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TP产品在北疆降雪天气中的预报性能检验

基于升级后的EC细网格TP降水量预报产品,对北疆2015年17场降雪天气的12h累积降雪量,主要运用平均误差、平均绝对误差和均方根误差进行了检验。结果表明,该模式在北疆降雪天气预报中小雪的预报准确率最高,暴雪最小;预报准确率随时效的延长并非都是减小的;小雪空报率较高、暴雪漏报率较高,中雪和大雪空报率和漏报率都不容忽视;小雪和中雪的3种误差均较小,随时效的延长变化较小;强降雪(大雪及以上量级)的误差较大,随时效的延长有增大的趋势;模式对小雪的预报总体为系统性偏大,对强降雪预报则为明显的系统性偏小,对中雪的预报系统性偏向不稳定。     

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。     

ECMWF细网格2 m温度在江西省的预报能力检验

利用ECMWF对2014年江西省92个国家区域自动站02时和14时2 m温度的24、48、72 h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量对其进行检验评估。结果表明:不同预报时效02时预报准确率均高于14时预报准确率;随预报时效的延长,02时预报准确率无明显变化,14时预报准确率下降较明显。02时预报准确率对地形不敏感,14时预报准确率受地形影响明显,山区和丘陵地区准确率明显低于平原地区。02时绝大多数样本和14时夏、秋两季样本的预报结果偏低,且预报误差主要由系统误差造成,14时冬、春两季样本的预报结果有的偏高、有的偏低,误差的主要成分为随机误差,可能与江西省气候特点有关。温度预报误差≥5℃的大值预报误差出现频次呈现明显季节变化特征,02时出现的次数夏、秋两季明显少于冬、春两季,14时出现的次数冬、春两季明显少于夏、秋两季。     

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。     

ECMWF细网格气温预报产品在宁波的检验和误差分析

针对宁波市326个站点,对空间分辨率为0.125°×0.125°的ECMWF细网格气温模式产品中2019年1月-2021年6月08时和20时2个不同起报场0~72h时效的预报产品进行时空检验和误差分析。结果表明:(1)08时和20时2个不同起报场72h内每天14时的均方根误差和平均绝对值误差最大,20时和08时次之,02时最小;(2)5类土地利用类型中林地的预报气温与地面站点气温的误差最大,水体次之,另3类相差不大;(3)误差空间分布不均匀,沿海地区误差相对较小,西部山区、海曙、奉化等个别站点误差较大;(4)DEM和距海距离与均方根误差和平均绝对误差的相关系数基本为正。     

ECMWF细网格模式降水产品在北疆暴雪中的应用检验

2012年4月,ECMWF细网格（0.25o×0.25o）数值预报产品投入新疆天气预报业务化应用。本文通过对ECMWF细网格模式LSP大尺度降水预报产品在2012年前冬3场暴雪天气中的预报效果分析检验得出：LSP预报的暴雪量值总体偏小,提前1 d较提前2 d的预报效果有所改善,较早时次的预报结果也有一定的应用价值;暴雪预报的开始时间偏早3h左右,结束时间相对准确;LSP累计降水量级检验提前2 d和分级降水检验提前12 h的暴雪预报准确率较高,空报率较低。在观测站点相对密集的成片暴雪天气中,LSP预报的暴雪落区和量级较为准确,零散暴雪点的预报效果相对较差。检验分析结果可为ECMWF细网格降水预报产品的释用提供一定的参考,为业务人员制作北疆暴雪天气的定点、定时、定量预报提供一定依据。     

基于ECMWF细网格、GRAPES _MESO的短时强降水潜势预报和检验

摘要：利用2016-2018年6-8月ECMWF细网格、GRAPES _MESO、黑龙江省822个自动站资料研究黑龙江省6-8月短时强降水（一般短时强降水和极端短时强降水）的预报方法和各项影响因子指标与他们之间的融合。采用双线插值法或临近格点法、分位数法、配料法、排除法、多重分析法,形成以水汽、不稳定、抬升为框架的客观预报方法。研究发现,强降水的环境背景不仅受限于各物理因子阈值,也与他们之间融合密切相关。各因子间存在一定旬差异和日较差,夜间与水汽相关的各阈值明显大于白天,白天热力不稳定性高于夜间。6月中上旬与水汽含量相关的各因子阈值小于其他时段。从检验结果上看,由于强降水的突发性、局地形和研究方法以及模式本身的特性,预报的空报率非常大,漏报率较低,TS评分最低且随着分布密度的降低而降低。一般强降水检验中,两种模式点对点检验的TS评分为0.015左右,14km和40km点对面检验夜间TS评分约0.03和0.08。极端强降水检验中,两种模式点对点检验TS评分约0.004,14km和40km点对面检验准确率约分别为0.005和0.02。7月份由于强降水分布密度相对较大,检验效果也相对较好。一般性强降水EC细网格TS评分高于GRAPES_MESO,而极端强降水检验TS评分刚好相反。     

ECMWF细网格模式在北疆降雪预报中的统计检验

采用ECMWF细网格模式产品,对发生在北疆2015年1月—2017年4月共20场降雪天气过程进行统计学检验。结果表明,48 h预报时效内ECMWF细网格模式对形势场、850h Pa比湿、对流层位涡及对流层低层u、v风场预报误差较小,精度较高;对流层中低层垂直速度和相对湿度及300 hPa u、v风场的系统性误差较小,随机误差相对较大,并建立了ECMWF细网格模式48 h预报时效内在北疆降雪天气预报中的应用模型;模式对新疆北部暖区降雪的各量级预报随时效的延长准确率并非减小,尤其是中雪;72 h预报时效内,模式对12 h累计降雪量为小雪和中雪的预报相对较稳定,强降雪的误差较大,随时效的延长并非呈增大的趋势;在预报业务中注意订正应用。     

ECMWF细网格模式在阿勒泰地区短时强降水环境场预报中的统计检验

利用ECMWF细网格模式产品对阿勒泰地区2013-2018年5-9月36场短时强降水过程的环境场预报性能进行统计学检验。结果表明:48 h预报时效内模式对海平面气压场、2 m温度场和露点温度场、10 m风场,500 hPa高度场、850 hPa温度场和比湿场及对流层风场预报误差较小,精度较高,在预报业务中为首选物理量;对700 hPa相对湿度场和垂直速度场预报误差较大,且以随机误差为主,在预报业务中注意订正运用。     

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。     

ECMWF细网格数值预报产品在乌鲁木齐东南大风 预报中的释用

利用ECMWF细网格数值预报产品和区域自动站、风廓线雷达等常规观测资料,对乌鲁木齐2013年春季南郊发生的一次东南大风过程进行诊断分析和预报释用,揭示了乌鲁木齐东南大风发生和维持的物理机制,发现细网格资料在预报时空分辨率和预报性能等方面均有提高,对东南大风预报具有指示意义,提高了预报的准确性。分析表明：达坂城至南郊一带东南风频发是由于春季地面蒙古高压部分南掉,形成东西间气压梯度力同乌鲁木齐南郊地形狭管方向一致时,并在“慢坡”重力下滑的共同作用下所形成的回流型东南大风;细网格850hPa风矢量、10m高度上的风、海平面气压场、2m高度上的温度等要素预报,对乌鲁木齐南郊东南大风的起止时间、风速量级及落区的预报有较好指示意义。     

ECMWF模式气温预报在青岛地区的检验与评估

利用2013—2015年ECMWF(简称EC)细网格模式2m气温预报产品,分析了不同季节和不同天气形势下EC细网格模式产品对青岛地区7个基准站逐日最高气温和最低气温的预报性能。结果表明:EC细网格模式2m气温预报误差沿海站点大于内陆站点,且误差随着预报时效的延长逐渐增大。最高气温预报除胶州站外均为负误差,最低气温预报青岛、平度、莱西为正误差,崂山、黄岛、胶州和即墨为负误差。最高气温预报在3—4月和8—9月预报质量不稳定,最低气温预报夏半年好于冬半年。根据模式误差特点,给出7站气温主观订正参考值,订正后最高气温预报准确率提高3%~16%,最低气温预报准确率提高4%~18%。EC细网格模式对于暴雨、强对流、高温晴热、回暖天气、冷空气过程最高气温预报偏低,海雾影响时最高温度预报偏高;对冬季大雾情形下的最低气温预报偏低,辐射降温时最低气温预报沿海站点偏低,北部内陆站点偏高。     

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...     

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数值预报针对一个网格点的效果检验

本文仅对离本站最近的ECMWF数值预报的85 0hPa温度、5 0 0hPa高度和 10 0 0hPa海压 1个网格点(30°N ,10 5°E) 1年的数值预报效果进行了检验。     

基于一元线性回归的ECMWF细网格阵风预报产品订正评估

利用2021年10月至2022年3月(2021年冬半年)欧洲中期天气预报中心(European centre for medium-range weather forecasts, ECMWF)细网格阵风预报数据和河南省国家级地面气象站阵风观测资料,基于一元线性回归(linear regression, LR)方法,对河南省ECMWF阵风预报进行订正,并对其检验评估。结果表明：(1)2021年冬半年,河南省多出现6级以下的阵风天气。ECMWF模式对于7级及以下的阵风预报存在整体高估的现象,对于7级以上的阵风预报存在低估的现象。(2)LR订正后准确率、均方根误差在所有预报时效均有明显的改善。订正后准确率较高、均方根误差较小的站点主要分布在京广线以东大部分地区、焦作、南阳南部;豫西山区订正效果一般,其复杂的地形易导致阵风偏高,而6级以上阵风样本数较少,预报订正值稳定性相对较差。(3)阵风预报与起报时次的关系不大。LR方法针对6级以下阵风预报有一定的优势,技巧评分(T_s评分)较ECMWF预报高,预报偏差(B_ias评分)更接近1。     

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。     

基于ECMWF细网格模式的短时强降水客观概率预报方法研究

根据陕南643个经质量控制的自动气象站2010—2014年逐小时观测降水,采用百分位法确定陕南短时强降水标准。基于2010—2014年11 824站次短时强降水个例和欧洲中心（ECMWF）间隔6 h的0.25 °×0.25 °再分析格点资料,以空间最近、时间最近前1时次原则:计算并确定陕南汛期5—9月各月短时强降水36种对流参数历史概率分布特征值;考虑对流参数的显著性和适度性指标构建评价方案,利用相对模糊偏差矩阵、标准差系数方法,优选出陕南5—9月各月的15种对流参数及其权重。业务运行以ECMWF细网格模式的基本预报产品,计算优选的对流参数值,结合参数历史概率分布值及其权重,建立陕南分月短时强降水客观概率预报模型。将模型概率预报结果升序排列后80%处对应的数值,且大于0.2作为短时强降水的临界概率,对2015年汛期降水过程进行检验,TS评分为0.59,漏报率为0.18,空报率为0.31。      

基于ECMWF细网格产品的吉林省东南部冬季气温BP-MOS预报方法

基于ECMWF细网格模式输出产品和BP神经网络预报方法建立一种优化的BP模型,对吉林省东南部山区(白山地区、通化地区)未来24h的日最高和最低气温进行预测,并对比该方法、ECMWF细网格的2m温度输出产品以及线性MOS方法的预报效果.结果表明:在建立预报方法时,考虑预报因子对气温影响的累积过程,并对其进行优化处理,有利...