差,统计显示该种偏差具有一定的纬度依赖性,所以订正时按每10度的纬度带分别进行订正。气团偏差订正主要就是根据当时的天气条件进行订正,而天气条件一般用预报因子来定量表示。文中从中国国家气象中心T213背景场导出预报因子:(1)1000—300 hPa的厚度,(2)200—50 hPa的厚度,(3)模式地表温度,(4)总可降水量。模式预报因子的使用从观念上将对观测值的订正变为对计算前向辐射值的订正问题。试验结果表明,订正结果显著。 相似文献
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根据IASI(Infrared Atmospheric Sounding Interferometer)的资料特征和GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)同化系统的具体情况,建立了适用于业务使用的关于IASI辐射率资料的偏差订正方案,该方案包括扫描偏差订正和气团偏差订正。统计表明,IASI资料的扫描偏差不像微波资料一样具有明显的纬度依赖性,但在2x2的像元内存在某种特殊的扫描偏差,临边测量相对于星下点的扫描偏差可以用"扫描角"作为自变量而消除,而2x2的像元内的偏差只能通过稀疏化来规避;气团偏差主要根据当时的天气条件进行订正,利用模式背景场作为预报因子定量给出天气条件,采用1 000~300 h Pa的厚度、200~50 h Pa的厚度、50~20 h Pa的厚度以及模式地表温度作为预报因子。订正方案的试验结果显示,偏差能够长时间维持在比较低的稳定水平,订正结果显著。 相似文献
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利用MODIS资料监测京津冀地区近地面PM2.5方法研究 总被引：7，自引：0，他引：7
为建立京津冀地区冬季近地面细颗粒物浓度监测方法模型,利用气象模式资料对2013年1-3月MODIS的AOD二级深蓝算法产品进行湿度和垂直订正,与同期观测的地面细颗粒物PM2.5资料进行相关分析。结果表明：AQUA的MODIS深蓝算法AOD产品更适用于建立冬季AOD-PM2.5遥感监测模型,其R2为0.33;以气象模式资料中边界层高度代替气溶胶标高对MODIS的AOD进行垂直订正,并结合IMPROVE观测的气溶胶吸湿增长特征构建分区湿度订正方法,可以提高AOD-PM2.5模型结果的精度,建立较为理想的京津冀地区冬季遥感反演综合模型,模型结果与地面监测结果R2达0.5以上。根据建立的模型计算了2013年1-3月的京津冀地区PM2.5月平均浓度,京津冀地区1月的PM2.5浓度较高,南部大部分地区空气质量已经达到重度污染水平。 相似文献
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采用一种基于相似误差的模式后处理方法,对2011年10月18日—2012年1月5日WRF模式24 h预报的陕西延长风电场风速进行误差订正。该方法通过寻找与当前预报相似的历史预报来进行误差订正,克服了一般基于时间顺序的误差订正方法的不足,即不能处理由于天气系统的剧烈转变引起的预报误差的快速变化。相似误差订正方法减小了预报的均方根误差和中心均方根误差,相对原始预报分别减小9%和10%左右。该方法不仅可以减小系统误差,还可以减小随机误差,从而提高预报准确率。同时,订正结果相对原始预报具有更好的Taylor图模态相关。相似误差订正方法对风能预报敏感区的订正效果更为显著,均方根误差和中心均方根误差分别减小了12%和22%左右。该方法尤其适用于基于风能模式预报的风速误差订正,同时该方法对其他的预测系统和预报变量也有很好的应用潜力。 相似文献
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当风速较大时,BL-1A型增雨防雹火箭发射后的飞行轨迹与厂家提供的火箭弹弹道曲线相差很大。火箭顺风发射飞行时,风使火箭弹体仰角抬高,逆风发射时,风使火箭弹体仰角降低;右侧侧风将使弹体向右侧滑,左侧侧风将使弹体向左侧滑,对出膛后火箭飞行方位角产生影响;火箭飞行中还会随风漂移。使火箭不能进入云体有效部位播撒作业,影响作业效果,有时甚至超出安全射界,造成安全隐患。结合近几年的作业实践,提出参照BL-1A型火箭标准射角对应的弹道曲线,并根据地面和高低空风向风速情况,通过对发射仰角和方位角的调整来进行风修订,使调整后的发射角保证催化剂开始撒播时的火箭高度、方位满足预定作业要求,自毁点控制在预定范围内。 相似文献