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利用常规气象观测资料、陕西区域自动站观测资料、多源融合逐小时0.05°×0.05°格点降水资料、 NCEP1°×1°再分析资料和卫星探测资料对2019年8月2—4日西北地区东部一次由低涡向东北方向移动引发的暴雨过程进行了诊断分析。结果表明：500 hPa中纬度低槽、副热带高压、低槽携带的弱冷空气及来自台风外围和副高外围的暖湿空气为此次暴雨过程提供了非常有利的条件;大气整层水汽通量及水汽通量散度在本次低涡暴雨预报中具有一定的意义,水汽通量的突增对应降水的增强,水汽通量大值中心叠加强水汽通量辐合区对应强降水落区;500 hPa正涡度平流使低涡移动发展,对暴雨的发展和移动有很好的指导意义,对流层低层温度平流对低涡移动路径方面有良好预报指示作用;对流层上层高位涡向下伸展,分裂的高值扰动可促使中低层气旋涡度发展,影响低涡加强,对流层中低层700 hPa附近上正下负的分布形态促进了不稳定能量的释放,有利于低涡暴雨的发生;暴雨期间卫星云图上表现为逗点型云带,与低涡系统对应良好。 相似文献
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文章提出了一种结合滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法的综合订正技术,并对2016年5月1日至2017年5月1日期间24～168 h预报时效内欧洲中期天气预报中心(ECMWF)高分辨率模式的2 m最高和最低温度进行偏差订正和误差分析,主要结论如下:(1)ECMWF模式在江西省的温度预报整体上比实况偏低,最高温度尤为明显,模式温度的空间分布表现出显著的系统性偏差,且偏差在不同预报时效是稳定的,订正ECMWF模式温度具有可行性。(2)滑动双权重平均订正法中较长的滑动订正周期对模式温度预报有更好的订正效果,采用滑动订正周期20 d是比较理想的。滑动双权重平均订正法具有持续的订正能力,但在季节过渡期间订正效果可能并不理想,而空间误差逐步订正法能进一步提高滑动双权重平均订正法的预报订正质量。(3)温度预报准确率表明,滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法综合订正技术较好地改善了站点温度的预报质量。经过订正后,模式最高温度24、48、72 h预报误差≤2℃的准确率分别从0.59、0.55、0.52提高到0.75、0.68、0.62,模式最低温度24、48、72 h预报准确率分别从0.84、0.83、0.82提高到0.89、0.87、0.85。订正后72 h最高和最低温度的预报准确率都大于订正前模式24 h的准确率。总体而言,该综合订正技术较好地订正了模式误差,且误差在空间分布上较均匀。(4)对于高山站而言,经过订正后的最高和最低温度与实况基本吻合。空间误差逐步订正法的订正量在±1℃之内,与滑动双权重平均订正后的偏差呈现一定的负相关,有正的订正效果。该综合订正法已成功运用于江西省精细化气象要素客观预报业务系统中。 相似文献
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利用2016年春、夏季节陕西99个国家站的气温逐1 h观测数据,对ECMWF高分辨率数值模式对陕西国家站0~72 h逐3 h和78~240 h逐6 h的气温预报性能进行评估。结果表明,陕西大部分地区,气温预报误差≤1 ℃和≤2 ℃的准确率在72 h之前分别为30%~50%和55%~85%,96 h之后分别为10%~30%和25%~55%,夏季的准确率高于春季,20:00起报的准确率略高于08:00起报。随着预报时效的增加,模式的气温预报能力和稳定性波浪式下降,日变化特征明显,23:00至次日11:00时段的预报能力和稳定性好于14:00—20:00时段。模式的气温预报值与观测值有很好的相关性,但是模式和实际观测站的地形高度差异会对气温预报质量产生较大影响。基于气温垂直变率和模式与实际观测站的地形高度差异进行的高度差订正,可以适当提高模式的气温预报水平,文中提出的几种气温预报的高度差订正方法,对陕西大部分地区的气温预报为正订正效果,但还存在一些问题,有待进一步研究。 相似文献
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基于秦岭及周边地区394站气象观测资料、欧洲中期数值预报中心(ECMWF)再分析ERA-Interim数据,利用小波和回归等分析方法,讨论了秦岭及周边地区夏季降水年际变化的主模态以及与其相联系的大气环流异常。结果表明:1)在年际变化的时间尺度上,秦岭及周边地区夏季降水主要表现为秦岭南北降水的气候差异性变化(EOF1)、黄土高原第二地形抬升带与其两侧降水的反位相振荡(EOF2)、秦岭西南部降水正异常和其东北部降水负异常变化(EOF3)和关中平原的地形降水贡献(EOF4)4个模态,其解释方差总贡献为73%,并且具有显著的2~4 a周期,其中EOF3和EOF4还具有4~8 a左右的年际变化周期。2)回归分析表明,EOF1正位相环流特征表现为200 hPa急流偏弱,中纬度槽填塞,西太平洋副热带高压强度偏弱,有来源于东海的水汽输送,使得秦岭北部降水偏多;EOF2和EOF3分别具有显著的蒙古低压和东北冷涡环流特征;EOF4的500 hPa环流异常不显著。3)根据新定义的秦岭季风指数回归分析表明,回归场的季风指数和降水模态的时间系数显著相关,秦岭北部降水偏多(少),南部降水偏少(多),反映了强(弱)季风年的年际转换。反之则具有多态性,不同年份强(弱)秦岭回归季风指数的环流形势存在较大的差异,可能触发多种降水模态和位相振荡。 相似文献
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利用欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)、美国大气环境预报中心 (NCEP) 集合预报系统 (EPS) 降水量预报资料,CMORPH (NOAA Climate Prediction Center Morphing Method) 卫星与全国3万个自动气象站降水量融合资料,基于技巧评分、ROC (relative operating characteristic) 分析等方法,对比两个集合预报系统对秦岭及周边地区的降水预报性能。结果表明:两个系统均能较好表现降水量的空间形态,对于不同量级降水,ECMWF集合预报系统0~240 h控制及扰动预报优于NCEP集合预报系统,但NCEP集合预报系统264~360 h预报时效整体表现更好; ECMWF集合预报系统0~120 h大雨集合平均优于NCEP集合预报系统,两个系统集合平均的预报技巧整体低于其控制及扰动成员预报,这种现象ECMWF集合预报系统表现更为显著; ECMWF集合预报系统降水预报概率优于NCEP集合预报系统。ROC分析显示,随着预报概率的增大,ECMWF集合预报系统在命中率略微下降的情况下,显著减小了空报率,NCEP集合预报系统则表现出高空报、高命中率。 相似文献
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为提高精细化网格降水的实际预报能力,评估了2021年汛期ECMWF(EC)、CMA-MESO、SXWRF和SCMOC降水预报产品在陕西的表现,讨论了卡尔曼动态频率匹配方法对不同模式的订正效果,然后针对该方法不足,基于最优TS评分阈值法和SCMOC在天气过程判定中占优信息对小量级降水进行了二次订正,最后利用分类降水过程建模和基于图像相似识别技术改进的卡尔曼动态频率匹配法对暴雨进行了订正研究。结果表明:SCMOC晴雨预报准确率和暴雨TS评分均最高,分别为81.60%和0.30,表现最好;卡尔曼动态频率匹配法可明显提高EC、CMA-MESO和SXWRF模式降水预报产品晴雨预报准确率,对暴雨预报的改善效果不稳定,对EC晴雨预报准确率和暴雨TS评分提升幅度均最大,分别为6.35%和6.99%,该订正方法更适合于EC模式;经晴雨消空二次订正后的EC模式晴雨和小雨预报准确率较一次订正后的EC模式均有提高,分别提高了0.51%和0.64%;分类降水过程建模订正可进一步提高EC暴雨TS评分,较未分类过程订正后的暴雨TS评分提高了1.05%,且暴雨其他评分指标也均变好;改进后的卡尔曼动态频率匹配法较改进前... 相似文献
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利用常规观测、多普勒天气雷达和ERA—Interim再分析资料(0.25°×0.25°),对2016年11月22日陕西东南部地区一次伴有雷暴的暴雪天气过程进行诊断分析。结果表明:(1)此次暴雪是在低层东路回流冷空气与中层暖湿气流共同作用下形成的,700 hPa存在强的风向风速辐合,辐合区前部16 m/s的西南急流,为暴雪产生提供了有利的动力和水汽条件。急流加强是降雪增幅的主要原因。(2)冷季、强的锋区和低空急流、冷垫、逆温层、锋区之上湿的中性到条件不稳定层结、强切变低CAPE、雷达带状回波是此类天气预报中需要关注的特征。(3)整体层状云降水中,局地对流性云团旺盛发展,是此次暴雪的云系特征,暴雪发生在对流云团加强西伸、移速减缓的时段;与本地暖季相比,暴雪对流云团的面积较小,最大反射率因子所在的高度较高。(4)由动力锋生产生的次级环流上升支促使冷垫之上的暖湿气流快速上升,触发条件对称不稳定能量释放,使气块在逆温层之上获得正浮力,是暴雪发生并伴有雷暴的主要物理机制。 相似文献
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利用ECMWF模式逐日分析场(0场)序列和7d预报场序列,使用气候学方法客观检验ECMWF模式对东北半球的预报能力,主要结果如下:1)模式对不同要素场的预报能力呈现出明显的季节性差异,夏季特别是7月预报能力最弱.2)总体来说,850 hPa温度场、500 hPa高度场与0场相关最好,850 hPa湿度场与0场相关最弱;随着预报时效的增加,预报能力总体减弱.3)大陆上温度场预报总体较0场偏高,而在赤道低纬地区偏低,模式对赤道附近温度场变率预报能力弱于中高纬地区,这一特征在其它要素预报中也有不同程度的体现.4) 500 hPa位势高度预报场与0场的差值表现出清楚的起源于里海并向东北传播经贝加尔湖、鄂霍次克海转向东南至日本东部海域的波列,这一现象在500 hPa风场差值图中也有清楚的表现.5)纬向风预报能力强于经向风,30°N附近存在纬向风与0场相关系数高值带.6)总体来说,模式对高层的预报能力优于低层,但模式对700 hPa风场的预报存在显著差异. 相似文献
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数值天气预报检验方法研究进展 总被引：10，自引：1，他引：9
数值天气预报检验是改进及应用数值模式的重要环节。近年来,模式检验中的观念不断更新,适用于不同预报产品及不同用户需求的模式检验方法也不断涌现。首先简单回顾了以列联表为基础的传统的模式检验方法。其次重点总结了伴随高分辨率数值预报而出现的空间诊断检验技术,按照检验目的的不同,诊断方法可以归纳为:①基于滤波技术的分辨模式在不同时空尺度上预报能力的邻域法、尺度分离法;②利用位移偏差诊断模式预报位置、面积、方位、轴角等与观测差异的属性判别法、变形评估法。然后阐述了集合样本成员的概率分布函数(PDF)、集合预报与观测概率分布函数相似程度、事件发生的概率预报等集合预报检验方法。最后论述了空间诊断技术、集合预报检验方法的适用领域,并讨论了模式检验中存在的一些问题及未来的发展方向。 相似文献