雷达外推与数值模式动态融合降水概率预报方法

提出一种基于动态权重的降水概率融合预报方法。首先建立一个适用于权重分配的评分模型,对基于雷达光流外推的降水概率预报和基于数值模式经反射率换算后的降水概率预报的预报准确率分别加以评估;提出一种改进的Brier评分法,该方法兼顾了降水落区的大小和降水量,降低评分对样本数据数量多少的敏感性;根据两种在不同预报时效的评分,动态地分配两种预报方法在不同预报时效的权重。试验部分通过Brier等评分验证表明,融合后各个预报时效的预报都表现出与雷达外推或数值模式相近甚至更高的技术评分。     

两类天气预报评分问题研究及一种新评分方法

探讨了预报评价的意义及应遵循的原则, 对常用的几种两类预报评分方法进行分析, 指出其应用的局限性, 得到一个判定所作预报水平是否高于随机预报、具有预报技巧的简易判别式; 提出评分权重的概念, 指出以往评分存在问题的根源是评分权重分配不当, 使评分结果的真实性受到影响, 评分无可比性, 进而提出一种考虑了评分权重的新评分方法。新评分方法满足预报评价的原则, 侧重于对两类事件中事件概率较小一方预报效果的评估, 评分结果不受事件概率影响, 具有可比性。对比分析表明:新方法比其他方法优越, 能更准确地反映预报水平, 使不同季节、不同地域的预报评分可进行比较, 是一个通用的评分方法。     

浙江省降水概率预报评分方法

概述了概率预报中的几种检验评分方法,讨论了各方法的适用性。根据浙江省降水概率预报的特点,提出了最佳的评分方法,并对实际预报进行了评估。     

集成方法在高原降水预报中的应用研究

本文对1991～2000年各月西宁等站的降水和气温预报进行了评分，并根据它们的评分结果，选取了最优子集回归、高次多项式、均生函数等7种预报方法作为集成预报的预报因子。通过降水试报得出，一元回归集成、权重集成、最优子集集成的趋势评分均超过了82％，降水预报集成后的趋势评分比单个预报方法的平均评分至少提高了15～25个百分点。     

高低温年前期特征及预报经验指标

研究了高低温年的主要特征有确定的方法；验证了农谚的可靠性，提出了１１条预报经验指标。经验证１９９５年夏季气温预报，结果正确，说明此方法具有实用价值。     

三峡库区流域面雨量预报模糊检验

采用面雨量模糊评分方法，对三峡库区流域面雨量预报中3种客观预报(相似预报、T213降水预报、MM5模式预报)和面雨量综合集成预报结果进行综合评定。检验结果表明，3种预报模式对流域面雨量预报水平相差不大，冬半年的预报评分高于夏半年。在业务中采用动态权重系数法对3种预报方法预报结果进行集成，其集成预报的评定质量高于每种单独预报质量。在流域面雨量预报质量检验中采用了模糊评分法，该方法能够较为客观地反映预报和实况之间的差距，也可以用于降水定量预报评定中。     

温州市短期MOS省、地、县配套预报方法的初步探讨

前年以来,我们利用APPLEⅡ计算机制作和省台配套的2—6月晴雨MOS预报方法,去年投入业务使用,向各站发布指导预报。据2—4月实际使用验证,取得较好的效果。表1给出使用结果及同原省预报方程的比较。表2列出了各站今年和去年同期预报评分情况。可以看出,除泰顺、文成站以外,其他各站今年预报评分均明显提高(到85％以上)。其中,温     

四川省雷电潜势预报系统及其检验分析

四川省雷电潜势预报系统从2007年7月投入运行,在运行期间我们以2008—2011年的四川省闪电定位系统监测数据为检验样本,采用TS评分体系对预报的正确性进行了验证。验证结果表明,四川省雷电潜势预报系统在四川省具有较好的预报效果。同时,在验证过程中,对四川省雷电潜势预报系统不断进行改进,从而达到完善雷电潜势预报系统的目的。     

一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法Ⅱ:暴雨检验评分模型及评估试验

针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在较严重的“空报”“漏报”双重惩罚,没有考虑暴雨时空分布不均和预报评分可比性不够等问题,在分析预报员对暴雨预报评分期望值基础上,设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验评分新方法和计算模型,分析了理想评分,并对2015-2016年4-10月中国中央气象台5 km×5 km定量降水格点预报和降水落区等级暴雨预报进行评分试验,获得了以下结果和结论:（1）预报员对暴雨预报评分期望值呈现梯级下降特征,与传统的TS评分存在显著差异;（2）设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验新方法,通过引入e指数函数构建暴雨预报评分基函数,进而构建暴雨评分模型,该模型可以较好地拟合预报员对暴雨预报评分的期望值,同时改善了评分在不同量级阈值处的断崖式突变情况;（3）提出了预报与观测的邻域匹配方法,即一个预报点与所定义邻域中的一组观测相匹配,并利用距离加权最大值法确定暴雨评分值权重系数,预报与观测距离越近,距离权重系数越大,评分值权重越大,提高了评分的合理性,避免了距离较远的匹配站点得高分不利于鼓励预报员提高预报精度的问题;（4）对中国中央气象台逐日5 km×5 km水平分辨率的定量降水格点预报产品和中央气象台定量降水落区等级预报产品进行了评分试验,暴雨预报准确率全国平均值大于60分。基于可预报性的暴雨预报检验新评分与传统暴雨预报TS评分逐日演变特征相似,但可以较好地解析TS为0的预报评分,解析后的新评分与预报员和公众的心理预期更为接近。      

辽宁省气象要素分季分县完全预报方法

选取T106资料建立辽宁省54个县站的天气要素分季预报方程，使用T213资料进行预报，并对降水及温度预报结果进行了评分和分析。预报结果表明，完全预报方法可用于日常预报业务。     

中短期数字化天气预报技术现状及趋势

建立无缝隙集约化的天气预报业务体系,需要进一步加强中短期天气预报业务技术的发展。通过对现状回顾,指出经过2011—2015年的气象现代化建设,在我国国家级和部分省级业务单位已初步建立了数字化中短期业务预报技术流程,其包括数值模式系统、客观方法释用、预报主观编辑制作以及精细化格点后处理四个方面。但与国外发达国家相比,我国中短期业务技术还存在数值模式发展水平不高、客观预报技术方法未全面深入开展、缺乏有效技术工具支撑预报员进行订正、格点化的处理技术基础薄弱等问题。文章在发展现状和问题分析的基础上,提出未来应提高自主数值模式系统的基础支撑作用,深入发展海量预报信息的客观提取及订正技术,加强开发主观和客观融合的技术和工具平台,完善精细化的格点处理技术的发展思路,并进行具体阐述。最后,从技术发展的基础数据支持、路线选择、发展规律以及交流共享四个方面提出参考意见。     

国家级农业气象业务技术综述

国家级农业气象业务经过近50年的发展,服务领域不断拓展,已形成包括农业气象情报、作物产量预报、农业气象灾害监测预警与评估、生态气象监测评估、农用天气预报等系列服务,其业务技术以指标为基础,以遥感和GIS等技术为支撑,发展了指标评判、统计分析预报、模型模拟、综合集成等技术,满足了不同服务对象对业务的需求。未来农业气象业务将更加规范、精细、定量。     

台风路径预报集成方法的一个试验

应用集成预报方法改造台风路径预报,取得明显效果。对常用的台风路径预报相似模式（ＴＳＦ）及Ｍａｒｋｏｖ型相似模式（ＭＴＳＦ）所做预报试验表明,经集成方法改进后的ＭＴＳＦ,ＴＳＦ,其预报能力有明显提高。     

基于集合Kalman滤波数据同化与偏差修正的热带气旋强度集合预报研究

采用基于集合Kalman滤波数据同化和偏差修正方法的集合预报技术来研究热带气旋的强度预报问题.集合预报系统考虑初值误差和模式误差,利用MM5中尺度模式,采用Anthes-kuo、Grell和Betts-Miller等积云参数化方案和High-res-olution Blaekadar、Burlk-Thompson、MRF等边界层过程的9组不同的组合,分别进行45、60和75 min的短时预报.对9个预报结果采用"镜像法",得到18个集合成员.将蓝金涡旋作为同化的观测场,18个集合成员作为集合Kalman滤波的初始背景集合,采用ENSRF算法和逐点局地分析算法进行同化.同化后的结果作为集合预报的初值,预报过程对模式参数采用前述9种组合,进行72小时预报.通过求取偏差系数对预报结果进行修正,减小模式系统误差.选2003-2004年16个台风过程作为预报个例,讨论偏差修正前后对预报结果的影响.实验结果表明,基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋集合预报相对于非同化的集合预报对路径预报的改进效果优于强度预报.平均而言通过偏差修正,强度集合预报的潜力得到挖掘,绝对误差明显减小,通过偏差修正减小了强度集合预报均值的误差,进而使得预报概率密度函数均值向理论值靠近,从而提高了概率预报的精度和合理性,因此基于集合预报的偏差修正分析方法,是改善热带气旋强度预报水平的有效途径.     

集合预报产品在江苏省暴雨预报中的应用评估

利用2011—2015年6—8月TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)数据集中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,以下简称EC)的集合降水预报数据和江苏省70个基本站逐日24 h(20时至次日20时)降水数据,通过大量暴雨样本系统检验和评估了EC集合预报及多种后处理释用产品对江苏暴雨的预报能力。结果表明:作为集合预报的初级产品,集合平均对暴雨的预报存在明显的漏报率,TS预报评分尚不及EC确定性预报;集合预报不同成员间对暴雨的预报技巧差异大,其最优成员组合的预报能力显著优于EC确定性预报,表明集合预报具有较大的应用潜力;在多种集合预报后处理释用技术中,最大值、最优百分位、降水偏差订正频率匹配法、概率预报、集合异常预报法和杜-周排序法(最大值法)的平均TS评分均较高,超过10%,其次90%分位数、融合、融合-概率匹配和杜-周排序法(集合平均或中位值法)的预报效果也均优于EC确定性预报。集合中位值、概率匹配方法对江苏暴雨的预报评分低于集合平均预报,在暴雨预报上的参考价值相对较低。该评估结果进一步加深了对各集合预报产品区域暴雨预报能力的认识,为预报员更直接快速地选取有效的集合预报产品提供参考。     

中国夏季降水多模式集成概率预报研究

基于TIGGE资料中的中国气象局（CMA）、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、美国国家环境预报中心（NCEP）以及英国气象局（UKMO）五个中心2007-2011年5月25日-8月31日中国地区逐日12-36 h、36-60 h、60-84 h、84-108 h、108-132 h与132-156 h累积降水集合预报资料,分别利用PoorMan （POOL）和多模式消除偏差（MBRE）两种方法对2011年各中心降水概率预报进行集成,并采用RPS和BS评分方法对预报效果进行评估。结果表明,对于12-156 h逐24 h累积降水量概率预报,多模式集成预报效果优于单模式预报效果,且多模式消除偏差概率预报效果最好;针对小雨、中雨以及大雨以上降水,PoorMan和MBRE概率预报较单中心预报效果均有提高,MBRE概率预报效果优于PoorMan方法。     

关于提高天气预报准确率的几个问题

提高天气预报准确率是气象业务的一项基础性、系统性的工作。作者从天气预报的业务技术体系着眼,借鉴发达国家的发展经验,分析了提高天气预报准确率的若干问题,提出了发展精细化的预报技术体系,将数值预报模式、天气学预报方法、动力诊断和统计释用及基于卫星和雷达等现代探测技术的短时临近预警技术相结合的预报技术路线;提出了有利于精细化预报的业务体系,即发展以定量降水预报、台风预报和灾害性天气短时临近预警为重点的专业化预报业务体系;指出专家型预报队伍的建设是提高预报业务水平的关键环节。     

Comparisons of Three-Dimensional Variational Data Assimilation and Model Output Statistics in Improving Atmospheric Chemistry Forecasts

Atmospheric chemistry models usually perform badly in forecasting wintertime air pollution because of their uncertainties. Generally, such uncertainties can be decreased effectively by techniques such as data assimilation(DA) and model output statistics(MOS). However, the relative importance and combined effects of the two techniques have not been clarified. Here,a one-month air quality forecast with the Weather Research and Forecasting-Chemistry(WRF-Chem) model was carried out in a virtually operational setup focusing on Hebei Province, China. Meanwhile, three-dimensional variational(3 DVar) DA and MOS based on one-dimensional Kalman filtering were implemented separately and simultaneously to investigate their performance in improving the model forecast. Comparison with observations shows that the chemistry forecast with MOS outperforms that with 3 DVar DA, which could be seen in all the species tested over the whole 72 forecast hours. Combined use of both techniques does not guarantee a better forecast than MOS only, with the improvements and degradations being small and appearing rather randomly. Results indicate that the implementation of MOS is more suitable than 3 DVar DA in improving the operational forecasting ability of WRF-Chem.     

集合预报统计学后处理技术研究进展

近年来,随着集合预报的广泛应用,大量新颖的集合预报统计学后处理方法层出不穷,因此有必要对其进行系统地回顾。首先,对单变量集合预报统计后处理方法进行分类介绍,包括基于特定数学分布的参数化方法:逻辑回归、非均匀回归、贝叶斯模型平均、集合敷料法,以及灵活的非参数化方法:排序直方图订正、可靠性曲线订正、衰减平均偏差订正、分位数映射、分位数回归、概率匹配、频率匹配、最优百分位、最优评分法、逐成员订正、相似法、邻域法、基于对象的概率预报方法和虚拟降水法。其次,拓展到须考虑变量依赖性结构的多变量集合预报统计后处理方法,包括参数化的连接方法,以及非参数化的集合连接耦合和Schaake洗牌法。再次,介绍多模式集合和机器学习方法。最后,总结并讨论了常用的集合预报统计后处理方法使用中需要注意的问题。