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基于雷达外推和中尺度数值模式的定量降水预报的对比分析 总被引：2，自引：1，他引：1
应用广东2010年出现的4次暴雨过程的气象资料,检验分析了临近预报系统（SWAN）和华南中尺度数值模式（GZMM）中的定量降水产品对晴雨及不同类型降水的预报效果,在此基础上探讨了临近预报系统和数值模式在0～6 h范围内的预报能力的交叉点。结果表明：首先,对于晴雨预报,SWAN系统中降水产品随着预报时效的增加预报效果呈现出减弱的趋势,且高分辨（0.02°）产品的下降速度要快于低分辨率（0.12°）;GZMM降水产品（0.12°）在1～3 h预报能力逐步提升,在4～6 h维持相对稳定的水平。对于分辨率同为0.12°的SWAN系统和GZMM模式产品,在第1和第2 h,SWAN产品的CSI评分分别为0.504和0.442,高于GZMM的0.306和0.375,但从第3小时开始GZMM产品CSI评分略高于SWAN产品,表明此后华南中尺度数值模式对晴雨的预报能力优于SWAN系统,交叉点介于2～3 h。其次,进一步检验了上述产品对弱降水（1小时雨量为0.1～2 mm）、一般性降水（2～10 mm）和较强降水（超过10 mm）的预报能力。对于弱降水,GZMM产品CSI评分在0～6 h维持在0.23,高于SWAN产品,表明GZMM模式对于弱降水的预报能力在整体上要强于SWAN系统。对于一般性降水,在0～3 h,分辨率为0.12°的SWAN产品CSI评分高于GZMM产品;两者的CSI评分曲线的交叉点介于3～4 h,即从第4小时开始,GZMM降水产品预报效果更好。对于较强降水,无论是SWAN系统还是GZMM模式,预报能力都呈现出明显的减弱;但SWAN系统在整体上对强降水的预报能力要优于GZMM模式。 相似文献
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中国夏季降水多模式集成概率预报研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于TIGGE资料中的中国气象局（CMA）、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）以及英国气象局（UKMO）五个中心2007-2011年5月25日-8月31日中国地区逐日12-36 h、36-60 h、60-84 h、84-108 h、108-132 h与132-156 h累积降水集合预报资料,分别利用PoorMan （POOL）和多模式消除偏差（MBRE）两种方法对2011年各中心降水概率预报进行集成,并采用RPS和BS评分方法对预报效果进行评估。结果表明,对于12-156 h逐24 h累积降水量概率预报,多模式集成预报效果优于单模式预报效果,且多模式消除偏差概率预报效果最好;针对小雨、中雨以及大雨以上降水,PoorMan和MBRE概率预报较单中心预报效果均有提高,MBRE概率预报效果优于PoorMan方法。 相似文献
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使用2013年1月1日-2016年1月7日全国气象站观测资料,应用准对称混合滑动训练期,不改变雨带预报位置和形态,基于模式降水预报订正结果的TS评分最优化及ETS评分最优化,分别设计最优TS评分订正法（OTS）和最优ETS评分订正法（OETS）确定预报日各级降水订正系数,对2014-2015年降水数值预报进行分级订正,并与频率匹配法（FM）对比。结果表明:在24 h累积降水的多个预报时效订正中,无论是对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和中国气象局的全球模式降水预报,还是对4个模式的简单多模式平均,OTS和OETS较FM在TS评分和ETS评分等传统降水检验指标上均更优秀,其中OTS在所有时效均能提高模式降水预报质量,为三者最优。在概率空间的稳定公平误差评分方面,OTS在各时效、各单模式及多模式平均等方面优势明显。在预报员对应参考时效上,OTS在24~168 h的24 h累积降水预报中的TS评分也优于主观预报。 相似文献
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GRAPES_GFS模式全球降水预报的主要偏差特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2017年1、4、7、10月“全球降水观测（global precipitation measurement,GPM）计划”每日08时（北京时）的24 h累计降水量和逐30 min降水量观测产品,从降水量和频率等角度,对同期GRAPES全球模式（GRAPES_GFS）第1（D1）、3（D3）、5天（D5）的全球降水预报性能和偏差特征进行细致评估与分析,且对低纬度暖池和北半球中纬度风暴路径区进行了重点观察,初步探讨了降水预报偏差特征在低纬度和中纬度明显不同的可能原因。结果显示:（1）GRAPES_GFS的D1—D5预报对全球日降水（量和频率）分布描述合理,能准确再现纬向平均降水（量和频率）的典型特征—降水“双峰”极大位于南北纬20°之间,次极大位于南北纬40°—50°地区的特征,以及关键区日降水时、空演变和降水日循环逐日演变的主要趋势特征。（2）低纬度的纬向平均湿日（≥0.1 mm/d）频率预报正偏差很小,但日降水量和强降水日（＞25 mm/d）频率预报的正偏差明显、偏差极大值“双峰”位置恰是相应观测极大值所在处（南北纬5°—10°）;中纬度的纬向平均日降水量预报基本无偏,但明显的湿日降水频率预报正偏差（20%—30%）和强降水日频率负偏差出现在南北纬40°—60°。降水偏差正、负分布特征随季节和预报时效基本保持不变,预报均方根误差数倍于平均误差,暗示模式降水预报偏差有系统性且性能表现波动较大。（3）日循环中,模式在暖池的降水量预报正偏差缘于降水强度预报偏强,降水频率预报的弱负偏差主要与降水落区预报偏小有关;而模式在北半球风暴路径区降水频率预报的正偏差则是降水落区预报偏大和空报弱降水事件两方面因素造成。（4）模式降水（量和频率）预报偏差特征在低纬度和中纬度的明显差异与模式次网格尺度和网格尺度降水比例失调有关,改进线索指向模式对流参数化方案中深对流的启动和深对流降水量的处理以及对流参数化方案与云微物理方案的协同问题。 相似文献
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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
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长期以来,雷达回波外推技术是0—2 h临近预报系统主要采用的方法,但其实际有效预报时间≤1 h,而中尺度数值模式预报则受平衡约束时间的限制,最初2 h的降水预报无效。为解决上述两种预报的缺陷,目前国际上流行采用外推预报与数值模式预报融合的技术,形成统一的0—6 h格点化的高分辨率无缝隙定量降水临近预报系统。对目前流行的两种融合算法（INCA（Integrated Nowcasting and Comprehensive Analysis System）算法及RAPIDS（Rainstorm Analysis and Prediction Integrated Data-processing System）算法）进行了分析和对比试验,以期为业务应用提供借鉴。RAPIDS算法的核心是用自动气象站雨量融合雷达估测得到的定量降水对模式预报的降水强度和位相进行修正;INCA算法则是用数值模式预报的风场修正外推技术的降水移动矢量。两种方法在0—6 h预报时效内,外推预报的权重均逐渐减小,模式预报的权重逐渐增大,从而实现外推预报和模式预报的平滑过渡。试验结果表明,两种方法对降水雨带和降水强度的预报均优于单一的外推预报或模式预报。集二者的优势研发最优的高时、空分辨率降水预报无缝隙融合算法,将有助于进一步提升高分辨率定量降水0—6 h无缝隙预报水平。 相似文献
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为提高数值预报模式在山东汛期降水的预报能力,为降水预报及模式物理参数方案选择和调整提供客观依据,对2010年汛期（6-9月）山东区域MM5、WRF-RUC（WRF快速循环同化系统）和T639模式24 h、48 h累积降水预报产品,进行晴雨、一般性降水和分量级降水TS评分及平均绝对误差、平均误差分析。结果表明：从晴雨预报准确率来看,3种模式相差不大;一般性降水和小雨预报,MM5模式评分结果最差,T639模式预报效果最好;中雨以上量级,24 h降水T639模式预报效果最好,特别是24 h大暴雨评分T639模式达到了10.37 %,而48 h降水T639模式预报效果下降明显。无论24 h降水还是48 h降水,除9月WRF-RUC模式平均绝对误差最小外,6-8月T639模式平均绝对误差均为最低,WRF-RUC模式24 h和48 h降水各月平均误差均为负偏差;不同的降水预报检验方案和天气过程类型对检验结果有一定的影响。 相似文献
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运用气象观测资料和GRAPES、ECMWF、SWCWARMS_9KM(简称SWC)模式预报资料,对冕宁“6.26”大暴雨天气过程模式预报性能进行检验。结果表明:（1）对于24 h累计降水预报,中尺度区域模式优势明显,量级与落区预报效果均为最好,其中GRAPES_3KM模式预报落区分布与实况重合度较高,暴雨及以上量级降水TS评分最高。（2）GRAPES_3KM模式最大小时雨强10 mm以上降水落区与实况大雨及以上量级降水落区匹配度最高,ECMWF模式24 h累计降水多物理量订正产品及短时强降水概率产品次之。（3）SWC及GRAPES_3KM模式24 h累计降水极值点相比实况略偏北,量级偏小。对于小时降水峰值出现时间,SWC模式偏早4 h,GRAPES_3KM模式偏早3 h。（4）GRAPES_GFS模式环流背景预报更接近实况,SWC模式能较好地预报出冕宁上空中尺度辐合系统的存在。 相似文献
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应用1961—2017年中国气象局热带气旋最佳路径数据集、国家地面气象观测站日降水观测资料和2015年8月—2017年12月欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报系统降水极端预报指数（EFI）数据,根据百分位法定义台风影响期间福建省各站点的台风极端降水阈值,采用最小阈值法剔除台风极端降水时EFI箱线图中的异常值,保留最小值作为台风极端降水EFI阈值,建立基于EFI阈值的台风极端降水预报方法。用该方法分别对2015年8月—2017年12月和2018年登陆或影响福建台风进行台风极端降水回报和预报试验,采用TS、空报率、漏报率对回报和预报结果进行检验。结果表明:福建台风极端降水阈值由沿海向西北内陆逐渐减小,其中中北部沿海地区的阈值最大;台风日降水量与日降水EFI预报、台风极端降水时的日降水量与日降水EFI预报均存在明显的正相关,日降水EFI预报的箱线图差异指数（Ibd）也表明EFI可以较好地区分台风极端降水和非极端降水;预报试验20时（北京时）起报时效12—36、36—60、60—84和84—108 h的台风极端降水预报TS分别达到0.26、0.22、0.20和0.19,总体上略优于回报试验;台风极端降水越显著,台风极端降水预报效果越好,回报和预报都存在的不足是空报率高,主要出现在台风极端降水不明显的个例中。降水EFI预报对台风极端降水预报具有较好的指示意义,基于降水EFI阈值的台风极端降水预报产品可在业务中作为台风极端降水预报的参考。 相似文献
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基于沙漠绿洲戈壁区域同化预报系统(Desert Oasis Gobi Regional Assimilation and Forecast System,简称"DOGRAFS"),对2012年11月1日—2013年10月31日逐日四次预报的6h累积降水量和实况资料,利用TS、ETS和BS评分统计量,对该系统的降水预报能力进行客观检验评估,结果表明:总体而言,模式预报效果存在一定的季节差异,夏秋两季预报评分高于冬春两季;对于同一降水阈值,系统不同起报时间对降水的预报结果差别不大,但总体上12 UTC略优于其它三个时次;模式对降水的预报能力随着降水阈值的增大而逐渐降低,其中,对0.1 mm·(6 h)-1阈值的降水预报性能最稳定,对3.1 mm·(6 h)-1和6.1 mm·(6 h)-1两阈值次之但预报范围与实况比较吻合,对12.1 mm·(6 h)-1以上的大阈值降水过程,整体把握能力还有待提高。另外,针对2013年5月26—29日南疆一次极端强降水天气个例进行分析,不同起报时间对强降水时段的落区和量级的预报能力参差不齐,其中26日12UTC的预报结果最优;对其增量场分析表明,同化的资料对预报初始场中、低层的风场、温度场以及湿度场都有明显的调整作用,对预报结果有较好的正效应。 相似文献
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新疆213数值预报降水评价 总被引：2，自引：0，他引：2
利用2006年新疆107个测站的实况降水资料和T213模式的降水预报值,根据中短期天气预报质量检验办法中客观降水检验方法,对T213数值降水预报产品的24 h预报能力进行了分析检验,结果表明：（1）T213对新疆地区暴雨和大暴雨基本无预报能力。（2）T213在新疆区域对于小量和中量降水的整体预报能力北疆要明显好于南疆。（3）T213的预报能力存在一定的季节性,对弱降水过程预报能力较差。（4）从小量到大量降水,T213的空报率和漏报率都很高,整体预报效果不好。 相似文献
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检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。 相似文献
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检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。 相似文献
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卫星和雷达资料在暴雨数值预报中的应用研究 总被引：3，自引：0，他引：3
采用美国风暴分析预报中心开发的中尺度模式（Advanced Regional Prediction System,ARPS）的资料分析系统ADAS（ARPS Data Analysis System）,把中国CINRAD/SA、SB多普勒雷达反射率、风云-2E卫星的红外和可见光资料引入模式初始场,利用高分辨率中尺度模式WRF对2012年7月21日中国华北地区暴雨过程进行数值模拟。结果表明：加入雷达和卫星资料的WRF数值模拟,由于修正了中低层水汽,对降水系统预报有一定的调整,预报的降水落区位置和降水量中心值更接近实况;同时加入卫星和雷达资料同化后,明显改善了WRF降水系统预报偏慢的情况。雷达与卫星资料同化对WRF模式降水预报影响不同,雷达资料影响的时间短,只在6 h内预报起作用,而卫星资料影响时间较长,能够改善24 h内的预报。加入卫星和雷达资料,修正了水汽场,使降水预报在开始时间、量级和范围上均有改善,更接近实况。 相似文献
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对中国国家气象中心T639数值预报、德国降水预报和欧洲中心（ECMWF）数值预报中对中国东北地区的降水、温度和环流模式的预报结果,分别进行检验。结果表明：降水预报中,德国降水预报对中国东北地区的晴雨预报、一般性降水预报效果较好,但T639数值预报的漏报率明显低于德国降水预报,而T639数值预报中24-120 h暴雨预报的TS评分明显高于德国降水预报。温度预报中,T639数值预报对中国东北地区温度预报72 h内基本可用;欧洲中心（ECMWF）数值预报在96 h内效果较好。对于24 h的温度预报准确率,T639数值预报稍高于ECMWF数值预报结果。环流模式方面：48h内T639预报效果好于ECMWF,72 h以后ECMWF预报效果好于T639。 相似文献
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为深入认识对流尺度集合预报对川渝地区降水的预报性能，利用2020—2021年暖季（5—9月）川渝地区7 213个自动气象站逐日降水观测数据，综合评估对流尺度集合预报系统的控制预报（Control Forecast, CNTL）、集合平均（Ensemble Mean, MEAN）和概率匹配平均（Probability-matched Ensemble Mean, PM）对川渝地区降水的预报能力，并对比不同起报时次（08:00和20:00，北京时，下同）的预报差异。结果表明：（1）PM和MEAN的预报性能相对CNTL有所提高，MEAN对中雨和大雨量级降水预报具有指示意义，PM对大量级降水具有明显的预报优势。（2）模式预报的降水频率在小雨量级相比观测呈区域一致的正偏差，中雨及以上量级降水的预报正偏差集中在大巴山、华蓥山、武陵山脉等高海拔山区，预报负偏差主要位于四川盆地和丘陵区域，MEAN对小雨和中雨（大雨和暴雨）的预报正（负）偏差最明显。（3）08:00起报的36 h时效临界成功指数（Critical Success Index, CSI）和命中率（Probability of Detect... 相似文献
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汤浩 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2012,6(6):21-27
对新疆快速更新循环数值预报系统2009年1、12月和2010年1、4、7、10月份的降水量和气温进行了检验,并与不做同化的预报结果进行了对比,得到以下结果：（1）降水Ts评分北疆好于南疆,偏西好于偏东,其中北疆西部、北部、北疆沿天山一带、天山山区、南疆西部山区最好。漏报率的分布表现为北疆沿天山一带、天山山区较小,南疆、东疆较大。空报率的情况为：南疆、东疆普遍较高,北疆沿天山一带较低,其他地区居中。（2）典型个例检验发现降水落区预报有较好的参考价值,但大降水中心位置的预报能力不稳定,和田、巴州南部的空报现象比较突出。（3）温度预报准确率南疆、东疆总体偏低,北疆西部、北部较高,其他地区居中,个别山区站存在较大误差。（4）现行新疆快速更新循环数值预报系统的预报能力不比不采用同化高。 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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2019年,数值预报中心开发了以GRAPES全球模式为驱动场,集合变换卡尔曼滤波为初值扰动方法,随机物理过程倾向项为模式扰动方法的10 km水平分辨率GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式,并投入业务运行。基于该模式,作者开展了2019年7～9月夏季降水不确定性的集合预报实时试验,并从统计检验和个例分析角度,与GRAPES-REPS V2.0和ECMWF全球集合预报模式进行对比,由此对GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式的降水预报能力给予客观评价,并分析了引起中尺度强降水预报不确定性的物理机制,研究结论可为诊断集合预报模式及改进集合预报方法提供依据。结果表明:（1）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统的降水ETS评分在所有预报时效和量级内均优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式,降水成员具有明显等同性,且概率预报技巧FSS评分较高,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式降水预报效果全面优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式。（2）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报的集合平均降水BIAS评分及小雨和暴雨ETS评分均明显优于ECMWF全球集合预报系统,降水概率预报与ECMWF降水概率具有一定可比性。（3）个例分析结果表明,不同集合预报模式通过刻画中尺度特征物理量不确定性来捕捉降水预报不确定性,初始时刻,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式和ECMWF全球集合预报模式环流形势分布较为相似,随预报时效演变,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式对中尺度动力、热力场捕捉更为准确,相应地对降水落区与量级预报较好,概率预报技巧较优。（4）与ECMWF全球集合预报模式相比,GRAPES区域集合预报模式集合成员能很好地预报降水发生、发展、消亡整个过程,故GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统对中国汛期降水具有较强的预报能力。 相似文献