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基于时空不确定性的对流尺度集合预报效果评估检验 总被引：3，自引：0，他引：3
针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:（1）邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。（2）对于此类飑线过程的对流尺度天气系统而言,邻域半径为15—45 km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优,其中15—30 km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更强。（3）对流尺度降水预报考虑时间尺度与降水强度存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时,时间尺度与空间尺度对于降水预报效果的影响是相互关联的。（4）改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时、空不确定性,实现了对流尺度降水在时、空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时、空尺度相匹配的概率预报结果。 相似文献
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基于传统增长模繁殖法(Breeding Growing Mode,BGM)和局地增长模繁殖法(Local Breeding Growing Mode,Local-BGM)生成初始扰动成员,对一次冷涡暴雨过程进行集合预报试验,从多方面比较两种方案的预报效果,并且在邻域概率法(Neighborhood Probability,NP)中引入时间邻域,评估概率预报结果。结果表明,引入局地化思想的Local-BGM方案能够生成比传统BGM方案更合理的初始扰动,具有很明显的局地特征。对于扰动变量的预报,Local-BGM方案在均方根误差和离散度等方面均表现更好,同时能够提高各量级降水的预报技巧。邻域集合概率法能够综合各个集合成员预报的降水信息得到优于集合平均的概率预报,分数技巧评分更高。并且在考虑时间不确定性后,无论是控制预报、集合平均还是邻域集合概率法,分数技巧评分均有很大改善,并且降水阈值越大改善效果越明显,能够为极端强降水天气提供较为客观的概率预报信息。 相似文献
3.
针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。 相似文献
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基于ARPS3DVAR+WRF (Advanced Regional Prediction and 3-dimensional variational System)快速同化模式对西南地区近几年发生的4次强降水过程进行模拟试验,对12 h降水预报结果采用升尺度方法,计算邻域平均预报、站点概率预报,最终形成邻域概率预报,并细致分析了这三种预报的特点与效果,讨论了升尺度窗区尺度给不同量级降水带来的影响,最后结合AROC评分与邻域空间检验FSS讨论业务概率预报应用的最佳尺度。结果表明:升尺度邻域平均预报在小雨与大暴雨量级降水上表现不稳定,对中雨的预报提高不明显,但是对大雨与暴雨预报有较好的改善效果;站点概率预报具有一定的误导性,而邻域概率预报可以弥补其缺憾,越高分辨率的模式有更多的降水样本,在降水不确定性上能给出更好的概率分级信息;相对邻域平均的升尺度预报TS检验结果,基于邻域概率的FSS和AROC分析有更好的预报技巧指导意义;36 km升尺度窗区既能消除一定程度的强降水预报不确定性,同时也可以保留适当的对流尺度特征,为最佳升尺度窗区。 相似文献
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本文针对2016年6月23日江苏阜宁龙卷,设计了两组对流可分辨尺度集合预报:一组以ERA5再分析资料为初始和侧边界(CEFS_ERA5);另一组以NCEP GEFS为初始和侧边界(CEFS_GEFS),评估了两组试验对此次龙卷的预报能力。结果显示:两组对流尺度集合预报均有约半数以上成员能够再现龙卷超级单体的特征;2~5 km上升螺旋度(UH25)对本次龙卷超级单体有较好的预报指示意义。在上述分析的基础上,考虑位置预报偏差,提出了一种基于UH25的邻域龙卷概率预报产品,分析了龙卷概率预报技巧对关键参数邻域半径和UH25阈值的敏感性,CEFS_ERA5邻域半径取15个格点,UH25阈值取250 m2·s-2最优;而CEFS_GEFS邻域半径取15个格点,UH25阈值取100 m2·s-2最优。总的来说,邻域概率预报产品显著提升了对此次龙卷概率预报水平。 相似文献
6.
为了体现次网格尺度能量升尺度转换过程中存在的不确定性, 文中将随机动能补偿(Stochastic Kinetic Energy Backscatter, SKEB)方案应用于GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)全球集合预报系统(GRAPES-GEPS), 以更好地表征模式误差并且增大集合离散度。使用的SKEB方案基于具有一定时、空相关特征的随机型以及由数值扩散导致的局地动能耗散率来构造随机流函数强迫。并根据流函数与水平风速旋转分量的关系, 将SKEB方案中的流函数强迫转化为适用于GRAPES全球模式的水平风速扰动。结果表明, SKEB方案的使用一方面能够提高GRAPES对大气动能谱的模拟能力; 另一方面能够改善GRAPES-GEPS的集合离散度与集合平均误差的关系, 增加了集合离散度, 并在一定程度上减小了集合平均误差, 尤其是在热带地区这种改进更为显著。而且该方案使得热带地区连续分级概率评分(CRPS评分)显著减小。就降水预报而言, 从Brier评分与相对作用特征面积(AROC, Area under the Relative Operating Characteristics)的结果来看, SKEB方案有助于改善中国地区小雨[0.1 mm, 10 mm)、中雨[10 mm, 25 mm)与大雨[25 mm, 50 mm)量级降水的概率预报技巧, 而对暴雨[50 mm, ∞)量级降水预报技巧影响很小(24 h降水量)。总体上, 模式扰动随机动能补偿方案提高了GRAPES-GEPS的概率预报技巧。 相似文献
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基于全球交互式大集合(TIGGE)预报资料,研究利用TIGGE全球集合预报大尺度不确定信息,构造区域GRAPES集合预报的初值扰动方法和试验方案,并对2008年7月22日发生在黄淮地区的一次暴雨过程进行了集合预报试验.试验结果表明:构造的初值扰动场能够表征TIGGE全球集合预报初值中的大尺度不确定信息,区域GRAPES集合预报系统可以捕获极端降水天气,对降水预报具有显著的改进作用,集合预报平均及降水概率预报能有效地反映暴雨降水特点,暴雨发生概率较高的区域与实况对应关系较好.积分初期,暴雨的预报一致性(集合离散度)和预报技巧(集合平均预报均方根误差)之间的关系显示了区域GRAPES集合预报系统是合理的,但积分后期,由于模式在积分过程中的动力调整作用,减小了初值扰动对预报结果的影响,限制了集合离散度的增长速度. 相似文献
8.
针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在较严重的“空报”“漏报”双重惩罚,没有考虑暴雨时空分布不均和预报评分可比性不够等问题,在分析预报员对暴雨预报评分期望值基础上,设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验评分新方法和计算模型,分析了理想评分,并对2015-2016年4-10月中国中央气象台5 km×5 km定量降水格点预报和降水落区等级暴雨预报进行评分试验,获得了以下结果和结论:（1）预报员对暴雨预报评分期望值呈现梯级下降特征,与传统的TS评分存在显著差异;（2）设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验新方法,通过引入e指数函数构建暴雨预报评分基函数,进而构建暴雨评分模型,该模型可以较好地拟合预报员对暴雨预报评分的期望值,同时改善了评分在不同量级阈值处的断崖式突变情况;（3）提出了预报与观测的邻域匹配方法,即一个预报点与所定义邻域中的一组观测相匹配,并利用距离加权最大值法确定暴雨评分值权重系数,预报与观测距离越近,距离权重系数越大,评分值权重越大,提高了评分的合理性,避免了距离较远的匹配站点得高分不利于鼓励预报员提高预报精度的问题;（4）对中国中央气象台逐日5 km×5 km水平分辨率的定量降水格点预报产品和中央气象台定量降水落区等级预报产品进行了评分试验,暴雨预报准确率全国平均值大于60分。基于可预报性的暴雨预报检验新评分与传统暴雨预报TS评分逐日演变特征相似,但可以较好地解析TS为0的预报评分,解析后的新评分与预报员和公众的心理预期更为接近。 相似文献
9.
中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。 相似文献
10.
GRAPES区域集合预报系统模式不确定性的随机扰动技术研究 总被引：5，自引：2，他引：3
为进一步描述GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Me—soscale Ensemble Prediction System,GRAPES—MEPS)中GRAPES—Meso模式的不确定性特征,本研究在GRAPES—MEPS系统中引人了模式物理参数化倾向随机扰动方案(Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT),随机扰动型的产生是基于-阶马尔科夫链,其具有时间相关性特征,并服从正态分布,另外经过谱展开随机场具有空间结构特征,在水平结构上较平滑和连续。本文开展了基于SPPT方案的GRAPES—MEPS集合预报试验,针对SPPT方案中随机场的扰动幅度和时间相关尺度参数开展了一系列敏感性试验,并对试验结果进行了较全面的集合预报客观检验,此外,针对一次强降水过程,分析了SPPT方案对降水预报的影响。试验结果表明,引入SPPT方案能在一定程度上提高GRAPES—MEPS系统的预报技巧,降低系统的漏报率;且能显著改进预报后期大雨量级降水的预报技巧。通过敏感性试验发现,对于GRAPES—MEPS系统,SPPT方案的效果与随机扰动场幅度的范围,及扰动场的时间相关尺度选择相关,需经过敏感性试验确定出较适合的参数。 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
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风暴尺度集合预报中的混合初始扰动方法及其在北京2012年“7.21”暴雨预报中的应用 总被引：5，自引：1，他引：4
风暴尺度集合预报系统（Storm-Scale Ensemble Forecast system,简称SSEFs）中集合成员之间发散度不足一直都是研究的难点。本文尝试了将Barnes空间滤波融入到集合转换卡尔曼滤波（ETKF）更新预报系统中的混合初值扰动法。该方案将ETKF方法的小尺度信息与来自于侧边界条件扰动的大尺度信息相结合,缓解了扰动在侧边界不匹配的问题。通过2012年北京“7.21”暴雨并使用邻位方法对比分析了不同初值扰动方案在不同时间尺度与空间尺度上的特征,在此基础上进一步探讨了构造混合初始扰动法的可行性。结果表明:ETKF试验所构造的初始扰动无法与侧边界条件扰动相匹配,混合后的初始扰动可以有效缓解SSEFs中由于初始扰动与侧边界扰动不匹配产生的虚假波动,其中大尺度信息保留较多的混合试验（ETKF80）和动力降尺度方案（Down）在减少虚假波动方面的效果最优;从集合离散度来看,在前期暖区降水阶段ETKF的离散度在小尺度上最大,随着锋面降水的开始,Down的离散度逐渐超过ETKF,而使用各滤波波段构造的混合试验同时具备ETKF与Down二者的特征。选择合理的滤波波段可以获得最为合理的离散度表现（ETKF180）,说明仅考虑侧边界匹配（Down和ETKF80）并不能获得最合理的集合离散度,应综合考虑其他因素。从降水概率预报结果来看,选取合适的滤波波段所构造的混合扰动试验同样获得了较好的效果。 相似文献
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2019年,数值预报中心开发了以GRAPES全球模式为驱动场,集合变换卡尔曼滤波为初值扰动方法,随机物理过程倾向项为模式扰动方法的10 km水平分辨率GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式,并投入业务运行。基于该模式,作者开展了2019年7～9月夏季降水不确定性的集合预报实时试验,并从统计检验和个例分析角度,与GRAPES-REPS V2.0和ECMWF全球集合预报模式进行对比,由此对GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式的降水预报能力给予客观评价,并分析了引起中尺度强降水预报不确定性的物理机制,研究结论可为诊断集合预报模式及改进集合预报方法提供依据。结果表明:（1）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统的降水ETS评分在所有预报时效和量级内均优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式,降水成员具有明显等同性,且概率预报技巧FSS评分较高,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式降水预报效果全面优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式。（2）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报的集合平均降水BIAS评分及小雨和暴雨ETS评分均明显优于ECMWF全球集合预报系统,降水概率预报与ECMWF降水概率具有一定可比性。（3）个例分析结果表明,不同集合预报模式通过刻画中尺度特征物理量不确定性来捕捉降水预报不确定性,初始时刻,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式和ECMWF全球集合预报模式环流形势分布较为相似,随预报时效演变,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式对中尺度动力、热力场捕捉更为准确,相应地对降水落区与量级预报较好,概率预报技巧较优。（4）与ECMWF全球集合预报模式相比,GRAPES区域集合预报模式集合成员能很好地预报降水发生、发展、消亡整个过程,故GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统对中国汛期降水具有较强的预报能力。 相似文献
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采用非齐次高斯回归 (NGR) 技术对国家气象中心区域集合预报系统的2 m温度预报结果开展了一阶偏差和二阶离散度的校准研究。对预报结果比较详尽的检验分析表明:校准后的2 m温度预报可靠性和预报技巧均显著提高,表现为校准后集合预报成员的均方根误差与离散度更为接近;原Talagrand直方图中的“L”形分布现象得到有效改善;Brier评分、最小连续分级概率评分 (CRPS) 明显减小,相对作用特征 (ROC) 面积增大,说明校准后的2 m温度预报表现出更好的预报技能。此外,NGR技术与自适应误差订正技术的对比试验表明,NGR在消除集合平均偏差和提高集合离散度两个方面均有优势。 相似文献
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边界层参数化方案的准确性会影响模式对近地面变量和大气低层热动力结构的模拟,对雷暴等强对流天气的预报非常重要,但边界层方案内在的不确定性使得单一预报具有局限性。为了提高对流尺度数值模式中边界层方案的预报效果,基于WRF（The Weather Research and Forecasting Model）模式,应用随机参数扰动（SPP）方法对Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino（MYNN）边界层方案中重要的3个不确定参数进行扰动,探究了该方法对北京地区一次雷暴过程模拟的影响。同时考虑了对流尺度集合预报系统的特点,调整随机参数扰动方法的3个参量（去相关时间尺度、空间尺度和格点标准差）探究了对流尺度中对MYNN方案参数进行扰动的最优设置。结果显示:随机扰动MYNN边界层方案参数（SPPM）方法可以有效提高近地面变量和700 hPa以下低层变量的离散度,同时提高了短时强降水位置和强度的预报技巧。3个参量的试验说明,去相关时间尺度增大到12 h集合离散度有明显提高;格点标准差增大到0.20,预报技巧也略有提高;去相关空间尺度维持在默认值700 km较好,尺度过小（150 km）预报技巧明显降低。上述结果表明,在对流尺度中SPPM方法可以有效表达边界层参数化方案的不确定性,提高集合预报系统的预报技巧。 相似文献
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数值模式中物理过程描述不准确是造成数值预报误差的主要来源之一，采用数值模式中不同物理过程的集合预报方案是减小模式预报误差的有效方法。本文结合一个典型的夏季东北冷涡型降水天气过程，选用不同的积云对流参数化方案、显式降水方案、辐射方案以及模式采用不同的地表分辨率构成10集合预报成员，进行了48h的预报。结果显示集合预报在总体预报效果上比各个集合成员的预报效果好，简单的集合平均就可以提高模式形势场和降水要素场的预报准确率。在集合平均提高预报准确率的同时，采用天气系统移动路径图、面条图以及降水概率预报等方法，可以增强小概率事件的预报能力。 相似文献
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A convection-allowing ensemble forecast based on the breeding growth mode and associated optimization of precipitation forecast 总被引：2，自引：1，他引：1
Xiang Li Hongrang He Chaohui Chen Ziqing Miao Shigang Bai 《Acta Meteorologica Sinica》2017,31(5):955-964
A convection-allowing ensemble forecast experiment on a squall line was conducted based on the breeding growth mode (BGM). Meanwhile, the probability matched mean (PMM) and neighborhood ensemble probability (NEP) methods were used to optimize the associated precipitation forecast. The ensemble forecast predicted the precipitation tendency accurately, which was closer to the observation than in the control forecast. For heavy rainfall, the precipitation center produced by the ensemble forecast was also better. The Fractions Skill Score (FSS) results indicated that the ensemble mean was skillful in light rainfall, while the PMM produced better probability distribution of precipitation for heavy rainfall. Preliminary results demonstrated that convection-allowing ensemble forecast could improve precipitation forecast skill through providing valuable probability forecasts. It is necessary to employ new methods, such as the PMM and NEP, to generate precipitation probability forecasts. Nonetheless, the lack of spread and the overprediction of precipitation by the ensemble members are still problems that need to be solved. 相似文献
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不同大尺度强迫条件下考虑初始场与侧边界条件不确定性的对流尺度集合预报试验 总被引：5，自引：0，他引：5
研究了不同大尺度强迫条件下的暴雨个例中,考虑不同尺度特征的初始扰动与侧边界扰动相互作用构造对流尺度集合预报的可行性,为进一步构建“自适应”于不同强对流天气的对流尺度集合预报系统提供依据。结果表明,在大尺度强迫显著的个例1中,以大尺度扰动信息为主的动力降尺度的增长趋势较集合转换卡尔曼滤波(ETKF)更为显著,且总扰动能量在预报中后期超过集合转换卡尔曼滤波,而在大尺度强迫较弱的个例2中,集合转换卡尔曼滤波扰动能量始终高于动力降尺度。此外,当大尺度强迫显著时,初始扰动与侧边界扰动相匹配会产生相互促进的作用,而不匹配时初始扰动会在预报中后期抑制侧边界扰动的发展,当大尺度强迫较弱时,即使是互相间不匹配的初始扰动与侧边界扰动也能在大部分预报时段起到相互促进的作用,说明初始扰动与侧边界扰动的相互作用机制不仅与天气形势相关,也与二者是否匹配挂钩,另外,扰动的发展特征同样依赖于天气形势;从集合离散度的角度来看,当大尺度强迫明显时,侧边界扰动的作用会在更短的时间内取代初始扰动,从而对离散度起到主导地位;两种初始扰动方法相比,集合转换卡尔曼滤波在多数情况下对总离散度的贡献均大于动力降尺度;从降水量预报及概率预报情况来看,大尺度强迫明显的个例可预报性更高,且各集合成员间的差异较小,大尺度强迫较弱的个例则相反,且当两种初始扰动方案与侧边界扰动相结合时,较仅侧边界扰动均有一定提高。 相似文献
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基于ARPS模式和随机物理过程参数化扰动（stochastically perturbed parameterization）方法,通过10个2018年6—7月间的降水个例,讨论了针对BMJ积云降水参数化方案下不同参数化扰动方式对降水预报的影响。扰动方式包括扰动BMJ方案的温湿倾向和扰动BMJ方案的温湿参考廓线。试验的结果表明BMJ方案在华东区域的降水预报中存在湿偏差,即预报的降水事件多于相应的观测事件。这一偏差在系统性增加参考廓线湿度后仍然存在。BMJ方案对不同扰动方式的响应存在较大差异。扰动BMJ方案的温湿倾向对降水预报的影响较小,且集合离散度低。扰动BMJ方案的温湿参考廓线对降水预报影响显著,能够大幅增加集合离散度,其中对称的BMJ参考廓线扰动对预报技巧评分改进有限,原因是小雨的湿偏差有所增加,而非对称的BMJ参考廓线扰动（扰动均值大于1.0）能够有效提高预报技巧评分并降低湿偏差。此外,非对称扰动大幅改善了BMJ降水预报初期（0～3 h）的空间分布形态,并且改进了夜间降水预报的强度。非对称扰动评分较高的原因是减少了原BMJ方案在降水预报初期的的大范围虚假预报,避免了大气湿度的大范围下降,保障了预报后期的强降水预报能力。而BMJ方案温湿倾向量级较小则是造成倾向扰动方法效果不明显的重要原因。 相似文献