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利用NCEP1°×1°再分析资料、常规观测资料、ECMWF细网格数值预报产品(下简称EC产品)24～48 h预报资料,对2018—2019年山东省汛期(6—9月)强对流天气的影响系统、关键物理量及降水量进行分析检验,结果表明:(1)EC产品对西风槽和副高北界有较好的预报和模拟能力。(2)EC产品对0℃层高度预报的准确率达100%,但对-20℃层高度的预报效果较差。(3)EC产品对CAPE值的预报准确率较低,误差以偏大为主;其对热力不稳定指数的预报效果差别较大,T_(500-850)的预报效果最好,其次为K指数,效果最差的为LI指数;EC产品对低层湿度的预报效果较好,预报准确率2 m露点温度925 hPa比湿850 hPa比湿。(4)EC产品对强对流过程降水量最大值的预报一般小于实况,对中雨及以上量级降水范围的预报一般小于等于实况。 相似文献
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利用2016年1月1日—2018年12月31日ECMWF细网格模式2 m温度预报产品，使用三次多项式差值方法内插到站点，并用中短期天气预报检验方法，对南疆西部12个国家站与15个区域自动站共27个站的最高、最低气温未来24 h预报效果进行检验分析。结果表明：ECMWF细网格模式2 m温度预报产品对南疆西部非山区站未来24 h最高、最低气温的预报能力较好，对山区站未来24 h预报效果差；对南疆西部最高、最低气温的预报效果随季节变化，夏季预报准确率高于冬季，秋季预报准确率最低；模式最高气温预报准确率在降雪、高温天气时较高，最低气温预报准确率在降雨时较高，在高温过程中较低；模式对于降雨、降雪、大风/沙尘等天气最高气温预报偏低，高温事件中最高气温预报偏高。最低气温预报在降雨、高温天气中偏高，降雪时偏低，大风/沙尘天气最低气温预报偏东地区偏高、偏北地区偏低。降雪、高温天气预报相对降雨、大风/沙尘天气预报效果更稳定。 相似文献
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对比检验了ECMWF和T639对2016年1月23—24日强寒潮天气过程的中期预报能力,表明ECMWF和T639 216h时效500hPa高度场的预报能刻画出西高东低的环流形势,ECMWF预报比实况偏晚,高低压中心比实况偏弱,T639预报比实况偏快,低压中心值比实况偏强,96h时效的高度场预报均基本接近实况。ECMWF 168h时效850hPa冷中心强度、气温梯度与实况相等,冷中心比实况偏东5个经度,T639 144h时效气温梯度比实况偏小,冷中心比实况偏东5个经度,48h时效的预报均与实况非常接近,等温线重合度很高。ECMWF 192h时效的海平面气压场冷高压中心位置及中心强度与实况一致,只是1060hPa及以上的区域比实况偏小。T639 192h时效的海平面气压场冷高压中心比实况偏南7个纬度,中心强度比实况偏强2.5 hPa,等压线走向及梯度与实况类似。24h内短期时效对比检验T639、ECMWF、山东WRF确定性预报（EnWRF）、WRF集合不同分位数的最低气温、最大风力和降水预报可知,WRF集合最小值预报最低气温评分最高,WRF集合较大值对大风力的预报准确率最高,Japan模式对降水落区预报较好,EnWRF很好地预报了较强降水区域,T639和ECMWF细网格对2mm降雪量预报效果较好。 相似文献
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利用2011年7月至2014年6月的ECMWF细网格2m温度预报产品,采用格点映射站点和双线性插值法挑选最优预报参考格点,并用天气学检验方法,对该模式在不同季节、不同天气时的乌鲁木齐市温度预报能力进行检验。检验表明：该产品对制作乌鲁木齐未来24小时温度预报具有很好的指导意义,全年的最高最低温度预报准确率为74～75％,季节变化明显,夏半年的预报准确率高出冬半年10～25％;模式对降雨、降雪时的温度预报较好,大雾时最差,并且会使最低气温预报严重低于实况,对东南风时最高气温预报好于最低气温;该产品整体上在准确率和稳定性上均优于中央台指导预报,在春季具有明显优势,高低温正技巧可达0.4℃。 相似文献
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辽宁地区ECMWF模式气温预报检验及误差订正研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2016—2018年ECMWF细网格模式12—36 h内2 m温度预报产品,选取辽宁地区65个城镇站点观测资料,评估预报产品在不同季节的预报准确率,并按季节分析固定误差订正方法和最优滑动周期订正方法对提高准确率的作用。结果表明：ECMWF模式预报产品对辽宁地区气温预报的准确率表现为,ECMWF模式最高气温冬季预报最优(城镇站点预报准确率为81.5%),最低气温夏季预报最好(城镇站点预报准确率为84.3%);采用最优滑动周期订正后,2016—2018年辽宁地区的最高气温和最低气温准确率较ECMWF模式自身分别提高了19.7%和20.5%,最低气温的预报准确率提高程度优于最高气温;在整个空间分布中,ECMWF模式对辽宁中部平原地区最高(低)气温预报准确率高于东、西部地区,辽宁东北部和西南部以及东南部的长白山余脉影响区域准确率明显低于其他区域。同时,在各季中,最高气温和夏季最低气温的订正预报能力优于其他季节;在地面晴、雨两种特征下,对辽宁地区24 h气温预报进行订正检验表明,该检验结果对辽宁地区最高(低)气温订正有一定补充作用,尤其是冬季降水出现时,最高气温预报补充订正效果最为显著。 相似文献
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2013年7月至2014年6月中央气象台精细化预报产品在汉中市的检验结果表明:一般性降水和晴雨预报准确率较高,有一定的参考价值,暴雨以上降水准确率较低,参考性较差;最低气温预报准确率明显高于最高气温,对本地预报有较好的指导性。气温预报存在季节性误差,最高气温误差夏季大于冬季,而最低气温误差冬季大于夏季。气温预报误差还受天气变化影响,转折性天气时最高气温预报误差较大,晴转阴或晴转小雨时为正误差,晴转明显降水时为负误差,阴转晴或雨转晴时为负误差;11、12、1月晴天时最低气温预报误差较大,基本为正误差,其余月份误差较小且无规律。 相似文献
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基于欧洲中心中期天气预报(ECMWF)精细化数值预报模式产品资料,采用一元线性回归以及克里金插值,发展了北京地区智能网格温度客观预报方法(Beijing intelligent grid temperature objective prediction method,BJTM),并对2017年1—12月北京地区55个考核站进行检验。结果表明,BJTM对ECMWF细网格模式的温度预报订正能力有显著提升,日最高、最低气温预报准确率分别提高25.4%和11.2%。2018年1—6月的业务运行结果也表明BJTM预报产品的预报结果优于同期ECMWF模式、中央台指导预报及预报员主观预报产品。BJTM可以有效提升北京地区温度预报的精细化能力和水平,有较好的业务应用价值。 相似文献
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利用2013—2015年ECMWF(简称EC)细网格模式2m气温预报产品,分析了不同季节和不同天气形势下EC细网格模式产品对青岛地区7个基准站逐日最高气温和最低气温的预报性能。结果表明:EC细网格模式2m气温预报误差沿海站点大于内陆站点,且误差随着预报时效的延长逐渐增大。最高气温预报除胶州站外均为负误差,最低气温预报青岛、平度、莱西为正误差,崂山、黄岛、胶州和即墨为负误差。最高气温预报在3—4月和8—9月预报质量不稳定,最低气温预报夏半年好于冬半年。根据模式误差特点,给出7站气温主观订正参考值,订正后最高气温预报准确率提高3%~16%,最低气温预报准确率提高4%~18%。EC细网格模式对于暴雨、强对流、高温晴热、回暖天气、冷空气过程最高气温预报偏低,海雾影响时最高温度预报偏高;对冬季大雾情形下的最低气温预报偏低,辐射降温时最低气温预报沿海站点偏低,北部内陆站点偏高。 相似文献
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利用2015年8月至2017年7月长兴岛站和交流岛站日最高气温、日最低气温实况资料,对ECMWF细网格2 m温度预报值和日本FSFE02(24 h地面形势场预报)、FSFE03(36 h地面形势场预报)进行了检验。结果表明:根据历史回归统计检验,ECMWF细网格模式24 h的2 m最高气温、最低气温预报效果显著,通过了0. 05信度显著性检验。对各月做相关分析,相关性均较好。利用前一日ECMWF细网格2 m温度预报值与长兴岛站实况差值,根据统计的ECMWF细网格2 m温度预报订正值,做出长兴岛站未来24 h的气温预报。交流岛站温度预报是在长兴岛站温度预报的基础上订正做出,经统计分析,交流岛站和长兴岛站的气温差值与地面形势场和风场有较好的对应关系,根据不同类型的地面形势场和风场订正值,做出交流岛站的温度预报。应用Matlab计算机语言的开发功能,提取ECMWF细网格2 m温度预报的最高、最低气温值,并录入当日长兴岛站和交流岛站最高、最低气温实况值,自动预报各站未来24 h最高气温、最低气温。创建可视化预报工作界面,实现乡镇温度预报自动化。 相似文献
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2012年4月,ECMWF细网格（0.25o×0.25o）数值预报产品投入新疆天气预报业务化应用。本文通过对ECMWF细网格模式LSP大尺度降水预报产品在2012年前冬3场暴雪天气中的预报效果分析检验得出：LSP预报的暴雪量值总体偏小,提前1 d较提前2 d的预报效果有所改善,较早时次的预报结果也有一定的应用价值;暴雪预报的开始时间偏早3h左右,结束时间相对准确;LSP累计降水量级检验提前2 d和分级降水检验提前12 h的暴雪预报准确率较高,空报率较低。在观测站点相对密集的成片暴雪天气中,LSP预报的暴雪落区和量级较为准确,零散暴雪点的预报效果相对较差。检验分析结果可为ECMWF细网格降水预报产品的释用提供一定的参考,为业务人员制作北疆暴雪天气的定点、定时、定量预报提供一定依据。 相似文献
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利用2000—2014年5月1日到6月10日河南省121个气象观测站点的逐日观测数据、欧洲中心模式预报资料,对河南省干热风天气进行分析,总结了干热风天气形势分类模型,同时利用多元回归法建立了河南省干热风天气的客观预报方法。分析结果得出:河南省干热风天气发生主要形势为西北气流型、高压脊型和纬向环流型3类;通过多元回归分析筛选出日最高温度预报因子为前一日最高气温、当日最低气温、08:00气温、EC850hPa 24h温度预报,相对湿度预报因子为EC850hPa 24h相对湿度预报、前一日14:00相对湿度、当日08:00露点温度,风速预报因子为EC细网格过去3h10m阵风预报,建立温度、湿度和风速3要素的预报方程;利用预报方程对2014年预报时段的天气进行检验,结果表明,对于轻干热风预报的TS评分为62%,重干热风预报的TS评分为64%。 相似文献
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利用2018年10月1日至2019年9月30日北京地区55个地面气象站的实况观测数据对欧洲中期天气预报中心的全球预报（ECMWF thin）、国家气象中心区域预报（Grapes）、北京睿图（RMAPS）、国家级指导预报（SCMOC）、北京智能网格温度客观预报（BJTM）和集合相似预报（AnEn）的逐日最高、最低气温预报结果进行检验评估。结果表明：①ECMWF thin模式预报效果优于Grapes和RMAPS，客观方法BJTM和AnEn对ECMWF thin的改进效果明显。②AnEn在10月至次年4月预报效果好，BJTM在5—9月预报效果好；不同预报时效中，AnEn在短期、中期前段预报效果较好，BJTM在中期5～9 d预报效果相对较好。③以南郊观象台为代表站进行检验，结果显示模式预报均存在明显的系统偏差，客观方法对系统偏差有很好的订正效果。④在降水、大风或无天气系统时，BJTM、AnEn的日最高温度预报准确率较高；雾霾天气背景下，ECMWF thin的最高温度预报准确率较高。雾霾、大风和无天气系统时，ECMWF thin最低温度预报偏差最小，客观方法对模式预报无改进；降水天气背景下，RMAPS和BJTM对最低温度的预报偏差最小。 相似文献
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最优集合预报订正方法在客观温度预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
数值模式的直接输出预报在实际应用时常与实况产生一定的偏差,对模式预报进行有效的本地化订正是提高预报准确率的重要手段。以欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式细网格资料,采用最优集合(anolog ensemble,AnEn)预报订正方法对北京市各站1～7 d的日最高气温和日最低气温进行订正,并对相关参数进行了本地化。采用了滑动训练期、优化变量权重两种方案进行训练。检验评估结果表明:(1)滑动训练期采用60 d时能同时保证计算效率和预报准确率;采用最优变量权重方案后,与预报员主观预报准确率对比,AnEn的最低气温优于预报员主观预报,最高气温基本相当;增加训练期的长度(引入多年的历史资料)相比优化变量权重方案能更有效地提高预报准确率。(2)AnEn预报订正方法在改善数值模式预报的固有偏差(如对由数值模式对局地地形、边界层日变化等形成的误差)效果显著,有较好的应用价值;对于因局地天气(如霾、降水、大风等)影响下,AnEn的温度预报准确率虽优于ECMWF,但不如主观预报,未来还有改进空间。还对检验结果进行了时间和空间验证,确保在以后的业务尤其是智能网格预报业务中的运行效果。 相似文献
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采用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)全球确定性预报模式地面气温和国家地面站点观测资料,对模式初值场误差、历史误差以及卡尔曼滤波预测误差与实况误差之间的相关性进行分析,设计了4种回归方案订正日最高、最低气温预报偏差,并与ECMWF、中央气象台和全国城镇的预报产品进行了检验对比。结果表明:采用了模式近1～3 d最高(最低)气温和模式最高(最低)气温历史平均误差、初值场误差以及卡尔曼滤波反演误差作为预报因子的改进方案效果最优,经对其2017年日最高和最低气温的预报检验,预报准确率较ECMWF原始模式预报有较明显提高,也明显优于中央气象台指导预报。在空间分布方面,其对地形较为复杂地区的改进效果更好。同时,与当前业务中质量最好的全国城镇预报相比,最高气温预报平均绝对偏差(Mean Absolute Error,MAE)较全国城镇预报低8.24%～13.97%,预报准确率提高1.24%～3.57%,日最低气温平均绝对偏差较城镇预报低9.43%～17.69%,预报准确率提高1.77%～2.72%。在3 d的预报中,对24 h时效内预报相对于48 h和72 h的改进幅度更大,订正效果更加明显。 相似文献
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为检验不同数值模式产品对山东不同站点2m日最高、最低气温24h预报效果,利用2014年6—8月逐3h的WRF-RUC、EnWRF确定性预报、不同集合百分位数、T639、中国气象局下发的T639-MOS解释应用产品以及EC细网格预报进行TS评分、误差等分析。结果表明：EC细网格对内陆最高气温预报准确率最高,EnWRF确定性预报次之,EC细网格和T639-MOS对内陆最低气温预报准确率最高。T639和EC细网格分别对沿海最高和最低气温预报准确率最高。对各模式单站气温预报进行最优模式分析发现,对于最高气温预报最优的模式为EC细网格和EnWRF确定性预报,分别集中在鲁西南和鲁北、鲁中和鲁东南。对于最低气温预报最优的模式为EC细网格和T639-MOS,T639-MOS主要对鲁中山区预报较好,其他地区两个模式预报效果基本相当。 相似文献
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采用ECMWF细网格模式产品,对发生在北疆2015年1月—2017年4月共20场降雪天气过程进行统计学检验。结果表明,48 h预报时效内ECMWF细网格模式对形势场、850h Pa比湿、对流层位涡及对流层低层u、v风场预报误差较小,精度较高;对流层中低层垂直速度和相对湿度及300 hPa u、v风场的系统性误差较小,随机误差相对较大,并建立了ECMWF细网格模式48 h预报时效内在北疆降雪天气预报中的应用模型;模式对新疆北部暖区降雪的各量级预报随时效的延长准确率并非减小,尤其是中雪;72 h预报时效内,模式对12 h累计降雪量为小雪和中雪的预报相对较稳定,强降雪的误差较大,随时效的延长并非呈增大的趋势;在预报业务中注意订正应用。 相似文献
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基于德国天气在线T7online(简称T7)、ECMWF细网格(简称EC)及T639三种数值模式的气温预报产品,结合本溪站气象观测资料,对三种数值模式2014年1月至2015年12月本溪市气温预报的准确率及预报误差进行了检验和分析,根据误差分析结果利用BP神经网络模型建立了本溪市数值模式气温预报误差客观化订正模型。结果表明:对于气温预报的年检验,T7、EC和T639三种数值模式的最低气温预报准确率均高于最高气温的预报准确率;对于气温预报的月检验,三种数值模式对夏季、秋季最低气温的预报效果明显优于冬季和春季,而对于最高气温的预报,T7的气温预报准确率明显优于EC和T639模式;当气温波动较大时,三种数值模式气温的预报准确率均明显下降。三种数值模式对最低气温预报的平均误差均为2.00℃以内,对最高气温的预报准确率存较大差别,T7模式最高气温的预报误差最小,T639模式气温预报的系统偏差最明显,最低气温系统偏差为-1.34℃,最高气温系统偏差为-2.87℃。根据三种数值模式气温预报误差的特征,结合BP神经网络建立本溪市气温误差预报模型对数值模式气温预报结果进行订正,订正后气温平均绝对误差由2.40℃左右降至1.40℃左右,系统偏差和均方根误差均明显缩小,气温预报准确率由50%左右提高至80%以上,数值模式气温预报准确率明显提高,具有较好的应用价值。 相似文献