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141.
GRAPES全球集合预报系统模式扰动随机动能补偿方案初步探究 总被引:10,自引:5,他引:5
为了体现次网格尺度能量升尺度转换过程中存在的不确定性, 文中将随机动能补偿(Stochastic Kinetic Energy Backscatter, SKEB)方案应用于GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)全球集合预报系统(GRAPES-GEPS), 以更好地表征模式误差并且增大集合离散度。使用的SKEB方案基于具有一定时、空相关特征的随机型以及由数值扩散导致的局地动能耗散率来构造随机流函数强迫。并根据流函数与水平风速旋转分量的关系, 将SKEB方案中的流函数强迫转化为适用于GRAPES全球模式的水平风速扰动。结果表明, SKEB方案的使用一方面能够提高GRAPES对大气动能谱的模拟能力; 另一方面能够改善GRAPES-GEPS的集合离散度与集合平均误差的关系, 增加了集合离散度, 并在一定程度上减小了集合平均误差, 尤其是在热带地区这种改进更为显著。而且该方案使得热带地区连续分级概率评分(CRPS评分)显著减小。就降水预报而言, 从Brier评分与相对作用特征面积(AROC, Area under the Relative Operating Characteristics)的结果来看, SKEB方案有助于改善中国地区小雨[0.1 mm, 10 mm)、中雨[10 mm, 25 mm)与大雨[25 mm, 50 mm)量级降水的概率预报技巧, 而对暴雨[50 mm, ∞)量级降水预报技巧影响很小(24 h降水量)。总体上, 模式扰动随机动能补偿方案提高了GRAPES-GEPS的概率预报技巧。 相似文献
142.
我国无缝隙精细化网格天气预报技术进展与挑战 总被引:5,自引:2,他引:3
本文总结了2014年以来我国无缝隙精细化网格天气预报业务的技术进展,讨论了未来发展所面临的关键技术难点。无缝隙精细化网格预报技术的发展,得益于综合气象观测数据和多源资料融合分析网格实况产品的支撑,更依赖于多尺度数值预报模式和实时快速更新同化预报系统的快速发展。经过近5年的探索和努力,我国已经初步建立了针对不同预报时效的无缝隙精细化网格预报技术体系。对于0~4 h预报时效,主要基于全国雷达拼图和GRAPES-Meso模式预报,发展临近分钟级滚动外推预报技术;对于4 h到30 d预报时效,主要通过对区域或全球不同时空分辨率模式预报进行偏差订正、客观解释应用以及降尺度分析,提高预报的准确度和精细度。与此同时,研发了自动化、智能化的交互式预报制作平台,以满足客观高效制作与预报员对极端或高影响天气主观预报优势相结合的需求。发展了以格点实况分析场为参照的空间分析检验方法,初步实现了对高分辨率网格预报的质量跟踪和性能评估。未来的网格预报技术体系,需要吸纳前沿的技术研究成果,包括人工智能应用技术、高级多模式统计后处理技术和协调一致性关键技术等,并且建立统一完整的技术架构和开发标准等。 相似文献
143.
开展降雨型地质灾害预报是减少灾害损失的有效方法。该文在讨论降雨型地质灾害预报相关概念的基础上,结合国内外已有的研究成果,系统总结了隐式统计模型、显式统计模型和动力模型等降雨型地质灾害预报模型的特点和适用条件。近几年区域降雨型地质灾害的预报技术研究有以下新特点:统计模型简单实用,目前已经由单一考虑降雨特征的第1代隐式统计模型,进一步发展为考虑地质、地貌等静态因子的显示统计模型;动力模型逐渐由基于垂直入渗理论的边坡稳定性模型开始向基于水土耦合机制的复杂预报模型发展;降雨型地质灾害业务预报预警的核心是地质灾害预报模型的本地化运行,我国已经基于统计模型搭建了服务于不同区域的业务预报预警系统。结合多源预报降雨资料,搭建基于水土耦合机制的降雨型地质灾害集合预报预警系统是未来可能的发展方向。 相似文献
144.
以人工增雨作业获取的飞机积冰实例资料为基础,利用WRF模式对51次飞机积冰过程进行数值模拟,对比分析了常用七种积冰预报算法对积冰潜势区和强度的预报效果,进而采用评分权重集成法建立了飞机积冰强度集成预报模型,并检验了其预报效果。结果表明:(1)假霜点温度经验法对2002年4月4日积冰个例的预报效果与实况一致,而其他积冰算法预报效果均与实况相差较大;(2)对51次飞机积冰预报效果进行统计检验发现,假霜点温度经验法的预报效果最好,积冰强度预报准确率为72.55%,其次是RAOB法,IC指数法和I积冰指数法次之,改进的IC指数法预报准确率最差,只有19.61%;(3)对比不同积冰算法建立的集成预报模型的预报效果发现,选用IC指数法、假霜点温度经验法、RAOB法进行集成预报时,预报准确率最高,且漏报率、偏弱率及偏强率均能控制在10%以内,比单一预报算法中的最高预报准确率提高了8%,且漏报率降低了4%,偏强率降低了8%。 相似文献
145.
中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。 相似文献
146.
利用1980—2015年6—8月我国逐日降水观测数据评估CWRF模式(Climate-Weather Research and Forecasting model)多种参数化方案对我国夏季日降水的模拟能力,并考察累积概率变换偏差订正法(CDFt)的订正效果。通过将广义帕累托分布(GPD)引入到偏差订正模型中,提出针对极端降水的累积概率变换偏差订正法(XCDFt),检验和评估其对极端降水订正的适用性。结果显示:CWRF模式微物理过程选用Morrison-aerosol参数化方案组合对我国降水场的模拟较好,CDFt订正效果良好;XCDFt偏差订正模型能够较好地提取模式建模与验证时期变化信号,订正后相比订正前与观测极端降水的概率分布更为接近;经过XCDFt订正后华南、华中和华北地区20年一遇的极端降水重现水平较模拟值更接近观测值,可为CWRF模式提高极端降水的业务预测水平提供参考。 相似文献
147.
为发展适宜中国区域农业种植特点的农业气象模式,基于国外作物生长模拟方法,通过模式机理过程改进或重构以及应用方式革新,建立了中国农业气象模式(Chinese AgroMeteorological Model version 1.0,CAMM1.0)。CAMM1.0利用平均温度和土壤水分改进了作物发育进程模式,利用土壤水分改进了作物叶片光合作用、干物质分配和叶面积扩展过程模式,通过蒸发比法扩展了作物蒸散过程模式;自主建立了基于发育进程的冬小麦株高、基于遥感信息的作物灌溉、遥感数据同化、作物长势与灾害评价等模式。基于互联网技术构造了实时运转平台,主要功能包括作物生长过程实时常规模拟与用户个性化定制模拟。CAMM1.0的部分子模式采用多种方法构造,便于多模式集成。CAMM1.0对作物发育进程、光合过程、株高的模拟效果较好,但对土壤水分变化过程的拟合略差,模拟产量略偏低。CAMM1.0评价淮河流域夏玉米年际干旱减弱而涝渍增加的趋势与实际基本相符。 相似文献
148.
利用山东滨州市7个国家气象站与61个人影作业站点观测资料,结合高空观测及探空、ECMWF再分析等资料,对2001—2011年滨州降雹时空分布特征、天气系统和物理量特征、降雹形势分型和预报方法进行研究。得出:(1)降雹日数年均8.6次,总体呈现明显下降的年际变化特征;4—10月可降雹,6—7月降雹最多;降雹主要出现在14时—翌日02时;北部沿海相对较多。(2)降雹形势主要有5种类型:冷涡型降雹、低槽型降雹、横槽型降雹、西北气流型降雹、其他小范围降雹。根据冷涡中心位置冷涡型划分为两个关键区;低槽型可分为前倾槽、阶梯槽、较深低槽、与中低纬度共同作用的槽;横槽型降雹范围广、破坏性大;西北气流型存在连续性。(3)4类13种物理量具有不同分布特征和变异系数,均具有较好的代表性。不同月份、不同降雹影响程度和影响系统,物理量具有较明显差别。(4)0℃层高度在1370~5331m时,7种物理量可用于预报冰雹,K≥17℃、T850-500≥25℃、LI≤2℃、SRH≥0.1m^2·s^-2、SSI≥240、SWEAT≥100、Cape≥2J·kg^-1时可能降雹。6月、7—8月和其它月分别有3种、1种、3种物理量指标组合可用于预报冰雹,物理量的组合和数值有差异。 相似文献
149.
由于能见度具有局地性和复杂的非线性变化特征,一直是精细化预报的难点。人工神经网络对复杂变化过程的模拟能力较高,为解决这一难题提供了可能性。本文采用循环神经网络,利用福州气象观测站地面观测数据,建立了福州单站能见度短临预报模型,并就预报能力进行了评估。随机检验结果表明,在1 h、3 h、6 h时效上,循环神经网络的预报与观测的变化趋势一致性较好;均方根误差比基于实况的预报分别减小15.75%、31.66%、41.26%,说明具备较好的预报能力;平均绝对值误差比传统BP神经网络分别减小12.90%、24.45%、 38.99%,表明循环神经网络对能见度预报具有优势,为能见度的精细化短临预报提供了新途径。 相似文献
150.