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对2001年4~12月5种信息源广州市区的天气预报进行预报质量检验，预报时效为24、48、72 h；检验要素针对降水、温度。对降水预报进行一般晴雨、暴雨业务评分和Ts评分；对温度预报进行方差、分级等统计检验。对预报员和模式预报产品的预报质量进行对比分析，结果表明对于一般性晴雨天气预报，热带所中尺度模式的预报质量普遍较好，并且具有良好的稳定性，预报员的24 h预报质量与模式的预报质量相当，48~72 h预报总体而言，模式预报明显优于其它预报方法；各种方法对暴雨的预报能力偏低；Ts评分表明模式对有、无降水的预报能力较强；对于温度预报，总体上，预报员的预报准确率最好，热带所中尺度模式的温度预报存在系统误差，预报普遍比实况偏低；对于降水和温度，各种预报方法质量均随预报时效的增长而下降，且最高温度的预报误差总比最低温度的预报误差大。 相似文献
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根据中国气象局《中短期天气预报质量检验办法(试行)》的规定,对铜川市气象台2014年5—10月31个乡镇(街道办)、10个旅游景点的预报质量进行评定,结果表明:晴雨和最低温度预报准确率较高,且最低温度预报准确率明显高于最高温度,24h平均绝对误差小于2.0℃,有一定的参考价值,一般性降水预报准确率相对偏低;晴雨和一般性降水、最高温度预报准确率南部耀州区最高,最低温度预报准确率中部王益区、印台区较高,应加强北部宜君县温度订正预报。市级气象台和区县气象局预报能力各有优势,应加强市县天气会商,加强预报能力培训,总结地形、地貌和地表植被、天气状况等对气象要素的影响规律,以逐步提高乡镇预报准确率。 相似文献
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根据中国气象局全国城镇天气业务产品检验评估报告和山东省预报质量评估系统检验结果,对200¬7年1月—2015年2月山东省城镇天气预报质量进行了总结分析。结果表明：（1）山东省晴雨（雪）和气温预报准确率、提高幅度均高于全国平均,降水预报准确率低于全国平均,技巧评分处于全国平均水平。（2）山东省内晴雨（雪）、最高气温、最低气温预报准确率最高的区域分别是鲁南、鲁西北和半岛,降水预报准确率半岛和鲁南明显高于鲁中和鲁西北地区。（3）山东省晴雨（雪）预报正确率夏季最低,冬季最高;气温预报准确率春季最低,最高气温预报准确率秋季最高,最低气温预报准确率夏季最高。（4）各市气象台预报相对省气象台指导预报有正的订正技巧,晴雨（雪）预报技巧评分鲁中地区相对偏低。 相似文献
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《干旱气象》2017,(1)
为提高宁夏气象要素预报的准确率,检验了11类数值预报及其释用产品不同时效的准确率。统计发现:温度预报方面,宁夏气象台的释用产品中,排名靠前的,其准确率均优于中央台指导,最高温度尤其明显,中央台指导的最高温度准确率在11种参考产品中仅排7~9名;最好的宁夏最高温度释用产品,在48 h及以后,比宁夏预报员的准确率还要高,但宁夏预报员的最低温度准确率均略高于各类参考产品;降水预报方面,宁夏预报员的24—168 h晴雨和24—72 h一般性降水的准确率最高,中央台指导的晴雨准确率远高于其他参考产品,一般性降水准确率短期内WRF 9 km和中央台最优,中雨量级准确率则EC插值和T639插值有优势;所有参考产品的准确率均存在明显的季节变化,一年中变化幅度在10%~30%之间。 相似文献
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对中国国家气象中心T639数值预报、德国降水预报和欧洲中心（ECMWF）数值预报中对中国东北地区的降水、温度和环流模式的预报结果,分别进行检验。结果表明：降水预报中,德国降水预报对中国东北地区的晴雨预报、一般性降水预报效果较好,但T639数值预报的漏报率明显低于德国降水预报,而T639数值预报中24-120 h暴雨预报的TS评分明显高于德国降水预报。温度预报中,T639数值预报对中国东北地区温度预报72 h内基本可用;欧洲中心（ECMWF）数值预报在96 h内效果较好。对于24 h的温度预报准确率,T639数值预报稍高于ECMWF数值预报结果。环流模式方面：48h内T639预报效果好于ECMWF,72 h以后ECMWF预报效果好于T639。 相似文献
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利用辽宁省291个国家气象观测站的降水资料,对2019年夏季（6-9月）8种模式降水预报及中央气象台格点降水预报进行了检验评估和比较,并采用消空方法进行晴雨预报技术研究。结果表明：2019年,EC模式具有最优的暴雨预报性能,而日本模式暴雨TS评分最高;中尺度模式对于局地性暴雨和短时强降水具有较好的预报潜力,性能较好的是GRAPES_MESO模式和睿图东北3 km模式;全球模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏低30%,3 h强降水则偏低60%,中尺度模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏高30%,3 h强降水则偏低20%。由于对小量级降水存在较多空报,各模式原始预报的晴雨预报大多呈现空报偏多的情况;使用小量级降水剔除的消空策略能够明显提高晴雨准确率,消空之后EC模式具有最优的晴雨预报性能。分别使用24 h和3 h累计降水量优化消空策略,发现分别取1.0 mm和0.8 mm的阈值进行消空可以使24 h晴雨准确率提高15.58%,3 h晴雨准确率提高10%-30%。 相似文献
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基于2006-2009年有热带气旋影响浙江省期间气象站(包括自动站)资料及上海台风研究所的GRAPES_TCM模式输出降水资料,应用TS和BS评分方法,对模式在浙江省的热带气旋降水预报能力进行了评估.结果表明模式晴雨准确率和小雨TS评分24 h和36 h预报相对高,48 h开始随预报时效逐渐下降,中雨、大雨和暴雨TS评分随时效变化趋势不明显,而大暴雨TS评分有较大的随机性.漏报是影响小雨和中雨TS评分的主要原因,空、漏报对大雨和暴雨TS评分的影响基本相同,空报是影响大暴雨TS评分的主要原因.相同预报时效的TS评分随降水等级的提高而减小.BS评分发现模式对大雨及以下量级降水预报站次比实际偏少,对暴雨预报相对接近实际出现站次,对70 mm以上的大暴雨模式有过度预报倾向.与宁波市气象台主观预报比较,对晴雨和小雨预报,相同时效的主观预报一般高于客观,主观暴雨预报TS评分比客观预报一般高出30％以上.GRAPES_TCM模式对于影响程度高的TC降水预报能力相对高.20时输出预报与08时相比,对于晴雨和小雨预报,48 h以内差异不大,而60 h和72 h预报准确率,20时明显高于08时.对于中雨及以上等级降水,20时预报TS评分一般比08时好,主要得益于漏报率的降低. 相似文献
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基于2018—2020年逐日修水国家基本气象站降水实况和模式降水预报数据,对ECWMF、NCEP、JMA、CMA-GFS、CMA-SH9等5种模式24 h及48 h降水预报进行了误差分析及检验。结果表明,总体上各模式24 h、48 h降水预报误差均以一个量级的正误差为主;各模式24 h降水预报误差小于48 h;CMA-SH9、JMA模式24 h、48 h预报误差均较小;总体上各模式24 h预报评分优于48 h;华东模式、日本模式24 h、48 h晴雨准确率均较高;CMA-SH9、ECMWF、NCEP模式24 h、48 h降水预报各量级风险评分均较高;JMA模式对24 h暴雨及以上量级降水可能具有一定的预报指示意义;总体上各模式24 h、48 h降水预报风险评分随量级增大而降低,空报率、漏报率随量级增大而增大;总体上各模式24 h、48 h小雨预报性能较优,中雨均易空报,大雨均易漏报,暴雨及以上降水均易空报与漏报。进一步通过引入滑动训练期,并基于平均绝对误差权重的多模式集成订正方案对降水预报进行订正,且对订正预报结果进行了整体及分季节评估检验。结果表明,相对多数模式,经订正后24 h、48 h降水预报性能总体上均有所提升,即提高了预报准确率,减小了预报误差,改进了晴雨准确率,提升了小雨—中雨的预报评分,提高了夏季48 h暴雨及以上降水的风险评分,并降低了其空报率;48 h降水订正预报效果总体优于24 h,春季及秋季降水订正预报效果总体优于夏季及冬季。 相似文献
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2008年汛期国家精细化温度指导预报在河南区域的检验 总被引：5，自引：4，他引：1
对国家气象中心2008年6-8月下发的精细化温度指导预报在河南区域的绝对平均误差和分级预报准确率进行了分析,结果发现:总体上24-96 h预报效果好于120-168 h;各月最低温度的预报效果均好于最高温度;7、8月份最高、最低温度预报效果好于6月;平原的预报效果好于山区.与河南省气象台温度指导预报结果对比发现:最高气温预报评分普遍比省台低6～13分.最低气温预报评分6月份的0-24 h和24-48 h比省台低2～3分,48-72 h比省台高2分以上;7月份预报评分均比省台高6分以上;8月份预报评分比省台低6分以上. 相似文献
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利用安庆市逐日降水实况资料,针对2011—2016年ECMWF细网格降水预报产品对安庆地区的12 h、24 h分辨率晴雨和降水分级预报质量进行检验,基于检验结果对此降水预报产品进行解释应用。结果表明,ECMWF细网格数值降水预报在安庆地区晴雨预报正确率无明显区域差异,夏季晴雨预报正确率明显低于其他各季节,对夜间的预报能力明显优于白天。TS评分中,小雨最高,中雨次之,大雨及以上量级较低且无明显规律。若将冬、春两季0.2 mm以下、夏季1.0 mm以下和秋季0.8 mm以下的降水预报进行消空处理,则晴雨预报正确率会有所提升,且小雨预报的TS评分达最佳;若将≥40 mm的降水预报修正为暴雨,则暴雨预报TS评分提高接近1倍,且大雨和暴雨的预报偏差更接近1。 相似文献
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安徽省ECMWF数值模式降水预报性能的检验 总被引：1，自引：0，他引：1
《气象与环境学报》2017,(5)
为了了解欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)数值模式对安徽地区降水预报的性能,提高订正技巧,本文应用风险评分(Threat Score,TS)、预报偏差(BIAS)和去除随机事件后的公平T评分(Equitable Threat Score,ETS)及真实技巧评分(True Skill Statistic,TSS)等方法,对2012年1月至2015年3月安徽省ECMWF数值模式降水场预报资料进行检验。结果表明:ECMWF模式对安徽地区降水的预报性能总体较稳定,年际变化幅度较小。安徽省降水预报的ETS评分总体呈南高北低的空间分布特征,所有气象站降水均存在预报过度的现象。降水预报分级检验表明,小雨量级降水预报评分明显高于其他量级降水,但预报偏差较大,预报过度现象严重;ECMWF模式对72 h时效内的暴雨量级降水预报技巧较小,对于72 h时效后的暴雨量级降水基本没有预报能力。季节降水预报的检验表明,春季、秋季和冬季的48 h时效内晴雨预报的准确率为88%以上,订正空间较小;夏季各时效及春季、秋季和冬季168 h时效以上降水预报的空报率超过60%,可以适度订正;秋季较其他季节降水预报的漏报率略高,尤其是120 h时效以上降水的预报需关注。四季均存在降水预报过度的现象,尤以夏季最突出。ECMWF模式对安徽省降水量为0.1—0.7 mm的格点降水预报空报率较高,订正后可以明显提升预报技巧,但增加了一定漏报风险。 相似文献
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基于中国西北四省(区)2016—2017年的站点观测降水数据和GRAPES区域数值模式24 h和48 h预报结果,采用平均误差、均方根误差、相关系数、分等级TS评分等指标,对GRAPES区域数值模式在西北四省(区)降水预报进行定量评估。结果表明:时间上,模式对西北四省的晴雨预报准确率能达到0.7以上,逐日空间相关系数为0.2～0.4。夏季降水的偏差最大,24 h和48 h预报平均误差分别为4、6 mm·d~(-1),均方根误差分别为6、8 mm·d~(-1)。不同等级降水的24 h和48 h预报TS评分显示,各个月份小雨TS评分为0.2～0.5,中雨为0.1～0.2,大雨以上不到0.1空间上,24 h和48 h预报晴雨准确率在大部分地区达到0.6以上,相关系数在甘肃东部、陕西中部和南部超过0.6。24 h预报平均误差在青海、甘肃、陕西三省南部最大(达到2～4 mm·d~(-1)),48 h预报的平均误差比相同区域的24 h预报高出1～2 mm·d~(-1),在陕西南部平均误差最大(达到5～8 mm·d~(-1))。各个量级的24 h预报TS评分明显好于48 h,24 h预报对大雨、暴雨有所预报,48 h预报对中雨以上量级降水预报较差。 相似文献
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采用气候概率统计和多时效平均的思路,对2018—2019年的欧洲中期天气预报中心（ECWMF）高分辨率模式2 m温度产品在六盘水市的预报误差进行统计分析,并对采用指标订正后的2020年度模式预报准确率进行检验评估。结果表明：ECWMF高分辨率模式对六盘水市的温度预报误差随时效的增加而逐渐减小,且各时效平均的最高温度年均预报误差和误差标准差要明显高于最低温度;对于六盘水而言,模式的温度预报在初夏（6月）可靠性最高,而在春季（3—4月）最低;通过采用预报误差最大占比对逐月多时效平均的模式最低温度预报进行订正,以及根据天气类型采用不用订正方式与订正指标对模式24 h最高温度预报进行订正,能够大幅提升全市未来5 d（120 h）综合最低温度和24 h内的最高温度预报准确率,分别稳定在90%和70%以上;经过订正后,全市的2020年度平均最低温度预报准确率与实际相当,而24 h最高温度预报准确率要高于实际预报准确率。 相似文献
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为提高数值预报模式在山东汛期降水的预报能力,为降水预报及模式物理参数方案选择和调整提供客观依据,对2010年汛期（6-9月）山东区域MM5、WRF-RUC（WRF快速循环同化系统）和T639模式24 h、48 h累积降水预报产品,进行晴雨、一般性降水和分量级降水TS评分及平均绝对误差、平均误差分析。结果表明：从晴雨预报准确率来看,3种模式相差不大;一般性降水和小雨预报,MM5模式评分结果最差,T639模式预报效果最好;中雨以上量级,24 h降水T639模式预报效果最好,特别是24 h大暴雨评分T639模式达到了10.37 %,而48 h降水T639模式预报效果下降明显。无论24 h降水还是48 h降水,除9月WRF-RUC模式平均绝对误差最小外,6-8月T639模式平均绝对误差均为最低,WRF-RUC模式24 h和48 h降水各月平均误差均为负偏差;不同的降水预报检验方案和天气过程类型对检验结果有一定的影响。 相似文献
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牟欢 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2013,7(1):12-15
对T639和德国数值预报模式(简称德国模式)的降水预报产品进行了分类检验,挑选新疆2011年6场大降水过程分别进行晴雨、大雨(雪)、暴雨(雪)对比分析,了解了降水模式产品误差并为业务中选择较好的预报产品提供了依据。结果表明:两种模式对预报过程降水落区和强降水中心都有较好的指示意义,在过程累计降水预报中,德国模式的晴雨预报准确率为80.49%,高于T639模式;大雨(雪)预报的准确率两种模式接近,大约为44%;T639模式暴雨预报的准确率为29.07%,明显高于德国模式。在逐24 h降水预报中,两种模式都以48～72 h的预报准确率为最高。 相似文献
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本文检验了2020年3月至2021年2月ECMWF和GRAPES以及中央台格点产品（以下简称SCMOC）和省台格点产品（以下简称SPCC）4家降水预报产品逐24h未来5天在贵州的预报质量,结论如下：（1）ECMWF和SCMOC与实况的相关系数最高,SCMOC和SPCC预报降水的变化幅度较观测偏大,而GRAPES预报降水的变化幅度较观测则是明显偏小。（2）SCMOC的晴雨准确率最高,除在72h预报时效SPCC的准确率略高于SCMOC外,其余预报时效SPCC准确率均低于SCMOC,表明SPCC的订正能力需要进一步提升。（3）在小雨量级,4种降水预报产品的TS评分相差不大,ECMWF和GRAPES的ETS评分明显低于SCMOC和SPCC,其中GRAPES的TS评分在5个预报时效内均高于ECMWF。在中雨量级,前3个预报时效内ECMWF的TS和ETS评分均高于其他三家,ECMWF在5个预报时效内预报有降水的次数大于实况出现的降水次数,但空报次数并不是最多的,在后2个预报时效内,SCMOC的TS和ETS评分均是最高的,但与其他家相差不大。在大雨量级,24h和96h预报时效ECMWF的TS和ETS评分均是最高的,而在48h、72h、120h预报时效SCMOC的TS和ETS评分是最高的。在暴雨及以上量级,前3个时效内SPCC 的TS和ETS评分均是最高,且48h的TS评分空间分布也是最优的,表明SPCC对暴雨及以上量级在前3个预报时效内订正能力较好。 相似文献
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为提高精细化网格降水的实际预报能力,评估了2021年汛期ECMWF(EC)、CMA-MESO、SXWRF和SCMOC降水预报产品在陕西的表现,讨论了卡尔曼动态频率匹配方法对不同模式的订正效果,然后针对该方法不足,基于最优TS评分阈值法和SCMOC在天气过程判定中占优信息对小量级降水进行了二次订正,最后利用分类降水过程建模和基于图像相似识别技术改进的卡尔曼动态频率匹配法对暴雨进行了订正研究。结果表明:SCMOC晴雨预报准确率和暴雨TS评分均最高,分别为81.60%和0.30,表现最好;卡尔曼动态频率匹配法可明显提高EC、CMA-MESO和SXWRF模式降水预报产品晴雨预报准确率,对暴雨预报的改善效果不稳定,对EC晴雨预报准确率和暴雨TS评分提升幅度均最大,分别为6.35%和6.99%,该订正方法更适合于EC模式;经晴雨消空二次订正后的EC模式晴雨和小雨预报准确率较一次订正后的EC模式均有提高,分别提高了0.51%和0.64%;分类降水过程建模订正可进一步提高EC暴雨TS评分,较未分类过程订正后的暴雨TS评分提高了1.05%,且暴雨其他评分指标也均变好;改进后的卡尔曼动态频率匹配法较改进前... 相似文献
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为了了解各种数值模式要素预报在2012年6月第三届亚沙会（亚洲沙滩运动会）比赛期间表现如何,对2011年4—6月MM5,WRF—RUC和T639模式亚沙会比赛场地的海阳气象观测站24h降水量、10m日最大风速以及2m日最高最低温度预报进行了检验,检验还包括了t70nline（天气在线）2m日最高最低温度预报,结果表明：（1）各模式晴雨预报基本都在70分左右。WRF-RUC模式一般性降水和小雨预报效果最好。对于中雨,各模式空、漏报均较多。大雨以上量级降水,各模式均有一定的预报能力。WRF—RUC和T639模式均较好地预报出大雨和暴雨过程,MM5略差,但各模式均空报大暴雨过程。（2）4级以下的弱风T639模式预报准确率最高,MM5和WRF-RUC模式空报较多;对于4级以上风,MM5和WRY-RUC模式预报效果较好,T639模式漏报较多。结合最大风速预报误差看,MM5和WRF-RUC模式相差不多,预报效果最好,T639模式预报误差最大。（3）WRF。RUC模式最高温度预报准确率最高,t70nline最低温度预报准确率最高。各模式最高最低温度平均误差均为负值,即模式预报比实况均偏低。 相似文献