基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报

利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)和英国气象局(UKMO)5个模式预报的结果,对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究。结果表明,卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均(BREM)和单模式的预报,但是对于地面气温和降水,其预报效果也存在一定的差异。在中国区域2 m气温的预报中,卡尔曼滤波的预报结果最优。而对于24 h累积降水预报,尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM,但随着预报时效增加,其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当,改进效果不明显。卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优,预报效果更佳且稳定。     

全球和区域数值模式在甘肃2020年汛期降水预报中的检验评估

2020年汛期6—8月甘肃降水日数多、持续时间长、范围广、强度大,对该时间段内3种全球模式(ECMWF、GRAPES_GFS和NCEP_GFS模式)和4种区域模式[GRAPES区域数值预报业务系统(GRAPES_3 km)、西北区域区域模式(GRAPES_LZ10 km)、西北区域快速更新循环预报系统(GRAPES_LZ3 km)和华东区域模式(SMS-WARMS)]24 h累计降水预报性能进行检验评估。结果表明:(1)全球模式中ECMWF模式的预报性能优于其余2个模式,而区域模式中GRAPES_3 km和SMS-WARMS模式预报性能相对较好,且SMS-WARMS模式预报性能更稳定。(2)区域模式晴雨准确率及小雨和中雨的TS评分、ETS评分、命中率低于全球模式,暴雨优于全球模式;大雨和暴雨的空报率和预报偏差均高于全球模式。(3)根据500 hPa环流形势可将甘肃汛期降水划分为副高边缘型和低槽型2种类型,针对2020年4次副高边缘型和3次低槽型降水进行分类检验评估。全球模式和区域模式均对前者的各个量级降水预报性能优于后者;ECMWF模式和区域模式对2种类型大雨和暴雨预报效果优于NCEP_GFS和GRAPES_GFS模式;全球模式中ECMWF模式、区域模式中SMS-WARMS模式对2种类型降水预报效果最好。(4)7种模式对2种类型中雨和大雨雨带走向预报较好,对副高边缘型降水过程降水落区的预报能力优于低槽型降水过程,但预报降水强度较观测偏强,尤其是降水中心区域。     

基于三大全球集合预报系统对内蒙古降水预报能力评估

利用ECMWF、NCEP和CMC中心的1~3天7种降水集合预报产品,同时结合内蒙古119个气象站同期降水观测资料,对降水预报效果基于晴雨、降水等级划分(包括小雨、中雨、大雨以及暴雨)确定性TS评分以及空间分布特点进行了归纳总结,评估了三大全球集合预报系统在内蒙古地区的降水预报能力,为进一步开发模式预报及应用提供技术支撑。研究结果表明,ECMWF集合预报产品对内蒙古降水预报能力明显优于NEPC和CMC中心的产品。ECMWF集合预报产品24h时效下的晴雨及小雨、中雨、大雨以及暴雨预报都具有良好的预报能力,但是随着预报时效的延长至48h、72h,ECMWF集合预报产品预报能力明显降低,预报能力与NCEP和CMC中心的产品接近。24h的ECMWF集合预报产品在呼伦贝尔市、兴安盟、锡林郭勒盟、巴彦淖尔市西部、阿拉善盟地区预报效果明显较好,三大集合预报系统对内蒙古东部地区的预报能力总体偏高。      

安庆地区ECMWF细网格降水预报的质量检验与释用

利用安庆市逐日降水实况资料,针对2011—2016年ECMWF细网格降水预报产品对安庆地区的12 h、24 h分辨率晴雨和降水分级预报质量进行检验,基于检验结果对此降水预报产品进行解释应用。结果表明,ECMWF细网格数值降水预报在安庆地区晴雨预报正确率无明显区域差异,夏季晴雨预报正确率明显低于其他各季节,对夜间的预报能力明显优于白天。TS评分中,小雨最高,中雨次之,大雨及以上量级较低且无明显规律。若将冬、春两季0.2 mm以下、夏季1.0 mm以下和秋季0.8 mm以下的降水预报进行消空处理,则晴雨预报正确率会有所提升,且小雨预报的TS评分达最佳;若将≥40 mm的降水预报修正为暴雨,则暴雨预报TS评分提高接近1倍,且大雨和暴雨的预报偏差更接近1。     

降水集合预报集成方法研究

基于TIGGE(the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料,对中国气象局(CMA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)和日本气象厅(JMA)的集合数值预报结果进行降水集成.采用算术平均法、TS评分集成法和BS评分集成法在我国东南地区进行降水集成,对比分析结果表明:基于TS评分的多模式降水集成无论在分区降水评分中,还是在东南地区的台风型降水和非台风型降水实例中,都有效地改进了大雨以上的降水预报效果;基于BS评分的集成方法和算数平均集成法预报效果次之.东南地区5个子区域的降水集成试验结果表明:各子区域基于TS评分集成后降水的平均绝对误差普遍小于基于BS评分后的降水平均绝对误差.广东东南和浙江北部区域基于TS集成后的降水TS评分值最优,浙闽沿海和广东西北部区域基于TS集成后的降水TS评分次之,处于中上水平.基于算术平均集成和BS集成的降水的TS评分值只有在广东东南区域表现出较好的效果.     

基于分位数映射法的四川省ECMWF模式降水预报误差订正分析

为做好ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)模式本地化释用，提高四川省降水预报准确率，对四川省2020—2021年7—9月模式各量级降水预报系统性偏差规律分析发现，该模式预报的雨日较实况偏多，尤其是攀西地区和川西高原；预报的大雨日数盆地西南部及攀西地区多于实况，而盆地南部少于实况。然后，基于分位数映射法对模式预报的24 h累积降水开展大量级降水订正试验与检验。基于分位数映射法订正后，暴雨及以上量级TS(Threat Score)提高7%～15%，且各量级降水TS均高于多模式集成客观预报产品2%～4%，大雨及以上、暴雨及以上量级命中率提高10%～20%，订正后雨带位置特别是暴雨落区与实况更接近。     

SWCWARMS及ECMWF模式对四川盆地暖区型和斜压锋生型暴雨预报检验分析

利用2014～2016年5～10月四川盆地所有观测站资料及SWCWARMS模式、ECMWF模式同时段20时起报的24h累积降水资料,基于邻域法FSS、ETS评分指数检验了两模式对于高能暖区型暴雨及斜压锋生型暴雨预报的预报性能。主要结论为:(1)两种类型暴雨过程平均误差均是SWCWARMS模式较ECMWF模式大,且误差值为正,表明模式以湿偏差为主;(2)高能暖区型暴雨FSS评分各降水量级各空间尺度均是SWCWARMS模式高于ECMWF模式;斜压锋生型暴雨50mm以下量级降水在36km以下空间尺度ECMWF模式FSS评分高于SWCWARMS模式,54km以上空间尺度SWCWARMS模式评分较高,大暴雨量级降水各尺度下均是SWCWARMS模式评分较高;(3)高能暖区型暴雨ETS评分暴雨、大暴雨量级SWCWARMS模式评分较高,中雨、大雨ECMWF模式预报更优;斜压锋生型暴雨ETS评分,中雨、大雨及暴雨量级降水预报ECMWF优于SWCWARMS,大暴雨量级SWCWARMS模式预报更优。      

四川冕宁“6.26”大暴雨模式预报检验

运用气象观测资料和GRAPES、ECMWF、SWCWARMS_9KM(简称SWC)模式预报资料,对冕宁“6.26”大暴雨天气过程模式预报性能进行检验。结果表明:（1）对于24 h累计降水预报,中尺度区域模式优势明显,量级与落区预报效果均为最好,其中GRAPES_3KM模式预报落区分布与实况重合度较高,暴雨及以上量级降水TS评分最高。（2）GRAPES_3KM模式最大小时雨强10 mm以上降水落区与实况大雨及以上量级降水落区匹配度最高,ECMWF模式24 h累计降水多物理量订正产品及短时强降水概率产品次之。（3）SWC及GRAPES_3KM模式24 h累计降水极值点相比实况略偏北,量级偏小。对于小时降水峰值出现时间,SWC模式偏早4 h,GRAPES_3KM模式偏早3 h。（4）GRAPES_GFS模式环流背景预报更接近实况,SWC模式能较好地预报出冕宁上空中尺度辐合系统的存在。      

三种数值模式对四川省汛期降水预报性能的检验

应用国家基本观测站资料,基于MET系统的客观统计检验方法,针对24h降水分别评估SWCWARMS模式、GRAPES模式和ECMWF模式对2017～2019年5～10月四川地区汛期预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式小到大暴雨降水范围大于实况,GRAPES模式小到暴雨降水范围大于实况、大暴雨多漏报,ECMWF模式小雨和中雨降水范围大于实况、大到大暴雨多漏报,三个模式无降水或微量降水均少于实况。(2)ECMWF模式对四川雨季小到大雨预报能力优于SWCWARMS和GRAPES模式,SWCWARMS模式在部分时次上暴雨和大暴雨预报优于ECMWF模式,GRAPES模式TS评分略偏低。(3)GRAPES模式在2018年秋季开始中雨及以上量级降水预报上改善大于SWCWARMS和ECMWF模式,SWCWARMS模式2019年空报较2017年和2018年显著降低;3个模式在小雨和中雨预报上不相上下,GRAPES模式优势在2019年大雨和暴雨预报上,ECMWF模式优势在2017年秋季和2018年初夏大雨预报上,SWCWARMS模式大雨和暴雨预报能力介于二者之间。(4)ECMWF和SWCWARMS模式川东预报优于川西,GRAPES模式川西预报优于川东;三个模式存在不同程度空报,川东地区空报略多于川西,其中ECMWF模式空报最多。      

阜新地区东北冷涡多模式降水预报检验

为了评估欧洲数值中心全球模式（ECMWF）、中国全球模式（GRAPES）和美国全球模式（NCEP_GFS）对东北冷涡降水的24 h预报性能,提高数值模式在阜新的预报能力,为模式物理参数方案的选择和调整提供客观依据,利用2019年5—8月降水产品对阜新市两个国家级观测站阜蒙县站和彰武县站进行晴雨、一般性降水和分量级降水检验,以及平均绝对误差和平均误差检验。结果表明：ECMWF模式降水预报要好于其他两种模式,冷涡发展期和成熟期ECMWF产品TS评分较高,衰减期则较低。从平均绝对误差来看,阜蒙县站5—8月ECMWF误差最小,GRAPES和NCEP_GFS预报效果不稳定;彰武县站ECMWF并无明显优势,5—6月GRAPES预报能力最强,7—8月NCEP_GFS预报能力最强。分析平均误差可知,三种模式对阜蒙县的降水预报偏弱,对彰武县的降水预报只在6月偏强。在大雨及以上量级的降水预报上三种模式均偏小,其中ECMWF的TS评分最高为40.2%。三种模式针对阜蒙县的降水TS评分均高于彰武县。     

辽宁省春季透雨集合预报误差分析

利用2016—2018年4月1日至6月30日三个全球数值预报业务中心（CMA、ECMWF和NCEP）的24 h降水集合预报资料和辽宁省降水观测资料,采用TS评分、预报偏差B、Talagrand分布以及BS评分等方法对辽宁省春季透雨（4—6月）CMA、ECMWF和NCEP三套全球集合预报结果进行对比分析。结果表明：三个集合预报中心的集合预报系统的离散度均具有偏小的特征,Talagrand都呈U型分布,即各集合预报系统对量级较小的降水预报值偏大,空报率高;对量级较大的降水预报能力不足,极值偏小,容易产生降水预报偏差。将各中心的确定性检验结果和概率性检验结果进行对比后发现,ECMWF相比CMA和NCEP的TS评分值更高,预报偏差B值更接近于1,也就是说另外两个预报中心对辽宁省春季透雨预报漏报更为明显。从BS评分值和其分解评分值结果来看,ECMWF优于另外两个预报中心。ECMWF对辽宁省春季透雨预报的结果与实况最为接近,检验结果最好,可在日后的预报服务工作中作为主要参考。     

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。4)MODE暴雨检验,SCMOC大面积降水对象与观测相似度最高,预报能力优于ECMWF,但分散性小面积暴雨对象漏报风险大。SCMOC、ECMWF纬向距离偏差大于经向,位置偏西比例高于偏东。     

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。      

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。     

最优TS评分方法在逐时降水订正中的初步应用及评估

使用2020年3—9月逐时更新的CMA广东短临3 km数值模式(CMA-GD(R3)模式)1~12 h逐小时降水量资料,利用最优TS评分订正方法(OTS)对逐小时降水量进行分级订正,并分别从整体和分类型降水过程预报订正效果进行了检验和对比评估。结果表明:从整体预报订正性能来看,通过OTS方法对CMA-GD(R3)模式订正后,对于≥1 mm/h及以上量级的降水,OTS均有较好的订正能力,并且随着雨强的增加,其TS评分的改善比率越大;同时,OTS可有效减少各个预报时效的漏报率和空报率,其中漏报率减小更加明显,表现出明显的湿偏差(空报偏多)。从三类暴雨过程逐时降水预报订正效果来看,通过OTS订正之后,对于≥1 mm/h的降水,OTS对三类暴雨类型均有正的订正能力。其中在0.1 mm、1 mm、10 mm、20 mm、35 mm、50 mm 6个量级上,季风型的逐时降水预报表现最好,6个量级的TS评分值分别为0.403、0.232、0.053、0.023、0.009和0.004;在5 mm量级上锋面型的逐时降水预报表现最优,其TS值为0.102。从改善效果来看,经过OTS订正后,在1 mm量级上台风型改善率最大,在5 mm和10 mm量级上锋面型改善率最大,在20 mm、35 mm和50 mm量级上季风型改善率最大。      

多模式降水资料在贵州的检验分析

本文检验了2020年3月至2021年2月ECMWF和GRAPES以及中央台格点产品（以下简称SCMOC）和省台格点产品（以下简称SPCC）4家降水预报产品逐24h未来5天在贵州的预报质量,结论如下：（1）ECMWF和SCMOC与实况的相关系数最高,SCMOC和SPCC预报降水的变化幅度较观测偏大,而GRAPES预报降水的变化幅度较观测则是明显偏小。（2）SCMOC的晴雨准确率最高,除在72h预报时效SPCC的准确率略高于SCMOC外,其余预报时效SPCC准确率均低于SCMOC,表明SPCC的订正能力需要进一步提升。（3）在小雨量级,4种降水预报产品的TS评分相差不大,ECMWF和GRAPES的ETS评分明显低于SCMOC和SPCC,其中GRAPES的TS评分在5个预报时效内均高于ECMWF。在中雨量级,前3个预报时效内ECMWF的TS和ETS评分均高于其他三家,ECMWF在5个预报时效内预报有降水的次数大于实况出现的降水次数,但空报次数并不是最多的,在后2个预报时效内,SCMOC的TS和ETS评分均是最高的,但与其他家相差不大。在大雨量级,24h和96h预报时效ECMWF的TS和ETS评分均是最高的,而在48h、72h、120h预报时效SCMOC的TS和ETS评分是最高的。在暴雨及以上量级,前3个时效内SPCC 的TS和ETS评分均是最高,且48h的TS评分空间分布也是最优的,表明SPCC对暴雨及以上量级在前3个预报时效内订正能力较好。     

两个集合预报系统对秦岭及周边降水预报性能对比

利用欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)、美国大气环境预报中心 (NCEP) 集合预报系统 (EPS) 降水量预报资料,CMORPH (NOAA Climate Prediction Center Morphing Method) 卫星与全国3万个自动气象站降水量融合资料,基于技巧评分、ROC (relative operating characteristic) 分析等方法,对比两个集合预报系统对秦岭及周边地区的降水预报性能。结果表明:两个系统均能较好表现降水量的空间形态,对于不同量级降水,ECMWF集合预报系统0~240 h控制及扰动预报优于NCEP集合预报系统,但NCEP集合预报系统264~360 h预报时效整体表现更好; ECMWF集合预报系统0~120 h大雨集合平均优于NCEP集合预报系统,两个系统集合平均的预报技巧整体低于其控制及扰动成员预报,这种现象ECMWF集合预报系统表现更为显著; ECMWF集合预报系统降水预报概率优于NCEP集合预报系统。ROC分析显示,随着预报概率的增大,ECMWF集合预报系统在命中率略微下降的情况下,显著减小了空报率,NCEP集合预报系统则表现出高空报、高命中率。     

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。     

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。     

2007年汛期AREM模式降水预报效果检验分析

过对2007年6～8月AREM模式降水预报做不同时效、不同区域的TS评分对比,比较AREM与T213、JAPAN三个模式降水预报TS评分,并对AREM模式2007年汛期主要降水过程预报效果进行检验分析,从而获得AREM模式2007年汛期降水预报效果和特点,结果表明:(1)从AREM模式不同时效降水预报TS评分对比可知,对长江中下游区域,AREM模式12～36 h预报效果好于0～24 h预报,24～48 h效果相对较差,对华南、华北、东北、西南东部区域的降水,AREM模式预报效果均随时效延长而减弱。(2)由AREM模式对不同区域降水预报TS评分的对比可知,AREM模式(各预报时效)对长江中下游地区各量级降水预报的TS评分均高于全国范围的TS评分,西南东部(各预报时效)小雨(以上)量级TS评分均为各区域最高,但中雨以上各量级TS评分均低于全国范围,其他区域无稳定的预报特性。(3)从AREM、T213、JAPAN对长江中下游地区12～36 h降水预报TS评分对比可知,三个模式小雨(以上)量级降水的TS评分基本相当,对该区域暴雨、大暴雨强降水中心的预报,AREM好于T213,JAPAN相对较差,随量级增加AREM预报优势表现更为明显。(4)对2007年汛期6次个例分析可知,AREM模式对长江中下游尤其是江淮流域的大范围强降水过程预报效果较好,对暴雨、大暴雨中心的预报较T213和JAPAN有明显的优势,但对小范围、局地强降水过程的预报效果不够理想。