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海面风速对航运及海上生产作业影响重大,但数值模式对于海面的风速预报仍存在较大误差。为降低数值模式海面10 m风速预报的系统性误差,提高海上大风预报准确率,基于2017—2019年中国气象局地面气象观测资料对ECMWF确定性模式的10 m风场预报结果进行检验评估,并采用概率密度匹配方法对模式误差进行订正。分析结果表明,概率密度匹配方法可有效地改善数值模式10 m风速预报的系统性误差,订正后风速在各个预报时效和风速量级的平均误差均较订正前有所降低。对于大量级风速的预报,经概率密度匹配方法订正后的风速预报的漏报率可减少10%以上。订正后12 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差分别由4.15 m/s、5.61 m/s降低至3.12 m/s、4.08 m/s,120 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差由7.38 m/s、9.35 m/s减小至6.46 m/s、8.07 m/s。在冷空气、台风大风天气过程中,基于概率密度匹配方法订正后的风速与实况观测更接近,能够为我国近海洋面10 m风速的预报提供更准确的参考。 相似文献
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我国近海洋面10 m风速集合预报客观订正方 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2013—2015年ECMWF集合预报10 m风场及我国沿岸和近海88个代表站点风速实况观测,建立基于ECMWF集合预报众数的我国近海洋面10 m风速客观订正方法。集合预报众数正确率及稳定性高于中值及平均值,因此基于集合预报众数,综合考虑历史数据的预报概率及集合预报各个成员的分布情况进行客观订正,可以提高订正效果。订正后的6~7级、8~9级风速偏小的误差及TS评分有明显改进,其中72~120 h预报时效的8~9级风速预报的TS评分由0.04增加到0.44,能够有效提高中长期时效大量级风速的预报能力。订正的风速产品对于我国近海冷空气及台风大风天气过程有较好的预报效果。 相似文献
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《气象》2017,(7)
利用2013—2015年ECMWF集合预报10 m风场及我国沿岸和近海88个代表站点风速实况观测,建立基于ECMWF集合预报众数的我国近海洋面10 m风速客观订正方法。集合预报众数正确率及稳定性高于中值及平均值,因此基于集合预报众数,综合考虑历史数据的预报概率及集合预报各个成员的分布情况进行客观订正,可以提高订正效果。订正后的6~7级、8~9级风速偏小的误差及TS评分有明显改进,其中72~120 h预报时效的8~9级风速预报的TS评分由0.04增加到0.44,能够有效提高中长期时效大量级风速的预报能力。订正的风速产品对于我国近海冷空气及台风大风天气过程有较好的预报效果。 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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京津冀地区经济和文化的快速发展对冬季地面瞬时强风预报要求越来越高。正确估计和预测冬季地面瞬时强风,尤其是复杂地形条件下的阵风高分辨率格点精准预报,对于提升重大活动服务保障、首都及周边地区城市安全运行及防灾减灾能力等方面都具有重要意义。本研究基于京津冀长时间序列的实况观测资料,建立了阵风系数与稳定风速、风向、地形高度各要素之间的关系模型,并结合客观统计分析方法、阵风观测数据融合技术、格点偏差订正技术,发展了一种既保留模式物理参数特征和阵风局地气候特征,又发挥格点偏差订正技术的阵风客观预报方法。冬季奥林匹克赛事期间批量检验和个例分析结果表明,基于阵风系数格点模型和模式后处理订正技术得到的百米级分辨率、分钟级更新的阵风客观预报产品,24 h预报时效内张家口赛区和延庆赛区考核站平均绝对误差分别在2.3 m/s和3.0 m/s以下,延庆赛区8级以上大风,阵风风速预报评分超过0.5,解决了复杂山区数值模式阵风预报误差大、几乎无法业务应用的瓶颈问题,满足冬季奥林匹克运动会现场服务要求。 相似文献
6.
T639模式预报系统误差统计和订正方法研究 总被引：4，自引：2，他引：2
通过统计2009—2010年T639模式500 hPa高度、850 hPa温度和2 m温度的1～10天预报场的平均误差发现,T639模式的这些气象要素预报都存在明显系统误差,且系统误差随着预报时效的增加而增加。利用＂递减平均法＂尝试订正其预报系统误差,订正结果表明：该订正方法总体表现为正的订正技巧,但订正能力随着预报时效的增加而下降;东亚地区的系统误差小于整个北半球,＂递减平均法＂的订正能力总体小于整个北半球。对比夏、冬半年订正效果发现：对于500 hPa位势高度和850 hPa温度的预报场,冬半年和夏半年订正技巧相当;对于地面2 m温度预报场,冬半年订正能力明显高于夏半年。不同权重系数试验表明：对于500 hPa高度场,权重系数约取0.06时,订正效果较好,而对于850 hPa和2 m温度场,权重系数约取0.1时,订正效果最佳。 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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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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本文检验了2020年3月至2021年2月ECMWF和GRAPES以及中央台格点产品（以下简称SCMOC）和省台格点产品（以下简称SPCC）4家降水预报产品逐24h未来5天在贵州的预报质量,结论如下：（1）ECMWF和SCMOC与实况的相关系数最高,SCMOC和SPCC预报降水的变化幅度较观测偏大,而GRAPES预报降水的变化幅度较观测则是明显偏小。（2）SCMOC的晴雨准确率最高,除在72h预报时效SPCC的准确率略高于SCMOC外,其余预报时效SPCC准确率均低于SCMOC,表明SPCC的订正能力需要进一步提升。（3）在小雨量级,4种降水预报产品的TS评分相差不大,ECMWF和GRAPES的ETS评分明显低于SCMOC和SPCC,其中GRAPES的TS评分在5个预报时效内均高于ECMWF。在中雨量级,前3个预报时效内ECMWF的TS和ETS评分均高于其他三家,ECMWF在5个预报时效内预报有降水的次数大于实况出现的降水次数,但空报次数并不是最多的,在后2个预报时效内,SCMOC的TS和ETS评分均是最高的,但与其他家相差不大。在大雨量级,24h和96h预报时效ECMWF的TS和ETS评分均是最高的,而在48h、72h、120h预报时效SCMOC的TS和ETS评分是最高的。在暴雨及以上量级,前3个时效内SPCC 的TS和ETS评分均是最高,且48h的TS评分空间分布也是最优的,表明SPCC对暴雨及以上量级在前3个预报时效内订正能力较好。 相似文献
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利用山东省内123个国家气象站2017年11月至2018年2月逐时观测地面温度对WRF模式08：00和20：00起报的2 m温度进行检验,评估了预报时效为72 h的逐时温度与日最低（高）温度的预报效果并初步分析了个别站点大值误差成因。结果表明：WRF模式08：00起报2 m温度的准确率要高于20：00起报,白天预报的效果优于夜晚;鲁西北和半岛地区的2 m预报温度的平均绝对误差总体低于鲁中和鲁南地区,全省大部分站点负误差比例高于正误差比例;WRF模式对于日最高温度的预报效果优于日最低温度;模式地形高度误差造成泰山站2 m预报温度正误差较大,基于两种温度梯度方案对泰山站2 m温度进行订正,订正后的平均绝对误差总体下降,利用单一的温度梯度在有的预报时刻出现负的订正效果,利用随预报时刻变化而变化的温度梯度在各预报时刻订正效果更为稳定;泰安站出现焚风时2 m预报温度有较大负误差,这主要是受WRF模式泰山站地形高度误差影响;WRF模式在微山湖区域土地类型与真实土地类型存在差异是薛城站夜间2 m温度负误差较大的重要因素之一。 相似文献
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为提升北京冬(残)奥会气象服务保障能力,利用2018—2021年1月1日—3月28日欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式预报产品以及冬奥延庆赛区8个自动气象站的2 m气温实况,通过基于地形修正的模式偏差订正和支持向量机算法,构建赛区不同海拔高度站点72 h预报时效内逐3 h的2 m气温集成订正方法。2022年北京冬(残)奥会前夕及赛事期间应用评估表明:集成订正方法对延庆赛区2 m气温的预报准确率为0.856,平均绝对偏差为1.08℃,订正效果较单一订正方法更优,尤其针对海拔高度高出模式地形高度的站点订正性能更为突出,同时,对超阈值及关键过程的气温订正效果也表现较好。对于延庆赛区大多数站点而言,该方法订正的72 h预报时效内逐3 h的2 m气温平均绝对偏差总体上表现出一定的日变化特征,且0~24 h,24~48 h,48~72 h预报时效之间偏差变化相对平稳,但不同站点的日变化趋势存在差异。随着预报时效增加,该方法订正的2 m气温平均绝对偏差的变化趋势表现出海拔依赖性。 相似文献
12.
利用WRF模式对美国NCEP发布的CFS气候预测业务产品在中国区域内进行动力降尺度预报,可得到预报时效为45天的逐6小时、30 km分辨率基础气象要素预测产品。再利用全国气象站观测资料和3个风电场70 m高度风速、温度观测资料对2015年冬季预测结果进行检验评估和分析,最后通过线性方法对地面要素预测结果和70 m高度风速、温度预测结果进行统计订正。结果表明:（1）2 m温度和相对湿度的全国预报平均绝对误差分别为4.71 ℃和18.81%,在华东、华中和华南地区误差较小;（2）10 m风速预报平均绝对误差为2.42 m/s,在东北、华北和西北地区误差较小;（3）线性订正后,2 m气温、相对湿度和10 m风速的预报绝对误差分别减小1.05 ℃、5.29%和1.47 m/s,并且订正后误差随时间变化更平稳;（4）订正后70 m高度风速和温度的预报绝对误差均减小,风速平均误差减小最大可达1.29 m/s（B塔）,气温平均绝对误差减小最大可达3 ℃（C塔）。研究结果表明,基于CFS产品和WRF模式的、与月尺度风电预报关系密切的气象要素预报性能较好,未来可将该方法尝试于风电场的月尺度功率预测产品研发。 相似文献
13.
采用基于历史资料的模式距平订正法(ANO),利用2011~2015年欧洲中心高分辨率数值预报(ECMWF)的地面2m温度和广西区域自动站气温观测资料,对2016年广西区域2m温度预报进行订正试验,对比分析订正前和订正后的预报误差,结果表明:EC对广西区域2m温度的预报误差随着预报时效增加而逐渐增大,午后误差较大,夜间误差较小,预报值大多偏低。0~72h预报(较短预报时效)冬季误差较小,夏季误差较大;72~240h预报(较长预报时效)夏季误差较小,秋季和冬季误差较大。随预报时效增加,误差增大的幅度夏季较小,冬季较大。误差的离散度在较短预报时效的午后为冬季较小,夏季较大,在较长预报时效及夜间则与之相反。ANO方法对午后温度预报的订正效果优于当日其他时刻。该方法对夏季的温度预报有很好的订正效果,秋季的订正效果次之,春季的订正效果不明显,冬季的订正效果为负面作用。 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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为降低风电场短期预报风速误差,减少风电场短期风功率偏差积分电量,提高风电场发电功率预测准确率,分季节研究了相似误差订正方法对ECMWF单台风机预报风速的订正效果。结果表明:相似误差订正后不同风机预报风速的误差差距减小;预报风速的平均绝对偏差和均方根误差明显降低,其中夏季和秋季华能义岗风电场两个指标降低幅度均超过0.1 m/s、会宁丁家沟风电场均超过0.2 m/s;订正风速削减了原始预报的极值,可反映大部分时段实况风速3 h内的趋势变化,个别时段订正风速与实况趋势相反;订正后预报风速在风功率敏感区的平均绝对偏差明显降低,华能义岗风电场四季降低幅度在0.112~0.242 m/s之间、会宁丁家沟风电场四季降低幅度在0.131~0.430 m/s之间,有效降低了原始预报误差带来的短期风功率偏差积分电量扣分值;订正风速较原始预报更多分布在风功率敏感区。该方法实际应用灵活,对提高风电场短期预报风速准确率有可观的效果,并可有效减少短期风功率偏差积分电量考核。 相似文献
16.
地形不匹配会导致风速预报出现偏差。Monin-Obukhov(莫宁-奥布霍夫)相似理论表明近地面风速垂直变化符合对数率特征,基于相似理论并引入大气稳定度判定因子构建偏差订正方案,将地面风速预报由模式地形订正到实际地形。针对冬季和夏季华北区域内760多个站点进行15 d的批量试验发现,使用订正方案后冬季和夏季00时(世界时)起始预报的模式前12 h风速预报的平均偏差可以降低20%以上,24 h预报偏差降幅也可达到10%以上,不同预报时效内风速的均方根误差可降低5%～8%。说明使用偏差订正方案可以对模式地面风速预报产生明显正效果。 相似文献
17.
针对镇江ECMWF模式168 h内高温(t≥35℃)预报结果提出四种后处理订正方案,包括一元线性回归法、差值法、综合法和递减平均法;借助均方根误差等四种检验方法就订正效果进行评估,找寻最优订正方案。结果表明,四种订正方法都明显改善了ECMWF模式高温预报,订正后的均方根误差、平均绝对误差及最大绝对误差较订正前均有所减小,预报准确率显著提高。对于24 h时效内预报,四种订正方法各有优势。对于48～168 h时效预报,一元线性回归法效果更优。采用分时效对ECMWF模式高温预报结果进行后处理,考虑24 h预报订正使用递减平均方法,48～168 h预报订正使用一元线性回归法,可以更大程度地提高预报准确率。 相似文献
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《干旱气象》2016,(3)
利用递减平均法对2012—2013年陕西区域99站共731 d的SCMOC温度精细化指导预报进行误差订正,订正结果表明:该订正方法总体表现为正的订正效果,对08:00和20:00起报的定时温度、日最高温度以及08:00起报的日最低温度有明显的订正能力,在准确率偏低的预报时效内订正效果较好;对于48 h内逐3 h定时温度预报,在夜间的准确率高于白天,对应的"递减平均法"在白天的订正能力高于夜间;对于168 h内日最高(低)温度预报,随着预报时效的增加准确率降低,但是"递减平均法"的误差订正能力增强;"递减平均法"对48 h内逐3 h定时温度和24 h内日最低温度的订正能力在准确率偏低的月份偏强。 相似文献
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精细化逐时滚动温度预报方法及检验 总被引：11，自引：2，他引：9
以Grapes数值模式预报为基础,首先利用卡尔曼滤波方法对Grapes模式的温度预报进行释用,再将模式统计输出方法应用于卡尔曼滤波结果,从而得到站点逐时滚动温度预报,最后通过站点-格点映射方法将站点预报误差反馈到最匹配的格点上,实现精细化逐时滚动温度预报(SHUF)。检验结果表明,Grapes模式的24小时温度预报CSI评分稳定在0.4左右;卡尔曼滤波方法的CSI评分介于0.47～0.43之间;而SHUF的CSI评分在1～6小时内由0.91降至0.64,7～16小时的CSI评分由0.6逐渐降低至0.52,17～24小时的CSI介于0.5～0.45之间,均优于同期Grapes模式预报和卡尔曼滤波释用结果。精细化逐时滚动温度预报方法利用最新的气象观测要素对数值模式预报的结果进行订正,可有效改进数值模式的短时温度预报能力。 相似文献
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风电场风速数值预报的误差分析及订正 总被引：2，自引：1，他引：1
使用WRF模式对内蒙古某风电场区域内的2011年1-6月,50m高度的风速进行了模拟,并结合实测风速对模拟结果进行了评估。在此基础上再利用自回归模型(AR模型)和持续法对WRF模式模拟结果进行了订正预报,订正结果表明:AR模型和持续法都能有效地减小WRF模式风速的模拟误差,AR模型订正效果优于持续法。为能对订正预报时效进行延长,提出了"假设观测值"概念。在AR模型的基础上建立一种新的订正模型称之为New AR模型。其订正预报结果表明:新模型能在12h时效内,改善WRF模式风速模拟精度,其中6h的改进效果较好。 相似文献