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2007年西北太平洋热带气旋定位和预报精度评定 总被引：5，自引：2，他引：3
依据<台风业务和服务规定>分析2007年TC业务定位和业务预报精度,结果表明:各方法的平均定位误差均小于25km,强度预报的24小时和48小时近中心最大风速平均误差为3～7m·s-1和5～11m·s-1,均与往年相当;综合预报的24小时和48小时路径平均距离误差分别为129.8km和215.0km.虽然路径数值预报的能力仍然不能与综合预报相比,但是多模式集成方法相对于综合预报有正技巧,说明这类方法可能成为改善路径预报的途径之一.强度预报的主要参考仍然是统计类预报方法. 相似文献
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2011年西北太平洋热带气旋预报精度评定 总被引：3，自引：2，他引：1
本文对2011年西北太平洋热带气旋(TC)业务定位和预报精度进行评定,内容包括TC定位、确定性路径和强度预报以及路径集合预报。结果表明:业务定位总平均误差为24.9 km;国内各综合预报方法24、48和72 h的总体平均距离误差分别为112.6、209.7和333.6 km;国内各业务数值模式24、48和72 h预报的总体平均距离误差分别为121.4、220.1和380.5 km,均比2010年有所减小,但各模式的强度预报能力仍不如客观预报方法。对7个集合预报系统的TC路径预报能力进行评估,发现ECMWF集合预报系统的整体表现最好,其次是NCEP集合预报系统,这两个系统在某些时效的集合平均预报接近或超过综合预报水平。国家气象中心集合预报系统处中游水平。 相似文献
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2015年西北太平洋热带气旋预报精度评定 总被引：7，自引：5，他引：2
本文以中国气象局上海台风研究所整编的热带气旋(Tropical Cyclme,TC)最佳路径集为依据,对2015年西北太平洋TC定位精度及路径、登陆点、强度预报精度进行了评定,结果表明：2015年中央气象台TC平均定位误差为14.1 km,优于2014年定位水平;中央气象台24、48、72、96和120 h路径预报误差分别为66.2、119.5、176.3、244.3和328.5 km;国内外共6个全球模式在上述预报时效的总平均路径误差分别为86.5、146.5、215.8、321.6和475.8 km;4个区域模式24、48和72 h的总平均路径误差分别为84.1、147.1和230.8 km。2015年的主观方法、全球模式和区域模式的路径预报性能均较2014年有了较大进步,但是强度预报性能仍未得到改善。目前,统计预报方法的强度预报整体性能仍然领先于数值模式。 相似文献
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2012年西北太平洋热带气旋预报精度评定 总被引：6，自引：3，他引：3
本文对2012年西北太平洋热带气旋定位、路径和强度预报精度进行了评定,结果表明：2012年定位总平均误差23.4 km,与往年相当。国内各综合方法的路径预报平均误差分别为94.3 km（24 h）、168.2 km（48 h）和284.2 km（72 h）,中央气象台24 h路径预报准确率相对于2011年有了较大幅度的提高。全球模式的平均距离误差分别为96.8 km（24 h）、177.2 km（48 h）、283.6 km（72 h）、382.3 km（96 h）和583.6 km（120 h）,其中部分数值模式预报水平接近主观方法的平均预报水平,但是最优的主观预报具有相对所有数值预报的正技巧,表现出较强的数值预报应用能力。通过对比国际先进数值预报模式的误差表明,国内区域模式的路径预报能力与国外先进模式相比仍有较大差距。4个台风业务中心强度预报的平均绝对误差分别为4.11~4.63 m·s-1（24 h）、6.10~6.90 m·s-1（48 h）和6.84~8.71 m·s-1（72 h）。部分客观强度预报方法表现出一定的系统性偏差。各方法对“海葵”在象山县鹤浦镇的24 h登陆点预报较为成功,而对“苏拉”在台湾花莲的24 h登陆点预报较为失败。 相似文献
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2014年西北太平洋热带气旋预报精度评定 总被引：4，自引：3，他引：1
本文以中国气象局上海台风研究所整编的最佳路径集为依据,对2014年西北太平洋热带气旋（TC）定位、路径、登陆点和强度预报精度进行了评定,结果表明：2014年定位总平均误差25.3 km,比2013年略偏大。CMA主观预报24、48、72、96和120 h路径预报误差分别为84.3、145.6、205.4、280.2和415.3 km,与2013年相比,长时效路径预报误差有显著减小。而全球模式在相应预报时效的总平均路径误差分别为88.1、159.6、253.9、393.6和572.1 km。区域模式24、48和72 h的总平均路径误差分别为97.4、188.2和302.7 km。统计预报方法的强度预报整体性能仍然领先于数值模式,而在数值模式中,区域模式的强度预报性能则略优于全球模式。 相似文献
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热带气旋路径数值模式业务试验性能分析 总被引：9，自引：2，他引：9
在中国气象局数值预报创新基地开发的GRAPES基础上,建立了热带气旋路径预报系统(GRAPES-TCM)。并对2002、2003年热带气旋进行了一系列时间为48 h的路径后报试验,对2004年的热带气旋路径进行准业务预报。针对热带气旋路径预报的分析表明,GRAPES-TCM对热带气旋路径具有良好的预报能力。比较了2004年GRAPES-TCM准业务预报同北京数值预报和日本数值预报的结果,GRAPES-TCM的预报结果比北京的好,与日本数值预报相比仍有较大的差距。GRAPES-TCM计算的总的热带气旋24、48 h平均距离误差大约为150、250 km。GRAPES-TCM计算的热带气旋路径的平均距离误差随着其初始强度的增强而减小,台风级的热带气旋路径的24 h平均距离误差仅为111 km,48 h平均距离误差也在210 km左右,与此同时,预报的强热带风暴的24和48 h平均距离误差则为166.6和242.6 km。GRAPES-TCM后报的"突然转向"和"突然变速"热带气旋的平均距离误差24 h达到280 km,48 h则在300 km左右,超过其总的平均距离误差。对于"回旋"路径的热带气旋也有一定的预报能力。对不同分辨率的对比试验结果表明,提高GRAPES-TCM的分辨率可为稍长时间的热带气旋路径预报提供更为可靠的结果,2004年的热带气旋路径预报的48 h平均距离误差不到200 km。 相似文献
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以中国气象局上海台风研究所整编的最佳路径数据集为依据,对2016年西北太平洋和南海热带气旋（TC）定位精度及路径、强度和登陆点预报精度进行了评定,结果表明：2016年定位总平均误差24.9 km,比2015年略偏大。主观和客观路径预报误差没有延续之前持续减小的趋势,整体预报能力比前两年略有降低。ECMWF EPS、NCEP GEFS和UKMO EPS三个集合预报系统的台风路径预报整体性能要好于其他集合预报系统。各主客观预报方法的台风强度预报性能与往年相比没有大的改进。主观方法对超强台风莎莉嘉在海南万宁的24 h登陆点预报误差均非常小,误差在15 km以下。全球模式的登陆点预报性能表现要优于区域模式。 相似文献
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对2012—2013年GRAPES_TYM模式热带气旋路径预报结果进行检验,结果表明:模式对所有类型路径预报在24h、48h和72h预报时效的平均距离误差分别为94.3km,143.7km和260.8km,并且存在偏北的系统性偏差;对于南海TC,模式对TC移向预报较实况偏右,移速误差较小,移向偏差是路径偏差的主要原因;另外统计得到模式对TC移向的预报偏差与对其环境引导气流预报偏差有密切的关系,以1213号台风"启德"为例进一步通过移向误差诊断方程探讨了环境引导气流预报偏差(包括环境风场预报偏差、环境引导气流半径偏差及环境引导气流厚度偏差)对TC移向偏差的影响,而环境引导气流预报误差来源与模式对大尺度天气系统、TC大小及强度的预报偏差有关。 相似文献
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2010年西北太平洋台风预报精度评定及分析 总被引：5，自引：2，他引：3
按照《台风业务和服务规定》的相关要求,本文对2010年中央气象台编号的14个台风（即1001～1014号西北太平洋热带气旋,以下统称为台风）的业务定位和业务预报精度进行了评定。评定结果表明：国内各家综合预报24h,48h和72h平均距离误差分别为110.0 km（1392次）、210.6 km（945次）和322.4 km（364次）,比2009年相应预报时效有一定减小。国内外各家数值模式同样本比较显示：欧洲中心数值模式（ECMWF）在不同时效路径预报中均表现最好,日本数值模式（JAPN）表现其次。相对于国内各家数值模式,上述两家国外模式的路径预报表现出一定优势。进一步分析发现我国各数值模式与ECMWF模式更大的路径预报水平差距是由于台风移动方向预报差距,而台风移动速度预报相对较好;而日本数值与ECMWF模式的差距更主要的体现在移动速度方面。我国各家模式与ECMWF数值模式初始时效（12 h和24 h）的预报差距比后续预报时效（36 h和48 h）大。随着预报时效延长,国内数值模式与ECMWF模式的预报差距逐步减小。 相似文献
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GRAPES-TCM业务试验结果分析 总被引：3，自引：2，他引：3
应用数值模式GRAPES-TCM2.1（GT2.1）的升级版GRAPES-TCM2.6（GT2.6）对2005年西北太平洋及南海热带气旋路径进行了后报试验和性能检验。在检验预报路径时考察了平均距离误差、系统偏差、距离误差的地理分布和平均移速误差,并在总体检验的基础上,根据与热带气旋路径相关的重要因素（路径类型、强度、有无登陆过程以及有无移向或移速突变）进行了分类检验。结果表明,GT2.6表现出良好的预报性能,其对所有样本的24、48和72小时平均距离误差分别为135.8、230.7和336.0km,但前12小时距离误差较大（近100km）。用系统偏差订正GT2.6对转向类样本的预报路径可获得明显的改进。GT2.6对130°E以西区域特别是靠近我国东南沿海的热带气旋路径预报表现较好。GT2.6的总体平均预报移速在48小时内都比最佳路径移速偏快,初始的12小时内偏快最多（近1m·s^-1）,在48小时后转为偏慢。GT2.6和GT2.1的前48小时路径预报性能的稳定性相当,总体误差特征相似,GT2.6对所有样本的48小时预报有显著改进,平均距离误差减小17km。初步分析表明,对GT2.6的改进应主要集中在数值预报初始场的改进方面,比如在初始化过程中采用较准确的涡旋分离方案、加入引导向量改进初始移动以及适当考虑加入非对称Bogus涡旋;扩大预报区域,并适当选取预报区域起始位置等。 相似文献
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在均生函预报模型的基础上，利用其残差数据序列对均生函数预报模型进行校正，提出了均生函数残差预报模型。运用两种模型对百色市6、7、8月月降雨量进行了历史样本拟合，并进行独立地样本预报试验。预报结果发现，均生函数残差预报模型对原有模型在预报精度上都有一定的改进，取得了较好的预报效果。同时，利用MannKendall法和Yamamoto法，可以明确突变开始的时间，指出突变区域，使待报时段与建模资料处在同一气候阶段则预报效果更为理想。 相似文献
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在均生函预报模型的基础上,利用其残差数据序列对均生函数预报模型进行校正,提出了均生函数残差预报模型。运用两种模型对百色市6、7、8月月降雨量进行了历史样本拟合,并进行独立地样本预报试验。预报结果发现,均生函数残差预报模型对原有模型在预报精度上都有一定的改进,取得了较好的预报效果。同时,利用M ann-K enda ll法和Y am am oto法,可以明确突变开始的时间,指出突变区域,使待报时段与建模资料处在同一气候阶段则预报效果更为理想。 相似文献
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In atmospheric data assimilation systems, the forecast error covariance model is an important component. However, the paralneters required by a forecast error covariance model are difficult to obtain due to the absence of the truth. This study applies an error statistics estimation method to the Pfiysical-space Statistical Analysis System （PSAS） height-wind forecast error covariance model. This method consists of two components： the first component computes the error statistics by using the National Meteorological Center （NMC） method, which is a lagged-forecast difference approach, within the framework of the PSAS height-wind forecast error covariance model; the second obtains a calibration formula to rescale the error standard deviations provided by the NMC method. The calibration is against the error statistics estimated by using a maximum-likelihood estimation （MLE） with rawindsonde height observed-minus-forecast residuals. A complete set of formulas for estimating the error statistics and for the calibration is applied to a one-month-long dataset generated by a general circulation model of the Global Model and Assimilation Office （GMAO）, NASA. There is a clear constant relationship between the error statistics estimates of the NMC-method and MLE. The final product provides a full set of 6-hour error statistics required by the PSAS height-wind forecast error covariance model over the globe. The features of these error statistics are examined and discussed. 相似文献
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2013年欧洲中心台风集合预报的检验 总被引：1，自引：0，他引：1
广州中心气象台利用中国气象局下发的欧洲中心台风集合预报数据,制作了台风集合预报产品,供业务参考应用。利用欧洲中心台风集合预报数据,对2013年1307—1331号热带气旋的集合预报路径和强度进行检验,通过对比集合平均、模式高分辨率确定性预报和预报员主观预报,发现路径集合平均在24~120 h预报误差最小;在有限的预报样本数中,从热带风暴到台风级别的热带气旋,各预报时效路径集合平均的误差随强度增强而减小;强引导气流背景下的热带气旋预报误差小于弱引导气流的误差。对比强度集合平均和模式高分辨率确定性预报,发现各时效集合平均的误差比确定性预报大,随着预报时效的延长误差没有明显增大或减小的趋势,而且强度集合平均预报,在中心最低气压、中心最大风速、热带气旋等级都表现出明显的系统性偏弱特征;对不同级别的热带气旋强度预报,集合平均的误差随强度增强而增大,即强度集合预报对强度较弱的热带气旋有更高的准确率;对比受强、弱引导气流影响的两类热带气旋,集合平均对受弱引导气流影响的一类预报误差更小。 相似文献
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利用历史台风最佳路径、中央气象台台风路径强度实时预报,以及ECMWF数值预报和NCEP海温实况等资料,对2017年西北太平洋台风活动的主要特征和预报难点进行了分析,结果表明：2017年台风生成具有源地偏西、南海台风偏多和台风群发特征明显等特征;台风活动具有年度活跃程度低、台风极值强度偏弱和超强台风异常偏少等特征;台风登陆具有登陆台风个数多、登陆地点偏南、登陆强度偏弱等特征。对2017年度的预报误差进行分析,结果显示：24、48、72、96和120 h台风路径预报误差分别为74、137、233、318、428 km,各时效误差均较2016年有所增加;但与日本、美国相比,除120 h外,中国路径预报水平依然处于领先地位。 24、48、72、96和120 h台风强度误差分别为3.6、5.4、6.6、7.4和6.8 m·s-1,较2016年有所减小,24 h误差为历史最低值。强度预报水平居于日本、美国之间。另外,2017年最主要的预报难点是双台风或多台风之间复杂的相互作用和近海快速加强台风的强度预报。 相似文献
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2021年7月16—17日,在大尺度鞍型背景场中长江中下游地区生成了准静止的β中尺度低涡系统,造成苏皖地区出现局地特大暴雨及雷暴大风天气。欧洲中心（EC）控制预报对低涡位置的描述较实况明显偏北,由此在降水预报中也呈现出较大偏差,给预报决策带来较大误导。采用EC控制和集合预报产品,并基于“预报挑战度（MFC）”和“可预报性演变指数（PHDX）”等客观方法对低涡及降水预报不确定性进行分析,并在此基础上探讨模式偏差成因,得到以下结论:（1）对流层低层低涡东侧西南气流和东南气流的辐合以及低空急流的水平涡度输送是低涡发展的主要动力因素,而低涡东侧和南侧降水的潜热释放则构成低涡发展的热力因素;（2）EC控制预报不同起报时次均出现低涡位置偏北及雨带预报偏北现象,其集合预报产品离散度无法覆盖实况降水,揭示了此次过程的低可预报性,MFC和PHDX则能够客观指示此次过程低可预报性;（3）前期模式对低涡南侧西南气流南风分量预报偏大及对东侧辐合区刻画偏北造成前期东段降水偏北,而后在潜热释放、低空急流与低涡正反馈机制影响下,偏北的降水区造成低涡进一步预报偏北,最终导致整个时段预报较观测呈现巨大差异。 相似文献
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基于增长模繁殖法的初始分析误差
计算及集合预报试验 总被引：4，自引：3，他引：1
首先用成对繁殖的方法对NCEP再分析资料与T106分析场中的快速增长分析误差进行了计算和比较,然后把它们叠加到各自的初始场中进行了多初值集合预报试验。结果表明,用不同分析资料计算的达到饱和的快速增长误差,两者在全球分布上既有许多相似的地方,也存在一些不同,多初值集合是综合考虑它们的有效方法;考虑了两种分析误差的集合预报比只考虑一种分析误差的集合预报优越;在集合总成员数不变的前提下,发现引入另一种分析资料的集合成员数并不是越多越好,就预报技巧的最大改善而言,其存在一个阀值。 相似文献
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本文分析了2015年3月17—18日上海地区连续两天发生最高气温预报失误的天气背景,并使用当日实况观测和业务预报使用的数值模式资料,剖析预报失败的原因,分析表明:对天空状况的误判是导致17日预报失败的主要原因,且东南风预报偏强更进一步增大了预报误差;冷空气影响时间的判断失误是导致18日预报失败的主要原因。从模式预报的实时检验、预报的跳跃性和不确定性角度分析了预报中存在的问题:预报员应重视本地和上游实况,从传统对单一确定性模式预报的依赖向多模式多起报时次及能提供概率预报和不确定性信息的业务集合预报的分析思路转型。此外,还需加强对集合预报的系统性检验、评估及数值预报释用产品的开发,增加包含不确定性信息的公众天气预报发布形式。 相似文献