2012年汛期华南中尺度模式与日本模式的降水预报评估分析

采用累加降水量级检验、降水空间分布和时间演变以及天气系统分类等方法,对广东2012年汛期GRAPES华南中尺度模式和日本气象厅全球谱模式(JMA GSM,以下简称JMA)降水预报产品进行分析评估,结果表明:两个模式对小雨预报能力相当,对于中雨、大雨和暴雨GRAPES预报效果好于JMA;两个模式对广东雨带分布预报相反,GRAPES降水值随着预报时效的增加而增加;两个模式对广东较大降水过程的发展趋势预报基本准确, GRAPES降水预报以偏大为主,JMA以偏小为主;将汛期较大的降水过程按照其主导天气系统分为6类,GRAPES对其中5种类型降水预报效果好于JMA,两个模式对台风暴雨预报效果最好,对回流暴雨预报相对较差。      

六种数值模式对芜湖市地面气温和降水预报的对比检验分析

对2008年7月至2009年6月JMA、T213、GRAPES、MM5、T639和GERMANY 6种数值模式产品对芜湖市的地面气温和降水预报结果进行了对比检验分析,结果表明:各模式对最高气温的预报能力一般,其中JMA、GRAPES、T639相对较好;对最低气温的预报JMA表现突出,而GRAPES在冬季预报能力较好.各模式对于芜湖站降水的预报均无绝对优势,对各等级的降水预报效果各有千秋.对于≥0.1 mm降水,JMA和GERMANY在24 h时效内TS评分较高,且JMA漏报率很低,GERMANY空报率较低,T639则从48 h时效起TS评分最高,且漏报率较低;对于≥10 mm降水,T639的TS评分较高且漏报率较低,GERMANY和GRAPES在48 h时效内评分也较高且空报率低,JMA在48 h时效后空报率较高,成绩较差;JMA、T639和GERMANY对强降水预报能力相对较强,特别是T639对暴雨比较敏感,而各模式在72 h之后对强降水的预报能力较差.另外,各模式对降水预报的TS评分均为夏季低、冬季高,空报率均为夏季高、冬季低.     

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。     

三种数值模式对山西降水预报性能的对比检验

利用MM5、T213和Grapes3种数值模式的降水预报产品和山西省108个标准测站的降水实况资料,采用客观统计检验方法,对2008年7月各模式在山西省的累加降水预报进行了对比检验。结果表明：24h中雨以下预报1、213优于MM5,中雨以上MM5则略优于T213,48h预报各级降水MM5都优于T213,T213和MM5对暴雨都有一定的预报能力。无论哪个预报时效和降水量级,Grapes均无明显优势。Grapes预报降水量级和降水范围都偏小,空报较少,漏报严重,尤其48h和72h10mm以上降水基本都漏报。MM5预报降水量级和预报范围都偏大,10mm以上降水TS评分较其它模式高,但同时空报也比较严重。3种模式TS评分均随降水量级的增大而减小,T213和Grapes的TS评分随预报时效的增加而减小,MM5的TS评分随预报时效的增加变化不大。     

基于MET系统对SWCWARMS及GRAPES模式在西南地区的站点检验分析

应用国家基本观测站资料、自动站逐时降水资料,基于客观统计检验方法,针对降水(12h、24h累积雨量)、近地面要素(2m温度、10m风)和高空要素(风场、温度场、高度场),分别评估SWCWARMS模式和GRAPES模式对2015年西南地区预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式降水ETS评分高于GRAPES模式,除24h小雨外SWCWARMS模式偏差值均高于GRAPES模式,两个模式在不同预报时效内对中雨、大雨、暴雨都表现一定程度的空报;(2)12h降水分段评分上,SWCWARMS模式TS评分均高于GRAPES模式,但SWCWARMS模式预报降水范围过大,随着预报时效增长空报多于GRAPES模式;SWCWARMS模式中雨和大雨空报大于其它量级降水,GRAPES模式对大暴雨漏报较多其它量级降水表现为空报;(3)两模式对高度场和温度场预报优于风场,对对流层中层预报优于中低层,SWCWARMS模式对高度场和温度场预报优于GRAPES模式,夏半年SWCWARMS模式均方根误差小于GRAPES模式;(4)两模式都表现出2m温度均方根误差在秋季增加而春季减小这一特征,SWCWARMS模式近地面要素均方根误差均小于GRAPES模式。      

浙江省水库流域面雨量的多模式预报效果分析与检验

基于站点观测资料和欧洲细网格(ECMWF)、日本高分辨率(JMA)及多模式客观集成预报技术(OCF)模式预报资料,以2015年2-7月为例,评估这三种模式对浙江省6个水库流域客观面雨量预报效果。水库流域面雨量预报值采用网格算术平均法计算,面雨量观测值采用泰森多边形法计算。检验评分方法采用平均绝对误差、TS评分(Threat Score)和模糊评分法。初步检验结果表明:1)ECMWF对大雨暴雨的预报效果优于其他模式的,OCF对中雨的预报效果优于其他模式的,对小雨预报,三种模式效果相当。2)各模式预报效果均随着降水等级增大而下降。小雨时,空报率远高于漏报率,其中ECMWF和OCF漏报率不到10%;大雨暴雨时,漏报率远高于空报率,其中JMA漏报率达75%~90%。3)三种模式对浙江中部北部地区水库流域面雨量预报效果整体优于对浙江南部地区水库的,且随着降水等级升高,南北水库之间预报效果差异增大。4)ECMWF对大雨暴雨的预报效果随着时效临近表现为明显改善,OCF和JMA在72 h预报时效以外,预报效果随时效临近呈改善趋势,在72 h时效以内,预报效果不稳定。     

冬季高海拔复杂地形下GRAPES Meso要素预报的检验评估

利用GRAPES(Globe/Regional Assimilation and Prediction System)对2010年温哥华奥运会6个场馆气温、相对湿度、风及降水量的预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差、Alpha Index、TS和ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明:GRAPESMeso预报相对湿度的准确率最高,且随预报时效的增加,其变化趋于稳定。起初模式对相对湿度的预报偏干,之后逐渐变为预报偏湿;气温预报偏低;风速预报偏大。逐日各要素预报检验结果表明,气温的变化幅度最小;各级降水检验发现,晴雨预报的TS评分最高,且随降水增大,ETS评分逐渐接近TS。与其他模式预报结果对比发现,GRAPES-Meso对复杂地形下要素预报还存在一定的不足。本研究还发现,模式存在一定的系统误差,若能有效订正其误差,将有助于改进模式预报。     

SWCWARMS模式小时降水量时间滞后集合预报研究

基于SWCWARMS模式9km×9km分辨率逐小时降水预报,通过时间滞后集合预报方法构建多个集合成员,使用SAL评分值计算相应集合成员的权重系数,进行不等权集合平均,从而得到新的逐小时降水预报。利用SAL、TS和BIAS检验方法对四川省2019年8月的逐小时降水量时间滞后集合预报及相应的SWCWARMS模式最新时次预报进行对比分析,结果表明:(1)时间滞后集合预报SAL检验的L值和A值都较模式预报更接近于0,较好地改善了降水位置和强度的整体预报水平;(2)时间滞后集合预报对逐小时降水晴雨TS评分提升明显,评分提高百分率在10%左右,有效地减小了模式在晴雨方面的空报;(3)临近预报时效,时间滞后集合预报方法对于大量级降水预报也有较好的订正效果。     

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。     

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。     

高分辨率区域模式降水预报在云南的检验

为了解高分辨率区域数值模式降水预报在云南的预报效果和误差特点,针对华南中尺度模式、华东区域数值预报业务模式和中央气象台GRAPES-Meso模式对2017年9月—2018年12月云南降水预报进行检验分析。结果表明:华东模式降水预报效果整体最好,其降水的振幅接近实况,晴雨准确率也是最高,而华南和GRAPES模式空报率和漏报率普遍偏高。三种模式对滇东北、滇中西部、滇西北北部≥0.1 mm降水预报评分普遍较低,对滇南、滇西南、滇西边缘地区的评分普遍较高。在滇东北北部、滇中西部、及滇西北北部地区三种模式对≥10 mm降水TS评分普遍较低。对于≥25 mm降水,华东模式和华南模式在滇中、滇西地区的TS评分高于GRAPES模式。对于≥50 mm降水,华东模式和华南模式在滇东南、滇西南、滇西边缘及金沙江河谷沿线TS评分高于GRAPES模式。对于云南强降水天气过程,≥0.1 mm降水华南模式预报效果较好,但10 mm和25 mm以上量级降水华东模式的预报效果较好,≥50.0 mm则是GRAPES模式更具参考价值。     

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。     

基于ECMWF模式的四川夏季强降水订正试验

利用2016—2018年6—8月四川地面观测降水资料(含加密自动站)及同时段ECMWF模式各要素预报场资料,根据基于"配料法"计算所得出的3 h间隔短时强降水概率预报,统计各格点各个转换概率阈值的次数,探索了一种针对模式24 h累计降水预报的强降水订正方法,并运用该方法对2018年6—8月降水集中时段24—72 h时效ECMWF模式降水预报进行逐日试验检验。试验结果表明:(1)从大雨、暴雨降水量级综合检验指标来看,各时效订正后命中率、漏报率、TS评分均有明显改善,且随着预报时效的延长,各指标数值提高的幅度愈大。空报率虽然0—24 h、24—48 h时效预报有所增加,但空报率增加幅度远小于漏报率减小幅度;(2)从个例检验结果来看,订正后的模式预报相比订正前的预报而言,降水量级明显增加,50 mm以上降水落区预报效果有较大程度提升,尤其是0—24 h时效预报,订正后降水落区分布与实况基本一致。     

2004年汛期(5～9月)主客观降水预报检验

随着气象事业的发展，天气预报的质量越来越依赖于数值预报产品的性能。预报产品检验是评价预报质量和提高预报水平的有效手段。针对2004年汛期（5～9月）中央气象台预报员及T213、HLAFS25、MM5、GRAPES、日本及德国等国内外数值预报模式短期时效的降水预报做了详细的统计学检验。检验结果表明，对于汛期平均而言，各模式与预报员的小雨预报较好，随降水量级的增加TS评分迅速下降，国内外数值预报模式之间降水预报水平差别不大，预报员与模式相比水平略高；但对于过程预报而言，过程不同，各模式和预报员的表现不同，预报员和MM5对河南暴雨预报较好；GRAPES和日本模式对台风暴雨预报略好；T213对于四川东部暴雨的大量级降水预报较好；无论是预报员，还是数值预报模式，北京暴雨的预报是一个典型的失败个例。同时，我们也发现检验系统存在一些问题，有待今后逐步改进。     

淮河流域汛期面雨量多模式预报检验评估

基于站点观测资料和四个数值模式预报资料,以2011—2012年汛期(6—8月)为例,评估四个模式对淮河流域15个子单元客观面雨量预报效果。这四个模式为欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,简称ECMWF)全球模式、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,简称JMA)全球模式、安徽省气象台业务中尺度模式MM5(Mesoscale Model Version 5)和WRF(Weather ResearchForecasting)。15个子单元面雨量预报值采用网格算术平均法计算,面雨量实况值采用泰森多边形法计算。检验评估采用平均绝对误差、模糊评分、正确率以及TS评分。检验评估结果表明:1)ECMWF预报效果整体上优于其他模式,尤其是在小雨到大雨等级优势明显;JMA、MM5以及WRF的预报效果依次降低。2)各模式预报效果均表现出随降水等级(小雨、中雨、大雨、暴雨)增大而下降的趋势。3)随预报时效(24、48、72 h)延长,各模式预报效果逐渐下降。4)分析典型个例发现,ECMWF、JMA及WRF对于24 h预报时效的强、弱降水过程,预报效果存在较明显差异,对于强降水过程预报等级偏小;MM5对于强、弱过程预报等级均有所偏大。     

多模式降水分级最优化权重集成预报技术

为综合不同模式对不同量级降水的预报优势,设计一种全球模式与区域模式结合的降水分级最优化权重集成预报算法,集成经最优TS评分订正法（optimal threat score,OTS）订正后的欧洲中期天气预报中心降水预报产品（以下简称EC-OTS）和华东区域中尺度模式降水预报产品（以下简称SMS-OTS）。以泛长江区域（23°~39°N,101°~123°E）为研究范围,基于2018年不同降水量级的TS评分最优化确定SMS-OTS和EC-OTS在不同降水量级时的最优权重系数以及最优集成方案,并以2019年降水数据为独立样本进行预报试验。结果表明:对于最优权重系数,EC-OTS在低降水量级权重较大,随着降水量级的加大,SMS-OTS的权重也逐渐加大;最优集成方案为初始集成降水量预报取SMS-OTS,集成运算迭代3次;集成预报在几乎所有预报时效、所有降水量级的TS评分均高于EC-OTS和SMS-OTS,其平均绝对误差略小于EC-OTS,显著小于SMS-OTS;集成预报12 h累积降水预报的TS评分较省级预报员主观预报高-0.009~0.041,24 h累积降水预报的TS评分较国家气象中心预报员主观预报高0.009~0.023。     

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.     

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。     

基于频率匹配法的SWC-WARMS模式降水订正试验

基于西南区域数值预报模式（SWC-WARMS）2019年5~8月00时起报的24h累计降水预报资料和四川省气象站点降水观测资料,采用频率匹配法对6月1日~8月31日降水预报值进行了偏差订正。结果表明:模式预报的24h累计降水量总体为湿偏差;订正后降水量平均绝对误差减小;大雨和暴雨的偏差评分提高;小雨、中雨、大雨的TS评分提高,暴雨TS评分降低;各量级的空报率均有所降低,小雨和中雨漏报率减小,大雨和暴雨漏报率增大,尤其是暴雨漏报率显著增加;当模式对暴雨降水落区预报较好（差）时,频率匹配订正能提高（降低）TS评分。      

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。