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针对WRF模式中各非绝热物理过程,选用不同的参数化方案,对2009年6月29—30日一次梅雨锋暴雨过程做24 h降水预报的敏感性试验,并组成18个成员做物理集合预报,分析了实况与模拟的24 h降水量及其TS评分和离散度。结果表明,WRF模式的物理集合预报可成功模拟出3个暴雨中心的位置及强度;选用Lin et al微物理方案、MRF行星边界层方案和Betts-Miller-Janjic积云对流方案对湖北省西南部地区暴雨中心的位置及强度的模拟最好;3个暴雨中心均对应于离散度的大值中心,在降水较强时段其离散度也较大;不同集合成员在某时段预报的降水量可较好体现该时段的降水概率,而由物理集合预报得到的逐时降水量则可为定时降水预报提供依据。 相似文献
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利用安徽省81站逐日降水量资料、NCEP 500 hPa再分析资料、ECMWF(以下简称EC)降水和500 hPa高度预报,基于暴雨中心和天气类型的客观判定,分类统计2012—2018年23个强降水过程降水中心的预报偏差。结果表明在西路强冷空气和东路冷空气天气类型下,当EC预报降水中心位于115°—120°E 584 dagpm线以北时,降水中心预报往往偏北,依据两者的纬度差和降水中心预报偏差建立了基于天气分类的主雨带位置订正方法;同时依据23个强降水过程最大降水区域降水量预报的日平均偏差,建立了暴雨的强度订正方法。将偏差订正方法应用于2020年安徽省梅汛期预报,结果发现无论位置还是强度订正都能使暴雨预报
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《湖北气象》2021,40(4)
利用安徽省81站逐日降水量资料、NCEP 500 hPa再分析资料、ECMWF (以下简称EC)降水和500 hPa高度预报,基于暴雨中心和天气类型的客观判定,分类统计2012—2018年23个强降水过程降水中心的预报偏差。结果表明在西路强冷空气和东路冷空气天气类型下,当EC预报降水中心位于115°—120°E 584 dagpm线以北时,降水中心预报往往偏北,依据两者的纬度差和降水中心预报偏差建立了基于天气分类的主雨带位置订正方法;同时依据23个强降水过程最大降水区域降水量预报的日平均偏差,建立了暴雨的强度订正方法。将偏差订正方法应用于2020年安徽省梅汛期预报,结果发现无论位置还是强度订正都能使暴雨预报TS评分明显提高。同时进行位置和强度订正后,暴雨TS评分提高更加明显,尤其是对2020年两次最强降水过程订正效果显著。 相似文献
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本文考察了短期降水数值预报业务系统对1994年盛夏3大暴雨的预报能力,高度场距平相关,降水量T评分、暴雨中心位置距离和强度等指标均表明该系统具有较好的预报能力,对实际业务预报有一定的参考价值,但预报降水的范围偏大,降水量级较小时问题明显,有待进一步改进。 相似文献
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山东省气象台湿有效能量课题组 《山东气象》1987,(2)
本文应用6年(7月15日至8月15日)的气象资料,结合影响山东的天气系统,分析了500、700和部分850百帕湿—比有效能量(简称Amk,单位为10~4J·hpa~(-1)·m~(-2),下同)场与非局地性大—暴雨之间的关系,归纳出三类六型大—暴雨预报模式,经过两年的试报验证,效果较好,预报时效为12—24小时。 一、暴雨日标准的确定 根据山东的天气气候特点,我们把全省分为5个天气区,即鲁西北、鲁西南、鲁中、鲁东南和半岛地区,大—暴雨日界为当日20时到次日20时。鉴于预报发布的范围不同,我们规定:1.分区分片预报,一个区或相邻两个区有5个站24小时内降水量≥50毫米;2.全省范围的预报,全省有8个站以上24小时内降水量≥ 相似文献
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基于集合预报和支持向量机的中期强降雨集成预报试验 总被引:3,自引:1,他引:2
本文基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和美国国家环境预报中心(NCEP)集合预报资料和支持向量机(SVM)回归方法建立了多模式集成的动力-统计客观预报模型(SVM-多模式集成预报),继而选用2012年5—9月(共计153 d)发生在淮河流域及其以南地区的大雨和暴雨开展了回报试验,并将所得预报结果与ECMWF的控制预报和集合平均预报进行了多角度比对评估。结果表明:在中期预报时效(4~7 d),SVM-多模式集成预报方法对2012年5—9月大雨和暴雨的预报效果最优,尤其对暴雨预报准确率明显提高,其优势主要体现在对强降雨中心分布范围和强度的预报更接近实况。 相似文献
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选取2000—2015年发生在宁夏23次由深厚湿对流引起的区域性暴雨天气过程为研究对象,研究确定暴雨预报的配料方案,采用2016年6—8月宁夏25个常规站和947个自动站逐小时降水量、ECMWF 72 h内模式资料,从统计分析和个例剖析两方面探讨配料法暴雨预报效果,结果表明:(1)通过对比2016年6—8月ECMWF暴雨预报与配料法暴雨预报发现,不同预报时段,配料法暴雨预报均优于ECMWF暴雨预报;(2)配料法能准确预报所选两次暴雨个例降水的中心强度、落区及变化趋势,但强度和落区较实况偏强、偏大;(3)配料法对六盘山区暴雨过程弱降水预报效果较差,对贺兰山沿山暴雨过程存在降水空报。 相似文献
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以南宁市所辖8个站暴雨集中的6-8月逐日降水量作为预报对象,采用人工神经网络方法进行了新的数值预报产品释用预报方法研究.通过运用动力相似法,结合日本降水预报模式对未来暴雨发生的可能性进行判别,然后通过对欧洲中期数值预报中心预报场进行滑动分区车氏展开计算,求出与降水量序列相关较好的预报因子,并对这些因子进行自然正交分解,有效浓缩数值预报产品因子,建立了南宁市逐日暴雨的神经网络释用预报模型.利用该预报模型,对2006年6-8月的逐日暴雨预报试验结果表明,该预报模型对南宁市的暴雨强降水具有很好的预报能力. 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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2019年第9号台风“利奇马”在8月10日登陆后引发了远距离大范围的暴雨,本文利用ECMWF(EC)和GRAPES全球集合预报模式等资料对暴雨短期预报的误差及原因进行了分析。此次台风远距离暴雨主要集中在8月10日夜间的山东中部地区,EC集合预报对该区域的降水量预报效果总体优于GRAPES集合预报。集合敏感性分析可以识别出和预报变量高相关(敏感)的天气系统,结果表明山东区域平均降水量对同期500 hPa副高、台风西北侧海平面气压和山东北部低层温度较为敏感,而对流层高层的高度及经向风存在更大范围的敏感区。根据暴雨预报TS评分选取EC集合预报成员作为优势组和劣势组,结果表明优势组预报成员表现为山东上空300 hPa低槽前倾,北侧高空偏南急流更强,同时配合低层台风外围偏东风急流,形成高层辐散、低层辐合的有利条件。另外,优势组预报的中纬度低层冷空气和斜压锋区更强,导致优势组在山东中部预报出暴雨,更加接近于实况。 相似文献
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1996年3月29日及4月19日在澳门分别出现了两次暴雨过程,各录得72.8和78.5mm的田雨量,1小时最大降水量为42.6和35.0mm。这次暴雨,ECMWF(欧洲中期天气预报中心)的天气环流形势预报颇为准确,对气象分析员帮助不小,使之能做出准确的预报。粤港澳市民最关心的天气变化是台风、暴雨、寒潮及大雾,而与暴雨直接联系的主要是中、小尺度的天气系统,但因澳门地球物理暨气象台所接收的欧洲中期预报均为大尺度系统分析,故本文亦只能以大尺度预报为准的ECMWF预报来分析暴雨的成因。以下先简单分析两次暴雨的成因及其天气环流形势,然后… 相似文献
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模式水平分辨率提高对一段大暴雨预报结果的影响 总被引:5,自引:1,他引:5
使用中尺度暴雨模式MRM1—不等距21层细致边界层η坐标模式,分别采用36 km和18 km的水平分辨率对1998年6月12日~7月31日造成长江流域特大洪水的暴雨进行数值模拟,结果表明:当把模式水平分辨率提高到18 km后,暴雨及其以下降水量等级的预报TS评分与36 km的相当,但大暴雨预报效果明显提高,降水分布具有明显集中的趋势,暴雨、大暴雨中心也明显向实况降雨中心靠拢。对1998年6月12~21日10个个例的数值模拟表明,水平分辨率由36 km提高到18 km后,网格尺度降水量占总降水量的比例由平均14.1%提高到27.5%,而次网格尺度降水量的比例由85.9%下降到72.5%;对1998年6月19日造成闽浙大暴雨的天气系统模拟对比分析表明,模式提高分辨率后,能够较好地模拟出造成大暴雨的中-β尺度低涡及其中尺度特征,预报暴雨及大暴雨的雨区有了明显的局地性,更接近实况暴雨及大暴雨的雨区。 相似文献
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为了将WRF集合预报更好地应用于济南大城市精细化预报,提高暴雨预报准确率,利用2013—2014年汛期济南龟山观测站和市区及历城区36个区域自动观测站的降水资料,检验WRF集合预报24h确定性降水量对暴雨的TS评分、空报率、漏报率以及平均绝对误差和均方根误差,并且检验24h暴雨概率的可信度。2013年和2014年的空报率和漏报率均较高,2013年暴雨预报TS评分明显好于2014年。确定性预报24h降水量达到30mm以上,且天气形势和各物理量满足产生暴雨的条件时,可考虑预报暴雨;低层湿度大时确定性降水最易出现暴雨空报;24h暴雨概率预报对济南局地性较强的暴雨有较好的指示意义。 相似文献
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《广东气象》2017,(2)
利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的降水集合预报历史资料,对广东省86个地面气象站进行分级统计检验,分析集合统计量产品的预报效果。评分结果表明,降水量级越大,确定性预报与集合产品TS越低,对应最优分位数越高;对于冬季暴雨与前汛期晴雨,集合预报产品效果较好,TS分别达到0.50和0.66,对于前汛期暴雨效果则较差,TS在0.10左右。随着预报时效增加,集合预报TS逐渐减小,预报时效72 h,前汛期集合TS下降幅度较大;预报时效72 h,后汛期集合TS下降幅度较大。对于冬季和后汛期暴雨,集合预报相对于确定性预报有明显优势,并且预报时效越长,集合TS增幅越大。对于站点降水,在广东省东部和西南部沿海地区,确定性预报对暴雨的预报能力比较欠缺,而集合预报能显著改善这些地区的暴雨预报,部分站点的TS增幅能够达到0.20以上。 相似文献
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2010年8月4-5日和2010年8月21-22日两次天气过程都是在副热带高压外围产生的沿海大暴雨天气,利用多种资料,重点针对基层气象台(站)常用的几家数值模式产品,对两次暴雨过程从环流形势、影响系统、降水量要素等方面进行检验分析.结果表明:各家数值模式产品对暴雨定量预报有一定的预报能力,但降雨量级普遍偏小,对强降水中心的预报稳定性较差;在降水量级上,EC模式预报较准确,具有较高的参考价值.对产生暴雨天气影响系统位置和强度的预报,不同的数值模式有所差异;对西太平洋副热带高压的预报,T639模式和EC模式各时效预报脊点位置跟实况场一致,但强度较实况偏弱;但对高空槽和切变线的预报跟实况都有一定的偏差.因此在暴雨预报中需要在参考数值预报的基础上,结合强对流工具、实况加密资料、物理量场、相似个例和经验外推等其他辅助手段提高暴雨站点预报准确率,从而提升灾害性天气服务的效果. 相似文献
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利用衢州市5个常规气象观测站及120个加密自动站资料、NCEP1°×1°资料,对2013—2016年衢州市梅雨期暴雨天气过程进行分析,基于动力、水汽等条件建立梅雨期暴雨天气概念模型,并对概念模型进行检验。结果表明:衢州市梅雨期暴雨多发,区域暴雨多发于单阻型,各层影响系统活动范围相对集中,单、双阻型在局地暴雨中出现概率接近,系统活动范围区域分散;大气可降水量对暴雨预报有正贡献,上游江西中北部地区具有明显的高值中心;700 hPa上U分量更具主导地位,850hPa华南地区V分量变化对暴雨预报有较好的参考性;区域暴雨与局地暴雨在垂直速度场上最强中心高度不同,区域暴雨期间垂直速度大值区层次更低。 相似文献