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1.
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
2.
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
3.
基于美国环境预测中心提供的CFSv2模式回报数据以及淮河流域172个气象台站的气温降水观测数据,评估了该模式对淮河流域夏季气温降水的预测能力。结果表明:模式对气温气候平均态的模拟与实况较为接近,降水虽然能够反映出南多北少的分布特征,但气候平均值明显偏小。模式对于气温和降水均方差的模拟均偏小。从频率分布来看,回报气温的频率分布与实况较为接近,回报降水不仅存在很大的负偏差,出现异常降水的频率也比实况明显偏低。对ROC曲线的分析进一步表明模式预测高温事件的能力明显好于低温事件,预测降水异常事件的能力在不同起报月有差异。从主要模态的时空结构来看,模式能够反映出其空间结构,对于增暖的趋势模拟也相当不错,但增暖的速率高于实况,虽然模式没有能够反映出降水主要模态的年代际变化特征,但对于年际变化有较高的预测技巧。这些评估为短期气候预测和模式解释应用提供了参考。 相似文献
4.
基于DERF2.0 1983—2013年回报和2016—2017年预测的降水资料以及宁夏19个评分站降水实测资料,采用短期气候预测业务中常用的检验方法,对DERF2.0预测的宁夏未来1～50d月、候尺度降水及持续性异常降水过程进行了检验评估。结果表明:DERF2.0对月降水趋势异常预测综合评分(Ps)平均为53.2%,超前1～10d预测效果相差不大;Ps超过60%的仅有4月和11月,且年际间波动较大,最差年与最好年相差近30%。DERF2.0对月异常少雨预测Ps高于异常多雨,春、秋季Ps较高,夏季相对较低;对多雨年份降水预测Ps高于少雨年份。DERF2.0超前30d之内预测的候降水和实况以正相关为主,第1候相关最好,9月至次年3月相关系数相对较大;超前30d之内预测的候降水较实况偏大30%左右;对未来1～6候降水趋势预测正确率为40.8%,偏多趋势正确率达79.5%,明显高于偏少趋势;1月趋势预测正确率最小,8月最大;候降水偏多趋势预测正确率冬季高于夏季,偏少趋势则相反;随着超前时间的增长,趋势预测正确率下降;趋势预测正确率自北向南增大。DERF2.0对持续性异常降水过程预测的正确率为60.3%,超前时段为4～14d,对全区性过程预测效果较好,同一次过程南部预测效果好于北部,预测的降水量小于实况降水量。 相似文献
5.
应用多种动力气候模式降尺度解释应用技术,经过2004~2008年的回算检验和2009年以来的业务应用,结果表明其对重庆市区域的月平均气温和降水量有较好的预测能力,MOS和PP两大类方法中,分别用逐步回归、相似离度和最短距离相似等建模方法,用车比雪夫多项式,涡度,动态区域,EOF和R方程等5种不同构建因子方案得出的预测结果Ps评分(中国气象局预测业务定量评分标准)显示,重庆市动力气候模式解释应用方法的预测能力超过了中国气象局的目标考核要求(降水≥60%,温度≥65%)。月降水量预测最佳方案是PP-回归-涡度和PP-回归-区域,月气温预测最佳方案是MOS-回归-涡度和MOS-回归-车氏。降水和气温预测效果最好月和最差月平均Ps评分差值分别达到14.5%和21.8%,表明预测效果存在明显的月际差异。由2006年3月个例分析可见,降尺度解释应用技术对月尺度气温降水正负距平空间分布形态有较好的预测能力。 相似文献
6.
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
7.
基于1961～2000年辽宁53个测站40 a逐年的月气温距平和月降水距平百分率资料,根据EOF(经验正交函数)展开的空间特征向量分布特征,将前3个主要特征向量时间系数作为预报量,将500 hPa高度场的高度距平、地转涡度作为预报因子,利用多元统计回归分析,建立了一套定点、定量预测辽宁各月气温与降水量的数学模型。利用该模型对2001~2005年辽宁53个测站的月气温距平和月降水距平百分率进行逐月预报试验。结果表明:对气温和降水量的趋势预报的评分均比较好,有87%以上的月气温距平预测结果的评分超过66.0分,各月的平均Ps评分均高于66.0分,年平均为75.5分或以上,总平均为83.1分;有70%的月降水距平百分率预测结果的Ps评分超过60.0分,各月的平均Ps评分都高于53.0分,年平均为58.0分以上,总平均为66.5分。但对异常气候的预测效果不明显。 相似文献
8.
段均泽 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2012,6(6):61-64
利用新疆101个气象观测站点逐月降水实况资料和2001~2010年国家动力气候模式产品,进行月动力延伸预报产品的应用预测检验。采用PS评分和同号率对内插预测结果进行效果评估,并与业务评分进行对比。结果表明：月动力延伸预报产品对新疆地区月降水趋势预测Ps评分高于业务评分,而对各月降水距平百分率的同号率差异较大。夏、秋季Ps评分较高,冬、春季PS评分较低,季节转换时预测Ps评分变率较大。 相似文献
9.
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年冬季以及1984—2003年春季我国平均气温和降水进行了数值回报试验, 并对2003— 2007年进行实时预报。结果表明:区域气候模式20年冬、春季平均气温的回报与实况在分布形态上较为相似, 我国大部地区平均气温预报与实况接近; 模式回报的冬、春季降水量的分布形态与实况有较大差异, 全国大部地区模式回报降水量比实况偏多, 西南地区降水量误差最大。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5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:该模式对我国冬、春季平均气温和降水具有一定的跨季度预报能力。大多数年份冬、春季平均气温的P评分在60以上, 冬、春季平均气温多年平均分别为66.4和67.8;大多数年份的冬、春季降水评分为60~75, 冬、春季降水多年平均分别为69.9和65.6。 相似文献