美国天气预报质量趋势

过去15-20年来,国家天气局(NWS)要素预报的发展趋势是,降水概率预报和最高最低温度预报的质量现在明显地高于前期.例如冷(暖)季12-24小时主观公共预报的技术评分,已由1967-1968(1967)年的38%(24%)提高到1984-1985(1984)年的48%(34%)左右.其它主观预报时效和三种客观公共预报的时效,在技术评分上也有类似提高.此外,现在的24-36(36-48)小时公共预报其熟练程度和60年代后期的12-24(24-36)小时公共预报是一样的.     

英国气象局15公里网格距的中尺度预报模式

本文介绍英国气象局中尺度预报模式,并就某些气象要素给出模式客观预报与预报员(主观)预报的验证结果。     

新疆15个地州首府城市最高最低温度预报检验

利用客观统计方法,对2009—2012年新疆15个地州首府城市最高最低温度预报进行检验。结果表明:(1)15个站最高温度预报准确率高于最低温度,最高最低温度的预报准确率均呈逐年上升趋势。(2)最高最低温度预报准确率随预报时效的延长而降低,克拉玛依、吐鲁番、和田、阿图什、喀什和哈密6个站24、48、72 h预报准确率都高于平均值。(3)温度预报夏秋季好于冬春季,其中最高温度预报夏季最好,冬季最差;最低温度预报秋季最好,春季最差。(4)2012年冬季,15个站预报员主观预报与中央台指导预报的最高最低温度SST平均值基本相同,正负技巧的站点数持平,但站点差异比较大。克拉玛依、阿图什温度预报准确率高于中央台指导预报,且正技巧较高;阿勒泰、阿克苏预报准确率低于中央台指导预报,且负技巧较大。     

北京地区温度要素模式预报和客观方法检验评估

利用2018年10月1日至2019年9月30日北京地区55个地面气象站的实况观测数据对欧洲中期天气预报中心的全球预报(ECMWF-thin)、国家气象中心区域预报(Grapes)、北京睿图(RMAPS)、国家级指导预报(SCMOC)、北京智能网格温度客观预报(BJTM)和集合相似预报(AnEn)的逐日最高、最低气温预报结果进行检验评估。结果表明:(1)ECMWF-thin模式预报效果优于Grapes和RMAPS,客观方法BJTM和AnEn对ECMWF-thin的改进效果明显。(2)AnEn在10月至次年4月预报效果好,BJTM在5—9月预报效果好;不同预报时效中,AnEn在短期、中期前段预报效果较好,BJTM在中期5~9 d预报效果相对较好。(3)以南郊观象台为代表站进行检验,结果显示模式预报均存在明显的系统偏差,客观方法对系统偏差有很好的订正效果。(4)在降水、大风或无天气系统时,BJTM、AnEn的日最高温度预报准确率较高;雾霾天气背景下,ECMWF-thin的最高温度预报准确率较高。雾霾、大风和无天气系统时,ECMWF-thin最低温度预报偏差最小,客观方法对模式预报无改进;降水天气背景下,RMAPS和BJTM对最低温度的预报偏差最小。     

客观和主观降水概率预报:一些相互关系的统计分析

本文提出有关客观和主观降水概率预报之间相互关系的两个具体问题:主观预报是否包括客观预报未包括的信息?主观预报是否充分利用了客观预报?关于第一个问题,11年以上的资料分析说明,主观降水概率预报包括的信息超过客观降水概率预报所包括的信息。本研究中研究了包括地理区、预报时效和季节的所有组合。对于较长的预报时效来说,这一结论似乎与早期研究结果矛盾。在早期研究中,这两种降水概率预报是用集合技能评分作比较的。关于第二个问题,统计结果说明主观预报一般不能充分利用客观预报的信息。然而,从统计意义来说,后者的结果不象与第一个问题有关的结果强;此外该结果说明主要是在气候概率(即0.10—0.40)附近能较充分利用客观预报。这一结果说明,在做降水概率预报时结合客观和主观预报用更多信息量也许是可能的。     

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。     

铜川乡镇及旅游景点预报质量检验初探

根据中国气象局《中短期天气预报质量检验办法(试行)》的规定,对铜川市气象台2014年5—10月31个乡镇(街道办)、10个旅游景点的预报质量进行评定,结果表明:晴雨和最低温度预报准确率较高,且最低温度预报准确率明显高于最高温度,24h平均绝对误差小于2.0℃,有一定的参考价值,一般性降水预报准确率相对偏低;晴雨和一般性降水、最高温度预报准确率南部耀州区最高,最低温度预报准确率中部王益区、印台区较高,应加强北部宜君县温度订正预报。市级气象台和区县气象局预报能力各有优势,应加强市县天气会商,加强预报能力培训,总结地形、地貌和地表植被、天气状况等对气象要素的影响规律,以逐步提高乡镇预报准确率。     

美国国家天气局降水预报技术水平的发展趋势

1.引言国家天气局(NWS)降水预报进展的程度,在过去20年一直有争论。其主要原因在于几乎不存在一致的降水预报技术的长期记录,缺乏对于预报效果长期记录的深入研究。本文讨论的重点是NWS所制作的各类降水预报精度的长期发展趋势。图1表明,国家气象中心(NMC)的两个业务数值天气预报(NWP)模式,北半球初始方程模式     

上海区域要素客观预报方法效果检验

数值模式的客观释用是数值模式在业务工作中发挥效能的重要环节。在对上海区域数值模式近5年的模式直接输出(DMO)进行检验的基础上,分别采用卡尔曼滤波释用(KLM)和最优化集成释用(OCF)的方法进行要素客观释用,总结出区域数值模式的预报性能,客观释用也取得令人鼓舞的结果:(1)近几年,上海区域数值模式的直接输出结果(DMO)对温度、湿度以及风向的预报改善不明显,甚至还有变差现象,风速的预报自2005年起有改善,但主要体现在预报的稳定性方面。(2)KLM方法较DMO在温度、相对湿度和风速的预报上均有明显提高,但是风向的预报无明显提高,预报准确率甚至略有下降。(3)OCF方法的预报性能较KLM方法略有提高。温度、相对湿度以及风向的预报准确率提高约2%,风速预报与KLM方法相当。在春季和冬季,OCF的预报水平已经与主观综合预报相当,如果主观综合预报能充分参考OCF的预报结果,主观综合预报"春季和冬季预报误差相对偏大"这一弱点能得到改善。检验结果能为数值模式的开发和调试者提供有益的参考,而最优化集成方法的成功业务尝试也佐证了集成预报在数值模式客观释用中的美好前景。     

大埔霜冻的年际变化特点及预报思路改进

根据1958-2010年地面观测资料的统计归纳,分析大埔霜冻的气候特征,及霜冻时的气象要素.结果表明,霜冻自1987年开始有减少趋势,霜期也明显缩短;霜冻出现在冷空气入侵以后,风向一般都以东南风为主,风力维持在0.9 m/s左右,属冷空气向北的回流阶段.某些气象要素变化剧烈,例如在霜冻前2h,湿度可能大幅上升,此类突变的气象要素对预报无参考价值.另外,预报参考的气象要素少,加上预报员经验有限,只能从尽量把灾害减小到最小的角度考虑做好预报.     

北京奥运交通路段精细预报

利用2007年6月1日-9月30日北京奥运交通路段27个自动气象站（含9个路面自动气象站）的监测资料,对各自动气象站的气象要素与北京市观象台同期气象要素进行统计相关分析,得出97个一元线性关系式,其各气象要素的相关系数（最高气温为0.9103~0.9884,最低气温为0.8777~0.9883,相对湿度为0.7499~0.9682,路面环境最高气温与路面最高温度为0.8502~0.9288,路面环境最低气温与路面最低温度为0.9171~0.9851）均通过F_α=0.01的检验。2008年8月北京奥运会期间,在北京市气象台短期预报产品的基础上,根据线性回归关系式,生成交通路段客观预报产品,并应用于服务。     

沪渝高速(三岔口大桥)路面温度特征及模型研究

利用沪渝高速公路恩施-宜昌路段恩施附近的三岔口大桥(海拔708 m)自动站监测2013年6—8月(夏季)及2013年12月至2014年2月(冬季)逐日逐时次气象要素资料,统计分析夏季、冬季路面温度与气温的变化特征及路面温度与气象因子的关系,基于逐步引入因子线性回归分析方法建立路面温度统计模型,并对模型的预报效果进行实验研究。结果表明:夏季路面最高温度受多种气象要素的影响,与日最高气温、日平均气温、前一日路面最高温度、前一日路面平均温度呈正相关,与相对湿度、24 h累计降水呈负相关。冬季路面最低温度与最低气温呈显著性相关。通过模型的效果实验,发现夏季路面最高温度用日最高气温、日最小相对湿度及前一天物理量建立的模型预报结果与实况的变化趋势最为接近;冬季路面最低温度用日最低气温、日最小相对湿度、日平均风速及前一天物理量建立的模型预报结果与实况的变化趋势最为接近。     

基于机器学习的模式温度预报订正方法研究

机器学习在气象数值模式的后处理中表现优越,但其稳定性和适用性有待深入探究。本文选取了ECWMF模式包括2米温度、风、降水等多气象要素预报产品和安徽省80个国家气象站观测2米温度实况资料,分析了EC模式在安徽省站点温度预报误差,利用决策树、随机森林、LightGBM三种机器学习算法订正EC 模式0-72小时温度站点预报,并将其与传统MOS订正方法和SPCC主观预报产品进行了对比。结果表明：EC模式高温预报误差明显高于低温预报,在安徽皖南山区和大别山区存在较大误差;机器学习算法中最高温度预报随机森林表现最优,最低温度预报LightGBM最优,比EC模式平均绝对误差MAE分别降低了0.55℃、0.2℃,均方根误差RMSE分别降低0.6℃、0.31℃,预报准确率提高了18.16%和5.19%;高山站独立建模并融合周围站的信息能有效降低模型误差;相比SPCC主观预报产品,机器学习预报模型在高温和寒潮过程中互有优劣,但在天气转折初期落后;机器学习可以作为常规预报模式的补充,能显著优化或改善传统预报中温度预测精度,特别是对于数据缺乏的高山站点。     

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。     

2008年汛期国家精细化温度指导预报在河南区域的检验

对国家气象中心2008年6-8月下发的精细化温度指导预报在河南区域的绝对平均误差和分级预报准确率进行了分析,结果发现:总体上24-96 h预报效果好于120-168 h;各月最低温度的预报效果均好于最高温度;7、8月份最高、最低温度预报效果好于6月;平原的预报效果好于山区.与河南省气象台温度指导预报结果对比发现:最高气温预报评分普遍比省台低6～13分.最低气温预报评分6月份的0-24 h和24-48 h比省台低2～3分,48-72 h比省台高2分以上;7月份预报评分均比省台高6分以上;8月份预报评分比省台低6分以上.     

基于小波分析的客观预报方法在智能网格高低温预报中的应用

基于2017—2018年中国气象局高分辨率数值预报产品、甘肃实时城镇预报产品和国家级地面观测站数据,利用小波分析、滑动训练、最优融合等技术,研发出甘肃省智能网格高低温客观订正产品。检验分析表明:城镇预报产品、滑动训练订正产品、最优融合产品3种订正产品对CMA预报均有订正能力,3种客观订正产品的最高气温订正能力强于最低气温订正能力;滑动训练法与最优融合法产生的高低温订正产品,在系统误差明显地区(甘南、陇南等)的预报结果要好于模式客观预报,而高低温城镇预报产品在气温局地性强或者模式客观预报能力差的区域有优势;最优融合预报方法生成的高低温产品预报能力略高于滑动训练订正产品且与现有预报员制作城镇预报产品基本持平,初步具备了替代主观预报的能力。     

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。     

预报因子的分析处理及判别方程的建立

一、引言天气预报中的动力学方法(即采用流体动力学的规律研究建立数值预报模式,对未来的天气形势场作出预报)和统计学方法(即采用气象要素之间前后期数值之间的关系,建立统计预报模式,对未来气象要素的数值作出预报)具有定量、客观及可以采用计算机进行自动化处理等优点。从方法本身来看,前者能把握大形势场的动力发展规律,     

对流性风暴及其天气现象的自动化预报

一、引言自本世纪七十年代中期以来,作为日常业务已向国家天气局(NWS)的天气预报中心、民航机场和全国各地的多种其它用户发布雷暴、局地强风暴及由其引起的天气现象,如龙卷、大冰雹、破坏性强风和暴雨的短期(6—36小时)与甚短期(2—6小时)的客观预报。种类繁多的预报产品是采用模式输出统计(MOS)技术与多元筛选回归方法得到的。     

华南西部欧洲细网格2m温度预报误差分析

利用2011年7月-2012年7月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式细网格地面2m温度和广西区域自动站气温观测资料,对比分析了EC模式细网格2m温度24小时时效内在华南西部地区不同季节、不同天气系统影响下的预报性能。结果表明:(1)全年平均而言,低温预报误差整体较小,预报准确率达77.7%,高温预报误差变化较大,准确率只有32.8%,低温预报准确率比高温预报准确率高44.9%,低温预报具有较高的参考价值。(2)不同季节高温低温预报差异明显,在夏季(6月-8月)低温预报的准确率达80%,但最高温度的预报准确率只有10%左右;在冬季,最低温度准确率下降到65%左右,而最高温度准确率相反,上升至50%左右。(3)不同地理区域预报性能差别较大:最高温度预报1-3月桂西可信度较高,达60%,4-5月和11-12月四个月只有桂东部分地区的预报具有一定的参考价值。(4)从全年误差分布来看,高温预报在冬季是误差小的所占比重大,误差大的比重小,夏季的则相反,春秋的误差等级分布的较为均匀,每个等级所占比重相似。低温预报则分布的比较均匀,全年基本都是误差越小占比重越大,只是冬季误差小的比重相对较小。5)不同天气形势的温度预报性能亦不同:冬春季冷空气(锋面)影响过程和春季低温阴雨过程的高温预报有一定的参考价值;夏季区域性暴雨过程和副热带高压影响过程的高温预报参考价值较低,误差平均达31%和5.8%,可作为预报主观订正的幅度参考值,四种天气型的低温预报准确性都较高,达到70%以上。