滁河流域汛期多模式集成面雨量预报检验评估

对2013—2016年汛期ECMWF、JMA及中尺度WRF模式的预报结果进行检验,基于合理的时间尺度,制作了动态权重集成面雨量预报(DWI)、分步集成面雨量预报(SI)和等权重集成面雨量预报(EWI)产品,并对2017—2020年汛期降水期间多种集成面雨量预报产品和ECMWF、JMA、WRF的单个模式面雨量预报产品进行对比评估.结果表明:3种集成面雨量预报效果整体上优于单一数值预报模式,尤其是预报致灾严重的暴雨等级降水优势明显;DWI和WRF对强降水的面雨量预报正确率最高,其他2种集成面雨量预报结果次之,ECMWF及JMA较差;模式集成预报弱降水过程的优势不明显.     

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。     

多模式多分辨率面雨量预报在淮河流域的性能评估

利用2015～2017年淮河流域汛期ECMWF(空间分辨率0.125~ox0.125~o)、JMA(空间分辨率0.5~ox0.5~o)、WRF(空间分辨率0.1~ox0.1~o)6h、12h、24h时间分辨率的降水预报产品计算淮河流域面雨量预报,对比评估各预报时效的绝对误差、相对误差、晴雨正确率及各量级面雨量预报的TS评分。结论如下:(1)0～72h预报时效,EC的绝对误差最小、WRF居中,JMA最大。(2)三个模式的晴雨正确率随着时效的增加缓慢下降,但都维持较高水平。(3)EC和JMA的面雨量预报存在系统性高估。(4)WRF在对短历时强降水的预报性能优于其他两个模式。(5)各模式的面雨量预报性能存在日变化,且随着降水强度的增大,日变化特征更加显著,对午后到傍晚的暴雨预报准确率明显低于其他时间段。     

2019年汛期大渡河流域面雨量多模式预报效果检验

基于站点观测资料、格点实况资料和智能网格、西南区域中心业务运行的中尺度模式系统(southwest center WRF ADAS real-time modeling system, SWCWARMS)及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式资料,以面雨量为研究对象,采用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等,对2019年6—10月大渡河流域面雨量预报效果进行检验评估。结果表明:预报平均绝对误差、预报正确率及模糊评分检验显示,智能网格的预报效果总体上优于其他模式。随着面雨量等级的增大,TS评分逐渐降低,空报率逐渐减小,漏报率逐渐增大,模式的预报能力逐渐降低。ECMWF模式在小雨和中雨面雨量预报中优势明显,智能网格在大雨和暴雨等级面雨量预报中表现较优。3个模式在小雨和中雨等级面雨量预报中预报的等级偏大,在大雨和暴雨等级面雨量预报中预报的等级偏小。各模式对典型降水过程面雨量预报结果表明,SWCWARMS模式对面雨量的预报等级均偏大,而智能网格和ECMWF模式对小雨和中雨的预报等级偏大,对大雨预报等级偏小。     

多种细网格模式对湖南水库流域面雨量的预报检验

选取2016年5—12月欧洲ECMWF、日本JMA、T639、德国GERMAN、湖南本地细网格HNGRIB的高分辨率降水预报产品,从预报时效、流域区域、面雨量量级、影响系统和预报偏差五个方面,检验分析了各模式对湖南水库流域面雨量的预报效果。结果表明:各细网格模式对流域面雨量的预报能力随预报时效的增加而下降,但ECMWF和JMA的预报效果相对较好且稳定,T639最差;各模式在非汛期10—12月的流域面雨量预报效果要优于汛期5—9月;随着面雨量量级增大,各模式的预报能力均下降,特别是对30mm以上的面雨量预报能力非常低;各模式对高空槽降水的预报能力最好,对西南低涡降水的预报能力最差;ECMWF、JMA、HNGRIB在各个时效上存在面雨量预报偏小的情况,而GERMAN、T639随着时效的增加,面雨量预报偏大的情况增多。     

我国地面降水的分级回归统计降尺度预报研究

利用TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)、日本气象厅(JMA,the Japan Meteorological Agency)、美国国家环境预报中心(NCEP,the National Centers for Environmental Prediction)以及英国气象局(UKMO,the UK Met Office)4个中心1~7 d预报的日降水量集合预报资料,并以中国降水融合产品作为"观测值",对我国地面降水量预报进行统计降尺度处理。采用空间滑动窗口增加中雨和大雨雨量样本,建立分级雨量的回归方程,并与未分级雨量的统计降尺度预报进行对比。结果表明,对于不同模式、不同预报时效以及不同降水量级,统计降尺度的预报技巧改进程度不尽相同。统计降尺度的预报技巧依赖于模式本身的预报效果。相比雨量未分级回归,雨量分级回归的统计降尺度预报与观测值的距平相关系数更高,均方根误差更小,不同量级降水的ETS评分明显提高。对雨量分级回归统计降尺度预报结果进行二次订正,可大大减少小雨的空报。     

基于三大全球集合预报系统对内蒙古降水预报能力评估

利用ECMWF、NCEP和CMC中心的1~3天7种降水集合预报产品,同时结合内蒙古119个气象站同期降水观测资料,对降水预报效果基于晴雨、降水等级划分(包括小雨、中雨、大雨以及暴雨)确定性TS评分以及空间分布特点进行了归纳总结,评估了三大全球集合预报系统在内蒙古地区的降水预报能力,为进一步开发模式预报及应用提供技术支撑。研究结果表明,ECMWF集合预报产品对内蒙古降水预报能力明显优于NEPC和CMC中心的产品。ECMWF集合预报产品24h时效下的晴雨及小雨、中雨、大雨以及暴雨预报都具有良好的预报能力,但是随着预报时效的延长至48h、72h,ECMWF集合预报产品预报能力明显降低,预报能力与NCEP和CMC中心的产品接近。24h的ECMWF集合预报产品在呼伦贝尔市、兴安盟、锡林郭勒盟、巴彦淖尔市西部、阿拉善盟地区预报效果明显较好,三大集合预报系统对内蒙古东部地区的预报能力总体偏高。      

2003年汛期3种中尺度数值预报模式降水预报检验

利用2003年汛期降水实况及河南省气象台引进的3种中尺度数值预报模式(REM、MM5、MAPS)的降水预报资料，对模式预报性能作了检验对比分析。结果发现：REM模式对于大雨以上降水的预报效果较好；MAPS模式的12h预报有明显优势；MM5模式对小雨和中雨的预报效果较好，并且预报结果具有稳定性。     

2005年夏季华中地区四种数值预报模式的预报效果评估

通过检验2005年夏季四种数值预报模式对华中地区五省降水预报的Ts评分、空报率、漏报率,对各种数值预报模式的降水预报性能及特点进行评估。检验结果表明:小雨等级,德国模式预报评分最高,其他模式差别不大;中雨、大雨等级,日本模式预报评分最高,MM5最低;暴雨等级,德国模式预报评分最高,日本模式最低;大暴雨等级,T213预报评分最高,日本模式基本没有预报。比较数值预报模式对华中地区五省的平均预报成绩,在大雨及大雨以下降水量级,河南省的成绩明显较其他省偏低,暴雨以上降水量级,各省成绩相差不大。     

基于多模式的巢湖降水集成预报效果检验

利用2014年2月—2015年9月中尺度模式(INCA、WRF)、全球模式(ECMWF、JMA)预报数据,结合巢湖湖泊周边区域站降水实况数据,应用加权平均法建立方程,开展多模式集成预报实验,得到不同时效最佳集成预报方程,并对各时效的方程预报能力进行了对比检验。结果表明:在最佳集成方程中,ECMWF模式预报稳定性较好,权重最大。随着预报时效的延长和降水量等级增大,集成预报和各单一模式预报的误差逐渐增大,评分逐渐降低。集成预报比单一模式预报的误差明显降低,预报准确率有所提高,开展多模式集成预报具有明显优越性。     

2011年4—6月亚沙会赛场多模式要素预报产品检验

为了了解各种数值模式要素预报在2012年6月第三届亚沙会（亚洲沙滩运动会）比赛期间表现如何,对2011年4—6月MM5,WRF—RUC和T639模式亚沙会比赛场地的海阳气象观测站24h降水量、10m日最大风速以及2m日最高最低温度预报进行了检验,检验还包括了t70nline（天气在线）2m日最高最低温度预报,结果表明：（1）各模式晴雨预报基本都在70分左右。WRF-RUC模式一般性降水和小雨预报效果最好。对于中雨,各模式空、漏报均较多。大雨以上量级降水,各模式均有一定的预报能力。WRF—RUC和T639模式均较好地预报出大雨和暴雨过程,MM5略差,但各模式均空报大暴雨过程。（2）4级以下的弱风T639模式预报准确率最高,MM5和WRF-RUC模式空报较多;对于4级以上风,MM5和WRY-RUC模式预报效果较好,T639模式漏报较多。结合最大风速预报误差看,MM5和WRF-RUC模式相差不多,预报效果最好,T639模式预报误差最大。（3）WRF。RUC模式最高温度预报准确率最高,t70nline最低温度预报准确率最高。各模式最高最低温度平均误差均为负值,即模式预报比实况均偏低。     

淮河流域不同时间尺度暴雨的多模式预报性能评估及洪水可预报性探讨

为了让数值预报产品能够在流域气象业务中达到最佳应用效果,从而为淮河防汛调度提供决策支持,利用2015—2017年6—8月EC、JMA、WRF、INCA四种数值模式降水预报产品,采用TS评分、空估率和漏估率等方法,分别评估四种模式对淮河流域24、12、6、3和1 h时间尺度暴雨的预报性能,并对比分析四种模式对各种时间尺度暴雨预报的可用时效。在此基础上,选取EC的24 h累积降水预报产品驱动分布式水文模型CREST,构建淮河上游的气象水文耦合洪水预报模型,并对2016年6—8月、2017年5—8月的实时运行结果进行评估,探讨了淮河流域洪水的可预报性。主要结论如下:(1)对于24、12h时间尺度的暴雨,EC预报性能最优、可用时效最长。当暴雨时间尺度缩短到6 h时,WRF的预报性能及可用时效均超越EC,当暴雨发生在3 h内时,WRF的优势更加明显。JMA对各个时间尺度暴雨的预报能力均最差。(2)在0～3 h预报时效内,EC和WRF均存在暴雨漏报率异常偏高、TS异常偏低的现象,其暴雨预报在临近预警中不具备参考价值。INCA则表现出在临近预报中的绝对优势,对1 h预报时效的暴雨预报TS评分为54%,可用时效为3 h。(3)EC、JMA和WRF对6、3 h时间尺度的暴雨预报性能存在明显的日变化特征。(4)淮河上游洪水预报的可用时效为108 h。     

2012年汛期华南中尺度模式与日本模式的降水预报评估分析

采用累加降水量级检验、降水空间分布和时间演变以及天气系统分类等方法,对广东2012年汛期GRAPES华南中尺度模式和日本气象厅全球谱模式(JMA GSM,以下简称JMA)降水预报产品进行分析评估,结果表明:两个模式对小雨预报能力相当,对于中雨、大雨和暴雨GRAPES预报效果好于JMA;两个模式对广东雨带分布预报相反,GRAPES降水值随着预报时效的增加而增加;两个模式对广东较大降水过程的发展趋势预报基本准确, GRAPES降水预报以偏大为主,JMA以偏小为主;将汛期较大的降水过程按照其主导天气系统分为6类,GRAPES对其中5种类型降水预报效果好于JMA,两个模式对台风暴雨预报效果最好,对回流暴雨预报相对较差。      

2003年汛期3种中尺度数值预报模式降水预报检验

利用2003年汛期降水实况及河南省气象台引进的3种中尺度数值预报模式(REM、MM5、MAPS)的降水预报资料,对模式预报性能作了检验对比分析.结果发现REM模式对于大雨以上降水的预报效果较好;MAPS模式的12 h预报有明显优势;MM5模式对小雨和中雨的预报效果较好,并且预报结果具有稳定性.     

6种数值模式在安徽区域天气预报中的检验

本文检验了从2006年6月到2008年12月,Grapes、MM5、WRF、T213、JMA和Germany共6个模式对安徽区域72 h内降水量、风速和气温的预报。降水量TS评分显示,从小雨到大雨,JMA的参考价值较高,从大雨到大暴雨则是MM5和WRF比较好;Germany和T213的评分均处于中间水平,而Grapes评分最低。冬夏季各模式的预报较好,其他季节预报较差。风速,24 h JMA和T213的预报较好,48、72 h MM5和WRF的参考价值较高。气温,24、48 h MM5和WRF预报较好,而72 h则是MM5和T213好。Grapes对风速和气温的预报相对较差。上述检验结果不仅有助于预报员更好地利用数值模式制作天气预报,而且为数值天气预报的解释应用提供科学依据。     

基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报

利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)和英国气象局(UKMO)5个模式预报的结果,对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究。结果表明,卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均(BREM)和单模式的预报,但是对于地面气温和降水,其预报效果也存在一定的差异。在中国区域2 m气温的预报中,卡尔曼滤波的预报结果最优。而对于24 h累积降水预报,尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM,但随着预报时效增加,其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当,改进效果不明显。卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优,预报效果更佳且稳定。     

GRAPES_TCM模式对影响浙江省热带气旋的降水预报评估

基于2006-2009年有热带气旋影响浙江省期间气象站(包括自动站)资料及上海台风研究所的GRAPES_TCM模式输出降水资料,应用TS和BS评分方法,对模式在浙江省的热带气旋降水预报能力进行了评估.结果表明模式晴雨准确率和小雨TS评分24 h和36 h预报相对高,48 h开始随预报时效逐渐下降,中雨、大雨和暴雨TS评分随时效变化趋势不明显,而大暴雨TS评分有较大的随机性.漏报是影响小雨和中雨TS评分的主要原因,空、漏报对大雨和暴雨TS评分的影响基本相同,空报是影响大暴雨TS评分的主要原因.相同预报时效的TS评分随降水等级的提高而减小.BS评分发现模式对大雨及以下量级降水预报站次比实际偏少,对暴雨预报相对接近实际出现站次,对70 mm以上的大暴雨模式有过度预报倾向.与宁波市气象台主观预报比较,对晴雨和小雨预报,相同时效的主观预报一般高于客观,主观暴雨预报TS评分比客观预报一般高出30％以上.GRAPES_TCM模式对于影响程度高的TC降水预报能力相对高.20时输出预报与08时相比,对于晴雨和小雨预报,48 h以内差异不大,而60 h和72 h预报准确率,20时明显高于08时.对于中雨及以上等级降水,20时预报TS评分一般比08时好,主要得益于漏报率的降低.     

MM5中尺度非静力模式对云南省降水预报检验

根据MM5／V3中尺度非静力模式数值预报结果，检验了该模式在云南2001年汛期（6－10月）的降水预报效果。结果表明，MM5模式降水预报对云南大部分地区的小雨有较高的TS评分，对于全省性大雨过程，MM5模式24小时降水预报的TS评分高于同期预报员的主观预报，但对暴雨及以上量级的降水预报，模式结果不太理想。     

多种数值预报产品在贵州定量降水预报中的检验

通过对2011—2012年期间欧洲中心、日本、T639、WRF各家数值预报24 h降水预报产品插值到贵州省85个县观测站,对比每日累计实况降水量,划分为≥0.1 mm(晴雨)、≥10.0 mm(中雨以上)、≥25.0 mm(大雨以上)共3个等级进行了评估。结果发现:欧洲中心细网格和T639在贵州省各个量级降水预报均有偏大的趋势;日本模式在大雨以上量级的降水预报中对我省有偏少的趋势;WRF模式在晴雨预报中表现最好,而在明显降水的预报中表现略差。预报结果空间分布显示:欧洲中心细网格对贵州中部一线地区的明显降水预报较好;T639模式在一般性降水预报中与其他模式效果相当,但在大雨以上量级的预报中表现出明显的地区差异;日本模式在贵州东北部地区效果明显;WRF模式大雨以上量级的预报效果总体差异并不大,主要有3个大值中心,分别位于省的北部边缘、西部边缘和南部边缘,说明在以上地区WRF对大雨以上降水的预报效果具有一定的参考意义。     

大渡河上游面雨量预报质量检验与释用

基于2019年6-10月中央气象台智能网格预报模式（NWGD）降水产品和CMPAS-V2.1融合降水分析实时数据产品,采用平均绝对误差、晴雨预报正确率、TS评分等方法评估该预报产品对大渡河上游面雨量的预报效果。评估结果表明：NWGD预报产品在大渡河上游面雨量的预报效果整体较好,平均绝对误差范围控制在5.6 mm以内,晴雨预报可信度较高。小雨的预报效果好于中雨,小雨的TS评分大于中雨,空报率和漏报率均低于中雨。将小雨和中雨分别做消空处理,小雨各预报时效消空处理后晴雨预报正确率提升不明显,而中雨预报效果有明显提升。