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1.
本文利用重庆风暴尺度集合预报系统业务存档的2017年8月1～31日逐日08时起报的模式预报资料及相应的观测资料对该系统的降水预报进行了检验评估及综合分析,综合各种检验结果,总体而言:该系统集合平均和概率匹配平均等集合预报产品相对于控制预报表现出了较明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级降水概率匹配平均的TS评分优于集合平均;各预报时效的Talagrand分布均表现出实况落在第11个概率区间的概率明显高于其他概率区间,需要在今后的科研和业务中加以关注;Outlier评分介于0.12～0.26;降水概率预报检验方面,各个降水量级的预报失误概率Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统在降水预报方面相对于单一的确定性预报而言表现出了一定的优势。 相似文献
2.
本文利用2017年6～8月重庆中尺度集合预报系统逐日20时起报的预报资料及相应的观测资料对该系统的预报性能进行了综合分析,结果表明:500hPa位势高度、850hPa温度和2m温度的集合平均预报的均方根误差均优于控制预报,集合离散度均明显低于集合平均的均方根误差,Talagrand分布均呈现出“J型”或“U型”分布,500hPa位势高度和850hPa温度Outlier评分介于0.26～0.32,2m温度的Outlier评分普遍较高,总体介于0.33～0.67;降水预报方面,集合平均和概率匹配平均相对于控制预报表现出了较为明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分明显优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级的降水概率匹配平均的TS评分明显优于集合平均;0～24小时和24～48小时累计降水的Talagrand分布呈现出一定的“U型”分布且0～24小时更为明显,其余时效较为理想,Outlier评分随预报时效的延长而减小,最高0.31,最低0.20;降水概率预报检验方面,各个降水量级的Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统相对于单一的确定性预报表现出了一定的优势。 相似文献
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集合预报开创了业务数值天气预报的新纪元 总被引：5，自引：0，他引：5
近年来世界上随着几个气象中心的集合预报投入业务,标志着业务数值天气预报进行了一个新的纪元,在任何进修大气的起初状态是不知道的,只有近似地描述大气,所以确切地说,天气预报问题应该提为大气的相空间中合适的概率密度函数随时间的演变。在误差的增长超出线性动力学范畴之外,集合预报是预报大气概率密度函数演变唯一可行的方法。可用扰动的产生是集合预报的主要问题之一。沿着预报系统的相空间中最不稳定的方向来扰动初始条 相似文献
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<正>10年时间尺度的气候预测,由于能够提供给政策制定者和有关部门与单位近期的气候变化预测,作为经济规划和社会生活安排等的参考,因此越来越受到重视。10年气候预测是气候科学中一个新的领域,一般预测方法采用:一是统计预测方法,根据前期气候变化特征,利用统计关系,计算预测未来10年的气候变化;二是动力模式预测方法,利用全球或区域气候模式,在一定初边条件和外强迫作用下,预测未来10年的气候变化;三是动力加统计 相似文献
5.
Climate Change Prediction 总被引：4，自引：0，他引：4
The concept of climate change prediction in response to anthropogenic forcings at multi-decadal time scales is reviewed. This
is identified as a predictability problem with characteristics of both first kind and second kind (due to the slow components
of the climate system). It is argued that, because of the non-linear and stochastic aspects of the climate system and of the
anthropogenic and natural forcings, climate change contains an intrinsic level of uncertainty. As a result, climate change
prediction needs to be approached in a probabilistic way. This requires a characterization and quantification of the uncertainties
associated with the sequence of steps involved in a climate change prediction. A review is presented of different approaches
recently proposed to produce probabilistic climate change predictions. The additional difficulties found when extending the
prediction from the global to the regional scale and the implications that these have on the choice of prediction strategy
are finally discussed. 相似文献
6.
朱跃建 《南京气象学院学报》2010,33(3):266-270
世界各国和各地区的环境预报中心的主要任务是向本国、本地区和全球公众发布科学的环境预报,包括天气、水、气候和空间天气的预报。气象学家与其他科学家合作,一起制作可靠、及时、准确的分析结果、指导意见、预报及预警,以确保人们的生命和财产安全,促进全球经济的发展,以满足人们日益增长的对环境信息的需求。为了更准确地制作预报、更好地服务大众以及最大限度地减少生命和财产损失,这里提出了＂预报科学＂思想。预报科学包括现代观测系统的资料收集、观测与预报信息的实时交流、各种科学技术的发展、无缝隙预报以及公共服务等。预报科学可以概括为三个相互独立的部分,即科学性、工程性和艺术性,且三者存在相互作用。总之,天气预报是大气与环境服务的重要组成部分;预报科学的科学性、工程性和艺术性均服务于天气预报、服务于人民。 相似文献
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Shuoben Bi Shengjie Bi Xuan Chen Han Ji Ying Lu 《Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences》2018,54(4):611-622
Observed climate data are processed under the assumption that their time series are stationary, as in multi-step temperature and precipitation prediction, which usually leads to low prediction accuracy. If a climate system model is based on a single prediction model, the prediction results contain significant uncertainty. In order to overcome this drawback, this study uses a method that integrates ensemble prediction and a stepwise regression model based on a mean-valued generation function. In addition, it utilizes empirical mode decomposition (EMD), which is a new method of handling time series. First, a non-stationary time series is decomposed into a series of intrinsic mode functions (IMFs), which are stationary and multi-scale. Then, a different prediction model is constructed for each component of the IMF using numerical ensemble prediction combined with stepwise regression analysis. Finally, the results are fit to a linear regression model, and a short-term climate prediction system is established using the Visual Studio development platform. The model is validated using temperature data from February 1957 to 2005 from 88 weather stations in Guangxi, China. The results show that compared to single-model prediction methods, the EMD and ensemble prediction model is more effective for forecasting climate change and abrupt climate shifts when using historical data for multi-step prediction. 相似文献
8.
为了在动力季节预测中更好地运用统计经验来改进预报, 从研究气候系统物理因子影响模式预报误差的角度入手, 探讨了与气候模式有关的统计经验获取问题, 并利用国家气候中心海-气耦合模式的历史回报数据, 考察了动力季节预测中夏季环流和降水的预报误差与主要物理因子, 包括Ni?o3区海温指数、太平洋年代际振荡指数、南北半球环状模指数以及北大西洋涛动指数相关关系。分析结果显示:上述物理因子与模式预报的夏季环流和降水误差之间存在前期或同期的某种显著相关关系, 并且显著关系分布随因子的不同而表现出明显不同的区域性特征, 这为发展一种基于预报因子的误差订正新方法提供了新思路。 相似文献
9.
在介绍银川市空气质量动力预测模型的基础上,重点对该模型的预测结果及误差进行分析。结果表明:该系统能较好地对24 h污染气象条件进行预测,污染气象条件的预测结果与监测结果比较吻合,预报准确率PM10为61%、SO2为92%;春季各月PM10预测值的平均绝对误差较大,其它3个季节相对较小,SO2的情况与PM10正好相反;考虑风沙条件对模式预测准确性的影响,可根据不同时间、不同季节,逐步调整模式中的扬沙系数,能有效地提高该模式对银川市多风沙季节以PM10为首要污染物的空气质量预测准确率,以适应银川市特殊的气候及环境条件。 相似文献
10.
胡翠珍 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2002,25(5):10-12
2001年4月6-9日，新疆出现了一次全疆性寒潮天气过程。阿克苏地区8县1市普遍出现了强风暴、强降温。但由于我台对数值预报产品的正确释用，成功地报出了这次天气，体现了数值预报的优点。 相似文献
11.
M. A. El-Shahawy 《Boundary-Layer Meteorology》2002,104(2):319-329
Mathematical models that can properly predict dispersion and transport ofatmospheric pollutants are an essential element in the development of warningand control strategies. Proper forecasts of atmospheric boundary-layer heightand its vertical mean wind speed provide a basis for predictions of air-pollutionconcentrations under meteorological conditions that vary horizontally, vertically,and temporally.A prognostic model is developed to predict the ventilation factor using forecast valuesof meteorological elements normally provided from meteorological agencies, in addition to specifications of terrain. Therefore, the ventilation factor and concentrations of pollutants could be predicted. Subsequent to the dependence of the present method on easily obtainable data, it avoids the non-generality and uncertainty followed from the application of some empirical relations. Even more, the method seems to provide high accuracy in validity tests. 相似文献
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GRAPES紫外线（UV）数值预报 总被引：2，自引：1，他引：1
应用GRAPES（Global/Regional Assi milation PrEdiction System）模式中的Goddard短波辐射方案,创建了紫外线数值预报系统（GRAPES-UV）。介绍了Goddard短波辐射方案,给出了GRAPES-UV系统的运行和个例分析。研究结果表明,紫外线指数（UVI）除了与纬度、地形和日变化有关外,还与云的分布以及天气形势密切相关,GRAPES模式中云的微物理方案对UV预报有较大的影响,UVI在晴空和对流云降水地区的强烈反差是UVI的重要特征。在个例试验中应用了臭氧总量预报模式,通过T213模式为化学输送模式提供气象背景,利用卫星资料同化技术建立臭氧的初始场,预报大气臭氧总量。应用国际上通常采用的临界成功指数（CSI）对2007年夏季北京和上海UV预报进行统计检验。北京和上海24 h紫外线强度等级为强和很强的CSI分别为0.625和0.780,接近同样方法的美国检验结果0.677。该系统从2006年3月起在中国气象局大气成分观测与服务中心的业务系统中正常运行,并在大气成分中心网站上发布UVI和紫外线强度等级预报,并提醒公众采取合适的方法保护自身免受UV的过度辐射。 相似文献
14.
陈贤 《中国气象科学研究院年报》2008,(1)
2008年9月24日,中国气象局科技司组织专家组对项目的中期工作进行了检查,专家组认为,项目按计划开展了所有的工作,经费使用合理,任务完成好,阶段成果显著,工作状态良好,一致同意通过中期检查,并建议根据专家组提出的意见,继续完成项目工作计划任务.项目取得的成果及其应用情况如下: 相似文献
15.
陈贤 《中国气象科学研究院年报》2007,(1):15-16
2007年,"十一五"国家科技支撑计划重点项目"灾害天气精细数值预报及短期气候集合预测研究"获得科技部批准,正式启动.我院数值预报研究中心作为项目具体承担单位,在过去的一年里,在中国气象局、科技部及中国气象科学研究院的领导下,在项目各课题科技人员的共同努力下,项目顺利启动并全面开展,取得了一系列的阶段成果. 相似文献
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IAP数值气候预测系统对2004年中国夏季气候的预测 总被引：4，自引：3，他引：1
通过1980～2000年共21年的集合后报试验,考察水平分辨率提高至2°×2.5°的IAP短期数值气候预测系统对中国夏季气候异常的预报技巧.后报试验结果表明:该预测系统对中国夏季气温异常具有较好的预报能力,此外对夏季降水异常也具有一定的预报能力.利用IAP ENSO预测系统,较好地预报出2004年3月以后热带太平洋海温的演变情况,并在此基础上,对2004年中国夏季气候进行了实时预测.与实况比较表明,IAP数值气候预测系统总体上较好地预报出2004年夏季我国大范围的降水和温度异常分布,特别是较好地预测出夏季我国北方大部、华南沿海等地区气温偏高,而黄淮以及长江中上游地区气温偏低的观测事实.预测的温度距平与中国地区160个站观测实况的距平相关系数可达0.39. 相似文献
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选用华南区域15个代表站的降水历史资料,建立GM(1,1)气候预测系统,使用国家气象局统一的短期气候预测评分方法,对该系统的年、季、月雨量进行预测及检验。结果表明,近6年各月的月雨量预测总平均评分为69.4,且各年平均评分基本稳定,近4年月雨量预测评分均在70分以上,接近主观预测水平,同时对月雨量极值有较好的预测能力。近10年的年、季雨量预测评分分别为82.4和70.1,近3年的季雨量预测评分在70分以上,近4年的年雨量预测评分在90分以上,接近主观预测水平。因此GM(1,1)气候预测系统对华南区域降水的短期气候预测具有较好的参考意义。 相似文献
18.
通过分析BCC_CSM1.1m、ECMWF_SYSTEM5、NCEP_CFSv2、FGOALS_f、FGOALS_s2、PCCSM4气候模式的模式初始误差、空间相关系数和时间距平相关系数,评估国内外6种气候预测模式在西南地区的预测能力.结果表明:FGOALS_s2和ECMWF_SYSTEM5模式的初始误差最大,FGOA... 相似文献
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Hong-Li REN Yujie WU Qing BAO Jiehua MA Changzheng LIU Jianghua WAN Qiaoping LI Xiaofei WU Ying LIU Ben TIAN Joshua-Xiouhua FU Jianqi SUN 《Journal of Meteorological Research》2019,(3):540-552
Multi-model ensemble prediction is an effective approach for improving the prediction skill short-term climate prediction and evaluating related uncertainties. Based on a combination of localized operation outputs of Chinese climate models and imported forecast data of some international operational models, the National Climate Center of the China Meteorological Administration has established the China multi-model ensemble prediction system version 1.0 (CMMEv1.0) for monthly-seasonal prediction of primary climate variability modes and climate elements. We verified the real-time forecasts of CMMEv1.0 for the 2018 flood season (June-August) starting from March 2018 and evaluated the 1991-2016 hindcasts of CMMEv1.0. The results show that CMMEv1.0 has a significantly high prediction skill for global sea surface temperature (SST) anomalies, especially for the El Nino-Southern Oscillation (ENSO) in the tropical central-eastern Pacific. Additionally, its prediction skill for the North Atlantic SST triple (NAST) mode is high, but is relatively low for the Indian Ocean Dipole (IOD) mode. Moreover, CMMEv1.0 has high skills in predicting the western Pacific subtropical high (WPSH) and East Asian summer monsoon (EASM) in the June-July-August (JJA) season. The JJA air temperature in the CMMEv1.0 is predicted with a fairly high skill in most regions of China, while the JJA precipitation exhibits some skills only in northwestern and eastern China. For real-time forecasts in March-August 2018, CMMEv1.0 has accurately predicted the ENSO phase transition from cold to neutral in the tropical central-eastern Pacific and captures evolutions of the NAST and IOD indices in general. The system has also captured the main features of the summer WPSH and EASM indices in 2018, except that the predicted EASM is slightly weaker than the observed. Furthermore, CMMEv1.0 has also successfully predicted warmer air temperatures in northern China and captured the primary rainbelt over northern China, except that it predicted much more precipitation in the middle and lower reaches of the Yangtze River than observation. 相似文献