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基于中国气象局自主研发的全球集合预报系统CMA-GEPS,针对2020年6—7月的长江中下游地区超强梅雨天气过程,开展了中国梅汛期强降水的预报能力分析。结果表明,西太副高的稳定维持及夏季风的持续增强为梅汛期强降水的发生提供了有利的动力和水汽条件。CMA-GEPS对西太副高各指数的快速调整趋势预报,可提前7～10 d在预报中呈现;对西太副高强度和面积预报技巧与NCEP集合预报相当,表现为偏弱的估计,脊线和西伸脊点预报技巧与ECMWF集合预报相当,表现为脊线位置偏南、西伸脊点偏东的偏差。CMA-GEPS对东亚夏季风指数预报技巧在9 d以上,较控制预报提前2 d。CMA-GEPS的控制预报存在强度偏弱、雨带位置偏南的系统性偏差和漏报现象;基于空间和时间权重修正的邻域方案TSWNP,明显提高了大雨预报的技巧,减少了漏报的发生,优于控制预报和传统的单点概率预报,从而表明,TSWNP方案对梅汛期大雨过程的预报是有效且合理的。 相似文献
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基于GRAPES全球集合预报系统(GRAPES-GEPS)及2020年2月13—16日的全国寒潮天气过程,开发出一类新的集合预报产品—K-均值聚类产品。采用爬山法确定最佳聚类数量,并采用K-均值聚类算法对集合样本进行分类。结果表明,该方法的500hPa位势高度场所有类别的聚类产品均呈现出中高纬Ω形的环流形势及低压系统后部冷平流的走向,发生概率最高的聚类产品最能反映实况中环流形势的分布。对于850hPa温度场,其聚类产品均呈现出全国温度从北到南呈带状逐渐增加的空间分布特征,发生概率最高的第一类聚类产品与实况最为接近。对于10m风速聚类产品,在较大风速处,集合样本离散度较大,不同类别的风速大小差异显著;发生概率较高的第一类聚类产品,其对天津及周边地区10m风速的分布及强度描述均较准确,并能提供有价值的预报信息。K-均值聚类能有效地实现集合预报样本信息的浓缩,该产品可为预报员判断某一时次的天气预报提供直观指导。 相似文献
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本文研究计算CMA_MESO模式预报降水FSS（Fractions Skill Score）评分时，当其水平分辨率与观测降水不一致时，采取两种匹配方式统一分辨率，分析这两种方式得到的FSS评分结果是否有差异。针对3 km分辨率CMA_MESO模式6 h累积降水，选取5 km分辨率的观测降水，分别采取预报降水匹配观测降水分辨率，以及观测降水匹配预报降水分辨率两种方式，选择4种邻域尺度：5、25、51和105 km；4种降水阈值：0.1、4、13和25 mm，得到两组不同预报时效的FSS评分。通过分析发现：两组FSS评分结果没有显著差异。研究结果表明，当CMA_MESO模式预报降水水平分辨率与观测降水不一致时，可以将预报降水匹配到观测降水格点场，也可以将观测降水匹配到预报降水格点场，两种匹配方式对FSS评分结果没有影响。 相似文献
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