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相似文献
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1.
基于TIGGE资料的地面气温延伸期多模式集成预报   总被引:4,自引:3,他引:1       下载免费PDF全文
基于TIGGE资料中心提供的CMC、ECMWF、UKMO及NCEP四个集合预报中心2008年7月1日-9月30日北半球中纬度地区地面气温10 ~ 15 d延伸期集合预报产品,首先采用Tala-grand分布及离散度—误差关系评估了单个预报系统的预报性能,然后分别利用多模式集成平均(Ensemble Mean,EMN)、消除偏差集成平均(Bias-Removed Ensemble Mean,BREM)及多模式超级集合(Multi-model Superensemble,SUP)对地面气温进行多模式集成预报试验.由于逐日的延伸期预报准确率相对较低,因此人们更关注延伸期预报对天气过程的预报准确率.对各个集合预报系统的逐日预报资料以及逐日“观测”资料做滑动平均,并对处理后的资料进行多模式集成,最后对超级集合预报的训练期长度进行调试,以获得最佳训练期长度.结果表明,四个集合预报系统的离散度相对于均方根误差都偏小,ECMWF预报效果最好,NCEP次之,UKMO预报效果最差.EMN、BREM及SUP三种多模式集成方法的预报效果均优于单个系统且SUP对预报效果的改善最明显.滑动平均后,预报误差进一步降低,且滑动步长越长,误差越小.对于SUP的训练期,逐日预报和3d滑动平均10~12 d预报最佳训练期长度为75 d;13 ~ 15 d预报最佳训练期长度为35 d;5 d及7d滑动平均其训练期长度在各个时效均以35 d为宜.  相似文献   

2.
基于TIGGE集合预报资料分析评估了欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)4个模式系统在湖南2008年低温雨雪冰冻天气过程中的气温预报技巧,并对湖南地面气温和欧亚地区500 hPa天气形势进行了超级集合预报试验.结果表明,在湖南地区,ECMWF的预报效果最好,CMA的预报效果最差,并且ECMWF的168 h预报误差小于CMA的24 h预报误差.滑动训练期超级集合预报误差比较稳定,预报效果优于最好的单中心模式和固定训练期超级集合预报.对于24~ 72 h预报时效滑动窗口可选取50 d左右,而对于96 ~168 h预报时效的滑动窗口有必要选取2个月以上.此外,滑动训练期超级集合预报各时效对500 hPa天气形势的预报技巧都比单中心的预报技巧高,并且和实况资料相比,其预报效果也比较好.  相似文献   

3.
基于深度学习的中国地面气温的多模式集成预报研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于TIGGE资料中的欧洲中期天气预报中心、英国气象局、美国国家环境预报中心、韩国气象厅和日本气象厅2015年1月1日—9月30日中国及周边地区地面2 m气温24~168 h集合预报资料,利用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、浅层神经网络(Neural Networks,NN)、滑动训练期消除偏差集合平均(BREM)和滑动训练期多模式超级集合(SUP)方法对2015年9月5—30日26 d预报期进行集成预报试验。结果表明,BREM对5个单模式进行等权集成,预报结果易受预报效果较差模式的影响,整体预报技巧略低于单个最优模式ECMWF的预报技巧。其中在新疆南部,等权集成后的预报技巧更低。SUP的预报结果比所有单个模式预报更为准确。在144 h之前,SUP的误差明显小于ECMWF的预报误差,但随预报时效增加,误差增长幅度增大。NN对地面气温的预报效果与SUP的预报效果相当。LSTM整体预报效果最好,特别是在预报时效较长(超过72 h)时,比其他方法预报准确率明显提高。LSTM神经网络方法明显改进了我国西北、华北、东北、西南和华南大部分地区的气温预报,但在南疆部分地区误差较大。  相似文献   

4.
2009年夏季西太平洋台风路径和强度的多模式集成预报   总被引:6,自引:3,他引:3  
周文友  智协飞 《气象科学》2012,32(5):492-499
基于TIGGE资料中的中国气象局、欧洲中期天气预报中心、日本气象厅和英国气象局等四个中心的2009年5月1日-8月31日台风预报资料,利用多模式集合平均、消除偏差集合平均和加权消除偏差集合平均等方法,对2009年8月1-31日预报期的西太平洋的台风路径和强度(中心气压)进行24~ 72 h预报时效的多模式集成预报,并对0907号台风“天鹅”和0908号台风“莫拉克”进行个例分析.结果表明:各中心对于不同时效的预报,预报技巧有明显差异.消除偏差集合平均与加权消除偏差集合平均显著地减小了预报误差,预报效果优于最好的单个中心预报和多模式集合平均.对于24 ~ 72 h预报,加权消除偏差集合平均方法始终表现出最好的预报性能.  相似文献   

5.
基于CMIP5多模式回报资料的地面气温超级集合研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
利用CMIP5的15个全球气候系统模式对东亚及周边地区(70~150°E,0°~60°N)地面气温的回报结果进行超级集合(简称SUP)试验,以欧洲中期天气预报中心ERA逐月气温资料作为观测值,并采用均方根误差(RMSE)、距平相关系数(ACC)、绝对误差(MAE)对多模式集合平均(EMN)以及超级集合(SUP)的回报结果进行检验和评估。结果表明,超级集合回报结果一定程度上取决于训练期的长度。随训练期长度的增加,距平相关系数呈增大的趋势,均方根误差呈减小的趋势,但训练期达到一定长度后,误差不再有明显的减小,甚至出现误差增长。15个全球气候系统模式对东亚及周边地区的地面气温具有一定的回报能力,可以较好地回报出地面气温的年际变化和空间分布,海洋上回报的均方根误差小于陆地。但不同模式回报的结果不尽相同,在单模式中CCSM4对地面气温的回报效果最好。多模式集成的回报效果优于单模式的回报效果,SUP的回报效果优于EMN,其区域平均的均方根误差比多模式集合平均小0.43℃,超级集合极大地改善了地面气温的回报效果。  相似文献   

6.
张涵斌  智协飞  王亚男  陈静  张雷  李靖 《气象》2015,41(9):1058-1067
基于TIGGE资料中CMA、ECMWF、JMA和NCEP四中心2010、2011和2012年3年的资料,采用集合平均(EMN)、加权集合平均(WEMN)、消除偏差集合平均(BREM)和加权消除偏差集合平均(即超级集合,SUP)四种方法,对西太平洋地区热带气旋路径与中心气压进行时效为24、48、72、96和120 h的多模式集成预报,评估了不同单中心预报结果,并分析了不同多模式集成预报方法的特点,对比了不同多模式集成方法的效果。结果表明,对于热带气旋路径和中心气压预报,各中心预报技巧不同,其中3年的CMA预报效果均较差,2010、2011年的ECMWF预报和2012年的NCEP预报效果最优;总体上几种多模式集成方法在120 h预报时效内均优于单模式预报,其中EMN作为一种最简单的集成预报方法,具有一定的局限性,而WEMN由于给不同单模式预报赋予了权重,因此相对于EMN能够得到更好的多模式集成预报结果;BREM方案由于消除了模式预报中的系统性偏差,因此集成预报效果也优于EMN;由于去除了模式预报偏差,同时给不同模式赋予了权重,SUP方案得到的集成预报效果最优。  相似文献   

7.
基于TIGGE资料的地面气温多模式超级集合预报   总被引:13,自引:3,他引:10       下载免费PDF全文
基于TIGGE资料, 采用均方根误差分别对欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心和英国气象局4个中心集合预报的地面气温场集合平均结果进行检验评估, 比较各中心地面气温的预报效果。并利用超级集合、多模式集合平均和消除偏差集合平均3种方法对4个中心的地面气温预报进行集成, 同时对预报结果进行分析。结果表明: 2007年夏季日本气象厅与欧洲中期天气预报中心在北半球大部分地区预报效果最好, 各中心在不同地区预报效果不同。超级集合与消除偏差集合平均降低了预报误差, 预报效果优于最好的单个中心预报和多模式集合平均。对于较长的预报时效, 消除偏差集合平均表现出了更好的预报性能。  相似文献   

8.
基于欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心3个中心的气温模式预报资料,采用多模式简单集合平均(EMN)、滑动训练期消除偏差集合平均(Running Training Period Bias-removed Ensemble Mean,R-BREM)、滑动训练期超级集合预报(Running Training Period Superensemble Forecast,R-SUP)3种多模式集成方法,通过均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和距平相关系数(Anomaly Correlation Coefficient,ACC)两种检验评估方法,比较了气温的单模式预报和多模式集成预报结果,建立了针对江苏省泰州市的地面气温多模式集成预报系统。结果表明:对于该市08:00和20:00起报的气温预报,R-BREM均是相对最优的多模式集成方法,且基于该方法的多模式集成预报结果明显优于单模式预报结果,其RMSE相对于最优单模式减小了0.5℃左右,ACC增大了约0.16,改进效果显著。同时,将R-BREM方法投入到泰州市的日常气温业务预报中,有效提高了业务预报准确率。  相似文献   

9.
基于TIGGE资料的地面气温和降水的多模式集成预报   总被引:9,自引:3,他引:6       下载免费PDF全文
利用TIGGE资料集下中国气象局(CMA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)和英国气象局(UKMO)5个中心集合预报结果,对多模式集成预报方法进行讨论。结果表明,多模式集成方法的预报效果优于单个中心的预报,但对于不同预报要素多模式集成方法的适用性存在差异。滑动训练期超级集合(R-SUP)对北半球地面气温的改进效果最优,但此方法对降水场的改进效果并不理想。在北半球中低纬24 h累积降水的回报试验中,消除偏差(BREM)的结果优于单个中心的预报,且此方法预报结果稳定。进一步利用滑动训练期消除偏差(R-BREM)集合平均对2008年1月中国南方极端雨雪冰冻过程进行多模式集成预报试验,结果表明,在固定误差范围内,R-BREM将中国南方大部分地区的地面气温预报时效由最优数值预报中心的96 h延长至192 h,且除个别时效外,小雨、中雨的TS评分得到明显提高。  相似文献   

10.
基于ECMWF、JMA、T639、WRF四个数值模式2012年6月1日—9月30日地面气温3—60 h预报资料和郑州加密自动站资料,利用多模式集合平均(EMN)、消除偏差集合平均(BREM)、加权消除偏差集合(WBREM)及多模式超级集合(SUP)4种方法,对2012年8月29日—9月27日郑州城区11个站点地面逐3 h气温进行多模式集成预报试验,采用绝对误差对预报结果进行检验评估,结果表明:在30天的预报期内,BREM、WBREM及SUP对于大多数站气温预报效果有明显改善,而EMN方案对11个站预报效果改善则不太明显;4种方案中,BREM和WBREM预报效果相对较好且稳定,各个站上3—60 h预报的绝对误差均在2℃附近或以下;SUP方案虽然对个别站预报误差较低,但是其预报效果并不稳定,一些站点的个别预报时效误差大于2℃。对于郑州观测站的气温预报而言,4种集成方案20时起报的气温误差明显小于08时起报的误差,并且20时起报的SUP集成方案绝对误差明显小于其他方案的绝对误差。总体而言,BREM、WBREM及SUP三种集成方案能够给郑州精细化预报业务提供较好的参考。  相似文献   

11.
Based on the ensemble mean outputs of the ensemble forecasts from the ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts),JMA (Japan Meteorological Agency),NCEP (National Centers for Environment...  相似文献   

12.
江苏—南黄海地区M≥6强震有序网络结构及其预测研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
基于TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,全球交互式大集合)资料中欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather,ECMWF)、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)、美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)和英国气象局(United Kingdom Met Office,UKMO)4个中心的北半球地面2m气温集合平均预报资料,利用插值技术与回归分析,并引入了消除偏差集合平均(bias-removed ensemble mean,BREM)和多模式超级集合(superensemble,SUP)方法进行统计降尺度预报研究.结果表明,在2007年夏季3个月中,4个单中心的降尺度预报明显地改善了预报效果.引入SUP和BREM两种集成预报方法后,预报误差得到进一步减小.对比综合表现最好的单中心ECMWF的预报,1~7d的降尺度预报误差改进率均达20%以上.研究还发现,引入SUP方法的降尺度预报效果优于引入BREM方法的降尺度预报,利用双线性插值方法在上述两方案中的预报效果优于其他3种插值方法.  相似文献   

13.
基于TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,全球交互式大集合)资料中欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather,ECMWF)、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)、美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)和英国气象局(United Kingdom Met Office,UKMO)4个中心的北半球地面2 m气温集合平均预报资料,利用插值技术与回归分析,并引入了消除偏差集合平均(bias-removed ensemble mean,BREM)和多模式超级集合(superensemble,SUP)方法进行统计降尺度预报研究。结果表明,在2007年夏季3个月中,4个单中心的降尺度预报明显地改善了预报效果。引入SUP和BREM两种集成预报方法后,预报误差得到进一步减小。对比综合表现最好的单中心ECMWF的预报,1~7 d的降尺度预报误差改进率均达20%以上。研究还发现,引入SUP方法的降尺度预报效果优于引入BREM方法的降尺度预报,利用双线性插值方法在上述两方案中的预报效果优于其他3种插值方法。  相似文献   

14.
In this paper we present the current capabilities for numerical weather prediction of precipitation over China using a suite of ten multimodels and our superensemble based forecasts. Our suite of models includes the operational suite selected by NCARs TIGGE archives for the THORPEX Program. These are: ECMWF, UKMO, JMA, NCEP, CMA, CMC, BOM, MF, KMA and the CPTEC models. The superensemble strategy includes a training and a forecasts phase, for these the periods chosen for this study include the months February through September for the years 2007 and 2008. This paper addresses precipitation forecasts for the medium range i.e. Days 1 to 3 and extending out to Day 10 of forecasts using this suite of global models. For training and forecasts validations we have made use of an advanced TRMM satellite based rainfall product. We make use of standard metrics for forecast validations that include the RMS errors, spatial correlations and the equitable threat scores. The results of skill forecasts of precipitation clearly demonstrate that it is possible to obtain higher skills for precipitation forecasts for Days 1 through 3 of forecasts from the use of the multimodel superensemble as compared to the best model of this suite. Between Days 4 to 10 it is possible to have very high skills from the multimodel superensemble for the RMS error of precipitation. Those skills are shown for a global belt and especially over China. Phenomenologically this product was also found very useful for precipitation forecasts for the Onset of the South China Sea monsoon, the life cycle of the mei-yu rains and post typhoon landfall heavy rains and flood events. The higher skills of the multimodel superensemble make it a very useful product for such real time events.  相似文献   

15.
中国夏季降水多模式集成概率预报研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于TIGGE资料中的中国气象局(CMA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)以及英国气象局(UKMO)五个中心2007-2011年5月25日-8月31日中国地区逐日12-36 h、36-60 h、60-84 h、84-108 h、108-132 h与132-156 h累积降水集合预报资料,分别利用PoorMan (POOL)和多模式消除偏差(MBRE)两种方法对2011年各中心降水概率预报进行集成,并采用RPS和BS评分方法对预报效果进行评估。结果表明,对于12-156 h逐24 h累积降水量概率预报,多模式集成预报效果优于单模式预报效果,且多模式消除偏差概率预报效果最好;针对小雨、中雨以及大雨以上降水,PoorMan和MBRE概率预报较单中心预报效果均有提高,MBRE概率预报效果优于PoorMan方法。  相似文献   

16.
利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)和英国气象局(UKMO)5个模式预报的结果,对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究。结果表明,卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均(BREM)和单模式的预报,但是对于地面气温和降水,其预报效果也存在一定的差异。在中国区域2 m气温的预报中,卡尔曼滤波的预报结果最优。而对于24 h累积降水预报,尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM,但随着预报时效增加,其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当,改进效果不明显。卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优,预报效果更佳且稳定。  相似文献   

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