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使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0～72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。 相似文献
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利用常规的地面、高空形势图以及雷达观测资料,对2017年4月15日发生在湖北恩施山区的一次局地性强冰雹天气过程的成因进行了分析。结果表明:锋前地面暖低压的热效应,加强了地面辐合和不稳定能量的积聚,使上干冷下暖湿的不稳定层结更加明显,地面辐合线和中低层切变辐合区的存在,为风暴单体形成提供了良好的环境条件;在中尺度辐合线动力抬升作用下,低层辐合上升触发了对流不稳定能量的释放,加上山区"喇叭口"有利地形的抬升作用,更激发了强对流天气的发展;此次强对流天气过程中,表现出了多单体风暴此消彼长的特征,在有利的大气环境条件和地形条件下,多单体风暴的发展加强,强风暴较长时间维持,是此次局地出现强冰雹的重要原因。雹暴单体的垂直结构反映出了低层入流、弱回波区、高强回波悬垂等典型特征,中层径向辐合和风暴顶辐散共同作用,有利于风暴单体得以维持和发展,也是造成局地冰雹天气的重要原因。单体风暴反射率因子较长时间维持在60dBz以上,并对应较大的VIL值出现;此次强冰雹天气,局地性强,影响范围小,其主要原因是0～6km垂直风切变不大,同时,中低层湿层浅薄,地面湿区明显偏南,仅在冰雹落区附近出现一个小范围的近饱和湿区,不利于风暴天气有组织的大范围发展。 相似文献
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数值预报产品在天气预报预警中有着重要的作用。2016—2020年汛期ECMWF模式预报降水与湖北襄阳区域站观测降水的对比分析表明：ECMWF对中雨及以上降雨的预报，第1、2天预报偏小，而第3天预报偏大；三个预报时段强降雨中心位置偏差无规律。为了更好地对ECMWF产品进行释用，提高汛期降水预报准确率，从概率匹配角度研究了不同降水量级订正值，并对2021年汛期ECMWF降水预报进行逐日检验。结果显示：概率匹配订正法可有效地改善模式预报性能，对中雨及以上降雨预报均有良好的订正效果，尤其对第1天暴雨预报改进最为明显。228站平均的TS评分提高了6个百分点，由11.1%增加到17.1%，漏报情况改良了13.5个百分点，由85.0%降为71.5%。采用该订正法开展定量降水预报，由于增加了当地降雨概率分布的背景信息，能表现出比原模式更高的参考价值。 相似文献
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