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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最佳子集多元线性回归模型在热带气旋风圈变化预报中的应用     

饶晨泓  陈光华  陈可鑫  朱志伟 《气候与环境研究》2021,26(1):115-122

基于最佳路径（IBTrACS）数据集和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的再分析（ERA-Interim）数据,建立了西北太平洋上（Western North Pacific, WNP）热带气旋（Tropical Cyclone, TC）的七级风圈（R17）变化的最佳子集多元线性回归（bs-MLR）模型。首先根据2001～2014年6～11月TC初始半径（R_{17_0}）的第1～25、26～50、51～75、76～100个百分位点将TC分为4类,建立针对各类TC的bs-MLR模型,再利用2015年6～11月的全部TC对模型的预报效果进行检验。结果表明:对TC生命周期中任意时刻的未来12小时R17（R_{17_12}）进行预报时,当R_{17_0}小于92.6 km及R_{17_0} 在111.1～138.9 km范围内时,模型对于 R_{17_12}的趋势预报和大小预报均具有较好的效果;对TC生命周期中任意时刻未来24小时R17（R_{17_24}）进行预报时,当R_{17_0}在111.1～138.9 km范围内时,模式对R_{17_24}的趋势预报的效果较好。整体而言,bs-MLR模型对于R_{17_12}的预报准确性高于对R_{17_24}。  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   

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   

青藏高原西部一次高原涡生成的数值模拟研究     

王溪雯  张飞民  王芝兰  杨凯  王澄海 《干旱气象》2021,39(1):54-64

使用ERA5、ERA-Interim和FNL 3种常用再分析/分析资料驱动WRF模式对2006年8月14日青藏高原西部的一次高原涡活动进行数值模拟,在评估不同再分析资料驱动WRF模式对高原涡的模拟能力基础上,利用涡度收支、视热源和视水汽汇方程,诊断分析高原涡生成过程中的热力和动力结构特征。结果表明,使用ERA5和ERA-Interim资料驱动WRF模式可模拟再现出此次高原涡的生成过程,其中ERA5对高原涡低层闭合性气旋环流和螺旋云带结构特征的模拟再现能力最好,模拟的高原涡及其降水强度最强;使用FNL资料驱动WRF模式无法模拟再现出高原涡生成过程及其降水分布特征。此次高原涡生成过程中气旋性正涡度的发展、热量和水汽的收支与其低层的垂直输送密切相关;高原涡生成前地表感热加热作用明显;生成阶段积云对流发展最为旺盛,降水最为显著,热量和水汽的垂直输送及相应的大气凝结潜热加热明显,对高原涡的发展有促进作用。  相似文献   

基于连续无有效降水日数的吉林省干旱灾害识别与检验     

曲美慧  涂钢  冯喜媛 《吉林气象》2021,28(1):28-32

利用吉林省26站逐日降水资料,基于连续无有效降水日数对吉林省1961-2000年作物生长季干旱及春、夏、秋旱进行识别,并检验与实况吻合率.结果表明,DNP识别各级干旱及春、夏、秋旱发生频次均呈由西到东减少的空间分布,重旱多发在西部,与干旱灾害实况一致.春、夏、秋旱占旱灾总频次的60.7％、22.6％、16.7％.不考虑干旱等级的检验结果显示,除通化地区外DNP对实际旱灾吻合率是60％～97％.对阶段性旱灾识别中春旱吻合率较高;夏旱吻合率不高;秋旱在西部有较高吻合率,中东部秋旱识别率低.历史典型旱灾年检验时,若不考虑干旱等级,吻合率达90.9％;若考虑发生时间,吻合率达86.4％;若将中旱等级以上识别为旱灾,则吻合率只有40.9％,此时若增加连续2次轻旱过程且间隔不超过4天同样识别为干旱,吻合率可提升至60％.总之,DNP评定干旱等级较实际偏低,但对阶段性旱灾有较好识别效果,能为干旱监测、旱灾评估业务工作提供参考.  相似文献   

2019—2020年1—3月降水和气温的多源数据融合产品检验评估及对比分析     

李依瞳  慕秀香  朴美花  崔景琳 《吉林气象》2021,28(3):1-5

对2020年1-3月CLDAS多源降水融合实况、多源气温融合实况采用平均绝对误差分析、均方根误差分析及相关系数分析等方法进行检验评估,并与2019年同时段多源降水融合实况、多源气温融合实况进行对比分析.结果表明:2月降水多源融合实况较观测实况偏多;3月多源气温融合实况最接近观测实况;西部地区的日最低气温多源融合实况较为接近观测实况.  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   

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