多模式温度集成预报的检验分析

该文利用C#程序语言逐日读取欧洲数值预报模式(Ec)、中国数值预报模式(T639)、德国天气在线(ZX)、美国天气(MG)、中国天气(ZG)、中央气象台指导预报(ZY)6家模式预报的日最高气温(Tg)和日最低气温(Td)预报值,建立预报数据库。使用LINEST函数对Tg和Td做多元回归分析,得出6家模式的集成预报结果,结果表明:集成预报(JC)比6家模式预报准确率都高;同时,建立本地化订正方法,将原6家模式Tg和Td进行订正后再集成,结果表明:订正后的集成比直接集成准确率提高了0%～4%,说明订正方法的使用对提高气温预报准确率有一定的效果。另外,通过对各家模式预报结果和集成预报结果的检验分析,不仅为预报员择优使用数值预报产品提供参考依据,也为数值预报产品释用提供一定的参考方法。     

三种数值模式气温预报产品的检验及误差订正方法研究

基于德国天气在线T7online(简称T7)、ECMWF细网格(简称EC)及T639三种数值模式的气温预报产品,结合本溪站气象观测资料,对三种数值模式2014年1月至2015年12月本溪市气温预报的准确率及预报误差进行了检验和分析,根据误差分析结果利用BP神经网络模型建立了本溪市数值模式气温预报误差客观化订正模型。结果表明:对于气温预报的年检验,T7、EC和T639三种数值模式的最低气温预报准确率均高于最高气温的预报准确率;对于气温预报的月检验,三种数值模式对夏季、秋季最低气温的预报效果明显优于冬季和春季,而对于最高气温的预报,T7的气温预报准确率明显优于EC和T639模式;当气温波动较大时,三种数值模式气温的预报准确率均明显下降。三种数值模式对最低气温预报的平均误差均为2.00℃以内,对最高气温的预报准确率存较大差别,T7模式最高气温的预报误差最小,T639模式气温预报的系统偏差最明显,最低气温系统偏差为-1.34℃,最高气温系统偏差为-2.87℃。根据三种数值模式气温预报误差的特征,结合BP神经网络建立本溪市气温误差预报模型对数值模式气温预报结果进行订正,订正后气温平均绝对误差由2.40℃左右降至1.40℃左右,系统偏差和均方根误差均明显缩小,气温预报准确率由50%左右提高至80%以上,数值模式气温预报准确率明显提高,具有较好的应用价值。     

EC细网格2m温度对沧州市的预报能力检验及订正

利用EC模式对2017年沧州市14个国家基本站2m最高、最低温度的24、48、72h预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差和皮尔森相关系数等统计方法进行检验及订正。结果表明:EC模式对不同预报时效预报准确率,最高温度模式20时起报高于08时,最低温度08时起报高于20时;随着预报时效的延长,模式预报准确率逐渐下降。预报准确率最高温度区域差异不明显,月际变化大;最低温度区域差异显著,月际变化不均。EC模式对沧州温度的预报误差主要由系统误差造成,温度预报绝大多数的大值误差出现在转折性天气阶段,当出现明显升温和高温时,最高温度预报偏低更明显,出现明显降温时,最低温度预报偏高。对2018年1-4月EC模式预报最高、最低温度进行系统和大误差订正检验,发现订正后预报效果更好。     

基于ECMWF的两种温度客观预报订正方法及评估

依据ECMWF细网格模式2019—2020年20:00起报未来24-216h的0.05×0.05°分辨率格点日最高、最低温度和国家气象信息中心格点温度实况资料，采用“动态训练、择优选取”的基本原则，利用递减平均法（DAM）和径向基函数神经网络方法（RBFNN）对温度进行客观预报订正，并与中央台指导预报（NMC）和EC模式预报产品进行格点检验对比分析。结果表明：（1）通过DAM和RBFNN订正后的24—216h日最高、最低温度预报准确率提高3.9～7.8%，均为“正”技巧，对预报准确率偏低的月份预报时效订正效果更显著，且夏、秋季最高温度预报订正效果较好，冬季最低温度订正能力较强；（2）分区域预报检验来看，订正后的最高、最低温度预报产品除沙坡头区的最高温度预报和贺兰山的最低温度预报误差偏大外，其他区域的误差基本都小于2℃，特别是对强降温、寒潮天气的温度预报订正效果明显优于NMC和EC模式预报产品，对预报业务有一定的参考价值。     

基于径向基函数神经网络温度预报订正方法及评估

根据中央气象台自2017年10月—2018年9月20:00起报未来72 h 0.05 °×0.05 °分辨率格点日最高、最低温度指导预报和国家气象信息中心格点温度实况,应用Matlab神经网络工具箱提供的newrbe函数,建立基于径向基函数(RBF)神经网络的温度预报模型,对2018年10月—2019年9月RBF预报产品进行格点检验评估,并与同期的EC模式预报产品做了对比。结果表明:（1）通过RBF模型订正后的24 h、48 h和72 h日最高和最低温度预报准确率较中央气象台指导预报（NMC）分别提高了7.21%、6.98%、5.48%和5.67%、4.46%、4.47%,均为正技巧,且春、夏、秋季预报订正效果要好于冬季;（2）分区域预报检验来看,除海源、同心、彭阳的最高温度预报和海源、惠农的最低温度预报误差偏较大外,其他区域的误差基本都小于2 ℃。特别是对强降温、霜冻天气的温度预报准确率高于NMC,对预报员有一定的参考价值。      

基于EC细网格产品对怀化地区日最高气温的预报及订正分析

利用EC细网格(ECMWF-thin)0.125°×0.125°格距20时起报地面2 m气温资料,使用反距离加权法插值至怀化11个国家气象观测站点上,计算出模式预报的日最高气温,对模式预报准确率的时空分布特征以及利用N日误差滑动平均值、天气分类方法分别对模式预报进行订正分析发现:随着预报时效的延长ECMWF-thin日最高气温预报准确率降低,存在明显的时间变化特征,但空间差异不明显;ECMWF-thin日最高气温预报较实况普遍偏低;利用N日误差滑动平均值方法订正,日最高气温预报准确率的提升16%~20%,订正后预报准确率在54%~73%,此方法操作便捷、简单实用;进行天气分类订正后,各类型天气均有不同程度提升,且对特定类型天气提升明显,两种方法各有利弊,对日最高气温预报均具有一定的指导意义。     

德国天气在线产品在寿光温度预报中的应用分析

为了提高更加精细化的温度预报,通过对2009-2010年德国天气在线的数值预报产品中24小时最高、最低气温进行检验,结果表明,在士2℃误差范围内,德国天气在线的数值预报产品对高温预报准确率平均达到78％;低温预报准确率平均达49％。分析影响该模式预报高、低温偏差的主要天气原因,找到通过该模式订正高、低温预报的方法。     

误差订正在辽宁地区冬季温度预报中的应用

利用7d固定误差订正和滑动误差订正方法对2014年冬季辽宁地区中尺度业务模式2m温度预报产品插值结果进行订正,并将订正结果与中央气象台MOS预报进行对比,分析MOS、7d固定误差订正和滑动误差订正3种数值模式后处理方法对辽宁地区冬季温度预报准确率的影响。结果表明:经过两种误差订正后的预报结果准确率均比数值模式预报插值结果高,滑动误差订正效果优于7d固定误差订正;24h最高气温预报中,滑动误差订正结果的准确率最高;最低气温预报中,08时滑动误差订正结果准确率高于中央气象台MOS预报,但20时滑动误差订正结果准确率低于MOS预报。滑动误差订正需1—15d的资料积累,比MOS方法所需资料少且操作简单,适合观测资料积累少的地区开展数值模式的温度订正。     

四川地区EC细网格模式2m温度偏差订正研究

本文选取2017年1~12月ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式168h预报时效的2m温度场和对应时段四川地区157个国家站的观测资料,对比分析了模式温度预报的系统性偏差特征,采用15日周期的滑动双权重平均法对2m温度预报产品进行偏差订正,并与四川省气象台现有的主、客观预报产品进行对比,结果表明:(1)EC模式对低温的预报准确率远高于高温预报准确率;订正后高、低温预报准确率均有显著提高,其中低温平均提高了20.5%,高温提高了31.2%,平均绝对误差分别减小约1.1℃和2.9℃。(2)EC模式高温预报的逐月差异明显比低温预报逐月差异大,订正后差异明显减小,且各月的高、低温预报准确率均有显著提升,订正后各月高、低温的平均绝对误差均在2℃之内。(3)EC模式对于低温和高温的预报在全省均大致呈现负的系统性误差,且高温预报的系统性误差明显比低温预报的系统性误差大,订正后2m温度预报的系统性误差均明显降低,全省大部分地区维持在±1℃之间。(4)与四川省气象台现有的主、客观预报产品对比显示,对于高低温预报均是EC订正后准确率最高、平均绝对误差最小,订正效果较为理想。     

递减平均法对陕西SCMOC精细化温度预报的订正效果

利用递减平均法对2012—2013年陕西区域99站共731 d的SCMOC温度精细化指导预报进行误差订正,订正结果表明:该订正方法总体表现为正的订正效果,对08:00和20:00起报的定时温度、日最高温度以及08:00起报的日最低温度有明显的订正能力,在准确率偏低的预报时效内订正效果较好;对于48 h内逐3 h定时温度预报,在夜间的准确率高于白天,对应的"递减平均法"在白天的订正能力高于夜间;对于168 h内日最高(低)温度预报,随着预报时效的增加准确率降低,但是"递减平均法"的误差订正能力增强;"递减平均法"对48 h内逐3 h定时温度和24 h内日最低温度的订正能力在准确率偏低的月份偏强。     

昌吉州主客观温度预报检验及业务应用

该文对2013年昌吉州区域3种主客观温度预报产品进行质量检验,预报时效24 h、48 h、72 h;对温度预报误差≤2℃的百分率(准确率)、平均绝对误差、均方根误差统计检验。对预报员和模式预报产品的质量、技巧评分进行对比分析。结果表明:预报员的24 h预报质量略优于模式的预报质量。48~72 h最高温度预报质量,EC细网格预报最好。分析主客观预报质量的月变化和站点变化,为业务工作中的参考权重提供依据。提出了选取最优订正值订正客观预报系统偏差的方法(预估若干订正值,分别计算每个订正值在一段时间内的平均绝对误差和准确率,选取其中平均绝对误差最小且准确率最高的订正值),并通过制作相应软件投入业务运用。     

ECMWF高分辨率模式2 m温度预报误差订正方法研究

文章提出了一种结合滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法的综合订正技术,并对2016年5月1日至2017年5月1日期间24～168 h预报时效内欧洲中期天气预报中心(ECMWF)高分辨率模式的2 m最高和最低温度进行偏差订正和误差分析,主要结论如下:(1)ECMWF模式在江西省的温度预报整体上比实况偏低,最高温度尤为明显,模式温度的空间分布表现出显著的系统性偏差,且偏差在不同预报时效是稳定的,订正ECMWF模式温度具有可行性。(2)滑动双权重平均订正法中较长的滑动订正周期对模式温度预报有更好的订正效果,采用滑动订正周期20 d是比较理想的。滑动双权重平均订正法具有持续的订正能力,但在季节过渡期间订正效果可能并不理想,而空间误差逐步订正法能进一步提高滑动双权重平均订正法的预报订正质量。(3)温度预报准确率表明,滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法综合订正技术较好地改善了站点温度的预报质量。经过订正后,模式最高温度24、48、72 h预报误差≤2℃的准确率分别从0.59、0.55、0.52提高到0.75、0.68、0.62,模式最低温度24、48、72 h预报准确率分别从0.84、0.83、0.82提高到0.89、0.87、0.85。订正后72 h最高和最低温度的预报准确率都大于订正前模式24 h的准确率。总体而言,该综合订正技术较好地订正了模式误差,且误差在空间分布上较均匀。(4)对于高山站而言,经过订正后的最高和最低温度与实况基本吻合。空间误差逐步订正法的订正量在±1℃之内,与滑动双权重平均订正后的偏差呈现一定的负相关,有正的订正效果。该综合订正法已成功运用于江西省精细化气象要素客观预报业务系统中。     

基于多模式的新疆最高(低)气温预报误差订正及集成方法研究

干旱区由于气温日较差大,气温预报难度偏大,尤其是最高、最低气温预报。利用2013—2015年ECMWF、T639、DOGRAFS、GRAPES 4种模式24 h内气温预报产品,采用递减平均订正法以及集合平均和加权集合平均法,设计2种订正集成方案,即方案1是对多模式气温预报先集成后订正,方案2是先订正后集成,对新疆地区日最高气温和最低气温预报的误差订正及集成效果进行对比检验。结果表明:(1)4种模式对新疆气温预报的准确率表现为ECMWF模式整体最好,DOGRAFS模式最差,且最低气温的预报准确率提高程度高于最高气温;(2)对于新疆不同区域,最高(低)气温预报准确率北疆高于南疆,西部高于东部,平原高于山区,且冬季的订正能力大于其他季节;(3)加权集合平均法优于集合平均法,先订正后集合方案优于先集合后订正方案;(4)方案2对2015年7月13—30日和2014年4月22—24日两次极端高、低温天气过程的最高(低)气温订正效果明显。     

一个简单的格点温度预报订正方法

格点气象要素预报是中国气象局目前的主推业务和未来天气预报的发展方向。本文基于欧洲中期数值预报中心ECMWF高分辨率模式2 m温度预报资料,在传统中央气象台站点温度指导预报SCMOC和回归方法建立的站点温度预报的基础上,提出"站点订正值向格点传递"的方法来订正格点温度预报。结果表明:(1)SCMOC站点最高、最低温度24~168 h预报误差2℃准确率分别平均高于ECMWF的10.0%和23.1%,ECMWF存在较大的系统性偏差,最低温度预报偏高,最高温度预报偏低。(2)"站点订正值向格点传递"方法能够订正模式格点温度预报的系统误差,且整体上不改变原ECMWF温度预报场的空间形态和原模式对地形的刻画特征。(3)利用研究区域内98个县级站SCMOC温度预报,订正ECMWF格点场,返回到区域内1289个乡镇站进行检验,结果24 h最低、最高温度1℃的准确率较ECMWF分别提高22.8%和11.9%,2℃的准确率则分别提高29.7%和17.4%。最低(高)温度绝对误差平均减小0.99℃(0.69℃),平均误差(ME)下降到0.7℃(-0.9℃)以内。(4)通过一元线性回归,得到98个县级站的温度预报,返回差值场来订正格点场,也能较好地订正ECMWF的系统性误差。对比两种方法,SCMOC差值传递在最低温度订正方面有较大的优势,而回归方法的最高温度订正效果较好。此外,回归方法能够较好地改善逐时温度预报效果。该方法已成功运用于陕西省精细化格点预报业务系统中。     

ECWMF高分辨率模式2m温度预报在六盘水市的误差分析及订正指标

采用气候概率统计和多时效平均的思路,对2018—2019年的欧洲中期天气预报中心（ECWMF）高分辨率模式2 m温度产品在六盘水市的预报误差进行统计分析,并对采用指标订正后的2020年度模式预报准确率进行检验评估。结果表明：ECWMF高分辨率模式对六盘水市的温度预报误差随时效的增加而逐渐减小,且各时效平均的最高温度年均预报误差和误差标准差要明显高于最低温度;对于六盘水而言,模式的温度预报在初夏（6月）可靠性最高,而在春季（3—4月）最低;通过采用预报误差最大占比对逐月多时效平均的模式最低温度预报进行订正,以及根据天气类型采用不用订正方式与订正指标对模式24 h最高温度预报进行订正,能够大幅提升全市未来5 d（120 h）综合最低温度和24 h内的最高温度预报准确率,分别稳定在90%和70%以上;经过订正后,全市的2020年度平均最低温度预报准确率与实际相当,而24 h最高温度预报准确率要高于实际预报准确率。     

四川地区多模式2m温度预报性能分析及集成方法研究

本文通过分析2017年9~12月四川地区ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式、GRAPES_GFS(Global and Regional Assimilation and Prediction System)全球模式和西南区域模式(South West Center-WRF ADAS Real-time Modeling System, SWCWARMS)2m温度168h预报时效内的系统性偏差特征,采用滑动双权重平均法分别对三种模式温度预报产品进行偏差订正,并集成得到各时效2m温度的订正场,结果表明:(1)三种模式的预报存在明显的日变化,整体上EC模式的预报最优。(2)三种模式对于低温和高温的预报,在全省均大致呈现负的系统性误差,特别在高原及过渡区表现的尤为明显。(3)订正后三种模式的预报准确率显著提高,均方根误差减小1.4~2.5℃,大部分地区平均误差维持在±0.5℃之间,在系统性偏差较大的地区,订正效果更好。(4)两种集成方案预报结果接近,且均优于三种模式的订正预报。     

最优集合预报订正方法在客观温度预报中的应用

数值模式的直接输出预报在实际应用时常与实况产生一定的偏差,对模式预报进行有效的本地化订正是提高预报准确率的重要手段。以欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式细网格资料,采用最优集合(anolog ensemble,AnEn)预报订正方法对北京市各站1～7 d的日最高气温和日最低气温进行订正,并对相关参数进行了本地化。采用了滑动训练期、优化变量权重两种方案进行训练。检验评估结果表明:(1)滑动训练期采用60 d时能同时保证计算效率和预报准确率;采用最优变量权重方案后,与预报员主观预报准确率对比,AnEn的最低气温优于预报员主观预报,最高气温基本相当;增加训练期的长度(引入多年的历史资料)相比优化变量权重方案能更有效地提高预报准确率。(2)AnEn预报订正方法在改善数值模式预报的固有偏差(如对由数值模式对局地地形、边界层日变化等形成的误差)效果显著,有较好的应用价值;对于因局地天气(如霾、降水、大风等)影响下,AnEn的温度预报准确率虽优于ECMWF,但不如主观预报,未来还有改进空间。还对检验结果进行了时间和空间验证,确保在以后的业务尤其是智能网格预报业务中的运行效果。     

欧洲中心细网格2 m温度产品在遵义市的检验及应用

利用遵义市14个县区站2013—2015年逐日最高气温、最低气温实况数据,检验分析了对应时段内欧洲中心(EC)细网格2 m(简称EC 2 m)温度预报产品对遵义市的预报准确率,在此基础上,根据2015年EC 2 m温度预报平均误差,对2016年1—8月EC 2 m温度进行订正检验。结果表明:2013—2015年EC 2 m温度对遵义地区预报准确率呈逐年上升趋势,最低气温预报准确率远高于最高气温。其中,2015年EC 2 m温度预报系统性偏低;最高气温的预报准确率呈冬、秋、春、夏递减,最低气温的预报准确率呈夏、秋、春、冬递减;最高气温预报准确率随时效延长呈下降趋势,最低气温预报准确率随时效延长呈波动变化趋势;播州、汇川、绥阳、赤水、习水、凤冈各时次的最低气温预报准确率都在80%以上,参考性强,其余站点相对较低。通过平均误差对EC 2 m温度进行订正并检验,订正效果明显。     

ECMWF模式气温预报在青岛地区的检验与评估

利用2013—2015年ECMWF(简称EC)细网格模式2m气温预报产品,分析了不同季节和不同天气形势下EC细网格模式产品对青岛地区7个基准站逐日最高气温和最低气温的预报性能。结果表明:EC细网格模式2m气温预报误差沿海站点大于内陆站点,且误差随着预报时效的延长逐渐增大。最高气温预报除胶州站外均为负误差,最低气温预报青岛、平度、莱西为正误差,崂山、黄岛、胶州和即墨为负误差。最高气温预报在3—4月和8—9月预报质量不稳定,最低气温预报夏半年好于冬半年。根据模式误差特点,给出7站气温主观订正参考值,订正后最高气温预报准确率提高3%~16%,最低气温预报准确率提高4%~18%。EC细网格模式对于暴雨、强对流、高温晴热、回暖天气、冷空气过程最高气温预报偏低,海雾影响时最高温度预报偏高;对冬季大雾情形下的最低气温预报偏低,辐射降温时最低气温预报沿海站点偏低,北部内陆站点偏高。     

基于欧洲数值预报产品的遵义市温度预报模型

利用2016—2018年遵义国家气象站(57713)观测资料,分析晴天、阴雨、多云、雷雨等天气条件下的实况最高、最低温度与EC细网格850hPa 20时温度预报格点值的温差,统计出各种天气条件下的温度高、低差值。结果表明:通过将欧洲数值预报产品与本地天气相结合,统计得出本地的温度变化的订正值,能够较为准确地制作24～120 h的最高、最低温度预报;预报初始值24～48 h温度误差相对较小,预报越正确,随着时效的增长,数值预报初始值准确率逐渐下降,误差增大,从而导致预报准确率也逐渐下降。从近3 a的业务应用效果来看,遵义本地化最高、最低温度预报成绩排名在全省前列,因此该模型的预报方法可明显的提高温度预报准确率。