中国夏季降水多模式集成概率预报研究

基于TIGGE资料中的中国气象局（CMA）、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）以及英国气象局（UKMO）五个中心2007-2011年5月25日-8月31日中国地区逐日12-36 h、36-60 h、60-84 h、84-108 h、108-132 h与132-156 h累积降水集合预报资料,分别利用PoorMan （POOL）和多模式消除偏差（MBRE）两种方法对2011年各中心降水概率预报进行集成,并采用RPS和BS评分方法对预报效果进行评估。结果表明,对于12-156 h逐24 h累积降水量概率预报,多模式集成预报效果优于单模式预报效果,且多模式消除偏差概率预报效果最好;针对小雨、中雨以及大雨以上降水,PoorMan和MBRE概率预报较单中心预报效果均有提高,MBRE概率预报效果优于PoorMan方法。     

夏季降水概率预报系统的试验研究

降水概率天气预报的最大优点能够有效的发挥天气预报的潜在经济效益。我们根据山西省长治市的气候区划，将长治市的13个县区分为3片，应用T106资料，并通过对T106资料以及3片的实时资料制作0，1化处理，分别建立了3片的夏季（6月－8月）降水概率预报方程，并将整个系统挂接于MICAPS系统下。计算快捷，图文并茂，准确率较高。     

全区分旗县降水概率预报的研制与实践

章阐述了进行概率预报研制的意义及制作概率预报的基本原理和方法,同时结合我区特点,建立了制作我区101个旗县站降水分级概率预报的基本思路和方法。     

浙江省11地市夏季高温概率预报系统

该系统由数据库模块、建模模块、业务预报模块及预报效果检测4个模块组成,基于windows平台,采用visual basic语言,具有规范化、客观化、自动化,操作简便快速,便于移植推广等特点.1999年预报试验结果表明,其预报效果较好,对实际业务预报服务具有参考价值.     

概率变换法在南平地区暴雨预报中的应用

本文在大－暴雨ｍｏｓ预报中应用概率变换法进行对比分析,结果表明：概率变换法能提高预报因子与预报对象之间的线相关性,扩大了预报因子的选取范围,改善了方程中的因子组成结构,使方程的历史拟合率和预报准确率有明显的提高。     

吉安地区分县2～3月降水概率预报

使用本台1984～1994年2～3月低空锋区资料，对低空锋区位置与降水进行统计分析，求得各锋区位置降水概率，经试报表明此方法更为客观，预报效果也好。     

T106产品夏季降水概率预报自动化系统

利用１０６格点场资料,构造能反映本地天气动力学牲的组合预报因子,对预报时效场进行叠加处理,对预报着急区格点资料取其均值或极值。预报因子和预报量均采用非线性０、１化自理。用最优子集回归建立降水预报方程用多因子概率权重回归其降水概率。系统从资料采集到输出概率结果在５８６以上微机上实现全自动化,预报结果客观、定量。     

夏季降水概率分片预报的业务试验

把济宁分成五片,每片选取不同格点的预报区,利用T106 历史资料和最优回归方法,分别建立各片不同量级不同时次的降水方程,再应用多因子概率权重回归预测其降水概率。代入每天最新的T106 资料进行试报,效果较好,并且系统从资料采集到输出概率结果实现全自动化,最后预报结果客观、定量并自动存盘。     

TRP与Logit概率预报模式计算比较分析

本文分别利用TRP模式及Logit模式与MOS相结合的方法,对南京市的能见度及云量进行了24小时概率预报试验。通过对两种模式的比较分析,结果表明：Logit模式的拟合率比TRP模式的高,而在实际预报中,TRP模式的预报准确率高。同时,TRP模式的计算更为方便灵活。     

多模式短期集合降水概率预报试验

利用AREM、MM5和WRF3个中尺度数值模式,通过积云参数化和边界层方案组合构成15个集合成员,对中国2003年7月汛期降水分别采用平均法、相关法、Rank法开展多模式短期集合降水概率预报试验。结果表明：用上述3种方法制作的多模式短期集合概率预报都能对降水落区及中心做出较准确的预报,但平均法和相关法易使降水落区虚假放大,Rank法则能较好地刻画降水落区边界及强度,其概率预报效果优于平均法和相关法结果。采用BS（Brier score）、RPS（ranked probability score）评分和ROC（relative operating characteristic）曲线对3种方法的降水概率预报效果评价时发现,对某一临界值等级的概率预报,3种方法结果差异较小;但对某一天降水概率预报结果的综合评价表明,Rank法显著优于前两种方法;降水强度大、范围广的降水的RPS评分和各级的BS评分较高,表明多模式降水概率预报也具艰巨性。     

基于ECMWF细网格模式的短时强降水客观概率预报方法研究

根据陕南643个经质量控制的自动气象站2010—2014年逐小时观测降水,采用百分位法确定陕南短时强降水标准。基于2010—2014年11 824站次短时强降水个例和欧洲中心（ECMWF）间隔6 h的0.25 °×0.25 °再分析格点资料,以空间最近、时间最近前1时次原则:计算并确定陕南汛期5—9月各月短时强降水36种对流参数历史概率分布特征值;考虑对流参数的显著性和适度性指标构建评价方案,利用相对模糊偏差矩阵、标准差系数方法,优选出陕南5—9月各月的15种对流参数及其权重。业务运行以ECMWF细网格模式的基本预报产品,计算优选的对流参数值,结合参数历史概率分布值及其权重,建立陕南分月短时强降水客观概率预报模型。将模型概率预报结果升序排列后80%处对应的数值,且大于0.2作为短时强降水的临界概率,对2015年汛期降水过程进行检验,TS评分为0.59,漏报率为0.18,空报率为0.31。      

河南省分类强对流天气概率预报方法研究与应用

采用每日4次0.75°×0.75°的欧洲中心再分析资料和2006-2015年4-9月河南省117个国家自动站冰雹、雷暴大风和短时强降水3类强对流天气实况资料,基于"邻(临)近原则"构建了河南分类强对流天气的网格点历史个例库,计算了逐日分类强对流天气物理参数和其15 d滑动气候平均值.综合考虑环境物理参数相对稳定性及其与...     

江苏暴雨概率预报及其业务应用

以未来12~36 h、36~60 h和60~84 h的暴雨预报为目标,利用2011年—2013年夏季6—8月欧洲细网格数值模式预报产品分析了江苏夏季暴雨的可能预报因子。通过对各因子进行相关性、敏感性和代表性分析后,优选了22个对不同强度降水具有较好区分能力的暴雨预报因子。以这些因子为基础建立了一种简单的江苏省暴雨概率预报方法。其预报产品已在江苏省气象业务一体化平台上投入业务使用。该方法在2011—2013年7月,针对提前12 h预报的历史回报试验中,TS技巧评分平均为13.6,明显高于EC细网格24 h降水预报产品(平均TS评分仅为4.5)。在2014年梅汛期的6月25—26日、7月1—2日和7月4—5日三次区域性暴雨个例的预报试验中,提前60、36、12 h的预报效果均较好,其平均TS评分(44.6)也明显高于欧洲细网格数值模式的降水预报(20.4)。     

基于EC模式闪电格点概率预报模型及应用

基于EC（0.25°×0.25°）模式预报资料和闪电定位资料，结合雷暴三要素形成条件，分别从水汽、能量、热力、动力等几个方面挑选预报因子，利用主成分分析方法配料权重系数，并根据海拔高度将四川划分为四川盆地、攀西地区、川西高原3个不同的区域分别建立预报模型，研发了四川省闪电格点概率预报产品。检验结果表明：四川盆地在概率预报值为70%以上时，预报效果较好，TS评分为0.294；攀西地区和川西高原在概率预报值为60%以上时，预报效果较好，TS评分分别为0.302和0.299。     

极涡特征量与哲盟夏季降水遥相关分析及预报

１前言极涡是西风带一个最强大的环流系统,它的活动规律对长期天气预报有重要意义。本文对前期极涡特征量与我盟夏季降水的关系进行了初步分析及预报,取得了较好的预报效果。２具体分析我们用前期１～２年北半球５００ｈＰａ各区的副高面积、副高西伸脊点及副高脊线位置...     

非线性因子预报山东暴雨站数初步研究

采用非线性处理方法,对１９９５－１９９６年７－８月ＨＬＡＦＳ物理量格点场及组合场资料进行了处理,并计算了分析了它们与山东暴雨站数的相关系数,初选因子后采用逐步回归方法建立了山东６－８月暴雨站数２４小时ＭＯＳ预报方程,为进一步做好暴雨落区分县预报打下了基础。     

热带气旋登陆华东的客观预报方案

热带所旋登陆华东属小概率事件。构造适当划分区间的阶梯函数能较好地反映登陆事件条件概率的非线性分布。应用阶梯函数变换的因子对登陆事件概率的预报性能优于线性相关的标准化因子。预报方案应用阶梯函数变换因子，通过非线性相关比筛选和REEP分析构造热带气旋登陆华东的预报模式。应用初始场资料与数值预报产品分别构造了统计－天气学、统计－气候学和统计－动力学的分类预报模式。应用分类预报模式的预报结果进行综合的预报集成提高了预报技巧。预报检验与试验表明本方案对热带气旋登陆华东具有一定的预报能力。     

基于GRAPES_3 km模式输出的风雹概率预报技术研究

基于我国自主研发的GRAPES_3 km高分辨率模式预报数据,通过计算逐时最大上升螺旋度(updraft helicity,UH)产品,发展了不同预报时效时段内超过指定阈值的UH格点概率预报技术.由于UH能够表征对流风暴的上升运动和中低层旋转强度,因此通过UH格点概率预报产品得到了综合表征对流性大风或冰雹(简称风雹)的...     

雷达外推与数值模式动态融合降水概率预报方法

提出一种基于动态权重的降水概率融合预报方法。首先建立一个适用于权重分配的评分模型,对基于雷达光流外推的降水概率预报和基于数值模式经反射率换算后的降水概率预报的预报准确率分别加以评估;提出一种改进的Brier评分法,该方法兼顾了降水落区的大小和降水量,降低评分对样本数据数量多少的敏感性;根据两种在不同预报时效的评分,动态地分配两种预报方法在不同预报时效的权重。试验部分通过Brier等评分验证表明,融合后各个预报时效的预报都表现出与雷达外推或数值模式相近甚至更高的技术评分。     

基于模式先验信息的贝叶斯集合降水概率预报试验

为了更好地利用降水预报历史先验概率分布函数信息修订集合概率预报效果,基于贝叶斯原理和贝叶斯降水概率预报模型,分别使用1952—2007年历史观测资料和2009—2011年6月24~120 h中国T213全球集合预报历史资料作为先验信息,对中国不同气候区代表站（广州、南京、武汉和成都）建立贝叶斯降水概率预报模型,对比不同先验信息下集合成员与集成贝叶斯降水概率预报拟合结果差异,分析先验信息对贝叶斯降水概率预报模型的影响,在此基础上,采用模式先验信息的贝叶斯降水概率预报模型,进行2008年6月降水概率预报试验。试验结果表明,由T213集合预报产生的先验信息较历史观测资料产生的先验信息更优,当先验信息的降水概率分布函数曲率最大处偏向降水大值区时,贝叶斯模型的降水预报结果也偏向降水大值区,反之亦然。结果还显示,先验信息对贝叶斯降水概率预报模型有重要影响,若先验信息偏向更多更大降水量时,贝叶斯降水概率预报对有降水的预报更优,若降水先验信息偏向更少更小降水量时,对无雨或微量降水预报效果越好。