逐级订正最高、最低气温客观预报方法研究

基于预报员主观预报思路,利用历史气候资料、数值预报产品、常规资料等相结合,建立最高、最低气温24h预报的主观预报订正参考值和客观预报系统,为24h最高、最低气温预报提供依据。     

逐级订正最高、最低气温客观预报方法研究

基于预报员主观预报思路，利用历史气候资料、数值预报产品、常规资料等相结合，建立最高、最低气温24h预报的主观预报订正参考值和客观预报系统，为24h最高、最低气温预报提供依据。     

ECMWF模式对2020年冬季广东气温预报的时空检验

利用2020年广东省冬季气温观测资料、业务常用评分方法对ECMWF模式24～48 h预报时效内的最高、最低气温预报进行检验评估.结果表明:(1)ECMWF模式较好预报了气温的时间变化趋势,日最高、最低气温预报平均绝对误差分别为1.95和1.42℃;(2)ECWMF模式最高气温预报普遍偏低,最低气温预报误差普遍在2℃以内...     

洛阳分县温度周滚动预报系统

利用洛阳9县(市)2002年11月～2004年9月逐日最高、最低气温资料,应用欧洲中心数值预报产品,建立了洛阳9个县(市)的温度周滚动预报方程.2004～2005年试报结果表明 24～48 h预报准确率在70%左右,绝对误差在2 ℃以内;24～144 h预报准确率在62%～70%之间,绝对误差在2 ℃左右;最低气温预报效果要好于最高气温,最低气温的绝对误差与准确率分别为1.98 ℃和67%,最高气温的绝对误差与准确率分别为2.28 ℃和61%.     

洛阳分县温度周滚动预报系统

利用洛阳9县(市)2002年11月~2004年9月逐日最高、最低气温资料,应用欧洲中心数值预报产品,建立了洛阳9个县(市)的温度周滚动预报方程。2004~2005年试报结果表明:24~48 h预报准确率在70%左右,绝对误差在2℃以内;24~144 h预报准确率在62%~70%之间,绝对误差在2℃左右;最低气温预报效果要好于最高气温,最低气温的绝对误差与准确率分别为1.98℃和67%,最高气温的绝对误差与准确率分别为2.28℃和61%。     

陕西ECMWF、GRAPES_Meso和SCMOC气温预报的对比检验及订正

利用陕西99个国家气象站2017—2019年日最高(低)气温观测资料,采用一元线性回归和递减平均方法,对GRAPES_Meso、ECMWF和SCMOC的日最高(低)气温预报进行订正,并作对比检验。结果表明,SCMOC、GRAPES_Meso和ECMWF的日最低气温预报准确率较日最高气温偏高,其中SCMOC的日最高和最低气温预报准确率最高,ECMWF次之,GRAPES_Meso最低。一元线性回归和递减平均方法对SCMOC的气温预报订正多为负效果,但对GRAPES_Meso和ECMWF的气温预报订正有明显正效果。订正后ECMWF与订正前SCMOC的预报相比,前者日最高和最低气温的预报准确率偏高。订正后GRAPES_Meso与订正前SCMOC的预报相比,前者日最低气温预报准确率偏低、2018年24 h和2019年24、48 h日最高气温预报准确率偏高。一元线性回归法对模式气温预报的订正能力和稳定性优于递减平均法。     

基于数值预报模式的乡镇温度预报方法研究

利用2015年8月至2017年7月长兴岛站和交流岛站日最高气温、日最低气温实况资料,对ECMWF细网格2 m温度预报值和日本FSFE02(24 h地面形势场预报)、FSFE03(36 h地面形势场预报)进行了检验。结果表明:根据历史回归统计检验,ECMWF细网格模式24 h的2 m最高气温、最低气温预报效果显著,通过了0. 05信度显著性检验。对各月做相关分析,相关性均较好。利用前一日ECMWF细网格2 m温度预报值与长兴岛站实况差值,根据统计的ECMWF细网格2 m温度预报订正值,做出长兴岛站未来24 h的气温预报。交流岛站温度预报是在长兴岛站温度预报的基础上订正做出,经统计分析,交流岛站和长兴岛站的气温差值与地面形势场和风场有较好的对应关系,根据不同类型的地面形势场和风场订正值,做出交流岛站的温度预报。应用Matlab计算机语言的开发功能,提取ECMWF细网格2 m温度预报的最高、最低气温值,并录入当日长兴岛站和交流岛站最高、最低气温实况值,自动预报各站未来24 h最高气温、最低气温。创建可视化预报工作界面,实现乡镇温度预报自动化。     

ECMWF细网格2 m温度预报产品在南疆西部温度预报中的释用

利用2016年1月1日—2018年12月31日ECMWF细网格模式2 m温度预报产品，使用三次多项式差值方法内插到站点，并用中短期天气预报检验方法，对南疆西部12个国家站与15个区域自动站共27个站的最高、最低气温未来24 h预报效果进行检验分析。结果表明：ECMWF细网格模式2 m温度预报产品对南疆西部非山区站未来24 h最高、最低气温的预报能力较好，对山区站未来24 h预报效果差；对南疆西部最高、最低气温的预报效果随季节变化，夏季预报准确率高于冬季，秋季预报准确率最低；模式最高气温预报准确率在降雪、高温天气时较高，最低气温预报准确率在降雨时较高，在高温过程中较低；模式对于降雨、降雪、大风/沙尘等天气最高气温预报偏低，高温事件中最高气温预报偏高。最低气温预报在降雨、高温天气中偏高，降雪时偏低，大风/沙尘天气最低气温预报偏东地区偏高、偏北地区偏低。降雪、高温天气预报相对降雨、大风/沙尘天气预报效果更稳定。     

2019年第一季度广东省天气预报检验评估

2019年第1季度广东省24h晴雨预报准确率为81.0%,日最高、最低温度预报平均绝对误差分别为1.84、1.26℃。降水评估结果发现主观预报对晴雨、小雨和中雨量级的预报均对客观模式有较好的订正能力,对大雨和暴雨以上降水预报仍存在一定的空漏报。温度评估结果显示主客观预报对冷空气温度变化趋势均有很强预报能力,预报员对模式最高、最低气温订正有明显正技巧。     

基于T639数值预报产品的气温本地化应用及检验

基于T639数值预报产品下发的多个物理量资料,利用多元回归方法,开展本地化的分县气温客观预报方法研究,结合常规气象观测资料、美国NCEP/NCAR 1°×1°网格点逐6 h再分析资料,开展业务应用并进行了效果检验,得出以下结论:最低气温预报准确率要好于最高气温,同时夏季的气温预报也明显好于其他季节;在最高气温中对扬中的预报准确率高于其他站点,在最低气温中对丹阳的预报效果相对比较好;客观预报方法存在明显的系统性负偏差,通过使用每个预报时效预报误差的7 d滑动平均进行订正,结果表明通过订正,预报效果有所提高,特别是最高气温订正效果较明显;通过主客观预报准确率的对比分析,发现虽然客观预报对最高气温的预报效果比较差,但是在气温趋势预报上具有一定的参考价值;最低气温客观预报准确率明显高于江苏省的平均水平,和主观预报相比,虽然仍然低于主观预报水平,但是差距不大,基本上可以替代主观预报;分县气温客观预报方法对高温、寒潮等灾害性天气具有一定的预报能力,但是和实况相比,预报强度偏弱.