冬季高海拔复杂地形下GRAPES Meso要素预报的检验评估

利用GRAPES(Globe/Regional Assimilation and Prediction System)对2010年温哥华奥运会6个场馆气温、相对湿度、风及降水量的预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差、Alpha Index、TS和ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明:GRAPESMeso预报相对湿度的准确率最高,且随预报时效的增加,其变化趋于稳定。起初模式对相对湿度的预报偏干,之后逐渐变为预报偏湿;气温预报偏低;风速预报偏大。逐日各要素预报检验结果表明,气温的变化幅度最小;各级降水检验发现,晴雨预报的TS评分最高,且随降水增大,ETS评分逐渐接近TS。与其他模式预报结果对比发现,GRAPES-Meso对复杂地形下要素预报还存在一定的不足。本研究还发现,模式存在一定的系统误差,若能有效订正其误差,将有助于改进模式预报。     

三种数值模式对山西降水预报性能的对比检验

利用MM5、T213和Grapes3种数值模式的降水预报产品和山西省108个标准测站的降水实况资料,采用客观统计检验方法,对2008年7月各模式在山西省的累加降水预报进行了对比检验。结果表明：24h中雨以下预报1、213优于MM5,中雨以上MM5则略优于T213,48h预报各级降水MM5都优于T213,T213和MM5对暴雨都有一定的预报能力。无论哪个预报时效和降水量级,Grapes均无明显优势。Grapes预报降水量级和降水范围都偏小,空报较少,漏报严重,尤其48h和72h10mm以上降水基本都漏报。MM5预报降水量级和预报范围都偏大,10mm以上降水TS评分较其它模式高,但同时空报也比较严重。3种模式TS评分均随降水量级的增大而减小,T213和Grapes的TS评分随预报时效的增加而减小,MM5的TS评分随预报时效的增加变化不大。     

北京奥运演练精细化预报方法及其检验评估

2007年北京奥运演练期间精细化场馆客观预报方法,即支持向量机方法(SVM)和半周期函数拟合(HPFF)预报方法,为场馆精细化预报产品的制作提供了有力的技术支撑.利用2007年8月1-26日国家体育场、顺义水上中心等5个奥运场馆的5种地面气象要素(气温、相对湿度、风向、风速、和3小时累积降水量)观测资料,对SVM和HPFF客观预报方法以及预报员在客观方法基础上制作的3天逐3小时预报进行了检验评估.结果表明:(1)两种客观方法相比较,HPFF方法对于预报连续变化的气象要素(如气温、相对湿度和风速)的精细预报比SVM方法预报技巧高;而对不连续变化的变量(如:风向)的预报技巧低于SVM方法.(2)预报员制作精细要素预报在很大程度上依靠客观方法.预报员对于气温、相对湿度和风速的预报技巧略高于客观方法,对于降水和风向的预报技巧与客观方法相当.尽管预报员对客观方法的修正能力比较有限,但具有对两种客观方法结果做出择优选择的综合判别能力;(3)预报员0～63小时气温预报平均绝对误差约为1.8℃,气温预报误差≤1℃的准确率在43%左右,预报误差随预报时效变化不大;0～24小时相对湿度预报平均绝对误差约为10%,相对湿度预报误差≤10%的准确率是60%,误差随预报时效而有所增大;0～63小时风向预报准确率约20%,预报准确率随预报时效变化不大;0～63小时风速预报平均绝对误差在0.8～1.4m·s-1之间.     

太原雾天能见度预报

利用中尺度数值预报模式MM5对山西省2009年发生的几场典型雾个例进行数值模拟。结果表明：模拟2 m温度比观测值偏低约2 ℃,相对湿度模拟结果比观测值偏大约15 %,10 m的模拟风速比观测的偏大0-2 m·s^-1。山西省雾的预报指标为20 m液态水含量大于等于0.13 g·kg^-1而小于0.60g·kg^-1、20-1500 m高度大气层存在逆温层、地面风速小于4 m·s^-1。利用太原测站日平均能见度、日平均相对湿度以及空气污染指数进行拟合建立太原能见度预报模型,并利用实测资料订正MM5、CAPPS模式预报误差,给出订正后的能见度预报方程并以两次实例对区域及太原雾天能见度预报表明该能见度预报模型有一定的适用性。     

MM5、WRF-RUC及T639模式对山东沿海风力预报分级检验

为客观评价不同的数值模式对山东沿海风的预报性能,结合中国气象局降水分级预报评分办法,定义了一种风力预报分级检验办法.对MM5、WRF-RUC和T639模式在山东沿海9个精细化海区代表站的日最大风速预报进行了检验,结果发现:各模式普遍存在对于小风天气预报偏大、大风天气预报偏小的特点.T639模式风力预报偏弱,因此,对于4级以下的风预报评分较高,而对于8级以上大风几乎没有预报能力.MM5和WRF-RUC模式对于4级以上的较强风力的预报结果明显好于T639模式,其中WRF-RUC模式预报准确率稍高于MM5模式,但风力越大,各模式均漏报越多.各模式分析场以及24 h风力预报与实况的一致性检验表明:5级以下的风力,MM5和WRF模式预报风力与实况基本为一致,但对于6级以上的大风,MM5模式预报较分散,WRF模式预报更接近实况风力.综合各模式对于风力预报的平均绝对误差,WRF-RUC模式预报误差最小,具有较高的参考价值.MM5模式预报准确率稍低于WRF-RUC模式,且存在一定的不稳定性.     

辽宁中尺度数值模式产品和 T213产品对比检验分析

利用国家级的气象预报产品质量客观检验评价系统,对辽宁中尺度模式预报MM5和T213数值预报的结果分别进行检验分析.检验类型分为历史资料检验和实时资料检验,检验要素包括地面降水、气温和高空500 hPa环流.检验结果显示,对于降水、气温的预报MM5模式预报检验结果优于T213数值预报,而对于500 hPa环流的检验结果T213更可信.     

两种初始场MM5模式预报效果对比评估

为了解本地MM5模式的预报性能,根据其预报结果,检验了基于NCEP和T213两种初始场MM5模式在河北以及京津地区2007年8月至2008年1月的降水、日极值温度和相对湿度的预报效果。结果表明,MM5晴雨（雪）预报的准确率较高,具有较好的参考价值,而对于降水的分级预报,随着预报时效的延长和降水强度的增加,其可用性逐渐降低,但整体来看基于NCEP初始场的预报均比T213初始场预报效果明显;在日极值温度预报中,最低温度效果优于最高温度,T213初始场的预报对日最高温度预报的准确率较高,NCEP初始场的预报则在日最低温度预报中略胜一筹;对08：00相对湿度的预报,两者的预报效果基本相同,绝对误差都在15％左右。     

北京奥运期间场馆精细预报应用及分析

基于2008年8月1—24日国家体育场、顺义水上中心等5个奥运场馆自动站的5种地面气象要素(气温、相对湿度、风向、风速、和3小时累积降水量)的观测资料,对SVM和HPFF客观预报方法以及预报员在客观方法基础上制作的3天逐3小时预报产品进行检验评估。结果表明:(1)两种客观方法相比较,HPFF方法对于预报连续变化的气象要素(如气温、相对湿度)的精细预报比SVM方法更有优势,预报技巧要高;而对不连续变化的变量(如:风向)的预报技巧低于SVM方法。总体说来,HPFF方法比SVM方法的精细要素预报技巧高一些。(2)预报员对于5种气象要素的预报技巧略高于客观方法。体现了预报员对客观方法的修正能力。(3)0～12小时预报时效内,预报员气温预报平均绝对误差约为1.2℃,气温|F-O|≤1℃的预报准确率在57%上下;相对湿度预报平均绝对误差约为7%,相对湿度|F-O|≤10%的预报准确率约为74%;风向预报准确率约为30%;风速预报平均绝对误差为1m.s-1左右,预报准确率在92%左右。(4)12～63小时预报时效内,预报员气温预报平均绝对误差约为1.7℃,气温|F-O|≤1℃的预报准确率在36%上下;相对湿度预报平均绝对误...     

ECMWF高分辨率数值模式对广安地区气温预报性能检验分析

为了解ECMWF高分辨率数值预报模式(以下简称“EC”)对广安地区气温的预报性能,提高预报质量。利用EC气温预报产品,对2015～2017年广安地区最低(高)气温进行预报性能检验。结果表明:EC模式预报最低气温,正确率较高;预报最高气温,正确率波动大,随月份呈明显的“V”型变化,盛夏7、8月最低。预报误差随时效延长,略有增大;最低气温误差小于最高气温误差;最低气温误差各月无明显差异,最高气温误差在盛夏7、8月最大。最低气温预报效果区域差异不明显;最高气温预报效果受地形影响较大。根据订正指标,进行气温订正预报,可有效提升预报正确率。EC模式预报高温时的最高气温偏小,经过订正后,各站各时效正确率均明显提高,正确率提升20.6～91.3%,具有较高的参考价值。      

MOS方法在短时要素预报中的应用与检验

通过对MM5数值预报产品的释用,将MOS统计方法应用到短时要素预报中,综合利用MM5数值预报产品、自动站实况数据和雷达数据等资料,建立降水和温度的4 h预报模型;降水作为不连续变量,将其通过建立降水可能函数的方法转化为连续变量,利用统计预报方法,可以达到定量预报的目的。通过对4140个时次的样本进行检验。结果表明：MOS预报结果较MM5直接输出结果整体有所改进,当数值模式误差较大时,统计方法显示出一定的优势;降水预报检验结果显示,TS评分为65%,预报正确率PC为91%。降水明显的样本(3 h雨量>5 mm)平均误差在8 mm以内,弱降水样本(3 h雨量<3 mm)平均误差在1 mm以内,预报方程对非雨日样本的整体预报效果较好,优于MM5模式预报,预报正确率高达98%,但对流性降水仍是预报难点;对于温度预报,20-08时段误差较小、平均在1.0℃以内,而11-17时、误差平均在1.5℃左右,但经过误差的季节订正,可以控制在1.0℃左右。