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日本高分辨率模式对中国降水预报能力的客观检验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2012年4月1日-8月31日中国2419个台站逐6 h降水资料、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与中国3万余个自动站逐时降水融合资料,基于客观统计方法,分别检验了日本高分辨率模式对中国逐6 h、12 h和24 h分段站点、格点降水的预报能力。结果表明:(1)模式晴雨预报技巧随分段间隔的增加整体增加,暴雨预报技巧在12 h分段表现相对较好;(2)就站点检验来说,模式晴雨预报的降水频数高于观测,6 h和12 h分段暴雨预报低于观测频数,24 h分段则与观测基本一致,通过计算调整阈值可以明显改善技巧评分;(3)6 h分段降水标准差比值1,出现预报为中雨,而观测为暴雨或小雨的概率增大,24 h分段则相反;(4)整体而言,模式对东南地区的预报技巧高于西北地区,但沿海地区降水的偶然性更大;(5)模式预报与高分辨率卫星、自动站融合降水产品有更好的一致性,阈值调整的空间相对有限;(6)东南地区预报与观测的相关性大于西北地区,模式对东部沿海地区降水量级的预报比西部地区更为合理。 相似文献
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ECMWF、日本高分辨率模式降水预报能力的对比分析 总被引：9，自引：2，他引：7
利用2012年4月1日至2013年3月31日ECMWF、日本高分辨率模式降水预报资料,全国2419个台站逐6 h降水量观测、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3万余个自动站逐小时降水融合资料,基于列联表预报评分、泰勒图等统计方法,客观对比分析ECMWF、日本高分辨率模式对中国逐6、12和24 h分段降水的预报能力,主要结论如下:(1)整体来说,ECMWF对降水的预报优于日本模式,日本模式预报离散度偏大,而ECMWF预报相对平稳,与观测更加一致;(2)两个模式晴雨预报中降水发生频率较实际偏高,暴雨预报频率较实际偏低,随着分段间隔的增加,这一情况有所改善;(3)ECMWF模式6 h分段降水晴雨预报评分低于日本模式,暴雨预报评分整体高于日本模式,12和24 h分段ECMWF模式晴雨、暴雨预报评分一致高于日本模式;(4)通过调整阈值改变预报偏差能够在一定程度上提高预报技巧;(5)就空间分布来看,模式在东南地区Bias、CSI技巧评分整体优于西北地区。 相似文献
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《内蒙古气象》2018,(5)
针对2017年7月6—7日内蒙古东部地区的冷涡降水过程,利用NCEP的GFS预报资料为初始值得到的集合动力因子预报系统结果,从中优选出10个动力因子以及对其进行4种方法的集合,以此对强降水过程进行诊断分析和预报研究。结果表明:动力因子预报降水在空间分布上与6h观测降水基本一致,代表动力因子对降水落区具有较好的指示意义,中位数和等权平均集合预报降水的强度比观测降水偏弱,而多元线性回归和加权平均集合动力因子对强降水中心的预报相对较好。预报技巧评分计算结果表明,集合动力因子对降水预报均有一定的技巧,而多元线性回归集合结果与观测降水最为吻合,空间相关系数达到0.76,ETS评分为0.49,加权平均次之,但多元线性回归集合方法预报的降水发生频率会较实际降水偏高。 相似文献
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针对贵州省年平均降水量,年平均气温,年平均最高气温和年平均最低气温四个特征量,从空间分布上的定性比较,从年际、年代际的时间演变比较以及从泰勒图的定量比较来看,RegCM4模式的模拟效果优于CMIP5模式,因此本研究在RCP4.5排放情景下利用RegCM4模式数据预估未来2018—2050年贵州省年平均降水量,年平均气温,年平均最高气温和年平均最低气温。结果表明:21世纪Ⅰ阶段(2018—2028年)相对于基准期年平均降水在全省大部地区均是偏少的,偏少幅度在8.5%以内,其中贵州省北部地区偏少幅度最大;21世纪Ⅱ阶段(2029—2039年)相对于基准期贵州省中西部降水偏少东部降水偏多,变化幅度基本上在7%以内;21世纪Ⅲ阶段(2040—2050年)相对于基准期贵州省南部和东部降水偏少西北部降水偏多,变化幅度基本上在7.5%以内。贵州省21世纪Ⅰ阶段、Ⅱ阶段、Ⅲ阶段年平均气温、年平均最高气温和年平均最低气温相对于基准期均是偏暖的,偏暖幅度在0.6～1.3℃之间,越到后期,偏暖幅度越大,且空间差异不大。 相似文献
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尽管确定性预报不是集合预报系统(EPS)的主要目的和应用方向,但其每一个成员的预报表现决定了集合预报系统的预报性能,集合平均也是实际预报业务的一个重要参考指标。为此,利用2013~2015年5~10月的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报系统的降水预报资料,CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3×10~4余个自动气象观测站的逐小时降水量融合资料,研究ECMWF集合预报系统对秦岭周边地区逐日降水的控制预报、成员预报、集合平均的预报能力,并探索提高降水集合平均预报性能的有效方法。主要结论如下:(1)无论是集合平均还是控制预报,整体上都较好的刻画了秦岭周边地区降水的空间形态,比较而言,控制预报能够更好的表现了降水的方差变化。(2)泰勒分析表明,集合平均的降水方差随预报时效增加单调减小,控制预报的方差变化随预报时效的增长振荡较小,其相关系数略优于集合平均。(3)技巧评分表明,集合平均使小雨(降水发生频次)的预报偏差显著增加,增大了空报率;使大雨以上的降水预报偏差减小,增大了漏报率,从而使得大多数情况下,集合平均TS(Threat Score)、ETS(Equitable Threat Score)评分低于控制及扰动成员预报。分析认为这主要是由于降水这一要素的偏态分布特性引起的。(4)集合平均的显著贡献在于能够较好的指示可能发生降水的空间位置。通过阈值限定,调整预报偏差,减少(增大)其对小雨(暴雨)的预报频率,能够使集合平均的TS、ETS评分大幅度提升,预报技巧显著优于成员预报和控制预报。目前,预报偏差Bias订正方法已成功应用于陕西省精细化格点预报系统中。 相似文献
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利用CMIP5提供的26个全球气候系统模式的集合模拟结果,预估新代表性浓度路径情景下,中国区域21世纪温度和降水的变化,并采用泰勒图和模式离差法对多模式预估结果进行不确定性分析。预估结果显示到21世纪末期(2081—2100年),三种浓度路径情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下中国年均温增幅分别为1.87 ℃、2.88 ℃、5.51 ℃;年降水的增幅分别为0.124 mm/d、0.214 mm/d、0.323 mm/d。21世纪中国增温增湿的主要贡献区为青藏高原和东北地区。不确定性分析结果表明,大多数CMIP5模式对21世纪中国区域温度的预估有着较好的一致性,而对降水预估的差异性相对较大。集合模式离差分析结果表明,中国80%以上区域的温度预估结果信号大于噪音,而降水预估的有意义信号区域不足20%,CMIP5集合模式对温度变化预测结果的可信度较高,而对降水变化的预测结果则存在很大的不确定性。 相似文献
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利用CMIP5中20个模式的历史模拟结果和英国东英格利亚大学CRU观测数据,采用泰勒图、趋势分析、滑动平均和EOF等方法从气候态和气候变率两方面检验各个模式对中亚年平均气温的模拟能力。结果表明：各模式能较好地模拟1951—2005年中亚地区显著增温趋势和年平均气温的空间分布特点,尤其是高、低值中心和等值线数值分布。泰勒图分析显示,大部分模式的均方根误差在0.5左右,空间相关系数在0.85～0.90之间,标准差在0.5～1.0之间。EOF分析结果表明,模式集合平均能够较好地表现出中亚气温一致升高以及南北反位相波动这两个主要模态的时空变化特征。 相似文献
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