2015年12月至2016年2月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2015年12月至2016年2月T639、ECMWF及日本（文中简称EC和JP）数值模式的中期预报产品进行了对比分析和检验,结果表明：三个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变具有较好的预报性能,其中EC模式的预报效果最好。对850 hPa温度场的预报,JP模式的平均预报误差较小,预报性能较好,EC模式对南、北方地区的温度预报均偏高,T639模式对北方地区的温度预报明显偏低。对于2016年1月的一次全国性寒潮过程中地面冷高压的预报,三个模式中T639模式对冷高压的强度预报与零场更为一致,而EC和JP模式的预报以偏弱为主。     

数值预报产品检验和评估

通过国家级数值预报T213模式、EC模式下发产品对影响海南的热带气旋主观性检验结果表明,T213模式不管是对稳定路径还是转折路径的热带气旋在生成、移动路径以及登陆点都与实况相差很大;而EC模式对不管是转折还是稳定路径的热带气旋,都能够对移动路径、登陆点以及转折点都能够做出准确的预报;而在客观性检验的结果中也可看出T213模式和EC模式的预报能力的优劣性。因此,总体来说,在热带气旋的数值预报产品中,EC模式的预报能力明显比T213模式强,具有很高的参考意义。另外在温度场的预报中,T213模式相对于MM5模式,其预报能力具有一定的可信度,在日常预报中具有参考价值。     

2002年西北太平洋和南海热带气旋路径主客观预报评价

利用目前中央气象台热带气旋路径实时业务预报中使用的各种主客观预报产品资料,对2002年西北太平洋和南海热带气旋路径实时业务预报中的主客观预报进行对比分析检验。结果显示：虽然在整体上主观预报要优于客观模式的结果,但客观模式的预报能力已接近主观预报,有时甚至还好于主观预报,特别是48小时以上时效的客观模式较主观预报具有一定的优势;而在客观模式中,全球模式优于台风模式;热带气旋路径数值模式产品的使用对提高热带气旋路径业务预报水平具有十分重要的作用。     

两种能见度数值预报产品在复杂地形下的预报性能对比分析

为对ECMWF全球数值模式和华南中尺度数值模式能见度产品在复杂地形区域的预报性能进行客观描述,该文通过定义低能见度天气过程,提取2016年10月—2017年2月贵州省山区典型的低能见度天气过程作为检验样本,开展两种数值预报模式的能见度预报能力检验。分析发现:在能见度等级的预报性能方面,辐射雾过程的预报准确率明显低于锋面雾过程,且华南中尺度模式明显差于ECMWF模式,预报正确的等级集中在高能见度区间;在分等级检验中发现两种模式对雾的预报技巧均偏低,其中轻雾的预报技巧较高,尤其是ECMWF模式对锋面雾过程中轻雾的预报有一定参考性,但两种模式对辐射雾的预报能力不足尤为明显;ECMWF模式在锋面雾过程中,对贵州西部高原出现雾的预报能力较强,在东部对轻雾的预报有参考性,但各预报场对贵州中部地区雾的预报效果都不好。     

T639和德国模式对新疆地区大降水预报的检验

对T639和德国数值预报模式(简称德国模式)的降水预报产品进行了分类检验,挑选新疆2011年6场大降水过程分别进行晴雨、大雨(雪)、暴雨(雪)对比分析,了解了降水模式产品误差并为业务中选择较好的预报产品提供了依据。结果表明:两种模式对预报过程降水落区和强降水中心都有较好的指示意义,在过程累计降水预报中,德国模式的晴雨预报准确率为80.49%,高于T639模式;大雨(雪)预报的准确率两种模式接近,大约为44%;T639模式暴雨预报的准确率为29.07%,明显高于德国模式。在逐24 h降水预报中,两种模式都以48～72 h的预报准确率为最高。     

2016年12月至2017年2月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2016年12月至2017年2月T639、ECMWF及日本（文中简称JP）数值模式的中期预报产品进行了分析和检验。结果表明：3个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变均具有较好的预报性能,其中ECMWF模式预报效果最好。3个模式对850 hPa温度的转折性变化趋势均有较好的预报能力,对南方地区温度变化的预报能力优于北方地区;T639模式对北方地区的温度预报存在整体偏低的误差,而JP模式对南方地区的温度预报整体偏高,ECMWF预报综合效果最好。对于2017年2月影响全国的寒潮天气过程中地面冷高压的预报,T639模式对地面冷高压中心强度的预报效果优于ECMWF和JP模式,ECMWF模式对高压中心位置预报较为准确,T639和JP模式对高压中心位置预报均存在明显偏差。     

2007年夏季GRAPES_MESO15及30km模式对比检验

对2007年6-8月两种GRAPES模式产品进行天气学检验.结果表明:GRAPES模式对7月上旬淮河流域降水位置预报较为准确,但两种模式对降水量值预报均偏小.在淮河流域强降水期,两种模式对500hPa中高纬度平均槽脊的位置预报较为准确,15km模式对中低纬度印度半岛地区高度场预报更加准确,且对副热带高压588线平均北界位置的预报好于30km,但两种模式对副热带高压西伸脊点的位置预报偏东.GRAPES模式对850hPa温度趋势有较好的预报能力,都能够准确预报出850hPa温度的转折,15km模式比30km模式预报更为接近实况.此外,两种GRAPES模式对0709号台风的预报效果均不太理想,台风邻近登陆前850hPa气旋性环流仍不清楚,登陆后环流中心清楚,但预报中心位置偏向西南,路经预报存在偏差,同时登陆前的台风中心附近风速明显偏小.     

2011年9—11月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

文章对20年9—11月T639、ECMWF及日本模式的中期预报产品的预报性能进行了检验分析。结果表明：三家模式均对亚洲中高纬度环流形势以及副热带高压的调整和演变具有较好的预报性能。EC模式对各系统及要素的预报最接近零场;日本和T639模式次之。中期时效内,各家模式对850 hPa温度具有较好的预报性能,尤其是我国南方地区,温度预报准确率高。对台风＂纳沙＂（Nesat）的路径及强度预报,三家模式预报路径均存在不同程度的偏东,强度偏弱,预报稳定性较差。相比而言,EC与日本模式预报误差较小,T639模式预报相对较差。     

2020年辽宁省汛期多模式降水预报评估

基于7种数值预报产品,采用二分类检验和频率分布检验方法,对2020年5—9月辽宁省24 h降水预报、3 h降水量20 mm以上的强降水预报进行检验评估。结果表明：多数数值模式均存在降水预报频次偏多的误差特征,尤其是全球模式,对弱降水过程的过度预报特征更为明显。数值模式对24 h中雨量级降水的预报效果普遍较好,全球模式对强降水的预报效果较差。SHANGHAI、BEIJING中尺度模式对不同量级降水的预报效果总体好于其他模式,GRAPES＿3km中尺度模式的强降水预报频率偏高,SHANGHAI中尺度模式的降水极值预报强度偏大,ECMWF模式的各量级降水预报性能较均衡,对强降水也有一定的预报能力。中尺度模式对白天时段的强降水预报效果较好,但从初始时刻后第6～9 h的预报效果较差。数值模式对大范围强降水过程及小范围稳定性强降水过程的预报效果较好,对副热带高压后部小范围强降水过程预报效果较差,无法预报大雨以上量级降水。     

风廓线与测风塔资料在地面风场预报中的应用研究

运用四维同化方法将风廓线雷达和测风塔资料应用到WRF模式中,通过对比资料同化前后模式对地面风场的预报效果可知,加入风廓线雷达和测风塔资料后模式对风速的预报效果有明显提高,对风向的预报也有一定程度的改善;资料同化结束后,模式预报在49h内对地面风场预报效果仍有明显改善,但随着模式预报时间的增加,在模式积分49h以后,同化资料前后模式对地面风场的预报效果无明显变化。另外,通过对资料同化前后模式对风速预报误差的分析可知,在对模式风场预报的改进中风廓线雷达资料的贡献大于测风塔资料的贡献。     

三种数值预报模式降水产品在西藏高原检验分析

本文利用西藏7个主要城镇2009年6~9月24h观测降水对T639、日本和德国三种数值预报模式降水产品进行了检验分析。结果表明:三种数值预报模式中,德国模式对晴雨预报准确率最高、空报率低。小雨量级上三种模式预报能力较强,偏差较小。三种数值预报模式对中雨量级预报能力明显减弱,预报量级明显偏小,其中德国和日本模式基本没有预报能力。综合三种数值预报模式降水对西藏北部那曲、东部林芝和昌都具有一定的参考意义。     

几种数值预报模式在广西降水预报效果的比较

根据最近5年的降水资料和T213、日本、德国三家数值模式降水预报产品,对三家数值模式在广西晴雨预报和降水分级预报的能力进行分析、比较,结果表明,T213模式的暴雨预报能力最强,日本模式在大雨及以下各级降水预报中预报能力最强,但降水的量级比实况偏小;德国模式对晴雨预报,特别是无雨天气预报能力明显高于日本模式和T213模式。     

2007年主汛期武汉区域四种数值模式定量降水预报评估

利用武汉中心气象台研发的“武汉区域气象中心天气轨道业务产品检验与评估平台”,对武汉区域气象中心在业务中使用的T213、AREM、日本数值预报模式和德国数值预报模式在2007年主汛期的降水预报进行了分级降水检验以及时空分布演变综合评估。结果表明,日本数值预报模式的综合预报性能最好,AREM次好,各模式均存在对强降水预报漏报率偏大的问题;AREM模式对降水带分布和中心强度的预报与实况最接近,表现出对降水带分布较强的预报能力,其它模式对强降水中心位置及强度的预报均有一定偏差;四种数值模式对区域强降水过程的发展趋势具有较强的预报能力,但降水量预报与实况有一定的差距。     

基于DERF2.0的月平均温度概率订正预报

国家气候中心第二代月动力延伸模式回算资料的分析表明,二代模式月平均温度预报与观测实况仍然存在较大偏差,模式预报有较大改进空间。本文采用非参数百分位映射法对模式月平均温度预报进行概率订正,该方法基于模式集合平均给出的确定性预报,结合模式回算资料各集合成员计算得到的模式概率密度分布,给出确定性预报在模式概率密度分布中的百分位值,并将百分位值投影到观测资料的概率密度分布中,得到模式预报的概率订正值。对订正前后模式预报的检验评估显示,该订正方案不仅有效降低了模式预报与实况的均方根误差（RMSE）,对月平均温度距平分布的预报技巧也有所改善,不同超前时间模式预报的预测技巧评分（PS）和距平相关系数（ACC）均有提升,同时模式预报误差的大小对订正效果无明显影响。从分月的订正预报结果来看,对夏季各月的温度预测技巧的提升整体高于冬季各月。     

基于Lorenz系统提取数值模式可预报分量的初步试验

针对数值预报模式中存在的非线性混沌特性, 从提取可预报分量的思路出发, 阐述了在数值模式中提取可预报分量的方法, 并利用Lorenz系统进行了相关数值试验。研究发现, Lorenz系统初始误差在相空间中的增长速度是不同的, 某些方向的误差增长速度较慢, 即存在对初值扰动不敏感、相对稳定的可预报分量。根据数值模式切线性误差算子的特征值演化规律, 提取出数值模式的可预报分量, 并将模式变量在其基底上进行投影变换, 建立了可预报分量数值模式。在此基础上, 研究了Lorenz系统的混沌状态、模式参数误差及外部随机噪声对提取可预报分量的影响, 发现基于可预报分量的数值模式, 具有更好的预报技巧。     

数值预报产品统计释用技术在热带气旋路径客观预报中的应用

首先对应用数值预报产品统计释用技术的效果进行了统计,结果表明,数值预报产品统计释用技术的应用改善了热带气旋路径客观预报中预报因子的预报能力,提高了模式的预报技巧并拓展了有效预报时效。继而对热带气旋路径客观预报中若干统计释用技术问题进行了讨论,并指出：在应用数值预报产品构造热带气旋路径客观预报模式时,采用大样本资料和完全预报方法,细心构造反映各种天气系统特征和物理量场的预报因子,应用多时刻ＮＷＰ产品并对ＮＷＰ产品进行统计订正。对多种预报模式的预报结果进行综合集成等技术是提高预报技巧和稳定性的有效途径。     

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。     

基于4种高分辨率模式的辽宁省雷达回波预报邻域检验结果对比

选取2017—2018年6—9月辽宁省不同降水性质,具有2种不同特征的20次天气过程个例,应用模糊检验邻域法中的分数技巧评分(Fraction Skill Score, FSS),评估华东模式、华北模式、GRAPES＿3km模式和睿图东北模式对辽宁省中小尺度系统的预报能力。结果表明：区域性降水过程和局地性降水过程雷达回波强度越小,邻域半径越大,高分辨率模式预报技巧越高。当雷达回波大于30 dBz时,各高分辨率模式对局地性降水的雷达回波预报FSS评分均较高。当邻域半径为3 km时,区域性降水过程中,华北模式预报技巧在各级别雷达回波预报中均高于其他模式,最大FSS差值为0.031。局地性降水过程中,华东模式预报效果较好,最大FSS评分为0.127,表明华东模式预报中小尺度对流系统能力更强。局地性降水过程,睿图东北模式在08—23时预报时次中,“中间”时次的预报效果优于“两头”时次的预报,两个时次最大FSS差值为0.121。     

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。     

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。