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数值天气预报中的误差增长及大气的可预报性 总被引：4，自引：3，他引：4
本文用数值试验方法,对模式预报中误差增长的物理机制作了初步研究。结果为,初始误差的大小直接影响以后的误差增长,相比而言,初始误差的随机分布形态影响很小。小尺度误差自身增长较快,并通过各尺度之间的非线性相互作用,小尺度误差向大尺度和行星尺度误差转移,促使整个系统的误差增长。地形对误差增长的影响为,当初始误差特征尺度为小尺度(8—21波)时,地形加强误差增长,初始误差为行星尺度(0—3波)时,地形抑制误差增长,可能存在一临界波长,该波长在4—7波之间。故地形对可预报性的影响与初始误差的特征尺度有关。在初始误差相同时,北半球误差增长较南半球块。最后,为提高模式的预报能力,就模式本身及初始化方案等方面进行了讨论。 相似文献
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影响统计插值分析误差的若干因素分析 总被引：1，自引：1，他引：0
采用理想观测网,用数值方法计算统计插值分析误差。减小观测误差或初估值误差、增加观测数量、恰当减小观测空间间距、以及选取分布合理的观测资料,有利提高分析精度;如果计算使用的归一化观测误差方差、误差相关函数的特征和总体统计平均情况不一致,有可能造成分析误差的明显增加。最后,利用特征向量分析方法,对归一化观测误差方差、观测误差相关属性对于不同尺度统计插值分析误差的影响进行讨论。 相似文献
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对浅层地温及相对湿度误差进行了初步的分析,指出由于曲管地温表安装不当引起的地温误差是非常显著的,并提出了正确安装的办法。在相对湿度误差分析中提出了仪器误差和计算误差两个概念,指出了两种误差产生的原因及消除误差的办法。 相似文献
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一、引言数值天气预报的误差通常可分为两种类型:系统性误差和非系统性误差。系统性误差主要来自模式本身,例如模式模拟实际大气的能力、网格分辨率以及有限差分格式等造成的误差。而非系统性误差是由于模式以外的原因造成的,例如观测误差和初值化误差等。 相似文献
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一次梅雨暴雨预报中的误差演变及可预报性分析 总被引：4，自引：0，他引：4
针对2003年7月3—4日淮河流域梅雨暴雨过程,利用AREM模式,在分析暴雨预报对不同来源的初始资料和不同要素初始误差的敏感性的基础上,重点研究了降水过程中误差的演变特征和发展机理。分析结果表明,初始小振幅误差增长最快,而伴随着降水的发生和发展,误差演变特征表现为由局地增长发展为全局传播的过程,且误差最优增长总是出现于雨区,这意味着雨带是误差增长的敏感区域。雨区内存在的初始误差对降水预报误差具有重要贡献,初始湿度条件不仅影响误差的传播特征,还使雨带上中小尺度误差迅速增长并造成更大尺度的误差。基于误差能量公式的计算结果表明,误差增长的能量来源主要由凝结加热提供,因此,从能量角度而言,误差增长和降水增大是同"源"的,从而使暴雨可预报性受到固有的限制。 相似文献
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数据采集器通道误差是自动气象站观测系统误差来源的重要组成部分,直接影响自动站各要素观测数据的准确性,其与温、湿、压、风等各气象要素传感器误差的合成构成了自动气象站误差。在稳定的实验室环境条件下,利用高精度测量仪表,通过对多台CAWS600型采集器进行精确测量,得到自动站采集器各气象要素通道误差的校准数据。对温、湿、压、风等要素的自动测量系统(传感器和采集器)误差分析结果表明,自动站误差等于传感器误差与采集器通道误差之和。此外,采集器各主要通道的误差存在一定的分布规律:有10台采集器气温通道误差≤0.1℃,主要分布在-0.1~0.1℃,所占比例为77%;有3台采集器通道误差0.15℃而≤0.20℃,所占比例为23%。在600-1090 h Pa量程内,气压通道误差主要分布在-0.10~0.10 h Pa;风向、湿度通道误差较小,误差值相近,方向较一致,风向通道误差≤1°,湿度通道误差≤1%。 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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利用7d固定误差订正和滑动误差订正方法对2014年冬季辽宁地区中尺度业务模式2m温度预报产品插值结果进行订正,并将订正结果与中央气象台MOS预报进行对比,分析MOS、7d固定误差订正和滑动误差订正3种数值模式后处理方法对辽宁地区冬季温度预报准确率的影响。结果表明:经过两种误差订正后的预报结果准确率均比数值模式预报插值结果高,滑动误差订正效果优于7d固定误差订正;24h最高气温预报中,滑动误差订正结果的准确率最高;最低气温预报中,08时滑动误差订正结果准确率高于中央气象台MOS预报,但20时滑动误差订正结果准确率低于MOS预报。滑动误差订正需1—15d的资料积累,比MOS方法所需资料少且操作简单,适合观测资料积累少的地区开展数值模式的温度订正。 相似文献
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在集合卡尔曼滤波方法中, 根据预报集合统计提供的依流型而变的预报误差协方差对同化起到决定性的作用。但在集合样本容量不足及模式存在系统误差时, 由预报集合估计的预报误差协方差会出现明显偏差。既要减小这种估计偏差对同化产生的影响而又不增加计算量, 一种可供选择的方法是将定常或准定常的高斯型预报误差协方差和由预报集合估计的预报误差协方差加权平均用于集合卡尔曼滤波同化。利用浅水方程模式, 通过观测系统模拟试验检验在不同的模式误差、 集合成员数以及观测密度条件下, 将这种混合预报误差协方差矩阵用于在集合平方根滤波的效果。试验结果表明, 当预报集合成员数较多而模式又无误差时, 不必采用混合的预报误差协方差矩阵, 否则, 采用混合的预报误差协方差矩阵都有可能改进分析和预报。混合预报误差协方差的最优的权重系数与模式误差关系密切, 模式误差越大, 定常预报误差协方差的权重越大。最优的权重系数与集合成员数及观测密度也有一定关系。 相似文献
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云顶高度是紫外后向散射反演臭氧总量算法的莺要参数.利用模拟计算,对云顶高度误差引起的与臭氧反演相关的误差,即内插误差,云上臭氧误差以及云下臭氧误差进行了分析比较,结果表明:相对内插误差,云上臭氧误差和云下臭氧误差比较大,且两者不能抵消,反而总是相互叠加在一起.当假设的云顶高度比真实值高,两种误差相加使得反演值比真实值偏高;若假设的云顶高度比真实值低,两种误差相加使得反演值比真实值偏低.在本文假设条件成立的基础上,臭氧反演误差在10%～-20%之间分布.对2003年7月30日低纬地区的EPTOMS(Earth Probe Total Ozone Mapping Spectrometer)云天实测资料反演的结果与理论计算的结果相一致. 相似文献
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Pressure gradient errors in a covariant method of implementing the σ-coordinate: idealized experiments and geometric analysis 
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下载免费PDF全文 本文针对经典σ坐标的气压梯度误差(PGF误差),采用多种地形展开理想试验,对比经典σ坐标的经典方案和协变方案的PGF误差。结果表明:计算空间中,协变方案始终能减小经典方案的误差,地形越陡,效果越明显。然而,几何分析和理想试验均表明:协变方案仅能减小计算空间的误差,不能减小物理空间的误差;相比经典方案,正交地形追随坐标能同时减小计算空间和物理空间的误差。 相似文献
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通过选取2014年1月、4月、7月、10月的GRAPES_GFS 2.0预报产品和NCEP FNL分析资料进行对比分析,发现GRAPES_GFS 2.0的系统误差具有以下特性:位势高度场误差的空间分布具有纬向条带状或波列状特征,误差大值集中在中高纬度地区,低纬度地区误差较小。误差在南北半球各自的冬季最大、夏季最小,并呈现明显的季节变化特征。误差随预报时效的增速略低于线性增速且不同预报时效下误差随高度变化的曲线趋势相似。温度场误差的空间分布相对均匀,误差大值位于30°S~30°N附近地区。纬向风场误差没有十分明显的分布规律,与纬度变化、海陆分布和地形的关系均不密切,西风误差和东风误差交替出现。结果表明:模式对冬季中高纬度地区和边界层及对流层顶的模拟技巧尚需提高。明确GRAPES_GFS 2.0的系统误差分布特性,有助于有针对性地进行模式订正,改善误差大值区域的模式预报方法。 相似文献
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采用一种基于相似误差的模式后处理方法,对2011年10月18日—2012年1月5日WRF模式24 h预报的陕西延长风电场风速进行误差订正。该方法通过寻找与当前预报相似的历史预报来进行误差订正,克服了一般基于时间顺序的误差订正方法的不足,即不能处理由于天气系统的剧烈转变引起的预报误差的快速变化。相似误差订正方法减小了预报的均方根误差和中心均方根误差,相对原始预报分别减小9%和10%左右。该方法不仅可以减小系统误差,还可以减小随机误差,从而提高预报准确率。同时,订正结果相对原始预报具有更好的Taylor图模态相关。相似误差订正方法对风能预报敏感区的订正效果更为显著,均方根误差和中心均方根误差分别减小了12%和22%左右。该方法尤其适用于基于风能模式预报的风速误差订正,同时该方法对其他的预测系统和预报变量也有很好的应用潜力。 相似文献
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雨量传感器的故障诊断与维护 总被引：2，自引：0，他引：2
1误差来源造成自动站雨量数据采集误差的原因主要有:a.仪器本身的误差,即检定时得出的误差;b.不同雨强引起的误差;c.维护不当引起的误差等。2常规维护为保证自动站雨量传感器采集实际降水的准确,除了必须的周期检定外,台站日常的清洁维护显得尤为重要。由于西北地区风沙多,无降 相似文献
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利用江西七一水库水电站2016—2017年水文资料,基于遗传算法对七一水库来水流量新安江模型进行了参数优化率定,并采用参数率定前后2种来水流量模型对七一水库2018年的预报结果进行检验,重点分析了水库来水流量预报结果的日误差、月误差和年误差以及强降水过程流量预报误差等。结果表明：1) 遗传算法参数优化后的模型流量预报误差减小;2) 日误差在7月中旬以后明显减小;3) 月误差在7月之前以正偏差为主,7月以后以负偏差为主;4) 参数优化后的年误差整体好于优化前;5) 在强降水过程实例流量预报误差分析中,参数优化后的误差明显减小,但不同强降水过程误差程度相差较大,可能与降水空间分布的不连续性、面雨量计算方法的局限性以及降水的天气类型有关。 相似文献
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利用LAPS系统,分别针对华中、华南两个区域,将2008—2010年5—7月采集的观测资料进行融合同化分析,设计几种敏感性试验方案,以探空资料为客观标准,对比分析各种观测资料对LAPS分析场各要素误差的作用。将LAPS分析资料和FNL再分析资料做比较,给出融合多种观测资料后LAPS分析场的误差精度。结果表明,LAPS融合同化雷达资料、探空资料、地面观测资料后所得到的分析场误差最小;雷达资料和探空资料的融合对于改善风场及温度场的分析具有正效果,并可减小低层相对湿度误差;融合地面资料后能改善低层的温度场和湿度场分析,但对中高层无影响。对比试验期间各要素总均方根误差可发现,LAPS分析的温度、风向和风速较FNL再分析资料有明显改善,各要素误差在观测误差范围内;高度误差在中低层小于10 m,高层小于20 m;温度误差在1℃左右;相对湿度误差在中低层小于20%,高层误差较大;850hPa以上风向误差较小,不超过20°,风速误差小于2m·s-1。 相似文献
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集合平均方法减小混沌系统计算误差的效果研究 总被引：1，自引：0，他引：1
研究了Lorenz非线性系统中使用的集合平均方法来减小计算误差的效果,通过检查5组数值试验(每组20个样本)的结果发现:集合平均对计算误差的减小和消除不如高精度算法有效,这主要体现在以下几方面:1)普通的算法和双精度的计算环境中,若截断误差是主导误差(当初值误差很小时),各集合的平均结果并不收敛于真值,而是收敛于含截断误差的数值解;2)若初值误差为主导时,系统受到初值误差增长规律的影响,数值解收敛于由初值误差主导的误差解;3)这两种误差量级接近的时候,两种误差都无法消除掉。对解的统计特征进行研究表明,可信的数值解与含计算误差的数值解有许多相似的地方,但是与集合平均的数值解有很大不同,同样说明了集合平均不适用于减小计算误差这样的问题。此外,试验结果表明即使数值解的概率分布形式基本正确,也不能保证数值解是正确的。 相似文献