2019年广东后汛期主客观预报检验评估

2019年后汛期广东省24 h晴雨预报准确率为72.7%,暴雨预报TS为26.4,日最高、最低气温预报平均绝对误差分别为1.04、0.93℃,省级网格各项目均优于数值模式。与前汛期相比,Grapes3 km与ECMWF在后汛期的相对预报能力有明显变化。气温检验发现主客观预报对晴转雨时的最高气温,以及弱冷空气或持续降水影响期间的最低气温预报误差较大。以台风"白鹿"和"杨柳"为例,对台风外围环流影响的最高气温、最高气温的变温进行检验,发现模式对变温预报的标准偏差小于最高气温预报,具有较好的参考意义;主客观预报的变温空间分布特征均十分相似,空间差异小,无法体现局地增温,并且对距离台风较远地区的增温估计不足。     

广东省海面风的主客观预报检验评估

通过分析广东省海洋测站的实况风速特征,发现地理位置等因素影响海洋观测,以东莞浮标站为代表研究后发现浮标站能最大程度反映海面风场的真实情况。以东莞浮标站为例,对2019年全年粤中海域海面风的省级主观网格预报(20:00起报)、ECMWF和GRAPES3km模式预报进行了评估,结果表明:客观预报误差总体偏小,误差随风力增大趋于显著,模式对3级及以下风力绝对误差最小;主观预报对4级到6级风预报能力最好,对3级及以下的风力预报偏大,对7级风预报误差偏小,对4级到7级风预报相对模式预报均有正技巧。客观预报对不同风向的风力预报误差系统性偏小,对东南风、南风和西南风的预报误差区间较小,对东风和西风的预报误差区间较大;主观预报对东南风、北风、东北风和西南风的预报效果较好,对南风的预报偏大,对东风和西风的预报偏小,主、客观预报对西北风预报能力均最差;除西北风外,主观预报对模式预报有正技巧。     

2019年第一季度广东省天气预报检验评估

2019年第1季度广东省24h晴雨预报准确率为81.0%,日最高、最低温度预报平均绝对误差分别为1.84、1.26℃。降水评估结果发现主观预报对晴雨、小雨和中雨量级的预报均对客观模式有较好的订正能力,对大雨和暴雨以上降水预报仍存在一定的空漏报。温度评估结果显示主客观预报对冷空气温度变化趋势均有很强预报能力,预报员对模式最高、最低气温订正有明显正技巧。     

2019年陕西汛期暴雨预报检验评估

基于陕西省气象台(下简称省台)主观订正预报产品、ECMWF细网格预报产品和模式动态交叉取优要素预报方法(DCOEF)预报产品,对2019年4-10月陕西省暴雨天气过程进行检验评估。结果表明,省台主观订正预报产品对晴雨、小雨、暴雨、一般性降水、暴雨以上降水均有较好的预报效果,ECMWF细网格预报对中雨、大雨预报较好,评分较高;三种产品对区域性暴雨的预报能力均强于对局地性暴雨的预报能力,省台主观订正预报产品和DCOEF预报产品评分优于ECMWF细网格预报产品。     

2023年广东龙舟水特征及模式降水预报检验

为进一步了解各家模式在龙舟水期间的预报效果，对全球模式ECMWF、NCEP以及区域模式CMA-GD、CMA-TRAMS在龙舟水期间的降水要素预报进行了检验，结果表明：(1)对于小雨以上量级降水，全球和区域模式TS评分接近，但全球模式的空报率偏高；对于中雨以上量级降水，全球模式TS评分高于区域模式(ECMWF最优);对于大雨以上和暴雨以上量级降水，区域模式TS评分明显高于全球模式(CMA-GD最优),而全球模式的漏报率明显偏高。(2)各家模式对于不同区域的降水(以大雨以上降水为例)预报表现不尽相同：NCEP对粤东(潮州除外)市县的预报明显优于其他模式；区域模式对西北部和粤西市县的预报整体优于全球模式；对珠江三角洲和东北部市县的预报，CMA-GD表现最优。     

2004年汛期(5～9月)主客观降水预报检验

随着气象事业的发展,天气预报的质量越来越依赖于数值预报产品的性能。预报产品检验是评价预报质量和提高预报水平的有效手段。针对2004年汛期（5～9月）中央气象台预报员及T213、HLAFS25、MM5、GRAPES、日本及德国等国内外数值预报模式短期时效的降水预报做了详细的统计学检验。检验结果表明,对于汛期平均而言,各模式与预报员的小雨预报较好,随降水量级的增加TS评分迅速下降,国内外数值预报模式之间降水预报水平差别不大,预报员与模式相比水平略高;但对于过程预报而言,过程不同,各模式和预报员的表现不同,预报员和MM5对河南暴雨预报较好;GRAPES和日本模式对台风暴雨预报略好;T213对于四川东部暴雨的大量级降水预报较好;无论是预报员,还是数值预报模式,北京暴雨的预报是一个典型的失败个例。同时,我们也发现检验系统存在一些问题,有待今后逐步改进。     

广东前汛期降水的MOS预报

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。     

2020年广东省中期降水和气温预报检验评估

对2020年广东省中期时效的主客观降水和气温预报进行检验,结果表明:省级网格和融合法MIX的降水预报评分总体上优于客观模式ECMWF和NCEP;总体上省级网格的降水预报偏差较客观产品更趋近1,即空漏报相对持平;省级网格对大雨和暴雨以上量级降水的192 h预报从提高预报稳定性的角度出发,预报趋于保守,漏报明显多于空报。气温预报方面,省级网格对模式订正有正技巧,最高气温的订正能力强于最低气温,其中盛夏季节(6—9月)对模式最高气温的订正效果最好。     

2006年汛期北京地区中尺度数值业务降水预报检验

采用北京地区自动站逐小时观测降水资料对2006年汛期北京地区中尺度数值业务降水预报效果进行了客观检验,并针对2006年汛期的降水特点对模式的降水预报性能进行了初步的评估,着重对发生的28次降水过程按其主导的天气系统进行了分类,并对各个类型的降水预报进行了评分检验,根据检验结果分析了数值业务模式对于夏季不同天气系统导致的降水过程的预报能力,并且对不同分辨率的模式网格的预报性能进行了初步对比。     

广东前汛期降水的MOS预报

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.     

黑龙江省2020-2022年汛期多模式降水预报检验评估

本文利用黑龙江省考核站降水观测数据,对2020-2022年汛期6-8月全球尺度模式预报、中尺度模式预报、客观订正预报等在黑龙江省预报性能、误差进行了对比分析。对比检验分析发现,定量降水预报误差与观测降水量密切相关,汛期降水量较大,预报定量误差较大。黑龙江省气象台客观预报和融合预报误差相对较小,中尺度模式的定量误差相对较大。五种降水预报存在预报范围偏大的问题,EC预报范围偏大现象最为显著。针对一般性降水,两种订正预报随机误差表现最好,其次为EC预报,两种中尺度模式降水预报的随机误差表现相对较差。订正预报pm＿fm在大雨及以下量级随机误差表现最好,暴雨量级CMA-SH9最好。订正预报不但可以有效消除模式系统性误差,也可以改善原始模式随机误差。降水分级检验结果表明,CMA-MESO在大暴雨量级有一定的预报能力,fuse在大雨量级上表现较好,pm＿fm在小雨、暴雨量级上预报能力明显优于其它模式。     

2019年陕西汛期暴雨预报检验评估

基于陕西省气象台(下简称省台)主观订正预报产品、ECMWF细网格预报产品和模式动态交叉取优要素预报方法(DCOEF)预报产品,对2019年4—10月陕西省暴雨天气过程进行检验评估。结果表明,省台主观订正预报产品对晴雨、小雨、暴雨、一般性降水、暴雨以上降水均有较好的预报效果,ECMWF细网格预报对中雨、大雨预报较好,评分较高;三种产品对区域性暴雨的预报能力均强于对局地性暴雨的预报能力,省台主观订正预报产品和DCOEF预报产品评分优于ECMWF细网格预报产品。     

“八五”期间我省几种长期预报方法的评估检验

用几种评估参数对我省“八五”期间所研制出的几种预测报方法进行了预报评分检验,检验时间为建模后至１９９８年。结果表明：自忆预测模型对各灾害指数有较高的预测能力,预报评分结果显示其平均准确率大于随机预报或气候预报。     

高分辨率快速循环同化预报系统在内蒙古地区汛期预报性能检验和评估

利用中国气象局制定的中短期天气预报质量检验办法,选择了内蒙古地区119个国家地面气象观测站和12个探空观测站,检验并分析了高分辨率快速循环同化预报系统24h内地面和高空要素预报性能。结果表明:该模式提供的0~24h要素预报有较高的准确性和可用性,降水、温度和探空要素预报在0~12h内一致性最好,模式预报性能随预报时效的延长有减弱趋势,但在业务中具有很好的参考价值。     

ECMWF模式对2020年冬季广东气温预报的时空检验

利用2020年广东省冬季气温观测资料、业务常用评分方法对ECMWF模式24～48 h预报时效内的最高、最低气温预报进行检验评估.结果表明:(1)ECMWF模式较好预报了气温的时间变化趋势,日最高、最低气温预报平均绝对误差分别为1.95和1.42℃;(2)ECWMF模式最高气温预报普遍偏低,最低气温预报误差普遍在2℃以内...     

基于Meteva的2020年陕西汛期暴雨过程检验评估

利用陕西逐24 h降水站点实况资料,ECMWF、NCEP和CMA-GFS模式降水预报资料、中央气象台预报订正系统(SCMOC)产品、陕西动态交叉最优要素预报(DCOEF)产品等,应用国家气象中心全流程检验程序库Meteva,综合评估各模式在陕西汛期4次暴雨过程中的预报能力.结果表明,当暴雨过程以连续系统性降水为主时,各...     

基于天气学分型的2022年广东省暴雨预报检验

基于天气学分型,对全球模式ECMWF和CMA-GFS,区域模式CMA-GD和CMA-TRAMS 2022年广东省暴雨降水预报进行了检验,综合对比分析各家模式预报性能和偏差特征,结果表明:(1)2022年台风暴雨可预报性最高、锋面暴雨预报难度最大,预报员对模式台风和暖区暴雨“补漏”明显提高了主观TS评分。(2)CMA-TRAMS对台风暴雨预报表现最优,能有效提示广东省是否出现台风边缘影响的暴雨。(3)锋面暴雨TS评分普遍偏低,大范围漏报多为模式形势预报存在偏差,主观较难实现有效订正。(4)CMA-TRAMS和ECMWF对暖区暴雨预报较优,其中ECMWF对暖区形势预报更准确,CMA-TRAMS对降水强度和南部沿海暴雨预报更接近实况。     

华南复杂地形下GRAPES_Meso3km对流尺度模式前汛期精细化降水预报评估

为深入认识GRAPES_Meso(Global/Regional Assimilation and Prediction System)3 km对流尺度区域模式对华南前汛期精细化降水的预报性能,为模式改进及业务应用提供参考依据,利用广东省86个站点逐小时观测降水资料和国家气象信息中心多源融合降水资料,针对广东省复杂地形特点,结合距海岸线的远近及站点地形特点,将86个站划分为沿海东部、沿海西部和内陆地区三个子区域,采用二分类降水预报检验方法,定量评估了2020年5月18日—6月18日华南前汛期降水预报效果。结果显示,GRAPES_Meso 3 km模式精细化降水预报技巧受广东复杂地形影响较大,广东沿海东部和内陆地区24 h时累积降水的小雨、中雨、大雨量级预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分高于沿海西部地区,尽管暴雨预报评分具有此相同特征,但三个子区域的暴雨预报评分总体较低;从3 h累积降水预报评分看,沿海东部、沿海西部及内陆地区等三个子区域存在明显的日变化特征,但是沿海东部及西部与内陆地区表现有所不同,沿海东部和西部降水预报评分夜间较低(预报偏差偏高),白天相对较高(预报偏差偏低),而内陆地区则是夜间较高(预报偏差偏低),白天相对较低(预报偏差偏高)。沿海西部预报评分相对较低的原因是由于检验时段内广东地区存在一个弱的风切变,而沿海西部大部分地区正好处于切变线南侧的温度高值区控制,但模式模拟该区域的日平均温度较实况偏低,导致沿海西部模式预报降水空报较多,降低其降水预报技巧。