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1.
利用6h降水估计和黑体亮度温度（TBB）等两种FY-2C静止气象卫星定量产品，初步分析了它们在2005年后汛期两次强降水过程中的应用。结果表明，6h降水估计在整个后汛期（7～9月）中，白天的两个时次08-14时和14-20时预报效果比晚上20-02时好，白天的晴雨预报TS比晚上的晴雨预报TS要高0．2左右，白天的雨量误差比晚上的雨量误差小3mm左右。 相似文献
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《气象研究与应用》2020,(2)
为了解基于智能网格降水产品的西江流域面雨量短期预报效果,采用TS评分、漏报率、空报率指标对2019年前汛期(4-6月)和后汛期(7-9月)西江流域20-20时的日面雨量预报进行检验评估。结果表明,汛期各流域TS评分随着面雨量等级增大呈现下降趋势,然而72h内随着预报时效延长,预报效果较为稳定;前汛期东部流域TS评分较西部流域普遍高,而后汛期西部流域的TS评分有所上升;前汛期各级面雨量空报率大于漏报率,而后汛期各级面雨量漏报率较前汛期普遍上升,空报率普遍下降。72h内预报效果受到降水量级因素影响较大,而受到时效延长影响较小;流域预报效果变化可能与西江流域汛期雨带逐渐推进变化有关。 相似文献
3.
基于2006-2009年有热带气旋影响浙江省期间气象站(包括自动站)资料及上海台风研究所的GRAPES_TCM模式输出降水资料,应用TS和BS评分方法,对模式在浙江省的热带气旋降水预报能力进行了评估.结果表明模式晴雨准确率和小雨TS评分24 h和36 h预报相对高,48 h开始随预报时效逐渐下降,中雨、大雨和暴雨TS评分随时效变化趋势不明显,而大暴雨TS评分有较大的随机性.漏报是影响小雨和中雨TS评分的主要原因,空、漏报对大雨和暴雨TS评分的影响基本相同,空报是影响大暴雨TS评分的主要原因.相同预报时效的TS评分随降水等级的提高而减小.BS评分发现模式对大雨及以下量级降水预报站次比实际偏少,对暴雨预报相对接近实际出现站次,对70 mm以上的大暴雨模式有过度预报倾向.与宁波市气象台主观预报比较,对晴雨和小雨预报,相同时效的主观预报一般高于客观,主观暴雨预报TS评分比客观预报一般高出30％以上.GRAPES_TCM模式对于影响程度高的TC降水预报能力相对高.20时输出预报与08时相比,对于晴雨和小雨预报,48 h以内差异不大,而60 h和72 h预报准确率,20时明显高于08时.对于中雨及以上等级降水,20时预报TS评分一般比08时好,主要得益于漏报率的降低. 相似文献
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利用2015～2017年淮河流域汛期ECMWF(空间分辨率0.125~ox0.125~o)、JMA(空间分辨率0.5~ox0.5~o)、WRF(空间分辨率0.1~ox0.1~o)6h、12h、24h时间分辨率的降水预报产品计算淮河流域面雨量预报,对比评估各预报时效的绝对误差、相对误差、晴雨正确率及各量级面雨量预报的TS评分。结论如下:(1)0～72h预报时效,EC的绝对误差最小、WRF居中,JMA最大。(2)三个模式的晴雨正确率随着时效的增加缓慢下降,但都维持较高水平。(3)EC和JMA的面雨量预报存在系统性高估。(4)WRF在对短历时强降水的预报性能优于其他两个模式。(5)各模式的面雨量预报性能存在日变化,且随着降水强度的增大,日变化特征更加显著,对午后到傍晚的暴雨预报准确率明显低于其他时间段。 相似文献
5.
《广东气象》2017,(2)
利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的降水集合预报历史资料,对广东省86个地面气象站进行分级统计检验,分析集合统计量产品的预报效果。评分结果表明,降水量级越大,确定性预报与集合产品TS越低,对应最优分位数越高;对于冬季暴雨与前汛期晴雨,集合预报产品效果较好,TS分别达到0.50和0.66,对于前汛期暴雨效果则较差,TS在0.10左右。随着预报时效增加,集合预报TS逐渐减小,预报时效72 h,前汛期集合TS下降幅度较大;预报时效72 h,后汛期集合TS下降幅度较大。对于冬季和后汛期暴雨,集合预报相对于确定性预报有明显优势,并且预报时效越长,集合TS增幅越大。对于站点降水,在广东省东部和西南部沿海地区,确定性预报对暴雨的预报能力比较欠缺,而集合预报能显著改善这些地区的暴雨预报,部分站点的TS增幅能够达到0.20以上。 相似文献
6.
基于中国西北四省(区)2016—2017年的站点观测降水数据和GRAPES区域数值模式24 h和48 h预报结果,采用平均误差、均方根误差、相关系数、分等级TS评分等指标,对GRAPES区域数值模式在西北四省(区)降水预报进行定量评估。结果表明:时间上,模式对西北四省的晴雨预报准确率能达到0.7以上,逐日空间相关系数为0.2～0.4。夏季降水的偏差最大,24 h和48 h预报平均误差分别为4、6 mm·d~(-1),均方根误差分别为6、8 mm·d~(-1)。不同等级降水的24 h和48 h预报TS评分显示,各个月份小雨TS评分为0.2～0.5,中雨为0.1～0.2,大雨以上不到0.1空间上,24 h和48 h预报晴雨准确率在大部分地区达到0.6以上,相关系数在甘肃东部、陕西中部和南部超过0.6。24 h预报平均误差在青海、甘肃、陕西三省南部最大(达到2～4 mm·d~(-1)),48 h预报的平均误差比相同区域的24 h预报高出1～2 mm·d~(-1),在陕西南部平均误差最大(达到5～8 mm·d~(-1))。各个量级的24 h预报TS评分明显好于48 h,24 h预报对大雨、暴雨有所预报,48 h预报对中雨以上量级降水预报较差。 相似文献
7.
对2012年前汛期（4-6月）欧洲中心全球模式与HAPS中尺度模式的降雨预报场进行逐6h晴雨检验与24 h分量级降水检验,得出：EC逐6h降水预报空报多而漏报少,预报无降水时可信度更高,TS评分在0.3 ～0.4之间;24 h分级检验中预报能力随着降水量级的增大而减小,空报率、漏报率增大,TS评分减小;EC随着预报提前量的减小TS评分增加,起报时次对预报能力无明显影响;总体来说,EC能为深圳10 d预报提供较好的参考价值,尤其是6d预报,对于暴雨的预报有待预报员订正.HAPS逐6h晴雨预报TS评分在0.48～0.32之间,提前量6h内预报效果好,TS评分0.4以上,有较高的参考价值;24 h分级降水预报能力与EC相同,也是随着降水量级的提升预报能力降低;但是HAPS预报能力与提前量的相关性主要表现在提前量6h以内,提前量减小TS评分明显增大,对于提前量大于6h的预报能力无明显变化;总体来说,预报员可依靠HAPS在短期预报基础上做好短临预报的订正工作,开展24 h分区预报. 相似文献
8.
对面雨量预报进行性能评估可以更好地发挥降水预报在流域防汛抗旱调度中的决策支持作用。分别利用CMORPH融合降水产品与地面降水观测资料估算2008—2017年淮河流域15个子单元逐日面雨量;利用2013—2017年ECMWF集合预报降水产品,采用正确率、TS评分、空报率、漏报率、CPRS、RCRPS、CRPSS等指标,对淮河流域面雨量预报性能进行评估。结果表明:CMORPH融合降水产品与地面降水观测资料的面雨量估算结果之间存在显著的线性相关,CMORPH融合降水产品可用于淮河流域面雨量估算; ECMWF确定性预报的晴雨预报正确率随着预报时效延长呈下降趋势,平原地区各等级面雨量TS评分高于山区,大暴雨以下量级降水预报量级有不同程度偏大现象;各累积时段集合预报性能基本上随着预报时效延长逐渐降低,0～96 h集合预报相对于气候均值预报的优势更为明显;汛期山区集合预报性能整体优于平原地区,非汛期反之。 相似文献
9.
基于2019年6-10月中央气象台智能网格预报模式（NWGD）降水产品和CMPAS-V2.1融合降水分析实时数据产品,采用平均绝对误差、晴雨预报正确率、TS评分等方法评估该预报产品对大渡河上游面雨量的预报效果。评估结果表明：NWGD预报产品在大渡河上游面雨量的预报效果整体较好,平均绝对误差范围控制在5.6 mm以内,晴雨预报可信度较高。小雨的预报效果好于中雨,小雨的TS评分大于中雨,空报率和漏报率均低于中雨。将小雨和中雨分别做消空处理,小雨各预报时效消空处理后晴雨预报正确率提升不明显,而中雨预报效果有明显提升。 相似文献
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T213降水预报产品在新疆区域的检验分析——晴雨检验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2006年新疆地面气象观测站的实况降水资料和T213模式的降水预报值,根据中短期天气预报质量检验办法中客观降水检验方法,对T213降水预报产品的24h晴雨预报能力进行了检验分析.结果表明:新疆地区T213降水的晴雨TS评分和空、漏报率均存在明显的时空分布差异;伊犁河谷、阿勒泰地区东部和西部沿天山地区TS值较高,而地形条件复杂的区域和降水少的沙漠腹地TS值较低;晴雨TS评分空间分布情况在少雨的春季与多雨的夏季大体一致,这与新疆三山夹两盆的特殊地形有关;晴雨TS评分存在明显的季节变化,与季节雨量多寡存在一定的对应关系. 相似文献
11.
通过将组合反射率因子、垂直累积液体水两种雷达产品合并成一种新的雷达产品CR_VIL,使用6万多张CR_VIL产品与对应时次6min自动站雨量数据,通过统计分析得到CR_VIL的6min雨量均值表。在短时临近预报系统中根据雷达回波外推结果,使用CR_VIL的6min雨量均值表求得各时段定量降水估测值(QPE)作为该时段的定量降水预报值(QPF),得到预报时效2h,时间分辨率为6min的定量降水预报数据,业务运行中对1h的预报结果进行检验,晴雨预报准确率为87.0%,短时强降水TS=0.106,Bias=1.09,表明CR_VIL应用在业务系统中对短时强降水具有一定预报能力。 相似文献
12.
利用江西省92个国家气象观测站雨量资料,对2014年汛期江西WRF-RUC系统的降水预报进行逐6 h、12 h和24 h晴雨检验、降水分级检验以及同期区域暴雨个例检验分析。结果表明:1)6 h、12 h、24 h晴雨检验PC评分分别达0.6、0.7、0.8,系统表现了稳定的预报性能。2)系统对小雨、中雨和大雨具有较好的预报能力,对局地暴雨、大暴雨的预报能力较弱,而对区域暴雨的预报具参考意义。3)系统有效地缩短了spin-up时间,系统在积分6 h后达到最佳预报性能,并在起报后6—12 h时段,预报效果最佳。4)系统对降水范围以及小雨、中雨、大雨过度预报,对暴雨、大暴雨范围预报比较合理。 相似文献
13.
WRF-RUC在2014年江西汛期降水预报中的检验分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用江西省92个国家气象观测站雨量资料,对2014年汛期江西WRF-RUC系统的降水预报进行逐6 h、12 h和24 h晴雨检验、降水分级检验以及同期区域暴雨个例检验分析。结果表明:1)6 h、12 h、24 h晴雨检验PC评分分别达0.6、0.7、0.8,系统表现了稳定的预报性能。2)系统对小雨、中雨和大雨具有较好的预报能力,对局地暴雨、大暴雨的预报能力较弱,而对区域暴雨的预报具参考意义。3)系统有效地缩短了spin-up时间,系统在积分6 h后达到最佳预报性能,并在起报后6—12 h时段,预报效果最佳。4)系统对降水范围以及小雨、中雨、大雨过度预报,对暴雨、大暴雨范围预报比较合理。 相似文献
14.
通过对MM5数值预报产品的释用,将MOS统计方法应用到短时要素预报中,综合利用MM5数值预报产品、自动站实况数据和雷达数据等资料,建立降水和温度的4 h预报模型;降水作为不连续变量,将其通过建立降水可能函数的方法转化为连续变量,利用统计预报方法,可以达到定量预报的目的。通过对4140个时次的样本进行检验。结果表明：MOS预报结果较MM5直接输出结果整体有所改进,当数值模式误差较大时,统计方法显示出一定的优势;降水预报检验结果显示,TS评分为65%,预报正确率PC为91%。降水明显的样本(3 h雨量>5 mm)平均误差在8 mm以内,弱降水样本(3 h雨量<3 mm)平均误差在1 mm以内,预报方程对非雨日样本的整体预报效果较好,优于MM5模式预报,预报正确率高达98%,但对流性降水仍是预报难点;对于温度预报,20-08时段误差较小、平均在1.0℃以内,而11-17时、误差平均在1.5℃左右,但经过误差的季节订正,可以控制在1.0℃左右。 相似文献
15.
利用安庆市逐日降水实况资料,针对2011—2016年ECMWF细网格降水预报产品对安庆地区的12 h、24 h分辨率晴雨和降水分级预报质量进行检验,基于检验结果对此降水预报产品进行解释应用。结果表明,ECMWF细网格数值降水预报在安庆地区晴雨预报正确率无明显区域差异,夏季晴雨预报正确率明显低于其他各季节,对夜间的预报能力明显优于白天。TS评分中,小雨最高,中雨次之,大雨及以上量级较低且无明显规律。若将冬、春两季0.2 mm以下、夏季1.0 mm以下和秋季0.8 mm以下的降水预报进行消空处理,则晴雨预报正确率会有所提升,且小雨预报的TS评分达最佳;若将≥40 mm的降水预报修正为暴雨,则暴雨预报TS评分提高接近1倍,且大雨和暴雨的预报偏差更接近1。 相似文献
16.
为提高数值预报模式在山东汛期降水的预报能力,为降水预报及模式物理参数方案选择和调整提供客观依据,对2010年汛期（6-9月）山东区域MM5、WRF-RUC（WRF快速循环同化系统）和T639模式24 h、48 h累积降水预报产品,进行晴雨、一般性降水和分量级降水TS评分及平均绝对误差、平均误差分析。结果表明：从晴雨预报准确率来看,3种模式相差不大;一般性降水和小雨预报,MM5模式评分结果最差,T639模式预报效果最好;中雨以上量级,24 h降水T639模式预报效果最好,特别是24 h大暴雨评分T639模式达到了10.37 %,而48 h降水T639模式预报效果下降明显。无论24 h降水还是48 h降水,除9月WRF-RUC模式平均绝对误差最小外,6-8月T639模式平均绝对误差均为最低,WRF-RUC模式24 h和48 h降水各月平均误差均为负偏差;不同的降水预报检验方案和天气过程类型对检验结果有一定的影响。 相似文献
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2013年汛期华中区域业务数值模式降水预报检验 总被引：4，自引：0，他引：4
为充分了解华中区域中尺度业务数值预报模式更新为WRF后的预报性能,对该模式2013年汛期24 h和48 h的累积降水预报产品,采用TS评分、预报正确率、漏报率、空报率、偏差及ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明：从日平均降水率分布来看,24 h预报的降水中心位置和强度与实况更接近,48 h的预报明显偏大、偏强;汛期总体降水检验表明,该模式的降水预报以偏大为主,随着降水量级的增大,TS和ETS评分逐渐减小,且ETS评分逐渐靠近TS;逐月降水检验结果发现,该区域汛期月晴雨预报正确率与雨日率呈正相关;通过梅雨期WRF与GRAPES_Meso的预报对比检验可见,两个模式都表现出了较好的预报性能。值得指出的是,随着降水量级的增大,WRF模式降水预报优势逐渐显现。总的来说,该模式的降水预报产品具有一定的参考价值。 相似文献
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对2002年9月至2003年6月日本部分雨量图产品,从空漏报率、晴雨预报准确率、技巧水平这三方面进行了预报质量评定(对应武穴站单点),同时分析了其对武穴单点降水的预报能力。结果表明：日本雨量预报图具有较好的晴雨预报能力和一般性降水预报技巧;其分段雨量图对夜间段天气的预报准确性较高,空漏报较少,晴雨预报得分较高;08时12～24h雨量图在控制空漏报率方面性能较好。 相似文献
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为了提高5 km分辨率的网格降水预报准确率,针对数值模式网格降水预报产品中尚存在许多降水空报的现象,基于网格降水实况,应用动态建模和机器训练择优技术,借助新检验参数归一化后的单调性、新降水TS公式在计算上的便利性,建立了两种动态最优降水消空技术方案,开展网格降水消空研究。研究表明,两步法抑制了消空阈值偏大现象,归一化法使阈值优选更加直接。用这两种方法,晴雨准确率全部上升,其中,ECMWF(European Centre for Medium range Weather Forecasts)提高最大（2.39%～4.76%）;降水TS评分,ECMWF提高最大,白天提高多（2.98%～3.64%）,夜间提高少（1.61%～1.78%）,但CMA SH9(中国气象局上海数值预报模式系统)和CMA BJ(中国气象局北京快速更新循环数值预报系统)则出现下降。归一化法在白天使晴雨准确率提高最多。分析表明,经过消空处理后,雨空百分率下降数值明显大于雨漏百分率增加数值,从而使空报率出现大幅下降,晴雨准确率也升高明显。 相似文献
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为提高精细化网格降水的实际预报能力,评估了2021年汛期ECMWF(EC)、CMA-MESO、SXWRF和SCMOC降水预报产品在陕西的表现,讨论了卡尔曼动态频率匹配方法对不同模式的订正效果,然后针对该方法不足,基于最优TS评分阈值法和SCMOC在天气过程判定中占优信息对小量级降水进行了二次订正,最后利用分类降水过程建模和基于图像相似识别技术改进的卡尔曼动态频率匹配法对暴雨进行了订正研究。结果表明:SCMOC晴雨预报准确率和暴雨TS评分均最高,分别为81.60%和0.30,表现最好;卡尔曼动态频率匹配法可明显提高EC、CMA-MESO和SXWRF模式降水预报产品晴雨预报准确率,对暴雨预报的改善效果不稳定,对EC晴雨预报准确率和暴雨TS评分提升幅度均最大,分别为6.35%和6.99%,该订正方法更适合于EC模式;经晴雨消空二次订正后的EC模式晴雨和小雨预报准确率较一次订正后的EC模式均有提高,分别提高了0.51%和0.64%;分类降水过程建模订正可进一步提高EC暴雨TS评分,较未分类过程订正后的暴雨TS评分提高了1.05%,且暴雨其他评分指标也均变好;改进后的卡尔曼动态频率匹配法较改进前... 相似文献