2014年6—8月数值模式产品对山东气温预报的检验分析

为检验不同数值模式产品对山东不同站点2m日最高、最低气温24h预报效果,利用2014年6—8月逐3h的WRF-RUC、EnWRF确定性预报、不同集合百分位数、T639、中国气象局下发的T639-MOS解释应用产品以及EC细网格预报进行TS评分、误差等分析。结果表明：EC细网格对内陆最高气温预报准确率最高,EnWRF确定性预报次之,EC细网格和T639-MOS对内陆最低气温预报准确率最高。T639和EC细网格分别对沿海最高和最低气温预报准确率最高。对各模式单站气温预报进行最优模式分析发现,对于最高气温预报最优的模式为EC细网格和EnWRF确定性预报,分别集中在鲁西南和鲁北、鲁中和鲁东南。对于最低气温预报最优的模式为EC细网格和T639-MOS,T639-MOS主要对鲁中山区预报较好,其他地区两个模式预报效果基本相当。     

ECMWF模式气温预报在青岛地区的检验与评估

利用2013—2015年ECMWF(简称EC)细网格模式2m气温预报产品,分析了不同季节和不同天气形势下EC细网格模式产品对青岛地区7个基准站逐日最高气温和最低气温的预报性能。结果表明:EC细网格模式2m气温预报误差沿海站点大于内陆站点,且误差随着预报时效的延长逐渐增大。最高气温预报除胶州站外均为负误差,最低气温预报青岛、平度、莱西为正误差,崂山、黄岛、胶州和即墨为负误差。最高气温预报在3—4月和8—9月预报质量不稳定,最低气温预报夏半年好于冬半年。根据模式误差特点,给出7站气温主观订正参考值,订正后最高气温预报准确率提高3%~16%,最低气温预报准确率提高4%~18%。EC细网格模式对于暴雨、强对流、高温晴热、回暖天气、冷空气过程最高气温预报偏低,海雾影响时最高温度预报偏高;对冬季大雾情形下的最低气温预报偏低,辐射降温时最低气温预报沿海站点偏低,北部内陆站点偏高。     

三种数值模式气温预报产品的检验及误差订正方法研究

基于德国天气在线T7online(简称T7)、ECMWF细网格(简称EC)及T639三种数值模式的气温预报产品,结合本溪站气象观测资料,对三种数值模式2014年1月至2015年12月本溪市气温预报的准确率及预报误差进行了检验和分析,根据误差分析结果利用BP神经网络模型建立了本溪市数值模式气温预报误差客观化订正模型。结果表明:对于气温预报的年检验,T7、EC和T639三种数值模式的最低气温预报准确率均高于最高气温的预报准确率;对于气温预报的月检验,三种数值模式对夏季、秋季最低气温的预报效果明显优于冬季和春季,而对于最高气温的预报,T7的气温预报准确率明显优于EC和T639模式;当气温波动较大时,三种数值模式气温的预报准确率均明显下降。三种数值模式对最低气温预报的平均误差均为2.00℃以内,对最高气温的预报准确率存较大差别,T7模式最高气温的预报误差最小,T639模式气温预报的系统偏差最明显,最低气温系统偏差为-1.34℃,最高气温系统偏差为-2.87℃。根据三种数值模式气温预报误差的特征,结合BP神经网络建立本溪市气温误差预报模型对数值模式气温预报结果进行订正,订正后气温平均绝对误差由2.40℃左右降至1.40℃左右,系统偏差和均方根误差均明显缩小,气温预报准确率由50%左右提高至80%以上,数值模式气温预报准确率明显提高,具有较好的应用价值。     

贵阳14时气温数值预报检验及拟合订正分析

利用2012—2014年T639、EC细网格24 h、48 h内2 m温度和站点观测气温,在对比分析T639和EC细网格模式优缺点的基础上,选择预报准确率更高的EC细网格14时2 m温度和14时观测气温求解最优回归拟合方程,考察在不同天气转换过程中模式和拟合方程对14时气温预报的优缺点可知:24 h内回归检验拟合方程比模式预报准确率高4.92%,对雨天和阴/多云天气比模式预报有显著提升,预报实时检验也比模式高4.25%,对提高最高气温预报具有一定的参考价值。     

三维插值方法在湖南省气温精细化预报中的应用与检验

利用三维插值方法对ECMWF、Japan及T639三种数值模式细网格气温预报产品进行客观订正,并检验评估三维插值方法对湖南省不同海拔高度和不同地理位置上2 159个气象站点的气温预报订正能力。个例结果显示,三维插值方法具有明显的订正效果,不同程度地缩小了二维平面插值预报的偏差,能较客观地反映复杂地形区域要素的实际情况;三维插值方法较二维插值对ECMWF、Japan、T639三种模式气温预报的订正能力均有不同程度的提高,改进后的ECMWF模式气温预报准确率达94%;对于海拔较高的站点,三维插值方法相对于二维插值订正的幅度更大,对模式预报有向气温降低的趋势调整,对于海拔较低的站点,对模式预报有向气温升高的趋势调整。     

基于EC细网格产品对怀化地区日最高气温的预报及订正分析

利用EC细网格(ECMWF-thin)0.125°×0.125°格距20时起报地面2 m气温资料,使用反距离加权法插值至怀化11个国家气象观测站点上,计算出模式预报的日最高气温,对模式预报准确率的时空分布特征以及利用N日误差滑动平均值、天气分类方法分别对模式预报进行订正分析发现:随着预报时效的延长ECMWF-thin日最高气温预报准确率降低,存在明显的时间变化特征,但空间差异不明显;ECMWF-thin日最高气温预报较实况普遍偏低;利用N日误差滑动平均值方法订正,日最高气温预报准确率的提升16%~20%,订正后预报准确率在54%~73%,此方法操作便捷、简单实用;进行天气分类订正后,各类型天气均有不同程度提升,且对特定类型天气提升明显,两种方法各有利弊,对日最高气温预报均具有一定的指导意义。     

EC细网格温度预报在贵阳地区的释用效果分析

该文利用贵阳8个站点02时、14时整点气温对EC细网格2013年7—11月的2 m温度不同时效的预报分别进行检验,并对升温、降温、平缓天气3种不同天气背景下预报结果进行对比检验分析。分析结果表明:EC细网格对贵阳地区的2 m温度预报质量随着预报时效的延长呈波动性变化,预报时次及预报时间一定时,预报质量随预报时效的延长而降低;预报时效相同时,对夜间的气温预报质量比对白天气温预报质量高,两者准确率相差达10%以上,EC细网格对贵阳地区修文、白云的预报质量最好,对花溪、乌当预报质量最差。当本地出现升温时,EC细网格预报质量较好,出现降温时,EC细网格预报质量明显降低。     

ECMWF高分辨率数值模式对广安地区气温预报性能检验分析

为了解ECMWF高分辨率数值预报模式(以下简称“EC”)对广安地区气温的预报性能,提高预报质量。利用EC气温预报产品,对2015～2017年广安地区最低(高)气温进行预报性能检验。结果表明:EC模式预报最低气温,正确率较高;预报最高气温,正确率波动大,随月份呈明显的“V”型变化,盛夏7、8月最低。预报误差随时效延长,略有增大;最低气温误差小于最高气温误差;最低气温误差各月无明显差异,最高气温误差在盛夏7、8月最大。最低气温预报效果区域差异不明显;最高气温预报效果受地形影响较大。根据订正指标,进行气温订正预报,可有效提升预报正确率。EC模式预报高温时的最高气温偏小,经过订正后,各站各时效正确率均明显提高,正确率提升20.6～91.3%,具有较高的参考价值。      

一种气温的数值预报权重误差订正释用方法

该文在对几种数值预报产品的气温要素预报结果进行检验的基础上,尝试建立了一种权重误差订正方法:通过对数值预报产品进行检验订正,首先根据EC粗网格预报结果结合典型天气形势判断气温走势建立方程,对不同预报产品以近期准确率作为权重平均并结合误差加以订正,建立订正预报方程,对历史个例的检验和试报说明此方法对于提高气温预报的准确率,减小误差是有效的。     

贵州省冬季地表(0cm)温度预报探讨

利用EC细网格地温预报资料,进行预报准确率检验,检验结果表明,EC细网格地温预报准确率较差。并利用1971—2014年贵州0 cm地温资料和气温资料,对贵州冬季地温与气温的关系进行分析,应用统计回归方法建立以气温为基础的地温模型,从而实现通过气温估算地温,并对地气模型进行了检验;结果表明,平均地温预测模型和最低地温预测模型准确率分别达到92%和80%,绝对误差均小于2℃,最高地温预测模型准确率仅有42%,今后需要考虑在不同天气(晴、多云、阴、雨、雪等)条件,分别建立最高地温预测模型。     

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。     

黔南地区ECMWF_thin温度预报误差分析

利用2019年6月27日至2020年7月3日逐日ECMWF_thin(下称EC细网格)的未来7 d 2 m温度预报数据及相应时段实况资料,采用平均绝对误差、平均误差以及准确率对EC细网格最高气温（下称高温）预报和最低气温（下称低温）预报的误差进行分析。结果表明：EC细网格低温预报的平均绝对误差明显小于高温预报,且高温预报绝对误差分布的差异性比低温预报更明显,低温预报的准确率明显高于高温预报。低温预报准确率各月差距较小,高温预报准确率各月差距较为明显。黔南北部、西部、中部地区高温预报和低温预报的平均误差均较小,其余地区平均误差较大。高温预报准确率随总云量的增加而上升,低温预报准确率随总云量的增加下降。当海平面气压在1 012～1 032 hPa时,高温预报的平均误差基本在±2 ℃以内;当海平面气压超出此范围时平均误差明显增大。低温预报的平均误差与海平面气压的变化关系不大,基本稳定在±2 ℃以内。     

基于EC细网格数值预报产品的太阳辐照度订正技术

太阳辐照度与光伏电站发电功率密切相关,其预报的准确性直接影响发电功率预报的准确性。根据光伏电站太阳辐照度实况、气象站实况、WRF(Weather Research and Forecast Model)模式辐照度预报、EC细网格数值预报以及太阳理论辐照度,利用逐步回归法开展太阳辐照度预报订正研究,得到以下结论:①太阳辐照度实况与太阳理论辐照度的比值与EC细网格数值预报中气象要素的相关性优于太阳辐照度实况与气象要素的相关性;②不同时刻影响太阳辐照度的气象因子存在差异,通过逐步回归法建立不同时刻太阳辐照度预报模型;③在非晴天情况下,回归预报辐照度相对均方根误差比WRF模式预报辐照度降低10%左右,减小了辐照度预报误差。该研究成果在光伏电站的新能源数值预报服务中有一定的应用价值。     

哈密市一次暴雨过程成因分析及数值预报检验

利用常规观测资料,EC—thin初始场资料,NCEP再分析资料,分析了2017年8月17—19日哈密市一次暴雨过程。结果表明,南亚高压双体型,中亚低槽东移南下的有利大尺度环流背景下,中、高、底层3支气流为暴雨提供了有利的动力及水汽条件,中尺度辐合与切变对降水起到积极作用。水汽来自西北、西南、东南3个方向。暴雨发生前各物理量表现为底层辐合上升,高层辐散下沉的动力配置;对EC细网格、T639数值预报模式降水量产品进行检验发现,EC细网格与T639总降水量产品的大雨预报准确率较高,EC细网格大尺度降水量产品预报准确率偏低,EC细网格降水量产品对暴雨落区没有预报能力,T639暴雨区预报与实况较为接近,但存在一定的偏差。     

数值预报模式在新疆塔城地区降水预报中的检验

利用德国、日本、T639、EC细网格模式降水预报资料,采用客观分析和T_S评分检验方法对2012年1月至2016年3月塔城地区降水的预报效果进行检验和对比分析。结果表明:EC细网格模式对盆地强降水中心、最大降水量、降水开始及结束时间预报的T_S评分最高,T_S评分次高为南部地区,而和丰地区最差;德国模式对盆地降水落区预报的T_S评分最高,EC细网格模式对南部及和丰地区降水落区预报的T_S评分最高;除和丰外,4种模式对塔城地区冷季降水预报的T_S评分均高于暖季,对24 h各级别降雪预报的T_S评分高于降雨;随着预报时效延长、降水量级增大,4种模式对24—72 h降雨(雪)及24 h各级别降雨(雪)的预报准确率随之下降,其中24 h降雨(雪)、小雨(雪)的T_S评分最高。     

基于机器学习的格点气温预报订正方法

使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0～72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。     

四川地区EC细网格模式2m温度偏差订正研究

本文选取2017年1~12月ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式168h预报时效的2m温度场和对应时段四川地区157个国家站的观测资料,对比分析了模式温度预报的系统性偏差特征,采用15日周期的滑动双权重平均法对2m温度预报产品进行偏差订正,并与四川省气象台现有的主、客观预报产品进行对比,结果表明:(1)EC模式对低温的预报准确率远高于高温预报准确率;订正后高、低温预报准确率均有显著提高,其中低温平均提高了20.5%,高温提高了31.2%,平均绝对误差分别减小约1.1℃和2.9℃。(2)EC模式高温预报的逐月差异明显比低温预报逐月差异大,订正后差异明显减小,且各月的高、低温预报准确率均有显著提升,订正后各月高、低温的平均绝对误差均在2℃之内。(3)EC模式对于低温和高温的预报在全省均大致呈现负的系统性误差,且高温预报的系统性误差明显比低温预报的系统性误差大,订正后2m温度预报的系统性误差均明显降低,全省大部分地区维持在±1℃之间。(4)与四川省气象台现有的主、客观预报产品对比显示,对于高低温预报均是EC订正后准确率最高、平均绝对误差最小,订正效果较为理想。     

欧洲中心细网格2 m温度产品在遵义市的检验及应用

利用遵义市14个县区站2013—2015年逐日最高气温、最低气温实况数据,检验分析了对应时段内欧洲中心(EC)细网格2 m(简称EC 2 m)温度预报产品对遵义市的预报准确率,在此基础上,根据2015年EC 2 m温度预报平均误差,对2016年1—8月EC 2 m温度进行订正检验。结果表明:2013—2015年EC 2 m温度对遵义地区预报准确率呈逐年上升趋势,最低气温预报准确率远高于最高气温。其中,2015年EC 2 m温度预报系统性偏低;最高气温的预报准确率呈冬、秋、春、夏递减,最低气温的预报准确率呈夏、秋、春、冬递减;最高气温预报准确率随时效延长呈下降趋势,最低气温预报准确率随时效延长呈波动变化趋势;播州、汇川、绥阳、赤水、习水、凤冈各时次的最低气温预报准确率都在80%以上,参考性强,其余站点相对较低。通过平均误差对EC 2 m温度进行订正并检验,订正效果明显。     

基于特定因子的河南省干热风客观预报方法

利用2000—2014年5月1日到6月10日河南省121个气象观测站点的逐日观测数据、欧洲中心模式预报资料,对河南省干热风天气进行分析,总结了干热风天气形势分类模型,同时利用多元回归法建立了河南省干热风天气的客观预报方法。分析结果得出:河南省干热风天气发生主要形势为西北气流型、高压脊型和纬向环流型3类;通过多元回归分析筛选出日最高温度预报因子为前一日最高气温、当日最低气温、08:00气温、EC850hPa 24h温度预报,相对湿度预报因子为EC850hPa 24h相对湿度预报、前一日14:00相对湿度、当日08:00露点温度,风速预报因子为EC细网格过去3h10m阵风预报,建立温度、湿度和风速3要素的预报方程;利用预报方程对2014年预报时段的天气进行检验,结果表明,对于轻干热风预报的TS评分为62%,重干热风预报的TS评分为64%。     

递减平均法与一元线性回归法对ECMWF温度预报订正能力对比

基于ECMWF细网格模式的定时最高(低)气温预报产品,针对2017年陕西99个国家级气象站的日最高(低)气温预报,检验和比较了递减平均法和一元线性回归法两种方法对气温预报误差的订正效果。结果表明,两种方法都显著地提高了日最高(低)气温的预报准确率,随着预报时效的延长,订正能力逐渐减弱。技巧评分与模式对气温的预报能力有显著的负相关关系,秦岭及其以南地区的日最高气温预报和秦岭以北地区的日最低气温预报的准确率偏低,其技巧评分一般超过40%,极大值超过70%。两种方法都有效降低了系统误差,较小误差范围的站次增多,较大误差范围的站次减少,对日最高气温在预报绝对误差≤2℃误差范围的订正能力较为突出,对日最低气温在预报绝对误差≥3℃误差范围的订正更有优势。一元线性回归法对日最高气温预报的订正能力略优于递减平均法,对日最低气温预报的订正能力不及递减平均法,利用这两种方法对气温预报进行混合订正的效果更佳。