基于气象要素的黄河宁夏段流凌密度预报模型     

张德卫  马旭林  张学艺  林霖  薛筝筝 《气象科技》2017,45(6):1095-1098

历史上,黄河宁夏段曾多次发生漫滩甚至决堤淹田等重大气象衍生次生灾害,带来严重损失,且大多发生在封河或开河过程中,流凌密度是判断开、封河的重要指标。本研究利用黄河宁夏段2008—2015年气象水文资料,对流凌密度与其前3~7天的气象要素进行多元线性回归和单要素曲线模拟,结果表明:利用气象要素资料开展流凌密度定量化预报可行,模型拟合度较高,可实现基于数值天气预报的黄河凌汛流凌密度预报业务。  相似文献   

河南省冰雹短期预报方法研究     

丁建芳  杨敏  刘磊 《气象与环境科学》2017,40(1):47-53

利用1999—2010年共45个冰雹日个例(全省同一天有≥2站出现冰雹),分析冰雹日高低空、地面形势特征和降雹落区,发现降雹与500 h Pa环流形势关系密切。因此依据冰雹日08时500 h Pa高空形势及对流层低层的特点,将河南省冰雹天气形势划分为西北气流型、东北冷涡型、华北冷涡型及低槽型4个天气类型,并依据不同的天气类型给出可能发生冰雹的大致落区。由于冰雹的形成除有利的天气形势背景条件外,还必须具备低层水汽辐合、大气不稳定层结、触发机制3个基本条件,因此本文进一步对河南省冰雹日当日500 h Pa低槽低涡位置、地面冷锋位置、地面温度、露点温度、探空资料等进行分月统计,获得冰雹预报的判别指标。基于以上条件,引进中国科学院大气物理研究所研发的完全弹性三维冰雹云模式,依据河南省内及周边的共7个探空站资料制作河南省的区域客观预报。通过4个月的业务应用,发现利用micaps实时资料并结合三维冰雹云模式来预报河南省的冰雹天气,空报率较高,漏报率较低,提高了冰雹的预报时效,为重点防雹作业区争取到了充分的作业准备时间。  相似文献   

Improving long-lead seasonal forecasts of precipitation over Southern China based on statistical downscaling using BCC_CSM1.1m     

《Dynamics of Atmospheres and Oceans》2021

Long-lead precipitation forecasts for 1–4 seasons ahead are usually difficult in dynamical climate models due to the model deficiencies and the limited persistence of initial signals. But, these forecasts could be empirically improved by statistical approaches. In this study, to improve the seasonal precipitation forecast over the southern China (SC), the statistical downscaling (SD) models are built by using the predictors of atmospheric circulation and sea surface temperature (SST) simulated by the Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1 m (BCC_CSM1.1 m). The different predictors involved in each SD model is selected based on both its close relationship with the target seasonal precipitation and its reasonable prediction skill in the BCC_CSM1.1 m. Cross and independent validations show the superior performance of the SD models, relative to the BCC_CSM1.1 m. The temporal correlation coefficient of SD models could reach > 0.4, exceeding the 95 % confidence level. The SC precipitation index can be much better forecasted by the SD models than by the BCC_CSM1.1 m in terms of the interannual variability. In addition, the errors of the precipitation forecast in all four seasons are significantly reduced over most of SC in the SD models. For the 2015/2016 strong El Niño event, the SD models outperform the dynamical BCC_CSM1.1 m model on the spatial and regional-average precipitation anomalies, mostly due to the effective SST predictor in the SD models and the weak response of the SC precipitation to El Niño-related SST anomalies in the BCC_CSM1.1 m.  相似文献   

机器学习在强对流监测预报中的应用进展     

周康辉  郑永光  韩雷  董万胜 《气象》2021,(3):274-289

近年来,机器学习理论和方法应用蓬勃发展,已在强对流天气监测和预报中广泛应用。各类机器学习算法,包括传统机器学习算法(如随机森林、决策树、支持向量机、神经网络等)和深度学习方法,已在强对流监测、短时临近预报、短期预报领域发挥了积极的重要作用,其应用效果往往明显优于依靠统计特征或者主观经验积累的传统方法。机器学习方法能够更有效提取高时空分辨率的中小尺度观测数据的强对流特征,为强对流监测提供更全面、更强大的自动识别和追踪能力;能够有效综合应用多源观测数据、分析数据和数值预报模式数据,为强对流临近预报预警提取更多有效信息;能够有效对数值模式预报进行释用和后处理,提升全球数值模式、高分辨率区域数值模式在强对流天气预报上的应用效果。最后,给出了目前机器学习方法应用中存在的问题和未来工作展望。  相似文献   

2018年西北太平洋台风活动特征和预报难点分析     

吕心艳  许映龙  董林  高拴柱 《气象》2021,(3):359-372

利用1949—2018年中国气象局台风最佳路径、2018年中央气象台的台风路径强度实时预报、ECMWF数值预报以及NCEP逐日高分辨率海温RTG_SST(0.083°×0.083°)等资料,对2018年西北太平洋台风活动的主要特征和预报难点进行了分析。结果表明:2018年台风生成频数偏多,生成源地偏东,南海台风活跃;生成时间集中,盛夏台风异常偏多,台风群发性强,双台风或多台风共存活动频次偏多;台风生命史长,累积气旋能量偏高,超强台风偏多,但整体强度偏弱,较弱台风异常偏多;台风登陆频数和频次偏多,登陆地段偏北,且登陆台风强度明显偏弱。中央气象台24~120 h台风路径预报误差分别为72、124、179、262和388 km,各时效误差较2017年均有减少,特别是长时效路径预报误差明显减少;24~120 h台风强度预报误差分别为3.7、5.1、5.5、6.6和7.1 m·s^-1。由于双台风或多台风之间的相互作用、“鞍型场”等造成路径预报难度大以及多台风之间复杂水汽输送、近海台风强度变化不确定性大等原因,造成强度预报难度大。若采用更多观测资料、进行更深入的台风机理研究以及研发更有效的台风客观预报技术将是突破这些难点的有效途径。  相似文献   

基于深度学习的气象要素预测方法     

马景奕  刘维成  闫文君 《热带气象学报》2021,37(2):186-193

针对气象预测内容繁多且影响因素多样的问题,提出了一种基于长短时记忆（LSTM）的气象预测方法。方法能够对繁杂的气象数据进行自动预处理,提取相应的特征信息。通过神经网络的前向训练、长短时记忆反馈学习,经过多隐藏层地自主训练,对能见度、温度、露点、风速、风向以及压力气象信息实现准确预测。通过实验以及与经典机器学习预测方法的比较,验证了本文方法在气象预测中的有效性,进一步提升了气象预测的准确性,各项预测值的均方检验误差平均值为0.35。   相似文献   

华南区域大气成分数值模式GRACEs预报性能评估   总被引：1，自引：0，他引：1  

李婷苑  吴乃庚  邓雪娇  邓涛  陈靖扬  沈劲  邓思欣  梁华玲 《热带气象学报》2021,37(2):207-217

利用2016-2019年广东省国控站实况监测数据对华南区域大气成分数值模式系统(GRACEs)预报性能进行了综合评估。除空气质量指数AQI外,重点对PM_2.5、O₃及NO₂进行了分析评估。(1) 模式预报性能存在年际差异,对各要素的预报值总体偏低。(2) 模式预报能较好地反映空气质量的空间分布,PM_2.5中心在珠三角西北部,而O₃-8 h高值区在珠三角核心区和粤东沿海,但模式对O₃-8 h高值区存在显著预报低估现象。(3)模式可较好地模拟出PM_2.5月变化的单峰型特征和O₃-8 h月变化双峰型特征,但模式对AQI的秋冬季主峰值和春季次峰值的预报存在低估,分别与模式对O₃-8 h、PM_2.5的低估有关。(4) 模式能较好体现O₃的午后峰值和NO₂双峰值的日变化规律;模式对O₃前体物NO₂的预报偏差,有可能是导致随后几小时对O₃浓度预报偏差的重要原因。(5) 日平均浓度预报效果检验显示模式可较好预测AQI和3种污染物的变化趋势,但对夏秋季高O₃-8 h浓度预报显著偏低;模式对轻度污染及以上等级预报能力偏低,亟需提升模式对污染天气的预报能力。   相似文献   

The Application of a Meteo-hydrological Forecasting System with Rainfall Bias Correction in a Small and Medium-sized Catchment     

高玉芳  吴雨晴  陈耀登  喻伟  顾天威  武雅珍 《热带气象学报(英文版)》2022,28(2):154-168

Meteo-hydrological forecasting models are an effective way to generate high-resolution gridded rainfall data for water source research and flood forecast. The quality of rainfall data in terms of both intensity and distribution is very important for establishing a reliable meteo-hydrological forecasting model. To improve the accuracy of rainfall data, the successive correction method is introduced to correct the bias of rainfall, and a meteo-hydrological forecasting model based on WRF and WRF-Hydro is applied for streamflow forecast over the Zhanghe River catchment in China. The performance of WRF rainfall is compared with the China Meteorological Administration Multi-source Precipitation Analysis System (CMPAS), and the simulated streamflow from the model is further studied. It shows that the corrected WRF rainfall is more similar to the CMPAS in both temporal and spatial distribution than the original WRF rainfall. By contrast, the statistical metrics of the corrected WRF rainfall are better. When the corrected WRF rainfall is used to drive the WRF-Hydro model, the simulated streamflow of most events is significantly improved in both hydrographs and volume than that of using the original WRF rainfall. Among the studied events, the largest improvement of the NSE is from -0.68 to 0.67. It proves that correcting the bias of WRF rainfall with the successive correction method can greatly improve the performance of streamflow forecast. In general, the WRF / WRF-Hydro meteo-hydrological forecasting model based on the successive correction method has the potential to provide better streamflow forecast in the Zhanghe River catchment.  相似文献   

华南暴雨区域集合预报中不同同化方案的影响试验研究          下载免费PDF全文

张凯锋  王东海  张宇  张敏  张少婷 《热带气象学报》2022,38(1):145-160

基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式及GEFS动力降尺度获取区域集合预报初值场,通过对同化后的分析场进行模式积分实现华南前汛期区域集合预报。对2019年6月10日的一次华南前汛期暴雨过程进行不同同化方案的试验:混合同化(Hybrid)、三维变分(3Dvar)、集合卡尔曼滤波(EnKF)和对比试验(Ctrl)四组试验的对比分析,探讨具有不同背景误差协方差矩阵的同化方案对区域集合预报集合扰动和集合离散随时间演变特征的影响,评估不同试验的降水模拟效果。(1) Hybrid对模式初始场有较好的改善作用,而3DVar和EnKF对初始场的改善作用不明显。(2) 对风场、温度场和湿度场,在前期预报中Hybrid的预报误差小于3DVar和EnKF,在中后期的预报中,3DVar和EnKF的预报误差得到改善,且好于Hybrid。同样,集合扰动能量,Hybrid和Ctrl在前期预报发展好于3DVar和EnKF,而在中后期的预报3DVar和EnKF好于Hybrid和Ctrl。(3) 从24 h累积降水评分中,整体上同化试验好于Ctrl,3DVar和EnKF好于Hybrid,且3DVar对大中雨级别的降水评分较好,而EnKF对暴雨以上级别的降水评分较好。(4) 对于集合统计检验分析,同化试验的AUC值都大于Ctrl的AUC值,24 h累积降水量阈值在10~100 mm的AUC值,3DVar最好;而125 mm阈值的AUC值,EnKF最好。   相似文献   

基于SCTP-RF算法的甘肃省短期定量降水客观预报方法研究     

刘娜  黄武斌  杨建才  王基鑫  王一丞  张君霞 《干旱气象》2022,40(1):146-155

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的精细化数值预报产品、中国气象局下发的降水指导产品(TP;MA)及甘肃省340个气象站点降水实况数据,利用泰森多边形与K-means空间聚类方法(spatial cluster and Tyson polygon, SCTP),对2017—2019年4—9月甘肃省340站降水资料进行客观分区。在此基础上,采用随机森林算法(random forest, RF),筛选出与降水相关的物理量因子构建模型,开展甘肃省短期定量降水客观预报订正试验,并进行预报效果检验。结果表明:(1)甘肃省4—9月降水客观分区依次为7、6、14、13、14和11个。(2)就晴雨预报而言,SCTP-RF订正产品对甘肃省汛期的晴雨预报能力较TP;MA指导产品和ECMWF模式产品有一定提升,提升幅度分别为6.1%、4.2%;在空间上,SCTP-RF算法对甘肃省340站的晴雨预报均具有一定的订正能力,大部分站点晴雨预报准确率提升了5%,特别是河东地区。(3)在分级降水预报中,SCTP-RF订正产品对中雨和大雨的预报能力均优于TP;MA指导产品和ECMWF模式产品,且全省大部的订正效果较好,特别是河东中部及陇东南地区,但在强降水过程中对小雨和暴雨的预报订正不稳定,尤其是陇东南地区的小雨。  相似文献