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1.
利用2020年1月1日—2023年1月2日ECMWF、NCEP模式降水预报资料和眉山地区降水观测资料,采用频率匹配法（Frequency Matching Method,FM）、最优TS评分法（Optimal Threat Score,OTS）对ECMWF和NCEP的模式降水预报进行订正,对比检验评分和预报个例,并验证两种方法的适用性。结果表明：FM、OTS订正明显改善了小雨空报和暴雨漏报,提高了晴雨预报准确率、小雨ETS评分、暴雨TS评分,且OTS优于FM;FM可能出现参考数据与实况数据有较大偏差的情况,从而影响订正效果,OTS则不受参考数据的影响;数值模式降水的预报偏度明显大于1或小于1时,FM、OTS订正效果越好;FM、OTS难以订正小雨漏报、暴雨空报,也难以对降水差值较大的空漏报或降水落区偏差进行订正。 相似文献
2.
为综合不同模式对不同量级降水的预报优势,设计一种全球模式与区域模式结合的降水分级最优化权重集成预报算法,集成经最优TS评分订正法（optimal threat score,OTS）订正后的欧洲中期天气预报中心降水预报产品（以下简称EC-OTS）和华东区域中尺度模式降水预报产品（以下简称SMS-OTS）。以泛长江区域（23°~39°N,101°~123°E）为研究范围,基于2018年不同降水量级的TS评分最优化确定SMS-OTS和EC-OTS在不同降水量级时的最优权重系数以及最优集成方案,并以2019年降水数据为独立样本进行预报试验。结果表明:对于最优权重系数,EC-OTS在低降水量级权重较大,随着降水量级的加大,SMS-OTS的权重也逐渐加大;最优集成方案为初始集成降水量预报取SMS-OTS,集成运算迭代3次;集成预报在几乎所有预报时效、所有降水量级的TS评分均高于EC-OTS和SMS-OTS,其平均绝对误差略小于EC-OTS,显著小于SMS-OTS;集成预报12 h累积降水预报的TS评分较省级预报员主观预报高-0.009~0.041,24 h累积降水预报的TS评分较国家气象中心预报员主观预报高0.009~0.023。 相似文献
3.
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
4.
四种定量降水预报客观订正方法对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于2019年全年、不同季节、不同预报时效的欧洲中期天气预报中心模式的定量降水预报,检验评估了频率匹配、最优TS评分、最优百分位、概率匹配4种定量降水预报客观订正法的综合性能。利用理想模型研究了不同雨带位移偏差和干湿偏差情形下频率匹配法与最优TS评分的表现,并通过个例订正展示了4种定量降水预报订正法的基本特征。结果表明:频率匹配与最优TS评分仅能对确定性预报的降水量级进行调整,最优百分位和概率匹配法通过引入集合预报信息可在一定程度上改变预报的降水落区。频率匹配法以频率偏差最优为目标,可以很好地消除模式的干湿偏差,但仅在位移偏差较小且存在较大干湿偏差时提升原始预报的TS评分。最优TS评分法难以改进存在弱湿偏差的中雨预报的TS评分,而最优百分位法利用集合预报信息可以显著提升所有降水等级的TS评分,在较长预报时效下优势尤其明显,但也存在春、夏两季湿偏差较大的问题。概率匹配法由于没有使用历史实况信息,在暴雨订正中干偏差较大。经济价值模型检验评估表明,最优百分位法在暴雨量级的风险决策中具有较高的参考价值。 相似文献
5.
使用2020年3—9月逐时更新的CMA广东短临3 km数值模式(CMA-GD(R3)模式)1~12 h逐小时降水量资料,利用最优TS评分订正方法(OTS)对逐小时降水量进行分级订正,并分别从整体和分类型降水过程预报订正效果进行了检验和对比评估。结果表明:从整体预报订正性能来看,通过OTS方法对CMA-GD(R3)模式订正后,对于≥1 mm/h及以上量级的降水,OTS均有较好的订正能力,并且随着雨强的增加,其TS评分的改善比率越大;同时,OTS可有效减少各个预报时效的漏报率和空报率,其中漏报率减小更加明显,表现出明显的湿偏差(空报偏多)。从三类暴雨过程逐时降水预报订正效果来看,通过OTS订正之后,对于≥1 mm/h的降水,OTS对三类暴雨类型均有正的订正能力。其中在0.1 mm、1 mm、10 mm、20 mm、35 mm、50 mm 6个量级上,季风型的逐时降水预报表现最好,6个量级的TS评分值分别为0.403、0.232、0.053、0.023、0.009和0.004;在5 mm量级上锋面型的逐时降水预报表现最优,其TS值为0.102。从改善效果来看,经过OTS订正后,在1 mm量级上台风型改善率最大,在5 mm和10 mm量级上锋面型改善率最大,在20 mm、35 mm和50 mm量级上季风型改善率最大。 相似文献
6.
暴雨集合预报-观测概率匹配订正法在四川盆地的应用研究 总被引：3，自引：0，他引：3
利用2008—2011年6—8月中国气象局T213全球集合预报24—240 h降水预报资料和四川盆地观测降水资料,提出四川盆地暴雨集合预报-观测概率匹配订正法。该方法将集合预报降水累积概率分布与观测降水累积概率分布进行概率匹配,对降水量为50 mm的集合预报平均值进行订正,获得暴雨预报订正值(A Calibrated Heavy Rainfall forecast value),累积降水概率分布拟合函数采用Gamma函数。选取2013年6月28日—7月10日进行独立样本暴雨预报试验,分析四川盆地暴雨预报订正值分布特征和订正前后降水检验评分变化,讨论该方法存在的若干局限性。结果显示:T213集合预报对四川盆地降水预报存在预报量较观测量级小、模式预报时效越长降水预报越弱等系统性偏差,暴雨集合预报-观测概率匹配订正值普遍小于50 mm,且随预报时效延长而逐渐减小,有效地订正了T213暴雨集合预报系统性误差;暴雨集合预报-观测概率匹配订正法对"有或无暴雨"二分类暴雨预报改善较明显,ETs评分获得提高,且漏报率和空报率有所降低。 相似文献
7.
针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。 相似文献
8.
针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心（ECMCWF）降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采用预报—实况概率匹配方法建立1～3日的短期订正模型并进行试报检验。结果表明:欧洲中心数值模式对于海河流域东北冷涡降水的预报较实况偏慢;概率匹配法主要通过订正降水量级来改善预报结果,订正后降水预报对于小雨、大雨、暴雨预报的TS（Threat Score）评分技巧均有提升,尤其对于大雨和暴雨及以上量级预报,订正后预报量级及预报落区大小均与实况更加接近,订正效果显著。东北冷涡降水对流性强,模式预报能力弱,而订正后预报能有效提高此类强降水的预报技能,具有较好的应用价值。 相似文献
9.
开展了夏半年72 h内逐3 h降水预报试验,针对ECMWF模式预报、基于ECMWF的模式输出统计(MOS)预报、纳入超前空间实况信息的OMOS预报,以及三种预报的最优TS评分订正(OTS)预报,对比分析预报效果,探讨一种多方法结合能够提供良好预报性能的3 h定量降水预报技术方案。结果表明:在短期预报中,MOS预报与OTS订正相结合的MOSOTS综合预报方法的预报性能最好,而且MOS-OTS方法的3 h强降水预报与业务运行的城镇指导预报中融合主客观预报的降水预报相比,也具有一定优势;而在临近3 h预报中,则OMOS预报与OTS订正相结合的OMOS-OTS综合预报方法最优,3 h内0.1、3和10 mm以上降水的TS评分最高,比原始模式预报分别提高73%、198%和483%,Bias评分接近于1,在夏半年的逐日晴雨预报中,OMOS-OTS方法在大部分日期都稳定优于MOS-OTS预报和城镇指导预报。 相似文献
10.
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
11.
为了提高5 km分辨率的网格降水预报准确率,针对数值模式网格降水预报产品中尚存在许多降水空报的现象,基于网格降水实况,应用动态建模和机器训练择优技术,借助新检验参数归一化后的单调性、新降水TS公式在计算上的便利性,建立了两种动态最优降水消空技术方案,开展网格降水消空研究。研究表明,两步法抑制了消空阈值偏大现象,归一化法使阈值优选更加直接。用这两种方法,晴雨准确率全部上升,其中,ECMWF(European Centre for Medium range Weather Forecasts)提高最大（2.39%～4.76%）;降水TS评分,ECMWF提高最大,白天提高多（2.98%～3.64%）,夜间提高少（1.61%～1.78%）,但CMA SH9(中国气象局上海数值预报模式系统)和CMA BJ(中国气象局北京快速更新循环数值预报系统)则出现下降。归一化法在白天使晴雨准确率提高最多。分析表明,经过消空处理后,雨空百分率下降数值明显大于雨漏百分率增加数值,从而使空报率出现大幅下降,晴雨准确率也升高明显。 相似文献
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利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)和英国气象局(UKMO)5个模式预报的结果,对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究。结果表明,卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均(BREM)和单模式的预报,但是对于地面气温和降水,其预报效果也存在一定的差异。在中国区域2 m气温的预报中,卡尔曼滤波的预报结果最优。而对于24 h累积降水预报,尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM,但随着预报时效增加,其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当,改进效果不明显。卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优,预报效果更佳且稳定。 相似文献
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利用2016—2018年4月1日至6月30日三个全球数值预报业务中心（CMA、ECMWF和NCEP）的24 h降水集合预报资料和辽宁省降水观测资料,采用TS评分、预报偏差B、Talagrand分布以及BS评分等方法对辽宁省春季透雨（4—6月）CMA、ECMWF和NCEP三套全球集合预报结果进行对比分析。结果表明：三个集合预报中心的集合预报系统的离散度均具有偏小的特征,Talagrand都呈U型分布,即各集合预报系统对量级较小的降水预报值偏大,空报率高;对量级较大的降水预报能力不足,极值偏小,容易产生降水预报偏差。将各中心的确定性检验结果和概率性检验结果进行对比后发现,ECMWF相比CMA和NCEP的TS评分值更高,预报偏差B值更接近于1,也就是说另外两个预报中心对辽宁省春季透雨预报漏报更为明显。从BS评分值和其分解评分值结果来看,ECMWF优于另外两个预报中心。ECMWF对辽宁省春季透雨预报的结果与实况最为接近,检验结果最好,可在日后的预报服务工作中作为主要参考。 相似文献
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使用世界气象组织季节内至季节尺度（Subseasonal to Seasonal, S2S）预测项目数据库评估了多个集合预报系统在S2S时间尺度对台风的预报能力。评估的时间段为1999—2010年期间每年5月1日—10月31日。为评估S2S时间尺度台风的预报技巧,使用了台风密集度来描述台风的生成及移动状况。台风密集度定义为一段时间内500 km范围内台风出现的概率。台风密集度由6个S2S集合预报系统后报结果计算得出,它们分别由BoM、CMA、ECMWF、JMA、CNRM和NCEP开发使用。这6个预报系统台风密集度的预报技巧评分表明,当预报时效为11~30天时,ECMWF预报系统的评分为正值,比基于气候状态的参考预报能略好地预报台风。 相似文献
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Preliminary Comparison of the CMA, ECMWF, NCEP, and JMA Ensemble Prediction Systems 总被引：1，自引：0，他引：1 
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下载免费PDF全文 Based on The Observing System Research and Predictability Experiment (THORPEX) Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) dataset,using various verification methods,the performances of four typical ense... 相似文献
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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