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。     

WRF模式对浙江2011年夏季降水和温度预报评估及其湿过程敏感性分析

检验评估是数值天气预报的一个重要组成部分,评估结果是模式改进及其产品解释应用的重要依据。利用全省1500多个包括区域自动站在内的站点观测资料,采用要素的空间分布、时间演变和统计检验3种方法评价了WRF模式对浙江省2011年夏季（6—8月）降水和温度的整体预报性能;在此基础上,进一步对比分析了不同湿过程参数化方案对梅雨典型过程的预报效果,探讨了不同微物理参数化方案和积云参数化方案对模式预报降水的影响。结果表明,WRF模式能基本预报出降水和气温的细致空间分布形态及整体演变趋势,对于主要降水落区、高温区具有较好的指示性;就浙江省区域平均而言,在实况出现较大降水期间模式预报误差较小,而在实况出现小到中雨期间误差较大,主要表现为降水量的高估和气温的低估;模式湿过程中积云参数化方案对降水影响明显,它可以导致整体雨带偏移,采用Betts-Miller-Janjic积云对流参数化方案的预报降水更接近实况。这些信息对改进模式的精细化预报能力和高分辨率数值产品的解释应用具有一定的参考作用。     

GRAPES_Meso V3.0模式预报效果检验

应用国家气象中心模式检验方法对GRAPES_Meso V3.0模式2008年2月-2009年3月的试验预报产品,如降水、中低层高度、温度和风场预报进行统计检验。检验结果表明:V3.0模式降水预报性能得到明显改善,年及四季平均的各级降水TS评分显著提高,除了秋、冬季的48h中雨和暴雨预报外,TS评分明显高于V2.5模式,但V3.0模式的预报偏差偏大,中雨以上偏大更明显。从预报的季节平均降水率分布来看,对秋、冬季我国东部24h降水预报偏小改进明显,对春、夏季强降水中心位置及强度预报也好于V2.5模式,但是48h降水预报明显偏大,逐日降水率演变图也印证了这一点。此外,V3.0模式对500hPa高度和风场及48h预报的850hPa风场和温度场改进显著,对于850hPa高度和温度的24h预报,除夏季外,其他季节预报效果优于业务模式。     

辽宁地区ECMWF模式气温预报检验及误差订正研究

利用2016—2018年ECMWF细网格模式12—36 h内2 m温度预报产品,选取辽宁地区65个城镇站点观测资料,评估预报产品在不同季节的预报准确率,并按季节分析固定误差订正方法和最优滑动周期订正方法对提高准确率的作用。结果表明：ECMWF模式预报产品对辽宁地区气温预报的准确率表现为,ECMWF模式最高气温冬季预报最优(城镇站点预报准确率为81.5%),最低气温夏季预报最好(城镇站点预报准确率为84.3%);采用最优滑动周期订正后,2016—2018年辽宁地区的最高气温和最低气温准确率较ECMWF模式自身分别提高了19.7%和20.5%,最低气温的预报准确率提高程度优于最高气温;在整个空间分布中,ECMWF模式对辽宁中部平原地区最高(低)气温预报准确率高于东、西部地区,辽宁东北部和西南部以及东南部的长白山余脉影响区域准确率明显低于其他区域。同时,在各季中,最高气温和夏季最低气温的订正预报能力优于其他季节;在地面晴、雨两种特征下,对辽宁地区24 h气温预报进行订正检验表明,该检验结果对辽宁地区最高(低)气温订正有一定补充作用,尤其是冬季降水出现时,最高气温预报补充订正效果最为显著。     

GRAPES_GZ 3 km模式对2019年海南岛暖季非台风降水预报的时空检验

利用基于目标诊断的空间检验方法(MODE)和时空检验方法(MTD)评估了华南3 km高分辨率区域数值模式(GRAPES_GZ3 km)对2019年海南岛暖季非台降水预报性能, 结果显示: (1)模式24 h累积降水预报的空间分布范围偏大、降水强度偏强; (2)模式逐小时降水预报的平均质心总体偏西和偏北, 降水出现时间总体偏早1~3 h, 结束时间总体偏晚2~4 h, 降水持续时间偏长; 预报的降水目标数量偏多, 与实况一致均存在着主峰和次峰形态的昼夜分布特征, 但预报的昼间主峰出现时间比实况偏早2 h; 预报的短时强降水出现频次总体偏多。相对于传统的预报和观测点对点检验评估方法, MODE和MTD方法具有捕捉模式预报偏差特征的优势。      

华南区域高分辨率数值模式前汛期预报初步评估

基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。      

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。     

WRF模式对宝鸡地区2013年夏季温度和降水预报的评估检验

利用宝鸡地区155个县区级或乡镇级自动站的观测资料与WRF模式的输出产品,检验WRF模式对2013年夏季最高、最低气温和降水预报的效果。结果表明:WRF模式预报的最高、最低气温的空间分布形态与实况较为一致,对于阴天和降水情况下的气温预报具有较高的准确性,最高、最低温度的预报值较实况整体偏低。WRF模式对宝鸡地区东部晴雨预报准确率较高,达到65%以上;凤县、太白最差,仅为40%左右。WRF模式预报的夏季日平均降水量与实况值在量级上较为一致,但空间分布误差较大。模式3个时次预报的逐日降水量能够较为准确地描述夏季各次降水的发生—发展—减弱过程。通过对模式预报的降水量进行分级检验发现,模式对降水的预报能力随着降水量级的增大而减小,空报多于漏报;WRF模式的暴雨预报值得参考。     

2019年广东后汛期主客观预报检验评估

2019年后汛期广东省24 h晴雨预报准确率为72.7%,暴雨预报TS为26.4,日最高、最低气温预报平均绝对误差分别为1.04、0.93℃,省级网格各项目均优于数值模式。与前汛期相比,Grapes3 km与ECMWF在后汛期的相对预报能力有明显变化。气温检验发现主客观预报对晴转雨时的最高气温,以及弱冷空气或持续降水影响期间的最低气温预报误差较大。以台风"白鹿"和"杨柳"为例,对台风外围环流影响的最高气温、最高气温的变温进行检验,发现模式对变温预报的标准偏差小于最高气温预报,具有较好的参考意义;主客观预报的变温空间分布特征均十分相似,空间差异小,无法体现局地增温,并且对距离台风较远地区的增温估计不足。     

2013年华中区域中尺度业务数值预报的客观检验

应用国家气象中心模式检验方法,对华中区域中尺度业务数值预报模式WRF和中国气象局下发的GRAPES模式2013年1-12月的预报产品（包括降水、2 m温度场、850 hPa温度场、850 hPa风场和500 hPa位势高度场预报）进行统计检验。检验结果表明：所有要素24 h预报均优于48 h;对于晴雨预报,GRAPES模式TS评分高于WRF,但随着降水量级增大,WRF的TS评分基本都高于GRAPES,同时WRF降水预报范围明显偏大;分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现,WRF的2 m温度场预报优于GRAPES,且暖季预报优于冷季;形势场要素分析表明,WRF对850 hPa温度场和风场预报具有相当大的优势,全年误差变化较稳定,而对500 hPa位势高度场的预报误差存在一定的季节性特征,即夏半年WRF高度场预报优于冬半年,GRAPES模式则相反。总体上,华中区域中尺度业务数值模式产品对天气预报具有一定的参考价值。     

基于类卡尔曼滤波的哈尔滨智能网格气温预报检验及偏差订正

应用滑动平均（5 d、7 d）、类卡尔曼滤波递减平均两种订正方法对哈尔滨地区国家级指导预报最高（最低）气温产品进行预报能力初步检验及偏差订正。结果表明：两种订正方法对最高气温与最低气温预报产品24-240 h预报时效大部分时段均有正的订正效果,最高（最低）气温预报准确率提高1-2%,平均绝对误差0.1-0.2℃,其中24-96 h预报时效预报能力稍好,120 h之后预报能力较差,订正后预报准确率也不足60%。气温预报偏差还表现为明显的季节变化特征,7-9月最高气温的预报效果优于冬春季,冬半年的订正幅度较夏季稍大。另外,不同天气状况下降水天气对气温预报有一定的影响,如果能进一步改进模式预报中降水带来的偏差,将进一步提高模式订正效果。     

2004年主汛期各数值预报模式定量降水预报评估

随着数值预报技术的飞速发展, 模式定量降水预报已成为天气预报业务工作中的主要参考依据。本文对目前在国家气象中心应用的3个业务运行模式T213L31, HLAFS0.25, 华北中尺度模式MM5和德国模式及日本模式的降水预报产品进行了季节空间分布、区域时间序列演变及统计检验, 试图从空间、时间及统计方面对降水预报产品的预报性能进行综合评估。检验结果表明:目前的数值预报模式对短期时效内定量降水预报均具有一定的空间预报能力, 但强降水中心位置有一定的偏差; 从时间序列演变检验来看, 模式对区域强降水过程的发展趋势具有较强的预报能力, 但降水量预报与实况有一定的差距; 从累加统计评分检验结果来看, 模式短期时效的预报性能差别不大, 全球模式在小中雨预报方面有一定优势, 其中日本模式的综合预报性能最好, 大雨以上量级的预报则是国内的模式有一定的优势, 其中华北中尺度MM5模式, T213L31模式各有所长, 但均存在预报量和预报区偏大问题。     

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。      

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。     

上海区域数值预报模式集合预报系统的建立与试验

以目前运行的上海区域业务数值预报模式为基础,从预报模式的不确定性出发构造8个预报成员,建立了上海区域数值预报模式集合预报系统的初步模型,并对2004年夏季进行了逐日48 h预报试验。结果表明:集合平均对华东地区城市降水、温度、海平面气压等气象要素的总体预报能力与分辨率高3倍的业务模式相当,其中对雨量较大降水、最低温度、海平面气压(0~24 h)的预报效果好于业务模式;集合预报还能提供客观化、定量化的降水概率预报,对降水的发生、尤其是特大降水的发生有着很好的提示作用。     

GRAPES中尺度模式的广东定量降水预报检验

采用客观降水检验方法,对GRAPES中尺度模式2011年4月1日～2012年3月31日广东降水预报进行了分级降水检验、时空分布演变评估以及降水预报个例分析。结果表明:随着降水量级和预报时效提高,模式降水预报质量呈现下降趋势;模式能够对降水过程时间演变做出准确的预报,对于实况较小的降水,模式存在预报比实况偏大的问题,而对于实况较大的降水,模式存在预报比实况偏小的问题;模式不能很好预报出与地形有关的广东3个降水中心;通过对一次台风降水预报个例分析表明,模式24 h预报能较好反映雨带分布和暴雨中心。     

2014—2016年赣北地区汛期ECMWF模式24 h降水预报误差分析

基于逐日ECMWF模式24 h降水预报及实况降水资料,通过计算预报误差统计量、单站预报准确率,利用预报误差经验正交函数（EOF）分解和功率谱分析的方法,分析了赣北地区2014—2016年4—6月24 h降水预报误差的分布规律和时空变化特征。结果表明,赣北地区汛期ECMWF模式24 h降水预报效果总体较好,但存在逐年下降的趋势;九江及上饶两站设置误差阈值为15—19 mm,南昌和宜春两站设置误差阈值为22—25 mm时,预报准确率可达80％;预报误差分布主要划分为空间一致型、南北差异型、马鞍型和三段型;预报误差分布可能存在8 d或12—13 d的较长周期以及2—3 d或4—5 d的较短周期。     

区域气候模式RegCM3在华东地区夏季的10年回报和2010年业务预报

利用国家气候中心全球海气耦合模式(BCC_CM1.0)嵌套区域气候模式RegCM3进行了近10年(1998-2007年)夏季回报及2010年华东夏季实时业务预报。从10年回报的模拟平均状况来看,模式基本能反映出中国东部夏季的平均状况,模式回报的夏季气温分布与实况较为相似,但回报的夏季降水量分布形态与实况有一定差异。使用国家气候中心六级Ps评分及简化的Ps评分对模式10年回报进行了评估。结果表明,该模式对华东地区夏季气温和降水有一定的跨季度预报能力,温度和降水10年平均Ps评分分别为69.9和60.9;对华东地区南部的气温及其东南部的降水有较好的回报效果。利用该模式进行了2010年夏季实时业务预报,预报检验表明,模式预报的2010年夏季温度距平和降水距平百分率分布与实况较为一致,夏季温度和降水的Ps评分分别为71.4和55.3;对影响较为严重的气候事件如江西降水极端偏多等也进行了准确预报。     

乌鲁木齐区域高分辨率数值预报系统V2.0 预报性能客观检验

数值预报系统检验结果对预报产品的释用和系统的改进有着重要的作用。基于MET（Model Evaluation Tools）检验工具对乌鲁木齐区域高分辨率数值预报系统V2.0 (Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Prediction System—Central Asia V2.0，简称RMAPS-CA V2.0）在2021年各季节中的预报性能进行客观检验评估，主要检验了2m温度、10m风速、高空位势高度等要素，并与RMAPS-CA V1.0同期预报性能进行对比分析。（1）2m温度预报偏差在冬季和春季整体为负偏差，在夏季和秋季整体为正偏差；各个季节的平均预报偏差均在2℃以内，预报性能秋季最优，冬季最差。各个季节10m风速预报整体为正偏差且差异不大，平均误差在0.5-1.0 m/s之间，预报性能秋季最优，春季最差。（2）高空位势高度预报偏差在冬季整体为负偏差，在其余季节整体为正偏差，预报性能冬季最优，春季最差。高空风场预报偏差在冬季和春季400hPa以下为正偏差，400hPa以上为负偏差；夏季和秋季整体为负偏差，预报性能春季最优、夏季最差。高空温度场预报偏差在冬季整体为负偏差，其余季节整体为正偏差，预报性能春季最优、夏季最差。（3）降水晴雨预报效果较好，但除夏季外以空报为主；随降水阈值增大、TS评分减小，多以漏报为主，降水评分在冬季最高、夏季最低。从降水个例检验看，24h累计降水为大量和中量的国家站点预报性能有所提升，逐6h累计降水TS评分略有提升。（4）RMAPS-CA V2.0系统各要素预报偏差的变化特征与RMAPS-CA V1.0相似，预报能力整体上要优于RMAPS-CA V1.0。     

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。