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基于ARPS3DVAR+WRF(Advanced Regional Prediction and 3-dimensional variational System)快速同化模式对西南地区近几年发生的4次强降水过程进行模拟试验,对12 h降水预报结果采用升尺度方法,计算邻域平均预报、站点概率预报,最终形成邻域概率预报,并细致分析了这三种预报的特点与效果,讨论了升尺度窗区尺度给不同量级降水带来的影响,最后结合AROC评分与邻域空间检验FSS讨论业务概率预报应用的最佳尺度。结果表明:升尺度邻域平均预报在小雨与大暴雨量级降水上表现不稳定,对中雨的预报提高不明显,但是对大雨与暴雨预报有较好的改善效果;站点概率预报具有一定的误导性,而邻域概率预报可以弥补其缺憾,越高分辨率的模式有更多的降水样本,在降水不确定性上能给出更好的概率分级信息;相对邻域平均的升尺度预报TS检验结果,基于邻域概率的FSS和AROC分析有更好的预报技巧指导意义;36 km升尺度窗区既能消除一定程度的强降水预报不确定性,同时也可以保留适当的对流尺度特征,为最佳升尺度窗区。 相似文献
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应用阶梯函数变换预报因子 ,经过相关比筛选 ,进行 REEP构造分量级降水概率预报方程 ,应用不同时刻资料和对 NWP产品统计释用方法构造分时刻预报方程 ,并对其预报结果进行了综合的集合预报。实用表明 ,预报模式对大~暴雨的概率具有一定的预报能力。 相似文献
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在贝叶斯概率决策理论的基础上,探索了一种提高四川暴雨预报准确率的方法,该方法利用四川境内1951—2004年147站暴雨的气候概率对西南区域中尺度集合预报模式提供的≥50mm集合降水概率预报产品进行了修正。从2008年6—9月的连续性预报试验结果来看:基于贝叶斯方法修正后的集合概率预报产品在一定程度上消除了空报,尽管相比于区域中尺度集合预报系统直接提供的暴雨概率预报产品实际提高暴雨准确率的效果不明显,但在如何有效地利用数值集合预报产品提高四川暴雨预报的准确率以及如何为预报员提供更有价值的暴雨预警决策方法上值得进一步探索。 相似文献
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降水邻域集合概率法是处理高分辨率降水集合预报不确定性的一种新方法。利用2017年5~7月GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)区域集合预报系统24 h降水预报资料,进行GRAPES降水邻域集合概率方法试验,并针对邻域概率法的等权重和邻域尺度问题,设计了邻域格点权重修正邻域方案以及二分类权重修正邻域方案,进行降水的集合概率法、等权重邻域集合概率方法、权重修正邻域集合概率方法和二分类权重修正邻域集合概率方法等四种方法的格点相关及敏感性试验,并利用多种概率预报检验评分评估上述四种方法的预报效果。试验结果表明:(1)尽管采用邻域计算方案的三种邻域集合概率方法的降水概率预报评分各有优劣,如等权重邻域集合概率法的相对作用特征曲线面积评分略优,而权重修正邻域集合概率法和二分类权重修正邻域集合概率法的降水概率预报可靠性更高,但采用了邻域计算方案的降水概率预报评分均优于传统的集合概率方法;(2)降水邻域集合概率方法的预报技巧对邻域尺度很敏感,统计评分最优的邻域半径为5~8倍模式水平格距;(3)引入了权重修正的两个邻域集合概率预报方法在24 h降水量超过10 mm时改进较明显,能够提供更加客观的概率预报结果。总体上看,降水邻域集合概率方法具有较好的应用前景,恰当的邻域概率方法及邻域半径可以获得更合理的降水概率预报结果。 相似文献
5.
针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。 相似文献
6.
充分利用T213和ECMWF数值预报产品的优势,对相关预报场进行定量集成。根据历史统计和产生暴雨的几个必要条件,选取相关因子进行判别,并按权重进行叠加,得出未来24h暴雨落区概率预报图,在业务应用取得了满意的效果。 相似文献
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本文针对2016年6月23日江苏阜宁龙卷,设计了两组对流可分辨尺度集合预报:一组以ERA5再分析资料为初始和侧边界(CEFS_ERA5);另一组以NCEP GEFS为初始和侧边界(CEFS_GEFS),评估了两组试验对此次龙卷的预报能力。结果显示:两组对流尺度集合预报均有约半数以上成员能够再现龙卷超级单体的特征;2~5 km上升螺旋度(UH25)对本次龙卷超级单体有较好的预报指示意义。在上述分析的基础上,考虑位置预报偏差,提出了一种基于UH25的邻域龙卷概率预报产品,分析了龙卷概率预报技巧对关键参数邻域半径和UH25阈值的敏感性,CEFS_ERA5邻域半径取15个格点,UH25阈值取250 m 2·s -2最优;而CEFS_GEFS邻域半径取15个格点,UH25阈值取100 m 2·s -2最优。总的来说,邻域概率预报产品显著提升了对此次龙卷概率预报水平。 相似文献
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利用实时红外卫星云图资料,在湖北省分区域短时暴雨云图特征分析的基础上,通过提取与短时暴雨相关的云图特征参数,结合NCEP数值预报综合判断,建立湖北省分区域0~6h卫星云图短时暴雨概率预报方法,并已投入实时业务预报应用。结果表明:所选云图特征参数能够较好的体现不同区域间短时暴雨云团特征,概率预报计算方法合理,对于短时暴雨的预报起到一定的指导作用。从预报检验看,预报方法还应在减小空报和漏报方面继续改进。 相似文献
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以6个短时暴雨过程为例,采用空间检验技术对甘肃河东地区短时暴雨预报产品误差进行分析。结果表明:降水概率预报对于系统性降水过程预报准确度明显高于突发性降水过程;短时暴雨预报方法的预报位置较实况偏东偏南,纬度偏差-2.1°~1.3°,经度偏差-0.4°~3.1°;强度较实况偏弱,61%本地预报方法雨强为实况的0%~90%;降水范围较实况偏小,偏小程度最多仅6个格点;强度误差占比最大,其次为范围误差,位移误差最小。预报员可基于本地短时暴雨预报方法对预报误差进行相应的调整。 相似文献
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为了更加直观和深入地理解对流尺度集合预报中的降水集合预报产品,以便进一步向预报员推广应用,本文开展了基于对流尺度集合预报方法对2021年8月28—29日的一次暴雨过程的预报性能分析,对集合预报的暴雨和大暴雨量级降水预报技巧进行了综合分析。结果表明:(1)不同集合成员降水预报结果的差异随着降水量级的增大越发明显,预报最优和最差的成员的TS评分相差0.3以上。(2)概率匹配平均预报对于暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧优于控制预报,也优于集合平均。集合平均由于集合成员预报的平滑作用导致其对极端降水不敏感,因此,简单的集合平均不适合于大暴雨以上量级的极端降水预报。(3)从最小值预报到最大值预报,随着集合百分位的增大,命中率、空报率和频率偏差均逐渐增大,70%或者80%集合百分位预报的预报技巧最优,且优于集合平均和概率匹配平均预报。(4)对于重庆东北部偏西地区出现的大暴雨量级降水,较长预报时效集合概率预报均预报出了一定的降水概率,最长提前60 h,相应的最优的集合成员的降水预报与实况也较为接近。 相似文献
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利用每天4次0.125°×0.125°的ECMWF-Interim再分析资料和广东省2009—2018年地面气象站逐时雨量观测的短时强降水数据集,针对广东不同季节、不同地域的短时强降水,以提高命中率同时控制虚警率为目的,提出基于显著性和敏感性评价的物理量优选和因子分析法,用于构建分期、分区的广东短时强降水概率预报模型.... 相似文献
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针对中国暴雨洪涝灾害频发的现象及其带来的严重影响和损失,结合我国有关暴雨洪涝灾害预报方法的研究进展,对洪涝灾害预报方法的研究进行了总结与回顾。随着卫星遥感、地理信息系统等技术的不断发展与完善,暴雨洪涝灾害预报的方法由简单的数值统计方法发展成为水文模型预报法,从简易的经验模型、水动力学模型,到集总式水文模型,再发展到分布式水文模型;通过水文模型预报方法,结合气象水文耦合预报实现实时洪水预报并进行动态评估,不断提高洪水预报的精度和预见期,为暴雨洪涝灾害预报提供可靠数据和决策依据。最后,在总结归纳基础上,指出了当前暴雨洪涝灾害预报方法的不足,提出了不断提高水文观测技术、加强分布式水文模型与地理信息系统的耦合、加强与气象模型的耦合等方面的研究是进一步提高暴雨洪涝灾害预报准确率的主要发展方向。 相似文献
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本文通过对一次暴雨天气过程的天气形势及几种数值预报产品在该过程中的应用对比分析,得到了实际预报中有较好相关的预报因子. 相似文献
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本文通过对一次暴雨天气过程的天气形势及几种数值预报产品在该过程中的应用对比分析,得到了实际预报中有较好相关的预报因子。 相似文献
17.
研究表明:采用以常规的气象观测网获得的资料作模式的初值,若适当提高模式的水平分辨率,可明显地改进预报结果。它不仅可提高梅雨锋上中尺度对流系统发生、发展过程的模拟能力,同时还能改进暴雨落区的预报准确性。 相似文献
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观测资料的质量控制直接影响数值预报资料同化的分析质量。本文针对GRAPES区域同化和预报的三维变分资料同化系统,发展了基于观测误差为"高斯分布+均匀分布"模型的变分质量控制方案,讨论了该方案的初始启动和关键参数,并检验分析了其适用性与有效性。同时,以全球预报系统(GFS)资料作为背景场,利用探空、地面、船舶、飞机、云迹风等常规观测资料和COSMIC卫星反演资料进行同化和预报,分析了华南地区特大暴雨的个例试验和2013年8月共31 d的批量试验。试验结果表明:变分质量控制能够依据观测资料的不同质量对观测权重进行合理调整,对位势高度、气压、风、比湿的分析增量场和分析场改善显著,尤其在强降水区具有更加明显的效果;对降水落区、降水强度及中心位置的预报质量具有较好的提高,特别对暴雨、大暴雨等较大降水量级的预报能力反映出更好的改善效果,充分显示了变分质量控制在中小尺度剧烈天气过程中对同化分析和预报的重要作用。 相似文献
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针对北京地区2012年7月21日(简称“7.21”过程)和2016年7月20日(简称“7.20”过程)极端特大暴雨中的短时强降水,对短时强降水实况、环流形势、地形影响及环境的动力、水汽和热力条件进行了分析,并结合较长时段的历史资料,从单点和区域角度对环境动力、水汽和潜在热力条件的极端性进行了对比分析。结果表明:(1)尽管两次过程中的短时强降水实况差异显著,但均出现在非常有利的天气形势下。(2)针对短时强降水环境的单点动力、水汽和热力条件对比显示,两次过程中的850 hPa动力抬升和整层可降水量(PWAT)均极端偏强,但抬升指数(LI)表征的热力条件差异差别巨大,2012年“7.21”过程中为偏强,2016年“7.20”过程中为偏弱。(3)针对长时间序列资料的标准化偏差异常(SD)显示,两次过程中850 hPa风场和PWAT的SD均超过了3σ,为极端偏强,LI表征的潜在热力条件方面,2012年“7.21”过程中低于-1σ,2016年“7.20”过程中与历史同期持平,表明热力条件的差异是导致两次极端暴雨过程中短时强降水强度巨大差异的重要原因。 相似文献
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利用MICAPS气象信息综合分析处理系统的历史气象资料,根据大雾形成的物理机制,对2008-2010年发生在中国典型区域大雾天气个例中主要影响因子进行分析,得出7个有利于区域大雾产生的因子。结果表明:7个因子中,逆温层厚度为20-200 hPa;地面温度露点差多小于1 ℃,前一日多小于3℃;近地面湿空气厚度0.05-0.70 km;逆温层极值点0 ℃线是雾淞产生特征线;地面偏南风风速为2-6 m·s-1;气温为-15.0~20.0 ℃,其中,-5.0~5.0 ℃占比例最大,0 ℃线是大雾发生的特征线;变性或减弱的高气压。7个因子均有12-24 h的超前特征,经过叠加,构成了“大雾落区基本概念模型”。根据模型建立了大雾落区预报业务系统。理论检验表明,区域大雾预报时效可提前到12-24 h,24 h区域大雾预报准确率为87.5 %。 相似文献
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