ECMWF细网格2m温度产品在乌鲁木齐市温度预报中的检验

利用2011年7月至2014年6月的ECMWF细网格2m温度预报产品,采用格点映射站点和双线性插值法挑选最优预报参考格点,并用天气学检验方法,对该模式在不同季节、不同天气时的乌鲁木齐市温度预报能力进行检验。检验表明：该产品对制作乌鲁木齐未来24小时温度预报具有很好的指导意义,全年的最高最低温度预报准确率为74～75％,季节变化明显,夏半年的预报准确率高出冬半年10～25％;模式对降雨、降雪时的温度预报较好,大雾时最差,并且会使最低气温预报严重低于实况,对东南风时最高气温预报好于最低气温;该产品整体上在准确率和稳定性上均优于中央台指导预报,在春季具有明显优势,高低温正技巧可达0.4℃。     

ECMWF细网格2 m温度预报产品在南疆西部温度预报中的释用

利用2016年1月1日—2018年12月31日ECMWF细网格模式2 m温度预报产品,使用三次多项式差值方法内插到站点,并用中短期天气预报检验方法,对南疆西部12个国家站与15个区域自动站共27个站的最高、最低气温未来24 h预报效果进行检验分析。结果表明：ECMWF细网格模式2 m温度预报产品对南疆西部非山区站未来24 h最高、最低气温的预报能力较好,对山区站未来24 h预报效果差;对南疆西部最高、最低气温的预报效果随季节变化,夏季预报准确率高于冬季,秋季预报准确率最低;模式最高气温预报准确率在降雪、高温天气时较高,最低气温预报准确率在降雨时较高,在高温过程中较低;模式对于降雨、降雪、大风/沙尘等天气最高气温预报偏低,高温事件中最高气温预报偏高。最低气温预报在降雨、高温天气中偏高,降雪时偏低,大风/沙尘天气最低气温预报偏东地区偏高、偏北地区偏低。降雪、高温天气预报相对降雨、大风/沙尘天气预报效果更稳定。     

EC细网格2m温度对沧州市的预报能力检验及订正

利用EC模式对2017年沧州市14个国家基本站2m最高、最低温度的24、48、72h预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差和皮尔森相关系数等统计方法进行检验及订正。结果表明:EC模式对不同预报时效预报准确率,最高温度模式20时起报高于08时,最低温度08时起报高于20时;随着预报时效的延长,模式预报准确率逐渐下降。预报准确率最高温度区域差异不明显,月际变化大;最低温度区域差异显著,月际变化不均。EC模式对沧州温度的预报误差主要由系统误差造成,温度预报绝大多数的大值误差出现在转折性天气阶段,当出现明显升温和高温时,最高温度预报偏低更明显,出现明显降温时,最低温度预报偏高。对2018年1-4月EC模式预报最高、最低温度进行系统和大误差订正检验,发现订正后预报效果更好。     

ECMWF细网格要素预报场在乌鲁木齐米东区的预报性能检验

利用升级后的ECMWF细网格模式2m温度、大尺度降水量(LSP)、累积降水量(TP)及850hPa风速等气象要素预报场,采用客观分析和统计学方法,对2015年2月至2017年1月乌鲁木齐米东区气温、降水及风速进行检验分析。结果表明:2m温度场对于米东区最高、最低气温有较好的预报能力,最高、最低气温年均准确率ECMWF细网格模式产品均高于中央气象台指导预报产品,分别达69.1%和73.8%。细网格和中央气象台指导预报的晴雨准确率均接近或超过80%,对降水天气预报有较好的参考价值;降水分级检验上看,ECMWF细网格和中央指导预报准确率均不太高;对于降雨天气,细网格的预报能力略高于指导预报;对于降雪天气,指导预报对小雪和大雪的预报准确率高于细网格;ECMWF细网格850hPa风速产品与实况风速有较好的相关性,对逐日风的预报有较好地指示意义。     

ECMWF细网格2米温度在新疆及周边地区的预报效果检验

本文对2013年1～12月ECMWF细网格2米温度在新疆区域的预报效果进行了统计检验。结果表明：ECMWF细网格2米温度预报为系统性偏高,预报效果随预报时效的延长而逐渐变差。三天内温度预报的绝对误差小、预报准确率高,对实际温度预报有很好指导作用;七天内温度预报的绝对误差较小,预报准确率较高,对实际温度预报具有参考价值;八到十天预报误差大、准确率低,对实际温度预报参考价值不大。温度预报精度在蒙古国西部最低,北疆盆地次之,南疆盆地最高。     

福建省ECMWF细网格模式2 m温度预报误差分析与订正

选取2022年1月1日—12月31日ECMWF细网格模式2 m温度预报24 h以内预报时效产品和对应时次的福建省70个国家站观测资料进行分析,采用ARIMA(差分自回归移动平均)模型和双权重ARIMA模型分别对2 m温度预报产品进行偏差订正,并对订正前后的结果进行对比分析。结果表明：1) ECMWF模式2 m温度预报在福建省主要呈现冷偏差,随着预报时效的增加,均方根误差和准确率随之变差;分别用两种模型进行订正,平均绝对误差由2.1℃以内减小到1.6℃以内,均方根误差从2.5℃以内降低到2.1℃以内,且偏差越大,订正效果越明显。2) ECMWF模式2 m温度逐月预报效果差异较大,订正后各评价指标均有显著改进,各月平均误差在-0.5—0.5℃。3) ECMWF模式2 m温度预报偏差主要表现为福建东部沿海小、中西部较大;订正后平均绝对误差和均方根误差减小至2℃以内,且对高海拔地区的站点改善效果更加明显。与ARIMA模型相比,双权重ARIMA模型订正后平均绝对误差与均方根误差更小、准确率更高,订正效果更好。     

FINE ECMWF模式对南海10m风速预报能力的检验

利用FINE ECMWF模式逐日分析场(0场)序列和10d预报场序列,使用气候学方法客观检验FINEECMWF模式对南海10米风速的预报能力,主要结果如下:(1)模式对南海10米风速具有较高的预报性能,并且不同季节和不同海区具有不同的预报性能.(2)随着预报时效的增加,均方根误差线性增长.不同季节均方根误差最小的是春季,其次是冬季,最大的是夏季和秋季.随着预报时效的增加,15°以北海区的误差增长最快.广东沿海西部海区、北部湾和海南岛西南部在各个季节各个预报时次都是相对大值区.(3)随着预报时效的增加,ACC逐渐减小.不同季节预报效果最好的是春季和冬季,其次是秋季,最差的是夏季.随着预报时效的增长,春季和夏季ACC的大值区主要出现在海区的南部,秋季的大值区分布在海区的南部和北部,冬季的大值区主要分布在海区的中北部.     

ECMWF细网格模式探空在阿勒泰地区短时强降水预报中的统计检验

采用2013—2018年5—9月ECMWF细网格资料和阿勒泰地区36次短时强降水资料,用Micaps平台的模式探空模块计算T-log P图及其对流参数,运用统计学方法进行了误差检验。结果表明:模式探空T-log P图48 h预报时效内一致性较高(72%),尤其是24 h预报时效内(92%);72 h预报时效内总指数和干暖盖指数及垂直风切变、60 h预报时效内沙氏指数、48 h预报时效内风暴相对螺旋度和36 h预报时效内850与500 hPa温度差、对流温度、最大抬升指数、抬升指数以及24 h预报时效内K指数、700与850 hPa假相当位温差、大风指数等对流参数的3种误差均较小(3.5),相关系数较高(0.60),特别是沙氏指数、K指数、700与850 hPa假相当位温差、垂直风切变和风暴相对螺旋度的3种误差1.5。T-log P图的一致性随时效的延长而减小,对流参数的误差随预报时效的延长变化不一致,在强对流潜势预报业务中注意订正运用。     

四川地区EC细网格模式2m温度偏差订正研究

本文选取2017年1~12月ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式168h预报时效的2m温度场和对应时段四川地区157个国家站的观测资料,对比分析了模式温度预报的系统性偏差特征,采用15日周期的滑动双权重平均法对2m温度预报产品进行偏差订正,并与四川省气象台现有的主、客观预报产品进行对比,结果表明:(1)EC模式对低温的预报准确率远高于高温预报准确率;订正后高、低温预报准确率均有显著提高,其中低温平均提高了20.5%,高温提高了31.2%,平均绝对误差分别减小约1.1℃和2.9℃。(2)EC模式高温预报的逐月差异明显比低温预报逐月差异大,订正后差异明显减小,且各月的高、低温预报准确率均有显著提升,订正后各月高、低温的平均绝对误差均在2℃之内。(3)EC模式对于低温和高温的预报在全省均大致呈现负的系统性误差,且高温预报的系统性误差明显比低温预报的系统性误差大,订正后2m温度预报的系统性误差均明显降低,全省大部分地区维持在±1℃之间。(4)与四川省气象台现有的主、客观预报产品对比显示,对于高低温预报均是EC订正后准确率最高、平均绝对误差最小,订正效果较为理想。     

大连地区ECMWF细网格模式阵风预报误差检验与分析

阵风的预报误差检验对实际工作中的精细化预报订正具有一定的指导意义,同时对精细化预报中如何消除误差日变化的影响提供了借鉴。选取2017—2019年3～72 h逐日逐3 h欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecast,ECMWF）细网格10 m阵风和10 m平均风预报资料,基于大连地区9个国家气象观测站实况逐3 h极大风资料进行预报误差检验分析。结果表明：按预报风级和实况风级分类的预报误差对比检验均表明ECMWF细网格预报整体偏大,平均误差为0.96 m·s-1,但具体到各风级时两种分类的预报误差统计结论并不一致,按预报风级分类的检验更符合基于模式预报开展的实际预报工作。以预报为基准统计,各风向、各风级、各站的预报误差均差异明显,风级越大预报偏大的程度越高,风向也表现出随风级增大误差增大的趋势。阵风预报的平均误差具有明显日变化,08:00（北京时,下同）前后误差最大,20:00前后误差最小,主要由10 m平均风的平均误差日变化所致。全部预报个例与实况各时效预报相关系数均在0.7以上,具体到各风级、风向时,各风向相关...     

Grapes模式预报西南地区夏季2m温度的检验评估

利用西南地区2004、2005年夏季的实况温度对G rapes模式输出的2m温度预报产品进行检验,结果表明,不管是单日预报误差还是月平均预报误差,都没有随预报时效的延长而增大,对四川盆地大部分地区,模式预报温度偏高,对重庆、云南、贵州及川西高原南部的温度预报,基本上表现为14时偏高,02时偏低,对川西高原北部和西藏则表现为预报温度偏低。分析表明,模式中对高原地形处理的不真实是温度预报产生误差的重要原因之一,利用回归分析方法能对模式温度预报进行有效的订正。检验分析结果为进一步改进模式,提高要素预报产品质量提供了一定的依据。     

Grapes模式预报西南地区夏季2m温度的检验评估

利用西南地区2004、2005年夏季的实况温度对G rapes模式输出的2m温度预报产品进行检验,结果表明,不管是单日预报误差还是月平均预报误差,都没有随预报时效的延长而增大,对四川盆地大部分地区,模式预报温度偏高,对重庆、云南、贵州及川西高原南部的温度预报,基本上表现为14时偏高,02时偏低,对川西高原北部和西藏则表现为预报温度偏低。分析表明,模式中对高原地形处理的不真实是温度预报产生误差的重要原因之一,利用回归分析方法能对模式温度预报进行有效的订正。检验分析结果为进一步改进模式,提高要素预报产品质量提供了一定的依据。     

冬季EC 2m温度预报在贵州毕节地区的检验分析

利用毕节市8个国家站02时、14时气温实况数据,分别计算2016-2018年冬季(12月、1月、2月)EC细网格2 m温度预报的准确率、平均绝对误差、绝对误差,检验在升温、平稳、降温3类天气过程中温度预报效果,为模式温度预报订正提供参考依据。结果表明:02时的预报平均准确率比14时高约10%;除赫章站以外,其余站点准确率在60%~80%之间,有一定预报参考意义;3类天气过程中,平稳、降温天气中温度预报效果明显优于升温天气;升温天气过程中02、14时温度预报大多偏低0~4℃,降温天气过程中02时温度预报总体偏低0~4℃,14时偏高0~4℃。     

ECMWF高分辨率模式2 m温度预报误差订正方法研究

文章提出了一种结合滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法的综合订正技术,并对2016年5月1日至2017年5月1日期间24～168 h预报时效内欧洲中期天气预报中心(ECMWF)高分辨率模式的2 m最高和最低温度进行偏差订正和误差分析,主要结论如下:(1)ECMWF模式在江西省的温度预报整体上比实况偏低,最高温度尤为明显,模式温度的空间分布表现出显著的系统性偏差,且偏差在不同预报时效是稳定的,订正ECMWF模式温度具有可行性。(2)滑动双权重平均订正法中较长的滑动订正周期对模式温度预报有更好的订正效果,采用滑动订正周期20 d是比较理想的。滑动双权重平均订正法具有持续的订正能力,但在季节过渡期间订正效果可能并不理想,而空间误差逐步订正法能进一步提高滑动双权重平均订正法的预报订正质量。(3)温度预报准确率表明,滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法综合订正技术较好地改善了站点温度的预报质量。经过订正后,模式最高温度24、48、72 h预报误差≤2℃的准确率分别从0.59、0.55、0.52提高到0.75、0.68、0.62,模式最低温度24、48、72 h预报准确率分别从0.84、0.83、0.82提高到0.89、0.87、0.85。订正后72 h最高和最低温度的预报准确率都大于订正前模式24 h的准确率。总体而言,该综合订正技术较好地订正了模式误差,且误差在空间分布上较均匀。(4)对于高山站而言,经过订正后的最高和最低温度与实况基本吻合。空间误差逐步订正法的订正量在±1℃之内,与滑动双权重平均订正后的偏差呈现一定的负相关,有正的订正效果。该综合订正法已成功运用于江西省精细化气象要素客观预报业务系统中。     

2021年四川省2 m温度数值模式预报检验评估

通过对比分析3个区域数值模式（CMA-MESO-3KM、SW3KM和SW9KM）2021年3—12月逐日2 m温度（包括日最高温和最低温）预报结果和气象观测站实况数据,检验评估了3个数值模式对四川省2 m温度的预报性能。结果表明：（1）模式对最低温度预报效果好于最高温度,SW3KM模式对3—10月2 m温度预报略好于SW9KM和CMA-MESO-3KM模式,SW3KM模式对最高、最低温预报效果优于SW9KM模式,其准确率最多可分别提高13.4%、31.9%,较CMA-MESO-3KM模式最多都可提高18.8%。（2）温度误差分布有明显的日变化特征,3个模式预报温度误差从凌晨至上午逐渐减小,而下午至晚上逐渐增大,SW3KM和SW9KM模式预报温度上午较实况偏高,其它预报时段较实况偏低,CMA-MESO-3KM模式预报温度较实况偏低。（3）温度预报准确率与海拔高度密切相关,预报准确率随着海拔高度增加而降低,系统性偏差增大。（4）CMA-MESO-3KM模式冷季温度预报偏高、暖季预报偏低,12时起报略好于00时;SW3KM和SW9KM模式00时起报的20 ℃以上温度预报偏低、20 ℃以下温度预报偏高,而12时起报的低于30 ℃附近温度预报较实况偏低,但00时起报温度误差小于12时起报。     

GRAPES_MESO区域中尺度模式对贵州温度与降水预报的检验评估

利用贵州2017年实况高温、低温以及降水数据对GRAPES_MESO区域中尺度模式预报的温度与降水产品进行检验,结果表明：该模式对贵州高温预报能力较差,对低温预报能力较好,误差在2℃以内且预报稳定性较高,该模式在小雨预报方面有一定优势,对暴雨及以上降水预报能力较差。从贵州不同区域检验结果来看,该模式在温度预报上为安顺市最好、铜仁市最差,在降水预报上为遵义市最好、黔西南州最差。检验分析结果为进一步改进GRAPES_MESO区域中尺度模式,提高要素预报准确率提供一定依据。     

EC细网格对黔南州温度预报的订正研究

该文采用EC细网格2 m温度预报场及国家站实况资料,通过滑动平均法、双权重滑动平均法、多项式拟合法以及最佳系数法对EC细网格2 m温度在黔南州的预报进行订正分析,结果显示：4种方法订正后最高气温7 d平均准确率分别提升了12.70%～17.84%,最低气温7 d平均准确率分别提升了1.14%～2.86%。对于高温预报,最佳系数法订正效果最优,其次是多项式拟合法,对于最低气温,前3 d采用滑动平均法订正效果最明显,第4 d开始则采用最佳系数法订正,订正效果更明显。4种订正方法均在7—9月效果最明显。黔南州西部及中部地区多项式拟合法订正效果更好,州东南部地区最佳系数法与滑动平均法订正效果更好,但在120 h时效后滑动平均法的订正效果明显下降,州北部地区最佳系数法订正效果更为明显。     

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。