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基于时空统计降尺度的淮河流域夏季分月降水概率预测 总被引：1，自引：1，他引：0
针对淮河流域水资源短缺、洪涝、干旱并存的问题,基于国家气候中心第二代季节气候模式的集合回报数据集(1991—2014年),建立时空相结合的统计降尺度模型,提前1—3个月预测该流域夏季分月降水,应用ROC(relative operating characteristics)评分评估比较了不同集合预测方案的预测技巧。交叉检验结果表明,样本数取18、20、22、28时,集合预测方案对3、4、5月三个起报时次预测的夏季各月降水技巧预测均高于模式预测技巧。2015—2017年的独立样本检验进一步表明该统计降尺度模型能够明显降低3月、5月起报的6月和8月的降水预测偏差。认为可尝试将该降尺度方法应用于淮河流域夏季降水预测及进一步的流域水文预测。 相似文献
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利用国家气候中心全球海气耦合模式(BCC_CM1.0)嵌套区域气候模式RegCM3进行了近10年(1998-2007年)夏季回报及2010年华东夏季实时业务预报。从10年回报的模拟平均状况来看,模式基本能反映出中国东部夏季的平均状况,模式回报的夏季气温分布与实况较为相似,但回报的夏季降水量分布形态与实况有一定差异。使用国家气候中心六级Ps评分及简化的Ps评分对模式10年回报进行了评估。结果表明,该模式对华东地区夏季气温和降水有一定的跨季度预报能力,温度和降水10年平均Ps评分分别为69.9和60.9;对华东地区南部的气温及其东南部的降水有较好的回报效果。利用该模式进行了2010年夏季实时业务预报,预报检验表明,模式预报的2010年夏季温度距平和降水距平百分率分布与实况较为一致,夏季温度和降水的Ps评分分别为71.4和55.3;对影响较为严重的气候事件如江西降水极端偏多等也进行了准确预报。 相似文献
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基于聚类分区的中国夏季降水预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
文章基于近邻传播客观聚类方法对中国夏季降水进行了气候分区,以中国不同分区的夏季降水为预测对象,使用前期的海温和海平面气压场为预测因子,利用图像标签算法提取高相关封闭区域的预测因子信息。结合最小二乘回归法建立预测模型。采用Ps评分、距平符号一致率和距平相关系数三种评分方法检验了该预测模型,比较了四种不同的因子配置方案的预测能力。研究结果表明,利用冬春季海温的演变特征结合海平面气压的年际变化为预测因子的分区预测模型效果较好,在1982—2009年期间的平均交叉检验平均Ps得分为81.4,距平符号一致率为63%,距平相关系数为0.35,2010—2014期间的独立样本预测检验的平均评分分别为77.1,58%和0.19,且逐年回报效果较为稳定,表明该方法对中国夏季降水有较好的预测效果。研究结果显示,该预测模型能较好地预测出2014年中国夏季降水南多北少的分布特征。 相似文献
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采用1991—2017年BCC_CSM1.1m季节预测模式的月降水预测数据及福建省前汛期（4—6月）66个国家气象站降水资料,利用距平相关系数(ACC)、时间相关系数(TCC)、平均方差技巧评分(MSSS)和趋势异常综合评分(Ps)等评估方法,检验评估了提前0、1、2和5个月模式对福建省前汛期降水的预测能力。采用系统偏差、一元线性回归和EOF-相似误差（EOFL和EOFNL）等4种统计方法对回报结果进行订正,并进行效果检验。BCC_CSM1.1m在不同起报时间对福建省前汛期降水的预测均能抓住降水的前两个主模态：全省一致和南北反向分布的空间特征,但预测的气候平均值较实况存在负偏差。模式在不同起报时间对前汛期降水预测的TCC高技巧区主要位于福建省北部,ACC技巧和Ps评分存在比较大的年际差异,负系统偏差的存在使得MSSS技巧不高。经订正后,模式的预测能力得到明显提升。系统偏差、线性回归、EOF相似误差线性和非线性订正方法提前2个月起报的2011—2017年平均Ps评分分别提高5.9、3.5、6.7和7.8分;不同起报时间线性回归订正的2011—2017年平均ACC技巧分别提高0.02、0.21、0.12和0.11;上述4种方法订正的MSSS评分均有了显著提高,其中系统偏差和线性回归订正后达正技巧。综合而言,线性回归订正较其他3种订正方法表现出更为稳定的订正技巧。 相似文献
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《气象研究与应用》2021,42(2)
将CFSv2模式的延伸期预测资料应用于成都市14个国家站的延伸期降水预测,采用距平相关系数ACC、趋势异常综合检验Ps及Cs/Zs评分对2016年1月至2020年12月的预测回算进行预测效果评估,通过改进的消除偏差一元线性回归方法对模式预测进行订正和预测再回算、再评估。结果表明,CFSv2的延伸期预测与成都地区实际降水的ACC为0.13,略高于目前省级和国家级发布的月预测平均成绩,对成都西南部和东南部的预报效果较好; Ps评分平均为65.7分;期间主要降水过程的Cs评分为0.48,Zs评分为0.64,空报率为38%,漏报率为34%。经过订正后,预测效果的空间差异无明显变化,ACC提高0.04,Ps评分提高4.3分,Cs评分提高0.05分,Zs评分提高0.14分,空报率降低22%,漏报率降低5%,预测准确率明显提升。 相似文献
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检验评估气候模式，有利于发挥这一客观预测方法在新疆气候预测业务中的应用效果，提高新疆气候预测能力。基于欧洲中期天气预报中心第五代季节预测系统SEAS5模式的历史回报数据和新疆98个气象站的气温、降水观测资料，利用距平符号一致率Pc、趋势异常综合评分Ps、距平相关系数ACC、时间相关系数TCC等方法，综合评估了SEAS5模式对新疆1993—2019年月尺度气温和降水的预测性能。结果表明：SEAS5模式对新疆月气温、降水的总体预测性能较好，对降水趋势和量级有一定的预测能力。模式的预测性能存在明显的月际差异和空间差异。模式对新疆4—9月气温和4月、6—8月降水的预测性能较好。气温预测评分中，4月Pc最高（61.3分），7月Ps最高（74.4分），6月ACC最高（0.17）。降水预测评分中，4月Pc最高（58.7分），7月Ps最高（72.1分），4月ACC最高（0.16）。空间分布上，模式对1月、3月、6月和12月南疆的气温预测性能普遍高于北疆，对7月和9月南疆西部的预测性能低于其他地区。模式对南疆的降水预测性能普遍高于北疆。 相似文献
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利用区域气候模式对全球气候模式季节预测产品进行动力降尺度,是获取未来高分辨率季节气候预测结果的重要途径。使用区域气候模式RegCM4.4单向嵌套国家气候中心气候系统模式BCC_CSM1.1(m)输出结果,进行东亚19912013年逐年3月1日—9月1日的气候回报试验及2014年3月1日9月1日的气候预测试验。分析模式对中国地区夏季（6-8月）地面气温和降水的回报结果表明:RegCM4.4对夏季气候态的回报优于驱动场模式BCC_CSM1.1(m),并能提供更详细可靠的局地信息;RegCM4.4回报和观测的多年平均气温、降水的空间距平相关系数（ACCs）分别为-0.04和0.01,空间距平符号一致率（PCs）分别为51.1%和50.6%,趋势异常综合评分（PS）分别为64.2和70.3,均方差误差（MSE）分别为1.09 ℃和0.30 mm/d。RegCM4.4对中国地区2014年夏季气候预测结果表明,模式对夏季气温、降水距平整体分布的预测较好,但在次区域尺度上预测结果和观测存在差别。本研究只进行了一个区域气候模式RegCM4.4嵌套一个全球模式BCC_CSM1.1(m)单样本回报和预测试验的动力降尺度试验研究,未来在改进驱动场模式和区域气候模式模拟预测性能、订正驱动场模式输出系统误差及提高运算能力的基础上,进行多模式多样本的集合试验研究,有助于提高精细化短期气候预测产品的质量。 相似文献
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《气象研究与应用》2016,(3)
基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2.0)开展的1983~2015年的回报试验结果和广西87个台站气象资料,利用距平相关系数ACC、距平符号一致率R和短期气候预测业务趋势异常综合评分(Ps)等3种方法,综合评估了DERF2.0系统对广西的气温和降水的预测性能。结果表明:DERF2.0模式对广西月气温的总体预测效果优于降水,气温与降水的预测效果有明显的月季变化,气温和降水在夏季的总体预报效果不好,但对降水异常的把握程度较高。DERF2.0对广西发生在1994、1996、1998、2005年6、7月的典型洪涝个例有一定的预测能力,影响模式6、7月降水预报误差的原因可能是模式对中高纬度阻塞系统预报偏差,模式仍有很大的改进空间。 相似文献
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区域气候模式对中国夏季平均气温和降水的评估分析 总被引：6，自引：0，他引：6
使用国家气候中心全球海气耦合模式嵌套区域气候模式(RegCM-NCC)对1983-2002年中国夏季平均气温和降水进行了数值回报试验,并对2003-2007年夏季进行实时预报.从模式20年回报的平均状况来看,模式基本上能够反映出中国夏季气候的平均状况.使用国家气候中心气候预测室的业务预报评分(P)和距平相关系数(ACC)等五个评估参数对模式的回报和预报进行了评估分析,结果表明:该模式对我国夏季平均气温和降水具有一定的跨季度预报能力,部分地区有较好的预报效果.区域气候模式20年夏季平均气温的回报与实况在分布形态上较为相似,回报夏季降水量的分布形态与实况有一定的差异.近25年区域气候模式夏季平均气温预报P评分为67.9分,降水为67.6分. 相似文献
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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
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利用2014—2016年第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2. 0)直接输出及预报员预报的贵州省气温和降水预报数据、贵州省84站观测数据,采用Ps、Cs和Zs 3种评分方法评估了DERF2. 0对贵州月气温、降水和月内强降水过程的预测性能,并与预报员业务值班发布的预报质量进行对比分析,系统性地对DERF2. 0产品在延伸期/月尺度的预测效果进行检验评估。结果表明:DERF2. 0月预测产品总体上对贵州气温的预测性能优于降水,气温偏高预测的可参考性高于其对气温偏低的预测。DERF2. 0预报月气温的Ps评分较预报员略高,月降水较预报员略低,总体来看DERF2. 0月预测效果较预报员综合预报略差且预报性能较不稳定。预报员预测数据的Zs和Cs评分总体高于DERF2. 0预测数据,但DERF2. 0预测数据的Zs和Cs评分较预报员逐年提高,尤其在整个雨季时段较为明显。DERF2. 0对主汛期(6—8月)的预报准确率较整个雨季期(4—10月)略高。 相似文献
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利用中国西南地区80站逐月降水资料及NCEP/NCAR再分析资料等,采用降水预测新方法——年际增量法,考察影响中国西南地区夏季降水年际增量的前期冬、春季大气环流年际增量状况,并选取5个关键影响因子,采用多元回归法建立中国西南夏季降水年际增量预测模型。对降水年际增量进行预测,在1971—2010年的建模阶段,预测模型的拟合率为0.78,在2011—2017的后报检验7年中,有6年与实况值同位相。后报检验2011—2017年的降水距平百分率,均方根误差为16%。为考察对降水异常分布型的预报效果,逐站建立回归方程,并进行趋势预报检验,近5年的趋势异常综合评分高于发布预测,预报效果较好。因此,该方法的应用及模型的建立对提高西南地区夏季降水预测水平有重要意义。 相似文献
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Evaluation of summer temperature and precipitation predictions from NCEP CFSv2 retrospective forecast over China 总被引：1，自引：0，他引：1
National Centers for Environmental Prediction recently upgraded its operational seasonal forecast system to the fully coupled climate modeling system referred to as CFSv2. CFSv2 has been used to make seasonal climate forecast retrospectively between 1982 and 2009 before it became operational. In this study, we evaluate the model’s ability to predict the summer temperature and precipitation over China using the 120 9-month reforecast runs initialized between January 1 and May 26 during each year of the reforecast period. These 120 reforecast runs are evaluated as an ensemble forecast using both deterministic and probabilistic metrics. The overall forecast skill for summer temperature is high while that for summer precipitation is much lower. The ensemble mean reforecasts have reduced spatial variability of the climatology. For temperature, the reforecast bias is lead time-dependent, i.e., reforecast JJA temperature become warmer when lead time is shorter. The lead time dependent bias suggests that the initial condition of temperature is somehow biased towards a warmer condition. CFSv2 is able to predict the summer temperature anomaly in China, although there is an obvious upward trend in both the observation and the reforecast. Forecasts of summer precipitation with dynamical models like CFSv2 at the seasonal time scale and a catchment scale still remain challenge, so it is necessary to improve the model physics and parameterizations for better prediction of Asian monsoon rainfall. The probabilistic skills of temperature and precipitation are quite limited. Only the spatially averaged quantities such as averaged summer temperature over the Northeast China of CFSv2 show higher forecast skill, of which is able to discriminate between event and non-event for three categorical forecasts. The potential forecast skill shows that the above and below normal events can be better forecasted than normal events. Although the shorter the forecast lead time is, the higher deterministic prediction skill appears, the probabilistic prediction skill does not increase with decreased lead time. The ensemble size does not play a significant role in affecting the overall probabilistic forecast skill although adding more members improves the probabilistic forecast skill slightly. 相似文献
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对月平均大气环流预报试验、季度预测和中国汛期降水预测进行了总结。结果表明气候预测的对象必须是要素的时间平均场。利用数值模拟进行气候预测是今后的主要发展方向,而季度预测技巧的提高依赖于对物理参数化和物理机制的研究。最后,讨论了季平均气温和季总降水的可预报性问题,即时效性和准确率。 相似文献
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基于乌鲁木齐区域数值预报业务系统,运用Ts和Bias评分方法,对2012年9月1日—2015年8月31日逐日2个起报时次的逐6 h累积降水量的年与季节预报性能进行检验,并从空间上分析了2015年全疆站点逐6 h累积降水量在4个预报时段的评分特征。结果表明:(1)2个起报时次的降水评分相差较小,00 UTC起报略优于12 UTC起报,2015年系统改进了白天大量级降水的空报现象。(2)系统对晴雨预报较为准确,Bias接近1,空报、漏报率很小;随着降水阈值的升高,Ts评分减小,Bias变幅增大,空、漏报率也随之增加。系统对强降水过程以漏报为主。(3)系统的降水预报能力存在季节差异,夏季Ts评分最高,秋季次之,冬季最小;随时间模式对四季降水预报能力均有提高,降低了冬季大量级降水的漏报率和夏季大量级降水的空报率。(4)在新疆地区,08—14 BT(Beijing Time)、14—20 BT、20—次日02 BT空报站点数多于漏报,14—20 BT空报率最高;在02—08 BT整体呈漏报。(5)各站点整体来看,白天Ts评分高于夜间,山区及邻近地区评分高于平原地区;西天山评分略优于东天山,夜间晴雨预报有天山北坡漏报、南坡空报的趋势。 相似文献
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我国月—季降水分布在空间上存在类似于大气环流遥相关的空间遥相关型。本文基于中国近57年夏季降水资料研究了我国夏季降水空间遥相关型的主要空间模态特征及其年代际变化,评估并改进了BCC_CSM模式、ECMWF_SYSTEM4模式以及NCEP_CFSV2模式对中国夏季降水的预测能力。研究结果显示,中国夏季降水实况中存在华北—长江下游、华东—中国中北部、华南—长江流域、西南—东北中部等4类显著的空间遥相关型。动力模式可以预测大尺度的降水分布,而对于不同区域之间降水遥相关这种雨带细节特征的预测能力则较为薄弱,存在着较多虚假相关。为改善模式降水预测技巧,以实况中的降水遥相关型作为约束条件构建了修正方案,以此来修正模式中的降水遥相关型分布。结果显示,经过修正能够有效地改善模式对东北中部、长江下游的预测能力,4年的回报检验结果显示,模式预测的平均距平一致率从47%提高为58%;平均均方根误差从153 mm减小为120 mm;平均趋势异常综合检验（PS）评分从64提高为73。 相似文献
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不同区域海温异常对中国夏季旱涝影响的诊断研究和预测试验 总被引：3，自引：1，他引：3
利用季降水异常的典型集合相关预测模式, 研究了前期和同期不同季节全球海表温度距平场与中国夏季旱涝的遥相关分布特征以及这种相关型随季节的变化, 揭示了全球海温的异常变化在中国夏季旱涝中的信号特征.研究表明, 全球不同区域海温对我国夏季降水的影响存在着明显的季节差异.全球特定的海温分布可以作为中国夏季旱涝预报的信号因子.选取不同区域及不同时段的海温场作为因子场分别对1998、 1999年这两个典型年份的我国夏季降水进行了诊断研究和预测试验, 并通过不同区域海温的影响权重做集成预测.试验结果表明:不同区域海温的集成预测不仅可以有效地提高预测的准确性, 而且可以揭示不同时段不同区域海温的异常变化在夏季旱涝中的强信号现象. 相似文献
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现阶段的动力气候模式尚不能满足东亚区域气候预测的实际需求,这就需要动力和统计相结合的方法,将动力模式中具有较高预测技巧的大尺度环流信息应用到降水等气象要素的统计预测模型当中,以改善后者预测效果。本文中所介绍的组合统计降尺度模型,可将动力气候模式预测的大尺度环流变量和前期观测的外强迫信号作为预测因子来预测中国夏季降水异常。交叉检验结果显示,组合统计降尺度预测模型的距平相关系数较原始模式结果有较大提高。在实时夏季降水预测中,2013～2018年平均的预测技巧相对较高,趋势异常综合检验（PS）评分平均为71.5分,特别是2015～2018年平均的PS评分预测技巧达到72.7分,总体上高于业务模式原始预测和业务发布预测的技巧。该组合统计降尺度模型预测性能稳定,为我国季节预测业务提供了一种有效参考。 相似文献
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NCC_CGCM模式的我国夏季降水集合预报方法效果评估及改进 总被引：3，自引：2，他引：1
通过对国家气候中心全球海气耦合模式(NCC_CGCM)1983～2006年48个不同初值样本的我国夏季降水预报(回报)、等权重集合预报及二次非线性订正预报的评估效果比较,其中订正预报的平均效果比等权重集合预报的平均效果好,但总体平均预报效果都不高.在评估中发现,48个样本在不同地区的预报效果的差异显著,正相关显著区域出现的位置各不相同,有的样本出现在江南,有的出现在东北,还有的出现在黄淮等地,因此提出了用历史回报的相关系数构建新的集合预报.试验表明,新集合预报的平均效果优于等权重集合预报、二次非线性订正预报和业务系统中现有的集成方法. 相似文献