华南复杂地形下GRAPES_Meso3km对流尺度模式前汛期精细化降水预报评估          下载免费PDF全文

陈静  庞波  吴政秋  陈法敬  陈雨潇  刘昕  马雅楠 《大气科学学报》2022,45(1):99-111

为深入认识GRAPES_Meso(Global/Regional Assimilation and Prediction System)3 km对流尺度区域模式对华南前汛期精细化降水的预报性能,为模式改进及业务应用提供参考依据,利用广东省86个站点逐小时观测降水资料和国家气象信息中心多源融合降水资料,针对广东省复杂地形特点,结合距海岸线的远近及站点地形特点,将86个站划分为沿海东部、沿海西部和内陆地区三个子区域,采用二分类降水预报检验方法,定量评估了2020年5月18日—6月18日华南前汛期降水预报效果。结果显示,GRAPES_Meso 3 km模式精细化降水预报技巧受广东复杂地形影响较大,广东沿海东部和内陆地区24 h时累积降水的小雨、中雨、大雨量级预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分高于沿海西部地区,尽管暴雨预报评分具有此相同特征,但三个子区域的暴雨预报评分总体较低;从3 h累积降水预报评分看,沿海东部、沿海西部及内陆地区等三个子区域存在明显的日变化特征,但是沿海东部及西部与内陆地区表现有所不同,沿海东部和西部降水预报评分夜间较低(预报偏差偏高),白天相对较高(预报偏差偏低),而内陆地区则是夜间较高(预报偏差偏低),白天相对较低(预报偏差偏高)。沿海西部预报评分相对较低的原因是由于检验时段内广东地区存在一个弱的风切变,而沿海西部大部分地区正好处于切变线南侧的温度高值区控制,但模式模拟该区域的日平均温度较实况偏低,导致沿海西部模式预报降水空报较多,降低其降水预报技巧。  相似文献   

基于邻域最优概率的GRAPES快速更新循环同化预报系统逐时降水订正方法     

罗聪  时洋  吴乃庚  张华龙  黄晓莹  苏冉 《热带气象学报》2021,37(4):569-578

针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。   相似文献   

华南区域高分辨率数值模式前汛期预报初步评估     

林晓霞  冯业荣  陈子通  简云韬 《热带气象学报》2021,37(4):656-668

基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。   相似文献   

湖北山区复杂地形条件下风电功率预报算法研究     

许沛华  陈正洪  孙延维  王必强  简仕略 《干旱气象》2021,39(3):524-532

利用湖北省3个风电场2018年5月至2019年12月的数值天气预报、测风塔观测风速、电站实况功率资料,首先将数值模式预报输出结果输入到物理法、偏最小二乘法、神经网络法3种功率预报模型中,然后结合风电场实际测风数据对风速和功率曲线进行滚动订正和建模,再输入到上述3种功率预报模型中。在此基础上,提出softmax集成预报算法,对上述6种预报算法优选出3种预报准确率最高的算法进行集成预报,结果表明该算法较均值法集成预报每个月的合格天数提升1~3 d。  相似文献   

GRAPES_Meso模式及其云分析系统在中国西北地区降水预报中的应用评估     

《干旱气象》2021,(2)

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有云条件下太阳辐射短临预报订正技术研究     

《干旱气象》2021,39(6)

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基于GRAPES-MESO模式的极端短时强降水预报     

张武龙  康岚  周威  银航 《干旱气象》2021,39(3):507-513

利用2017—2018年5—9月四川盆地109个自动站逐小时降水资料,以及GRAPES-MESO模式0.1°×0.1°的逐3 h预报场资料,从热力不稳定、水汽、动力条件等方面分析极端短时强降水(1 h降水量大于等于50 mm)发生发展所需的关键物理量指标,结合随机事件概率思想和主成分分析方法构建预报模型,研发极端短时强降水概率预报产品。经预报效果评估,当概率值达0.7以上时,TS评分为24.0%,可将其作为极端短时强降水预报的参考阈值。2019年7月22日四川盆地暴雨过程应用表明,该产品对极端短时强降水落区有较好的参考意义。  相似文献   

北京小海陀山区雪面温度预报模型研究     

李琛  吴进  郭文利  金晨曦  齐晨 《干旱气象》2021,39(4):687-696

基于2019年10月至2020年3月北京市延庆小海陀山区高海拔站点二海坨站和低海拔站点长虫沟站逐时气象观测数据,分析小海陀山区雪面温度演变特征及其与气象因子的相关性。采用BP神经网络及逐步回归方法建立该地区两站的雪温预报模型并进行效果检验。结果表明:(1)小海陀山区积雪时段雪温逐小时变化幅度较气温更显著,雪温与气温及总辐射呈明显正相关,气温及总辐射是影响雪温变化的主要因子;(2)基于神经网络方法建立的雪温预报模型效果优于逐步回归方法建立的雪温预报模型,模型效果低海拔站点优于高海拔站点,夜间优于白天;(3)区分白天与夜间的分时段建模方案更适用于低海拔站点。  相似文献   

基于关键气象因子的河北省马铃薯产量预报     

薛思嘉  魏瑞江  王朋朋  刘园园  杨梅 《干旱气象》2021,39(1):138-143

基于1983—2019年河北省马铃薯产量数据及同期河北省21个气象站逐旬平均气温、降水量、日照时数,采用因子膨化及相关分析方法,确定影响河北省马铃薯产量的关键气象因子,建立马铃薯产量预报模型,并利用预报模型对1983—2015年马铃薯产量进行回代检验,对2016—2019年马铃薯单产进行预报。结果表明:马铃薯产量对7—9月的气温、日照时数比较敏感,且气温对马铃薯产量的影响大于日照时数。各起报时间预报产量趋势回代检验正确率为75.7%~91.7%,预报产量回代检验准确率为83.6%~91.4%;2016—2019年历年产量预报准确率为83.5%~95.3%,且随着起报时间的后移,预报准确率逐渐提高。  相似文献   

基于地形因素的吉林省ECMWF气温预报订正方法研究     

冯景瑜  慕秀香  张莹莹  姚帅 《吉林气象》2021,28(3):12-17

利用2016年1月1日—2018年12月31日吉林省381个站的逐日最高气温、最低气温和定时气温的观测数据,对ECMWF高分辨率模式的2 m最高、最低气温和定时气温预报进行检验分析.结果表明,ECMWF模式对吉林省的气温预报与实况存在一定偏差;从空间上看,自西向东气温预报准确率逐渐递减,预报误差逐渐增大;从时间上看,随预报时效的增长,预报准确率逐渐下降.对ECMWF的气温预报进行高度差订正后,模式最高气温24 h、48 h、72 h的预报准确率分别从52％、51％、50％提高至58％、56％、54％;最低气温准确率分别从58％、56％、54％提高至64％、62％、59％;定时气温准确率分别从63％、60％、58％,提高至67％、63％、61％.高度差订正的方法有效提高了模式气温预报的准确率,减小了模式预报误差,提高了模式预报释用能力,订正后的气温预报TS评分得到明显的提高.该方法已应用在吉林省客观预报的订正算法中.  相似文献