共查询到20条相似文献，搜索用时 46 毫秒
1.
基于T213集合预报的中国极端温度预报方法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
基于中国T213集合预报系统资料,根据Anderson-Darling检验原理,研究基于集合预报与模式历史预报累积概率密度(简称模式气候)分布函数连续差异特征的极端温度天气预报方法,建立极端温度天气预报指数(Extreme Temperature Forecast Index, 简称EFI)的数学模型。利用S指数评分方法确定发布极端温度预警信号的阈值,得出:1月的发布极端高温的预警信号的阈值为0.7或0.8,发布极端低温的预警信号的阈值为-0.7或-0.8。基于EFI指数以及该阈值,对2013年1月中国极端温度天气进行预报试验,得出:极端天气预报指数对极端温度天气具有较好的识别能力,可提前3~7 d发出极端温度预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。 相似文献
2.
基于T213集合预报的极端天气预报指数及温度预报应用试验 总被引：12，自引：6，他引：6
本文基于中国T213集合预报系统资料,借鉴欧洲中期天气预报中心极端天气预报指数的数学处理方案,在分析T213模式数据特征的基础上,研究了T213集合预报系统极端天气预报指数的数学处理方法,建立了适合T213集合预报模式的极端天气预报指数,并利用该指数对2008年1月极端低温天气进行了预报试验和评估检验,分析模式气候累积概率分布生成方法对极端天气预报指数的影响,得到以下结论：（1）确定了利用T213集合预报系统所有预报成员生成的模式气候累积概率分布计算极端天气预报指数;（2）利用TS评分确定极端天气预报指数发布极端低温预警信号的阈值为-0．3并进行预报试验。试验结果表明,极端天气预报指数对极端低温天气具有较好的识别能力,可提前3-5天发出极端低温预警信号。利用相对作用特征曲线对极端天气预报指数识别极端天气的技巧进行评估检验,检验结果显示,基于T213集合预报生成的极端天气预报指数对极端低温的预报存在正的识别技巧,随着预报时效的延长,识别技巧逐渐降低。（3）评估不同模式气候累积概率分布对极端天气预报指数识别极端低温天气技巧的影响,结果表明：产生模式气候累积概率分布的模式数据误差一致性是关键因素。 相似文献
3.
针对中国气象局T213全球集合预报系统历史样本较短、极端降水天气预报指数数学模型中气候累积概率分布样本不足的问题,选取气候背景和地理地貌特征较为相似的长江中下游地区,利用扩展时间序列和空间范围的方法,增加T213全球集合预报系统的降水预报气候分布样本数,改进模式降水预报气候累积概率分布,利用2011年6月10—20日集合预报资料进行极端降水天气预报指数预报试验,分析气候累积概率分布敏感性。结果显示:扩展时间序列和空间范围增加模式T213集合预报气候样本数的方法,生成的模式气候累积概率分布较单一格点方法更具代表性,能提高极端降水天气预报指数的识别技巧,并提前8 d发出长江中下游地区极端强降水预报信号。 相似文献
4.
《气象科学进展》2021,(2)
利用2007—2012年中国气象局T213集合预报资料,根据Lalaurette提出的集合预报极端天气指数预报方法,提取并对比分析了川渝地区的集合预报累计概率密度分布函数特征,建立了基于集合预报与其历史预报的累计概率密度分布函数连续差异的数学模型—极端降水预报指数(EPFI),并对川渝地区历史上3次预报服务误差较大的典型灾害性强降水过程进行了极端降水预报指数的预警试验。结果表明:极端降水预报指数可以充分利用集合降水累计概率密度分布的尾端信息,为川渝地区极端强降水提供科学合理的预警,在3次强降水预报业务中可提前1～5?d发出极端强降水预警信号,对控制预报的强降水落区有一定订正功能与补充指导作用;对于不同强降水天气过程,极端降水预报指数在不同预报时效上的预报能力有较大差异,但都对极端强降水的落区有较好的预报效果,在实际预报业务中,为灾害性降水落区的预报决策提供了有价值的参考。 相似文献
5.
基于2013—2019年4—9月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报的极端天气指数(EFI)资料和新疆95个气象观测站点的实况降水数据,研究了新疆夏半年(4—9月)极端降水阈值及分布情况,运用TS评分,综合分析降水EFI产品在新疆夏半年极端降水预报中的应用效果.结果表明:(1)夏半年极端降水阈值、极端降水量和极端... 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.
基于T639集合预报的持续性强降水中期客观预报技术研究 总被引：5，自引：3，他引：2
针对持续性强降水预报困难的问题,根据Anderson-Darling检验原理,构建基于中国气象局T639集合预报系统的持续性强降水中期客观预报方法。对比分析2010-2015年5-9月T639集合预报降水与实况降水的累积概率分布函数差异,在此基础上采用扩展时间序列和空间范围的方法构建3种模式气候累积概率方案,通过批量预报试验和检验,选取最优概率方案纳入预报模型,考察持续性强降水个例的最长预报时间。结果表明,随着预报时效的延长,集合预报模式的降水逐渐集中于小和中雨量级,无降水和暴雨以上量级的降水概率低于观测,168 h以后模式降水概率趋于稳定。通过扩展时间序列和空间范围能弥补模式气候资料年限不足所带来的偏差,根据区域气候特征细分模式气候的方法重点突出了不同区域的降水特征,明显优于简单集合所有区域数据的模式气候方案。基于集合预报的持续性强降水预报模型对持续性强降水个例的预报能力为8-9 d,随着预报时效的延长,降水强度以及雨带位置的预报能力逐渐减弱。 相似文献
8.
ECMWF极端降水预报指数在华东台风暴雨中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
台风强降水易引发极端天气事件,预报的难度和不确定性都很大。选取2013—2017年影响华东的13个台风个例,研究ECMWF集合预报降水极端天气预报指数(extreme forecast index,EFI)与台风暴雨的统计关系。研究结果表明:EFI降水指数对台风暴雨的预报具有一定的指示意义,对不同时效选取不同的EFI阈值可以作为暴雨落区预报的参考依据。总体来看:EFI增大,发生强降水的可能性增大;随着预报时效的增加,EFI阈值逐渐减小。以TS评分最大为标准,分别确立了不同时效、不同等级暴雨在华东区域的预报阈值。对于24、48、72、96 h时效的暴雨预报,EFI阈值分别取0.7/0.8、0.7、0.6、0.5可以获得较高的TS评分及合理的预报偏差,因此可将它们作为不同时效暴雨预报的参考阈值。EFI与降水的气候百分位有较好的相关关系,EFI值越大,降水气候百分位值也越大。当EFI值较大时,可参考相对应气候百分位的实况降水量来估测台风降水。极端天气预报指数对极端降水天气具有较好的识别能力,可提前3～5 d提供极端降水信息。 相似文献
9.
西南区域中心模式SWC-WARMS降水偏差分析 总被引：1，自引：1，他引：0
本文利用2014—2015年5—10月12(24)h累积降水资料和西南区域模式(SouthWest Center WRF ADAS Real-time Modeling System,SWC-WARMS)36(72 h)预报时效内降水预报资料,从概率和频次角度分析不同海拔高度地区观测和模式降水在量级及空间分布上的特征差异。结果表明,SWC-WARMS模式各预报时效各量级降水的概率密度均比观测偏大,并向10 mm以下雨量集中,且随预报时效延长偏大更显著;模式与观测降水的概率密度曲线差异在盆地小于高原,地形差异小的区域小于地形差异大的区域。SWC-WARMS模式对四川地区降水预报存在雨日较观测明显偏多,量级偏大,降水频次高值区范围偏大、出现虚假高值区等系统性偏差。此外,模式预报在20—08时比08—20时优,24 h累积降水预报优于12 h降水预报,尤以中雨及以上量级降水落区预报为甚。最后,模式极端强降水预报在20—08、20—20时较实况偏大,08—20时,模式预报在盆地较实况偏小,川西高原和攀西地区偏大。 相似文献
10.
利用集合预报成员初值误差在大气相空间中增长方向不同的特点,结合模式检验方法,构建持续性强降水可预报性评估指数(Index of Composite Predictability,ICP),为持续性强降水可预报性及数值预报误差增长机理研究提供科学方法。ICP综合评估指数包括三个数学模型:集合预报成员单一评估指数定义、集合预报成员综合评估指数定义和集合预报成员预报能力定义。利用中国国家气象中心T213全球集合预报资料,选取江淮流域2010年6月17—25日和2011年6月4—12日2次持续性强降水过程,进行ICP综合评估指数应用试验,其中,单一评估指数选取中雨公平成功指数ETS、500 hPa高度场均方根误差分别代表模式降水预报能力和环流形势预报能力。结果显示:可预报性评估指数ICP可有效挑选出预报最好和最差的集合预报成员,两者对持续性强降水过程的大尺度环流系统、中尺度影响系统、降水过程预报差异显著,预报最好成员对影响持续性强降水的大尺度环流形势(阻塞高压、西太平洋副热带高压和东亚大槽)的位置和强度及演变过程、低层中尺度影响系统(如切变线和西南低涡)发生发展过程预报,以及降水发生时间和落区预报与实况更接近,预报更成功,持续性强降水可预报性综合评估指数ICP合理可靠。 相似文献
11.
基于模式先验信息的贝叶斯集合降水概率预报试验 总被引：1，自引：0，他引：1
为了更好地利用降水预报历史先验概率分布函数信息修订集合概率预报效果,基于贝叶斯原理和贝叶斯降水概率预报模型,分别使用1952—2007年历史观测资料和2009—2011年6月24~120 h中国T213全球集合预报历史资料作为先验信息,对中国不同气候区代表站（广州、南京、武汉和成都）建立贝叶斯降水概率预报模型,对比不同先验信息下集合成员与集成贝叶斯降水概率预报拟合结果差异,分析先验信息对贝叶斯降水概率预报模型的影响,在此基础上,采用模式先验信息的贝叶斯降水概率预报模型,进行2008年6月降水概率预报试验。试验结果表明,由T213集合预报产生的先验信息较历史观测资料产生的先验信息更优,当先验信息的降水概率分布函数曲率最大处偏向降水大值区时,贝叶斯模型的降水预报结果也偏向降水大值区,反之亦然。结果还显示,先验信息对贝叶斯降水概率预报模型有重要影响,若先验信息偏向更多更大降水量时,贝叶斯降水概率预报对有降水的预报更优,若降水先验信息偏向更少更小降水量时,对无雨或微量降水预报效果越好。 相似文献
12.
青藏高原东侧"2003.8.28"暴雨的集合预报试验 总被引：12，自引：10，他引：2
利用MM5模式和国家气象中心的T213模式的预报资料,通过研究非绝热物理过程参数化方案对高原东侧"2003.8.28"暴雨数值预报的影响特征,进行了多物理模式集合预报试验,为开展青藏高原东侧集合预报扰动技术研究进行了试验.试验结果表明,模式物理参数化方案对中尺度降水预报结果有明显影响,包括局地降水强度、空间分布型态、时间演变特征等.随着模式分辨率的提高,积云对流参数化方案将增加小雨量级降水区域,产生一些虚假降水,就现阶段模式水平而言,高分辨率集合预报应重点发展考虑强降水预报不确定性的集合预报模式系统.多物理模式集合预报的初步试验结果表明,高分辨率集合预报可以改进单一确定性预报结果不稳定的缺点,为强降水灾害性天气预报提供有价值的预报信息. 相似文献
13.
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
14.
数值预报特别是集合预报技术大大提高了对极端天气的预报能力,目前对于温度、风、降水等要素,欧洲中心基于集合预报产品计算的极端指数产品为其极端性提供了定量化依据。但目前尚没有应用于业务预报的强对流天气极端指数产品,本文统计了与强对流天气密切相关的物理量,并计算了其极端天气指数,统计了极端天气指数在不同强对流天气中的阈值分布。结果表明,极端天气指数与强对流天气有密切的关系,且不同类型的强对流天气极端指数的分布和阈值具有各自的特点。基于上述结果,利用极端指数和模式降水资料,使用支持向量机方法,建立了不同类型强对流天气的客观预报方法,为业务预报极端强对流天气提供客观支持产品。 相似文献
15.
利用2016—2021年ECWMF集合预报资料、浙江自动站实况资料等，计算浙江短时强降水、雷暴大风和冰雹等强对流天气相关物理量的极端天气预报指数（EFI：Extreme Forecast Index），分析EFI分布特征，并构建了分类强对流预报模型。结果表明：强对流天气与物理量的EFI有密切联系，发生短时强降水时，对流有效位能、整层可降水量、850 hPa与500 hPa温差和位温差的EFI较大，而垂直风切变的EFI为负值，因而较小的垂直风切变更有利于出现极端降水；发生雷暴大风和冰雹时，对流有效位能、850 hPa与500 hPa温差和位温差以及850 hPa温度露点差的EFI较大，700 hPa露点温度的EFI为负值，与上层干冷下层暖湿的有利层结条件有关。利用支持向量机多分类方法，将强对流天气相关物理量的EFI作为特征值开展训练，构建的预报模型对于非局地强对流天气有较好的预报效果，其中短时强降水的误判率明显低于雷暴大风。 相似文献
16.
我国暖季小时降水的气候概率分布特征分析是开展短时强降水概率预报的重要基础工作。本文使用1991—2009年5月1日至9月30日的小时降水资料,采用最大似然估计方法,对用于描述518个观测站点降水分布的Γ函数的形状参数α和尺度参数β进行了估算,对极端α和β分布情况下大于0.1 mm的暖季小时降水的概率密度分布状况及其累积概率密度分布函数进行了分析,并给出了多个站点基于Γ函数的超过给定阈值的降水累积概率的分布。结果表明:α和β之间的相关性高达0.975,其分布与我国的地势分布有很大的关系。Γ分布可以很好地描述小时降水的分布状况,模拟得到的结果具有更好的连续性,揭示了实况降水中不能观测到的极端降水发生的可能性;华南沿海和海南西北部为最容易出现短时强降水的区域,在有降水的情况下,其小时雨量超过10、20和30 mm的累积概率分别达到了8.0%、2.0%和0.7%,另一个常出现极端降水的区域为鲁苏皖交界处,这是强对流预报中值得注意的区域;95%累积概率密度对应的小时降水阈值分布显示,自西北向东南,极端小时降水的阈值不断增大;α与站点海拔高度之间具有很好的指数相关性,其相关系数达到了0.709,表明地形对我国暖季小时降水量的分布具有重要的影响。 相似文献
17.
使用2015年10月—2018年9月欧洲中期天气预报中心集合预报系统(ECMWF EPS)逐日降水极端天气指数(EFI)预报资料,分析新疆区域降水EFI产品与强降水的对应关系并得到预报阈值。结果表明:预报的EFI与实况降水量存在正相关关系,随着降水量增加,EFI预报结果具有线性增加趋势,说明EFI对强降水有一定的指示意义。各量级降水预报的最高TS评分随着预报时效的增加而减小,且随着降水量等级的增大而减小。不同季节暴量降水发生站次为夏季最多,冬季最少,对应的EFI阈值大都在0.4～0.6,夏季EFI值范围在0.2～0.7,夏季更易发生暴量降水。随着预报时效增加,暴量降水发生站点频次最多所对应的EFI值逐渐减小。随着降水量级增加,空报率减小幅度不大,但漏报率增加。 相似文献
18.
观测降水概率不确定性对集合预报概率Brier技巧评分结果的分析 总被引：1，自引：1，他引：0
利用淮河地区652个站点日降水量和参加全球交互式大集合预报计划的中国T213集合预报系统24 h累积降水预报,建立了新的集合预报评分中观测资料的处理方法.该方法基于模式检验的观测资料处理中考虑不确定性的思想,构建了观测概率法和观测百分位法的观测资料处理方法.本文方法和通常数值预报检验观测资料处理方法的模式检验对比分析表明:采用了观测概率法和观测百分位法处理降水观测后,五个降水阈值预报Brier评分检验表明,新的观测资料处理方法使预报的Brier评分分值下降,即预报性能得到提高,尤其在中低降水阈值区域较为明显.Brier技巧评分可靠性和分辨性的分析表明,模式五个降水阈值预报都有预报技巧.新的观测资料处理方法普遍提高了五个降水阈值预报的分辨性,但是降低了可靠性.本研究结果对在今后集合预报评分方法中考虑观测资料不确定性的影响,尤其是对集合预报降水的评估起到非常积极的作用. 相似文献
19.
基于集合预报的四川夏季强降水订正试验 总被引：4，自引：2，他引：4
四川历来多暴雨洪涝,然而其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。从观测与模式预报的累积概率密度函数角度出发,利用2007—2012年6—8月中国降水观测格点资料和2012—2013年6—8月ECMWF模式集合预报资料,探索了一种提高四川地区强降水预报准确率的方法——概率阈值订正法,并运用该方法对2012年6—8月盆地东部的降水过程进行批量试验。试验结果表明:订正后的模式预报相比订正前的预报而言,不仅强降水落区更接近实况,而且较大程度地延长了预报时效,能提前6~7天给出强降水过程的警示信息,经过订正后显著提升了ECMWF模式的降水预报水平。 相似文献