模式输出统计预报(连载之三) 第三章 MOS方法中的统计方法

模式输出统计预报的技术,包括如何应用数值预报和采用什么样的统计方法,在第一章着重讲了为什么要发展模式输出统计预报,第二章谈了数值预报的概况,这一章将介绍模式输出中采用的一些统计方法,特别是在地方模式中经常采用的统计方法。第一节:聚类分析在第一章中我们讲了在搞地方 MOS 时采用分类可以提高 MOS 质量,在这将介绍MOS 方法中可以采用的分类方法——聚类分析。     

卡尔曼滤波原理及其因子选取和初值确定

引言随着计算机领域的高速发展,很大程度上依赖于计算机的数值天气预报模式也随之不断更新,这就给以数值预报产品的历史资料为基础来建立的MOS预报方法提出了一个严肃的问题：对一般的统计方法（如回归分析、判别分析等）而言,历史资料年限太短,模式不太稳定,预报效果差;而历史资料样本长,模式统计特征好,但资料不易积累。另一方面,由于数值天气预报模式的改进和更新,也使原来建立的MOS预报发生变化,造成预报误差增大,给MOS预报的实际应用带来了极大的不便。解决这些问题的重要途径之一就是建立能适应数值模式变化的统计模…     

误差订正在辽宁地区冬季温度预报中的应用

利用7d固定误差订正和滑动误差订正方法对2014年冬季辽宁地区中尺度业务模式2m温度预报产品插值结果进行订正,并将订正结果与中央气象台MOS预报进行对比,分析MOS、7d固定误差订正和滑动误差订正3种数值模式后处理方法对辽宁地区冬季温度预报准确率的影响。结果表明:经过两种误差订正后的预报结果准确率均比数值模式预报插值结果高,滑动误差订正效果优于7d固定误差订正;24h最高气温预报中,滑动误差订正结果的准确率最高;最低气温预报中,08时滑动误差订正结果准确率高于中央气象台MOS预报,但20时滑动误差订正结果准确率低于MOS预报。滑动误差订正需1—15d的资料积累,比MOS方法所需资料少且操作简单,适合观测资料积累少的地区开展数值模式的温度订正。     

逐日最低温度中期预报的PP方法

应用数值预报产品制做局地天气要素预报主要有两种方法:MOS法(模式输出统计方法)和PP法(完全预报方法)。在目前条件下,提供中期MOS预报的数值预报产品的资料年代短,不象短期MOS预报那样有较多的样本资料和要素预报值可供作为可能预报因子。采用PP方法是解决上述问题的有效途径。由于PP法建立的预报方程是针对长年代大样本历史资料建立的统计关系,     

不同时间尺度的统计天气预报

现在在 NOAA 国家天气局业务基础上制作许多天气要素的统计预报,最成功和最广泛使用的预报是由所谓模式输出统计(MOS)方法制作的。MOS 预报主要应用于天气尺度,时效为每天两次高空观测(00时和12时)以后12至60小时。对于更长的时效,国家天气局使用的主要工具是一种结合统计和数值(动力)预报的所谓完全预报的较老方法。经典统计方法仍然是对于中尺度系统和时效小于12小时预报的主要工具。本文使用比较验证图表,讨论了这三种统计预报方法的使用和精确度,总结了每种方法的现状和最近的发展。指出 MOS 方法是怎样逐渐开始应用于过去主要是采用其他两种统计方法的时间和空间范围。对于延伸的和长期预报,很可能 MOS 未来将能够用于业务数值天气预报模式工作和归档的任何时段。对于短时预报,MOS 可能将与经典的统计方法结合,并应用中尺度数值模式的预报结果作出任何时间的地方更新的预报。这样,到本世纪末,MOS 很可能成为所有天气自动指导预报的主要来源。     

不同时间尺度的统计天气预报

目前在美国海洋天气局(NOAA),有许多气象要素的统计预报方法投入业务。这些方法中应用得最成功最广泛的是模式输出统计(或MOS)方法。MOS方法主要适用于每天进行两次高空观测的,时效为12—60小时的天气尺度预报(世界时00.12小时)。对较长时间的预报,国家天气局使用经典统计学和数值(动力学)预报相结合的“完全预报”方法。对中尺度和小于12小时时间尺度的预报,经典统计学方法仍是主要工具。 本文用图表和比较验证讨论了三种统计学预报方法的用途和精度,简述了每种方法的近况与进展。从中可见,MOS方法在运用到时间和空间尺度预报中是怎样优于其它二种统计方法的。利用数字模式的运算与分级,MOS方法将来也可能用于任何中长期时段的预报。对短期预报而言,MOS方法要结合经典统计学方法,且MOS也适用于中尺度的数值模式,并能提供局地和任何时间的订正预报。可以预计,下一世纪MOS方法可能成为所有天气预报的主要指导方法。     

卡尔曼滤波用于数值天气预报的统计释用

1 前言近年来,数值天气预报模式经常发生根本性的改变,一个新模式一年之内会面临一或两次较大的修改。如果模式输出的统计特征也随之变化,则释用方程的基础将被破坏。这种状况给应用MOS方法进行统计释用带来很大麻烦。如果方程是用PP方法(完全预报方法)推导而得的,模式变化引起的问题就较少。     

建立适应数值模式变化的统计模型研究数值预报的释用技术

由于数值预报模式的不断更新，老的颈报方程或预报模式被中断使用，致使不少台站停止了数值预报的客观释用，影响了部分预报员制作客观释用方法的积极性。对此我们必须建立适应数值模式变化的统计模型，研究数值预报释用技术，以推动数值预报释用工作。因为数值预报释用是业务天气预报客观化、定量化，进而提高预报准确率的必由之路。传统的mos方法需要至少2年左右的预报量作为统计样本，但现代数值预报发展很快，模式版本的更新是经常的，不可能在每次更新后都专门为mos重算2年的逐日的数值预报，因此必须建立能适应数值模式变化的统计模型…     

精细化MOS相对湿度预报方法研究

利用2003年5~9月MM5模式每隔1 h的站点基本要素预报场和物理量诊断场资料,以及相应时段内宁夏25个测站的相对湿度自记观测资料,同时采用多元线性和逐步回归2种MOS统计方法,预报宁夏25个测站5~9月48 h逐时相对湿度。对2004年夏季6~8月预报效果检验表明:MOS方法制作宁夏48 h逐时相对湿度预报结果是可用的或是可参考的;2种MOS统计方法预报结果相近,逐步回归方法比多元线性方法预报效果稍好,08:00预报误差明显低于20:00;当天气形势变化较平稳时,MOS预报结果稳定,平均绝对误差控制在10%左右;当有明显的变温等特殊天气时,误差变率起伏波动大,预报结果不稳定。     

MOS方法在短时要素预报中的应用与检验

通过对MM5数值预报产品的释用,将MOS统计方法应用到短时要素预报中,综合利用MM5数值预报产品、自动站实况数据和雷达数据等资料,建立降水和温度的4 h预报模型;降水作为不连续变量,将其通过建立降水可能函数的方法转化为连续变量,利用统计预报方法,可以达到定量预报的目的。通过对4140个时次的样本进行检验。结果表明：MOS预报结果较MM5直接输出结果整体有所改进,当数值模式误差较大时,统计方法显示出一定的优势;降水预报检验结果显示,TS评分为65%,预报正确率PC为91%。降水明显的样本(3 h雨量>5 mm)平均误差在8 mm以内,弱降水样本(3 h雨量<3 mm)平均误差在1 mm以内,预报方程对非雨日样本的整体预报效果较好,优于MM5模式预报,预报正确率高达98%,但对流性降水仍是预报难点;对于温度预报,20-08时段误差较小、平均在1.0℃以内,而11-17时、误差平均在1.5℃左右,但经过误差的季节订正,可以控制在1.0℃左右。     

应用综合统计方法预报长江上游短期强降水面雨量

将完全预报方法和模式输出统计方法结合起来，使其优势互补。同时，充分考虑数值预报和经验预报在实际工作中的作用，改善模式输出统计中的因子组成，建立MOS预报方程，提高了统计预报模型性能。2002年6－9月业务试用结果表明，该预报方程对强降水面雨量有较强的预报能力。     

T_(63)数值预报产品在逐日最低温度预报试验中的运用

随着数值模式的升级，数值预报产品越来越具可用性，它不仅为业务预报提供了定量化的参考，而且弥补了资料在某些区域和某时次的空缺；数值预报模式还可以提供大量的物理量，有助于天气分析和预报。因此，数值预报产品越来越受预报员欢迎，但是由于数值预报模式提供的产品很多，如何利用好这些产品就成为一个重要的课题，数值预报产品的释用研究因而愈显重要。目前大量的预报中多采用PPM和MOS这两种统计释用方法。PPM是用过去的因子实测资料和预报量建立统计关系，而后用数值预报输出的因子资料代人方程中得到预报值，这样处理的缺点是…     

基于数值预报及上级指导产品的本地气温MOS预报方法

利用恩施基准站2008—2011年地面实测资料、数值预报产品、上级台站指导产品,采用M(数值模式预报)、E(天气学经验)、D(诊断分析)相结合的方法(简称MED),从气温变化的影响因素如大气稳定度、温度平流、水汽条件等设计具有物理意义的预报因子。或根据需要进行因子的组合叠加利用,并将指导产品直接作为预报因子。利用常规统计预报方法(逐步回归),将高、低温实况作为预报对象来建立地方气温预报模式。结果表明:将天空状况进行分型后建立地方气温MOS预报模型,并对应高低温一般出现时间段来选取数值预报产品因子进行预报,对本地气温预报质量的提高有积极的意义;模型建立过程中,综合采用了MED相结合的方法,并应用了数值预报再加工因子,考虑了天气系统变化对气温的影响,增强了数值预报的解释应用能力;参考客观数值模式产品、上级业务部门指导产品相结合的综合MOS预报方法,建立地方气温MOS预报是提高本地天气预报准确率的有效尝试。检验结果也表明,本地气温MOS预报效果较好,明显高于指导预报,已较好应用于实际业务中。     

MOS方法的进展

MOS方法,即模式输出统计方法是利用数值预报成果作天气要素预报的一种方法。由于近年来数值预报模式的不断完善,对天气形势场的预报准确率不断的提高,这一种方法逐渐成为许多国家作日常短、中期天气要素预报的主要方法。随着我国数值预报业务工作的发展(B模式投入正式使用~*),MOS方法也正在我国一些台站成为日常主要预报手段之一。今回顾这一方法的过去,分析它的现状并展望它未来的发展。     

沈阳市降水概率预报服务系统

沈阳市降水概率预报服务系统是在日本数值预报的基础上应用多种统计方法建立MOS预报方程,对其预报结果应用概率回归集成制作降水概率预报。TS评分结果表明:MOS预报的降水确率高于日本数值预报,MOS集成预报的结果在各种MOS预报结果平均偏上的水平。概率预报的Brier评分结果表明:在MOS综合基础上的概率回归(REEP)方法得出的概率预报结果较为理想。     

MOS和PP法相结合作中期降水概率预报的试验

MOS方法经过十几年的发展,是一种比较成熟的方法。它能将数值模式的偏差和不精确性自行订正到MOS方程中去,从而使误差对使用效果的影响低到最低限度,MOS方法对于大尺度系统影响的天气具有一定的预报能力。因此,对于中期天气应有较好的报预意义。但由于中期数值模式输出的     

B模式产品在冰雹预报中的应用

B 模式对环流形势的预报能力已有相当的水平,十六个物理量预报对重大天气的发生也有较好的指示性。它为气象台站“以数值预报为基础,综合运用动力统计、天气学等方法,开展地方 MOS 天气要素预报”提供了比较可靠的信息。许多应用实践证明,“模式输出统计预报是目前比较先进、科学和有效的方法。试验推广 MOS 方法是预报客观化、定     

动态统计预报模型及其在2008奥帆赛风场预报中的应用

通过比较各种MOS方法在短期风速风向预报中的优劣,建立了一种基于动力统计预报模型和数值预报结果进行优化集合的动态MOS预报方法。在2005—2007年8月份风速的后报检验中,集合MOS预报可以将数值模式MM5的风速预报绝对平均误差减少30%以上。对风向预报的准确性也有明显的改进。从2008年8月10日至21日奥帆赛期间浮标A、B、C和D的检验结果来看,观测风速不大于6m.s-1的情况下,MOS平均绝对误差仅为1.1m.s-1,比MM5相应的预报误差(1.45m.s-1)减小24%。值得指出的是MM5对8月17至18日和21日的大尺度大风天气过程预报相对准确,而统计模型对这三天的风速快速加速过程反应迟缓。MOS的风向预报与MM5没有本质上的差别。两者的平均绝对误差总的来说相差小于10°,对预报员的风向预报决策影响没有明显的区别。     

冬半年降水概率的模式输出统计预报

一、引言大尺度数值预报与局地具体天气预报联系起来的途径之一是将数值预报输出的结果,通过统计的办法,利用计算机,转变为局地天气的预报信息。实现前述的目标至今有二种主要的方法,一种称为“完全预报法”(Klein,1959),即将局地天气要素与环流的观测参数建立起多元回归方程,并将数值模式所得到的环流参数的预报值当作观测值从而预报未来的天气。另一种是代号为MOS的“模式输出统计法”(Glahn和Lowry,1969),是将前期数值预报的输出结果与观测的天气要素建立相关关系,从而预报未来天气。对MOS来说,它将数值预报的误差及不精确性统计地考虑进预报体系,而且它能够包括许多重要的因子如垂直速度、边界层的风和温度等等。而这些好处均为“完全预报     

局地天气业务预报中数值预报产品的应用技术

鉴于我国省以下台站应用数值预报产品的背景条件不同于发达国家,本文论述如何针对我国的特点和弱点提出新的方案,来改进数值预报产品的解释工作,包括预报因子的分析和选择,不同数值预报产品的结合应用,综合统计方法(SSM),MOS方程对数值预报模式的自适应性以及在微机上建立客观天气预报的应用软件等。经历三年余业务应用,表明此方案是行之有效的。