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1.
利用2016年6月—2017年5月ECMWF降水极端天气指数(EFI)预报资料,分析了降水EFI与不同量级强降水、降水气候百分位在浙江的关系。结果表明:总体而言,浙江省降水EFI与实况降水存在明显的正相关关系。随着EFI阈值的增加,暴雨发生频次先增加后减少,而且暴雨发生的概率随着EFI阈值的增加而增大。综合考虑TS、BS评分,EFI阈值随着预报时效的延长而减小;随着降水量级的增加而增大。降水EFI值与降水气候百分位存在明显的正相关关系,当EFI值较高时,预示着较大的几率出现极端降水,此时可参考当地相对应的气候百分位的降水量来估计降水。 相似文献
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选取2015—2018年影响华东地区的13个台风个例,分析降水极端天气指数EFI(Extreme Forecast Index)和SOT(Shift of Tails)与台风降水之间的统计关系。结果表明:EFI和SOT与降水气候百分位之间存在明显的正相关关系。EFI和SOT越大,强降水发生概率越高。随着预报时效的增加,EFI和SOT指数对暴雨和大暴雨的预报效果逐渐变差。对于短期(72 h以内的时效),EFI预报技巧优于SOT,而随着预报时效的延长,SOT的预报技巧逐渐接近并超过EFI。以TS评分最大为标准兼顾合理的预报偏差,得到两种极端天气指数不同预报时效、不同等级暴雨的预报阈值。总体而言,事件越极端,EFI和SOT的预报阈值越大,对于暴雨和大暴雨,EFI指数的预报阈值随着预报时效的延长有减小趋势,而SOT的预报阈值基本保持不变。在台风极端降水预报中,EFI和SOT可以作为EC定量降水预报的补充,有助于减少强降水的漏报,并提早发出预警信息。 相似文献
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使用2015年10月—2018年9月欧洲中期天气预报中心集合预报系统(ECMWF EPS)逐日降水极端天气指数(EFI)预报资料,分析新疆区域降水EFI产品与强降水的对应关系并得到预报阈值。结果表明:预报的EFI与实况降水量存在正相关关系,随着降水量增加,EFI预报结果具有线性增加趋势,说明EFI对强降水有一定的指示意义。各量级降水预报的最高TS评分随着预报时效的增加而减小,且随着降水量等级的增大而减小。不同季节暴量降水发生站次为夏季最多,冬季最少,对应的EFI阈值大都在0.4~0.6,夏季EFI值范围在0.2~0.7,夏季更易发生暴量降水。随着预报时效增加,暴量降水发生站点频次最多所对应的EFI值逐渐减小。随着降水量级增加,空报率减小幅度不大,但漏报率增加。 相似文献
4.
本文利用EC集合预报提供的极端降水天气指数能指示极端天气事件的特点,研究了四川盆地夏季(6-9月)的暴雨落区预报。综合考虑不同极端降水天气指数阈值对应的暴雨TS、ETS评分及各阈值评分最高时的发生频次,获得暴雨预报对应的最佳极端降水天气指数阈值。结果显示,08时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5\0.6、0.5、0.4\0.5、0.4、0.2\0.3,20时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5、0.4\0.5、0.4\0.5、0.3\0.4、0.1\0.3,通过检验表明这些阈值对暴雨落区的预报具有较好的指示意义。 相似文献
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《湖北气象》2018,(6)
评估分析了欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)细网格模式(以下简称EC-thin)在长三角地区汛期(5—9月)的暴雨预报评分及ECMWF降水极端天气预报指数(EFI)对暴雨预警的指示作用。研究发现:(1) EC-thin降水和降水EFI对暴雨预报的ETS评分随着预报时效的延长而明显降低,在短时效内,细网格模式降水预报占优,超过60 h后,降水EFI的评分相对更好。(2)对EC-thin降水而言,在不同的预报时效采用不同的降水阈值来预报暴雨,可望达到最佳的评分效果。短期时效内该阈值随着预报时效的延长,大致从55 mm逐渐下降到35 mm。(3)对于降水EFI而言,12—36 h内EFI为0.65~0.7时,暴雨预报ETS评分最高。随着预报时效的延长逐渐下降,60—84 h内EFI为0.55~0.6时,暴雨预报ETS评分最高。(4)在不同预报时效内,采用合理的方式和阈值综合考虑EC-thin降水和降水EFI,可望得到更高的暴雨预报评分。 相似文献
6.
ECMWF极端降水预报指数在华东台风暴雨中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
台风强降水易引发极端天气事件,预报的难度和不确定性都很大。选取2013—2017年影响华东的13个台风个例,研究ECMWF集合预报降水极端天气预报指数(extreme forecast index,EFI)与台风暴雨的统计关系。研究结果表明:EFI降水指数对台风暴雨的预报具有一定的指示意义,对不同时效选取不同的EFI阈值可以作为暴雨落区预报的参考依据。总体来看:EFI增大,发生强降水的可能性增大;随着预报时效的增加,EFI阈值逐渐减小。以TS评分最大为标准,分别确立了不同时效、不同等级暴雨在华东区域的预报阈值。对于24、48、72、96 h时效的暴雨预报,EFI阈值分别取0.7/0.8、0.7、0.6、0.5可以获得较高的TS评分及合理的预报偏差,因此可将它们作为不同时效暴雨预报的参考阈值。EFI与降水的气候百分位有较好的相关关系,EFI值越大,降水气候百分位值也越大。当EFI值较大时,可参考相对应气候百分位的实况降水量来估测台风降水。极端天气预报指数对极端降水天气具有较好的识别能力,可提前3~5 d提供极端降水信息。 相似文献
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数值预报特别是集合预报技术大大提高了对极端天气的预报能力,目前对于温度、风、降水等要素,欧洲中心基于集合预报产品计算的极端指数产品为其极端性提供了定量化依据。但目前尚没有应用于业务预报的强对流天气极端指数产品,本文统计了与强对流天气密切相关的物理量,并计算了其极端天气指数,统计了极端天气指数在不同强对流天气中的阈值分布。结果表明,极端天气指数与强对流天气有密切的关系,且不同类型的强对流天气极端指数的分布和阈值具有各自的特点。基于上述结果,利用极端指数和模式降水资料,使用支持向量机方法,建立了不同类型强对流天气的客观预报方法,为业务预报极端强对流天气提供客观支持产品。 相似文献
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安徽省ECMWF数值模式降水预报性能的检验 总被引:1,自引:0,他引:1
《气象与环境学报》2017,(5)
为了了解欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)数值模式对安徽地区降水预报的性能,提高订正技巧,本文应用风险评分(Threat Score,TS)、预报偏差(BIAS)和去除随机事件后的公平T评分(Equitable Threat Score,ETS)及真实技巧评分(True Skill Statistic,TSS)等方法,对2012年1月至2015年3月安徽省ECMWF数值模式降水场预报资料进行检验。结果表明:ECMWF模式对安徽地区降水的预报性能总体较稳定,年际变化幅度较小。安徽省降水预报的ETS评分总体呈南高北低的空间分布特征,所有气象站降水均存在预报过度的现象。降水预报分级检验表明,小雨量级降水预报评分明显高于其他量级降水,但预报偏差较大,预报过度现象严重;ECMWF模式对72 h时效内的暴雨量级降水预报技巧较小,对于72 h时效后的暴雨量级降水基本没有预报能力。季节降水预报的检验表明,春季、秋季和冬季的48 h时效内晴雨预报的准确率为88%以上,订正空间较小;夏季各时效及春季、秋季和冬季168 h时效以上降水预报的空报率超过60%,可以适度订正;秋季较其他季节降水预报的漏报率略高,尤其是120 h时效以上降水的预报需关注。四季均存在降水预报过度的现象,尤以夏季最突出。ECMWF模式对安徽省降水量为0.1—0.7 mm的格点降水预报空报率较高,订正后可以明显提升预报技巧,但增加了一定漏报风险。 相似文献
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基于ECMWF集合预报的极端天气预报产品应用和检验 总被引:2,自引:5,他引:2
通过个例总结和大样本分析的方法,本文分析和总结了ECMWF集合预报系统(EPS)中的极端温度和降水预报产品。以上产品主要为08—08时的平均气温、最高气温、最低气温和降水量四个要素的极端天气预报指数(extreme forecast index,EFI)和SOT("shift of tail"index)。研究显示,气温EFI和SOT预报效果接近,降水SOT优于EFI。运用过去3年的资料,以TS评分最大为标准,分别确定了不同时效、不同百分位的极端高低温和极端强降水事件在我国的预报阈值,及其对应的各检验参数。对于1%(99%)百分位的极端低温(高温)事件,平均气温EFI和SOT的阈值分别在-0.85(0.75)和0.38(0),最高和最低气温的阈值与平均气温的阈值接近。对于95%和99%的极端强降水事件,EFI的阈值分别在0.45和0.7左右,SOT的阈值分别在-0.6和0.4左右。整体上呈现时效越长阈值越小,预报效果越差;事件越极端,阈值越大的特点。且此时的bias接近或略大于1,表明预报的发生频率与实况比较接近,具有较好的应用价值。气温EFI和SOT的预报效果和阈值存在明显的季节差异,夏季预报较好,阈值较大,冬季预报较差,阈值较小。降水的季节差异不明显。EFI和SOT的预报效果和阈值在空间分布上也存在一定的差异,且不同的产品空间分布差异不同。 相似文献
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Qi Zhang Jiquan Zhang Denghua Yan Yongfang Wang 《Theoretical and Applied Climatology》2014,117(1-2):169-174
Extreme weather events include unusual, severe or unseasonal weather, and weather at the extremes of the historical distribution. They have become more frequent and intense under global warming, especially in mid-latitude areas. They bring about great agricultural and economic losses. It is important to define the threshold of extreme weather event because it is the starting point of extreme weather event research, though it has been of seldom concern. Taking extreme precipitation events in Anhui, China as an example, the detrended fluctuation analysis (DFA) method is introduced to define the threshold of extreme weather events. Based on it, the spatial and temporal distributions of extreme precipitation events are analyzed. Compared to the traditional percentile method, DFA is based on the long-term correlation of time series. Thresholds calculated by DFA are much higher than the 99th percentile and the values are higher in the south and lower in the north. This spatial pattern is similar to the annual precipitation spatial pattern. There is an obvious increasing trend in the number of days with extreme precipitation, especially after the 1980s. This observation supports the point that more extreme events happen under global warming. 相似文献
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基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。 相似文献
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基于2013—2019年4—9月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报的极端天气指数(EFI)资料和新疆95个气象观测站点的实况降水数据,研究了新疆夏半年(4—9月)极端降水阈值及分布情况,运用TS评分,综合分析降水EFI产品在新疆夏半年极端降水预报中的应用效果.结果表明:(1)夏半年极端降水阈值、极端降水量和极端... 相似文献
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为有效掌握ECMWF模式的短期定量降水预报(QPF)产品在新疆地区的时空预报规律,为客观模式订正算法上提供有效依据,利用频率统计、非参数检验法、累积分布函数、公正预兆得分(ETS)等技术方法,从多角度深入分析了2016年9月—2019年12月12~36 h的QPF产品在新疆地区151个气象观测站点的预报性能.研究表明:... 相似文献
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段修荣 《高原山地气象研究》2003,23(3)
利用VB6.0编程建立一应用程序,用于Ecmwf数值预报产品变量的计算,程序在micaps系统中自动运行,输出结果定义成综合图后展现在micaps平台上,供预报员分析应用. 相似文献