ECMWF高分辨率模式2 m温度预报误差订正方法研究

文章提出了一种结合滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法的综合订正技术,并对2016年5月1日至2017年5月1日期间24～168 h预报时效内欧洲中期天气预报中心(ECMWF)高分辨率模式的2 m最高和最低温度进行偏差订正和误差分析,主要结论如下:(1)ECMWF模式在江西省的温度预报整体上比实况偏低,最高温度尤为明显,模式温度的空间分布表现出显著的系统性偏差,且偏差在不同预报时效是稳定的,订正ECMWF模式温度具有可行性。(2)滑动双权重平均订正法中较长的滑动订正周期对模式温度预报有更好的订正效果,采用滑动订正周期20 d是比较理想的。滑动双权重平均订正法具有持续的订正能力,但在季节过渡期间订正效果可能并不理想,而空间误差逐步订正法能进一步提高滑动双权重平均订正法的预报订正质量。(3)温度预报准确率表明,滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法综合订正技术较好地改善了站点温度的预报质量。经过订正后,模式最高温度24、48、72 h预报误差≤2℃的准确率分别从0.59、0.55、0.52提高到0.75、0.68、0.62,模式最低温度24、48、72 h预报准确率分别从0.84、0.83、0.82提高到0.89、0.87、0.85。订正后72 h最高和最低温度的预报准确率都大于订正前模式24 h的准确率。总体而言,该综合订正技术较好地订正了模式误差,且误差在空间分布上较均匀。(4)对于高山站而言,经过订正后的最高和最低温度与实况基本吻合。空间误差逐步订正法的订正量在±1℃之内,与滑动双权重平均订正后的偏差呈现一定的负相关,有正的订正效果。该综合订正法已成功运用于江西省精细化气象要素客观预报业务系统中。     

三维插值方法在2 m温度评估中的应用

模式地形与实况站点地形高度间固有差异严重影响了2 m温度检验评估精度,传统二维插值方法仅满足预报要素与实况观测间经纬度二维空间上的一致性,而忽略了垂直方向的一致性问题,使得检验评估中预报与观测不在同一三维空间上进行检验,从而引起严重的评估误导.利用模式三维预报变量,结合近地面要素预报产品,建立新的近地面要素三维插值方法,以确保预报与观测在三维空间上保持一致性.利用2013年7月整月24 h预报产品与观测的对比分析发现,新插值方法有效地改进了由于地形误差引起的评估误导问题,在不同地形高度条件下均保持了较为一致的误差分布趋势,显示其评估结论不受地形因素影响,具有更好的实际应用价值.进一步关注新插值方法在复杂地形区不同模拟分辨率条件下的评估改进效果,采用GRAPES区域预报模式（GRAPES-MESO4.0）针对2012年7月个例,对青藏高原复杂地形区进行了不同分辨率（45、15、5和2 km）条件下的60 h模拟敏感分析,结果表明新插值方法在高分辨率条件下（2 km）依然显示出明显的改进优势.     

华南区域模式在湖南省的2 m温度预报检验与订正研究

基于2019年8月至2020年7月华南区域模式（CMA-GD）预报和湖南97个国家站2m温度实况,开展了模式温度预报检验和逐步回归订正技术研究。结果表明,华南区域模式2m温度预报与实况变化趋势基本一致,预报偏差具有明显日变化,白天准确率下降、夜间升高,随着预报时效的延长,偏差增大;夏半年预报偏差大于冬半年;湘西预报效果优于湘东;00时起报的2m温度预报优于12时起报。基于华南区域模式预报产品,区分起报时次和季节的2m温度预报逐步回归订正预报效果较好,订正后预报相对于模式预报误差下降、准确率提高,有明显正技巧,对12时起报的模式预报效果改善更大,不同站点订正效果略有差异,对预报误差较大站点,订正效果明显。     

EC细网格2m温度对沧州市的预报能力检验及订正

利用EC模式对2017年沧州市14个国家基本站2m最高、最低温度的24、48、72h预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差和皮尔森相关系数等统计方法进行检验及订正。结果表明:EC模式对不同预报时效预报准确率,最高温度模式20时起报高于08时,最低温度08时起报高于20时;随着预报时效的延长,模式预报准确率逐渐下降。预报准确率最高温度区域差异不明显,月际变化大;最低温度区域差异显著,月际变化不均。EC模式对沧州温度的预报误差主要由系统误差造成,温度预报绝大多数的大值误差出现在转折性天气阶段,当出现明显升温和高温时,最高温度预报偏低更明显,出现明显降温时,最低温度预报偏高。对2018年1-4月EC模式预报最高、最低温度进行系统和大误差订正检验,发现订正后预报效果更好。     

GRAPES_RAFS系统2 m温度偏差订正方法研究

本文通过对2013年6月20日至7月20日GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)_RAFS(Rapid Analysis and Forecast System)系统每天8个时次每3h的2 m温度预报进行分析,发现各时次的预报均能较好地表征2 m温度日变化特征,但预报与实况存在一定的偏差,其中西藏东部川西高原、云贵高原、江南武夷山脉偏低于实况可达3℃,而华北地区偏高于实况3℃以上.为了减小GRAPES_RAFS系统偏差对2m温度预报的影响,本文采用平均法、双权重平均法、滑动平均法和滑动双权重平均法分别对GRAPES_RAFS系统2 m温度预报产品进行偏差订正,并对订正前后的结果进行检验分析和对比.结果表明:2 m温度订正后的平均误差大部地区减小到(一1～1℃),而均方根误差大部地区降低到2.5℃内.对于偏差较大地区,订正效果更为明显,如西藏东部川西高原,经过订正,平均误差绝对值由订正前3℃以上降低到1℃内,而RMSE由订正前4℃以上控制到3℃内.对比四种订正方法,双权重订正方法与平均法订正整体效果接近,但对个别站点,双权重订正法要优于平均法,经过滑动的订正方法比无滑动的订正方法订正效果更好,订正效果最好的是滑动双权重平均法,全国平均误差大部分在(-0.5～0.5℃)内,不超过(-1～1℃)的范围.     

误差订正在辽宁地区冬季温度预报中的应用

利用7d固定误差订正和滑动误差订正方法对2014年冬季辽宁地区中尺度业务模式2m温度预报产品插值结果进行订正,并将订正结果与中央气象台MOS预报进行对比,分析MOS、7d固定误差订正和滑动误差订正3种数值模式后处理方法对辽宁地区冬季温度预报准确率的影响。结果表明:经过两种误差订正后的预报结果准确率均比数值模式预报插值结果高,滑动误差订正效果优于7d固定误差订正;24h最高气温预报中,滑动误差订正结果的准确率最高;最低气温预报中,08时滑动误差订正结果准确率高于中央气象台MOS预报,但20时滑动误差订正结果准确率低于MOS预报。滑动误差订正需1—15d的资料积累,比MOS方法所需资料少且操作简单,适合观测资料积累少的地区开展数值模式的温度订正。     

ECWMF高分辨率模式2m温度预报在六盘水市的误差分析及订正指标

采用气候概率统计和多时效平均的思路,对2018—2019年的欧洲中期天气预报中心（ECWMF）高分辨率模式2 m温度产品在六盘水市的预报误差进行统计分析,并对采用指标订正后的2020年度模式预报准确率进行检验评估。结果表明：ECWMF高分辨率模式对六盘水市的温度预报误差随时效的增加而逐渐减小,且各时效平均的最高温度年均预报误差和误差标准差要明显高于最低温度;对于六盘水而言,模式的温度预报在初夏（6月）可靠性最高,而在春季（3—4月）最低;通过采用预报误差最大占比对逐月多时效平均的模式最低温度预报进行订正,以及根据天气类型采用不用订正方式与订正指标对模式24 h最高温度预报进行订正,能够大幅提升全市未来5 d（120 h）综合最低温度和24 h内的最高温度预报准确率,分别稳定在90%和70%以上;经过订正后,全市的2020年度平均最低温度预报准确率与实际相当,而24 h最高温度预报准确率要高于实际预报准确率。     

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。     

基于多神经网络的动态权重集成温度预报订正研究

基于CMA-GD模式预报数据,利用多神经网络的动态权重集成方法,开展了贵州省温度预报订正研究,最终获得本地化温度预报订正产品。结果表明：(1) 在对历史数据检验评估的基础上,利用多种神经网络方法可有效降低模式系统误差,通过BP、BP_GA、WAVENN、GRNN、LSTM等神经网络订正,2020年贵州省0～72 h预报时效的温度平均绝对误差较模式降低0.01～0.17 ℃;(2) 考虑到不同神经网络订正结果的差异性,采用动态权重方案对订正结果进行优势集成可显著提升预报可靠性。经集成后的温度预报效果优于模式直接输出和各神经网络订正结果,2020年贵州省0～72 h预报时效的温度平均绝对误差较模式降低14.93%,预报准确率提升8.24%。此外,动态权重集成后的订正结果还表现出较好的稳定性。基于该方法形成的本地化客观预报订正产品可为提升贵州复杂地形下温度预报质量以及精细化预报服务水平提供参考依据。     

Grapes模式预报西南地区夏季2m温度的检验评估

利用西南地区2004、2005年夏季的实况温度对G rapes模式输出的2m温度预报产品进行检验,结果表明,不管是单日预报误差还是月平均预报误差,都没有随预报时效的延长而增大,对四川盆地大部分地区,模式预报温度偏高,对重庆、云南、贵州及川西高原南部的温度预报,基本上表现为14时偏高,02时偏低,对川西高原北部和西藏则表现为预报温度偏低。分析表明,模式中对高原地形处理的不真实是温度预报产生误差的重要原因之一,利用回归分析方法能对模式温度预报进行有效的订正。检验分析结果为进一步改进模式,提高要素预报产品质量提供了一定的依据。     

复杂地形下北京一次局地雷暴新生和增强机制初探

利用变分多普勒雷达分析系统, 结合多普勒雷达观测、 地面自动站、 风廓线仪、 加密探空等非常规观测资料, 对北京地区2011年8月9日局地雷暴的新生和增强机制进行了较精细的分析。结果表明: 该过程是一次发生在弱垂直风切变环境下的局地强对流雷暴大风过程, 环境场有较强的不稳定能量(CAPE达2 798 J·㎏^-1), 地面高比湿带(＞20 g·kg^-1)在山前聚集, 城区西部山前存在一较强γ中尺度热辐合中心, 前期大气环境条件十分有利于对流发生发展; 上游移进北京的强雷暴受地形强迫作用影响, 其产生的冷池出流被抬高, 冷空气叠加在地面γ中尺度热辐合中心之上, 使山前局地大气层结更不稳定, 另一方面, 强冷池出流产生的边界层高层偏北风与近地面弱的偏南风构成有利于对流新生的垂直风切变, 地面热辐合中心、 边界层热力和动力不稳定的增强共同作用是局地雷暴新生的主要机制; 上游冷池出流边界(阵风锋)伴有的强温度梯度和边界层辐合上升运动是原有局地新生雷暴显著增强的主要原因; 多单体雷暴相互碰撞合并产生的辐合上升运动是局地雷暴得以持续的关键因素。     

GFS模式地形高度偏差对地面2 m气温预报的影响

利用2016年1月1日—12月31日全球预报系统(GFS,Global Forecasting System)1～5 d的2 m气温预报资料,以及同期中国地面气象站2 m气温观测资料,研究模式地形高度偏差对地面2 m气温预报的影响。结果表明,较大模式地形高度偏差可严重影响2 m气温模式预报性能,导致较大预报误差。随着模式预报时效延长,2 m气温预报均方根误差也略有增加。比较模式地形高度偏差和预报时效对于模式预报性能的影响,发现模式地形高度偏差对于模式预报效果的影响更加显著。两种地形订正方案,即不做温度垂直订正的线性回归以及对温度进行垂直订正的线性回归都能显著减小2 m气温模式预报的误差,后者的订正效果更好。