风能预报方法研究进展

中国蕴含着丰富的风能资源,但目前我国在风能预报方面的研究还很薄弱,几乎没有可用于风电场风能的客观、定量化的预报方法。风能预报,实际上最重要的是对风场的合理准确预报,进而得到风电量预报。通过简要介绍国际上风能预报的一些方法,如统计预报、动力预报（包括降尺度预报和集成预报）以及风电量预报,同时介绍对预报的检验和面向最终用户的预报平台的建设,希望能对我国风能预报行业的发展起到一定的借鉴和促进作用。     

广东省海面风的主客观预报检验评估

通过分析广东省海洋测站的实况风速特征,发现地理位置等因素影响海洋观测,以东莞浮标站为代表研究后发现浮标站能最大程度反映海面风场的真实情况。以东莞浮标站为例,对2019年全年粤中海域海面风的省级主观网格预报(20:00起报)、ECMWF和GRAPES3km模式预报进行了评估,结果表明:客观预报误差总体偏小,误差随风力增大趋于显著,模式对3级及以下风力绝对误差最小;主观预报对4级到6级风预报能力最好,对3级及以下的风力预报偏大,对7级风预报误差偏小,对4级到7级风预报相对模式预报均有正技巧。客观预报对不同风向的风力预报误差系统性偏小,对东南风、南风和西南风的预报误差区间较小,对东风和西风的预报误差区间较大;主观预报对东南风、北风、东北风和西南风的预报效果较好,对南风的预报偏大,对东风和西风的预报偏小,主、客观预报对西北风预报能力均最差;除西北风外,主观预报对模式预报有正技巧。     

风能预报方法研究进展

 中国蕴含着丰富的风能资源,但目前我国在风能预报方面的研究还很薄弱,几乎没有可用于风电场风能的客观、定量化的预报方法。风能预报,实际上最重要的是对风场的合理准确预报,进而得到风电量预报。通过简要介绍国际上风能预报的一些方法,如统计预报、动力预报（包括降尺度预报和集成预报）以及风电量预报,同时介绍对预报的检验和面向最终用户的预报平台的建设,希望能对我国风能预报行业的发展起到一定的借鉴和促进作用。     

2010年国内外3种数值预报在东北地区的预报检验

对中国国家气象中心T639数值预报、德国降水预报和欧洲中心（ECMWF）数值预报中对中国东北地区的降水、温度和环流模式的预报结果,分别进行检验。结果表明：降水预报中,德国降水预报对中国东北地区的晴雨预报、一般性降水预报效果较好,但T639数值预报的漏报率明显低于德国降水预报,而T639数值预报中24-120 h暴雨预报的TS评分明显高于德国降水预报。温度预报中,T639数值预报对中国东北地区温度预报72 h内基本可用;欧洲中心（ECMWF）数值预报在96 h内效果较好。对于24 h的温度预报准确率,T639数值预报稍高于ECMWF数值预报结果。环流模式方面：48h内T639预报效果好于ECMWF,72 h以后ECMWF预报效果好于T639。     

数值预报产品统计释用技术在热带气旋路径客观预报中的应用

首先对应用数值预报产品统计释用技术的效果进行了统计,结果表明,数值预报产品统计释用技术的应用改善了热带气旋路径客观预报中预报因子的预报能力,提高了模式的预报技巧并拓展了有效预报时效。继而对热带气旋路径客观预报中若干统计释用技术问题进行了讨论,并指出：在应用数值预报产品构造热带气旋路径客观预报模式时,采用大样本资料和完全预报方法,细心构造反映各种天气系统特征和物理量场的预报因子,应用多时刻ＮＷＰ产品并对ＮＷＰ产品进行统计订正。对多种预报模式的预报结果进行综合集成等技术是提高预报技巧和稳定性的有效途径。     

基于集合预报的异常温度预报产品在中国的应用分析

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第五代全球再分析资料(ERA5)构建模式气候,应用ECMWF集合预报,采用“集合预报标准化异常预报法”,针对最高和最低气温构建中国地区集合平均异常温度预报和异常温度概率预报产品,并与极端预报指数(extreme forecast index,EFI)开展检验和对比分析预报性能,并基于“异常温度影响矩阵”,构建了异常温度影响程度预报指数,通过异常温度事件个例探讨相关产品的预报应用。结果表明:基于ECMWF的ERA5和集合预报构建的集合平均异常温度预报产品对我国夏季和冬季异常温度事件均有比较好的预报效果,预报性能好于或接近EFI,可作为业务上对异常温度事件预报的支撑产品。异常温度概率预报产品可以体现集合成员中的预报异常温度事件的信息,在中期预报时效对发现早期异常温度事件信号有优势,并可反映对异常天气预报的不确定性信息。异常温度影响程度预报指数结合了异常天气概率预报信息和异常程度预报信息,可对异常温度时间给出客观定量的预报结果,对一次异常低温事件的个例预报证明该指数有比较好的预报效果,对异常温度事件的预报和早期科学预警有一定指示意义和业务应用前景。     

CUACE系统在乌鲁木齐空气质量预报中的效果检验

采用2013年12月1日—2014年2月28日空气质量观测数据,对CUACE系统在乌鲁木齐空气质量预报中的效果进行离线检验。结果表明,在污染物浓度和空气质量分指数方面,NO2的预报效果优于PM10和PM2.5,28 h预报时效的预报效果优于52 h预报时效;在首要污染物预报结果中,28 h预报时效的总体预报效果优于52 h,28 h预报时效中PM2.5预报正确率为65%;从空气质量等级的预报效果来看,28 h预报时效与52 h预报时效无明显差别,对NO2和PM10的预报准确率达到100%,对PM2.5三级预报准确率达到90%以上,对二、四级预报准确率在70%～80%之间,对五、六级重度污染预报值偏低两个级别或以上。     

乐山寒潮客观预报及其效果检验分析

本文对＂基于EC产品的乐山寒潮预报系统＂的预报原理进行了介绍;并对2005年10月~2014年4月该预报系统的使用效果、预报准确率和误差进行了详细的分析,对预报工具和集体预报的预报情况进行了对比分析。结果表明,该寒潮预报系统具有较好的可用性和有效性,有利于提高寒潮以及强降温天气过程的预报能力。     

2019年陕西汛期暴雨预报检验评估

基于陕西省气象台(下简称省台)主观订正预报产品、ECMWF细网格预报产品和模式动态交叉取优要素预报方法(DCOEF)预报产品,对2019年4-10月陕西省暴雨天气过程进行检验评估。结果表明,省台主观订正预报产品对晴雨、小雨、暴雨、一般性降水、暴雨以上降水均有较好的预报效果,ECMWF细网格预报对中雨、大雨预报较好,评分较高;三种产品对区域性暴雨的预报能力均强于对局地性暴雨的预报能力,省台主观订正预报产品和DCOEF预报产品评分优于ECMWF细网格预报产品。     

基于BGM的对流尺度集合预报试验及其检验北大核心CSCD

基于增长模繁殖法,考虑对流尺度高度非线性特征和精细化预报要求,对一次强飑线天气过程进行了集合预报试验,引入概率匹配平均法对集合预报结果进行对比分析,并通过偏差和公平技巧评分对降水进行了预报效果检验。试验结果表明,BGM法应用到对流尺度集合预报中能够生成代表大气不确定性的快速增长扰动。集合预报结果相比控制预报更加准确,传统集合平均对较小降水强度的预报更加准确,概率匹配平均法对大量级降水的预报能力明显占优。降水评分检验表明,集合平均对小量级降水的预报技巧最高,概率匹配平均法对极端降水事件的预报技巧有明显优势。对流尺度集合预报能够提高降水预报技巧,并对高影响对流天气事件的预报有指导意义。     

基于动态统计预报方法的京津冀雾霾中期预报试验

利用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）数值预报产品和动态统计预报方法,对北京、天津、石家庄等14个京津冀重点城市雾霾与空气污染进行定量化的中期预报试验,包括对首要污染物PM_2.5浓度和能见度的逐时定量化预报及雾霾现象的客观化判断,并对2015年10月1日-2016年11月10日试验预报效果进行了检验评估。检验结果显示:该方法对北京及周边城市未来10 d逐时和逐日能见度、PM_2.5浓度及雾霾现象的预报值与观测值之间具有显著正相关系数、较高的误差减少量和TS评分等,表明基于ECMWF数值预报产品和动态统计预报方法的京津冀雾霾污染中期定量化预报技术整体上具有较高的可靠性、稳定性与预报技巧性。此外,检验指标还显示出该动态统计预报方法对能见度的预报效果要略优于PM_2.5浓度预报,同时对霾的预报准确率高于对雾的预报。个例分析显示,该动态统计预报方法能提前5~6 d预报出北京地区典型持续性雾霾污染的发展过程,对持续性雾霾的提前预报预警具有较好的参考意义。     

一次秋风天气过程的分析

主要运用实况资料和数值预报资料 ,分析和总结了 2 0 0 2年 8月 8～ 16日影响我省的秋风天气。着重于对与此次秋风天气预报直接相关的数值预报 850hPa温度场预报和两种数值预报物理量 (水汽通量对水汽输送的预报及散度场对垂直运动的预报 )作出分析解释 ,从而检验了数值预报对秋风等灾害性天气的预报准确性。     

2015年12月至2016年2月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2015年12月至2016年2月T639、ECMWF及日本（文中简称EC和JP）数值模式的中期预报产品进行了对比分析和检验,结果表明：三个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变具有较好的预报性能,其中EC模式的预报效果最好。对850 hPa温度场的预报,JP模式的平均预报误差较小,预报性能较好,EC模式对南、北方地区的温度预报均偏高,T639模式对北方地区的温度预报明显偏低。对于2016年1月的一次全国性寒潮过程中地面冷高压的预报,三个模式中T639模式对冷高压的强度预报与零场更为一致,而EC和JP模式的预报以偏弱为主。     

“7．18”暴雨过程的数值预报检验评估

应用T213、MM5、ECMWF、FAX等国内外数值预报模式产品,对2007年7月18日发生在鲁西北的暴雨天气过程的主要天气系统和降水量进行检验分析与评估.结果发现:ECMWF模式的500hPa形势预报好于T213模式的预报;ECMWF模式和T213模式对此次过程的低层切变线、低空急流有一定的预报能力;对地面形势的预报各有特色,ECMWF模式预报黄河气旋的位置好于T213模式预报,而对冷空气的预报,T213模式好于ECMWF模式;T213和MM5模式对暴雨预报能力较强,而对大暴雨落区预报不准确或没有预报能力.     

三种气温预报产品黑龙江省预报效果检验

利用T639模式预报产品和黑龙江省83个国家气象站气温实况观测资料,采用最优预报因子方法选取预报因子,应用多元回归方法建立逐站日最高气温和日最低气温的MOS预报方程; 对MOS、中央气象台指导预报（SCMOC）和T639三种气温预报产品的日最高气温和日最低气温预报效果进行对比检验分析,并用EOF方法检验预报与实况的时空变化特征一致性。结果表明: 与实况的时空变化一致性方面,MOS和SCMOC较好,T639略差; 预报效果方面,MOS和SCMOC对日最高气温和日最低气温的2 ℃预报准确率普遍高于T639,MOS的预报准确率在日最高气温方面高于SCMOC,在日最低气温方面低于SCMOC; MOS对T639气温预报产品改善效果明显,尤其对冬季日最低气温的预报改善效果十分显著; MOS较T639气温预报改善效果与T639模式预报效果呈负相关关系,主要表现为,MOS预报改善效果在T639预报准确率低的山区明显优于平原,在春、夏季,预报准确率较低的日最高气温明显优于日最低气温,在冬季,预报准确率较低的日最低气温优于日最高气温; MOS气温预报方法的预报性能较理想,SCMOC对黑龙江省预报难度较大的日最低气温预报效果较好。     

2017年12月至2018年2月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2017年12月至2018年2月T639、ECMWF及日本（文中简称JP）数值模式的中期预报产品进行了分析和检验。结果表明：3个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变均具有较好的预报性能,其中ECMWF 模式预报效果最好。3个模式对850 hPa温度的转折性变化趋势均有较好的预报能力,对南方地区温度变化的预报能力优于北方地区;T639模式对北方地区的温度预报存在整体偏低的误差,而JP模式对南方地区的温度预报整体偏高,ECMWF 预报综合效果最好。对于2018年2月全国寒潮天气过程中的地面冷高压预报,T639模式对地面冷高压中心强度的预报效果优于ECMWF和JP模式,ECMWF模式对高压中心位置预报偏弱、偏东,T639和JP模式对高压中心位置预报亦存在明显偏差。     

ECMWF集合预报对内蒙古夏季降水过程应用性能检验

文章选取ECMWF集合预报的概率匹配平均降水量、融合降水量以及中位数、众数和控制预报降水量等成员,用ETS评分方法对内蒙古7月降水过程预报进行检验。结果表明,检验成员对降水落区预报技巧大于0,具有较好的预报能力;融合产品对平均降水落区预报效果最好。检验成员对小雨的预报为负技巧,对中雨及以上量级预报为正技巧,且预报技巧明显优于预报员;平均ETS评分结果表明,融合产品和控制预报对平均降水强度预报效果较好。同预报员一样,各检验成员对过程的把握能力存在着较大的差异。     

基于人工神经网络的集成预报方法研究和比较

用人工神经网络方法对同一预报量的各个子预报方程进行集成预报研究,并以同样的子预报方程进行回归、平均和加权预报集成。对神经网络集成预报模型与各个子预报方程及其它集成预报方法进行了对比分析研究。结果表明,人工神经网络方法所构造的集成预报模型不仅对历史样本的拟合精度比各个子预报方法及其它集成预报方法更好,独立样本的试验预报结果也显示出更好的预报准确性。并且,采用神经网络方法进行预报集成,可以避免以往集成预报方法难以确定权重系数的困难     

2016年12月至2017年2月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2016年12月至2017年2月T639、ECMWF及日本（文中简称JP）数值模式的中期预报产品进行了分析和检验。结果表明：3个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变均具有较好的预报性能,其中ECMWF模式预报效果最好。3个模式对850 hPa温度的转折性变化趋势均有较好的预报能力,对南方地区温度变化的预报能力优于北方地区;T639模式对北方地区的温度预报存在整体偏低的误差,而JP模式对南方地区的温度预报整体偏高,ECMWF预报综合效果最好。对于2017年2月影响全国的寒潮天气过程中地面冷高压的预报,T639模式对地面冷高压中心强度的预报效果优于ECMWF和JP模式,ECMWF模式对高压中心位置预报较为准确,T639和JP模式对高压中心位置预报均存在明显偏差。     

增长模繁殖法在华南暴雨中期集合预报中的应用

采用增长模繁殖法和全球谱模式T106L19对2005年6月发生在华南的暴雨过程进行了中期集合预报试验。结果表明：相对于单一的确定性预报,集合预报能给出更多的预报信息;各成员的降水预报、降水概率预报等丰富的预报产品能够给暴雨预报提供更有价值的信息,减少漏报率,对低压槽线和副高脊线等关键环流系统的预报,集合预报结果更为接近实况。