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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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烟台市暴雨过程的数值预报产品分析检验 总被引：2，自引：0，他引：2
分析了日本数值预报产品对2003年5—8月烟台市暴雨过程的预报结果，发现当其预报未来24小时有20mm以上降水时，烟台市未来24小时出现降水可能性较大，可结合天气在线、T213等数值预报产品进行综合判断未来是否有暴雨出现；当烟台市当天已有大的降水时，而数值预报未来24小时有19mm以上降水时，易出现虚假的暴雨预报；对暴雨落区的预报，要仔细分析大尺度环流特征和要素场，并结合预报员的经验进行综合分析。 相似文献
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利用地面自动站降水资料、ERA5再分析资料、广西壮族自治区气象台降水落区和ECMWF模式预报数据对1415号台风"海鸥"在广西暴雨预报偏差进行了分析,并开展了地形降水订正研究.结果 表明,对"海鸥"强降水落区预报准确,但大暴雨以上量级降水明显偏弱,大暴雨和特大暴雨漏报严重.降水经地形订正后,大暴雨以上降水TS(BS)评分由0.19(0.27)大幅度提升到0.35(0.53)且暴雨及以下量级降水评分无明显改变,但地形降水订正方法对特大暴雨仍无明显订正技巧;偏南风、东北风及偏东风在广西复杂地形下均会产生地形降水,实际业务预报中应加以考虑,有助于提升对强降水开始时间的预报效果. 相似文献
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探索了将数值预报和动力气象相结合作暴雨落区和降水分布的预报方法,并以此方法对2000年7月4～7日新乡地区的暴雨进行了分析. 相似文献
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“河南短时暴雨落区预报系统”是利用雷达和卫星云图资料建立的短时暴雨落区预报系统。系统建立在雷达资料定量测量降水估测区域降水量和利用云图资料估测暴雨落区的基础上，并使用现有的地面资料，制作1h和3h短时暴雨落区预报。 相似文献
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《高原山地气象研究》2022,(Z1)
利用ECMWF细网格、GRAPES＿GFS、GRAPES＿MESO、SWC＿WARM四种数值模式降水资料,以及四川省气象台智能网格格点降水预报产品,对遂宁地区2020年7月发生的六次区域性暴雨天气过程进行了24h时效检验分析。结果表明：四种数值预报模式对遂宁地区的降水预报均有较大偏差,预报值普遍偏小1～2个量级;SWC＿WARM针对暖区暴雨的落区预报具有较好的指示意义;在锋面降水过程中,ECMWF细网格模式的参考价值更大;而GRAPES＿GFS和GRAPES＿MESO的偏差最大,对暴雨的指示性较差;四川省气象台的智能网格降水预报产品对暴雨预报有一定的指导作用,但还需要本地预报员对落区和量级进行进一步订正。 相似文献
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基于西南区域数值预报模式（SWC-WARMS）2019年5~8月00时起报的24h累计降水预报资料和四川省气象站点降水观测资料,采用频率匹配法对6月1日~8月31日降水预报值进行了偏差订正。结果表明:模式预报的24h累计降水量总体为湿偏差;订正后降水量平均绝对误差减小;大雨和暴雨的偏差评分提高;小雨、中雨、大雨的TS评分提高,暴雨TS评分降低;各量级的空报率均有所降低,小雨和中雨漏报率减小,大雨和暴雨漏报率增大,尤其是暴雨漏报率显著增加;当模式对暴雨降水落区预报较好（差）时,频率匹配订正能提高（降低）TS评分。 相似文献
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金华市一次暴雨过程成因及EC预报误差分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《浙江气象》2019,(3)
利用常规气象观测资料、区域自动站加密资料、欧洲数值模式(ECMWF,简称"EC")资料对2018年5月7日08时至8日08时出现在金华市的一次暴雨过程进行成因分析,并将EC预报的环流形势、物理量场与实况进行对比分析,找出预报误差产生原因,提出春夏交替季节暴雨落区预报的订正着眼点。分析结果表明,此次暴雨落区沿850 hPa切变线呈带状分布,高低空系统呈后倾槽结构,强降水主要位于850 hPa切变线附近,地面倒槽顶后部;降水前期低空急流的建立为暴雨区输送了充分的水汽,与高空急流的耦合作用加强了上升运动;低层冷空气入侵为斜升不稳定提供了动力条件,江南倒槽及地面中尺度辐合中心的抬升触发作用加强了此次降水。而EC的暴雨落区预报偏东偏南,金华市暴雨漏报,浙南和东南沿海的暴雨空报,其主要原因:一是形势场和物理量场预报与实况有偏差;二是没有考虑到高低空系统呈后倾槽配置,暴雨倾向于出现在倒槽后部。低层弱冷空气迫使暖湿气流爬坡斜升,使暴雨落区偏北;三是没有结合中尺度模式来调整中尺度辐合中心的位置;四是没有根据特殊地形的抬升作用来调整暴雨落区。以上4点也是对此次数值预报暴雨落区进行订正的着眼点。 相似文献
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《高原气象》2020,(4)
基于ECMWF高分辨率数值模式物理量诊断产品,利用逻辑回归法开展江西定量降水客观预报试验,并进行检验和改进。结果表明:(1)初始方案中直接提取预报因子单站建模所得到的预报结果较数值模式原始输出降水改进效果有限,但在经过降水分区优化、多倍数暴雨样本扩充、本地气候频率降水订正等改进步骤后,各等级降水预报均较初始方案TS有不同程度的提高。(2)2018年降水试验结果表明,改进方案的晴雨、各等级降水预报TS均高于EC模式降水和预报员,其中大雨、暴雨以上量级相对数值模式以及预报员的订正提高率达到1/4～1倍。(3)本方案预报产品对强天气尺度强迫下、落区相对集中的暴雨天气有较好的识别能力;而在暖区暴雨、盛夏副热带高压边缘暴雨、高架对流等强降水落区分散且范围较小的情况下,或是当模式对天气形势、主雨带预报有明显系统性偏差时,无法有明显改进。 相似文献
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利用三源融合格点降水实况、加密自动站观测资料、雷达基本反射率因子、高分辨率数值预报产品及FNL再分析资料, 对2020年汛期辽宁地区12次区域性暴雨过程进行天气系统分型检验表明, 气旋型暴雨模式的可预报性较低。选取2021年7月12—14日辽宁地区典型气旋型暴雨过程进一步分析, 采用面向对象目标的空间检验方法SAL, 结合传统检验方法, 从结构、强度和位置三个方面定量分析不同模式预报偏差的原因。结果表明: 暴雨落区集中且呈双雨带分布, 局地雨强大, 辽宁东、西部降水成因不同。CMA区域模式较全球模式暴雨TS评分高; SAL空间检验表明, CMA区域模式对于雨带内部结构把握较好, 全球模式结构误差主要来源于降水极值预报不足; 强度检验表明, CMA-MESO3km强度接近实况, EC_THIN次之, CMA_GFS的降水强度预报较差; 各模式暴雨落区基本可信, CMA-MESO3km最优, 暴雨落区的误差主要由于模式预报降水过程主体重心与实况的偏差较大所致。 相似文献
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选取2000—2015年发生在宁夏23次由深厚湿对流引起的区域性暴雨天气过程为研究对象,研究确定暴雨预报的配料方案,采用2016年6—8月宁夏25个常规站和947个自动站逐小时降水量、ECMWF 72 h内模式资料,从统计分析和个例剖析两方面探讨配料法暴雨预报效果,结果表明:(1)通过对比2016年6—8月ECMWF暴雨预报与配料法暴雨预报发现,不同预报时段,配料法暴雨预报均优于ECMWF暴雨预报;(2)配料法能准确预报所选两次暴雨个例降水的中心强度、落区及变化趋势,但强度和落区较实况偏强、偏大;(3)配料法对六盘山区暴雨过程弱降水预报效果较差,对贺兰山沿山暴雨过程存在降水空报。 相似文献
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《干旱气象》2017,(2)
利用ECMWF高分辨率确定性预报和大气模式集合预报产品,采用本地统计量融合方法和联合概率方法,对2014年山西省9次暴雨天气过程的降水预报进行检验分析。结果表明:(1)2014年山西省9次暴雨过程影响系统差异较大,强降水多集中在山西中南部地区,暴雨落区表现为区域性、局地性或大范围分散性特征;(2)本地统计量融合方法对于大雨落区的预报与实况较为接近,而联合概率预报方法的大概率范围对于暴雨落区预报具有较好的指示意义;(3)TS评分检验表明,对于区域性或局地性暴雨天气过程,可更多参考本地统计量融合方法,而对于大范围分散性的暴雨天气过程,本地统计量融合方法空报较多,ECMWF确定性预报更具参考价值。 相似文献
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选取2021年嫩江流域9个暴雨日,利用降水融合产品,采用CRA空间检验,对区域台风数值预报系统(CMATYM)和国家级智能网格指导预报(SCMOC)20:00起报的24 h降水预报产品进行检验。结果表明:CMA-TYM和SCMOC预报的最大降水量位置均偏西、偏北,CMA-TYM和SCMOC预报的降水落区均偏西,但前者偏北,后者略偏南,SCMOC预报优于CMA-TYM。误差分析表明:CMA-TYM和SCMOC预报的暴雨落区最大降水量和平均降水量比实况偏小,格点数、面积较实况偏大,但整体上,CMA-TYM预报更接近实况。CRA空间检验显示,CMA-TYM预报的降水强度和落区形态、SCMOC预报的降水落区位置和形态较接近实况,具有一定指示意义。 相似文献
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本文根据等压面位势高度、温湿度和偏南气流等影响前汛期暴雨落区的主要因子，给定一个经验组合参数K。对1993年4月27日～6月30日逐日K场分型，统计分析各型与我国南方暴雨落区位置的关系，概括了几种与卫星云图特征吻合的暴雨落区模型，进而可为业务预报提供一种有用的24小时广东暴雨落区预报方法。对24～96小时暴雨落区也提供了有意义的统计结果。最后与TL－6数值预告提供的降水落区预告作了初步比较。 相似文献