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。     

ECMWF细网格要素预报场在乌鲁木齐米东区的预报性能检验

利用升级后的ECMWF细网格模式2m温度、大尺度降水量(LSP)、累积降水量(TP)及850hPa风速等气象要素预报场,采用客观分析和统计学方法,对2015年2月至2017年1月乌鲁木齐米东区气温、降水及风速进行检验分析。结果表明:2m温度场对于米东区最高、最低气温有较好的预报能力,最高、最低气温年均准确率ECMWF细网格模式产品均高于中央气象台指导预报产品,分别达69.1%和73.8%。细网格和中央气象台指导预报的晴雨准确率均接近或超过80%,对降水天气预报有较好的参考价值;降水分级检验上看,ECMWF细网格和中央指导预报准确率均不太高;对于降雨天气,细网格的预报能力略高于指导预报;对于降雪天气,指导预报对小雪和大雪的预报准确率高于细网格;ECMWF细网格850hPa风速产品与实况风速有较好的相关性,对逐日风的预报有较好地指示意义。     

ECMWF数值预报针对一个网格点的效果检验

本文仅对离本站最近的ECMWF数值预报的850hPa温度、500hPa高度和1000hPa海压1个网格点(30°N,105°E)1年的数值预报效果进行了检验.     

北京智能网格温度客观预报方法(BJTM)及预报效果检验

基于欧洲中心中期天气预报(ECMWF)精细化数值预报模式产品资料,采用一元线性回归以及克里金插值,发展了北京地区智能网格温度客观预报方法(Beijing intelligent grid temperature objective prediction method,BJTM),并对2017年1—12月北京地区55个考核站进行检验。结果表明,BJTM对ECMWF细网格模式的温度预报订正能力有显著提升,日最高、最低气温预报准确率分别提高25.4%和11.2%。2018年1—6月的业务运行结果也表明BJTM预报产品的预报结果优于同期ECMWF模式、中央台指导预报及预报员主观预报产品。BJTM可以有效提升北京地区温度预报的精细化能力和水平,有较好的业务应用价值。     

ECMWF细网格模式降水产品在北疆暴雪中的应用检验

2012年4月,ECMWF细网格（0.25o×0.25o）数值预报产品投入新疆天气预报业务化应用。本文通过对ECMWF细网格模式LSP大尺度降水预报产品在2012年前冬3场暴雪天气中的预报效果分析检验得出：LSP预报的暴雪量值总体偏小,提前1 d较提前2 d的预报效果有所改善,较早时次的预报结果也有一定的应用价值;暴雪预报的开始时间偏早3h左右,结束时间相对准确;LSP累计降水量级检验提前2 d和分级降水检验提前12 h的暴雪预报准确率较高,空报率较低。在观测站点相对密集的成片暴雪天气中,LSP预报的暴雪落区和量级较为准确,零散暴雪点的预报效果相对较差。检验分析结果可为ECMWF细网格降水预报产品的释用提供一定的参考,为业务人员制作北疆暴雪天气的定点、定时、定量预报提供一定依据。     

ECMWF细网格数值预报产品在山东汛期强对流天气预报中的检验

利用NCEP1°×1°再分析资料、常规观测资料、ECMWF细网格数值预报产品(下简称EC产品)24～48 h预报资料,对2018—2019年山东省汛期(6—9月)强对流天气的影响系统、关键物理量及降水量进行分析检验,结果表明:(1)EC产品对西风槽和副高北界有较好的预报和模拟能力。(2)EC产品对0℃层高度预报的准确率达100%,但对-20℃层高度的预报效果较差。(3)EC产品对CAPE值的预报准确率较低,误差以偏大为主;其对热力不稳定指数的预报效果差别较大,T_(500-850)的预报效果最好,其次为K指数,效果最差的为LI指数;EC产品对低层湿度的预报效果较好,预报准确率2 m露点温度925 hPa比湿850 hPa比湿。(4)EC产品对强对流过程降水量最大值的预报一般小于实况,对中雨及以上量级降水范围的预报一般小于等于实况。     

综合使用数值预报产品作春季3—6天降水预报

近几年来,由于数值预报的发展和台站配备传真机,为我们制作逐日中期预报创造了良好条件。但JMH台仅在每周一、四播发,不能满足每天发布中期晴雨预报的需要。而ECMWF的中期数值资料可利用来每天发布中期预报。为充分使用各种数值预报资料,我们根据克莱茵的±24小时预报图可通用的观点(经初步检验,在一定区域内是可行的),将JMH台播送的FUFE_(503)、FXFE_(783)、FSFE_(03)等后延12—24小时与ECMWF的中期数值资料搭配使用,并从1983年3—4月的ECMWF500毫巴72、96、120小时预报图(以下简称07、09、12图)上选取20—50°N、70——140°E范围内5°×5°经纬度共105个网格点的高度与24小时变高场。3个时次分别取得57、59、56张数值预告图。用MDR-Z80微机对高度场逐一进行了t检     

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。     

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。     

湖南6月区域持续性暴雨概率预报模型及应用

利用1979—2016年6月EAR5再分析资料,选取湿热力平流参数、热力螺旋度、散度通量、水汽散度通量和热力波作用密度5个综合因子,采用核密度估计方法,基于TS评分最优为检验标准筛选确立最优因子和权重组合,构建了湖南区域持续性暴雨概率预报模型,并进行了独立样本检验与业务试用。结果表明:2017—2019年独立样本回代检验,平均TS评分达到29.9%,相比于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)细网格(平均TS评分为22.4%)为正技巧。在2021年、2022年汛期两次区域持续性暴雨个例的预报试验中,提前24 h的暴雨预报优于ECMWF、CMA-GFS等大尺度模式和CMA-SH、CMA-GD等区域中尺度模式,对湖南区域持续性暴雨有较强的预报能力。     

基于ECMWF细网格模式的短时强降水客观概率预报方法研究

根据陕南643个经质量控制的自动气象站2010—2014年逐小时观测降水,采用百分位法确定陕南短时强降水标准。基于2010—2014年11 824站次短时强降水个例和欧洲中心（ECMWF）间隔6 h的0.25 °×0.25 °再分析格点资料,以空间最近、时间最近前1时次原则:计算并确定陕南汛期5—9月各月短时强降水36种对流参数历史概率分布特征值;考虑对流参数的显著性和适度性指标构建评价方案,利用相对模糊偏差矩阵、标准差系数方法,优选出陕南5—9月各月的15种对流参数及其权重。业务运行以ECMWF细网格模式的基本预报产品,计算优选的对流参数值,结合参数历史概率分布值及其权重,建立陕南分月短时强降水客观概率预报模型。将模型概率预报结果升序排列后80%处对应的数值,且大于0.2作为短时强降水的临界概率,对2015年汛期降水过程进行检验,TS评分为0.59,漏报率为0.18,空报率为0.31。      

相似预报法在关中西部强对流预报中的应用和检验

相似预报方法是一种基于历史相似个例的预报方法,在综合考虑天气发生的环境场和气候场的条件下,可实现高时空分辨率强对流天气的客观预报。利用2016—2019年5—9月宝鸡市自动气象监测站逐小时观测资料及ECMWF细网格0.25°×0.25°模式预报资料,应用相似预报方法对宝鸡市2020—2021年5—9月短时暴雨和雷暴大风天气进行预报和检验。结果表明：短时暴雨平均预报成功率和预报成功指数分别为0.852和0.304,14—20时预报效果最好;雷暴大风平均预报成功率和预报成功指数分别为0.837和0.254,20—02时预报效果最好;两类强天气漏报率均低于0.33,空报率均在0.75以下;相较配料法,相似预报法对两类强天气的预报准确率和预报成功指数均有较大提升,且空报率和漏报率也明显降低,能够较好地预报出短时暴雨和雷暴大风未来24 h的对流潜势,在宝鸡地区表现出更高的适用性。     

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。     

基于卡尔曼动态频率的ECMWF降水预报订正

利用2019年1月至2020年2月ECMWF细网格模式降水预报和388个自动气象站降水观测资料,以及国家气象信息中心三源网格降水量融合分析产品,在降水频率客观分析检验的基础上,采用卡尔曼动态频率匹配方法对ECMWF网格降水预报进行订正,所得结论如下:ECMWF模式小雨以上量级降水预报频率较观测明显偏多,暴雨偏少;模式预...     

基于EC细网格产品在乌鲁木齐机场低能见度预测中的释用

利用2015—2018年乌鲁木齐机场航空例行天气报告(METAR报)、ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格数值预报产品对影响能见度的主要因子进行分析,提取与低能见度相关性高的物理量作为预报因子,采用SVM方法,分别基于Poly、RBF核函数建立乌鲁木齐机场未来21 h能见度预报模型。结果表明:(1)基于预报因子区间分类的SVM模型物理意义明确,试验结果较好;以RBF为函数建立的SVM模型(SVM-RBF)预报能力更好,其训练样本预测的TS评分0.84,准确率89.20%。(2)SVM-RBF模型的检验样本中,预报准确样本的预报误差整体偏小;在漏报样本中则有能见度越低、预报误差越大的特点,模型的振荡性明显。(3)结合NCEP/NCAR再分析资料研究SVM-RBF模型对天气过程的预报表现,发现模型对于特定天气形势下引发的低能见度天气,预报误差较小且预报提前量较大。     

2003 年陕西暴雨与西太平洋副热带高压的关系

利用实时资料和中央气象台提供的副热带高压资料,对2003年汛期陕西暴雨和500hPa副热带高压的活动特征关系统计分析,并对ECMWF、T213数值预报产品对副高的预报能力作了客观分析。结果表明,汛期7、8、9月副高偏强,副高脊线在25～28°N、西脊点在104～112°E进退,是陕西关中陕南多阴雨、暴雨频繁的主要原因;陕西连续暴雨产生于副高脊线沿25～28°N持续西伸、持续东移经过105°E时段。ECMWF对副高的进退、热带气旋路径预报准确率较高。     

基于ECMWF细网格产品的吉林省东南部冬季气温BP-MOS预报方法

基于ECMWF细网格模式输出产品和BP神经网络预报方法建立一种优化的BP模型,对吉林省东南部山区(白山地区、通化地区)未来24h的日最高和最低气温进行预测,并对比该方法、ECMWF细网格的2m温度输出产品以及线性MOS方法的预报效果.结果表明:在建立预报方法时,考虑预报因子对气温影响的累积过程,并对其进行优化处理,有利于提高预报水平;通过比较各预报方法的预报准确率(TT)、系统偏差(MBE)、平均绝对误差(MAE),最终得出对预报因子进行优化处理的BP神经网络法预报效果最好.     

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。     

基于数值预报模式的乡镇温度预报方法研究

利用2015年8月至2017年7月长兴岛站和交流岛站日最高气温、日最低气温实况资料,对ECMWF细网格2 m温度预报值和日本FSFE02(24 h地面形势场预报)、FSFE03(36 h地面形势场预报)进行了检验。结果表明:根据历史回归统计检验,ECMWF细网格模式24 h的2 m最高气温、最低气温预报效果显著,通过了0. 05信度显著性检验。对各月做相关分析,相关性均较好。利用前一日ECMWF细网格2 m温度预报值与长兴岛站实况差值,根据统计的ECMWF细网格2 m温度预报订正值,做出长兴岛站未来24 h的气温预报。交流岛站温度预报是在长兴岛站温度预报的基础上订正做出,经统计分析,交流岛站和长兴岛站的气温差值与地面形势场和风场有较好的对应关系,根据不同类型的地面形势场和风场订正值,做出交流岛站的温度预报。应用Matlab计算机语言的开发功能,提取ECMWF细网格2 m温度预报的最高、最低气温值,并录入当日长兴岛站和交流岛站最高、最低气温实况值,自动预报各站未来24 h最高气温、最低气温。创建可视化预报工作界面,实现乡镇温度预报自动化。     

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。