共查询到18条相似文献，搜索用时 140 毫秒
1.
应用国家气象中心模式检验方法,对华中区域中尺度业务数值预报模式WRF和中国气象局下发的GRAPES模式2013年1-12月的预报产品（包括降水、2 m温度场、850 hPa温度场、850 hPa风场和500 hPa位势高度场预报）进行统计检验。检验结果表明：所有要素24 h预报均优于48 h;对于晴雨预报,GRAPES模式TS评分高于WRF,但随着降水量级增大,WRF的TS评分基本都高于GRAPES,同时WRF降水预报范围明显偏大;分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现,WRF的2 m温度场预报优于GRAPES,且暖季预报优于冷季;形势场要素分析表明,WRF对850 hPa温度场和风场预报具有相当大的优势,全年误差变化较稳定,而对500 hPa位势高度场的预报误差存在一定的季节性特征,即夏半年WRF高度场预报优于冬半年,GRAPES模式则相反。总体上,华中区域中尺度业务数值模式产品对天气预报具有一定的参考价值。 相似文献
2.
2020年汛期6—8月甘肃降水日数多、持续时间长、范围广、强度大,对该时间段内3种全球模式(ECMWF、GRAPES_GFS和NCEP_GFS模式)和4种区域模式[GRAPES区域数值预报业务系统(GRAPES_3 km)、西北区域区域模式(GRAPES_LZ10 km)、西北区域快速更新循环预报系统(GRAPES_LZ3 km)和华东区域模式(SMS-WARMS)]24 h累计降水预报性能进行检验评估。结果表明:(1)全球模式中ECMWF模式的预报性能优于其余2个模式,而区域模式中GRAPES_3 km和SMS-WARMS模式预报性能相对较好,且SMS-WARMS模式预报性能更稳定。(2)区域模式晴雨准确率及小雨和中雨的TS评分、ETS评分、命中率低于全球模式,暴雨优于全球模式;大雨和暴雨的空报率和预报偏差均高于全球模式。(3)根据500 hPa环流形势可将甘肃汛期降水划分为副高边缘型和低槽型2种类型,针对2020年4次副高边缘型和3次低槽型降水进行分类检验评估。全球模式和区域模式均对前者的各个量级降水预报性能优于后者;ECMWF模式和区域模式对2种类型大雨和暴雨预报效果优于NCEP_GFS和GRAPES_GFS模式;全球模式中ECMWF模式、区域模式中SMS-WARMS模式对2种类型降水预报效果最好。(4)7种模式对2种类型中雨和大雨雨带走向预报较好,对副高边缘型降水过程降水落区的预报能力优于低槽型降水过程,但预报降水强度较观测偏强,尤其是降水中心区域。 相似文献
3.
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
4.
SMS-WARMS V2.0模式预报效果检验 总被引：7，自引：2，他引：5
对新一代上海区域中尺度模式(SMS—WARMS V2.0)系统预报结果进行了统计检验,检验量包括降水、2 m温度场、10 m风速、500 hPa位势高度场和850 hPa温度场、风场和相对湿度。结果表明:新一代模式的预报性能得到明显改善,模式各量级降水的TS和ETS评分都有提高,说明模式对降水事件发生的捕捉能力进一步增强了。分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现新版业务模式的2 n、温度场预报优于原业务模式。此外新业务模式的10 m风速预报的均方根误差的逐月和多月平均值都低于原业务模式。高空形势场检验结果显示,新业务模式埘500 hPa位势高度场和850 hPa温度场的预报都优于原业务模式,850 hPa风场预报相关系数高于原业务模式,850 hPa相对湿度提高不明显。个例分析表明,新版业务模式强降水预报产品相对于原业务模式产品埘大气预报更具参考价值。 相似文献
5.
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
6.
GRAPES-EPS系统的初值生成方法与对比试验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了增长模繁殖法（BGM）和集合转化卡尔曼滤波法（ETKF）两种不同的模式初始扰动方法的基本原理,并以GRAPES中尺度模式为基础,利用两种初始扰动方法构建了两套中尺度集合预报系统。通过圣帕台风的个例试验,对比两种初始扰动生成方法对降水预报结果的影响。结果表明：两种方法均可以很好的捕捉到中尺度强降水的过程信息,集合平均结果优于控制预报,并在一定程度上改善了对强降水的落区和强度的预报;从邮票图和对集合预报系统的检验参数上来看,ETKF的集合离散度和特征值分布好于BGM方法,但对于降水结果TS等的评分的比较上来看,BGM的预报结果要优于ETKF的预报结果;另外,BGM方法和原理更简单,易于实现业务应用。 相似文献
7.
2005年AREM模式汛期试验结果评估分析 总被引：2，自引：0，他引：2
AREM2．3模式2005年在中国气象局武汉暴雨研究所汛期试验过程中计算稳定，计算了该模式降水预报的分区域（长江中下游、华南、华北、东北、西南、湖北省）汛期（6、7、8三个月）TS评分，全国范围汛期漏报率、空报率、预报偏差，及各区域年内重要降水过程预报和实况的对比及TS评分，计算该模式形势场预报的平均误差、均方根误差、倾向相关系数、误差标准差，并与持续性预报（将前一天的分析场当作前一天对当天的预报场，以此类推）对比，以此对模式预报效果进行分析、评估，并做出总结，为模式的进一步开发和应用提供参考。分析结果表明：AREM2．3模式在2005年汛期试验期问48小时内预报稳定；对于长江中下游、华北、华南、东北、西南、湖北省以至全国范围均有较好的预报水平，但总体上对于强降水中心位置的预报情况不是很好；模式对于高空形势场也具有较好的预报能力，对500hPa位势高度的预报好于对500hPa温度的预报。 相似文献
8.
为综合不同模式对不同量级降水的预报优势,设计一种全球模式与区域模式结合的降水分级最优化权重集成预报算法,集成经最优TS评分订正法（optimal threat score,OTS）订正后的欧洲中期天气预报中心降水预报产品（以下简称EC-OTS）和华东区域中尺度模式降水预报产品（以下简称SMS-OTS）。以泛长江区域（23°~39°N,101°~123°E）为研究范围,基于2018年不同降水量级的TS评分最优化确定SMS-OTS和EC-OTS在不同降水量级时的最优权重系数以及最优集成方案,并以2019年降水数据为独立样本进行预报试验。结果表明:对于最优权重系数,EC-OTS在低降水量级权重较大,随着降水量级的加大,SMS-OTS的权重也逐渐加大;最优集成方案为初始集成降水量预报取SMS-OTS,集成运算迭代3次;集成预报在几乎所有预报时效、所有降水量级的TS评分均高于EC-OTS和SMS-OTS,其平均绝对误差略小于EC-OTS,显著小于SMS-OTS;集成预报12 h累积降水预报的TS评分较省级预报员主观预报高-0.009~0.041,24 h累积降水预报的TS评分较国家气象中心预报员主观预报高0.009~0.023。 相似文献
9.
利用FNL(Final Reanalysis Data)、 ERA5(ECMWF Reanalysis V5)再分析资料和GPM(Global Precipitation Measurement)全球逐半小时降水数据,选取我国西南高原地区一次强降水过程,研究了对流尺度集合预报中两种初始扰动方法 BGM(Breeding Growth Mode)和LBGM法（Local Breeding Growth Mode）对复杂地形强降水的预报能力。基于对象诊断的MODE(Method for Object-Based Diagnostic Evaluation)方法评估了模式对降水对象的位置、结构、强度的模拟能力,并与TS(Threat Score)等评分方法进行对比分析,综合评估模式预报性能,表明：（1）基于BGM和LBGM法生成初始扰动的集合预报系统BGM-EPS和LBGM-EPS,集合平均预报对24 h各个量级降水评分均优于控制预报,且暴雨的TS评分LBGM-EPS优于BGM-EPS;(2)整体上,WRF模式能够较好捕获降水对象,尤其是对于高原山地复杂地形的降水预报效果很好,LBGM-EP... 相似文献
10.
基于精细化预报（GDDZ）和CMA-MESO、西南区域模式（SWC）两家高分辨率模式的小时降水预报,从TS（Threat Score）评分、小时降水频次、小时降水强度、峰值时间等方面,对2021年汛期攀西地区16次降水过程进行小时尺度的检验。结果表明:（1）从逐时降水来看,在晴雨（0.1 mm）TS评分中,GDDZ在00~11时表现较优,CMA-MESO模式在12~23时表现较优;在大雨（7 mm）和暴雨（15 mm）TS评分中,CMA-MESO模式表现较优。（2）从小时降水频次来看,SWC模式预报的降水发生频次空间分布与实况更为接近;从小时降水强度来看,GDDZ预报的降水强度与实况更为接近。（3）从降水量峰值时间来看,GDDZ与实况更为接近;从小时降水强度峰值和降雨频率峰值时间来看,CMA-MESO模式预报与实况更为接近。 相似文献
11.
使用ERA-interim和FNL再分析资料分别驱动WRF,对2013年7月12—13日的一次暴雨过程进行数值模拟,详细比较了WRF模拟结果之间的差异。结果表明:(1)两种资料在次天气尺度上存在着较大差异,并由此造成了模拟结果之间的差异,ERA-interim作为初始场对降水的模拟优于FNL资料,反映了WRF对初、边界条件的敏感性;(2)从区域总降水量来看,湿度场扰动对降水量的影响最大,其次是风场扰动和温度场扰动,最小的是侧边界扰动;(3)从降水误差来看,湿度场扰动引起的降水误差最大,在积分20 h内风场扰动的降水误差大于温度场,积分21~24 h则相反,侧边界扰动引起的降水误差在前期比较小且增长缓慢,积分一段时间之后与单个气象要素扰动引起的降水误差相当。 相似文献
12.
应用国家基本观测站资料、自动站逐时降水资料,基于客观统计检验方法,针对降水(12h、24h累积雨量)、近地面要素(2m温度、10m风)和高空要素(风场、温度场、高度场),分别评估SWCWARMS模式和GRAPES模式对2015年西南地区预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式降水ETS评分高于GRAPES模式,除24h小雨外SWCWARMS模式偏差值均高于GRAPES模式,两个模式在不同预报时效内对中雨、大雨、暴雨都表现一定程度的空报;(2)12h降水分段评分上,SWCWARMS模式TS评分均高于GRAPES模式,但SWCWARMS模式预报降水范围过大,随着预报时效增长空报多于GRAPES模式;SWCWARMS模式中雨和大雨空报大于其它量级降水,GRAPES模式对大暴雨漏报较多其它量级降水表现为空报;(3)两模式对高度场和温度场预报优于风场,对对流层中层预报优于中低层,SWCWARMS模式对高度场和温度场预报优于GRAPES模式,夏半年SWCWARMS模式均方根误差小于GRAPES模式;(4)两模式都表现出2m温度均方根误差在秋季增加而春季减小这一特征,SWCWARMS模式近地面要素均方根误差均小于GRAPES模式。 相似文献
13.
对我国华东、华南、华北区域气象中心和中国气象局数值预报中心业务运行的区域模式2011年5—9月的6 h降水预报, 采用不同检验结果平均方案进行对比检验。对比结果表明:不同的检验结果平均方案基本不影响与中国气象局数值预报中心模式 (NMC-GRA) 在相同区域关于TS评分比较的相对检验结论,即当两个模式评分差距较大时,评分高的模式在两个方案中是一样的,但评分比较接近时,若有一个模式对该区大尺度降水预报较好时,则可能在新方案中有较高的TS评分,而此模式原方案评分则可能略低于局地小尺度降水预报较好的模式。但对于较少发生的强降水预报的预报偏差的评价有很大不同,当新方案的结果显示多数模式对强降水的预报偏少,原方案则可能显示偏多,说明模式对大尺度的强降水预报较实况偏少,但对小尺度局地降水的预报则可能偏多。 相似文献
14.
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
15.
中尺度数值预报中不同初值方案的检验对比 总被引：4，自引：0，他引：4
采用WMO推荐的标准化检验方法对两套初值方案进行检验，一套为使用T106L19全球中期模式预报场作为初猜场的cressman逐步订正客观分析方案（T106）；一套为直接插值客观分析方案（OBS）。通过对比分析发现：（1）反映大尺度环流场的要素，例如，300hPa风场、500hPa高度，T106初值方案略好于OBS。（2）空间尺度较小的要素，例如，850hPa温度、湿度等，OBS略优于T106；在比湿预报场中，低层预报优于高层，但850hPa比湿预报出现正的系统误差，随着预报时效的延长，正系统误差加大。（3）在风场的预报中，低层预报总体不如高层好，U风分量的预报有负的系统性误差，V风分量有正的系统性误差。同时对责任中初值预防的降水进行TS评分，评分结果表明，T106的总体评分高于OBS，但T106初值方案的空报率高于OBS，而OBS初值方案的漏报率高于T106。 相似文献
16.
传统点对点的二分类检验方法能够客观反映模式预报的整体表现,但该方法存在双重惩罚现象。本文在传统检验基础上结合FSS（Fraction Skill Score）评分和MODE（Method of Object-based Diagnostic Evaluation）方法,对2021年7月影响四川的两次区域性大暴雨过程开展检验评估,对比分析了华东区域BCSH模式、ECMWF模式、西南区域SW3KM和SW9KM模式的预报性能。结果表明:（1）BCSH和ECMWF模式在小到中雨评分上略优于西南区域2个模式,SW3KM模式优势体现在暴雨预报上;BCSH和SW9KM模式预报偏差无显著规律,ECMWF模式小到大雨多空报,SW3KM模式中到暴雨多空报。（2）邻域半径为7个格点时,SW3KM模式在72 h预报时效上小雨、36~72 h大雨、24~66 h暴雨评分高于其它模式;区域模式分辨率提高,其FSS和TS评分相应增加,随着预报时间延长,区域模式FSS评分以大于ECMWF模式为主,SW9KM模式各级降水评分整体低于SW3KM模式。（3）4个模式降水落区质心位置预报的经向偏差略大于纬向,BCSH和SW9KM模式降水质心较实况偏西北,ECMWF模式暴雨质心偏西北、大暴雨质心偏西南,SW3KM模式暴雨质心多偏西南、大暴雨质心较实况多偏西北。ECMWF模式对雨带走向和面积的把控好于区域模式;SW3KM模式在72 h预报时效上多个属性值优于BCSH模式,SW3KM模式匹配目标属性值以优于SW9KM模式为主;BCSH、ECMWF和SW3KM模式均存在降水强度预报偏大的特征。 相似文献
17.
利用MM5、T213和Grapes3种数值模式的降水预报产品和山西省108个标准测站的降水实况资料,采用客观统计检验方法,对2008年7月各模式在山西省的累加降水预报进行了对比检验。结果表明：24h中雨以下预报1、213优于MM5,中雨以上MM5则略优于T213,48h预报各级降水MM5都优于T213,T213和MM5对暴雨都有一定的预报能力。无论哪个预报时效和降水量级,Grapes均无明显优势。Grapes预报降水量级和降水范围都偏小,空报较少,漏报严重,尤其48h和72h10mm以上降水基本都漏报。MM5预报降水量级和预报范围都偏大,10mm以上降水TS评分较其它模式高,但同时空报也比较严重。3种模式TS评分均随降水量级的增大而减小,T213和Grapes的TS评分随预报时效的增加而减小,MM5的TS评分随预报时效的增加变化不大。 相似文献
18.
In this paper,a heavy rainfall process occurring in the Huaihe River Basin during 9-10 July 2005 is studied by the new generation numerical weather prediction model system-GRAPES,from the view of different initial field effects on the prediction of the model.Several numerical experiments are conducted with the initial conditions and lateral boundary fields provided by T213 L31 and NCEP final analyses,respectively. The sensitivity of prediction products generated by GRAPES to different initial conditions,including effects of three-dimensional variational assimilation on the results,is discussed.After analyzing the differences between the two initial fields and the four simulated results,the memonic ability of the model to initial fields and their influences on precipitation forecast are investigated.Analyses show the obvious differences of sub-synoptic scale between T213 and NCEP initial fields,which result in the corresponding different simulation results,and the differences do not disappear with the integration running.It also shows that for the same initial field whether it has data assimilation or not,it only obviously influences the GRAPES model results in the initial 24 h.Then the differences reduce.In addition,both the Iocation and intensity of heavy rain forecasted by GRAPES model Further is very close to the fact,but the forecasting area of strong torrential rain has some differences from the fact.For the same initial field when it has assimilation, the 9-12-,12-24-,and 0-24-h precipitation forecasts of the model are better than those without assimilation. All these suggest that the ability of GRAPES numerical prediction depends on the different initial fields and lateral boundary conditions to some extent,and the differences of initial fields will determine the differences of GRAPES simulated results. 相似文献