双重误差检验的寒潮释用预报方法初步研究

对欧洲数值中心850百帕格点温度预报值做信度检验的基础上,提出了一种未来72小时内最大变温及最低日平均气温的释用预报方法.将预报的变温和最低日平均气温作线性集成后,反演为预报日的日平均气温预报值,并与实测日平均气温比较,做出预报结论的可靠性推断.由此构成了对数值产品双重误差检验的寒潮释用预报准则.经一年多业务应用,取得了令人满意的效果.     

双重误差检验的寒湖释用预报方法初步研究

对欧洲数值中心８５０百帕格点温度预报值做信度检验的基础上,提出了一种未来７２小时内最大变温及最低日平均的释用预报方法,将预报的变温和最低日平均气温作线性集成后,反演为预报日的日平均气温预报值,并与实测日平均气温比较,做出预报结论的可靠性推断。由此构成了对数值产品对重误差检验的寒潮释用预报准则。经一年多业应用,取得了令人满意的效果。     

中尺度数值预报模式输出产品温度和相对湿度的检验

对华云神箭MM 5中尺度数值模式2004年6—11月输出的地面要素日最高气温、日最低气温、日平均气温和日最大相对湿度、日最小相对湿度、日平均相对湿度进行了检验,检验统计量为平均误差、平均绝对误差、均方根误差和相关系数。通过检验,气温和相对湿度MM 5都存在系统性误差,短时效(24 h)预报值比实况偏小,随着预报时效延长,气温预报仍然偏小,且绝对值较大。相对湿度预报数值偏大,但在可允许的误差范围内。从空间区域图分析,气温和相对湿度都存在准定常的误差分布区。     

中期数值预报产品的检验及其在春播预报中的应用

对日本中期数值预报产品进行检验，检验的对象主要是在单点上的要素如气压、温度等预报值与实况值的误差；直接影响的天气系统如地面锋面、冷高压、暖低压、850hPa温度锋区等对本地影响时间、强度与实况的误差。在此基础上，把在实践中总结出的逐日预报指标应用到其中，做未来3～7天内逐日日平均气温≤14℃是否出现的定性判断。     

内蒙古精细化格点气象要素预报的应用分析

文章基于内蒙古精细化格点气象要素预报,采用普通克里格、反距离加权、双线性插值法,优选气温和相对湿度的最优插值方法,制作站点预报并检验。结果表明:(1)对气温和相对湿度应用效果最好的插值法分别是双线性插值法和普通克里格法;(2)08时起报当天气温和相对湿度的预报效果均好于前一日20时起报预报,日最高气温预报准确率最高,为77.83%,预报与实况相关系数达到0.8211,日最低气温、日平均气温及日平均相对湿度相关系数达到0.6以上;(3)高温预报值总体小于实况值,08时预报准确率为70%～93.94%,20时预报准确率为54.55%～93.33%。     

陕西智能网格气象预报系统(秦智)在佛坪的检验

通过对陕西智能网格气象预报系统(秦智)(下简称秦智系统)的温度、晴雨和暴雨预报准确率检验,发现秦智系统在佛坪地区的日最低气温预报准确率高于日最高气温预报准确率,误差≤2℃的平均准确率日最高气温为51.6%、日最低气温为79.8%,平均绝对误差日最高气温2.4℃、日最低气温1.3℃,说明秦智系统对佛坪地区的气温预报有具有较好的指导作用;日最高气温预报准确率最低的月份是5月、6月和9月、日最低气温预报准确率最低的是1月和4月;晴雨预报准确率最高的月份是10月,最低的是4月;秦智系统在佛坪的暴雨预报24 h TS评分为40%,命中率为50%,且预报时效越长TS评分和命中率越低,空报率和漏报率越高。气温预报准确率和晴雨预报准确率最低的三个站均在北部山区海拔1 000 m以上,说明地形因素对数值预报的准确性有一定影响。     

基于GFS产品和卡尔曼滤波的嘉兴市温度客观预报

利用NCEP提供的高时空分辨率的GFS（Global Forecast System）数值预报产品和当地地面观测气温资料,经SPSS（Statistical Product and Service Solution）逐步回归分析,建立了嘉兴市24h和48h日平均气温、最高气温、最低气温初始预报方程,采用卡尔曼滤波方法进行以上6项目的逐日滚动预报。对最近2年来的预报结果检验表明：平均气温的预报效果最佳,最低气温次之,最高气温的准确率相对最低;随着时效增长,误差增大;不同季节,参考价值高的项目各不相同,秋季的最高温度误差较小,而冬季则最低气温准确率最高。分析结果可以作为日常预报中一种有效的参考。     

辽宁省春季透雨集合预报误差分析

利用2016—2018年4月1日至6月30日三个全球数值预报业务中心（CMA、ECMWF和NCEP）的24 h降水集合预报资料和辽宁省降水观测资料,采用TS评分、预报偏差B、Talagrand分布以及BS评分等方法对辽宁省春季透雨（4—6月）CMA、ECMWF和NCEP三套全球集合预报结果进行对比分析。结果表明：三个集合预报中心的集合预报系统的离散度均具有偏小的特征,Talagrand都呈U型分布,即各集合预报系统对量级较小的降水预报值偏大,空报率高;对量级较大的降水预报能力不足,极值偏小,容易产生降水预报偏差。将各中心的确定性检验结果和概率性检验结果进行对比后发现,ECMWF相比CMA和NCEP的TS评分值更高,预报偏差B值更接近于1,也就是说另外两个预报中心对辽宁省春季透雨预报漏报更为明显。从BS评分值和其分解评分值结果来看,ECMWF优于另外两个预报中心。ECMWF对辽宁省春季透雨预报的结果与实况最为接近,检验结果最好,可在日后的预报服务工作中作为主要参考。     

CAPPS3模式在福州市预报效果检验

对2009年7月至2010年6月区域空气质量数值预报模式CAPPS3在福州市的应用进行效果检验,分析各季节CAPPS3预报福州市3种污染物SO2、NO2和PM10的等级预报准确率、转折性天气预报准确率及与监测值的相关系数以及综合评分。结果表明：夏秋季节CAPPS3模式3种污染物等级预报准确率较高,冬季NO2和春季PM10的等级预报准确率较低,错误等级预报多数偏高;转折性天气预报准确率夏秋季最高,春季最低,模式对天气形势的变化反应不灵敏,特别是污染物浓度突变时,预报能力较差,当天气形势稳定时,预报效果较好;CAPPS3模式浓度预报值较监测值有偏大和滞后的缺点;相关系数及综合评分结果夏秋季最高,春季最低。CAPPS3总体预报效果较好,可提供有价值的指导预报,适合业务运行。     

黑龙江省近10a气温预报模拟检验与未来40a气温预测的分析

使用近10 a气温降水资料,采用CCCma、Ccsr、Gfdl、Csiro和Hadley海-气数值模式对哈尔滨、齐齐哈尔、牡丹江、佳木斯和4市平均的2000、2009年平均气温变化进行模拟预报,对模拟结果进行气候态方法检验。结果表明,部分气候模式模拟的气温气候预报检验达到可信的程度,可以使用其结果作延伸预报;2010-2050年气候模拟预报结果表明未来的40 a年平均气温累计上升1.1℃。     

1991 年江淮暴雨的定量预报检验

利用Threat Score方法，对1991年6月12—15日，6月29日—7月12日江淮持续暴雨的定量预报进行了检验。结果表明，对于大雨和暴雨预报，目前主观预报优于客观预报。数值预报在降雨定量预报的某些方面有了一定突破。     

CAPPS3模式在福州市预报效果检验

对2009年7月至2010年6月区域空气质量数值预报模式CAPPS3在福州市的应用进行效果检验,分析各季节CAPPS3预报福州市3种污染物SO₂、NO₂和PM₁₀的等级预报准确率、转折性天气预报准确率与监测值的相关系数以及综合评分。结果表明：夏秋季节CAPPS3模式3种污染物等级预报准确率较高,冬季NO₂和春季PM₁₀的等级预报准确率较低,错误等级预报多数偏高;转折性天气预报准确率夏秋季最高,春季最低,模式对天气形势的变化反应不灵敏,特别是污染物浓度突变时,预报能力较差,当天气形势稳定时,预报效果较好;浓度预报值较监测值有偏大和滞后的缺点;相关系数及综合评分结果夏秋季最高,春季最低。CAPPS3总体预报效果较好,可提供有价值的指导预报,适合业务运行。     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

2006年汛期北京地区中尺度数值业务降水预报检验

采用北京地区自动站逐小时观测降水资料对2006年汛期北京地区中尺度数值业务降水预报效果进行了客观检验,并针对2006年汛期的降水特点对模式的降水预报性能进行了初步的评估,着重对发生的28次降水过程按其主导的天气系统进行了分类,并对各个类型的降水预报进行了评分检验,根据检验结果分析了数值业务模式对于夏季不同天气系统导致的降水过程的预报能力,并且对不同分辨率的模式网格的预报性能进行了初步对比。     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

上海沿岸海域风场质量控制与预报检验

利用2016年上海沿岸海域19个站点的风场资料,进行了风场质量控制,包括完整性检查、内部一致性检查、持续性检查和高度订正。同时挑选10个站点作为实况对2016年风场模式预报进行检验,包括风速预报误差、风速预报准确率和风向预报检验,对比了风场观测资料质量控制前后的检验结果,最后对两次大风过程进行了检验。结果表明:预报检验结果均随着预报时效的增加而变差;整体误差秋季和冬季较小,6月和7月误差较大;分级检验0～5级风速准确率在0.9～1之间,预报值比实况偏大,6级以上风速预报准确率逐渐降低,且预报值比实况偏小;风向检验呈现明显的季节性,冬季12月、1月误差小,准确率最高,夏季6月误差最大,准确率最低;质量控制后检验结果都得到正面提升;两次大风过程预报准确率均在70%以上。     

光流法在强降水过程预报检验中的应用

光流法是运动图像分析的重要方法,主要用于确定目标的运动信息。数值模式产生的格点化的要素预报场,也是一种图像,应用于图像分析的光流法可以用到数值模式检验领域。本文在数值模式强降水过程预报检验领域引入了光流检验方法,首先利用理论模拟对光流检验方法的原理进行了阐述,然后通过对3种不同类型强降水过程中ECMWF和T639模式的24h降水预报进行检验,分析了光流检验方法在强降水过程预报检验中的实际应用。结果表明:1利用光流检验方法可以将数值模式的预报误差分解为强度、位移和角度3种误差场,从而实现对数值模式强降水预报误差的精确量化分析。2通过对梅雨锋、西南涡、台风等3种不同类型强降水过程进行光流检验方法的应用,可以发现,不同数值模式对同一次降水过程的预报在强度、位移、角度误差方面一般表现不同,光流检验结果在反映不同模式对降水预报的强弱、雨带偏移的角度和距离差异方面具有较高的参考价值。     

黄渤海海雾数值预报系统及检验方法研究

基于PSU／NcAR的WRF模式2．2版本,优选模式微物理过程和边界层方案,开发了海雾诊断程序,并将该诊断程序耦合到WRF模式中,建立了黄渤海海雾数值预报系统,对2007年6月30至8月1日多个海雾过程进行了连续业务预报试验。结合常规沿海站点和卫星监测资料的特点研究设计了能见度数值预报多种检验方法。结果表明：海雾数值预报系统可较准确地诊断（预报）海上能见度,特别是对大雾预报有较好的指导作用,具有一定的应用价值。检验方法的设计是目前海洋气象观测资料匮乏的有益尝试,能有效地控制数值预报产品的质量。     

欧洲ECWMF模式与我国T213模式夏季预报能力的对比分析检验

T213 L31模式(简称T213)是中国国家气象中心在T106L19谱模式的基础上建成的第四代全球中期数值天气预报系统,它于2002年9月1日起投入业务使用。本文根据世界气象组织(WMO)基本系统委员会(CBS)1985年特别会议推荐的数值预报标准化检验方案,采用欧洲中期数值预报模式ECWMF和国家气象中心T213数值预报模式的500 hPa位势高度、850 hPa温度预报格点资料和客观分析实况格点资料,对东亚区域2002年和2003年夏季时段内两种模式的预报能力进行对比分析检验。所得结果表明,ECWMF预报的环流场中的低压槽在102°E以东的我国中东部(102°E以西的我国西部)比实况值偏弱(偏强),高压脊偏强(偏弱);而在我国的大多数地区,T213模式预报的低压槽偏强,高压脊偏弱。     

北京地区中尺度数值业务预报的客观检验

对北京地区中尺度数值天气预报客观检验系统的框架和方法进行了详细的介绍，分析了北京地区冬季（2001年11月1日~2002年2月28日）主要预报要素的客观检验结果，在此基础上给出北京地区冬季中尺度数值预报业务的误差特征，并根据检验结果定性地分析了模式预报系统性和非系统性误差的可能来源。结果表明，模式地形的强迫作用是地面和对流层低层预报系统性误差的重要来源；测站高空预报要素的非系统性误差显著，初始时刻存在的误差在积分过程中被进一步放大；对北京 (54511) 单站地面要素预报的检验结果发现，2-m温度预报冬季整体偏低。在系统性误差为主要误差分量时对模式的平均误差进行订正能有效地提高温度预报的准确率。