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61.
针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心(ECMCWF)降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采用预报—实况概率匹配方法建立1~3日的短期订正模型并进行试报检验。结果表明:欧洲中心数值模式对于海河流域东北冷涡降水的预报较实况偏慢;概率匹配法主要通过订正降水量级来改善预报结果,订正后降水预报对于小雨、大雨、暴雨预报的TS(Threat Score)评分技巧均有提升,尤其对于大雨和暴雨及以上量级预报,订正后预报量级及预报落区大小均与实况更加接近,订正效果显著。东北冷涡降水对流性强,模式预报能力弱,而订正后预报能有效提高此类强降水的预报技能,具有较好的应用价值。 相似文献
62.
选取2016—2018年每年4—9月份RPG-HATPRO型42通道微波辐射计观测的不稳定指数参数(K、SI、CAPE、LI)及水汽参数(IWV、LWP),研究得出各参数触发雷雨大风、短时强降水的阈值条件为K>37℃、SI<-1℃、IWV>60 kg/m~2、LWP>400 g/m~2,而LI、CAPE无法对3种天气类型进行区分。利用费舍判别分析方法,将不稳定指数参数及水汽参数作为预报因子,建立预报方程并进行检验,结果表明:二级判别方程预测对流天气的准确率为76%,可以作为预报对流天气的辅助工具;多级判别方程不能很好地区分3种天气类型,但将其作为修正后的二级判别方程使用,能提高对流天气的测中概率。 相似文献
63.
考虑区域模式预报中不确定性的各种来源,分别引入初始场误差、侧边界误差和模式误差构建新一代华东区域中尺度集合预报系统,并对2020年梅雨期降水开展为期一个月的集合预报试验。通过不同时空尺度典型个例的分析可以看出,所选取的随机物理倾向扰动方案中的参数具备一定的通用性,且在参数调优中加强随机过程的影响,系统中低层的风场和湿度场有明显的反馈,集合系统的离散度得到较大改善,对预报的影响大小依次为:格点方差、随机扰动场的去相关空间和随机扰动场的去相关时间。一个月的梅雨期降水评估结果显示:集合系统升级后对各时次各量级的降水TS(Threat Score)评分均有所提升,但仍然存在着降水强度偏大的问题;从概率预报的角度来看,系统升级后,对中到大雨预报的准确率和可信度提升明显,对强降水事件的描述更准确;形势场的检验结果表明,系统的预报偏差问题得到了部分程度地改善,对大气中低层风场、湿度场和地面变量的预报效果较好。相比原华东区域中尺度集合预报系统,升级后的系统,其整体优势可概括为:预报误差减小、集合离散度明显增加,降水预报的能力在各时段各量级均有提升,其中物理过程的不确定性对于捕捉强降水事件有明显的影响,使得系统的预报可信度增加。 相似文献
64.
同化大量观测资料可以有效地改进模式预报结果,但不同观测对预报的影响有着显著差异,合理评估观测对预报的贡献是数值模式中最具挑战性的诊断之一。本文采用基于伴随的预报对观测的敏感性(Forecast Sensitivity to Observation,简称FSO)方法,构建WRFDA(Weather Research and Forecasting model’s Data Assimilation)框架下的WRFDA-FSO系统。基于2019年9月超大城市项目在北京地区获取的风廓线雷达(Wind Profile Radar,简称WPR)和地基微波辐射计(Microwave Radiometer,简称MWR)观测数据,利用WRFDA-FSO系统,开展观测对WRF模式12 h预报的影响试验,并分析风温湿观测对预报的贡献。结果表明:(1)同化的观测资料(MWR、WPR、Sound、Synop和Geoamv)均减小了WRF模式12 h预报误差,对预报为正贡献,其中MWR观测对预报的影响最大,WPR风场观测对预报的改进效果优于Sound的风场观测。(2)WPR的U、V观测和MWR的T、Q观测中,V观测和T观测对预报的正贡献值更高,对预报的改进效果更优。(3)WPR和MWR多数高度层的观测均减小了预报误差,对预报为正贡献,其中MWR的T观测对预报的正贡献主要位于近地面800 hPa以下。 相似文献
65.
采用傅里叶-梅林变换、多尺度光流法及威布尔分布,对湖北省2020年6—7月4次降水过程雷达回波进行多尺度预报试验及其相位和强度校正。在此基础上,利用双曲正切函数对校正后的模式降水回波预报和雷达回波外推临近预报进行融合。最后,基于预报技巧评分和平均绝对误差及命中率等指标对不同时效、尺度及回波阈值的预报结果进行定量分析。结果表明:(1)融合后的0~3 h降水回波预报在范围和位置上均较模式预报和雷达外推预报改进明显,尤其对强回波预报有明显优势,对对流预报有积极作用;0.01°×0.01°尺度的0~1 h预报效果明显好于其他尺度及预报时效。(2)武汉RUC模式预报效果最差,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)最大为6.1~8.2 dBZ,而融合预报效果最好,MAE最小为4.7~6.5 dBZ。0.01°×0.01°尺度下融合预报的命中率(probability of detection,POD)随回波阈值和预报时效增加而降低,而其他尺度下20 dBZ回波阈值的平均POD最大、MAE最小,平均POD(MAE)均高于(低于)其他2种预报。总体来看,融合预报明显优于单一预报,对改进0~3 h定量降水预报有一定参考。 相似文献
66.
降水预报模型的性能与诸多因素有关,除了与研究区域特征和研究数据有关,还受到模型自身算法、统计模拟方法、性能度量指标等的影响。本文基于2015~2019年我国黑龙江省28个站点逐日降水、平均气温和平均相对湿度等地面常规气象资料,运用留出法、自助法等蒙特卡洛统计模拟和机器学习方法,首次系统研究了黑龙江省夏季逐日降水预报模型的性能和模型性能的空间分布特征。结果表明,对研究区域整体来说,BP(Back Propagation)神经网络和支持向量机的总体预报性能没有显著差异,ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线面积值均高于76%,显著优于决策树。自助法估计的模型预报性能始终优于留出法,并且有助于提高评估结果的保真性。对研究区域单个站点来说,除个别站点以外,支持向量机的准确率和ROC曲线面积值均高于80%,并且呈现东南大西北小的空间分布趋势,该趋势与降水频率的分布基本一致。支持向量机在小兴安岭和张广才岭的总体预报效果较好,三江平原次之,松嫩平原较差;而敏感度在山区大,平原区小,中部和南部大,东部次之,西部和北部小;特异度空间分布则恰好与敏感度相反。 相似文献
67.
天气雷达探测资料是进行强对流天气临近预报的主要参考数据。针对传统雷达回波外推方法中存在资料信息利用率不足和外推时效有限的问题,文中利用神经网络进行雷达回波的外推、利用预测神经网络模型进行2 h以内的回波变化预报。回波外推问题的关键是回波时、空序列预测问题,该网络具有解决时间记忆问题的长、短时记忆单元(Long Short-Term Memory,LSTM)和提取空间特征的卷积模块。应用福建、江苏和河南多年的雷达探测资料构造训练和测试数据集。为消除降水的不平衡和提高对强回波的预报准确率,网络采用带权重的损失函数进行训练。对光流法和预测神经网络进行测试集检验以及个例分析,结果表明,在相同外推时效和检验反射率阈值的情况下,预测神经网络的临界成功指数、命中率均高于光流法,虚警率低于光流法。不同类型降水预测神经网络的SSIM值(structural similarity)均高于光流法,且层状云降水的SSIM值比对流云降水的大。因此,预测神经网络对强回波的预报能力高于光流法;在预报时效性上,预测神经网络模型具有一定的优越性;预测神经网络对层状云降水预报的准确率比对流云降水的高。 相似文献
68.
为了建立一个应用于区域数值预报的四维变分资料同化(4DVar)系统,在近期开发的扰动预报模式GRAPES_PF基础上,开发完善增量四维变分同化系统框架。该框架中暂不包含物理过程(长短波辐射、边界层过程、对流参数化和云微物理等)。对比业务使用的GRAPES 3DVar系统,增加了温度控制变量。将无量纲Exner气压与流函数的线性风压平衡方程直接在地形追随垂直坐标面上求解,且通过广义共轭余差法(GCR)求解扰动亥姆霍兹(Helmholtz)伴随方程。利用人造“探空”资料对2015年10月台风“彩虹”进行了理想数值试验。试验结果表明,所开发的扰动四维变分同化框架得到了预期的结果,即同化更多资料并反复受到模式约束的四维变分同化系统能有效改善初值质量,进而改善区域数值预报。建立的区域四维变分同化框架合理可行,为进一步发展包含完整物理过程的区域四维变分同化系统奠定了研究基础。 相似文献
69.
70.
微波辐射计可获取高时间分辨率的大气层结信息,为探索其在短时强降水预报方面的应用潜力,利用微波辐射计仪器获得对流参数特征,提取对短时强降水敏感的对流参数作为预报因子,并利用叠套法建立短时强降水潜势预报。结果表明:液态水路径LWP、SI、LI、CAPE、KOI这5种参数可作为预报因子建立潜势预报,经验证后得出短时强降水的POD、CSI、FAR分别为53.85%、50.01%、12.49%;另外,研究利用LWP的标准偏差在短时强降水发生前明显增大的特征改进预报,POD和CSI分别提升至73.08%、63.33%,FAR虽然增加至17.39%,但增量仅有4.9%。改进后的短时强降水预报效果提升明显,这说明水汽参数LWP在短时强降水预报中有较强的指示意义。 相似文献