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相似文献
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1.
陶亦为  张恒德  代刊  董全  周军  刘珺 《气象》2023,49(12):1532-1541
基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第五代全球再分析资料(ERA5)构建模式气候,应用ECMWF集合预报,采用“集合预报标准化异常预报法”,针对最高和最低气温构建中国地区集合平均异常温度预报和异常温度概率预报产品,并与极端预报指数(extreme forecast index,EFI)开展检验和对比分析预报性能,并基于“异常温度影响矩阵”,构建了异常温度影响程度预报指数,通过异常温度事件个例探讨相关产品的预报应用。结果表明:基于ECMWF的ERA5和集合预报构建的集合平均异常温度预报产品对我国夏季和冬季异常温度事件均有比较好的预报效果,预报性能好于或接近EFI,可作为业务上对异常温度事件预报的支撑产品。异常温度概率预报产品可以体现集合成员中的预报异常温度事件的信息,在中期预报时效对发现早期异常温度事件信号有优势,并可反映对异常天气预报的不确定性信息。异常温度影响程度预报指数结合了异常天气概率预报信息和异常程度预报信息,可对异常温度时间给出客观定量的预报结果,对一次异常低温事件的个例预报证明该指数有比较好的预报效果,对异常温度事件的预报和早期科学预警有一定指示意义和业务应用前景。  相似文献   

2.
利用2016—2021年ECMWF集合预报,评估了极端天气指数EFI(Extreme Forecast Index)、尾偏移指数SOT(“Shift of Tail”index)以及集合异常预报法在浙江台风和梅雨暴雨预报中的应用效果。通过研究极端天气预报指数对浙江台风和梅雨暴雨的最优预报阈值,发现梅雨暴雨阈值比台风暴雨明显偏小,且随预报时效增加减小速度偏慢。最优阈值预报相比确定性模式预报,在台风和梅雨暴雨预报检验中体现出更好的稳定性、提前性和准确性。进一步研究发现,通过区分天气类型确定的最优预报阈值,可作为台风和梅雨暴雨落区预报的参考依据。925 hPa水汽通量散度的集合异常度对浙江台风暴雨的落区和强度变化有较好的预报效果,850 hPa涡度和700 hPa垂直速度的集合异常度可以反映稳定性梅雨暴雨的过程演变。  相似文献   

3.
基于百分位方法,首先通过构建气候等概率区间得到了位势高度场极端天气事件区分方法,并给出了相应的预报结果检验评价方案;以此为基础,对2003年夏季亚欧区域的500hPa位势高度场极端天气事件的NCEP集合概率预报效果进行了深入分析,得到如下结论:1)分析时段和区域内的极端事件的发生频率比气候平均状况略偏高。NCEP集合预报系统对异常偏低的极端事件的预报易偏高,但相对比较可靠;对相对异常偏高极端事件的预报频率随着预报时效的增大而减小,时效小于3d时预报频率偏高,时效大于5d时显著偏低,预报可靠性相对差一些。2)EV(economic value,经济价值)分析表明,NCEP集合预报系统对偏高(低)极端事件的概率预报效果明显高于正常天气事件。3)预报命中率分析表明,在高概率阈值下,预报命中率较低,这与预报系统在部分个例中的不发散有关。随着概率阈值的降低,预报命中率稳步提高,说明集合成员的发散使之可以覆盖实况可能出现的区间,从而得到更好的预报效果。  相似文献   

4.
2016年1月寒潮天气过程极端性分析及集合预报检验   总被引:2,自引:1,他引:1  
陶亦为  代刊  董全 《气象》2017,43(10):1176-1185
利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)再分析资料和集合预报极端天气预报指数(extreme forecast index,EFI),对2016年1月21—25日强寒潮天气环流异常性和EFI对极端低温事件的预报进行了分析和检验。中亚地区一直维持标准化异常度在3个标准差以上的高压脊,冷涡系统不断发展增强,随着横槽转竖,冷空气爆发南下使得我国中东部出现极端低温。最低温度EFI可以提前7 d预报出低温信号,随着EFI预报时效的延长所对应的最大TS评分随之降低,对不同时效预报需选取合适的EFI阈值。对5%百分位的低温事件短期时效(1~3 d)最低温度EFI临界阈值为-0.6,中期时效(4~7 d)临界阈值为-0.5;对1%百分位的低温事件临界阈值则为-0.7。5%百分位的低温事件各时效最低温度EFI在江南、黄淮、江淮、江汉等地表现最好,华北、华南、西南、西北地区表现次之,在东北地区表现相对较差。  相似文献   

5.
基于T213集合预报的极端天气预报指数及温度预报应用试验   总被引:12,自引:6,他引:6  
夏凡  陈静 《气象》2012,38(12):1492-1501
本文基于中国T213集合预报系统资料,借鉴欧洲中期天气预报中心极端天气预报指数的数学处理方案,在分析T213模式数据特征的基础上,研究了T213集合预报系统极端天气预报指数的数学处理方法,建立了适合T213集合预报模式的极端天气预报指数,并利用该指数对2008年1月极端低温天气进行了预报试验和评估检验,分析模式气候累积概率分布生成方法对极端天气预报指数的影响,得到以下结论:(1)确定了利用T213集合预报系统所有预报成员生成的模式气候累积概率分布计算极端天气预报指数;(2)利用TS评分确定极端天气预报指数发布极端低温预警信号的阈值为-0.3并进行预报试验。试验结果表明,极端天气预报指数对极端低温天气具有较好的识别能力,可提前3-5天发出极端低温预警信号。利用相对作用特征曲线对极端天气预报指数识别极端天气的技巧进行评估检验,检验结果显示,基于T213集合预报生成的极端天气预报指数对极端低温的预报存在正的识别技巧,随着预报时效的延长,识别技巧逐渐降低。(3)评估不同模式气候累积概率分布对极端天气预报指数识别极端低温天气技巧的影响,结果表明:产生模式气候累积概率分布的模式数据误差一致性是关键因素。  相似文献   

6.
罗玲  娄小芬  傅良  钱浩 《气象》2019,45(10):1382-1391
台风强降水易引发极端天气事件,预报的难度和不确定性都很大。选取2013—2017年影响华东的13个台风个例,研究ECMWF集合预报降水极端天气预报指数(extreme forecast index,EFI)与台风暴雨的统计关系。研究结果表明:EFI降水指数对台风暴雨的预报具有一定的指示意义,对不同时效选取不同的EFI阈值可以作为暴雨落区预报的参考依据。总体来看:EFI增大,发生强降水的可能性增大;随着预报时效的增加,EFI阈值逐渐减小。以TS评分最大为标准,分别确立了不同时效、不同等级暴雨在华东区域的预报阈值。对于24、48、72、96 h时效的暴雨预报,EFI阈值分别取0.7/0.8、0.7、0.6、0.5可以获得较高的TS评分及合理的预报偏差,因此可将它们作为不同时效暴雨预报的参考阈值。EFI与降水的气候百分位有较好的相关关系,EFI值越大,降水气候百分位值也越大。当EFI值较大时,可参考相对应气候百分位的实况降水量来估测台风降水。极端天气预报指数对极端降水天气具有较好的识别能力,可提前3~5 d提供极端降水信息。  相似文献   

7.
基于集合预报的中国极端强降水预报方法研究   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
刘琳  陈静  程龙  林春泽  吴志鹏 《气象学报》2013,71(5):853-866
极端强降水天气属于小概率事件,其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。根据Anderson-Darling检验原理研究基于集合预报资料的极端强降水天气预报方法,利用2007—2010年中国T213集合预报资料和2001—2010年6—8月中国降水观测资料,分析观测与集合预报累积概率密度分布函数的特征,建立基于集合预报与模式历史预报累积概率密度分布函数连续差异的数学模型——极端降水天气预报指数(EPFI),并对2011年7月中国极端强降水天气进行预报试验。结果表明,极端降水天气预报指数可以充分利用集合降水累积概率密度分布的尾端信息,为极端强降水提供科学合理的预报,基于中国气象局(CMA) T213集合预报的极端降水天气预报指数可提前3—7 d发出极端强降水预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。研究还表明,模式气候累积概率分布的合理性将直接影响极端强降水天气识别能力。  相似文献   

8.
本文利用EC集合预报提供的极端降水天气指数能指示极端天气事件的特点,研究了四川盆地夏季(6-9月)的暴雨落区预报。综合考虑不同极端降水天气指数阈值对应的暴雨TS、ETS评分及各阈值评分最高时的发生频次,获得暴雨预报对应的最佳极端降水天气指数阈值。结果显示,08时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5\0.6、0.5、0.4\0.5、0.4、0.2\0.3,20时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5、0.4\0.5、0.4\0.5、0.3\0.4、0.1\0.3,通过检验表明这些阈值对暴雨落区的预报具有较好的指示意义。   相似文献   

9.
短期集合预报中定量降水预报集合方法初探   总被引:17,自引:0,他引:17  
针对短期集合预报中集合平均等方法对极端天气事件预报能力低下的缺陷,提出一种定量降水预报集合方法,简称两步法。该方法首先采用逐级归并法确定集合成员的总体相似度,进而确定集合成员预报场的延伸半径,对各成员的预报场进行修正,然后根据每个成员与其他成员的相似程度,确定各成员的权重系数。这个方法既考虑了集合成员总体的差异性又考虑了降水的概率分布。试验证明,通过上述两步得到的定量降水预报,对提高极端天气事件的预报确率有一定效果。本方法无需历史资料,能很好适应集合成员的改变,实现方便快捷。  相似文献   

10.
为了提供有价值且可靠的概率(或者不确定性)预报,最新的全球集合预报系统已在美国国家环境预报中心日常业务运行,以满足社会需求。通过对各个关键要素的概率预报统计检验,可为广大用户提供这些概率预报的信心指数。但是预报(或集合预报)能力不仅取决于我们使用的预测要素,而且与时间和空间分辨率,极端事件或者高影响天气,以及预报时效有关。以大尺度天气系统预报为例,通常选择北半球500 hPa位势高度距平相关指数或概率指数表征模式的预报能力。如参照北半球500 hPa位势高度的距平相关指数(60%AC)或概率预报技巧指数(25%CRPSS),美国全球集合预报系统能够提供大约10 d的技巧预报。从全球集合预报系统输出的各预报要素,满足不同时空尺度需求的角度进行讨论,其可预报性(或预报极限)能够为模式研发人员、一线预报员和用户提供参考。尤其是对大气可预报性的深入研究,对于从科学与技术角度全面提升数值预报系统水平非常重要。当能够确定可预报性(或是预报误差)的真实来源时,科学家(包括模式研发人员)就能够有针对性地修改与完善。将传统的可预报性研究与改进的能够更客观地表述预报不确定性的集合预报相结合,所得可预报性将提供另一种有价值的参考。可预报性研究总体表明,全球集合预报系统对行星波、大尺度和天气尺度的系统(或者过程)可能分别具备约15、12、10 d的预报能力。对于热带天气过程的预报,如果进一步改善模式偏差和物理参数化过程,其MJO(Madden-Julian Oscillation)预报技巧可以延长至32.5 d。  相似文献   

11.
集合预报在数值天气预报体系中具有重要地位,因此如何有效提取集合样本信息以提高集合预报技巧一直是一个重要课题。基于中国全球集合预报业务系统(GRAPES-GEPS)的500 hPa高度场集合资料开展对环流集合预报的分类释用方法研究,并对集合聚类预报结果进行了检验分析。通过在传统Ward聚类法中引入动态聚类的“手肘法”方案,发展了环流集合预报分类释用方法。针对该方法的个例分析表明,对于中国中东部地区环流集合预报的聚类释用方法能够有效地划分出最有可能发生的环流形势类型并提供发生概率。确定性预报综合检验结果显示,集合预报聚类结果中发生概率最高的集合大类相对于集合平均的预报技巧有明显提升,并随着预报时效的延长提升更明显。总体来看,通过集合预报的分类释用方法划分环流形势类型可以为天气预报提供参考依据,具有实际应用价值。   相似文献   

12.
Ensemble Forecast: A New Approach to Uncertainty and Predictability   总被引:8,自引:0,他引:8  
Ensemble techniques have been used to generate daily numerical weather forecasts since the 1990s in numerical centers around the world due to the increase in computation ability. One of the main purposes of numerical ensemble forecasts is to try to assimilate the initial uncertainty (initial error) and the forecast uncertainty (forecast error) by applying either the initial perturbation method or the multi-model/multiphysics method. In fact, the mean of an ensemble forecast offers a better forecast than a deterministic (or control) forecast after a short lead time (3-5 days) for global modelling applications. There is about a 1-2-day improvement in the forecast skill when using an ensemble mean instead of a single forecast for longer lead-time. The skillful forecast (65% and above of an anomaly correlation) could be extended to 8 days (or longer) by present-day ensemble forecast systems. Furthermore, ensemble forecasts can deliver a probabilistic forecast to the users, which is based on the probability density function (PDF) instead of a single-value forecast from a traditional deterministic system. It has long been recognized that the ensemble forecast not only improves our weather forecast predictability but also offers a remarkable forecast for the future uncertainty, such as the relative measure of predictability (RMOP) and probabilistic quantitative precipitation forecast (PQPF). Not surprisingly, the success of the ensemble forecast and its wide application greatly increase the confidence of model developers and research communities.  相似文献   

13.
集合模式定量降水预报的统计后处理技术研究综述   总被引:8,自引:0,他引:8  
代刊  朱跃建  毕宝贵 《气象学报》2018,76(4):493-510
集合数值模式预报已在定量降水预报业务中广泛应用,以获得预报不确定性、最可能预报结果以及极端天气预警。由于集合系统的数值模式不完善,且不能提供所有的不确定性信息,常表现出系统性偏差以及欠离散或过离散(如对于多模式集合)。为此,需要发展统计后处理技术,在尽量保持集合预报解析度的条件下,提高预报的技巧和可靠性。近年来,各种集合预报统计后处理技术得到快速发展。针对定量降水预报,依据技术方法的途径和成熟度将后处理研究归纳为3方面进行总结,包括:(1)不基于统计模型的非参数化后处理,包括集合定量降水预报偏差订正、多成员或模式信息集成以及基于空间分析的对流尺度模式后处理;(2)基于概率分布统计模型的参数化后处理,包括集合模式输出统计和贝叶斯模型平均两种方法框架;(3)考虑预报量的时间、空间和多变量间依赖关系或结构的处理方法,包括参数化和经验连接概率法。最后,讨论发展统计后处理技术需要关注的问题,包括考虑不同来源、不同尺度的多模式信息集成;提供高质量、高分辨率的降水分析资料;发展再预报技术扩充训练样本;基于不同的订正目的和应用场景来使用不同的后处理技术;发展面向海量预报数据、捕捉极端降水以及考虑预报量结构的新技术。   相似文献   

14.
中尺度暴雨集合预报系统研发中的初值扰动试验   总被引:8,自引:1,他引:7       下载免费PDF全文
李俊  杜钧  王明欢  崔春光 《高原气象》2009,28(6):1365-1375
针对2006年5月24~25日一次暴雨过程, 通过一系列初值扰动试验探讨实际业务中建立集合预报系统的方法。运用45 km的WRF模式构建一个11个成员的集合预报系统来比较分析不同的扰动方案、 扰动的空间结构和扰动振幅对集合预报的影响, 结果表明: (1)初值扰动的空间结构对暴雨集合预报的离散度影响很关键, 而扰动振幅的影响却居次要地位。具有动力学结构的孵化扰动明显优于随机扰动。(2)集合预报比单一控制预报提供了更有价值的预报信息。例如在该个例控制预报中漏报的湖北监利强降水中心, 在集合预报中有20%的概率, 并且实况被包含在集合预报的预报范围之中。集合平均预报也明显优于控制预报\.例如矫正了在控制预报中明显虚报的鄂东北的大暴雨中心, 且集合平均预报的暴雨中心落在实际观测暴雨中心的附近。(3)集合离散度较好地反映了实际降水过程的可预报性。例如应用孵化扰动, 其离散度的空间结构同降水预报误差的空间分布大致对应。  相似文献   

15.
基于TIGGE多模式集合的24小时气温BMA 概率预报   总被引:7,自引:1,他引:6       下载免费PDF全文
利用TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)单中心集合预报系统(ECMWF、United Kingdom Meteorological Office、China Meteorological Administration和NCEP)以及由此所构成的多中心模式超级集合预报系统24小时地面日均气温预报,结合淮河流域地面观测率定贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)参数,从而建立地面日均气温BMA概率预报模型.由此针对淮河流域进行地面日均气温BMA概率预报及其检验与评估,结果表明BMA模型比原始集合预报效果好;单中心的BMA概率预报都有较好的预报效果,其中ECMWF最好.多中心模式超级集合比单中心BMA概率预报效果更好,采用可替换原则比普通的多中心模式超级集合BMA模型计算量小,且在上述BMA集合预报系统中效果最好.它与原始集合预报相比其平均绝对误差减少近7%,其连续等级概率评分提高近10%.基于采用可替换原则的多中心模式超级集合BMA概率预报,针对研究区域提出了极端高温预警方案,这对防范高温天气有着重要意义.  相似文献   

16.
数值预报特别是集合预报技术大大提高了对极端天气的预报能力,目前对于温度、风、降水等要素,欧洲中心基于集合预报产品计算的极端指数产品为其极端性提供了定量化依据。但目前尚没有应用于业务预报的强对流天气极端指数产品,本文统计了与强对流天气密切相关的物理量,并计算了其极端天气指数,统计了极端天气指数在不同强对流天气中的阈值分布。结果表明,极端天气指数与强对流天气有密切的关系,且不同类型的强对流天气极端指数的分布和阈值具有各自的特点。基于上述结果,利用极端指数和模式降水资料,使用支持向量机方法,建立了不同类型强对流天气的客观预报方法,为业务预报极端强对流天气提供客观支持产品。  相似文献   

17.
On 21 July 2012, an extreme rainfall event that recorded a maximum rainfall amount over 24 hours of 460 mm, occurred in Beijing, China. Most operational models failed to predict such an extreme amount. In this study, a convective-permitting ensemble forecast system (CEFS), at 4-km grid spacing, covering the entire mainland of China, is applied to this extreme rainfall case. CEFS consists of 22 members and uses multiple physics parameterizations. For the event, the predicted maximum is 415 mm d-1 in the probability-matched ensemble mean. The predicted high-probability heavy rain region is located in southwest Beijing, as was observed. Ensemble-based verification scores are then investigated. For a small verification domain covering Beijing and its surrounding areas, the precipitation rank histogram of CEFS is much flatter than that of a reference global ensemble. CEFS has a lower (higher) Brier score and a higher resolution than the global ensemble for precipitation, indicating more reliable probabilistic forecasting by CEFS. Additionally, forecasts of different ensemble members are compared and discussed. Most of the extreme rainfall comes from convection in the warm sector east of an approaching cold front. A few members of CEFS successfully reproduce such precipitation, and orographic lift of highly moist low-level flows with a significantly southeasterly component is suggested to have played important roles in producing the initial convection. Comparisons between good and bad forecast members indicate a strong sensitivity of the extreme rainfall to the mesoscale environmental conditions, and, to less of an extent, the model physics.  相似文献   

18.
基于增长模繁殖法的集合预报试验   总被引:5,自引:0,他引:5  
关吉平  张立凤 《气象科学》2006,26(3):272-278
利用微机版本的T63L9全球谱模式,首先进行了用增长模繁殖法(BGM)制作集合预报的方案设计,然后用确定的方案进行了中期数值预报的集合预报试验。繁殖循环的初始扰动为T63L9谱模式各层24 h预报的均方根误差乘随机数,该随机数服从[-1, 1]区间上的均匀分布,繁殖循环每12 h 1次,繁殖循环的周期为3 d,集合成员为9个。结果表明:在1~8 d的预报中,集合预报可以比控制预报的时效延长1 d,集合预报无论是距平相关系数还是预报均方根误差都明显优于控制预报,集合预报对形势场的预报较控制预报更为接近实况分析场。  相似文献   

19.
During June and July of 2020, the Yangtze River basin suffered from extreme mei-yu rainfall and catastrophic flooding. This study explores the seasonal predictability and associated dynamical causes for this extreme Yangtze River rainfall event, based on forecasts from the Met Office GloSea5 operational forecast system. The forecasts successfully predicted above-average rainfall over the Yangtze River basin, which arose from the successful reproduction of the anomalous western North Pacific subtropical high (WNPSH). Our results indicate that both the Indian Ocean warm sea surface temperature (SST) and local WNP SST gradient were responsible for the westward extension of the WNPSH, and the forecasts captured these tropical signals well. We explore extratropical drivers but find a large model spread among the forecast members regarding the meridional displacements of the East Asian mid-latitude westerly jet (EAJ). The forecast members with an evident southward displacement of the EAJ favored more extreme Yangtze River rainfall. However, the forecast Yangtze River rainfall anomaly was weaker compared to that was observed and no member showed such strong rainfall. In observations, the EAJ displayed an evident acceleration in summer 2020, which could lead to a significant wind convergence in the lower troposphere around the Yangtze River basin, and favor more mei-yu rainfall. The model forecast failed to satisfactorily reproduce these processes. This difference implies that the observed enhancement of the EAJ intensity gave a large boost to the Yangtze River rainfall, hindering a better forecast of the intensity of the event and disaster mitigation.  相似文献   

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