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降水温度分县客观预报方法研究 总被引:16,自引:2,他引:16
应用国家气象中心T106数值预报产品和MOS预报方法,研究建立了贵州省81个站1~5天的降水分级预报和最高、最低温度预报方程,并投入业务应用,检验证明效果较好,为业务提供了有效的省级客观预报指导产品,重点探讨了建立分县MOS预报方程中的关键技术,分析了其在业务应用中的误差特点并提出了改进方法。 相似文献
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利用T639模式预报产品和黑龙江省83个国家气象站气温实况观测资料,采用最优预报因子方法选取预报因子,应用多元回归方法建立逐站日最高气温和日最低气温的MOS预报方程; 对MOS、中央气象台指导预报(SCMOC)和T639三种气温预报产品的日最高气温和日最低气温预报效果进行对比检验分析,并用EOF方法检验预报与实况的时空变化特征一致性。结果表明: 与实况的时空变化一致性方面,MOS和SCMOC较好,T639略差; 预报效果方面,MOS和SCMOC对日最高气温和日最低气温的2 ℃预报准确率普遍高于T639,MOS的预报准确率在日最高气温方面高于SCMOC,在日最低气温方面低于SCMOC; MOS对T639气温预报产品改善效果明显,尤其对冬季日最低气温的预报改善效果十分显著; MOS较T639气温预报改善效果与T639模式预报效果呈负相关关系,主要表现为,MOS预报改善效果在T639预报准确率低的山区明显优于平原,在春、夏季,预报准确率较低的日最高气温明显优于日最低气温,在冬季,预报准确率较低的日最低气温优于日最高气温; MOS气温预报方法的预报性能较理想,SCMOC对黑龙江省预报难度较大的日最低气温预报效果较好。 相似文献
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利用1995-1997年T106输出产品,以相同的数学回归模型对各种不同的因子处理方法生成的预报因子做广西89站的降水预报准确率对比试验,结果表明预报因子的选取与准确率关系极大。这也说明了选取合理的、有物理意义的因子是建立MOS降水预报方程成功与否的关键。 相似文献
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广东前汛期降水的MOS预报 总被引:2,自引:0,他引:2
根据前汛期降水的分布规律,将广东省划分为三个预报区域;然后将各区4~6月实测降水量资料与日本数值预报产品进行统计分析,经过计算机处理,建立MOS预报方程。MOS预报逐日作出各区无降水、一般性降水、暴雨的预报,前汛期降水首次实现客观、定量预报。 相似文献
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针对极端温度MOS (Model Output Statistics) 预报中的季节划分问题,通过聚类分析方法以华北地区为例进行试验,在此基础上提出一种新的MOS温度预报方程季节分类方式:2月11日—3月20日和11月5日—12月4日定义为早春晚秋类,5月1日—9月30日定义为夏季类,3月21日—4月30日和10月1日—11月4日定义为晚春早秋类,12月5日—2月10日定义为冬季类。由于上述季节分类与传统的季节划分在3—5月和9—11月时间段存在较大差异,因此利用2009年进行试报,就两种时间分类进行对比分析。检验结果表明:利用新分类方法制作的极端温度MOS预报的整体效果好于传统的季节划分得到MOS极端温度预报效果,说明新的分类方式更适合于极端温度MOS预报。 相似文献
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广西中短期极端温度客观预报方法研究 总被引:5,自引:4,他引:1
利用欧洲中心(ECMWF)数值预报产品和常规资料,应用MOS预报方法和多元线性回归技术,研究建立了广西90个站1~7d的最高、最低温度预报方程,试报检验效果较好,预报结果在大多数情况下是可用的或是可参考的,为业务提供了有效的省级客观预报指导产品,对误差特点进行了分析并提出了改进方法。 相似文献
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湖北分县MOS预报系统建立与评分 总被引:3,自引:0,他引:3
在T213L31数值模式产品释用基础上,设计计算并选用模式大气中分别与降水、地面气温和风场有天气学意义的线性化预报因子,采用Kalman滤波和相似-Kalman滤波,在湖北省及邻近范围,建立实时(逐日更新样本)多站点、多时次、多要素的统计MOS预报方程,做定点(分县)、定时(6小时分辨率)和定量降水与概率、地面气温和风场客观预报(MOS预报系统)."系统"经2005、2006年6-8月业务试验表明,各个MOS预报都具稳定性和具有一定的评分水平.从而表明,相似-Kalman滤波在一定程度上消去单纯Kalman滤波"预报滞后"效应,并实现用Kalman滤波或相似-Kalman滤波做定性、定量降水MOS预报,和做地面气温和风场MOS预报,且用了实时历史样本雨/晴预报准确率,当作有/无降水发生概率. 相似文献
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开展了夏半年72 h内逐3 h降水预报试验,针对ECMWF模式预报、基于ECMWF的模式输出统计(MOS)预报、纳入超前空间实况信息的OMOS预报,以及三种预报的最优TS评分订正(OTS)预报,对比分析预报效果,探讨一种多方法结合能够提供良好预报性能的3 h定量降水预报技术方案。结果表明:在短期预报中,MOS预报与OTS订正相结合的MOSOTS综合预报方法的预报性能最好,而且MOS-OTS方法的3 h强降水预报与业务运行的城镇指导预报中融合主客观预报的降水预报相比,也具有一定优势;而在临近3 h预报中,则OMOS预报与OTS订正相结合的OMOS-OTS综合预报方法最优,3 h内0.1、3和10 mm以上降水的TS评分最高,比原始模式预报分别提高73%、198%和483%,Bias评分接近于1,在夏半年的逐日晴雨预报中,OMOS-OTS方法在大部分日期都稳定优于MOS-OTS预报和城镇指导预报。 相似文献