超级集合预报的误差订正与集成研究

利用类似KALMAN滤波的自适应误差订正法对中国国家气象中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心、加拿大气象中心和澳大利亚-法国气象局的区域集合预报模式2m温度预报做订正,并对订正后的结果采用算术平均和多元回归两种方法进行集成.结果表明:订正后温度预报的各项检验指标都显示出不同程度的改善.36h内平均绝对误差在1.8℃以内;均方根误差也有明显减小,且与离散度大小更接近;talagrand图的U型分布仍然存在,但个别成员异常的现象得到改善;集合成员预报分簇的现象得到了很好的矫正;此外预报误差存在日变化.两种集成方法的温度预报结果都优于单一模式预报,并且不存在明显的系统误差,预报达到了一定精度.其中多元回归方法的集成效果胜于算术平均集成.     

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。     

相似误差订正方法在风电短期风速预报中的应用研究

为降低风电场短期预报风速误差,减少风电场短期风功率偏差积分电量,提高风电场发电功率预测准确率,分季节研究了相似误差订正方法对ECMWF单台风机预报风速的订正效果.结果表明:相似误差订正后不同风机预报风速的误差差距减小;预报风速的平均绝对偏差和均方根误差明显降低,其中夏季和秋季华能义岗风电场两个指标降低幅度均超过0.1 ...     

数值模式的热带气旋强度预报订正及其集成应用

提供热带气旋强度预报产品的业务数值天气预报模式有很多,并已表现出一定的预报技巧,为提高对模式热带气旋强度预报产品的定量应用能力,分析2010—2012年7个业务数值模式的西北太平洋热带气旋强度预报,发现预报误差不仅受到模式热带气旋初始强度误差的显著影响,还与热带气旋及其所处环境的初始状况有密切关系,包括热带气旋初始强度、尺度、移速、环境气压、环境风切变、热带气旋发展潜势等。根据这些因子与各模式热带气旋强度预报误差之间的相关性,采用逐步回归方法建立热带气旋强度预报误差的统计预估模型,并通过逐个热带气旋滚动式建模来进行独立样本检验。检验结果表明,基于误差预估的模式订正预报比模式直接输出的热带气旋强度预报有显著改进,在此基础上建立的热带气旋强度多模式集成预报方案相对气候持续性预报方法在12 h有28%的正技巧,在24—72 h则稳定在15%—20%,具有业务参考价值。     

中期数值天然预报的误差订正方法探讨

本文利用一个全球谱模式（Ｔ６３Ｌ９）和１９９４年４个时段个例的全球客观分析资料探讨了中期数值天气预报的误差订正方法。个例分析的结果表明,采用定常误差订正和时空平滑误差订正方法,误差订正效果显著,可考虑在业务系统中采用。     

基于误差权重的站点降水订正预报方法研究

基于2018—2020年逐日修水国家基本气象站降水实况和模式降水预报数据,对ECWMF、NCEP、JMA、CMA-GFS、CMA-SH9等5种模式24 h及48 h降水预报进行了误差分析及检验。结果表明,总体上各模式24 h、48 h降水预报误差均以一个量级的正误差为主;各模式24 h降水预报误差小于48 h; CMA-SH9、JMA模式24 h、48 h预报误差均较小;总体上各模式24 h预报评分优于48 h;华东模式、日本模式24 h、48 h晴雨准确率均较高;CMA-SH9、ECMWF、NCEP模式24 h、48 h降水预报各量级风险评分均较高;JMA模式对24 h暴雨及以上量级降水可能具有一定的预报指示意义;总体上各模式24 h、48 h降水预报风险评分随量级增大而降低,空报率、漏报率随量级增大而增大;总体上各模式24 h、48 h小雨预报性能较优,中雨均易空报,大雨均易漏报,暴雨及以上降水均易空报与漏报。进一步通过引入滑动训练期,并基于平均绝对误差权重的多模式集成订正方案对降水预报进行订正,且对订正预报结果进行了整体及分季节评估检验。结果表明,相对多数模式,经订正后24 h、...     

T639预报气温产品误差分析与订正

由于T639数值预报模式对具体区域预报有一定偏差,为了更好的利用该模式做出山东即墨本区域各自动站气温预报,制定订正方法,将订正方法运用到实际业务中,推广到相关单位,提高气温预报准确率,本文利用2013年1月至2015年12月山东省即墨市8个区域自动站的最高(低)气温实况和对应的T639数值预报24小时2m气温预报产品进行了日最高(低)气温的预报准确率、相对误差分析,并结合风向风速预报结论和地形分区,运用综合订正、季节订正、风向订正和风速订正4种误差订正方法,在对比检验的基础上,得出如下结论:在4种订正方法中,预报准确率最高为综合订正方法。     

数值预报产品系统性误差的客观订正

从评价Ｔ４２数值预报模式的性能出发，找出Ｔ４２系统性误差的特征及其订正的客观判据。高度场Ｈ和温度场Ｔ采用不同时间权重和空莘平滑的订正方案，风场ｕ，ｖ采用动力订正方案，湿度场Ｑ采用平流（风场）订正方案。并对Ｔ４２１９９２年４－５月的数值预报产品进行了客观订正，经过均方根误差缩减率η和误差比ｅ方案的检验，效果是令人满意的。     

台风路径数值预报实时订正技术及其集成应用

以台风路径数值预报的短时效预报偏差和目标时效（指所需订正的时效）的纬度预报为预报因子,采用多元线性回归方法建立了台风路径预报的偏差预估方程,继而对台风路径预报进行实时订正。本文以12 h为短时效,通过对欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（ECMWF-IFS）和集合预报模式（ECMWF-EPS）的台风路径预报的应用,得到以下结论:2018年试报结果表明,24 h、36 h、48 h、60 h、72 h、84 h订正后的ECMWF-IFS台风路径预报的平均距离误差分别比订正前减小了7.3 km、9.3 km、8.9 km、6.5 km、6.9 km、2.6 km,总体来说较强台风（指12 h的台风强度实况≥32.7 m s?1）路径预报的订正效果更好。尝试了先对ECMWF-EPS各成员的台风路径预报进行订正,再进行集成预报,并对比了以下5种方式得到的台风路径预报:“订正后的确定性预报”、“所有集合预报成员集合平均”、“优选集合预报成员集合平均”、“所有集合预报成员先订正再集合平均”和“优选集合预报成员先订正再集合平均”,2018年试报结果表明,对于平均距离误差,24 h和36 h“优选集合预报成员先订正再集合平均”最小,48 h和60 h“所有集合预报成员先订正再集合平均”最小,72 h和84 h“优选集合预报成员集合平均”最小,如果在业务中有针对性地进行应用,有望获得一个在各预报时效表现都较优异的台风路径客观综合预报结果。24 h、36 h、48 h、60 h“优选集合预报成员先订正再集合平均”的平均距离误差分别比“所有集合预报成员集合平均”减小了13.3 km、11.7 km、10.0 km、7.6 km,比中央气象台官方预报（对应的时效为12 h、24 h、36 h、48 h）减小了0.7 km、2.0 km、3.9 km、2.4 km。     

最佳数值预报模式选取与订正系统设计——温度集成预报系统

本文依据国家指导预报产品,山西省MOS预报以及MM5数值预报产品,对山西省的温度预报进行集成,通过3种客观预报方法的前期准确率对比,建立数学模型,从而产生一种新的客观预报方法。系统对3种数值预报产品进行了集成,建立了一个统一的预报指导产品分析、对比平台,为省台预报员提供一种客观的温度预报参考手段。     

T213全球集合预报系统性误差订正研究

针对模式系统性误差一直存在的现状,研究使用卡尔曼滤波的自适应误差订正方法对国家气象中心业务全球集合预报系统的系统性误差进行估计和订正.本文主要介绍这种方法及其原理,其优点是需要的样本量比较小,能够快速经济地对模式产品进行有效的误差估计和订正.使用这种方法对全球T213集合预报系统500 hPa高度场、850 hPa温度场和2 m温度的预报产品进行一阶偏差订正,对订正前后集合预报产品进行检验分析和对比,结果表明,订正后的高层形势场集合预报和2 m温度集合预报的均一性、集合平均的均方根误差和距平相关系数都得到了改善,系统性偏差得到了不同程度的订正,对于存在较大系统性误差的2 m温度预报,订正效果尤其显著.     

集合预报在渤海极大风预报中的应用

利用2015年2月至2018年2月地面气象常规观测中逐小时极大风及欧洲中期天气预报中心集合预报中6 h极大风预报数据,选取渤海海域代表站点,对集合预报极大风产品进行预报误差特征分析。分析表明:集合预报极大风产品的离散度明显偏小于均方根误差,各个预报成员的预报结果集中与否并不能反映出预报可信度。受模式预报能力所限,无法简单通过集合预报选取出最为可信的预报结果。集合平均、第75%分位值、最大值在极大风预报中各有优劣,因此基于以上三个统计量及不同量级风速发生的频率建立了渤海极大风预报客观订正方法,试验对比分析表明,该订正方法可以使极大风预报准确率有效的提高,为大风天气过程预报提供重要参考。     

能见度集合预报及后处理技术应用

基于污染物情况、环流系统和时空分布特征分析,利用神经网络对历史数据进行建模,生成了能见度集合预报产品。在2022年冬季的TS评分检验中,预报产品优于欧洲中期数值预报中心模式(ECMWF)的能见度预报产品。利用概率匹配、最优百分位和神经网络三种后处理方法生成后处理产品,这些产品的TS评分优于集合预报产品。预报输入的ECMWF模式2 m湿度与实况的偏差是误差的主要来源。利用集成方法对三种后处理产品进行集成,其TS评分结果在低能见度区间总体接近或略优于原始产品。生成的能见度集合预报后处理最优集成预报产品成功提高了对中期延伸期能见度天气的预测准确性。     

The Relationship between Deterministic and Ensemble Mean Forecast Errors Revealed by Global and Local Attractor Radii

It has been demonstrated that ensemble mean forecasts, in the context of the sample mean, have higher forecasting skill than deterministic(or single) forecasts. However, few studies have focused on quantifying the relationship between their forecast errors, especially in individual prediction cases. Clarification of the characteristics of deterministic and ensemble mean forecasts from the perspective of attractors of dynamical systems has also rarely been involved. In this paper, two attractor statistics—namely, the global and local attractor radii(GAR and LAR, respectively)—are applied to reveal the relationship between deterministic and ensemble mean forecast errors. The practical forecast experiments are implemented in a perfect model scenario with the Lorenz96 model as the numerical results for verification. The sample mean errors of deterministic and ensemble mean forecasts can be expressed by GAR and LAR, respectively, and their ratio is found to approach2~(1/2) with lead time. Meanwhile, the LAR can provide the expected ratio of the ensemble mean and deterministic forecast errors in individual cases.     

数字逻辑理论及其在气象预报集成中的应用

以数字逻辑理论为基础，采用逻辑电路设计方法，对二级（0，1）气象要素预报多种方法进行预报集成尝式，效果令人满意。该方法理论依据充分，计算简单，易于编程，为预报集成开辟了一条新的途径。     

集合百分位融合法在广东台风降水预报中的改进

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报的客观检验结果,构建了针对广东台风降水的最优百分位融合产品,检验表明强降水风险评分(TS)较集合平均产品提升显著,预报时效越长,提升幅度越大,但预报偏差(Bias)与虚警率(FAR)也相应增大.最优百分位融合产品的强降水预报范围偏大与台风路径预报的发散度有较大关联,因融合产...     

集对分析在云南强降水预报集成方法中的应用

将集对分析中的联系度概念用于云南省强降水过程预报集成 ,首先对强降水天气过程进行分型 ,确定MM5模式预报、省台客观指导预报、预报员经验预报与云南强降水过程的联系度 ,用权重法将强降水预报进行集成 ,从而给出集不同预报于一体的云南全省性强降水过程预报集成方法     

集合敏感性在预报误差及可预报性研究中的应用进展综述

研究大气的可预报性和预报误差产生的原因,对于改进数值预报,提升业务预报技巧具有重要意义。集合敏感性基于具有流依赖特性的集合预报,通过建立预报与初始场或前期预报大气状态之间的统计关系,为揭示与预报对象可预报性相关的动力学特征及理解预报误差来源和传播机制提供了一种新方法。同时,介绍了集合敏感性的定义和度量,并综述了其针对典型天气系统和高影响天气事件研究的进展,并讨论了该方法的优势和局限性。     

中短期天气集合预报问题

集合预报从上个世纪九十年代兴起 ,目前已成为许多业务预报中心的重要业务之一 ,同时也成为研究的重要工具。系统介绍了全球模式中短期天气预报集合、有限区域模式短期天气预报集合以及集合预报在强风暴预报中的应用等 ,并对集合预报中应当注意的问题进行了阐述。     

集合预报产品在江苏省暴雨预报中的应用评估

利用2011—2015年6—8月TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)数据集中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,以下简称EC)的集合降水预报数据和江苏省70个基本站逐日24 h(20时至次日20时)降水数据,通过大量暴雨样本系统检验和评估了EC集合预报及多种后处理释用产品对江苏暴雨的预报能力。结果表明:作为集合预报的初级产品,集合平均对暴雨的预报存在明显的漏报率,TS预报评分尚不及EC确定性预报;集合预报不同成员间对暴雨的预报技巧差异大,其最优成员组合的预报能力显著优于EC确定性预报,表明集合预报具有较大的应用潜力;在多种集合预报后处理释用技术中,最大值、最优百分位、降水偏差订正频率匹配法、概率预报、集合异常预报法和杜-周排序法(最大值法)的平均TS评分均较高,超过10%,其次90%分位数、融合、融合-概率匹配和杜-周排序法(集合平均或中位值法)的预报效果也均优于EC确定性预报。集合中位值、概率匹配方法对江苏暴雨的预报评分低于集合平均预报,在暴雨预报上的参考价值相对较低。该评估结果进一步加深了对各集合预报产品区域暴雨预报能力的认识,为预报员更直接快速地选取有效的集合预报产品提供参考。