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1.
基于TIGGE(the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料,对中国气象局(CMA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)和日本气象厅(JMA)的集合数值预报结果进行降水集成.采用算术平均法、TS评分集成法和BS评分集成法在我国东南地区进行降水集成,对比分析结果表明:基于TS评分的多模式降水集成无论在分区降水评分中,还是在东南地区的台风型降水和非台风型降水实例中,都有效地改进了大雨以上的降水预报效果;基于BS评分的集成方法和算数平均集成法预报效果次之.东南地区5个子区域的降水集成试验结果表明:各子区域基于TS评分集成后降水的平均绝对误差普遍小于基于BS评分后的降水平均绝对误差.广东东南和浙江北部区域基于TS集成后的降水TS评分值最优,浙闽沿海和广东西北部区域基于TS集成后的降水TS评分次之,处于中上水平.基于算术平均集成和BS集成的降水的TS评分值只有在广东东南区域表现出较好的效果. 相似文献
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基于TIGGE资料的流域概率性降水预报评估 总被引：10，自引：3，他引：7
利用2008年7月1日至8月6日TIGGE-CMA资料存储中心的ECMWF、NCEP和CMA等业务中心1～10天的集合预报降水结果,结合淮河流域上游大坡岭—王家坝流域内19个站点的降水观测资料,对流域内的日降水预报效果进行了基于降水等级划分的确定性TS评分、概率性Brier评分以及考虑所有降水强度概率的百分位降水评估,并对2008年7月22—23日的强降水过程的预报效果进行了重点评估分析,探索了多模式概率预报降水面向流域的评估方法。结果表明,超级集合的TS评分和Brier评分优于单个中心的集合预报平均,集合平均由于平滑作用削弱了对长预报时效较强降水的预报能力;三套集合预报都体现部分成员具有捕捉实际降水的多种可能性;流域面雨量和单站百分位的分析表明:随着预报时效的延长,强降水的预报能力逐渐减弱,而超级集合由于考虑了更多的降水可能性,预报强降水的量级和空间分布同观测更为接近。 相似文献
3.
利用ECMWF集合预报降水资料和重庆市自动站降水资料,运用晴雨、TS评分、预报偏差等检验方法对重庆地区2014—2016年ECMWF集合预报降水产品在短期时效的预报性能进行检验分析。结果表明:最小值的晴雨预报准确率最高。对于TS评分检验,小雨量级可优先参考最小值、10%分位数和融合产品,中雨量级参考平均数和概率匹配平均,大雨和暴雨量级分别参考75%分位数和90%分位数。对于预报偏差检验,小雨量级可优先参考最小值、Mode,中雨量级参考融合产品、中位数,大雨量级参考控制预报、融合产品,暴雨量级参考90%分位数。对于百分位值预报产品和概率预报产品,小雨量级可参考5%～10%分位数和80%～90%概率预报产品,中雨量级可参考45%～55%分位数和40%概率预报产品,大雨量级可参考70%～80%分位数和20%概率预报产品,暴雨量级可参考90%～95%分位数和10%概率预报产品。 相似文献
4.
为进一步了解各家模式在龙舟水期间的预报效果，对全球模式ECMWF、NCEP以及区域模式CMA-GD、CMA-TRAMS在龙舟水期间的降水要素预报进行了检验，结果表明：(1)对于小雨以上量级降水，全球和区域模式TS评分接近，但全球模式的空报率偏高；对于中雨以上量级降水，全球模式TS评分高于区域模式(ECMWF最优);对于大雨以上和暴雨以上量级降水，区域模式TS评分明显高于全球模式(CMA-GD最优),而全球模式的漏报率明显偏高。(2)各家模式对于不同区域的降水(以大雨以上降水为例)预报表现不尽相同：NCEP对粤东(潮州除外)市县的预报明显优于其他模式；区域模式对西北部和粤西市县的预报整体优于全球模式；对珠江三角洲和东北部市县的预报，CMA-GD表现最优。 相似文献
5.
频率匹配法在海河流域ECMWF集合预报融合产品中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对ECMWF(European Centre for Medium-range Weather Forecasts)集合预报,融合降水产品在海河流域的偏差特征,进行基于频率匹配法的降水偏差订正,并对订正前后降水评分结果进行了系统检验。结果表明:经过2016年5—8月逐日试验分析表明,改进后的ECMWF集合预报融合产品显著改善了原产品降水量和雨区范围偏大的特征,订正后降水预报的平均强度与实况更接近,且预报时效越长、降水量级越大、预报偏差越大改进效果越明显;改进后ECMWF的集合预报融合产品降水预报的TS评分均有一定程度的提高,降水预报的Bias评分更接近1,特别是对于小雨和暴雨、大暴雨量级的改进尤其明显,消除了大片降水虚报区;降水预报的空报率明显减小,但漏报率有所增加。 相似文献
6.
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
7.
利用2015年6月1日至8月31日ECMWF集合预报系统(EPS)51个成员的降水预报结果,基于安徽省大别山区12个代表站点1～3 d的逐12 h降水观测资料,采用TS评分、箱须图、泰勒图等方法,研究ECMWF集合预报降水结果在安徽省大别山区降水分级预报中的应用效果。主要结论如下:ECMWF集合降水预报中,08时起报的24 h降水量和20时起报的48 h降水量可参考性较大;降水分级检验中,晴雨预报正确率在70%以上,小雨和中雨的空报率较高,对大雨以上量级的预报能力相对较差;大型降水过程中,暴雨以上量级的预报需关注不同预报时效下降水量预报的变化趋势,个别成员对极端降水的表现也值得关注。 相似文献
8.
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
9.
为了评估欧洲数值中心全球模式（ECMWF）、中国全球模式（GRAPES）和美国全球模式（NCEP_GFS）对东北冷涡降水的24 h预报性能,提高数值模式在阜新的预报能力,为模式物理参数方案的选择和调整提供客观依据,利用2019年5—8月降水产品对阜新市两个国家级观测站阜蒙县站和彰武县站进行晴雨、一般性降水和分量级降水检验,以及平均绝对误差和平均误差检验。结果表明：ECMWF模式降水预报要好于其他两种模式,冷涡发展期和成熟期ECMWF产品TS评分较高,衰减期则较低。从平均绝对误差来看,阜蒙县站5—8月ECMWF误差最小,GRAPES和NCEP_GFS预报效果不稳定;彰武县站ECMWF并无明显优势,5—6月GRAPES预报能力最强,7—8月NCEP_GFS预报能力最强。分析平均误差可知,三种模式对阜蒙县的降水预报偏弱,对彰武县的降水预报只在6月偏强。在大雨及以上量级的降水预报上三种模式均偏小,其中ECMWF的TS评分最高为40.2%。三种模式针对阜蒙县的降水TS评分均高于彰武县。 相似文献
10.
基于河南省2706个自动气象站降水观测资料及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、中国气象局的中尺度模式预报产品(CMA-MESO)和华东区域气象中心的中尺度模式预报产品(CMA-SH9),从不同量级降水的TS评分和BIAS评分、误差空间分布特征及典型区域预报偏差日变化特征等方面,检验评估了2023年5月25日至6月5日河南省麦收关键期连阴雨过程的数值模式小时降水预报效果。结果表明：ECMWF对Rh(小时降水量)≥0.1 mm/h的预报表现好,CMA-SH9对Rh≥2 mm/h和Rh≥5 mm/h的预报效果较优,CMA-MESO预报性能较差。对于Rh≥2 mm/h, CMA-SH9对上午和夜间的降水预报效果较优,ECMWF对中午到夜里的预报表现好。各模式都表现出在降水量大值区预报偏差大的特点。CMA-SH9对第一阶段的平均有效降水频次预报与实况最为接近,尤其在西部山区;ECMWF则对第二阶段的预报更贴合实况。尽管此次连阴雨过程中各模式小时降水量和小时降水强度的平均值偏差较大,但并没有表现出显著偏强或偏... 相似文献
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利用欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)、美国大气环境预报中心 (NCEP) 集合预报系统 (EPS) 降水量预报资料,CMORPH (NOAA Climate Prediction Center Morphing Method) 卫星与全国3万个自动气象站降水量融合资料,基于技巧评分、ROC (relative operating characteristic) 分析等方法,对比两个集合预报系统对秦岭及周边地区的降水预报性能。结果表明:两个系统均能较好表现降水量的空间形态,对于不同量级降水,ECMWF集合预报系统0~240 h控制及扰动预报优于NCEP集合预报系统,但NCEP集合预报系统264~360 h预报时效整体表现更好; ECMWF集合预报系统0~120 h大雨集合平均优于NCEP集合预报系统,两个系统集合平均的预报技巧整体低于其控制及扰动成员预报,这种现象ECMWF集合预报系统表现更为显著; ECMWF集合预报系统降水预报概率优于NCEP集合预报系统。ROC分析显示,随着预报概率的增大,ECMWF集合预报系统在命中率略微下降的情况下,显著减小了空报率,NCEP集合预报系统则表现出高空报、高命中率。 相似文献
12.
利用异物理模态法的数学计算方案,选择积分12h的500hPa水汽通量散度(湿位涡)预报离差构造初值扰动的归一化初值扰动模态,进而构造扰动初值,对一次川东北大暴雨个例进行集合预报试验,从扰动初值水平结构、集合预报平均、大于50mm降水量概率、降水离散度、区域预报离差、Talagrand分布、Brier评分、集合预报系统对控制预报的逐时方差演变等多个方面对两种物理量处理方法所得结果进行对比分析,认为两种处理方法所得结果总体上非常相似,不存在显著差异。两种处理方法产生的扰动初值差异并没有引起大尺度环流明显差异,但对中尺度动力场、热力场产生了一定影响。就Brier评分、雨带位置而言,水汽通量散度处理方法略优于湿位涡处理方法,而强降水区范围而言则是湿位涡处理方法略占优。另外,区域预报离差显示,湿位涡处理方法的集合预报系统发散度要大一些。 相似文献
13.
基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。 相似文献
14.
Traditional precipitation skill scores are affected by the well-known“double penalty”problem caused by the slight spatial or temporal mismatches between forecasts and observations. The fuzzy (neighborhood) method has been proposed for deterministic simulations and shown some ability to solve this problem. The increasing resolution of ensemble forecasts of precipitation means that they now have similar problems as deterministic forecasts. We developed an ensemble precipitation verification skill score, i.e., the Spatial Continuous Ranked Probability Score (SCRPS), and used it to extend spatial verification from deterministic into ensemble forecasts. The SCRPS is a spatial technique based on the Continuous Ranked Probability Score (CRPS) and the fuzzy method. A fast binomial random variation generator was used to obtain random indexes based on the climatological mean observed frequency, which were then used in the reference score to calculate the skill score of the SCRPS. The verification results obtained using daily forecast products from the ECMWF ensemble forecasts and quantitative precipitation estimation products from the OPERA datasets during June-August 2018 shows that the spatial score is not affected by the number of ensemble forecast members and that a consistent assessment can be obtained. The score can reflect the performance of ensemble forecasts in modeling precipitation and thus can be widely used. 相似文献
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为提高定量降水预报产品在攀西地区的预报能力,对2021年夏季格点预报（Grid Weather Forecasting,GWF）、西南区域模式（South West Center-WRF ADAS Real-time Modeling System,SWCWARMS）、欧洲中心中期预报 （European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF）及中国气象局中尺度模式（China Meteorological Administration Meso-Scale Model,CMA-MESO）降水预报情况进行了检验分析。结果表明:（1）ECMWF模式雨日空报最明显,但其暴雨量级预报较实况偏干,其余各家产品中各量级降水均以湿偏差为主。有雨日数在攀西地区南部预报效果较好,其余地方空报较大。大雨日数在凉山州中部预报偏差较大,攀西地区南部预报偏差较小。（2）从16次过程检验来看,各预报产品在8月份过程中的表现优于其余月份,GWF产品25 mm以上TS（Threat Score）评分高于20分的过程次数最多且预报效果最稳定,CMA-MESO模式空报最大。（3）各产品3 h累计强降水开始时间大多早于实况,SWCWARMS模式雨强偏大且对于持续时间较长的过程预报效果较好,而GWF、ECMWF模式累计雨量较实况偏小。 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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以传统的检验方法和基于对象诊断评估方法(MODE), 对首次以台风级别影响辽宁的“巴威”台风(2008)的台风暴雨过程不同性质降水的多模式(ECMWF、CMA_MESO 10KM、CMA_MESO 3km和睿图东北模式)预报结果进行了检验评估。结果表明: 受“巴威”远距离和本体影响, 辽宁省先后出现对流型降水和稳定型降水, 传统检验和MODE检验结果均表明, 多模式的对流型降水预报效果要优于稳定型降水, 这很可能是多模式对于台风北上减弱产生稳定型降水的影响系统的预报强度偏差大导致, 在今后预报中务必注意台风强度预报偏差对本体稳定型为主的降水的影响。传统检验结果中, CMA_MESO 3km和ECMWF模式的评分较高, 并且对于对流型降水雨带的形状、范围和质心距离、交集面积预报效果最好, ECMWF模式对稳定型降水也有着较高的目标相似度评分。尽管睿图东北模式由于对10.0 mm以上量级降水较高的空报和漏报率, 而导致TS评分偏低; 但在MODE检验结果中, 东北模式预报的强降水雨带的中心位置、降水强度和范围均接近实况, 目标相似度更高, 尤其在对流型降水阶段目标相似度达到了1.00, 模式对于对流型降水预报有着较好的可参考性。 相似文献
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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
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The application of numerical weather prediction(NWP) products is increasing dramatically. Existing reports indicate that ensemble predictions have better skill than deterministic forecasts. In this study, numerical ensemble precipitation forecasts in the TIGGE database were evaluated using deterministic, dichotomous(yes/no), and probabilistic techniques over Iran for the period 2008–16. Thirteen rain gauges spread over eight homogeneous precipitation regimes were selected for evaluation.The Inverse Distance Weighting and Kriging methods were adopted for interpolation of the prediction values, downscaled to the stations at lead times of one to three days. To enhance the forecast quality, NWP values were post-processed via Bayesian Model Averaging. The results showed that ECMWF had better scores than other products. However, products of all centers underestimated precipitation in high precipitation regions while overestimating precipitation in other regions. This points to a systematic bias in forecasts and demands application of bias correction techniques. Based on dichotomous evaluation,NCEP did better at most stations, although all centers overpredicted the number of precipitation events. Compared to those of ECMWF and NCEP, UKMO yielded higher scores in mountainous regions, but performed poorly at other selected stations.Furthermore, the evaluations showed that all centers had better skill in wet than in dry seasons. The quality of post-processed predictions was better than those of the raw predictions. In conclusion, the accuracy of the NWP predictions made by the selected centers could be classified as medium over Iran, while post-processing of predictions is recommended to improve the quality. 相似文献