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为了了解国家级地面自动观测站不同观测要素对数值预报作用,利用WRF三维变分同化系统对自动站资料的不同观测要素开展同化&预报试验.两个月的数值预报检验结果表明:1)只同化自动站温度观测对位势高度、温度和相对湿度场预报的影响作用最大,且主要为负作用,而同化气压或风向风速观测对上述要素预报影响作用比同化温度小,但会改善位势高... 相似文献
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LAPS分析系统包含两种资料融合方法,一种是基于修正的Barnes插值方法(LAPS方法),另一种是基于连续变分的融合方法(STMAS方法)。本文以2012年11号台风"海葵"为例,对LAPS分析系统中这两种方法进行对比分析。结果表明:(1)两种分析方法均能较好分析出台风的环流结构和中心;其中,LAPS方法分析的台风强度略偏弱,但包含小尺度系统较多;相比较而言,STMAS方法分析的台风强度偏强,分析场更加连续、平滑。(2)对高度场、湿度场以及中低层风场和温度场,STMAS方法分析场更加接近探空观测。(3)以LAPS方法分析场为初始场,预报的台风路径误差较STMAS方法大,但对100 mm以上的强降水中心的预报TS评分较高,0—6 h降水预报TS评分也明显高于STMAS方法;而以STMAS方法分析场为初始场,预报的台风强度强于实况,但对大于25 mm和50 mm的雨区预报优于LAPS方法,12—24 h降水预报TS评分也较优。(4)在该台风个例中,对两种方法的降水预报进行平均,所得到的降水预报场具有相对较高的TS评分。 相似文献
146.
L波段探空判别云区方法的研究 总被引:4,自引:1,他引:3
利用2008年1月到2009年12月的L波段探空资料,和与之时空匹配的Cloudsat云观测资料,首先分析了云内和云外相对湿度的累积频率分布,发现以75%作为相对湿度阈值判断云准确率可达81%。随后利用BS(Bias Score)和TS(Threat Score)评分方法,对不同相对湿度阈值进行评分分析,发现以81%作为相对湿度阈值TS评分可达0.66,为最高。接着利用BS和TS评分方法分不同高度对相对湿度阈值进行评分分析,发现随高度的增加该高度上具有最好TS评分的相对湿度阈值在减小。利用这些阈值对云判断时,总的TS评分高于0.6,且其准确率达到84%以上,比利用单一相对湿度阈值判断云准确率要高。最后对这些阈值进行优化,得到一套适合于我国L波段探空秒数据的云垂直结构的判别方法。 相似文献
147.
利用江西省92个国家气象观测站雨量资料,对2014年汛期江西WRF-RUC系统的降水预报进行逐6 h、12 h和24 h晴雨检验、降水分级检验以及同期区域暴雨个例检验分析。结果表明:1)6 h、12 h、24 h晴雨检验PC评分分别达0.6、0.7、0.8,系统表现了稳定的预报性能。2)系统对小雨、中雨和大雨具有较好的预报能力,对局地暴雨、大暴雨的预报能力较弱,而对区域暴雨的预报具参考意义。3)系统有效地缩短了spin-up时间,系统在积分6 h后达到最佳预报性能,并在起报后6—12 h时段,预报效果最佳。4)系统对降水范围以及小雨、中雨、大雨过度预报,对暴雨、大暴雨范围预报比较合理。 相似文献
148.
近海风速预报在沿海防灾减灾、航运安全、风能评估等方面具有重要应用。本文基于欧洲中期天气预报中心数值预报 (ECMWF) 数据,将最优 TS 评分 (OTS) 与频率匹配 (FMM) 两种方法应用于江苏近海风速预报订正,对比了两种订正
方法的优缺点,分析了不同时间训练样本量以及空间站点观测资料数量对订正效果的影响。结果表明:在相同长度的训练期下,风速等级越小,时间训练期样本越多,预报订正值越稳定;对于 7 级以上高风速等级的预报,OTS 与 FMM 的 TS 评分差异不大, 但 FMM 订正更加稳定且频率偏差 (BIAS) 更接近 1;扩充站点观测资料可有效提升预报订正性能;对于 7 级以上灾害性大风,最佳的订正方案是采用 FMM 方法结合全年时间训练样本和扩充的站点观测资料。此外,本文还对比了不同风速情形下,订正前后 BIAS 和 TS 评分对于时间训练样本量、空间站点观测数量以及订正方法 (OTS 和 FMM) 的敏感性的相对大小。 相似文献
149.
为了进一步提高川渝地区汛期降水量的预报准确率,建立了一种多因子集合相似模型应用于川渝地区汛期(6-8月)降水预测中,该模型使用了相似系数法和欧氏距离法选取影响川渝地区汛期降水的主要因子,不仅考虑影响川渝汛期降水的环流因子、天文因子、海洋因子等外强迫因子,而且将降水自身的年际、年代际变化特征引入预测模型中.用该模型对1999-2009年11年川渝地区汛期降水进行预测检验,预测结果的平均PS评分值比同期四川省气候中心业务预报评分68.4分高约13分,且效果稳定. 相似文献
150.
通过对MM5数值预报产品的释用,将MOS统计方法应用到短时要素预报中,综合利用MM5数值预报产品、自动站实况数据和雷达数据等资料,建立降水和温度的4 h预报模型;降水作为不连续变量,将其通过建立降水可能函数的方法转化为连续变量,利用统计预报方法,可以达到定量预报的目的。通过对4140个时次的样本进行检验。结果表明:MOS预报结果较MM5直接输出结果整体有所改进,当数值模式误差较大时,统计方法显示出一定的优势;降水预报检验结果显示,TS评分为65%,预报正确率PC为91%。降水明显的样本(3 h雨量>5 mm)平均误差在8 mm以内,弱降水样本(3 h雨量<3 mm)平均误差在1 mm以内,预报方程对非雨日样本的整体预报效果较好,优于MM5模式预报,预报正确率高达98%,但对流性降水仍是预报难点;对于温度预报,20-08时段误差较小、平均在1.0℃以内,而11-17时、误差平均在1.5℃左右,但经过误差的季节订正,可以控制在1.0℃左右。 相似文献