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1.
《干旱气象》2017,(2)
利用ECMWF高分辨率确定性预报和大气模式集合预报产品,采用本地统计量融合方法和联合概率方法,对2014年山西省9次暴雨天气过程的降水预报进行检验分析。结果表明:(1)2014年山西省9次暴雨过程影响系统差异较大,强降水多集中在山西中南部地区,暴雨落区表现为区域性、局地性或大范围分散性特征;(2)本地统计量融合方法对于大雨落区的预报与实况较为接近,而联合概率预报方法的大概率范围对于暴雨落区预报具有较好的指示意义;(3)TS评分检验表明,对于区域性或局地性暴雨天气过程,可更多参考本地统计量融合方法,而对于大范围分散性的暴雨天气过程,本地统计量融合方法空报较多,ECMWF确定性预报更具参考价值。 相似文献
2.
以2015年5月20日广东省一次大范围暴雨过程为研究对象,利用ECMWF集合预报产品选出了预报好和差的成员,对比分析了环流形势场和物理量场的差异,找出了暴雨敏感因子。结果表明:集合预报能够较好地预报出该次大范围暴雨的环流形势场、降雨分布和量级特征,但对大雨以上量级的精确预报还有较大的误差,主要表现为大雨以上量级空报率最高以及暴雨以上量级漏报率最高。不同集合预报成员对降雨的形势场和大雨以上量级的预报有显著差异。相比暴雨预报能力较差的成员,优选成员对低层风场和低压的发展预报更接近实况,同时在风速、CAPE值、850 hPa温度、850 hPa和925 hPa比湿等物理量场与实况更接近,是该次暴雨的敏感因子。 相似文献
3.
基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明:采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。 相似文献
4.
2015年8月23—24日期间台风天鹅引发华东中部沿海地区出现暴雨或大暴雨天气。基于欧洲中期天气预报中心的集合预报分析导致此次远距离暴雨预报不确定的关键原因,并利用集合敏感性分析方法研究影响此次暴雨过程的主要天气系统的敏感区域,此外对暴雨发生发展的热动力机制展开探讨,主要结论包括:集合预报对此次台风天鹅引起的远距离暴雨的可预报性明显偏低,仅在暴雨发生前24 h才做出较大调整。在不同起报时次下,当台风路径的系统性偏差最小时,台风降水集合预报也最接近实况,但是进一步的分析表明,台风路径误差与降水量级之间的对应关系并不确定。不同雨量成员组间中低层环流场的对比分析表明:高空槽的预报差异是集合预报不确定的主要原因,高空槽东移加深有利于增加暴雨区的斜压不稳定,也有利于增强对流层低层的水汽输送急流带。500 hPa高度场的敏感性分析表明无论是初始场还是预报场,暴雨区平均降雨量均与高空槽的东移和加深显著相关,且随着预报时次的临近,显著相关区域向低槽下游明显扩大。此外还发现高空槽的东移有利于增强(减弱)暴雨区左(右)侧低层冷空气的强度,使得台风右侧更多暖湿气流向暴雨区输送。 相似文献
5.
GRAPES区域集合预报系统对登陆台风预报的检验评估 总被引：4，自引：6，他引：4
针对2015年7—9月登陆中国大陆沿海的台风,利用GRAPES-REPS区域集合预报资料和集合统计诊断分析方法,对登陆台风的移动路径、时间、地点、强度和降水等进行检验评估,以期为预报员应用GRAPES登陆台风概率预报提供依据。检验结果表明,(1)集合平均移动路径要优于控制预报,集合预报各成员登陆地点存在20~340 km差异,但实况登陆地点均能落在集合成员登陆地点中。(2)对24 h和48 h登陆地点误差而言,集合平均较控制预报更接近实况。(3)随着预报时间的趋近,集合平均、控制预报和集合成员登陆地点距离误差逐渐缩小,登陆地点空间位置预报也没有明显的系统性误差。(4)集合成员对台风登陆时间预报偏早,平均提前2.3 h。(5)在强度预报中,尽管最低气压和近中心最大风速存在登陆前偏弱而登陆后偏强的趋势,但登陆点预报值区间包含了实况观测值,表明GRAPES-REPS集合预报能够较好展示多种可能信息。(6)不同量级降水AROC评分为0.56~0.76,具有预报参考价值;另外AROC评分的高低及台风暴雨落区的准确性与台风登陆点和登陆时间误差密切相关。可见,GRAPES-REPS区域集合预报可以在台风登陆地点、时间、强度和降水预报等方面提供更多的预报不确定性信息,有助于做出正确的预报决策。 相似文献
6.
利用ECMWF、NCEP和CMC中心的1~3天7种降水集合预报产品,同时结合内蒙古119个气象站同期降水观测资料,对降水预报效果基于晴雨、降水等级划分(包括小雨、中雨、大雨以及暴雨)确定性TS评分以及空间分布特点进行了归纳总结,评估了三大全球集合预报系统在内蒙古地区的降水预报能力,为进一步开发模式预报及应用提供技术支撑。研究结果表明,ECMWF集合预报产品对内蒙古降水预报能力明显优于NEPC和CMC中心的产品。ECMWF集合预报产品24h时效下的晴雨及小雨、中雨、大雨以及暴雨预报都具有良好的预报能力,但是随着预报时效的延长至48h、72h,ECMWF集合预报产品预报能力明显降低,预报能力与NCEP和CMC中心的产品接近。24h的ECMWF集合预报产品在呼伦贝尔市、兴安盟、锡林郭勒盟、巴彦淖尔市西部、阿拉善盟地区预报效果明显较好,三大集合预报系统对内蒙古东部地区的预报能力总体偏高。 相似文献
7.
2019年第9号台风“利奇马”在8月10日登陆后引发了远距离大范围的暴雨,本文利用ECMWF(EC)和GRAPES全球集合预报模式等资料对暴雨短期预报的误差及原因进行了分析。此次台风远距离暴雨主要集中在8月10日夜间的山东中部地区,EC集合预报对该区域的降水量预报效果总体优于GRAPES集合预报。集合敏感性分析可以识别出和预报变量高相关(敏感)的天气系统,结果表明山东区域平均降水量对同期500 hPa副高、台风西北侧海平面气压和山东北部低层温度较为敏感,而对流层高层的高度及经向风存在更大范围的敏感区。根据暴雨预报TS评分选取EC集合预报成员作为优势组和劣势组,结果表明优势组预报成员表现为山东上空300 hPa低槽前倾,北侧高空偏南急流更强,同时配合低层台风外围偏东风急流,形成高层辐散、低层辐合的有利条件。另外,优势组预报的中纬度低层冷空气和斜压锋区更强,导致优势组在山东中部预报出暴雨,更加接近于实况。 相似文献
8.
利用全国降水资料（包括江西加密降水资料）、探空资料、ECMWF模式72—24 h降水和形势预报资料,采用天气学检验、SAL定量降水预报检验等方法,对2017—2019年江西及附近地区锋面暴雨的实况和模式产品进行检验分析,检验主要影响天气系统预报效果,得出ECMWF模式降水预报误差分布特征及原因,并对模式的暴雨预报进行订正。结果表明：ECMWF模式对2017—2019年锋面暴雨过程预报较实况大多偏北,落区预报误差主要源于大尺度降水。从锋面暴雨三种SAL分析误差可见,落区预报较实况大多偏北,暴雨过程强度多数较实况偏弱,结构较实况偏小。对误差较大个例的分析得出两点订正思路：1） 锋区南侧有较明显动力热力对流发展的弱锋区暴雨,暴雨落区可订正至925 hPa锋区南侧高温高湿区。2） 较强锋面暴雨,当中低层切变辐合抬升区重叠时,暴雨落区可向925 hPa锋区位置调整,暴雨通常不易出现在锋区北侧冷区。 相似文献
9.
基于集合预报的四川夏季强降水订正试验 总被引：4，自引：2，他引：4
四川历来多暴雨洪涝,然而其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。从观测与模式预报的累积概率密度函数角度出发,利用2007—2012年6—8月中国降水观测格点资料和2012—2013年6—8月ECMWF模式集合预报资料,探索了一种提高四川地区强降水预报准确率的方法——概率阈值订正法,并运用该方法对2012年6—8月盆地东部的降水过程进行批量试验。试验结果表明:订正后的模式预报相比订正前的预报而言,不仅强降水落区更接近实况,而且较大程度地延长了预报时效,能提前6~7天给出强降水过程的警示信息,经过订正后显著提升了ECMWF模式的降水预报水平。 相似文献
10.
利用2015年6月1日至8月31日ECMWF集合预报系统(EPS)51个成员的降水预报结果,基于安徽省大别山区12个代表站点1～3 d的逐12 h降水观测资料,采用TS评分、箱须图、泰勒图等方法,研究ECMWF集合预报降水结果在安徽省大别山区降水分级预报中的应用效果。主要结论如下:ECMWF集合降水预报中,08时起报的24 h降水量和20时起报的48 h降水量可参考性较大;降水分级检验中,晴雨预报正确率在70%以上,小雨和中雨的空报率较高,对大雨以上量级的预报能力相对较差;大型降水过程中,暴雨以上量级的预报需关注不同预报时效下降水量预报的变化趋势,个别成员对极端降水的表现也值得关注。 相似文献
11.
2019年,数值预报中心开发了以GRAPES全球模式为驱动场,集合变换卡尔曼滤波为初值扰动方法,随机物理过程倾向项为模式扰动方法的10 km水平分辨率GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式,并投入业务运行。基于该模式,作者开展了2019年7～9月夏季降水不确定性的集合预报实时试验,并从统计检验和个例分析角度,与GRAPES-REPS V2.0和ECMWF全球集合预报模式进行对比,由此对GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式的降水预报能力给予客观评价,并分析了引起中尺度强降水预报不确定性的物理机制,研究结论可为诊断集合预报模式及改进集合预报方法提供依据。结果表明:（1）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统的降水ETS评分在所有预报时效和量级内均优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式,降水成员具有明显等同性,且概率预报技巧FSS评分较高,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式降水预报效果全面优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式。（2）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报的集合平均降水BIAS评分及小雨和暴雨ETS评分均明显优于ECMWF全球集合预报系统,降水概率预报与ECMWF降水概率具有一定可比性。（3）个例分析结果表明,不同集合预报模式通过刻画中尺度特征物理量不确定性来捕捉降水预报不确定性,初始时刻,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式和ECMWF全球集合预报模式环流形势分布较为相似,随预报时效演变,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式对中尺度动力、热力场捕捉更为准确,相应地对降水落区与量级预报较好,概率预报技巧较优。（4）与ECMWF全球集合预报模式相比,GRAPES区域集合预报模式集合成员能很好地预报降水发生、发展、消亡整个过程,故GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统对中国汛期降水具有较强的预报能力。 相似文献
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利用ECMWF、NCEP全球预报产品和BJ-RUC区域预报产品,对比了不同模式对北京市"7·21"特大暴雨暖区降水、锋面降水的预报效果,同时利用WRF高分辨率中尺度模式同化常规观测资料和雷达资料,对此次过程进行数值模拟试验。结果表明:NCEP和ECMWF的全球集合预报产品都能预报出北京市"7·21"特大暴雨过程,但在暖区降水阶段和锋面降水阶段存在6 h左右的时间滞后,且降水量偏小;BJ-RUC区域模式预报出了整个强降水过程,且较好地预报了暖区降水,优于NCEP和ECMWF预报,但锋面降水较之实况锋面阶段降水偏南,预报的降水量小于实况。对于此次特大暴雨过程的模拟,暖区降水和锋面降水的预报要优于业务预报,且暖区降水接近实况降水,但整个锋面降水过程存在3 h的时间滞后。 相似文献
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利用2016—2018年4月1日至6月30日三个全球数值预报业务中心（CMA、ECMWF和NCEP）的24 h降水集合预报资料和辽宁省降水观测资料,采用TS评分、预报偏差B、Talagrand分布以及BS评分等方法对辽宁省春季透雨（4—6月）CMA、ECMWF和NCEP三套全球集合预报结果进行对比分析。结果表明：三个集合预报中心的集合预报系统的离散度均具有偏小的特征,Talagrand都呈U型分布,即各集合预报系统对量级较小的降水预报值偏大,空报率高;对量级较大的降水预报能力不足,极值偏小,容易产生降水预报偏差。将各中心的确定性检验结果和概率性检验结果进行对比后发现,ECMWF相比CMA和NCEP的TS评分值更高,预报偏差B值更接近于1,也就是说另外两个预报中心对辽宁省春季透雨预报漏报更为明显。从BS评分值和其分解评分值结果来看,ECMWF优于另外两个预报中心。ECMWF对辽宁省春季透雨预报的结果与实况最为接近,检验结果最好,可在日后的预报服务工作中作为主要参考。 相似文献
14.
为了更加直观和深入地理解对流尺度集合预报中的降水集合预报产品,以便进一步向预报员推广应用,本文开展了基于对流尺度集合预报方法对2021年8月28—29日的一次暴雨过程的预报性能分析,对集合预报的暴雨和大暴雨量级降水预报技巧进行了综合分析。结果表明：(1)不同集合成员降水预报结果的差异随着降水量级的增大越发明显,预报最优和最差的成员的TS评分相差0.3以上。(2)概率匹配平均预报对于暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧优于控制预报,也优于集合平均。集合平均由于集合成员预报的平滑作用导致其对极端降水不敏感,因此,简单的集合平均不适合于大暴雨以上量级的极端降水预报。(3)从最小值预报到最大值预报,随着集合百分位的增大,命中率、空报率和频率偏差均逐渐增大,70%或者80%集合百分位预报的预报技巧最优,且优于集合平均和概率匹配平均预报。(4)对于重庆东北部偏西地区出现的大暴雨量级降水,较长预报时效集合概率预报均预报出了一定的降水概率,最长提前60 h,相应的最优的集合成员的降水预报与实况也较为接近。 相似文献
15.
运用气象观测资料和GRAPES、ECMWF、SWCWARMS_9KM(简称SWC)模式预报资料,对冕宁“6.26”大暴雨天气过程模式预报性能进行检验。结果表明:（1）对于24 h累计降水预报,中尺度区域模式优势明显,量级与落区预报效果均为最好,其中GRAPES_3KM模式预报落区分布与实况重合度较高,暴雨及以上量级降水TS评分最高。（2）GRAPES_3KM模式最大小时雨强10 mm以上降水落区与实况大雨及以上量级降水落区匹配度最高,ECMWF模式24 h累计降水多物理量订正产品及短时强降水概率产品次之。（3）SWC及GRAPES_3KM模式24 h累计降水极值点相比实况略偏北,量级偏小。对于小时降水峰值出现时间,SWC模式偏早4 h,GRAPES_3KM模式偏早3 h。（4）GRAPES_GFS模式环流背景预报更接近实况,SWC模式能较好地预报出冕宁上空中尺度辐合系统的存在。 相似文献
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利用重庆地区34个国家气象站降水资料和ECMWF集合预报降水资料,系统检验和评估了集合预报统计量产品及后处理技术产品对2014—2016年5—9月重庆暴雨的预报性能。结果表明:集合统计量产品中最大值、90%分位数、融合产品、概率匹配平均、75%分位数对暴雨预报有一定参考性,其中90%分位数和融合产品对暴雨落区预报较好,最大值对暴雨强度预报有一定指示意义,但表现为明显的湿偏差。集合预报后处理技术产品的暴雨TS评分较控制预报和集合平均有明显提高,其中概率预报、最优百分位、融合—概率匹配、频率匹配法的暴雨TS评分超过最大值,对暴雨强度预报具有较好的指导意义,其预报偏差均表现为湿偏差,融合—概率匹配和频率匹配法对暴雨落区预报较好,概率匹配—融合对降低暴雨空报率较好。 相似文献
17.
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
18.
增长模繁殖法在华南暴雨中期集合预报中的应用 总被引：11，自引：1，他引：10
采用增长模繁殖法和全球谱模式T106L19对2005年6月发生在华南的暴雨过程进行了中期集合预报试验。结果表明：相对于单一的确定性预报,集合预报能给出更多的预报信息;各成员的降水预报、降水概率预报等丰富的预报产品能够给暴雨预报提供更有价值的信息,减少漏报率,对低压槽线和副高脊线等关键环流系统的预报,集合预报结果更为接近实况。 相似文献
19.
选取2000—2015年发生在宁夏23次由深厚湿对流引起的区域性暴雨天气过程为研究对象,研究确定暴雨预报的配料方案,采用2016年6—8月宁夏25个常规站和947个自动站逐小时降水量、ECMWF 72 h内模式资料,从统计分析和个例剖析两方面探讨配料法暴雨预报效果,结果表明:(1)通过对比2016年6—8月ECMWF暴雨预报与配料法暴雨预报发现,不同预报时段,配料法暴雨预报均优于ECMWF暴雨预报;(2)配料法能准确预报所选两次暴雨个例降水的中心强度、落区及变化趋势,但强度和落区较实况偏强、偏大;(3)配料法对六盘山区暴雨过程弱降水预报效果较差,对贺兰山沿山暴雨过程存在降水空报。 相似文献
20.
“16·7”华北极端强降水过程对流尺度集合模拟试验不确定性分析 总被引：8，自引：7，他引：1
基于4km水平分辨率的WRF-ARW中尺度模式,对2016年7月19日华北地区的极端暴雨过程进行了不同降水微物理过程的对流尺度集合模拟试验。结果表明:各个成员模拟降水的强度、时空分布与观测实况较为接近,但也具有明显的不确定性。通过邻域检验的ETS评分、相关系数和均方根误差等指标进行评估表明,采用Morrison方案和WSM6_P2方案的集合成员表现较好,对流尺度集合模式在降水强度和准确度较全球数值模式预报有一定提升。频率检验表明集合预报在50 mm以下量级的预报存在过量预报的倾向,而100 mm以上的强降水预报相对偏弱。不同降水物理过程的集合成员在高空急流和地面气旋等关键天气尺度系统的发展过程中表现出明显的不确定性;通过降水量与整层可降水含量,低层相对涡度和垂直运动等诊断量的联合分析表明,集合成员可分为强降水集合和弱降水集合两类,其中强降水集合拥有较强的对流性回波、较明显的对流性下沉以及较强的地面冷池,强的潜热反馈也导致对流层中层出现相对较大的正位涡异常,并进一步影响天气系统发展。弱降水集合成员降水以暖云降水为主,对流性上升和地面冷池相对较弱,但较为接近本次以稳定性暖云降水为主的天气过程。检验模拟雷达回波表明双参量降水物理方案在反映层云回波亮带和层云与对流核的分离特征上更为清晰合理。利用WSM6物理方案参数设置的敏感性试验表明,不同参数组合设置的预报成员分别表达了强对流风暴和暖云强降水两种性质的强降雨过程,对于一次特定天气过程中的对流系统发展能够预计到更多的不确定性,展现了对流尺度集合预报的优越性。 相似文献