新乡市高温预报系统

利用1979～1998年新乡高温天气资料,分析了新乡高温天气的环流形势,寻找预报指标,建立预报方程,由计算机自动输出预报结果.     

新乡市高温预报系统

利用1979-1998年新乡高温天气资料，分析了新乡高温天气的环流形势，寻找预报指标，建立预报方程，由计算机自动输出预报结果。     

西北区域数值预报业务试验系统基本要素预报效果检验

利用全国地面及高空站点观测资料,对西北区域数值预报业务试验系统(northwest mesoscale numerical prediction system,NW-MNPS)2015年5月1日至2016年4月31日的预报结果进行检验分析,评估NW-MNPS模式对西北区域地面、高空要素及降水的预报效果。结果表明:NW-MNPS模式对西北区域气象要素预报整体效果较好,误差均在合理范围内。其中,对地面2 m温度预报白天偏低,夜晚偏高,昼夜差偏小;对2 m比湿预报白天偏高,夜晚偏低,昼夜差偏大;对10 m风速预报整体偏大。该模式对高空温度预报偏低,比湿预报偏高,风速预报低层偏大、高层偏小;对24 h降水预报,小雨、中雨的预报普遍偏多,而对大雨及以上量级的预报普遍偏少,尤其是大暴雨的预报。     

快速更新同化预报系统预报性能的检验与分析

利用全省1800多个包括区域自动站在内的站点观测资料,从时间演变、空间分布及统计检验3个方面,其中统计检验不仅包括区域平均评估指标的累加检验,还考察了检验量的空间分布,评价浙江省快速更新同化预报系统对2013年夏季总体预报水平,结果表明,模式能较好预报出2013年夏季降水和温度的时间演变和空间分布。降水预报总体偏强,模式对杭绍地区、浙东南沿海一带、丽水南部的24 h累计降水预报效果优于其它地区。在相同级别的12 h累计降水预报中,预报水平基本随着预报时效的减小而稳步提升。24 h平均2 m气温和24 h最高2 m气温预报普遍存在低估现象。浙北地区、金衢盆地、浙东沿海地区高温事件预报效果相对较好。     

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。     

安阳区域高温天气形势分析及其预报

利用历史天气图资料及安阳本站实况要素资料,统计分析了１９８０～１９９８年安阳区域高温天气形势特点,找出安阳区域高温天气分月预报指标。利用预报指标对１９８０～１９９８年历史资料进行回代,预报概括率和准确率分别为１００％和９０．３％。     

沙尘暴天气数值预报系统及其预报效果检验

沙尘暴天气数值预报系统包括区域大气模式、陆面过程模式、风沙模式(包括风蚀、输送和沉降模式)和地理信息系统。用该系统对2002年3月20日和4月7日2次沙尘天气进行了预报试验,利用地面观测资料和卫星观测资料对模式输出的主要沙尘天气预报产品进行了对比分析。分析结果认为,沙尘暴天气数值预报系统对沙通量、尘通量和垂直积分质量有很好的预报能力,但仍需改进陆面参数和沙尘气溶胶的初始值。     

重庆市短期区域暴雨预报业务系统简介

1 引言区域暴雨是我市汛期中的主要灾害性天气,区域暴雨预报一直是我局近年来科研的重点,虽已取得一些宝贵成果,但离暴雨预报业务自动化的要求差距较大,根据市局要求,为建立一套从资料收集、分类、存储、预报因子自动分析、计算、客观拟合到预报结论定量、快速输出的短期区域暴雨预报业务自动化流程,并为气象台短期预报业务自动化探索可行方法,从而进一步提高预报业务质量。系统课题于1990年8月4日作为局重点课题立题进行研制,1991年5月基本建     

黔南地区ECMWF_thin温度预报误差分析

利用2019年6月27日至2020年7月3日逐日ECMWF_thin(下称EC细网格)的未来7 d 2 m温度预报数据及相应时段实况资料,采用平均绝对误差、平均误差以及准确率对EC细网格最高气温（下称高温）预报和最低气温（下称低温）预报的误差进行分析。结果表明：EC细网格低温预报的平均绝对误差明显小于高温预报,且高温预报绝对误差分布的差异性比低温预报更明显,低温预报的准确率明显高于高温预报。低温预报准确率各月差距较小,高温预报准确率各月差距较为明显。黔南北部、西部、中部地区高温预报和低温预报的平均误差均较小,其余地区平均误差较大。高温预报准确率随总云量的增加而上升,低温预报准确率随总云量的增加下降。当海平面气压在1 012～1 032 hPa时,高温预报的平均误差基本在±2 ℃以内;当海平面气压超出此范围时平均误差明显增大。低温预报的平均误差与海平面气压的变化关系不大,基本稳定在±2 ℃以内。     

NCEP集合预报系统在亚欧和北美区域的预报效果对比

使用NCEP集合预报系统（EPS）输出的500hPa位势高度场预报资料和相应的NCEP／NCAR再分析资料,针对集合平均预报和概率预报,采用多种预报效果检验评价方法,对该系统在亚欧和北美区域的预报效果进行全面的分析比较。总体而言,NCEP—EPS对亚欧区域的环流集合预报效果不亚于其对北关区域的预报效果。1）ACC检验表明,亚欧区域的集合平均预报效果在除冬季外的三个季节都明显优于北美区域,可用预报的时效相差达0．6～1d,且夏季的差别最大。RMSE检验表明,亚欧区域的预报效果在四个季节里均优于北美区域。2）集合概率预报可靠性的季节差别不明显,均为预报时效较短（长）时,北关（亚欧）区域的可靠性更好。系统对亚欧区域的事件识别范围相对较小,但其预报可靠性较高,北美区域则正好相反。3）夏季亚欧区域的集合概率预报效果明显优于北美区域,秋季和冬季北关区域的预报效果较好,春季在预报时效小于5d时北美区域占优,而其后则是亚欧区域的预报分辨能力更好。     

基于T639集合预报的我国2016年极端温度预报检验

基于我国T639集合预报系统的2 m温度模式实时预报和分析场资料,对历史气候百分位分布进行了估算,并对2016年我国极端高温和极端低温集合预报进行了检验评估。分析表明,对于某一区域代表站点,不同超前时间对应的气候百分位分布变化趋势均与分析场的基本一致,但不同区域代表站点之间以及同一站点不同季节之间的气候百分位分布则存在差异。Talagrand分布检验结果显示,T639集合系统对哈尔滨和长沙站的预报存在暖偏差,而对北京和拉萨站的预报则存在冷偏差,其余典型站表现出预报离散度偏小的特点。基于历史气候百分位定义,对2016年极端温度进行识别、预报和检验。TS评分结果表明,T639集合系统对于我国极端温度总体上具有一定预报性能,预报技巧在各个区域有较大差别,极端高温在江南和东北区域技巧相对较高、极端低温在华北和南方技巧较高。对于不同预报方法技巧比较显示,集合平均法对极端信号有平滑效果,总体技巧偏低,集合众数法对低温技巧增加明显,而采用集合最大值和最小值法对极端信号则有放大效果,对高温技巧增加明显,但对低温技巧则不明显。由此可见,采用合适的方法对集合预报中极端信息的正确提取至关重要。     

CMA-MESO 3 km系统2 m温度预报诊断北大核心CSCD

诊断分析CMA-MESO(China Meteorological Administration Mesoscale Model,原GRAPES-MESO)3 km系统冬季2 m温度预报效果,为冬奥气象保障服务以及CMA-MESO模式系统开发优化改进提供参考,选取2020年12月至2021年2月2 m温度预报。诊断发现,每日低温预报较好,高温预报较差,00—06时(世界时,下同)升温过程预报效果好于06—21时降温过程。滑动双权重平均法订正显示,2 m温度预报偏差以系统性偏差为主,订正前均方根误差和标准差较大地区改善效果更为明显。依据温度订正前后标准差差异选择华北、华东、西南三个区域的个例和华北地区连续试验进行波谱分析发现,功率谱随着尺度增大逐渐增多,2 m温度预报偏差和2 m温度不同尺度功率谱信息存在一定的对应关系,当不同尺度上的功率谱存在缺失或异常大值时,2 m温度预报与实况存在明显差异。     

岳阳气温预报系统的设计与构建

基于岳阳6个气象观测站1994—2013年气象资料统计归纳的高温平均、低温平均、高温差异、低温差异、高温升温、低温降温数据库,建立了以Mysql作为数据存储,跨平台的Java语言开发,部署于TomcatWeb服务器的气温预报系统。系统设置了时间选择、天气要素选择、气温基数输入、数据查询和气温预报输出五个模块,提供查询平均高温、平均低温、高温差异、低温差异的选择输出和高、低温预报输出,供日常预报参考。系统的应用,为提高精细化预报质量提供了较好的数值依据和技术支撑。     

数值预报产品在夏季持续高温预报中的释用

利用 1999～ 2 0 0 2年 6～ 8月 96～ 192h日本数值预报产品 85 0hPa气温与吉林省的日平均气温、阶段性高温及极端最高气温 (长春市 )资料 ,通过线性分析 ,找出了日本数值预报产品的 85 0hPa气温与吉林省地面日平均气温、阶段性高温及极端最高气温的对应关系 :吉林省 6～ 8月日平均气温在 96～ 192h的 85 0hPa日本数值预报长春站日平均值上加 6 6～ 4 1℃ ,6～ 8月的极端最高气温在相应的日本数值预报产品上加 9 3～ 13 0℃。     

GRAPES_MESO区域中尺度模式对贵州温度与降水预报的检验评估

利用贵州2017年实况高温、低温以及降水数据对GRAPES_MESO区域中尺度模式预报的温度与降水产品进行检验,结果表明：该模式对贵州高温预报能力较差,对低温预报能力较好,误差在2℃以内且预报稳定性较高,该模式在小雨预报方面有一定优势,对暴雨及以上降水预报能力较差。从贵州不同区域检验结果来看,该模式在温度预报上为安顺市最好、铜仁市最差,在降水预报上为遵义市最好、黔西南州最差。检验分析结果为进一步改进GRAPES_MESO区域中尺度模式,提高要素预报准确率提供一定依据。     

AREM短期集合预报系统及其降水预报检验

基于我国科学家自主开发的AREM区域中尺度模式,考虑模式初值和侧边界条件的不确定性,采用BGM方案,建立有11个成员、37km分辨率、覆盖全国区域的短期集合预报系统,并将其于2009年汛期投入准业务化试验,进行了连续2个月的预报结果检验。结果表明:由于能提供更多预报信息,集合预报系统优于单一确定性预报,集合平均预报对评分的改进主要表现在暴雨以下量级,概率预报高于集合平均和控制预报,因而更具参考价值;利用多种集合产品对降水过程进行综合分析,能提高决策预报的科学性。     

湖州市汛期旱涝预报系统

我们选择了优良可靠的推理统计模型来制作湖州市汛期旱涝长期预报.同时对预报量、因子场及因子普查方法等采取了一系列技术处理.所建立的长期预报系统稳定可靠,预报准确率比以往有明显的提高,特别对异常年份的预报能力较强.     

长江上游暴雨短期集合预报系统试验与检验

基于PSU/NCAR的高分辨率MM5模式,采用多物理方案构建长江上游中尺度集合预报系统,于2004年8月16日—9月30日进行了预报试验。降水集合预报检验表明,在25mm以上级别的降水预报中,集合预报能改进单一模式的预报能力。对“9·3”暴雨过程的检验表明,降水集合预报平均对暴雨过程的开始、持续、结束时间均有预报指示意义,特别是大于50mm的降水概率分布区域和值的大小对预报大降水的范围有指导作用。     

沙漠绿洲戈壁区域同化预报系统降水预报检验

基于沙漠绿洲戈壁区域同化预报系统(Desert Oasis Gobi Regional Assimilation and Forecast System,简称"DOGRAFS"),对2012年11月1日—2013年10月31日逐日四次预报的6h累积降水量和实况资料,利用TS、ETS和BS评分统计量,对该系统的降水预报能力进行客观检验评估,结果表明:总体而言,模式预报效果存在一定的季节差异,夏秋两季预报评分高于冬春两季;对于同一降水阈值,系统不同起报时间对降水的预报结果差别不大,但总体上12 UTC略优于其它三个时次;模式对降水的预报能力随着降水阈值的增大而逐渐降低,其中,对0.1 mm·(6 h)-1阈值的降水预报性能最稳定,对3.1 mm·(6 h)-1和6.1 mm·(6 h)-1两阈值次之但预报范围与实况比较吻合,对12.1 mm·(6 h)-1以上的大阈值降水过程,整体把握能力还有待提高。另外,针对2013年5月26—29日南疆一次极端强降水天气个例进行分析,不同起报时间对强降水时段的落区和量级的预报能力参差不齐,其中26日12UTC的预报结果最优;对其增量场分析表明,同化的资料对预报初始场中、低层的风场、温度场以及湿度场都有明显的调整作用,对预报结果有较好的正效应。     

石家庄高温的天气气候特征及其预报流程

用石家庄1955～2002年11个站的温、湿、风、云资料，查找高温个例，统计分析了高温当日及高温前一日的气象要素特征；还普查了1972～2000年的历史天气图，系统地总结归纳了石家庄高温的气候特点和高温出现的高空、地面形势场特征。在此基础上结合各家数值预报产品提取预报指标，建立了经验指标法定性预报流程和高温预报方程及定量预报流程，对40℃以上高温有了较好的预报能力。经业务使用检验，能显著提高石家庄高温预报准确率。