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1.
一种定量降水预报误差检验技术及其应用 总被引：5，自引：3，他引：2
面向对象检验技术是定量降水预报误差分析方法之一,通过对某一降水过程进行分离,实现对其落区、量级等预报误差的定量化分析。基于面向对象的检验方法和天气系统识别技术,本文利用实况观测资料、ECMWF全球数值模式产品,以2012年汛期西南地区5个典型强降水天气过程作为检验对象,对其降水及天气尺度影响系统1～10 d模式预报误差进行了定量化分析。分析表明:在中短期时效内,模式均对西南地区雨带位置预报偏北、偏西,中期时效内偏差更显著,雨带主轴上70%以上的点预报较实况偏北在2°以内,偏西约3°以内;预报的大雨及以上量级降水量较实况偏弱;模式1～2 d预报的极值分布与实况较为接近,随着预报时效延长,预报的极值较实况明显偏小;模式预报的小雨及以下量级的降水范围较实况偏大,对大雨以上量级的降水范围较实况明显偏小。对于四川盆地而言,预报的切变线较零场偏西0.5°～3°。低空急流预报偏西0.5°～1.5°;低空急流强度预报偏差具有季节差异。 相似文献
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《湖北气象》2017,(2)
选取2010—2016年夏季华北70个典型强降水个例,根据环流形势场,将其分为低涡型、西来槽型和切变线型。然后,利用降水空间检验法(MODE方法),通过对比质心距离、轴角以及纵横比等要素,讨论了几种常规业务模式对华北地区夏季强降水的中期预报能力。结果表明:ECMWF模式和T639模式对低涡型强降水预报能力较差;当实况强降水落区范围较大时,ECMWF模式和T639模式中期预报的雨带为狭长型并呈东北—西南向,预报与实况较为一致,但两种模式预报的降水落区均较实况偏西、偏南;这两种模式对较小面积降水,其预报的降水范围较实况偏大,而对较大面积降水,预报较实况明显偏小。 相似文献
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根据影响天气系统不同,利用2007年9月－2008年2月东北区域中尺度数值模式12h累积降水预报和东北地区常规站降水实况资料,采用天气学检验方法,从降水中心强度、中心位置、降水主体强度、落区、范围和移速6个方面对东北区域中尺度模式降水预报产品的预报性能进行检验。结果表明：模式对东北地区秋、冬季降水有很好的预报能力,但因天气系统和预报时效不同其预报能力也有较大差异,其中对高空槽预报效果最好;一般情况下,在预报出现偏差时中心和主体强度易偏强,雨带范围易偏大,移速易偏慢。 相似文献
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利用2014—2018年4—6月福建省及周边地区实测降水量和ECMWF模式降水量预报产品资料,采用目标识别方法,设定降水量阈值α,选取合适的特征尺度D0和邻近度阈值β,分别识别实况降水场的主雨带和预报降水场的所有雨带,并选取匹配度阈值进行目标配对,确定与实况降水场主雨带最匹配的预报降水场主雨带。改进SAL空间检验方法,将模式主雨带预报误差用主雨带的强度（指降水极值和降水量阈值）、位置（指重心点位置）、形态（指主轴、次轴特征长度和轴向角度）属性的预报误差来表示。结果表明：预报主雨带的降水极值比实况小,但降水量阈值比实况大;预报主雨带的重心点位置与实况相比,4月偏西、偏南,5月、6月偏西、偏北,预报主雨带的重心位置多是滞后于实况,位于实况主雨带的上游;主雨带大都呈窄长带状分布,预报主雨带比实况更窄长,且预报时效越长越窄长。预报主雨带轴向角度比实况略小,总体均呈东偏北走向。以上分析结果可为模式主雨带预报误差的订正提供依据。 相似文献
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GRAPES模式对湖北省汛期强降水预报的分类检验分析 总被引：1，自引：0，他引：1
使用常规观测资料及GFS资料(1°×1°),选取2005-2008年汛期22次湖北省强降水天气过程,按照其影响系统分为低槽型、台风型和副高外围型三类,对GRAPES模式(2.1版本)预报效果进行分类检验分析,结果表明:(1)就低槽型降水而言,0-24 h预报时效内,模式对晴雨、小雨、大雨的预报效果在三类降水中最好,24～48 h则中雨预报效果最好,0～24 h预报效果总体而言优于24～48 h.模式预报的主要降水区从雨型、雨区范围和雨强的分布特征均与实况较为一致,预报的主要偏差在于强中心位置偏离和强度偏弱.(2)就台风型降水而言,0～24 h预报时效内,模式对中雨和暴雨的预报效果在三类降水中最好,24～48 h,则晴雨、小雨、大雨、暴雨预报效果最好,24～48 h预报效果总体而言优于0～24 h.模式对台风的主体降水落区把握得比较好,和实况较为一致,但对于台风外围云系产生的降水往往与实况差别较大,另外,主体降水中暴雨落区预报总是比实况偏小.(3)副高外围型降水在上述两个预报时次中,各量级的评分成绩均为最低,0～24 h预报效果总体而言优于24～48 h.模式对副高外围局地性强降水过程预报能力较弱,基本不具备预报中雨以上降水的能力.最后对(;RAPES模式的进一步改进提出了一些建议. 相似文献
6.
以6个短时暴雨过程为例,采用空间检验技术对甘肃河东地区短时暴雨预报产品误差进行分析。结果表明：降水概率预报对于系统性降水过程预报准确度明显高于突发性降水过程;短时暴雨预报方法的预报位置较实况偏东偏南,纬度偏差-2.1°～1.3°,经度偏差-0.4°～3.1°;强度较实况偏弱,61%本地预报方法雨强为实况的0%～90%;降水范围较实况偏小,偏小程度最多仅6个格点;强度误差占比最大,其次为范围误差,位移误差最小。预报员可基于本地短时暴雨预报方法对预报误差进行相应的调整。 相似文献
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SWAN中定量降水估测和预报产品的检验与误差分析 总被引：1，自引：0，他引：1
采用2010—2011年5—9月河南省区域加密自动站雨量和全省6部新一代天气雷达资料,用点对点统计检验评分方法,分析SWAN系统中定量降水估测(QPE)和定量降水预报(QPF)产品在河南省短时强降水过程中的误差分布,并分别讨论二者在河南省区域与局地强降水过程中的差别及产生误差的直观原因。结果表明:1)SWAN中QPE和QPF均对小时雨量低于10 mm的降水有较好的估测和预报能力;QPE以豫西南和豫北效果最好,QPF在豫中地区预报能力更强。QPE估测较实况偏大;QPF对小时雨量低于20 mm的短时强降水预报略偏大,而对更强降水预报偏小,尤以豫西和豫南最明显。2)QPE和QPF均对区域性降水有更好的估测或预报能力。3)区域降水过程中,QPE对降水中心范围和位置估测较准确,估测值较实况偏大;QPF对强降水中心位置预报略有偏差,其中心强度较实况偏弱。 相似文献
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采用客观降水检验方法,对GRAPES中尺度模式2011年4月1日～2012年3月31日广东降水预报进行了分级降水检验、时空分布演变评估以及降水预报个例分析。结果表明:随着降水量级和预报时效提高,模式降水预报质量呈现下降趋势;模式能够对降水过程时间演变做出准确的预报,对于实况较小的降水,模式存在预报比实况偏大的问题,而对于实况较大的降水,模式存在预报比实况偏小的问题;模式不能很好预报出与地形有关的广东3个降水中心;通过对一次台风降水预报个例分析表明,模式24 h预报能较好反映雨带分布和暴雨中心。 相似文献
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基于CRA空间检验技术的西南地区东部强降水EC模式预报误差分析 总被引：2，自引：1，他引：1
CRA(contiguous rain area)空间检验技术是将连续雨区作为目标进行检验。通过设定降水量阈值,识别、分离及平移降水目标,将预报偏差分解为落区、强度和形态误差,该方法可避免传统TS评分的双惩罚效应。利用CRA空间检验技术对2011—2014年5—9月西南地区东部EC细网格模式36 h预报时效119个降水目标的预报误差进行分析,并按照环流形势和影响系统对强降水个例进行分型,分为西南地区东部低涡切变型、西南地区东部-江淮切变型、南风型,分别对上述三类不同类型强降水个例的落区和强度误差进行了对比。得到如下结论:西南地区东部降水预报形态误差占比最大,为60%左右,其次是落区误差,为30%左右,强度误差最小,约为10%;落区平均偏西0.7°,经向偏差不明显;模式对于水平尺度较小的降水目标漏报可能性较大,而对于天气尺度降水目标模式预报面积偏大,总降水量偏大,雨强偏小;西南地区东部低涡切变型和西南地区东部-江淮切变型降水强度预报误差类似,模式预报雨区面积均偏大,降水尺度越大,偏大的概率越大,实况平均降水强度越强,模式预报强度越偏弱;南风型预报强降水面积和平均强度均偏弱,出现漏报的概率较大;而对于最大降水量,三种类型模式预报的最强降水均较实况偏弱;西南地区东部低涡切变型模式预报落区偏西,江淮至西南地区东部切变型模式预报落区偏西偏北,南风型模式预报落区偏西偏南。 相似文献
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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
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《气象与环境学报》2017,(2)
利用24 h降水实况资料和高空实况形势场资料、ECMWF模式形势场预报资料及ECMWF、JMA、T639模式降水预报资料,对2015年江西省汛期(4月上旬至7月上旬)区域性暴雨的时空分布特征进行分析,并对2015年江西省汛期区域性暴雨的影响系统和降水预报结果进行了短期主观检验,对比分析了ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省区域性暴雨系统预报的效果。结果表明:ECMWF模式对江西省汛期暴雨天气系统的调整和演变具有一定的预报能力,如对副热带高压和西南急流的预报;但随着预报时效增加,预报误差增大。ECMWF模式预报的48 h和72 h副热带高压强度较实况明显偏弱,预报的副热带高压西脊点位置偏东,随着季节转变预报的副热带高压强度明显偏弱,其中24 h预报的准确率较高。ECMWF模式对高空槽的预报基本准确;ECMWF模式对切变线移动的总体预报效果较好,72 h预报的切变线移动偏慢;ECMWF模式对700 hPa西南急流强度的预报易偏弱,对850 hPa和925 hPa西南急流的预报易偏强;ECMWF模式预报的急流轴位置多数偏北;ECMWF模式对低层比湿的预报较实况偏强。随着预报时效临近,ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省汛期区域性暴雨的预报具有较强的调整能力;JMA模式预报的暴雨与实况最接近,表现出对雨带分布具有较强的预报性能,但对降水量级预报偏弱;ECMWF模式对降水强度的预报性能较好,预报的降水分布总体偏北;T639模式预报的主雨带范围较实况偏大,3个模式均存在对暴雨以上量级降水漏报的问题。 相似文献
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《气象与环境学报》2017,(江西省汛)
利用24 h降水实况资料和高空实况形势场资料、ECMWF模式形势场预报资料及ECMWF、JMA、T639模式降水预报资料,对2015年江西省汛期(4月上旬至7月上旬)区域性暴雨的时空分布特征进行分析,并对2015年江西省汛期区域性暴雨的影响系统和降水预报结果进行了短期主观检验,对比分析了ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省区域性暴雨系统预报的效果。结果表明:ECMWF模式对江西省汛期暴雨天气系统的调整和演变具有一定的预报能力,如对副热带高压和西南急流的预报;但随着预报时效增加,预报误差增大。ECMWF模式预报的48 h和72 h副热带高压强度较实况明显偏弱,预报的副热带高压西脊点位置偏东,随着季节转变预报的副热带高压强度明显偏弱,其中24 h预报的准确率较高。ECMWF模式对高空槽的预报基本准确;ECMWF模式对切变线移动的总体预报效果较好,72 h预报的切变线移动偏慢;ECMWF模式对700 hPa西南急流强度的预报易偏弱,对850 hPa和925 hPa西南急流的预报易偏强;ECMWF模式预报的急流轴位置多数偏北;ECMWF模式对低层比湿的预报较实况偏强。随着预报时效临近,ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省汛期区域性暴雨的预报具有较强的调整能力;JMA模式预报的暴雨与实况最接近,表现出对雨带分布具有较强的预报性能,但对降水量级预报偏弱;ECMWF模式对降水强度的预报性能较好,预报的降水分布总体偏北;T639模式预报的主雨带范围较实况偏大,3个模式均存在对暴雨以上量级降水漏报的问题。 相似文献
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《高原气象》2021,40(3):559-568
检验和评估模式降水预报的时间和位置偏差对提高降水预报准确率有重要意义,而传统点对点的检验方法对此无能为力。基于2018年和2019年6-8月欧洲中期预报中心(ECMWF)降水预报资料,利用面向对象时域诊断分析工具(MTD),追踪模式降水预报对象的生命周期、初生、消散等预报表现。研究表明:(1)个例分析显示,时域诊断分析工具MTD能够很好的从三维降水场中提取降水对象,进而刻画降水对象的生命周期及开始结束时间,对客观描述降水对象的时间偏差具有独特的优势;(2)低阈值条件下模式预报能很好地描述降水对象的空间分布,不足在于观测降水对象较模式预报明显偏多;随着降水阈值增大,预报与观测降水对象的空间频次呈现出显著差异,表明模式对强降水的位置预报仍然需要改进;(3)采用最小卷积半径和降水阈值定义降水对象,观测和预报场中80%的降水对象生命周期小于15 h,且生命周期随着降水阈值和卷积半径的增大而减小;(4)三维对象追踪显示,预报对象的持续时间较观测偏短,移动速度较观测整体偏慢。 相似文献
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利用全国降水资料（包括江西加密降水资料）、探空资料、ECMWF模式72—24 h降水和形势预报资料,采用天气学检验、SAL定量降水预报检验等方法,对2017—2019年江西及附近地区锋面暴雨的实况和模式产品进行检验分析,检验主要影响天气系统预报效果,得出ECMWF模式降水预报误差分布特征及原因,并对模式的暴雨预报进行订正。结果表明：ECMWF模式对2017—2019年锋面暴雨过程预报较实况大多偏北,落区预报误差主要源于大尺度降水。从锋面暴雨三种SAL分析误差可见,落区预报较实况大多偏北,暴雨过程强度多数较实况偏弱,结构较实况偏小。对误差较大个例的分析得出两点订正思路：1） 锋区南侧有较明显动力热力对流发展的弱锋区暴雨,暴雨落区可订正至925 hPa锋区南侧高温高湿区。2） 较强锋面暴雨,当中低层切变辐合抬升区重叠时,暴雨落区可向925 hPa锋区位置调整,暴雨通常不易出现在锋区北侧冷区。 相似文献
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为了对比T639和ECMWF模式预报产品性能的优劣,提高预报员使用其产品的能力,针对2012年5~8月四川盆地降水天气过程,根据不同的影响天气系统,分别对T639和ECMWF细网格模式96h降水预报进行检验对比。结果表明:(1) EC模式对不同系统降水的预报效果都优于T639,预报指示意义大,且两家模式对高原涡和西南涡降水预报效果均优于模式对其它系统降水预报。(2) T639模式对主雨带强度和降水中心强度预报易偏弱,主雨带范围预报易偏小,漏报可能性大;EC模式对主雨带强度、降水中心强度预报也易偏弱,但主雨带范围预报易偏大。(3) T639和EC模式在预报主雨带落区、降水中心位置和实况不一致时,预报易偏西、偏南,雨带的移速偏慢。 相似文献
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本文采用标准降水检验方法、EDI方法和MODE方法对新一代上海区域中尺度模式SMS-WARMS V2.0模式2015年12月至2016年11月的西南地区降水预报效果进行评估。结果表明:(1)模式对西南地区四季的降水TS评分均较高,夏季和秋季相对更高,且在48 h内预报性能比较稳定。(2)预报偏差和TSS评分显示,模式对西南地区春、夏两季的各个量级降水预报均较实况偏多,而对秋季的大暴雨和冬季的大雨以上量级预报则相对偏少。总体而言,对西南地区的降水技巧呈现出预报成功率高于空报率的特征。(3)模式对西南地区的小雨、暴雨和大暴雨预报评分优于EC模式。(4)EDI检验显示模式对西南地区的极端降水有较高的预报技巧,对四川中部和东北部以及贵州西南部的极端降水预报技巧相对更高。(5)模式对2015年8月一次西南涡诱发的暴雨过程的空间落区预报较好,强度较实况偏强。(6)MODE方法统计结果表明,模式对西南地区暴雨预报的目标质心偏差较小,降水中心强度偏强。 相似文献
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本文对2010年7月14~19日、7月22~24日、8月17~19日四川出现的3次区域性大暴雨过程,比较分析了成都区域中心及国家气象中心运行的GRAPES模式降水预报情况以及中、高层环流形势,通过天气学检验得出以下结论:(1) G-SC模式预报降水范围偏小、强度偏弱,强降水中心存在较大偏差;G-BJ模式能预报出降水的主要落区,但降水强度偏弱,虚假强水中心偏多;(2) GRAPES模式对青藏高原东侧天气系统的预报能力偏弱,G-BJ对大尺度环流系统的预报能力优于G-SC模式;(3)九龙站和名山站单站探空廓线图显示G-SC模式在对流层高层温度和风速不随高度变化,对流层底层比湿较实况偏小,因此,温度场、风场以及湿度场强度及分布都有待改善;(4)成都区域中心运行的GRAPES模式在初值、高度场强度、近地面温度等方面都具有很大的改进空间,这需要在资料同化、边界层方案、地形处理等方面做工作。 相似文献
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SAL定量降水预报检验方法的解释与应用 总被引：9，自引：0，他引：9
引入德国定量降水预报检验SAL方法,以2009年6月29日降水(长江中下游2009年入梅首场降水)为例,对AREM、T639、T213、JAPAN模式0～24h降水预报的SAL检验进行剖析,与SAL方法原理介绍相结合,全面而详细地对SAL检验方法进行阐释,通过对2009年三次大范围强降水的检验,分析和总结SAL方法在降水预报检验中的应用。结果表明:1)SAL检验方法是对某一天降水的预报效果进行检验的方法,它可对雨带的预报从强度(A)、位置(L)、结构(S)三方面进行评估。2)SAL检验结果中,对降水预报效果指示意义最大的为L值,L值越小,预报效果好的可能性越大,A值其次,S值再次。3)SAL值只在针对同一个降水实况的条件下具有可比性,不同降水日,因作为检验参考系的实况不同,其S、A、L值不具可比性。 相似文献