共查询到19条相似文献，搜索用时 109 毫秒
1.
2.
选取4个设置于不同探测环境下的国家级气象站2017年9月—2018年6月降水天气现象仪和人工观测降水天气现象资料进行对比分析,统计了降水现象仪资料的完整性、准确性和一致性,得出如下结论:雨的捕获率较高,空报率、错报率、漏报率均较低,自动观测记录准确性最好;毛毛雨空报率最高,冰雹空报率次之,自动观测记录准确性较差;雪和雨夹雪准确性比较好,但是由于软件的bug,使空报率较高。自动观测天气现象的开始时间多晚于人工观测,结束时间多早于人工观测,致使自动观测记录时间偏短。 相似文献
3.
降水天气现象自动化观测是实现地面自动化观测的重要内容之一,为了克服人工观测的主观性,提高降水现象观测资料的完整性和实时性,中国气象局气象探测中心遴选了6家厂家18台雨滴谱降水现象仪分别在北京站和长沙站进行为期3个月的降水天气现象仪对比试验。主要从试验的选址、原理、标准、方法及参试设备的试验数据进行分析,结果表明:参试设备对雨强大于0.1mm/h的平均捕获率不低于97%,对雨强小于0.1mm/h的平均捕获率不低于84%;各参试设备吻合率随着降水强度的逐渐增大,经历了一个先升后降的过程;参试设备对冰雹现象观测结果较为理想,所有参试设备对冰雹现象平均错报率均低于0.5%,而对毛毛雨和未知现象的观测仍需改进;参试设备的漏报率与雨强大小呈负相关,雨强越小,漏报率越高。 相似文献
4.
5.
6.
7.
一次冰雹天气的降水现象仪观测分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《贵州气象》2017,(5)
冰雹和它所伴随的雷暴、大雨、飑线及龙卷等,是常见灾害性天气之一,准确观测冰雹天气现象的发生地点、起止时间、强度变化和演变特点,对天气分析和气象服务具有重要意义。天气现象仪是目前主要的冰雹天气现象的自动观测设备,该文针对贵阳市2017年4月5日冰雹过程对降水现象仪的观测结果与人工观测记录进行了对比。结果表明,设备总体性能较好,可准确观测到冰雹过程,但存在大雨强时错报成冰雹类型的可能,建议后期增加识别算法,提高设备的识别准确性。 相似文献
8.
天气现象仪自动化观测资料对比分析 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍2011年12月至2012年6月在北京市观象台、庐山气象局对目前一些天气现象仪所进行的对比观测试验的过程和结果分析。参与此次为期7个月的对比观测试验仪器有3种类型,每种类型配备3套,分别由3家厂商提供。试验采用人工目测辅助摄像作为参考标准,测试了这些天气现象仪对各种不同天气现象观测的准确性。结果表明:各仪器观测降水现象的数据准确性均大于90%,能够满足业务需求。区分降水强度时,各仪器的降水捕获率在70%以上(雨强大于0.01mm/h);微量降水(雨强小于0.01mm/h)和混合型降水,各仪器降水捕获率相对较低。仪器观测视程障碍现象的数据准确性均大于80%,能够满足业务需求。其他现象由于样本数量相对较少,需要更多进一步试验,并改进算法。 相似文献
9.
为验证雨滴谱式降水现象仪的测量性能,利用南京市气象局在江宁布设的PARSIVEL型雨滴谱式降水现象仪2018年1—11月期间的天气现象观测资料,重点分析了雨滴谱式降水现象仪对不同类型降水的测量性能。结果表明:①总体而言,雨滴谱式降水现象仪与人工观测具有良好的一致性,但是在降水时间、降水类型方面存在一定差异。②白天,人工观测的总降水时间明显高于仪器观测结果,主要原因在于人工观测有时会忽略降水间隙,而仪器可能会漏掉极微量降雨;人工观测的降水现象分类较粗,有时会忽略降水的精细变化,而仪器能够灵敏检测到降雨的短时变化、毛毛雨和雨的转换、降雨和降雪的转换等。③夜间,人工观测有时会忽略个别时次的毛毛雨或雨,而仪器容易漏测微量降水,大雨强条件下有时会把降雨误判为霰或雪,降水现象的判别算法仍需改进。 相似文献
10.
本文根据103个新疆气象台站DSG5型降水现象仪自动观测数据与人工观测数据进行对比分析探讨,获得了降水现象仪主要性能的整体情况,揭示出降水现象仪降水类型识别能力的个体差异;通过对比结果,给出疑误结果及产生原因,全面了解降水现象仪的技术指标和仪器性能,旨在为生产仪器厂家提供信息。同时,结合本地出现的特殊情况,给出确定可信的解决方案,为新疆正在开展的降水现象自动观测提供技术参考,以获取更加科学可信的气象数据。 相似文献
11.
2013年汛期华中区域业务数值模式降水预报检验 总被引：4，自引：0，他引：4
为充分了解华中区域中尺度业务数值预报模式更新为WRF后的预报性能,对该模式2013年汛期24 h和48 h的累积降水预报产品,采用TS评分、预报正确率、漏报率、空报率、偏差及ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明：从日平均降水率分布来看,24 h预报的降水中心位置和强度与实况更接近,48 h的预报明显偏大、偏强;汛期总体降水检验表明,该模式的降水预报以偏大为主,随着降水量级的增大,TS和ETS评分逐渐减小,且ETS评分逐渐靠近TS;逐月降水检验结果发现,该区域汛期月晴雨预报正确率与雨日率呈正相关;通过梅雨期WRF与GRAPES_Meso的预报对比检验可见,两个模式都表现出了较好的预报性能。值得指出的是,随着降水量级的增大,WRF模式降水预报优势逐渐显现。总的来说,该模式的降水预报产品具有一定的参考价值。 相似文献
12.
该文应用TS评分、预报偏差（BIAS）等方法,对ECMWF模式预报的2015年12月—2018年12月岳阳市降水场资料,开展晴雨和分级降水检验。晴雨预报检验结果表明：ECMWF模式对岳阳市晴雨预报性能总体较稳定,年际变化幅度较小;晴雨预报准确率季节差异大,冬季最高,秋季次之,夏季最低;从逐月晴雨预报检验来看,12月份最高,8月最低;晴雨预报还存在明显的日变化规律,对夜间的预报能力明显优于白天;空间上总体呈北高南低的空间分布特征。分级降水预报检验结果表明：小雨量级降水预报评分明显高于其他量级降水,中雨次之,大雨及以上量级评分较低且无明显规律;小、中、大雨3个量级任一时效的空报率整体上比漏报率大,小雨量级表现得尤为明显,说明小雨量级的空报更为严重。针对小雨降水预报空报率高的现象,该文对岳阳市ECMWF模式预报降水量1.2 mm以下消空处理后进行了预报释用,结果表明：冬季订正空间较小,夏季各时效可适度订正;春季和秋季可视情况适度订正,订正后可以有效提升预报技巧,但增加了一定漏报风险。 相似文献
13.
基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明:采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。 相似文献
14.
基于延伸期过程性天气气候事件预报评估的特点,结合实际科研和业务工作的需求,提出了一种适用于延伸期过程预报的检验方法 (简称PPS方法)。该方法参考了常用的预报评分方法准则,借鉴了命中率、假警报率、欧式距离和动态时间弯曲距离等评估检验方法。利用命中率、假警报率和该方法对实际预报中可能出现的有漏报没有空报和既有漏报也有空报这两类情况的多个实例进行对比分析,表明该方法既能考虑大气随着时间的延长预报效果急剧降低的特性,也考虑了相似时间序列度量不精确匹配和形变的问题。利用该方法对1999—2010年冬季冷空气过程业务预报进行检验,结果表明:该方法能清晰表征延伸期预报时段内冷空气过程预报的准确程度,真实反映了目前延伸期预报准确率较低的现状,有较好的适用性。同时,该方法也适用于其他延伸期过程事件预报的评分,具有较好的应用前景。 相似文献
15.
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
16.
基于TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心及英国气象局1～7 d日降水量预报以及中国自动站观测资料与CMORPH降水产品融合的逐时降水量网格数据集,利用频率匹配法(Frequency-Matching Method,FMM)对中国降水预报进行客观订正。首先利用卡尔曼滤波方法对降水频率进行调整,并根据不同区域降水强度差异将全国分为7个子区域分别进行频率匹配。结果表明,FMM可以有效减小降水量预报的误差。经过频率匹配法订正后各模式降水预报的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)大幅减小,且订正后各量级降水的雨区面积更加接近实际观测值。FMM对小于5 mm和大于15 mm的降水预报技巧改进明显。此外,FMM降低了模式预报的小雨空报率和大雨漏报率,并且明显提高了晴雨预报的准确率。FMM明显消除了大范围小雨空报区域,但是对强降水预报FMM仅能调整降水量大小,强降水落区预报并不能得到明显改善。 相似文献
17.
GRAPES-REPS西南低涡预报检验评估 总被引：5，自引：4，他引：1
利用2015年6—8月GR APES-REPS(Global/RegionalAssimilation and Prediction System-Regional Ensemble·Prediction System)区域集合预报资料,并设计西南低涡格点资料客观识别方法对西南低涡中心位置进行定位,首先评估GRAPES控制预报对西南低涡的预报准确性,之后挑选出四次生命史较长的西南低涡过程,分析评估GRAPES-REPS对西南低涡发生、发展、移动及降水过程集合预报性能。结果表明:(1)GRAPES模式对西南低涡预报的命中率较高,空报率略大于漏报率。(2)GRAPES-REPS对西南低涡发生和发展的预报效果较好,绝大部分集合预报成员能预报西南低涡发生和发展过程,但对西南低涡发生时间预报总体偏早。(3)GRAPES-REPS对西南低涡移动路径在24 h预报时效内比较合理,且集合预报平均明显优于控制预报,24 h之后东移型西南低涡移动路径明显偏北。(4)GRAPES-REPS对西南低涡强度预报总体偏强,表现为中心正涡度值偏大,位势高度值偏低。(5)24 h预报时效内,西南低涡触发的小雨到大雨量级的降水概率评分均有较好表现,且落区与实况接近,而暴雨落区个别略有偏北,但基本吻合。24 h之后,由于东移型西南低涡移动路径偏北导致模式预报降水落区偏北。可见,模式对西南低涡强降水有一定预报能力,因此,提高GRAPES-REPS中尺度集合预报能力,将有助于改进西南低涡强降水预报。 相似文献
18.
应用国家基本观测站资料,基于MET系统的客观统计检验方法,针对24h降水分别评估SWCWARMS模式、GRAPES模式和ECMWF模式对2017～2019年5～10月四川地区汛期预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式小到大暴雨降水范围大于实况,GRAPES模式小到暴雨降水范围大于实况、大暴雨多漏报,ECMWF模式小雨和中雨降水范围大于实况、大到大暴雨多漏报,三个模式无降水或微量降水均少于实况。(2)ECMWF模式对四川雨季小到大雨预报能力优于SWCWARMS和GRAPES模式,SWCWARMS模式在部分时次上暴雨和大暴雨预报优于ECMWF模式,GRAPES模式TS评分略偏低。(3)GRAPES模式在2018年秋季开始中雨及以上量级降水预报上改善大于SWCWARMS和ECMWF模式,SWCWARMS模式2019年空报较2017年和2018年显著降低;3个模式在小雨和中雨预报上不相上下,GRAPES模式优势在2019年大雨和暴雨预报上,ECMWF模式优势在2017年秋季和2018年初夏大雨预报上,SWCWARMS模式大雨和暴雨预报能力介于二者之间。(4)ECMWF和SWCWARMS模式川东预报优于川西,GRAPES模式川西预报优于川东;三个模式存在不同程度空报,川东地区空报略多于川西,其中ECMWF模式空报最多。 相似文献