共查询到10条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
利用2014～2016年5～10月四川盆地所有观测站资料及SWCWARMS模式、ECMWF模式同时段20时起报的24h累积降水资料,基于邻域法FSS、ETS评分指数检验了两模式对于高能暖区型暴雨及斜压锋生型暴雨预报的预报性能。主要结论为:(1)两种类型暴雨过程平均误差均是SWCWARMS模式较ECMWF模式大,且误差值为正,表明模式以湿偏差为主;(2)高能暖区型暴雨FSS评分各降水量级各空间尺度均是SWCWARMS模式高于ECMWF模式;斜压锋生型暴雨50mm以下量级降水在36km以下空间尺度ECMWF模式FSS评分高于SWCWARMS模式,54km以上空间尺度SWCWARMS模式评分较高,大暴雨量级降水各尺度下均是SWCWARMS模式评分较高;(3)高能暖区型暴雨ETS评分暴雨、大暴雨量级SWCWARMS模式评分较高,中雨、大雨ECMWF模式预报更优;斜压锋生型暴雨ETS评分,中雨、大雨及暴雨量级降水预报ECMWF优于SWCWARMS,大暴雨量级SWCWARMS模式预报更优。 相似文献
2.
安徽省ECMWF数值模式降水预报性能的检验 总被引：1，自引：0，他引：1
《气象与环境学报》2017,(5)
为了了解欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)数值模式对安徽地区降水预报的性能,提高订正技巧,本文应用风险评分(Threat Score,TS)、预报偏差(BIAS)和去除随机事件后的公平T评分(Equitable Threat Score,ETS)及真实技巧评分(True Skill Statistic,TSS)等方法,对2012年1月至2015年3月安徽省ECMWF数值模式降水场预报资料进行检验。结果表明:ECMWF模式对安徽地区降水的预报性能总体较稳定,年际变化幅度较小。安徽省降水预报的ETS评分总体呈南高北低的空间分布特征,所有气象站降水均存在预报过度的现象。降水预报分级检验表明,小雨量级降水预报评分明显高于其他量级降水,但预报偏差较大,预报过度现象严重;ECMWF模式对72 h时效内的暴雨量级降水预报技巧较小,对于72 h时效后的暴雨量级降水基本没有预报能力。季节降水预报的检验表明,春季、秋季和冬季的48 h时效内晴雨预报的准确率为88%以上,订正空间较小;夏季各时效及春季、秋季和冬季168 h时效以上降水预报的空报率超过60%,可以适度订正;秋季较其他季节降水预报的漏报率略高,尤其是120 h时效以上降水的预报需关注。四季均存在降水预报过度的现象,尤以夏季最突出。ECMWF模式对安徽省降水量为0.1—0.7 mm的格点降水预报空报率较高,订正后可以明显提升预报技巧,但增加了一定漏报风险。 相似文献
3.
以三源融合网格实况降水分析资料CMPAS为参照,基于二分法经典检验、预报评分综合图和面向对象MODE检验等方法,对比分析2021年智能网格预报SCMOC以及ECMWF全球、CMA-Meso中尺度模式在秦岭及周边地区的降水预报表现,主要结论如下:1)ECMWF能够很好地刻画日平均降水量、日降水量标准差以及地形影响下降水量、降水频次的空间分布特征,但对于0.1 mm以上量级的降水预报频次远高于观测,暴雨预报频次低于观测,SCMOC、CMA-Meso日降水量大于等于0.1 mm的降水频次和暴雨频次预报更好;SCMOC不足在于降水的空间精细分布特征描述能力相对较弱。2)ECMWF预报的大于等于0.1 mm降水频次日峰值出现时间整体较观测偏早3 h左右,CMA-Meso、SCMOC与观测总体吻合较好。3)三种产品24 h降水量大于等于0.1 mm的TS(Threat Score)评分数值上基本一致,但降水预报表现的特征显著不同,SCMOC成功率高、命中率低,漏报多、空报少,ECMWF、CMA-Meso则相反;24 h、3 h大雨以上量级降水SCMOC的TS评分、成功率、命中率一致优于其他两种产品。4)MODE暴雨检验,SCMOC大面积降水对象与观测相似度最高,预报能力优于ECMWF,但分散性小面积暴雨对象漏报风险大。SCMOC、ECMWF纬向距离偏差大于经向,位置偏西比例高于偏东。 相似文献
4.
选取2017—2018年6—9月辽宁省不同降水性质, 具有2种不同特征的20次天气过程个例, 应用模糊检验邻域法中的分数技巧评分(Fraction Skill Score, FSS), 评估华东模式、华北模式、GRAPES_3km模式和睿图东北模式对辽宁省中小尺度系统的预报能力。结果表明: 区域性降水过程和局地性降水过程雷达回波强度越小, 邻域半径越大, 高分辨率模式预报技巧越高。当雷达回波大于30 dBz时, 各高分辨率模式对局地性降水的雷达回波预报FSS评分均较高。当邻域半径为3 km时, 区域性降水过程中, 华北模式预报技巧在各级别雷达回波预报中均高于其他模式, 最大FSS差值为0.031。局地性降水过程中, 华东模式预报效果较好, 最大FSS评分为0.127, 表明华东模式预报中小尺度对流系统能力更强。局地性降水过程, 睿图东北模式在08—23时预报时次中, “中间”时次的预报效果优于“两头”时次的预报, 两个时次最大FSS差值为0.121。 相似文献
5.
常规降水检验受空间及时间微小差异所带来的"双重惩罚"影响严重,邻域空间检验FSS(Fraction Skill Score)方法在确定性预报中已体现出弥补这一不足的明显优势。随着集合预报分辨率的不断提高,集合降水预报同样存在与确定性预报相似的问题。本研究将FSS方法拓展至集合预报领域,构建适用于集合预报的降水空间检验指标EFSS(Ensemble Fraction Skill Score),利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)集合预报模式2018年夏季降水预报产品及国家气象信息中心提供的格点化降水融合产品进行分析,发现EFSS评分不受集合成员数影响,可获取一致性的评估结论。通过与适用于集合预报的常规技巧评分EETS(Ensemble Equitable Threat Score)对比分析发现,常规技巧评分受限于评分过低而无法有效反映强降水过程间差异性特征,EFSS方法则可有效提升强降水预报检验辨识度。 相似文献
6.
三种高分辨率格点降水预报检验方法的对比 总被引：1，自引：0，他引：1
客观有效的评估高分辨率模式格点降水的预报能力,不仅是模式发展中的基础问题,而且直接关系到目前中国气象局主推的格点天气预报业务。以ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)模式高分辨率降水格点预报资料、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3×104个自动观测站的逐时降水量融合资料为基础,选择2015年6~8月55个降水个例,研究传统检验方法、面向对象MODE(Method for Object-based Diagnostic Evaluation)方法、以及邻域法在高分辨率格点降水预报检验中的适用性及优缺点,以期为高分辨率格点降水的预报性能评估提供参考。主要结论如下:(1)尽管点对点的传统方法在高分辨率格点降水检验中存在一定的局限,但传统方法能够在空间上表现高分辨率格点降水预报技巧的地域性差异,在时间上刻画预报的整体性能,对高分辨率格点预报性能评估仍然具有重要的适用价值;(2)邻域法的显著优点在于一方面能够通过变换邻域窗获得不同空间尺度上的传统预报技巧,另一方面独有的FSS(Fractions Skill Score)技巧评分能够表现预报相对于观测降水在格点数量上的比值,结合FSS和不同邻域窗上的传统技巧评分,可以判别在多大空间尺度上能够获得较好的预报技巧;(3)MODE方法在变换卷积半径的基础上提取降水对象,基于降水对象不仅能统计模式的传统技巧评分和预报性能的尺度变化,还可以表现降水对象的质心距离、轴角、面积、强度、综合收益、位移距离等多种属性,这些属性首先为用户提供了模式预报性能的多视角表现,其次从侧面定量描述了模式对天气系统发展快慢、槽脊强弱等预报误差,具有独特的优势,但如何应用对象属性来提高实际的预报能力还存在一些困难。 相似文献
7.
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
8.
2009 年我国汛期降水形势总结与三个常用模式预报效果检验 总被引：2，自引：0，他引：2
利用实况24小时降水、形势场资料及T213、T639、Japan模式降水、形势场的预报资料,对2009年汛期(5-9月,下同)中国降水时空分布进行分析,并对T213、T639、Japan三个常用模式对2009年汛期的天气形势、降水及其影响系统的预报做主客观检验,以期得出2009年汛期降水分布特点及三个模式的降水预报效果对比.结果表明:(1) 2009年汛期华南地区降水量为全国之最,长江中下游和西南东部地区其次,东北和华北地区再次.(2)从TS评分看,Japan模式的小雨～大雨量级评分较高,T639模式暴雨～大暴雨量级评分较高;T213模式对华北地区暴雨、大暴雨量级降水预报评分高于Japan和T639模式.(3)从降水预报偏差看,T213模式对华北预报明显偏强,T639模式对华北预报强度较为适中,两模式对其他区域中等以下强度降水预报偏强,对强降水预报偏弱;T639对中等以下强度降水预报偏强程度明显小于T213,而对强降水除华南和东北区域外,预报偏弱程度明显大于T213;Japan模式预报偏差随降水量级增大而减小,对大雨以上各量级预报均明显偏弱,且偏弱程度明显大于T213、 T639.(4)由代表性形势场预报检验结果可知,除T213对500hPa高度场、850hPa温度场预报效果好于其他两模式外,各模式预报效果相差不大.(5)三个模式对500 hPa副高总体预报偏东、偏北、偏强,但Japan预报效果明显好于T213、T639.(6) T639模式对台风和低涡的预报相对较好,T213较差. 相似文献
9.
本文研究计算CMA_MESO模式预报降水FSS（Fractions Skill Score）评分时，当其水平分辨率与观测降水不一致时，采取两种匹配方式统一分辨率，分析这两种方式得到的FSS评分结果是否有差异。针对3 km分辨率CMA_MESO模式6 h累积降水，选取5 km分辨率的观测降水，分别采取预报降水匹配观测降水分辨率，以及观测降水匹配预报降水分辨率两种方式，选择4种邻域尺度：5、25、51和105 km；4种降水阈值：0.1、4、13和25 mm，得到两组不同预报时效的FSS评分。通过分析发现：两组FSS评分结果没有显著差异。研究结果表明，当CMA_MESO模式预报降水水平分辨率与观测降水不一致时，可以将预报降水匹配到观测降水格点场，也可以将观测降水匹配到预报降水格点场，两种匹配方式对FSS评分结果没有影响。 相似文献
10.
高分辨率模式雷达回波预报能力分析 总被引：1，自引：1，他引：0
利用2018年7—8月GRAPES_3 km、东北短临(WRFRUC)高分辨率模式综合雷达回波预报数据和辽宁省SWAN雷达组合反射率(MCR)实况,基于邻域法FSS评分指数,分析模式在台风北上和副热带高压边缘暴雨过程中的雷达回波预报能力。结果表明:两家模式在不同降水过程中对小阈值雷达回波有较好的预报技巧,随着回波量级增大,模式预报FSS逐渐减小,雷达回波55 dBz时,FSS甚至为0。当邻域半径是3时,35 dBz以下的回波预报中GRAPES模式在台风北上暴雨中的预报技巧低于副热带高压边缘,35 dBz则相反。WRFRUC模式始终表现为台风北上暴雨中预报较好。当邻域半径9时,WRFRUC模式在台风暴雨中的FSS评分高于GRAPES模式,GRAPES模式在副热带高压暴雨中的FSS评分始终高于WRFRUC模式。GRAPES和WRFRUC模式的最大FSS评分技巧均出现在邻域半径是11时,分别为0.239和0.195。GRAPES模式中FSS评分在12 h逐小时预报中前3个时次较强,WRFRUC模式则表现为中间时次强,两头弱。 相似文献