KNN方法在贵州晴雨预报中的试验

使用2003—2007年T213数值预报产品和贵州省08-08时日降水量资料,建立了贵州省9个站的KNN晴雨预报模型,并对2008年进行了预报试验。在搜索K邻近域的过程中,与传统的KNN方法相比,求取了不同类别的K值,即K+、K-,使该方法选择的最邻近域中的K值取得更为合理。通过对历史资料的反复交叉验证求取了最优的K+、K-值组合。最后对2008年贵州省9个站进行预报试验并评估。预报评估结果表明:KNN方法总体上降低了预报空报率,提高了晴雨预报的TS评分和预报准确率,特别是对24h和48h,KNN方法在对贵州降水预报的数值预报解释应用中有一定的效果。     

基于聚类天气分型的KNN方法在风预报中的应用

以模式识别和相似预报思想为基础, 建立基于自组织神经网络 (SOM) 的聚类天气分型和交叉验证的K最近邻域非参数估计仿真模型 (KNN)。该模型首先以自组织神经网络技术对西北地区的高空流场和高度场进行聚类分型, 针对不同天气形势下的历史样本, 通过交叉检验, 分别寻求各类天气型下的最佳K组合。为了验证聚类天气分型对KNN方法的影响, 使用2003—2006年冬半年T213数值预报产品和宁夏日最大风速资料, 同时建立了宁夏冬半年日最大风速≥6 m/s天气分型和未分型的KNN预报模型, 并对2007年1—5月进行了预报试验, 预报评估结果表明:天气分型后的预报模型总体上降低了预报空报率, 提高了预报准确率, 特别是某些类天气型, 提高幅度更大, 为分类相似预报开拓了思路。     

局部均值伪最近邻算法在降水预报中的应用

分析北京地区日降雨量资料发现,相较于其他降雨事件,大雨或暴雨事件发生的次数较少,因此该地区的降水量预报属于样本不均衡问题。在样本不均衡的情况下,K最近邻算法的分类误差率将会大大提高,这也就使传统的基于K最近邻算法的降水量预报方法的应用受到了限制。针对北京地区降水量预报这一样本不均衡问题,应用局部均值伪最近邻算法构建了北京市的降水量预报模型。该方法利用北京地区日降雨量资料和美国国家环境预报中心全球格点资料,将降雨量作为类,将美国国家环境预报中心全球格点资料的各种因子场作为天气样本特征,计算得到不同天气样本在所有类中的局部均值伪最近邻,通过决策规则实现最优分类。利用提出的降水预报模型对北京市2010年6—8月进行了24 h降水预报,实验结果表明,提出的预报方法对于降水等级预报的预报准确率以及晴雨预报的TS评分、正样本概括率、空报率和漏报率均优于传统的K最近邻预报方法,该方法具有较好的预报效果。     

2008年T213与德国降水数值预报产品对比检验

为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报与德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24-120h预报正确率为60％-70％,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5％左右,德国降水预报空报率较低,为20％左右。对2008年4-6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。     

数值预报产品南宁24h降水预报检验

运用目前业务中经常使用的日本降水预报产品和T 213降水预报产品,选用2005年4月~2006年8月资料对南宁市单点的预报效果进行检验,结果发现:晴雨预报TS值,T 213和日本相差不大。在24h分量级降水检验结果中,T 213的TS评分通常高于日本。大雨量级降水,日本优于T 213。中雨和小雨量级的降水,T 213优于日本。但是T 213空报率普遍较高。     

数值预报产品南宁24h降水预报检验

运用目前业务中经常使用的日本降水预报产品和T213降水预报产品，选用2005年4月～2006年8月资料对南宁市单点的预报效果进行检验，结果发现：晴雨预报TS值，T213和日本相差不大。在24h分量级降水检验结果中，T213的TS评分通常高于日本。大雨量级降水，日本优于T213。中雨和小雨量级的降水，T213优于日本。但是T213空报率普遍较高。     

2008年T213与德国降水数值预报产品对比检验分析

为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报和德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月期间东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24—120h预报正确率为60%—70%左右,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5%左右,德国降水预报空报率较低,为20%左右。对2008年4—6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。     

数值预报产品应用的若干对比试验

本文应用1981—1985年日本气象厅、欧洲中期预报中心和北京气象中心数值模式的中短期数值预报资料,设计了一套预报大雨、中雨、晴雨及中期天气的预报方程,通过对比试验得出:人-MOS预报优于其他预报;24—36小时是MOS预报的最佳时段。对于预报方程的复相关系数R、方差缩减RV及均方根误差σ三个参数的对比结果表明:环流分型、资料来源、选入有关因子对预报方程的稳定性和准确率影响较大;而样本的大小却影响不大。另外,计算结果还表明,大、小网格B模式的不同网格距资料对各种区域性降水有不同的分辨能力。     

几种数值预报模式在广西降水预报效果的比较

根据最近5年的降水资料和T213、日本、德国三家数值模式降水预报产品,对三家数值模式在广西晴雨预报和降水分级预报的能力进行分析、比较,结果表明,T213模式的暴雨预报能力最强,日本模式在大雨及以下各级降水预报中预报能力最强,但降水的量级比实况偏小;德国模式对晴雨预报,特别是无雨天气预报能力明显高于日本模式和T213模式。     

T213数值预报产品在西安市汛期分县分级降水预报中的释用

利用国家气象中心下发的T213数值预报产品与同期西安地区7区县汛期（5—10月）降水资料,采用逐步回归统计方法进行解释应用分析,建立西安各区县汛期两重MOS双重判据的分区县分量级降水预报方程,以提高西安地区汛期降水天气的客观预报水平。经2005-2007年汛期使用,具有较好的预报效果。     

沈阳市降水概率预报服务系统

沈阳市降水概率预报服务系统是在日本数值预报的基础上应用多种统计方法建立MOS预报方程,对其预报结果应用概率回归集成制作降水概率预报。TS评分结果表明:MOS预报的降水确率高于日本数值预报,MOS集成预报的结果在各种MOS预报结果平均偏上的水平。概率预报的Brier评分结果表明:在MOS综合基础上的概率回归(REEP)方法得出的概率预报结果较为理想。     

2013年汛期华中区域业务数值模式降水预报检验

为充分了解华中区域中尺度业务数值预报模式更新为WRF后的预报性能,对该模式2013年汛期24 h和48 h的累积降水预报产品,采用TS评分、预报正确率、漏报率、空报率、偏差及ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明：从日平均降水率分布来看,24 h预报的降水中心位置和强度与实况更接近,48 h的预报明显偏大、偏强;汛期总体降水检验表明,该模式的降水预报以偏大为主,随着降水量级的增大,TS和ETS评分逐渐减小,且ETS评分逐渐靠近TS;逐月降水检验结果发现,该区域汛期月晴雨预报正确率与雨日率呈正相关;通过梅雨期WRF与GRAPES_Meso的预报对比检验可见,两个模式都表现出了较好的预报性能。值得指出的是,随着降水量级的增大,WRF模式降水预报优势逐渐显现。总的来说,该模式的降水预报产品具有一定的参考价值。     

MOS方法在动力延伸期候平均气温预报中的应用

利用1982年1月-2010年3月动力延伸预报产品及宁夏候平均气温,采用逐步回归的MOS统计方法,预报宁夏24个测站未来40 d逐候平均气温,为了对比模式直接输出结果与资料按月和按季节划分建立的MOS方法预报效果,对2009年和2010年1-3月的预报效果分别进行了对比检验.结果表明:MOS预报效果较模式直接输出有显著...     

MOS方法在短时要素预报中的应用与检验

通过对MM5数值预报产品的释用,将MOS统计方法应用到短时要素预报中,综合利用MM5数值预报产品、自动站实况数据和雷达数据等资料,建立降水和温度的4 h预报模型;降水作为不连续变量,将其通过建立降水可能函数的方法转化为连续变量,利用统计预报方法,可以达到定量预报的目的。通过对4140个时次的样本进行检验。结果表明：MOS预报结果较MM5直接输出结果整体有所改进,当数值模式误差较大时,统计方法显示出一定的优势;降水预报检验结果显示,TS评分为65%,预报正确率PC为91%。降水明显的样本(3 h雨量>5 mm)平均误差在8 mm以内,弱降水样本(3 h雨量<3 mm)平均误差在1 mm以内,预报方程对非雨日样本的整体预报效果较好,优于MM5模式预报,预报正确率高达98%,但对流性降水仍是预报难点;对于温度预报,20-08时段误差较小、平均在1.0℃以内,而11-17时、误差平均在1.5℃左右,但经过误差的季节订正,可以控制在1.0℃左右。     

利用WRF模式制作东北地区冬季降水相态预报

利用WRFV3.1.1中尺度数值模式,对东北地区冬季降水相态进行预报尝试。在模式预报输出场中,通过对近地面大气层中冻结部分降水混合比在可凝结成降水的水汽混合比中的比例,来判断雨雪分界线及雨夹雪区或雨、雪过渡区。结果表明：该方法可较准确预报出降水过程中雨区、雪区和雨夹雪区的分布特征以及降水相态随时间的演变情况。降水相态数值预报产品的应用能够明显提高冬季气象预报服务水平。     

概率匹配订正法在湖北襄阳地区降水预报中的应用

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。     

Numerical weather prediction over the Eastern Caribbean using Florida State University (FSU) global and regional spectral models and multi-model/multi-analysis super-ensemble

Summary A month-long short-range numerical weather prediction experiment using the Florida State University’s (FSU) global and regional models and the multi-model/multi-analysis super-ensemble over the Eastern Caribbean domain is presented in this paper. The paper also investigates weather prediction capabilities of FSU global and regional models by examining the root mean square errors (RMSE) for the wind and precipitation fields. Super-ensemble forecasting, a new statistical approach to weather forecasting, is used over this domain. Here, forecasts from a number of numerical models provide the input and statistical combinations of these forecasts produce the super-ensemble forecast. A similar approach is used for the precipitation field where one model using different rain rate algorithms is used to generate different model outputs. The results show that the super-ensemble method produces forecasts that are superior to those obtained from the ensemble members. Received May 29, 2000/Revised February 15, 2001     

数值预报产品和客观预报方法预报能力检验

利用天气预报业务中使用的JMH、MM5、中央气象台、MOS以及预报员5种预报产品资料，对2003年10月至2004年9月绍兴市降水和气温预报按自然天气季节、量级和主要影响天气系统进行了检验评估。结果表明：对中雨及以下量级的降水预报，JMH和中央气象台降水预报准确率较高，但对大雨及以上量级降水预报，各种方法都不太理想。冷锋、气旋和台风影响下的降水预报准确率明显高于暖锋和副高影响下的降水。MM5气温预报系统性偏低，MOS气温预报则呈现一定的季节性。     

东北冷涡数值预报系统建立与业务应用

东北冷涡强降水一直是东北地区气象预报的难点和重点。从提高东北冷涡降水数值预报质量着手,选择模式中可能对东北冷涡强对流有影响的不同辐射方案、边界层方案和积云参数化方案等多种物理过程,对东北冷涡降水预报的性能进行批量试验;利用天气学检验方法,选择预报结果较好的RRTM长波辐射方案、Gayno Seaman边界层方案、Grell积云参数化方案和混合相湿过程显式方案等物理方案,组合建立了东北冷涡数值预报系统。经检验表明：系统对东北冷涡降水预报的水平较东北区域中尺度数值预报业务系统有所提高。同时利用天气学检验方法,从降水预报的强度、落区和移速等方面着手,评估东北冷涡数值预报产品对冷涡降水预报的性能和系统误差,得出降水强度易偏强、落区易偏西偏南和范围易偏小等定性结论,可直接应用于预报业务,取得了较好的应用效果。