辽宁省夏季多模式降水预报检验及晴雨预报技术研究

利用辽宁省291个国家气象观测站的降水资料,对2019年夏季（6-9月）8种模式降水预报及中央气象台格点降水预报进行了检验评估和比较,并采用消空方法进行晴雨预报技术研究。结果表明：2019年,EC模式具有最优的暴雨预报性能,而日本模式暴雨TS评分最高;中尺度模式对于局地性暴雨和短时强降水具有较好的预报潜力,性能较好的是GRAPES_MESO模式和睿图东北3 km模式;全球模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏低30%,3 h强降水则偏低60%,中尺度模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏高30%,3 h强降水则偏低20%。由于对小量级降水存在较多空报,各模式原始预报的晴雨预报大多呈现空报偏多的情况;使用小量级降水剔除的消空策略能够明显提高晴雨准确率,消空之后EC模式具有最优的晴雨预报性能。分别使用24 h和3 h累计降水量优化消空策略,发现分别取1.0 mm和0.8 mm的阈值进行消空可以使24 h晴雨准确率提高15.58%,3 h晴雨准确率提高10%-30%。     

乌鲁木齐区域数值预报业务系统降水预报检验与评估分析

基于乌鲁木齐区域数值预报业务系统,运用Ts和Bias评分方法,对2012年9月1日—2015年8月31日逐日2个起报时次的逐6 h累积降水量的年与季节预报性能进行检验,并从空间上分析了2015年全疆站点逐6 h累积降水量在4个预报时段的评分特征。结果表明:(1)2个起报时次的降水评分相差较小,00 UTC起报略优于12 UTC起报,2015年系统改进了白天大量级降水的空报现象。(2)系统对晴雨预报较为准确,Bias接近1,空报、漏报率很小;随着降水阈值的升高,Ts评分减小,Bias变幅增大,空、漏报率也随之增加。系统对强降水过程以漏报为主。(3)系统的降水预报能力存在季节差异,夏季Ts评分最高,秋季次之,冬季最小;随时间模式对四季降水预报能力均有提高,降低了冬季大量级降水的漏报率和夏季大量级降水的空报率。(4)在新疆地区,08—14 BT(Beijing Time)、14—20 BT、20—次日02 BT空报站点数多于漏报,14—20 BT空报率最高;在02—08 BT整体呈漏报。(5)各站点整体来看,白天Ts评分高于夜间,山区及邻近地区评分高于平原地区;西天山评分略优于东天山,夜间晴雨预报有天山北坡漏报、南坡空报的趋势。     

东北冷涡背景下EC-HR数值预报产品对吉林省降水预报的检验分析

利用自动站逐时降水资料和EC-HR数值模式预报结果,检验了2019年5-8月6次东北冷涡背景下该模式对吉林省降水的预报效果.结果表明:EC-HR模式结果对冷涡天气过程的累计降水、降水阶段性和降水强度都有一定的参考价值;模式逐3小时晴雨准确率在吉林省的6个代表站均达到了70％以上,西部较高,东部和中部较低;大多数情况下模式降水起始时间提前于实况,误差多在6h以内;空报率高于漏报率,且漏报和空报的多为持续时间较短的降水阶段;模式对区域平均降水预报能力较强,比较有参考价值,模式对最大降水量的预报整体偏小.     

基于频率匹配法的中国降水多模式预报订正研究

基于TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心及英国气象局1～7 d日降水量预报以及中国自动站观测资料与CMORPH降水产品融合的逐时降水量网格数据集,利用频率匹配法(Frequency-Matching Method,FMM)对中国降水预报进行客观订正。首先利用卡尔曼滤波方法对降水频率进行调整,并根据不同区域降水强度差异将全国分为7个子区域分别进行频率匹配。结果表明,FMM可以有效减小降水量预报的误差。经过频率匹配法订正后各模式降水预报的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)大幅减小,且订正后各量级降水的雨区面积更加接近实际观测值。FMM对小于5 mm和大于15 mm的降水预报技巧改进明显。此外,FMM降低了模式预报的小雨空报率和大雨漏报率,并且明显提高了晴雨预报的准确率。FMM明显消除了大范围小雨空报区域,但是对强降水预报FMM仅能调整降水量大小,强降水落区预报并不能得到明显改善。     

ECMWF集合预报统计量在江西降水预报中的检验分析

利用江西省93个国家气象观测站降水量资料,对2014年ECMWF集合预报降水统计量进行逐6 h和24 h晴雨检验、降水分级检验及区域性暴雨检验。结果表明:1)10%、25%、Mode、融合、最小值在晴雨预报准确率方面较控制预报更有参考价值。2)对于全年降水分级检验,10%、25%、Mode、融合、最小值这5个统计量在小雨的预报方面较控制预报更有参考价值;中位数、概率对中雨的ETS评分要略高于控制预报;90%、75%、概率对大雨预报比控制预报好。对于暴雨预报,最大值、90%、融合比控制预报好;融合、最大值对大暴雨落区的指示意义不大,但对大暴雨量级降水的可能性可以供预报员参考。3)对于区域性暴雨预报,90%、融合、最大值的预报技巧比控制预报高,最大值虽然空报较严重,但对降水量级有一定的指示意义。集合预报各统计量对于强降水过程爆发或发展阶段的预报效果不如降水过程成熟期或末期好。     

岳阳市ECMWF数值模式降水预报检验与释用

该文应用TS评分、预报偏差（BIAS）等方法,对ECMWF模式预报的2015年12月—2018年12月岳阳市降水场资料,开展晴雨和分级降水检验。晴雨预报检验结果表明：ECMWF模式对岳阳市晴雨预报性能总体较稳定,年际变化幅度较小;晴雨预报准确率季节差异大,冬季最高,秋季次之,夏季最低;从逐月晴雨预报检验来看,12月份最高,8月最低;晴雨预报还存在明显的日变化规律,对夜间的预报能力明显优于白天;空间上总体呈北高南低的空间分布特征。分级降水预报检验结果表明：小雨量级降水预报评分明显高于其他量级降水,中雨次之,大雨及以上量级评分较低且无明显规律;小、中、大雨3个量级任一时效的空报率整体上比漏报率大,小雨量级表现得尤为明显,说明小雨量级的空报更为严重。针对小雨降水预报空报率高的现象,该文对岳阳市ECMWF模式预报降水量1.2 mm以下消空处理后进行了预报释用,结果表明：冬季订正空间较小,夏季各时效可适度订正;春季和秋季可视情况适度订正,订正后可以有效提升预报技巧,但增加了一定漏报风险。     

T639和德国模式对新疆地区大降水预报的检验

对T639和德国数值预报模式(简称德国模式)的降水预报产品进行了分类检验,挑选新疆2011年6场大降水过程分别进行晴雨、大雨(雪)、暴雨(雪)对比分析,了解了降水模式产品误差并为业务中选择较好的预报产品提供了依据。结果表明:两种模式对预报过程降水落区和强降水中心都有较好的指示意义,在过程累计降水预报中,德国模式的晴雨预报准确率为80.49%,高于T639模式;大雨(雪)预报的准确率两种模式接近,大约为44%;T639模式暴雨预报的准确率为29.07%,明显高于德国模式。在逐24 h降水预报中,两种模式都以48～72 h的预报准确率为最高。     

基于频率匹配和融合法的多种网格降水预报产品订正

为进一步提高陕西省精细化网格降水预报能力,利用EC细网格（下简称EC）、Grapes_Meso 3 km（下简称Grapes）和SCMOC（中国气象局下发指导产品）降水预报产品,采用卡尔曼滤波、频率匹配和融合方法,研发了一套降水预报新产品。结果表明：频率匹配可明显提高各降水预报产品晴雨预报质量,但对强降水预报改善效果不稳定,融合方法可解决该问题;较订正前的EC、Grapes和SCMOC降水预报产品,新产品24 h晴雨预报准确率分别提高了1506%、868%和150%,强降水预报TS评分分别提高了4261%、7600%和127%,强降水预报TS评分的提高是以增加空报率为代价的;新产品3 h晴雨预报准确率较订正前EC、Grapes、SCMOC分别提高了1028%、407%和054%,强降水预报TS评分较订正前EC、SCMOC分别提高了5444%和965%,与Grapes基本持平,强降水预报BIAS偏差幅度较订正前EC、SCMOC分别降低了5665%和5188%;新产品1 h晴雨预报准确率较Grapes和SCMOC分别提高了229%和210%,强降水预报TS评分和强降水预报BIAS偏差幅度与Grapes和SCMOC持平。     

基于格点实况的海南岛网格晴雨预报检验

采用高分辨率的格点降水实况资料,对2019年5月1日—9月30日中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)、中国气象局上海数值预报模式系统(CMA-SH9)和欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)的降水预报产品作海南岛晴雨预报的检验评估,结果表明:(1) CMA-SH9具有较高的晴雨准确率及较小的雨区面积偏差。CMA-GD(ECMWF)评分偏低与较高漏(空)报比例有关,漏(空)报易出现在五指山以南和东部沿海一带。三个模式在海南岛东部沿海一带的晴雨准确率随预报时效减小而提高;(2) CMA-GD多漏报,CMA-SH9和ECMWF多空报。CMA-GD和CMA-SH9比ECMWF具有较快速的调整能力,预报时效缩短,雨区面积偏差减小,晴雨评分提高;(3) 降水面积百分比为0~20%、20%~40%、40%~60% 的局地降水事件中,CMAGD和CMA-SH9预报雨区面积偏大,预报时效增加,面积偏差由偏多转偏少;降水面积百分比为60%~80%、80%~100%的降水事件中,雨区面积随时效增加呈增加趋势。(4) CMA-GD对海南岛北部高频降水中心具有较强的预报能力,但易漏报南部高频降水中心。CMA-SH9在海南岛北部易出现高频降水面积偏大,质心偏东的误差,但对南部的高频降水预报能力优于CMA-GD。通过最优面积阈值择优方案迭代集成CMA-GD、CMASH9和ECMWF的降水预报,可有效提高海南岛高分辨率网格晴雨预报准确率。      

日本高分辨率模式对中国降水预报能力的客观检验

利用2012年4月1日-8月31日中国2419个台站逐6 h降水资料、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与中国3万余个自动站逐时降水融合资料,基于客观统计方法,分别检验了日本高分辨率模式对中国逐6 h、12 h和24 h分段站点、格点降水的预报能力。结果表明:(1)模式晴雨预报技巧随分段间隔的增加整体增加,暴雨预报技巧在12 h分段表现相对较好;(2)就站点检验来说,模式晴雨预报的降水频数高于观测,6 h和12 h分段暴雨预报低于观测频数,24 h分段则与观测基本一致,通过计算调整阈值可以明显改善技巧评分;(3)6 h分段降水标准差比值1,出现预报为中雨,而观测为暴雨或小雨的概率增大,24 h分段则相反;(4)整体而言,模式对东南地区的预报技巧高于西北地区,但沿海地区降水的偶然性更大;(5)模式预报与高分辨率卫星、自动站融合降水产品有更好的一致性,阈值调整的空间相对有限;(6)东南地区预报与观测的相关性大于西北地区,模式对东部沿海地区降水量级的预报比西部地区更为合理。     

MM5模式对乌鲁木齐地区冬、春季降水预报能力检验

利用MM5模式输出的未来24h累计降水量预报值，对2000年11月至2001年5月乌鲁木齐地区5个气象站进行降水预报效果的分析检验，发现：MM5模式的降水预报能力平原优于山区及达坂城谷地；南山山区空报次数较市站成倍增加，而漏报次数较少；达坂城站预报正确率很低，空，漏报次数较多。     

2020年广东省中期降水和气温预报检验评估

对2020年广东省中期时效的主客观降水和气温预报进行检验,结果表明:省级网格和融合法MIX的降水预报评分总体上优于客观模式ECMWF和NCEP;总体上省级网格的降水预报偏差较客观产品更趋近1,即空漏报相对持平;省级网格对大雨和暴雨以上量级降水的192 h预报从提高预报稳定性的角度出发,预报趋于保守,漏报明显多于空报。气温预报方面,省级网格对模式订正有正技巧,最高气温的订正能力强于最低气温,其中盛夏季节(6—9月)对模式最高气温的订正效果最好。     

陕西中短期网格客观预报降水产品在西安地区的检验

基于2017—2020年6—9月陕西中短期网格客观预报产品（简称DCOEF）的降水产品,采用晴雨预报准确率、TS评分、预报偏差BIAS,对其在西安地区21个气象观测站的预报效果进行检验;同时采用第99%分位值的降水量值作为测站极端降水量的阈值,进一步了解DCOEF对极端降水的预报效果。结果表明,（1）DCOEF在西安地区逐年和逐月的晴雨预报准确率均在069以上,空间分布上在西安城区、高陵、阎良、临潼和灞桥地区的晴雨预报准确率普遍在075以上,具有较好的参考价值。（2）6—9月中,9月的晴雨预报准确率可达08,各量级的TS评分明显高于其他月份,且BIAS接近于1,预报效果最好。（3）随着降水量级的增加,TS评分明显下降,小雨的TS评分最高,且时间和空间差异小;暴雨TS评分时间和空间差异明显,除9月外整体评分较低,且空报率明显偏高。（4）DCOEF对西安区域平均降水量雨带分布和强降水中心位置分布预报与实况差别较大,但能较好地反映出区域降水的时间演变趋势,与实况较为接近,只是在降水量上存在一定的偏差,预报值较实况以偏大为主。（5）DCOEF对极端降水的预报缺乏稳定性,偏差大,尤其是对短时强降水所造成的极端降水事件预报能力弱。     

2020年广东省中期降水和气温预报检验评估

对2020年广东省中期时效的主客观降水和气温预报进行检验,结果表明:省级网格和融合法MIX的降水预报评分总体上优于客观模式ECMWF和NCEP;总体上省级网格的降水预报偏差较客观产品更趋近1,即空漏报相对持平;省级网格对大雨和暴雨以上量级降水的192 h预报从提高预报稳定性的角度出发,预报趋于保守,漏报明显多于空报。气温预报方面,省级网格对模式订正有正技巧,最高气温的订正能力强于最低气温,其中盛夏季节(6—9月)对模式最高气温的订正效果最好。     

2012年深圳前汛期降水EC与HAPS模式检验

对2012年前汛期（4-6月）欧洲中心全球模式与HAPS中尺度模式的降雨预报场进行逐6h晴雨检验与24 h分量级降水检验,得出：EC逐6h降水预报空报多而漏报少,预报无降水时可信度更高,TS评分在0.3 ～0.4之间;24 h分级检验中预报能力随着降水量级的增大而减小,空报率、漏报率增大,TS评分减小;EC随着预报提前量的减小TS评分增加,起报时次对预报能力无明显影响;总体来说,EC能为深圳10 d预报提供较好的参考价值,尤其是6d预报,对于暴雨的预报有待预报员订正.HAPS逐6h晴雨预报TS评分在0.48～0.32之间,提前量6h内预报效果好,TS评分0.4以上,有较高的参考价值;24 h分级降水预报能力与EC相同,也是随着降水量级的提升预报能力降低;但是HAPS预报能力与提前量的相关性主要表现在提前量6h以内,提前量减小TS评分明显增大,对于提前量大于6h的预报能力无明显变化;总体来说,预报员可依靠HAPS在短期预报基础上做好短临预报的订正工作,开展24 h分区预报.     

基于误差权重的站点降水订正预报方法研究

基于2018—2020年逐日修水国家基本气象站降水实况和模式降水预报数据,对ECWMF、NCEP、JMA、CMA-GFS、CMA-SH9等5种模式24 h及48 h降水预报进行了误差分析及检验。结果表明,总体上各模式24 h、48 h降水预报误差均以一个量级的正误差为主;各模式24 h降水预报误差小于48 h;CMA-SH9、JMA模式24 h、48 h预报误差均较小;总体上各模式24 h预报评分优于48 h;华东模式、日本模式24 h、48 h晴雨准确率均较高;CMA-SH9、ECMWF、NCEP模式24 h、48 h降水预报各量级风险评分均较高;JMA模式对24 h暴雨及以上量级降水可能具有一定的预报指示意义;总体上各模式24 h、48 h降水预报风险评分随量级增大而降低,空报率、漏报率随量级增大而增大;总体上各模式24 h、48 h小雨预报性能较优,中雨均易空报,大雨均易漏报,暴雨及以上降水均易空报与漏报。进一步通过引入滑动训练期,并基于平均绝对误差权重的多模式集成订正方案对降水预报进行订正,且对订正预报结果进行了整体及分季节评估检验。结果表明,相对多数模式,经订正后24 h、48 h降水预报性能总体上均有所提升,即提高了预报准确率,减小了预报误差,改进了晴雨准确率,提升了小雨—中雨的预报评分,提高了夏季48 h暴雨及以上降水的风险评分,并降低了其空报率;48 h降水订正预报效果总体优于24 h,春季及秋季降水订正预报效果总体优于夏季及冬季。     

ECMWF细网格要素预报场在乌鲁木齐米东区的预报性能检验

利用升级后的ECMWF细网格模式2m温度、大尺度降水量(LSP)、累积降水量(TP)及850hPa风速等气象要素预报场,采用客观分析和统计学方法,对2015年2月至2017年1月乌鲁木齐米东区气温、降水及风速进行检验分析。结果表明:2m温度场对于米东区最高、最低气温有较好的预报能力,最高、最低气温年均准确率ECMWF细网格模式产品均高于中央气象台指导预报产品,分别达69.1%和73.8%。细网格和中央气象台指导预报的晴雨准确率均接近或超过80%,对降水天气预报有较好的参考价值;降水分级检验上看,ECMWF细网格和中央指导预报准确率均不太高;对于降雨天气,细网格的预报能力略高于指导预报;对于降雪天气,指导预报对小雪和大雪的预报准确率高于细网格;ECMWF细网格850hPa风速产品与实况风速有较好的相关性,对逐日风的预报有较好地指示意义。     

智能网格SCMOC及多模式降水预报对比

以三源融合网格实况降水分析资料CMPAS为参照,基于二分法经典检验、预报评分综合图和面向对象MODE检验等方法,对比分析2021年智能网格预报SCMOC以及ECMWF全球、CMA-Meso中尺度模式在秦岭及周边地区的降水预报表现,主要结论如下：1)ECMWF能够很好地刻画日平均降水量、日降水量标准差以及地形影响下降水量、降水频次的空间分布特征,但对于0.1 mm以上量级的降水预报频次远高于观测,暴雨预报频次低于观测,SCMOC、CMA-Meso日降水量大于等于0.1 mm的降水频次和暴雨频次预报更好;SCMOC不足在于降水的空间精细分布特征描述能力相对较弱。2)ECMWF预报的大于等于0.1 mm降水频次日峰值出现时间整体较观测偏早3 h左右,CMA-Meso、SCMOC与观测总体吻合较好。3)三种产品24 h降水量大于等于0.1 mm的TS(Threat Score)评分数值上基本一致,但降水预报表现的特征显著不同,SCMOC成功率高、命中率低,漏报多、空报少,ECMWF、CMA-Meso则相反;24 h、3 h大雨以上量级降水SCMOC的TS评分、成功率、命中率一致优于其他两种产品...     

T639模式降水预报产品在毕节市的检验和分析

分析毕节本站2013年6月1日至2014年7月10日逐日降水概况,利用毕节本站逐日降水资料对T639模式降水预报产品进行本地化检验,结果表明:T639模式降水预报产品在毕节各检验时段内的晴雨预报准确率较不高,在45-50%之间;但随着预报时效延长,其准确率仍能稳定维持。通过对T639模式降水预报空报率和漏报率的统计分析,发现在毕节T639模式降水预报出现的错误以空报为主;并通过定量分析,得出当T639模式降水在毕节预报小雨量级的降水时,出现空报的概率最高。     

基于ECMWF产品福建省前汛期短时强降水预报方法

利用2014—2016年福建省1605个自动气象站逐时降水资料和ECMWF全球模式细网格预报产品,分析福建省前汛期短时强降水发生背景下模式预报物理量的分布特征,并基于阈值判定的方法建立短时强降水预报模型。结果表明:福建省内陆县市前汛期短时强降水发生频次较高,沿海县市发生频次低,且日变化特征表现出双峰结构。箱型图差异指数（I_bd）在评估相关变量对于区分短时强降水发生与否的敏感程度有较好的作用,比湿、整层可降水量等水汽变量I_bd最为显著,K指数、对流有效位能等变量的I_bd仅次于水汽变量,说明模式预报变量对于预测短时强降水有较好的表征作用。针对短时强降水事件的物理量集合,采用剔除异常值后的最小值作为判定阈值,通过训练集分析结果客观订正对流有效位能和3 h降水量两个高I_bd变量的阈值,建立潜势预报模型。对于福建省西部的关键区,检验集白天时段12 h时间分辨率预报TS评分可达0.5,夜间时段约为0.3。对于福建省进行分区建模预报,检验集预报结果显示白天时段比夜间准确率高、内陆县市比沿海县市准确率高。