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91.
两种再分析资料间Hadley环流双层结构的差异 总被引:7,自引:0,他引:7
采用NCEP/NCAR、ECMWF两种再分析资料,分析了1979-1989年纬向平均经向风([υ↑-])及质量流函数(ψ↑-)的差异。结果表明,ECMWF资料存在明显的Hadley双层结构,NCEP/NCAR资料则未见明显的Hadley双层结构。此项研究结果虽不能证明Hadley双层结构是否客观存在,但表明低纬大气环流研究中资料选用直接影响研究结果。 相似文献
92.
以ECMWF资料为因子,用PP法、MOS法、卡尔曼滤波法作平顶山地区日最高气温预报,并在微机上实现从格式转化、关键区选取、因子计算到结果输出的完全自动化。 相似文献
93.
94.
The suitability of the European Centre for Medium Range Weather Forecasting (ECMWF) operational wind analysis for the period
1980–1991 for studying interannual variability is examined. The changes in the model and the analysis procedure are shown
to give rise to a systematic and significant trend in the large scale circulation features. A new method of removing the systematic
errors at all levels is presented using multivariate EOF analysis. Objectively detrended analysis of the three-dimensional
wind field agrees well with independent Florida State University (FSU) wind analysis at the surface. It is shown that the
interannual variations in the detrended surface analysis agree well in amplitude as well as spatial patterns with those of
the FSU analysis. Therefore, the detrended analyses at other levels as well are expected to be useful for studies of variability
and predictability at interannual time scales. It is demonstrated that this trend in the wind field is due to the shift in
the climatologies from the period 1980–1985 to the period 1986–1991. 相似文献
95.
对2017年12月至2018年2月T639、ECMWF及日本(文中简称JP)数值模式的中期预报产品进行了分析和检验。结果表明:3个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变均具有较好的预报性能,其中ECMWF 模式预报效果最好。3个模式对850 hPa温度的转折性变化趋势均有较好的预报能力,对南方地区温度变化的预报能力优于北方地区;T639模式对北方地区的温度预报存在整体偏低的误差,而JP模式对南方地区的温度预报整体偏高,ECMWF 预报综合效果最好。对于2018年2月全国寒潮天气过程中的地面冷高压预报,T639模式对地面冷高压中心强度的预报效果优于ECMWF和JP模式,ECMWF模式对高压中心位置预报偏弱、偏东,T639和JP模式对高压中心位置预报亦存在明显偏差。 相似文献
96.
本文从四个方面检验分析了ECMWF 2009—2015年西北太平洋热带气旋集合平均预报性能。结果表明:集合预报对路径的预测能力逐年提高,对强度预报整体偏弱。随着热带气旋强度增强,集合预报对移速和移向的预测能力提高,而移向预报偏左、移速预报偏慢、强度预测偏弱的现象较明显。将影响热带气旋的引导气流分为偏强、中等、偏弱三类,引导气流偏弱时热带气旋移动偏慢,因此移向预报的不确定性大;而引导气流偏强时热带气旋移向明确,只是移速预报不稳定。进入南海的三类路径热带气旋,集合预报对西行、西北行两类的移速、移向预报效果较好,而西行后北折的预报较差,在热带气旋北折前,移向预报发散度很大,向北转折后移向趋于稳定,移速预报的误差相对较大。这几种情形的检验结果,在热带气旋集合预报的业务应用中值得注意。 相似文献
97.
Lei HAN Mingxuan CHEN Kangkai CHEN Haonan CHEN Yanbiao ZHANG Bing LU Linye SONG Rui QIN 《大气科学进展》2021,38(9):1444-1459
Correcting the forecast bias of numerical weather prediction models is important for severe weather warnings. The refined grid forecast requires direct correction on gridded forecast products, as opposed to correcting forecast data only at individual weather stations. In this study, a deep learning method called CU-net is proposed to correct the gridded forecasts of four weather variables from the European Centre for Medium-Range Weather Forecast Integrated Forecasting System global model(ECMWF-IFS): 2-m temperature, 2-m relative humidity, 10-m wind speed, and 10-m wind direction, with a forecast lead time of 24 h to 240 h in North China. First, the forecast correction problem is transformed into an image-toimage translation problem in deep learning under the CU-net architecture, which is based on convolutional neural networks.Second, the ECMWF-IFS forecasts and ECMWF reanalysis data(ERA5) from 2005 to 2018 are used as training,validation, and testing datasets. The predictors and labels(ground truth) of the model are created using the ECMWF-IFS and ERA5, respectively. Finally, the correction performance of CU-net is compared with a conventional method, anomaly numerical correction with observations(ANO). Results show that forecasts from CU-net have lower root mean square error, bias, mean absolute error, and higher correlation coefficient than those from ANO for all forecast lead times from 24 h to 240 h. CU-net improves upon the ECMWF-IFS forecast for all four weather variables in terms of the above evaluation metrics, whereas ANO improves upon ECMWF-IFS performance only for 2-m temperature and relative humidity. For the correction of the 10-m wind direction forecast, which is often difficult to achieve, CU-net also improves the correction performance. 相似文献
98.
2015年9—11月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验 总被引:2,自引:1,他引:1
对2015年9—11月T639、ECMWF及日本(文中简称JP)数值模式的中期预报产品进行了分析和检验。结果表明:3个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变具有较好的预报性能,其中ECMWF模式预报效果最好。ECMWF模式对副热带高压脊线位置预报较为准确,而T639模式对副热带高压西脊点的位置把握更好。3个模式对850 hPa温度的转折性变化趋势均有较好的预报能力,其中对南方地区温度变化的预报能力明显优于北方地区。此外,3个模式对1522号强台风彩虹中心位置和强度120 h预报均存在不同程度的偏差,特别是对台风彩虹发展初期的强度预报明显偏弱。T639和ECMWF模式对静稳天气形势均有较好的中期预报能力,但ECMWF模式对驱散雾 霾的冷空气预报与零场更加一致。 相似文献
99.
基于CRA空间检验技术的西南地区东部强降水EC模式预报误差分析 总被引:2,自引:1,他引:1
CRA(contiguous rain area)空间检验技术是将连续雨区作为目标进行检验。通过设定降水量阈值,识别、分离及平移降水目标,将预报偏差分解为落区、强度和形态误差,该方法可避免传统TS评分的双惩罚效应。利用CRA空间检验技术对2011—2014年5—9月西南地区东部EC细网格模式36 h预报时效119个降水目标的预报误差进行分析,并按照环流形势和影响系统对强降水个例进行分型,分为西南地区东部低涡切变型、西南地区东部-江淮切变型、南风型,分别对上述三类不同类型强降水个例的落区和强度误差进行了对比。得到如下结论:西南地区东部降水预报形态误差占比最大,为60%左右,其次是落区误差,为30%左右,强度误差最小,约为10%;落区平均偏西0.7°,经向偏差不明显;模式对于水平尺度较小的降水目标漏报可能性较大,而对于天气尺度降水目标模式预报面积偏大,总降水量偏大,雨强偏小;西南地区东部低涡切变型和西南地区东部-江淮切变型降水强度预报误差类似,模式预报雨区面积均偏大,降水尺度越大,偏大的概率越大,实况平均降水强度越强,模式预报强度越偏弱;南风型预报强降水面积和平均强度均偏弱,出现漏报的概率较大;而对于最大降水量,三种类型模式预报的最强降水均较实况偏弱;西南地区东部低涡切变型模式预报落区偏西,江淮至西南地区东部切变型模式预报落区偏西偏北,南风型模式预报落区偏西偏南。 相似文献
100.
2016年6—8月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验 总被引:1,自引:1,他引:0
对2016年6—8月T639、ECMWF及日本(文中简称JP)数值模式的中期预报产品进行了分析和检验。结果表明:3个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变均具有较好的预报性能,其中ECMWF模式预报效果最好。对于副热带高压,ECMWF和T639模式均能较好地预报副热带高压移动趋势,但具体过程存在不同偏差,ECMWF模式偏差较小;3个模式中期时效均能报出四川盆地的持续高温过程,且对北方850 hPa温度的转折性变化趋势均有较好的预报能力,ECMWF和JP模式对南方地区温度变化的预报能力明显优于北方地区,T639模式对南方温度预报偏差较大,ECMWF模式综合预报效果最好。对台风妮妲,ECMWF模式预报与零场较为接近,T639模式误差较大。 相似文献