共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
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
2.
基于符号一致率评分(Pc)法,对多模式解释应用集成预测系统(MODES)的6种模式产品开展贵州85站2要素月预测释用,根据评估结果进一步采用等权平均方案和最优方案对6种模式产品展开2012—2015年48个月的回算统计。分析表明:不同的模式产品的预报性能各不相同,其中ECMWF的模式产品的预测性能较NCC和NCEP来说相对较高;模式产品释用时,最优方案的预报评分均高于其它6个模式产品的Pc评分平均值,且最优方案的预报评分高于等权平均方法的预报评分;回算结果,无论是气温还是降水,最优方案的Pc评分均都高于省级发布的月预测产品评分,这说明利用最优方案可以有效地提高MODES对贵州月气温和降水预测能力。 相似文献
3.
4.
月平均气温集成预测方法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
为了有效综合各种预测方法的预测结果,以陕西3个气候区域1999年7月至2010年6月月平均气温的集成预测为例,利用3种预测方法和国家气候中心业务产品月平均气温预测结果历史评分建立二类6种动态客观集成预测方法进行对比研究,结果表明：（1）各种集成预测方法年评分平均值均高于参加集成的任何一个成员,6种集成预测方法评分平均值比4个成员评分平均值高4.6,比同期陕西发布的业务产品高5.1;各种集成预测方法预测与实况距平符号一致率至少高于其中3个成员,6种集成预测方法预测与实况距平符号一致率平均值比4个成员平均值高4.7%,比陕西业务产品高5.1%。（2）3个气候区域中,榆林集成预测效果最好。6种集成预测方法评分平均值比4个成员评分平均值高5.7,比陕西业务产品高5.7;预测与实况距平符号一致率比4个成员高6.9%,比陕西业务产品高7.3%。（3）第二类集成预测方法预测技巧高于第一类,全年评分平均值高0.5,预测与实况距平符号一致率高0.7%。其中Z_（23）全年评分平均值比4个成员评分平均值高5.1,比陕西业务产品高5.7,预测与实况距平符号一致率比4个成员高6.0%,比陕西业务产品高7.6%,推荐首先选择使用。 相似文献
5.
利用区域气候模式对全球气候模式季节预测产品进行动力降尺度,是获取未来高分辨率季节气候预测结果的重要途径。使用区域气候模式RegCM4.4单向嵌套国家气候中心气候系统模式BCC_CSM1.1(m)输出结果,进行东亚19912013年逐年3月1日—9月1日的气候回报试验及2014年3月1日9月1日的气候预测试验。分析模式对中国地区夏季（6-8月）地面气温和降水的回报结果表明:RegCM4.4对夏季气候态的回报优于驱动场模式BCC_CSM1.1(m),并能提供更详细可靠的局地信息;RegCM4.4回报和观测的多年平均气温、降水的空间距平相关系数（ACCs）分别为-0.04和0.01,空间距平符号一致率（PCs）分别为51.1%和50.6%,趋势异常综合评分（PS）分别为64.2和70.3,均方差误差（MSE）分别为1.09 ℃和0.30 mm/d。RegCM4.4对中国地区2014年夏季气候预测结果表明,模式对夏季气温、降水距平整体分布的预测较好,但在次区域尺度上预测结果和观测存在差别。本研究只进行了一个区域气候模式RegCM4.4嵌套一个全球模式BCC_CSM1.1(m)单样本回报和预测试验的动力降尺度试验研究,未来在改进驱动场模式和区域气候模式模拟预测性能、订正驱动场模式输出系统误差及提高运算能力的基础上,进行多模式多样本的集合试验研究,有助于提高精细化短期气候预测产品的质量。 相似文献
6.
基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式(DERF2.0)输出的环流场、地面气象要素场和NCEP/NCAR全球再分析场以及江西省83站气象观测数据,利用空间距平相关系数(ACC)、距平符号一致率(PC)、趋势异常综合评分(PS)三种方法,检验了DERF2.0模式对1983—2018年江西月降水和气温的预测能力,并进一步分析了模式对江西主汛期(6月)异常降水事件预测能力及造成偏差的可能原因。结果表明:1)月气温ACC总体上高于降水,冬季气温和春季降水ACC预报技巧相对较高;模式预测结果总体上能够反映出气温和降水的主要趋势,月气温、降水距平符号一致率均高于55%;模式对江西月降水和气温异常有一定的预测能力,降水PS评分比气温稍好,基本保持在70分左右。2)江西主汛期降水异常偏少时,模式的预测能力较好,而降水异常偏多时,则相对较差,这可能与模式对东亚阻塞高压系统的低估,以及对西太平洋副热带高压模拟的西伸脊点偏西、脊线偏北、强度偏强有关。 相似文献
7.
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
8.
本文研究建立2015/2016年极强厄尔尼诺事件下我国动力和统计结合的气候预测模型,并开展2015年夏季和2016年冬季气候我国160个站点和主要区域实时气候预测。夏季降水的实时预测起报于2月,冬季气温的预测起报于10月。研究结果表明,尽管NCEP-CFSv2耦合气候模式能较好预测2015/2016年极强厄尔尼诺事件中海温异常的演变,但对我国160个站点夏季降水和冬季气温预测仍有较大的偏差。因此,基于NCEP-CFSv2耦合模式预测结果,分别建立我国160个站点冬季气温和夏季降水异常的动力和统计结合气候预测模型。同时,利用年际增量预测方法开展我国长江中下游夏季降水和华北冬季气温的区域气候预测。研究结果表明以上预测模型在2015/2016年的实时预测中较NCEP-CFSv2有更好的预测效能。相对于NCEP-CFSv2耦合模式的预测结果,2015年夏季降水距平空间相关系数ACC从0.21提高到0.31（超过0.01信度的显著性水平）,距平同号率提高到60%,2016年冬季气温ACC从0.19提高到0.32（超过0.01信度的显著性水平）,距平同号率提高到75%。 相似文献
9.
基于MDERF(Monthly Dynamic Extension Range Forecast)模式输出500hPa位势高度场资料和贵州各月干旱综合指数、降水和气温等历史样本,利用秩序回归降尺度法,研究该方法对贵州月干旱综合指数、降水和气温的预报技巧和预测效果.结果表明:该方法从穷尽所有因子组合中选出彼此独立的3个最佳组合因子共同作为预报因子,从而增强可预报性;模型5 a回报试验和2007年8月试报结果表明该方法在实际预测业务中的应用潜力;各气候要素多年的距平相关系数评分比较稳定,其中月干旱综合指数、降水距平百分率、气温距平全年平均距平相关系数评分分别为0.14、0.15和0.14;各气候要素中月气温预报的Pc最高,平均为73%.综合分析表明,该方法在月动力延伸预报产品对贵州月气候要素预测释用中具有较好的应用前景. 相似文献
10.
基于美国环境预测中心的CFSv2模式输出的1984—2009年6—8月平均气温和降水量格点数据,以及巴彦淖尔市9个气象台站的气温和降水实况数据,评估该模式对巴彦淖尔市6—8月气温、降水的预测能力。结果表明:模式对气温气候平均态的模拟和实况分布存在差异,降水反映出东多西少的分布特征,但气候平均值明显偏小。模式预测气温明显高于实况,但能够较好地反映26a气温的变化趋势,两者年际变化相关显著;模式预测降水量平均仅为实况降水量的1/2,并且对>50mm月降水量的预测能力较差。Pc、Ps评分检验显示,6月评分高于7、8月,降水量高于气温,模式对降水量预测的Ps评分已达到业务考核标准,经量级订正后,可以业务应用。 相似文献
11.
利用2005年7月—2009年12月阿勒泰地区7个气象观测站逐月和旬的降水和温度实况资料、国家气候中心制作的月动力延伸预测模式的图形资料,采用预报评分法(P)和距平符号异同评分法对内插预测结果进行检验。结果表明:月动力延伸预报产品对各月温度距平同号率要明显高于降水距平百分率预报与实况同号率,对各月温度距平的预报评分比较稳定,而对各月降水距平百分率的预报评分差异较大。 相似文献
12.
陕西汛期降水年际增量预测新技术研究 总被引：4，自引：3，他引：1
应用年际增量预测方法,通过分析影响陕西汛期降水的物理机制,建立了具有较高预测效能的陕西汛期降水年际增量预测模型。研究表明,赤道太平洋中东部海温年际增量、500 hPa高度年际增量与陕西汛期降水具有很好的相关性。当前一年秋、冬季赤道太平洋中东部海温增量在南北方向上表现为“－＋－”分布型时,陕西当年汛期降水偏多,反之,陕西当年汛期降水偏少。当前一年秋、冬季500 hPa高度年际增量在赤道附近呈带状正值分布时,陕西当年汛期降水偏多;呈带状负值分布时,陕西当年汛期降水偏少。国家气候中心提供的74项环流特征量、陕西省0 cm地温增量因子与陕西汛期降水也有很好的相关关系。在对预测因子物理意义分析的基础上,用逐步回归方法引入因子,建立陕西10个气候区域的汛期（6—8月）降水总量和各分月（6、7、8月）的降水年际增量预测模型（共40个）,汛期降水总量预测模型交叉检验距平同号率达78.4%。对2010—2013年汛期降水总量和各分月降水量进行试报,其准确率PS评分分别达到75.8和66分。增量预测方法具有较强的预测能力,能够在一定程度上提高陕西汛期降水预测水平,可作为有效方法投入实际业务应用。 相似文献
13.
通过对2013年1月—2015年6月(MODES)发布的最优月预测产品在贵州省月平均气温距平和降水距平百分率的预测检验评估,发现MODES对全省平均气温有较好的预报,分析时段内预测与实况的相关系数为0.24,距平同号率为65.5%,且对气温偏高预测的可参考性高于其对气温偏低的预测。相比于气温,MODES对降水预测能力较弱,参考性也相对较低,其中对贵州全省平均降水偏多趋势的预测技巧要优于对全省平均偏少趋势的预报技巧。逐站分析显示,MODES对贵州气温预测效果较好的地区在西部、北部和东部,对降水偏多的预测效果较好的地区位于除西北部和北部边缘地区外的其余大部地区。通过对MODES与预报员综合预报的结果评估发现,MODES月预测总体效果较预报员好,且稳定性高于预报员,可为预报员提供参考信息。 相似文献
14.
次季节气候和径流预测是主动减灾的一个关键。基于国家气候中心第三代气候模式系统的次季节到季节模式(CMA-CPS v3 S2S)的气候预测信息和HBV水文模型,应用集合预测技术研发了未来40 d时段平均径流量和时段内极端干旱概率预测模型,应用平均方差技巧评分、距平相关系数、相对操作特征曲线面积、布赖尔技巧评分开展了回报检验,并检验了2021年黄河流域径流异常预测效果。结果表明,所建模型能够以较高技巧预测黄河流域未来40 d时段平均的径流量,且表现出枯季预测技巧高、湿季技巧低的季节差异;对秋末11月和冬季3个月(12月、1月、2月)的极端干旱概率预测也有较高技巧。对于2021年5—8月黄河上中游干旱和9—10月的秋汛,该方法正确预测了除6月、9月外的其他4个月的径流异常方向,但异常程度与实况存在差异。对径流预测水平影响因素的进一步分析表明,S2S降水预测能力影响径流预测水平,特别是丰水期的径流预测,但还有降水之外的其他因素影响径流预测技巧。 相似文献
15.
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
16.
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
17.
利用西安市7个国家一般气象站1971—2000年的逐月平均气温,依次选用最优气候值法、多元线性回归预测法、自回归移动平均法(ARIMA)和灰色系统理论法进行回报检验,模拟出7个站点2001—2013年的月、季、年平均气温,再对其进行PS评分和异常级分析,结果显示:季、年平均气温预测以最优气候值法、灰色系统理论法较为适用,月平均气温预测中各种方法在时空序列上各有优劣,多元线性回归预测法应适当避免使用;从时间尺度来看,春、夏、秋和年平均气温预测以最优气候值法最优,冬季平均气温预测以自回归移动平均法最优,月平均气温预测3—8月以最优气候值法最优,1—2月、9—12月以自回归移动平均法最优;从空间尺度来看,靠近山区及平原区(周至、户县、市区、高陵)月、季、年平均气温预测以灰色系统法最优,山区与平原区过度区域(临潼、蓝田、长安)月、季、年平均气温预测以最优气候值法最优。 相似文献
18.
《贵州气象》2017,(3)
该文基于第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2.0)不同起报日的气温、降水预测数据,利用多种评分方法评估1983—2014年预测数据的月尺度预测性能,研究表明:不同起报日的预测评分差异性不大。DERF2.0对冬季和春季的气温预测评分较好,而DERF2.0对降水评分较好的月份主要集中在秋季,表明DERF2.0基本能够预测出贵州的秋季总体旱涝趋势。从空间分布来看,气温的3种评分明显优于降水,表明在空间范围内,气温的预测性能好于降水,尤其是在省的南部和西部地区预测性能较好且稳定,参考性较高;而降水的稳定性较差,参考性相对较低,模式仍有很大的改进空间。从异常预测的优势来看,无论是气温还是降水,该模式对气温和降水异常预测具有一定的优势。 相似文献
19.
中国东部冬季降水的动力结合统计预测方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对中国东部6个气候关键区,首先,通过相关分析指出,冬季降水既与前期气候因子有关,又受同期大气环流的影响。因此,有必要采用动力与统计相结合的方法进行气候预测研究。然后,从实时预测的角度出发,综合考虑前期预测因子的观测信息和具有数值可预测性的同期气候因子的数值模式结果,使用多元线性回归分析方法就各区域平均冬季降水逐一建立了短期气候预测模型,并在预测模型中考虑了模型结果中系统误差的订正。交叉检验分析结果表明,所建立的各区域预测模型普遍具有较好的预测效果,预测优势主要表现在对冬季降水的变化趋势、年际变化、以及异常符号的预测准确率上。就6个区域平均而言,1982—2008年交叉检验结果与实况间的相关系数和距平同号率分别为0.69和78%,表明该预测思想具有可行性。 相似文献
20.
采用全国160站1951—2009年月降水和气温资料,分析了短期气候预测业务评分办法中六级要素概率时空分布特征,并以1月、7月为代表获得了不同地区、不同级别降水和气温异常发生频率。结果表明:降水和气温的六级异常分布存在显著空间不均匀性和年代际变化特征,1980—2009年,北方降水在1月出现特少、特多等级和7月出现特少、偏少等级的概率较大,南方降水出现6个等级的概率基本相同;全国气温在1月和7月出现正常略低、正常略高和偏高等级的概率较大。1980—2009年与1951—1979年相比,全国1月降水为特多、偏多等级和7月降水为偏少等级的站数明显增加,全国1月气温为正常略高、偏高和特高等级的站数明显增加,呈明显的年代际变化特征。 相似文献