中期数值天气预报的误差订正方法探讨

本文利用一个全球谱模式（T63L9）和1994年4个时段个例的全球客观分析资料探讨了中期数值天气预报的误差订正方法。个例分析的结果表明,采用定常误差订正和时空平滑误差订正方法,误差订正效果显著,可考虑在业务系统中采用。     

GRAPES全球模式的误差评估和订正

以欧洲中期预报中心的ERA-interim再分析资料为参考,对GRAPES全球模式的数值预报结果误差进行了评估,并运用基于历史资料的模式距平积分订正（ANO）方法,对数值预报结果进行了订正试验,检验了ANO方法对GRAPES模式全球中期天气预报的订正改进效果。对1984~2014逐年7月15~24日10天的预报结果订正前后对比分析表明,ANO方法对不同区域位势高度、温度等要素预报订正效果明显,31个个例200 hPa位势高度一周预报距平相关系数平均提高0.05、均方根误差减少12 gpm。其它各层误差订正也显示类似结果,验证了ANO方法对提高GRAPES全球模式10天数值天气预报技巧的有效性,并与MOS（Model Output Statistics）方法对比,更便利、更经济,具有更好的可操作性以及业务预报应用能力。     

一种雷暴运动路径的预测方法

采用线性外推结合位置预测误差订正的方法开展雷暴路径的预测研究,并结合个例进行检验和效果评估,以此来进一步改善雷暴路径预测,研究结果表明:确定位置误差订正的阈值为0.005°时修正的结果更接近TITAN输出的结果;线性外推结合位置预测误差订正的方法在路径预测上与TITAN预测的结果相接近,比直接使用线性外推有较大的改进。     

一种气温的数值预报权重误差订正释用方法

该文在对几种数值预报产品的气温要素预报结果进行检验的基础上,尝试建立了一种权重误差订正方法:通过对数值预报产品进行检验订正,首先根据EC粗网格预报结果结合典型天气形势判断气温走势建立方程,对不同预报产品以近期准确率作为权重平均并结合误差加以订正,建立订正预报方程,对历史个例的检验和试报说明此方法对于提高气温预报的准确率,减小误差是有效的。     

动力延伸(月)数值天气预报中的信息提取和减小误差试验

用一个全球谱模式通过较多个例的月数值天气预报试验,研究了预报结果的有用信息提取问题.模式预报误差的谱分析表明,纬向平均(零波)场误差占很大比例,试验了两种用气候倾向改善纬向平均(零波)场误差的方案,一是对逐日预报结果进行订正,二是在积分过程中进行订正,两种方案都取得了一定成效.     

复杂地形下地面观测资料同化III. 两种解决模式地形与观测站地形高度差异方法的对比分析

模式地形与观测站地形高度差异是地面资料同化方案设计中的一大难点。本文通过个例和单点试验对第I和第II部分 (徐枝芳等, 2007a, 2007b) 中涉及的两种解决模式地形与观测站地形高度差异的地面资料同化方法 (即增加温度地形代表性误差和温度订正方法) 进行对比分析, 并将这两种方法应用于WRF_3DVAR, 进行3个月的连续数值试验。研究结果表明: 随着地形高度差异的增加, 采用增加观测误差方法得到的估计值向其它资料同化分析值 (背景场值) 靠近, 在一定的高度差异下则失去了同化分析地面资料的意义; 温度订正方法对温度递减率的取值较为敏感, 在有探空资料参与同化分析时, 温度递减率取值敏感性相对减弱。当采用的订正值较为准确时, 采用温度订正方法较增加观测误差方法能更好地处理两种地形高度差异, 地面资料信息应用更充分, 得到的估计值最有可能接近真实值。当模式地形与观测站地形高度差异较小 (小于100 m) 时, 两种解决模式地形与观测站地形高度差异的方法达到的效果基本一致。单点及个例试验表明, 有探空资料等高质量观测参与同化分析时, 采用增加观测误差方法得到分析场更接近真实场。三个月连续试验也表明有探空资料参与同化分析时, 采用增加观测误差方法比温度订正法改进的郭永润同化方案 (Guo et al., 2002) 同化地面资料效果好, 且加入地面资料同化对所有量级降水预报都有所改善。当地面资料同化方案没处理好时, 加入地面资料同化的效果反而不如不加地面资料同化。     

T213全球集合预报系统性误差订正研究

针对模式系统性误差一直存在的现状,研究使用卡尔曼滤波的自适应误差订正方法对国家气象中心业务全球集合预报系统的系统性误差进行估计和订正.本文主要介绍这种方法及其原理,其优点是需要的样本量比较小,能够快速经济地对模式产品进行有效的误差估计和订正.使用这种方法对全球T213集合预报系统500 hPa高度场、850 hPa温度场和2 m温度的预报产品进行一阶偏差订正,对订正前后集合预报产品进行检验分析和对比,结果表明,订正后的高层形势场集合预报和2 m温度集合预报的均一性、集合平均的均方根误差和距平相关系数都得到了改善,系统性偏差得到了不同程度的订正,对于存在较大系统性误差的2 m温度预报,订正效果尤其显著.     

一种2 m温度误差订正方法在复杂地形区数值预报中的应用

利用模式三维预报变量,结合地面要素预报产品,采用2 m温度三维插值方法进行地形订正,以确保预报与观测三维空间上的一致性,在地形订正基础上,利用历史月均预报误差作为参考误差,剔除模式系统性误差,获取具备日变化特征的预报产品。基于陕西地区复杂地形条件下的典型观测站点,利用2016年8月28日48 h预报个例进行对比分析发现,三维插值方法有效改善了地形差异引起的评估误导问题,但无法改进模式预报的日变化趋势,进一步采用系统性误差订正后,日变化特征明显改善,特别是前24 h预报效果体现出与实况良好的一致性及更佳的预报技巧。通过2016年夏季统计评估表明,误差订正后的2 m温度预报产品有效改善了周期性误差振荡,均方根误差稳定在2 K左右,显示出明显的改进优势。     

复杂地形下地面观测资料同化Ⅲ.两种解决模式地形与观测站地形高度差异方法的对比分析

模式地形与观测站地形高度差异是地面资料同化方案设计中的一大难点.本文通过个例和单点试验对第Ⅰ和第Ⅱ部分(徐枝芳等,2007a,2007b)中涉及的两种解决模式地形与观测站地形高度差异的地面资料同化方法(即增加温度地形代表性误差和温度订正方法)进行对比分析,并将这两种方法应用于WRF_3DVAR,进行3个月的连续数值试验.研究结果表明:随着地形高度差异的增加,采用增加观测误差方法得到的估计值向其它资料同化分析值(背景场值)靠近,在一定的高度差异下则失去了同化分析地面资料的意义;温度订正方法对温度递减率的取值较为敏感,在有探空资料参与同化分析时,温度递减率取值敏感性相对减弱.当采用的订正值较为准确时,采用温度订正方法较增加观测误差方法能更好地处理两种地形高度差异,地面资料信息应用更充分,得到的估计值最有可能接近真实值.当模式地形与观测站地形高度差异较小(小于100 m)时,两种解决模式地形与观测站地形高度差异的方法达到的效果基本一致.单点及个例试验表明,有探空资料等高质量观测参与同化分析时,采用增加观测误差方法得到分析场更接近真实场.三个月连续试验也表明有探空资料参与同化分析时,采用增加观测误差方法比温度订正法改进的郭永润同化方案(Guo et al.,2002)同化地面资料效果好,且加入地面资料同化对所有量级降水预报都有所改善.当地面资料同化方案没处理好时,加入地面资料同化的效果反而不如不加地而资料同化.     

天气雷达回波衰减订正算法的研究(Ⅱ):数值模拟与个例实验

通过数值模拟研究雷达反射率因子呈均匀分布情况下的“可订正厚度”，计算了“无误差”情况下的订正效果以及“观测误差”、“k的误差”、库分辨等因素对订正效果的影响，还用实际观测个例进行衰减订正实验，并与解析算法和迭代算法的订正结果进行比较。结果表明，逐库算法，尤其是逐库近似算法，比迭代法计算效率高，比解析法有更大的稳定范围。     

相似距离的意义

应用数理统计的原理对相似距离的意义进行了论证。并分析了以为判据,用相似个例来作要素预报会出现的误差。同时,推求订正方法,结合“巴州短期预报系统”应用实际进行了验证。     

联合遥感技术对X波段雷达反射率的衰减订正

由于在使用X波段雷达时,必须要对雷达反射率进行衰减订正,本文发展了X波段雷达和微波辐射计联合遥感技术对雷达反射率进行衰减订正的方法。并选用两个不同降水系统个例(积层混合云降水和层状云降水),分析了联合遥感方法的订正效果,结果表明,联合遥感方法可对雷达反射率进行有效的衰减订正,订正后雷达回波的空间结构、回波强度和路径分布较为合理,订正后雷达反射率因子平均值在两个个例中分别增加1.71 dBZ和0.84 dBZ,略小于双偏振方法订正后的结果。     

基于FY-3C微波辐射成像仪海表温度产品的偏差订正方法研究

提出一种针对FY-3C搭载的微波辐射成像仪（MWRI）海表温度产品的分段回归偏差订正方法,该方法通过引进气候态海表温度数据,建立与关联实测海表温度相匹配的回归模型,并通过对模型中关联变量的误差分析,选择最优样本进行分段回归,以实现对海表温度数据的重新估计。通过对MWRI海表温度数据的偏差订正试验表明,采用分段回归方法获得的订正结果无论在误差指标的空间分布还是时间序列上,都要明显优于采用传统概率密度函数偏差订正方法的结果。其中,采用概率密度函数方法订正后的海表温度产品误差标准差和均方根误差从订正前的0.9—1.0℃,减小到0.8℃左右,而采用分段回归方法获得相应的订正误差仅为0.6℃左右,订正效果有明显改善。      

CLDAS融合土壤相对湿度产品适用性评估及在气象干旱监测中的应用

基于2008—2017年全国自动气象观测站逐旬土壤相对湿度观测数据,综合评估中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）0～20 cm层融合土壤相对湿度产品在中国地区的适用性,评估表明CLDAS土壤相对湿度产品在中国东北、西北、江南大部及华南等地区存在较大系统性误差,总体上适用性较差。为消除CLDAS土壤相对湿度产品的系统性误差,采用回归订正法、7旬滑动平均订正法和临近加权前旬订正法对CLDAS土壤相对湿度产品进行误差订正处理,对订正结果评估发现：订正处理后CLDAS土壤相对湿度产品与站点观测的相关性显著增加,系统偏差基本消除,适用性明显提高,3种订正方法中临近加权前旬订正法的订正效果最优。最后,采用经不同方法订正后的CLDAS土壤相对湿度产品对2017年5月东北—华北地区一次气象干旱个例进行重现,对比验证表明：相对其他两种订正方法,经临近加权前旬订正法处理后的CLDAS土壤相对湿度产品能更为精准地重现2017年5月东北—华北地区气象干旱的落区和强度。〖JP〗     

卫星云图上日食阴影的订正

日食使卫星可见光云图上出现明显的阴影区，影响卫星云图的分析和利用。分析了日食对太阳辐射强度的影响，提出一种日食阴影区的订正方法，并给出订正个例。     

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。     

郑州市蔬菜大棚气温预报方法

为提高设施农业气象服务水平,减轻气象灾害对大棚蔬菜生产的影响,根据2012年11月-2013年3月和2013年11月-2014年3月两个冬季大棚内外气象数据资料,采用回归分析法、热力计算法、经验公式法、相似个例法等对郑州市大棚气温进行预报研究,分别统计预报质量,分析利弊。结果表明:回归分析法、热力计算法在天气条件比较平稳时预报质量高、效果好,遇到转折性天气时,预报效果差,需采用其他方法进行有效订正;相似个例法、经验公式法在强降温、降雪、大风等极端天气条件具有较高参考价值,对回归分析法、热力计算法是有效的补充订正手段。综合运用多种方法对2014年2-3月大棚最低气温进行预报,误差2.0℃以内的预报准确率为87%,预报质量较高且较稳定。     

基于Parsivel天气现象仪资料的郑州“7·20”罕见特大暴雨微物理特征分析

基于2016-2018年ECMWF模式温度预报和浙江省72个国家基本站观测资料,根据温度日变化特征,采用K-近邻(KNN)回归算法进行误差订正,改进浙江省172 h精细化温度预报。在KNN回归算法中,将模式起报时刻的温度视作“背景”,由模式预报减去起报时刻温度消除“背景”影响,得到温度日变化曲线,通过温度日变化曲线构建差异指标,选取历史相似个例。根据历史相似个例的误差特征,对温度预报进行订正,得到改进的温度预报。检验结果表明,KNN方案的温度预报平均绝对误差较ECMWF和30 d滑动平均误差订正方案(OCF)的分别减小26.2%和5.2%;日最高和最低温度预报误差绝对值小于2℃,准确率较ECMWF的分别提高14.8%和4.3%,较OCF的分别提高3.0%和1.3%。KNN方案对地形复杂地区的温度预报改进效果更为明显,对冷空气活动和夏季高温等天气过程预报改善效果也较稳定。     

风能模式预报的相似误差订正

采用一种基于相似误差的模式后处理方法,对2011年10月18日—2012年1月5日WRF模式24 h预报的陕西延长风电场风速进行误差订正。该方法通过寻找与当前预报相似的历史预报来进行误差订正,克服了一般基于时间顺序的误差订正方法的不足,即不能处理由于天气系统的剧烈转变引起的预报误差的快速变化。相似误差订正方法减小了预报的均方根误差和中心均方根误差,相对原始预报分别减小9%和10%左右。该方法不仅可以减小系统误差,还可以减小随机误差,从而提高预报准确率。同时,订正结果相对原始预报具有更好的Taylor图模态相关。相似误差订正方法对风能预报敏感区的订正效果更为显著,均方根误差和中心均方根误差分别减小了12%和22%左右。该方法尤其适用于基于风能模式预报的风速误差订正,同时该方法对其他的预测系统和预报变量也有很好的应用潜力。     

站网均匀化订正前后中国气温年际异常场相似性分析

基于王盘兴等(2011)提出的站网均匀化订正方案,给出一种新的相似系数计算方法,依据两种选择相似个例的方案,研究了中国160站1951—2010年四季气温异常型的年际异常相似特征。结果表明:1)依据方案一,如果一对个例年的气温异常场在东部地区比较相似、西部地区不太相似,则订正前全国整体的相似系数较大、订正后整体的相似系数明显减小;反之,东部地区不太相似、西部地区比较相似,那么订正前全国整体的相似系数较小、订正后整体的相似系数增大。2)依据方案二,如果一对个例年订正前气温异常场相似系数非常大,则该对个例年在东部地区形势非常相似,站网均匀化订正后气温异常场的相似系数明显减小。如果一对个例年订正后气温异常场相似系数非常大,则这对个例年在西部地区的分布形势非常相似。方案一、二均可以说明,站网均匀化订正使东部地区的台站在全国平均中的权重减小、西部地区的台站在全国平均中的权重增加,从而可以更客观地反映气温异常型的年际相似程度。