一种新的集合预报权重平均方法

提出了一种新的考虑权重的集合预报成员平均方法。使用气候等概率区间来对集合成员进行分组, 并根据气候等概率区间的大小及其中的成员数, 对集合成员的权重进行调整, 得到了一种改进的集合平均预报结果。检验表明, 它可以进一步提高集合平均预报的效果。相对于提高模式分辨率或发展庞大的集合预报系统, 这种方法的效果是显著的。     

Ensemble hindcasts of ENSO events over the past 120 years using a large number of ensembles

Based on an intermediate coupled model (ICM), a probabilistic ensemble prediction system (EPS) has been developed. The ensemble Kalman filter (EnKF) data assimilation approach is used for generating the initial ensemble conditions, and a linear, first-order Markov-Chain SST anomaly error model is embedded into the EPS to provide model-error perturbations. In this study, we perform ENSO retrospective forecasts over the 120 year period 1886–2005 using the EPS with 100 ensemble members and with initial conditi...     

夏季亚欧中高纬度环流的集合预报效果检验

使用NCEP集合预报资料, 对亚洲中高纬地区2003年6—8月500 hPa高度场的集合预报效果进行了检验。环流预报效果检验结果表明:预报时效大于5 d时, 集合平均预报明显优于单一预报; 使用相同模式分辨率时, 集合平均能将可用预报时效延长12 h以上, 达到7.5 d; 通过集合预报可获得真正意义的概率预报结果, 取得较单一高分辨率预报好的预报效果。阻塞过程的个例分析也表明集合平均的预报效果明显优于单一确定性预报; 特征等值线可反映集合成员的不一致信息和少数集合成员的异常表现, 以此为基础, 可估计分析对象出现与否的概率, 达到提高预报效果的目的。     

Study on Ensemble-Based Forecast of Extremely Heavy Rainfalls in China: Experiments for July 2011 Cases

According to the Anderson-Darling principle, a method for forecast of extremely heavy rainfall (abbreviated as extreme rainfall/precipitation) was developed based on the ensemble forecast data of the T213 global ensemble prediction system (EPS) of the China Meteorological Administration (CMA). Using the T213 forecast precipitation data during 2007-2010 and the observed rainfall data in June-August of 2001-2010, characteristics of the cumulative distribution functions (CDFs) of the observed and the T213 EPS forecast precipitation were analyzed. Accordingly, in the light of the continuous differences of the CDFs between model climate and EPS forecasts, a mathematical model of Extreme Precipitation Forecast Index (EPFI) was established and applied to forecast experiments of several extreme rainfall events in China during 17-31 July 2011. The results show that the EPFI has taken advantage of the tail information of the model climatic CDF and provided agreeable forecasts of extreme rainfalls. The EPFI based on the T213 EPS is useful for issuing early warnings of extreme rainfalls 3-7 days in advance. With extension of the forecast lead time, the EPFI becomes less skillful. The results also demonstrate that the rationality of the model climate CDF was of vital importance to the skill of EPFI.     

A Comparison of Breeding and Ensemble Transform Vectors for Global Ensemble Generation

To compare the initial perturbation techniques using breeding vectors and ensemble transform vectors,three ensemble prediction systems using both initial perturbation methods but with different ensembl...     

An Effective Configuration of Ensemble Size and Horizontal Resolution for the NCEP GEFS

Two important questions are addressed in this paper using the Global Ensemble Forecast System(GEFS) from the National Centers for Environmental Prediction(NCEP):(1) How many ensemble members are needed to better represent forecast uncertainties with limited computational resources?(2) What is the relative impact on forecast skill of increasing model resolution and ensemble size? Two-month experiments at T126L28 resolution were used to test the impact of varying the ensemble size from 5 to 80 members at the 500hPa geopotential height.Results indicate that increasing the ensemble size leads to significant improvements in the performance for all forecast ranges when measured by probabilistic metrics,but these improvements are not significant beyond 20 members for long forecast ranges when measured by deterministic metrics.An ensemble of 20 to 30 members is the most effective configuration of ensemble sizes by quantifying the tradeoff between ensemble performance and the cost of computational resources.Two representative configurations of the GEFS-the T126L28 model with 70 members and the T190L28 model with 20 members,which have equivalent computing costs-were compared.Results confirm that,for the NCEP GEFS,increasing the model resolution is more(less) beneficial than increasing the ensemble size for a short(long) forecast range.     

ECMWF集合预报系统对秦岭周边地区降水确定性预报的性能分析

尽管确定性预报不是集合预报系统(EPS)的主要目的和应用方向,但其每一个成员的预报表现决定了集合预报系统的预报性能,集合平均也是实际预报业务的一个重要参考指标。为此,利用2013~2015年5~10月的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报系统的降水预报资料,CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3×10~4余个自动气象观测站的逐小时降水量融合资料,研究ECMWF集合预报系统对秦岭周边地区逐日降水的控制预报、成员预报、集合平均的预报能力,并探索提高降水集合平均预报性能的有效方法。主要结论如下:(1)无论是集合平均还是控制预报,整体上都较好的刻画了秦岭周边地区降水的空间形态,比较而言,控制预报能够更好的表现了降水的方差变化。(2)泰勒分析表明,集合平均的降水方差随预报时效增加单调减小,控制预报的方差变化随预报时效的增长振荡较小,其相关系数略优于集合平均。(3)技巧评分表明,集合平均使小雨(降水发生频次)的预报偏差显著增加,增大了空报率;使大雨以上的降水预报偏差减小,增大了漏报率,从而使得大多数情况下,集合平均TS(Threat Score)、ETS(Equitable Threat Score)评分低于控制及扰动成员预报。分析认为这主要是由于降水这一要素的偏态分布特性引起的。(4)集合平均的显著贡献在于能够较好的指示可能发生降水的空间位置。通过阈值限定,调整预报偏差,减少(增大)其对小雨(暴雨)的预报频率,能够使集合平均的TS、ETS评分大幅度提升,预报技巧显著优于成员预报和控制预报。目前,预报偏差Bias订正方法已成功应用于陕西省精细化格点预报系统中。     

两个集合预报系统对秦岭及周边降水预报性能对比

利用欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)、美国大气环境预报中心 (NCEP) 集合预报系统 (EPS) 降水量预报资料,CMORPH (NOAA Climate Prediction Center Morphing Method) 卫星与全国3万个自动气象站降水量融合资料,基于技巧评分、ROC (relative operating characteristic) 分析等方法,对比两个集合预报系统对秦岭及周边地区的降水预报性能。结果表明:两个系统均能较好表现降水量的空间形态,对于不同量级降水,ECMWF集合预报系统0~240 h控制及扰动预报优于NCEP集合预报系统,但NCEP集合预报系统264~360 h预报时效整体表现更好; ECMWF集合预报系统0~120 h大雨集合平均优于NCEP集合预报系统,两个系统集合平均的预报技巧整体低于其控制及扰动成员预报,这种现象ECMWF集合预报系统表现更为显著; ECMWF集合预报系统降水预报概率优于NCEP集合预报系统。ROC分析显示,随着预报概率的增大,ECMWF集合预报系统在命中率略微下降的情况下,显著减小了空报率,NCEP集合预报系统则表现出高空报、高命中率。     

区域集合预报系统2 m温度预报的校准技术

采用非齐次高斯回归 (NGR) 技术对国家气象中心区域集合预报系统的2 m温度预报结果开展了一阶偏差和二阶离散度的校准研究。对预报结果比较详尽的检验分析表明:校准后的2 m温度预报可靠性和预报技巧均显著提高,表现为校准后集合预报成员的均方根误差与离散度更为接近;原Talagrand直方图中的“L”形分布现象得到有效改善;Brier评分、最小连续分级概率评分 (CRPS) 明显减小,相对作用特征 (ROC) 面积增大,说明校准后的2 m温度预报表现出更好的预报技能。此外,NGR技术与自适应误差订正技术的对比试验表明,NGR在消除集合平均偏差和提高集合离散度两个方面均有优势。     

西北太平洋(含南海)热带气旋路径集成预报分析

基于2004—2009 年中国中央气象台、日本气象厅、美国联合台风警报中心、欧洲中心对西北太平洋和南海编号热带气旋主客观预报资料,利用算术平均、多元回归以及历史平均误差等三种集成方法,建立了热带气旋路径集成预报业务化系统。通过2007—2009 年的业务运行结果分析发现,欧洲中心客观预报参与的24、48 和72 h 集成比主观预报三个成员集成预报水平分别提高约2%、3%～5%和3%～5%,减小误差2.5 km左右、6～9 km 和10～12 km。技巧分析发现,24～72 h 集成预报有正技巧,多元回归集成技巧相对稍低,而算术平均和以各成员平均误差的平方倒数为权重系数的集成技巧对于各集成成员来说技巧差异不大。96 h 集成预报对欧洲中心的客观预报没有正技巧。      

Preliminary Comparison of the CMA, ECMWF, NCEP, and JMA Ensemble Prediction Systems

Based on The Observing System Research and Predictability Experiment (THORPEX) Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) dataset,using various verification methods,the performances of four typical ense...     

基于增长模繁殖法的集合预报试验

利用微机版本的T63L9全球谱模式,首先进行了用增长模繁殖法(BGM)制作集合预报的方案设计,然后用确定的方案进行了中期数值预报的集合预报试验。繁殖循环的初始扰动为T63L9谱模式各层24 h预报的均方根误差乘随机数,该随机数服从[-1, 1]区间上的均匀分布,繁殖循环每12 h 1次,繁殖循环的周期为3 d,集合成员为9个。结果表明:在1~8 d的预报中,集合预报可以比控制预报的时效延长1 d,集合预报无论是距平相关系数还是预报均方根误差都明显优于控制预报,集合预报对形势场的预报较控制预报更为接近实况分析场。     

集合预报在渤海极大风预报中的应用

利用2015年2月至2018年2月地面气象常规观测中逐小时极大风及欧洲中期天气预报中心集合预报中6 h极大风预报数据,选取渤海海域代表站点,对集合预报极大风产品进行预报误差特征分析。分析表明:集合预报极大风产品的离散度明显偏小于均方根误差,各个预报成员的预报结果集中与否并不能反映出预报可信度。受模式预报能力所限,无法简单通过集合预报选取出最为可信的预报结果。集合平均、第75%分位值、最大值在极大风预报中各有优劣,因此基于以上三个统计量及不同量级风速发生的频率建立了渤海极大风预报客观订正方法,试验对比分析表明,该订正方法可以使极大风预报准确率有效的提高,为大风天气过程预报提供重要参考。     

短期集合预报中定量降水预报集合方法初探

针对短期集合预报中集合平均等方法对极端天气事件预报能力低下的缺陷，提出一种定量降水预报集合方法，简称两步法。该方法首先采用逐级归并法确定集合成员的总体相似度，进而确定集合成员预报场的延伸半径，对各成员的预报场进行修正，然后根据每个成员与其他成员的相似程度，确定各成员的权重系数。这个方法既考虑了集合成员总体的差异性又考虑了降水的概率分布。试验证明，通过上述两步得到的定量降水预报，对提高极端天气事件的预报确率有一定效果。本方法无需历史资料，能很好适应集合成员的改变，实现方便快捷。     

遗传算法优化的BP神经网络在地面温度多模式集成预报的应用研究

基于TIGGE资料集中的ECMWF、CMA和JMA的数值预报产品,利用加权集成、回归集成和消除偏差集成等线性集成方式与遗传算法优化的BP神经网络(GABP)集成,对我国大部开展地面2 m温度在24 h、48 h和72 h预报时效的多模式集成预报试验。通过对2013年1—6月的预报检验,结果表明:GABP集成预报效果有较大提升,均方误差明显小于各单一模式预报。GABP集成的误差分布在新疆和华北均方误差较大,但是在预报效果改进上GABP集成在西部地区相对单一模式的误差减小更加明显。在进行几种多模式集成方式时,GABP集成相比线性方法预报结果更加精准。对于天气过程个例的预报,GABP集成预报出预报量的变化趋势,预报效果优于单一模式和线性集成预报。无论是较长时间段还是短时间的天气过程,在改进预报效果上GABP集成都起到了最佳的作用。     

基于Local-BGM法的冷涡暴雨集合预报试验及评估检验北大核心

基于传统增长模繁殖法(Breeding Growing Mode,BGM)和局地增长模繁殖法(Local Breeding Growing Mode,Local-BGM)生成初始扰动成员,对一次冷涡暴雨过程进行集合预报试验,从多方面比较两种方案的预报效果,并且在邻域概率法(Neighborhood Probability,NP)中引入时间邻域,评估概率预报结果。结果表明,引入局地化思想的Local-BGM方案能够生成比传统BGM方案更合理的初始扰动,具有很明显的局地特征。对于扰动变量的预报,Local-BGM方案在均方根误差和离散度等方面均表现更好,同时能够提高各量级降水的预报技巧。邻域集合概率法能够综合各个集合成员预报的降水信息得到优于集合平均的概率预报,分数技巧评分更高。并且在考虑时间不确定性后,无论是控制预报、集合平均还是邻域集合概率法,分数技巧评分均有很大改善,并且降水阈值越大改善效果越明显,能够为极端强降水天气提供较为客观的概率预报信息。     

基于T213集合预报的中国极端温度预报方法研究

基于中国T213集合预报系统资料,根据Anderson-Darling检验原理,研究基于集合预报与模式历史预报累积概率密度(简称模式气候)分布函数连续差异特征的极端温度天气预报方法,建立极端温度天气预报指数(Extreme Temperature Forecast Index, 简称EFI)的数学模型。利用S指数评分方法确定发布极端温度预警信号的阈值,得出:1月的发布极端高温的预警信号的阈值为0.7或0.8,发布极端低温的预警信号的阈值为-0.7或-0.8。基于EFI指数以及该阈值,对2013年1月中国极端温度天气进行预报试验,得出:极端天气预报指数对极端温度天气具有较好的识别能力,可提前3~7 d发出极端温度预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。     

集合方法在月动力预报信息提取中的应用

本工作将集合方法应用于提取月动力预报有用信息。利用中国气象局国家气候中心Ｔ６３Ｌ１６全球谱模式的５００百帕高度场月集合预报产品（集合成员数为８个，初始场的选取采用滞后方法（ＬＡＦ），即相邻两天的００００，０６００，１２００和１８００ＧＭＴ的初始化资料），就１９９７年１月至５月共１５次预报，分析了集合预报成员间的离散度与预报评分（距平相关系数和均方根误差）的关系，研究了用集合各成员预报离散度作为各个成员逐日预报的权重对月预报效果的影响。结果表明集合预报成员的离散度与预报评分有显著的相关，是有效预报长度Ｎ的一个很好估计；用离散度作为权重平均的月预报高度距平相关系数明显高于算术平均和线性权重，此外个例分析表明月平均环流及其异常的预报得到明显的提高。     

基于集合预报的中国极端强降水预报方法研究

极端强降水天气属于小概率事件,其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。根据Anderson-Darling检验原理研究基于集合预报资料的极端强降水天气预报方法,利用2007—2010年中国T213集合预报资料和2001—2010年6—8月中国降水观测资料,分析观测与集合预报累积概率密度分布函数的特征,建立基于集合预报与模式历史预报累积概率密度分布函数连续差异的数学模型——极端降水天气预报指数(EPFI),并对2011年7月中国极端强降水天气进行预报试验。结果表明,极端降水天气预报指数可以充分利用集合降水累积概率密度分布的尾端信息,为极端强降水提供科学合理的预报,基于中国气象局(CMA) T213集合预报的极端降水天气预报指数可提前3—7 d发出极端强降水预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。研究还表明,模式气候累积概率分布的合理性将直接影响极端强降水天气识别能力。     

台风预报误差的流依赖特征及混合资料同化中最优耦合系数

基于集合卡尔曼变换与三维变分(ETKF-3DVAR)混合资料同化系统和欧洲中期天气预报中心(ECWMF)的全球集合预报,以"梅花"台风为例,分析了台风系统预报误差的流依赖特征,讨论了耦合系数在混合同化和预报中的敏感性及其对预报质量的影响。结果显示,台风系统的预报误差协方差具有显著的中小尺度结构特征,集合估计的预报误差协方差结构能够再现其流依赖属性。相对于3DVAR方案,混合资料同化方案的最优耦合系数对台风系统的分析和预报质量具有更好的改善;但不同的耦合系数对台风路径预报有明显的影响,不合适的耦合系数甚至可能导致更坏的结果,只有耦合了相对合适的预报误差协方差的流依赖信息,混合资料同化方案才可能对分析和预报质量有正效果。这表明在混合资料同化系统中,构造一种具有自适应能力的耦合权重函数,实现相对最优权重的自动选择,对充分发挥混合资料同化方案的潜在优势具有重要意义。