共查询到17条相似文献，搜索用时 125 毫秒
1.
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
2.
降水邻域集合概率法是处理高分辨率降水集合预报不确定性的一种新方法。利用2017年5~7月GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)区域集合预报系统24 h降水预报资料,进行GRAPES降水邻域集合概率方法试验,并针对邻域概率法的等权重和邻域尺度问题,设计了邻域格点权重修正邻域方案以及二分类权重修正邻域方案,进行降水的集合概率法、等权重邻域集合概率方法、权重修正邻域集合概率方法和二分类权重修正邻域集合概率方法等四种方法的格点相关及敏感性试验,并利用多种概率预报检验评分评估上述四种方法的预报效果。试验结果表明:(1)尽管采用邻域计算方案的三种邻域集合概率方法的降水概率预报评分各有优劣,如等权重邻域集合概率法的相对作用特征曲线面积评分略优,而权重修正邻域集合概率法和二分类权重修正邻域集合概率法的降水概率预报可靠性更高,但采用了邻域计算方案的降水概率预报评分均优于传统的集合概率方法;(2)降水邻域集合概率方法的预报技巧对邻域尺度很敏感,统计评分最优的邻域半径为5~8倍模式水平格距;(3)引入了权重修正的两个邻域集合概率预报方法在24 h降水量超过10 mm时改进较明显,能够提供更加客观的概率预报结果。总体上看,降水邻域集合概率方法具有较好的应用前景,恰当的邻域概率方法及邻域半径可以获得更合理的降水概率预报结果。 相似文献
3.
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
4.
针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心（ECMCWF）降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采用预报—实况概率匹配方法建立1～3日的短期订正模型并进行试报检验。结果表明:欧洲中心数值模式对于海河流域东北冷涡降水的预报较实况偏慢;概率匹配法主要通过订正降水量级来改善预报结果,订正后降水预报对于小雨、大雨、暴雨预报的TS（Threat Score）评分技巧均有提升,尤其对于大雨和暴雨及以上量级预报,订正后预报量级及预报落区大小均与实况更加接近,订正效果显著。东北冷涡降水对流性强,模式预报能力弱,而订正后预报能有效提高此类强降水的预报技能,具有较好的应用价值。 相似文献
5.
对2008年7月至2009年6月JMA、T213、GRAPES、MM5、T639和GERMANY 6种数值模式产品对芜湖市的地面气温和降水预报结果进行了对比检验分析,结果表明:各模式对最高气温的预报能力一般,其中JMA、GRAPES、T639相对较好;对最低气温的预报JMA表现突出,而GRAPES在冬季预报能力较好.各模式对于芜湖站降水的预报均无绝对优势,对各等级的降水预报效果各有千秋.对于≥0.1 mm降水,JMA和GERMANY在24 h时效内TS评分较高,且JMA漏报率很低,GERMANY空报率较低,T639则从48 h时效起TS评分最高,且漏报率较低;对于≥10 mm降水,T639的TS评分较高且漏报率较低,GERMANY和GRAPES在48 h时效内评分也较高且空报率低,JMA在48 h时效后空报率较高,成绩较差;JMA、T639和GERMANY对强降水预报能力相对较强,特别是T639对暴雨比较敏感,而各模式在72 h之后对强降水的预报能力较差.另外,各模式对降水预报的TS评分均为夏季低、冬季高,空报率均为夏季高、冬季低. 相似文献
6.
高分辨率模式雷达回波预报能力分析 总被引：1，自引：1，他引：0
利用2018年7—8月GRAPES_3 km、东北短临(WRFRUC)高分辨率模式综合雷达回波预报数据和辽宁省SWAN雷达组合反射率(MCR)实况,基于邻域法FSS评分指数,分析模式在台风北上和副热带高压边缘暴雨过程中的雷达回波预报能力。结果表明:两家模式在不同降水过程中对小阈值雷达回波有较好的预报技巧,随着回波量级增大,模式预报FSS逐渐减小,雷达回波55 dBz时,FSS甚至为0。当邻域半径是3时,35 dBz以下的回波预报中GRAPES模式在台风北上暴雨中的预报技巧低于副热带高压边缘,35 dBz则相反。WRFRUC模式始终表现为台风北上暴雨中预报较好。当邻域半径9时,WRFRUC模式在台风暴雨中的FSS评分高于GRAPES模式,GRAPES模式在副热带高压暴雨中的FSS评分始终高于WRFRUC模式。GRAPES和WRFRUC模式的最大FSS评分技巧均出现在邻域半径是11时,分别为0.239和0.195。GRAPES模式中FSS评分在12 h逐小时预报中前3个时次较强,WRFRUC模式则表现为中间时次强,两头弱。 相似文献
7.
基于GSI的华南地区对流尺度快速循环同化预报试验 总被引：1，自引：1，他引：0
针对对流尺度快速循环同化系统多次循环同化带来的预报效果改进和资料应用问题,利用GSI同化技术和WRFARW区域模式,设计了华南地区对流尺度快速循环同化方案,对2016年4月17一18日华南地区的飑线天气强降水过程进行模拟试验,分析不同循环同化方案和雷达径向风资料同化对雷达回波、相对湿度、降水量级等的预报效果,以期提高华南地区飑线强降水过程预报技巧。检验结果表明:尽管只同化常规资料对预报效果的改进有局限性,但是多次循环同化对于模式预报的降水有一定改善作用;同时同化雷达径向风资料与常规资料对湿度和降水等模拟技巧均有所提高,大雨以上量级的ETS评分改进尤为明显;尽管模式模拟降水峰值小于真实观测值,但同化雷达径向风资料有效改善了飑线最强时段内的垂直上升速度,使得强降水发生时间和强度更接近真实观测。 相似文献
8.
将C波段雷达资料用LAPS模式的云分析系统进行反演,并采用Nudging技术将反演得到的云微物理场引入GRAPES中尺度数值模式,结合1次强降水天气过程的模拟实验,研究了C波段雷达资料同化对GRAPES中尺度数值模式短临降水预报的影响。结果表明：①雷达资料同化能够改进中尺度模式的降水预报,模式前6 h的降水预报相关系数和不同等级降水TS评分都有提高,同时降水峰值提前了1 h,有助于缓解模式spin-up问题。②模式降水预报的改进效果主要由强降水贡献,最大改进效果集中在4~6 h。③同化雷达资料后25 mm以上强降水预报站数比更接近实况,落区偏差幅度更小,降水落区和强度向实况方向得到调整。④10 mm以下弱降水在吸收雷达资料后,站数比相较于控制预报,比实况增加更多,落区偏差幅度增大,存在预报过量的问题。弱降水预报过量主要集中在4~6 h,而前3 h对降水预报的改进有积极作用。 相似文献
9.
由中小尺度对流系统造成短时强降水天气的发生发展十分迅速,对其落区和时效的预报预警一直都是预报业务中的难点。本文基于快速更新同化的中尺度数值预报系统GRAPES-RAFS 0. 1°×0. 1°分辨率逐小时降水预报,首先通过时间滞后集合预报方法构建了多个集合成员,使用平均TS评分值计算相应预报成员权重系数建立预报方程,然后采用频率匹配订正法进行降水量级订正,从而得到集合订正的逐小时降水量预报。2017年8-9月的逐日试验和典型个例预报结果评估表明效果良好。(1)GRAPES-RAFS最新时次的预报场并不完全代表最好的预报效果,通过时间滞后集合订正方法自动识别优选预报成员,显著提高了预报能力;(2)GRAPES-RAFS预报存在降水量级偏弱的系统性误差,经过频率匹配方法订正后,在量级预报上更接近实况;(3)时间滞后集合预报对我国中东部(包括黄淮、江淮、江南地区)的小时降水量订正效果最好;(4)进一步使用的频率匹配订正方法显著提升了逐时降水量的预报效果,其在降水频率更高、强度更大的江南南部、华南、西南地区效果更为显著;(5)对于中小尺度的强降水过程,经过上述方法订正后,显著提高了模式对强降水系统位置、形态及降水量级的预报水平。 相似文献
10.
利用地面自动站降水资料、ERA5再分析资料、广西壮族自治区气象台降水落区和ECMWF模式预报数据对1415号台风"海鸥"在广西暴雨预报偏差进行了分析,并开展了地形降水订正研究.结果 表明,对"海鸥"强降水落区预报准确,但大暴雨以上量级降水明显偏弱,大暴雨和特大暴雨漏报严重.降水经地形订正后,大暴雨以上降水TS(BS)评分由0.19(0.27)大幅度提升到0.35(0.53)且暴雨及以下量级降水评分无明显改变,但地形降水订正方法对特大暴雨仍无明显订正技巧;偏南风、东北风及偏东风在广西复杂地形下均会产生地形降水,实际业务预报中应加以考虑,有助于提升对强降水开始时间的预报效果. 相似文献
11.
基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。 相似文献
12.
利用2011—2015年6—8月TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)数据集中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,以下简称EC)的集合降水预报数据和江苏省70个基本站逐日24 h(20时至次日20时)降水数据,通过大量暴雨样本系统检验和评估了EC集合预报及多种后处理释用产品对江苏暴雨的预报能力。结果表明:作为集合预报的初级产品,集合平均对暴雨的预报存在明显的漏报率,TS预报评分尚不及EC确定性预报;集合预报不同成员间对暴雨的预报技巧差异大,其最优成员组合的预报能力显著优于EC确定性预报,表明集合预报具有较大的应用潜力;在多种集合预报后处理释用技术中,最大值、最优百分位、降水偏差订正频率匹配法、概率预报、集合异常预报法和杜-周排序法(最大值法)的平均TS评分均较高,超过10%,其次90%分位数、融合、融合-概率匹配和杜-周排序法(集合平均或中位值法)的预报效果也均优于EC确定性预报。集合中位值、概率匹配方法对江苏暴雨的预报评分低于集合平均预报,在暴雨预报上的参考价值相对较低。该评估结果进一步加深了对各集合预报产品区域暴雨预报能力的认识,为预报员更直接快速地选取有效的集合预报产品提供参考。 相似文献
13.
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
14.
选取2022年川渝地区发生的16个强降水个例开展对流尺度集合预报批量试验,并通过对31组初值采用不同集合成员数时的降水集合预报技巧进行检验评估和综合分析。结果表明:集合成员的降水预报技巧总体上大致相当,因而采用不同成员数时预报技巧差异也不明显;表征降水总体分布特征的Talagrand分布和预报失误概率以及表征降水概率预报技巧的相对作用特征面积随着成员数的增加而逐渐改进,但当成员数达到一定数值后继续增大成员数对预报改进不明显。总体而言,对流尺度集合预报成员数设置为16~18最适宜。 相似文献
15.
利用MM5、T213和Grapes3种数值模式的降水预报产品和山西省108个标准测站的降水实况资料,采用客观统计检验方法,对2008年7月各模式在山西省的累加降水预报进行了对比检验。结果表明：24h中雨以下预报1、213优于MM5,中雨以上MM5则略优于T213,48h预报各级降水MM5都优于T213,T213和MM5对暴雨都有一定的预报能力。无论哪个预报时效和降水量级,Grapes均无明显优势。Grapes预报降水量级和降水范围都偏小,空报较少,漏报严重,尤其48h和72h10mm以上降水基本都漏报。MM5预报降水量级和预报范围都偏大,10mm以上降水TS评分较其它模式高,但同时空报也比较严重。3种模式TS评分均随降水量级的增大而减小,T213和Grapes的TS评分随预报时效的增加而减小,MM5的TS评分随预报时效的增加变化不大。 相似文献
16.
利用2012—2015年5—8月欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)集合预报在海河流域的17个降水统计量产品与对应降水实况的TS评分检验结果,设计了适合该地区的多种统计量融合技术改进方案,并对新方案进行试验评估。4个月(2016年5—8月)的逐日试验分析结果显示:对于36 h预报时效,与国家气象中心下发的产品相比,改进后的融合产品在5个降水量级的TS评分上均有一定程度提高,降低了暴雨以下量级降水的漏报率,同时消除了大暴雨的虚报区;对于60 h和84 h预报时效,改进后的产品对大雨及以下量级降水的TS评分均有所提高,降低了大雨及以下量级降水的漏报率。新方案更符合海河流域夏季降水特点,提高了该地区降水预报准确率。 相似文献
17.
利用每天4次0.125°×0.125°的ECMWF-Interim再分析资料和广东省2009—2018年地面气象站逐时雨量观测的短时强降水数据集,针对广东不同季节、不同地域的短时强降水,以提高命中率同时控制虚警率为目的,提出基于显著性和敏感性评价的物理量优选和因子分析法,用于构建分期、分区的广东短时强降水概率预报模型。以参数显著性和预测敏感性为标准,在49个待选物理量中挑选18个既与多年平均态存在明显差异,又具有较低虚警率的物理量,应用方差最大正交旋转因子分析法将遴选物理量组合成表征大气不同环境条件的6个因子;为使组合因子更具适应性,基于因子偏离度特征对广东前、后汛期不同区域独立建模,构建分期、分区短时强降水逐6 h格点概率预报模型。汛期业务试验表明,模型对短时强降水发生概率预报效果较好。对2019年汛期模型每天两次起报的12 h预报时效内概率产品进行格点检验,以训练期最优TS评分对应的固定概率作为预测概率阈值,广东省大部分区域TS评分超过0.25,最高超过0.42,平均较ECMWF-Fine业务模式在前、后汛期分别提升0.23与0.21,南部沿海TS评分提升幅度最大,并且模型在提升命中率与降低虚警率之间取得较好的平衡。个例分析表明,对于ECMWF模式常漏报的广东暖区短时强降水,概率预报模型具有明显优势,尤其能为天气尺度弱动力强迫的强降水早期预警提供更多有效信息。 相似文献