ECMWF模式地面气温预报的四种误差订正方法的比较研究

采用均方根误差对欧洲中期天气预报中心（ECWMF）确定性预报模式2007年1月至2010年12月的地面气温预报结果进行评估,并分别利用一元线性回归、多元线性回归、单时效消除偏差和多时效消除偏差平均的订正方法,对ECMWF模式地面气温预报结果进行订正。结果表明,4种订正方法都能有效地减小地面气温多个时效预报的误差,改进幅度约为1℃。在短期预报中仅考虑最新预报结果的一元线性回归订正方法要优于考虑多个预报结果的多元集成预报订正方法。在中期预报中考虑多个预报结果的多元集成预报订正方法更优,更稳定。在模式预报误差较大的情况下,多时效集成的订正方法能更稳定地减小误差。     

基于小波分析的西北区智能网格气温客观预报方法的检验评估

基于中国气象局(China Meterological Administration,CMA)高分辨率数值预报产品、欧洲中期数值预报中心(the European Center for Medium-range Weather Forecast,ECMWF)精细化数值预报产品和国家级地面观测站数据,采用小波分析方法及滑动训练、最优融合等技术对模式误差序列进行时频处理,实现了对模式系统误差和局地误差的订正,发展了西北区智能网格气温客观预报方法(northwest intelligent grid temperature objective prediction method,NWTM)。以2017年3月—2018年2月数据作为训练样本,对2018年3月—2019年1月西北区239个国家基本站进行检验。结果表明:1)NWTM对CMA和ECMWF两种模式产品的气温预报能力有显著的提升;随着预报时效增长,两种模式订正产品的误差增大。2)NWTM对ECMWF西北区最高气温的订正效果要明显优于CMA,但就最低气温而言,NWTM对CMA的订正效果更为显著。其中,就24 h最高气温而言,ECMWF在宁夏的订正效果最好,CMA在青海的订正效果最好;而对于24 h最低气温的预报,CMA在西北4省的订正效果相差不大,ECMWF在陕西的订正效果最好。3)空间误差检验表明:针对最高气温的预报,ECMWF订正产品的订正能力明显优于CMA,特别是在甘肃河西走廊和中东部、陕西北部和南部、宁夏中南部及青海大部。就最低气温的预报而言,ECMWF和CMA对甘肃河东和陕西南部的订正能力较好;ECMWF订正产品在宁夏中南部及青海南部的订正能力高于CMA,而CMA订正产品在陕西中部的订正能力更优。     

欧洲中期天气预报中心数值预报图的检验

为了对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）数值预报图的优缺点有比较系统的了解，本文用1984年5月到1985年4月的一年北半球预报图资料，对各月平均误差分布情况及其季节变化特点作了统计分析。ECMWF数值预报图在35°—70°N之间的预报效果最好；在75°N 以北的高纬度地区，都是春、夏、秋三季500百帕高度的预报平均明显偏高，500—1000百帕厚度预报平均明显偏暖，其中又以夏季偏暖最显著，春、秋季次之（冬季则变为偏冷），年变化规律性明显；在30°N 以南地区夏秋两季都是500百帕预报明显偏低，厚度明显偏冷，最强偏冷中心位于青藏高原东南坡，冬春季则预报偏低和偏冷的程度减轻，年变化情况似与低纬度云雨量和热带低压活动的年变化大致相对应。青藏高原上空500百帕预报全年基本上都是负偏差，以夏季负偏差最大，春秋季减小，冬季趋于0，各月之间有近于正弦波型式的年变化规律性。把平均误差值与标准差相比较，可以看出低纬度地带（尤其是高原附近）是最需要也是最有利于进行系统性误差订正的地区。     

2010年西北太平洋台风预报精度评定及分析

按照《台风业务和服务规定》的相关要求,本文对2010年中央气象台编号的14个台风（即1001～1014号西北太平洋热带气旋,以下统称为台风）的业务定位和业务预报精度进行了评定。评定结果表明：国内各家综合预报24h,48h和72h平均距离误差分别为110.0 km（1392次）、210.6 km（945次）和322.4 km（364次）,比2009年相应预报时效有一定减小。国内外各家数值模式同样本比较显示：欧洲中心数值模式（ECMWF）在不同时效路径预报中均表现最好,日本数值模式（JAPN）表现其次。相对于国内各家数值模式,上述两家国外模式的路径预报表现出一定优势。进一步分析发现我国各数值模式与ECMWF模式更大的路径预报水平差距是由于台风移动方向预报差距,而台风移动速度预报相对较好;而日本数值与ECMWF模式的差距更主要的体现在移动速度方面。我国各家模式与ECMWF数值模式初始时效（12 h和24 h）的预报差距比后续预报时效（36 h和48 h）大。随着预报时效延长,国内数值模式与ECMWF模式的预报差距逐步减小。     

一次梅汛期极端降雨过程雨带位置模式预报性能对比分析

2016年6月30日至7月4日出现了当年入汛以来最强降雨过程,然而数值预报却出现了明显误差.为此,本文首先对比和分析了当今预报性能最优越的欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium Range Weather Forecasting,简称ECMWF)和美国环境预报中心/全球预报系统(Na...     

ECMWF模式副热带高压指数释用产品的应用

应用2006年6—8月欧洲中心数值预报资料,从计算出的副热带高压面积指数、强度指数和西伸脊点、脊线位置及北界位置分析入手,对副热带高压的特征预报进行统计学检验和误差对比分析。结果表明:基于欧洲中心数值预报模式的计算产品对于副热带高压的预报在96 h内误差较小,120—168 h误差较大,副热带高压的预报总体上呈现强度偏强、面积偏大、西脊点偏西和脊线及北界偏北的误差特点。     

2006年6—8月T213与ECMWF模式中期预报性能检验

6—8月是我国高温干旱、暴雨洪涝等气象灾害最为严重的季节。该季节天气系统变化快，活动剧烈，天气预报难度大，最能考验数值预报模式的预报性能。为更好地应用T213模式中期预报产品，对2006年6—8月T213模式中期96小时数值预报产品进行了统计和天气学检验，并与ECMWF模式同类产品进行了对比分析。结果表明，T213和ECMWF模式对中高纬度大型环流的调整、副高及850hPa温度等均有较好的预报能力，对台风路径也都有一定的预报能力，但T213模式台风移速预报过快，登陆偏早，而ECMWF模式预报相反。     

垂直分层加密和预报区域扩大对GRAPES_TYM台风预报的影响

为提升GRAPES_TYM对西北太平洋和中国南海热带气旋路径及强度的预报能力、增加对北印度洋热带气旋的预报,2019年8月GRAPES_TYM 3.0版投入业务运行。GRAPES_TYM 3.0版的模式垂直分层由GRAPES_TYM 2.2版的50层增加到68层;预报区域由覆盖西北太平洋、中国南海扩展到覆盖北印度洋。试验结果显示:模式垂直分层增加可以改进模式对强台风及超强台风的预报能力,减小平均路径预报误差、显著减小平均强度预报误差以及强度预报负偏差;模式预报区域扩大到覆盖北印度洋对平均路径误差和平均强度误差影响不显著,但长时效预报比较敏感,如20°N以北热带气旋120 h预报路径。2016—2018年的回算结果与NCEP-GFS和ECMWF的预报结果对比分析表明:GRAPES_TYM 3.0版的平均路径误差与NCEP-GFS接近,同ECMWF相比误差较大;但24—96 h强度预报误差明显小于NCEP-GFS和ECMWF,NCEP-GFS和ECMWF对热带气旋强度预报存在明显的负偏差。综上所述,模式垂直分层由50层增加到68层对热带气旋强度预报至关重要,而长时效路径预报对模式预报区域扩大到覆盖北印度洋更为敏感。      

阜新地区东北冷涡多模式降水预报检验

为了评估欧洲数值中心全球模式(ECMWF)、中国全球模式(GRAPES)和美国全球模式(NCEP GFS)对东北冷涡降水的24 h预报性能,提高数值模式在阜新的预报能力,为模式物理参数方案的选择和调整提供客观依据,利用2019年5—8月降水产品对阜新市两个国家级观测站阜蒙县站和彰武县站进行晴雨、一般性降水和分量级降水检...     

大连地区ECMWF细网格10 m风场与观测实况对比与检验

选取2016年1月至2018年12月ECMWF(简称EC)细网格10 m风资料,与大连地区8个国家气象观测站地面各类实况风速资料进行对比分析,得出EC 10 m风速预报与最大风速最为接近,与极大风速相关性最好,EC 10 m风速对大连地区8站整体预报平均偏大.通过对EC 10 m风速各预报时限资料与其对应的最大风速误差...     

支持向量机与卡尔曼滤波集合的西太平洋副热带高压数值预报误差修正

基于T106数值预报产品资料,提出了支持向量机和卡尔曼滤波相结合的方法来进行夏季西太平洋副热带高压数值预报的误差修正与预报优化。首先采用支持向量机方法建立了西太平洋副热带高压面积指数的误差修正模型。基于支持向量机预报优化模型尽管有比较好的拟合精度和预报效果,但与实际副热带高压指数尚有一定的差异。究其原因,除预报对象(副热带高压)本身比较复杂、模型优化因子不够充分以及数值预报误差自身的随机性以外,优化模型的输入、输出基本上是一个静态映射结构,因此前一时刻的预测误差难以得到有效的反馈、调整和修正。为考虑前一时刻预报误差的反馈信息,动态跟踪副高的变化趋势,随后引入卡尔曼滤波方法建立支持向量机-卡尔曼滤波模型,对支持向量机模型的输出结果作进一步的调整和优化。试验结果表明,该方法模型的预报优化效果优于T106数值预报产品以及单纯的神经网络修正模型和卡尔曼滤波修正模型的优化效果,能够较为客观、有效地修正西太平洋副热带高压指数的数值预报误差,改进和优化西太平洋副热带高压的数值预报效果。该方法为副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路,表现出较好的应用前景。     

基于机器学习的华北气温多模式集合预报的订正方法

模式预报的订正是决定局地天气预报结果的一个重要步骤,基于机器学习的后处理模型近年来开始崭露头角。本文发展了基于岭回归（Ridge）、随机森林（Random Forest,RF）和深度学习（Deep Learning,DL）的3种后处理模型,基于中国气象局（CMA）的BABJ模式、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ECMF模式、日本气象厅（JMA）的RJTD模式和NCEP的KWBC模式这4个数值天气预报模式2014年2月至2016年9月（训练期）近地面2 m气温预报和实况资料确定各模型参数,进而对2016年10月至2017年9月（预报期）华北地区（38°N~43°N,113°E~119°E）的逐日地面2 m气温预报进行了多模式集合预报分析。采用均方根误差对预报效果进行评估,这3种后处理模型的预报效果和4个数值天气预报模式以及通常的多模式集合平均（Ensemble Mean,EMN）的预报效果的对比表明:1）随着预报时长增加,4个数值预报模式及各种后处理模型的均方根误差均呈上升趋势;但区域平均而言,Ridge、RF和DL的预报效果在任何预报时长上都明显优于EMN和单个天气预报模式;特别是前几天的短期预报DL的预报效果更好,中后期预报Ridge的预报效果略好。2）华北地区的东南部均方根误差较小,其余格点上均方根误差较高,从空间分布而言,DL的订正预报效果最好,3种机器学习模型的误差在1.24~1.26℃之间,而EMN的误差达1.69℃。3）夏季各种方法的预报效果都较好,冬季预报效果都较差;但是Ridge、RF和DL的预报效果明显优于EMN,这3种模型预报的平均均方根误差在2.15~2.18℃之间,而EMN的平均均方根误差达2.45℃。     

广东省第4、5天分县气温预报及其误差分析

利用欧洲中心数值预报产品,采用完全预报方法(PP法)分季节建立广东省分县第4、5天最高、最低气温预报方程,并进行误差检验和分析.结果表明:误差大小有明显的季节差异,并具有一定的地域分布特点;最低气温的预报效果明显好于最高气温,夏秋季最低气温、夏季最高气温的平均绝对误差均小于2℃,具有较高的参考价值.逐日误差与天气密切相...     

2016年6—8月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2016年6—8月T639、ECMWF及日本（文中简称JP）数值模式的中期预报产品进行了分析和检验。结果表明：3个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变均具有较好的预报性能,其中ECMWF模式预报效果最好。对于副热带高压,ECMWF和T639模式均能较好地预报副热带高压移动趋势,但具体过程存在不同偏差,ECMWF模式偏差较小;3个模式中期时效均能报出四川盆地的持续高温过程,且对北方850 hPa温度的转折性变化趋势均有较好的预报能力,ECMWF和JP模式对南方地区温度变化的预报能力明显优于北方地区,T639模式对南方温度预报偏差较大,ECMWF模式综合预报效果最好。对台风妮妲,ECMWF模式预报与零场较为接近,T639模式误差较大。     

Possible sources of forecast errors generated by the global/regional assimilation and prediction system for landfalling tropical cyclones. Part I: Initial uncertainties

This paper investigates the possible sources of errors associated with tropical cyclone (TC) tracks forecasted using the Global/Regional Assimilation and Prediction System (GRAPES). The GRAPES forecasts were made for 16 landfalling TCs in the western North Pacific basin during the 2008 and 2009 seasons, with a forecast length of 72 hours, and using the default initial conditions (“initials”, hereafter), which are from the NCEP-FNL dataset, as well as ECMWF initials. The forecasts are compared with ECMWF forecasts. The results show that in most TCs, the GRAPES forecasts are improved when using the ECMWF initials compared with the default initials. Compared with the ECMWF initials, the default initials produce lower intensity TCs and a lower intensity subtropical high, but a higher intensity South Asia high and monsoon trough, as well as a higher temperature but lower specific humidity at the TC center. Replacement of the geopotential height and wind fields with the ECMWF initials in and around the TC center at the initial time was found to be the most efficient way to improve the forecasts. In addition, TCs that showed the greatest improvement in forecast accuracy usually had the largest initial uncertainties in TC intensity and were usually in the intensifying phase. The results demonstrate the importance of the initial intensity for TC track forecasts made using GRAPES, and indicate the model is better in describing the intensifying phase than the decaying phase of TCs. Finally, the limit of the improvement indicates that the model error associated with GRAPES forecasts may be the main cause of poor forecasts of landfalling TCs. Thus, further examinations of the model errors are required.     

Possible Sources of Forecast Errors Generated by the Global/Regional Assimilation and Prediction System for Landfalling Tropical Cyclones. Part Ⅰ: Initial Uncertainties

This paper investigates the possible sources of errors associated with tropical cyclone(TC) tracks forecasted using the Global/Regional Assimilation and Prediction System(GRAPES). The GRAPES forecasts were made for 16 landfalling TCs in the western North Pacific basin during the 2008 and 2009 seasons, with a forecast length of 72 hours, and using the default initial conditions("initials", hereafter), which are from the NCEP-FNL dataset, as well as ECMWF initials. The forecasts are compared with ECMWF forecasts. The results show that in most TCs, the GRAPES forecasts are improved when using the ECMWF initials compared with the default initials. Compared with the ECMWF initials, the default initials produce lower intensity TCs and a lower intensity subtropical high, but a higher intensity South Asia high and monsoon trough, as well as a higher temperature but lower specific humidity at the TC center. Replacement of the geopotential height and wind fields with the ECMWF initials in and around the TC center at the initial time was found to be the most efficient way to improve the forecasts. In addition, TCs that showed the greatest improvement in forecast accuracy usually had the largest initial uncertainties in TC intensity and were usually in the intensifying phase. The results demonstrate the importance of the initial intensity for TC track forecasts made using GRAPES, and indicate the model is better in describing the intensifying phase than the decaying phase of TCs. Finally, the limit of the improvement indicates that the model error associated with GRAPES forecasts may be the main cause of poor forecasts of landfalling TCs. Thus, further examinations of the model errors are required.     

夏季西北太平洋副热带高压变化和中纬度西风指数变化之间的相关分析

本文计算60—140°E范围内40—50°N(45°N)逐日西风指数变化与25—35°N范围内120°E、130°E、140°E次日高度变化的单相关。结果表明,在靠近西北太平洋副高活动的主体部分(即130°E、140°E)高度变化与西风指数变化不存在相关,说明互相具有独立性。在边缘地区(120°E),两者之间有一定关系。分析表明,副高的变化与中纬度西风指数变化之间的关系是比较复杂的,大体上有两种情况,一种是变化相反,一种是耦合,因此,北半球夏天期间,利用西风带系统变化来推测副高的变化趋势是不合适的。      

四川盆地一次暴雨过程的初步分析

利用NCEP1°×1°再分析资料、结合多种数值预报产品对2007年7月27-29日发生在四川盆地的大范围暴雨过程进行了分析。结果表明：这次暴雨环流不同于四川盆地常见的四种基本类型,主要表现为500hPa中高纬度为两槽一脊并在贝加尔湖南侧伴有大范围阻塞高压,西太平洋副热带高压588线西端位于114°E附近,同时河套附近的冷涡为此次降水的发生补充了冷空气。大气低层伴有西南低涡,云南、贵州、四川一带维持一支8-12m／s的西南急流;高层辐散、低层辐合的垂直配置及暴雨区维持的垂直环流是此次暴雨发生的动力条件;暴雨区的降水中心变化,与垂直环流的上升区域位置变化有密切关系：欧洲数值预报产品对此次暴雨发生的环流形势预报效果较好,具有很好的预报参考价值,但数值预报产品对降水量级的预报误差较大。     

三种全球预报产品中国区近地面气温短期预报效果检验

全球气象预报产品是扩散模式、空气质量模式的重要基础资料和前提条件,其误差直接影响模拟结果的准确度。为考察不同气象预报产品的误差,选取2016年6月至2017年5月GFS、ECMWF、T639三种全球气象预报产品,利用中国2100个地面观测站数据,对预报产品中近地面气温进行了对比,并分析了其在不同季节、不同区域的特征。结果表明：在中国区域三种气象产品气温预报存在偏低预报的趋势,其均方根误差的年平均值为2.60—3.52℃,相关系数的年平均值为0.89—0.92,平均绝对误差的年平均值为1.87—2.67℃。整体而言,EC表现最佳,其余依次为GFS、T639。气温预报误差存在季节变化特征,三种产品均方根误差与平均绝对误差均表现为夏秋季优于春冬季,相关系数表现为秋冬季优于春夏季。气温预报误差存在明显的地域差异,三种气象预报产品的气温误差空间分布特征较为相似,在中国华东地区误差值表现较低,在西南地区误差较高。同时,其误差水平在中国沿海地区表现较低,在地形复杂地区表现较高。     

贵州西部一次秋季暴雨预报偏差分析

2021年9月16日预报夜间贵州西部将出现暴雨-大暴雨天气,实况以小到中雨、分散暴雨为主,本文利用常规及加密观测资料、NCEP/NCAR再分析资料、ECMWF、CMA-GD、CMA-SH9等模式预报产品,对这次暴雨空报的原因进行探讨,结果如下：(1)本次暴雨-大暴雨空报的主要原因：副高夜间略北推增强,有利下沉气流增强,阻止切变线南下且消弱低层切变的强度;整体动力条件较差,低层辐合厚度、强度不够,且迅速转为辐散,涡度平流由正转负、上升运动较弱。(2)模式出现较明显误差：ECMWF错误预报副高夜间位置,切变线位置预报也有偏差,CMA-GD模式错误预报切变线位置;5家数值模式预报量级均偏大,其中CMA-GD、CMA-SH9及贵州WRF偏大明显,ECMWF的量级及落区预报和实况更为接近。(3)预报员过度相信ECMWF对切变线的位置预报、过度相信CMA-GD对极端降水的把握,忽视副高略北推增强、动力条件差导致的触发难度迅速加大,主观预报的优势没有发挥出来。