基于TIGGE资料的西太平洋热带气旋多模式集成预报方法比较

基于TIGGE资料中CMA、ECMWF、JMA和NCEP四中心2010、2011和2012年3年的资料,采用集合平均（EMN）、加权集合平均（WEMN）、消除偏差集合平均（BREM）和加权消除偏差集合平均（即超级集合,SUP）四种方法,对西太平洋地区热带气旋路径与中心气压进行时效为24、48、72、96和120 h的多模式集成预报,评估了不同单中心预报结果,并分析了不同多模式集成预报方法的特点,对比了不同多模式集成方法的效果。结果表明,对于热带气旋路径和中心气压预报,各中心预报技巧不同,其中3年的CMA预报效果均较差,2010、2011年的ECMWF预报和2012年的NCEP预报效果最优;总体上几种多模式集成方法在120 h预报时效内均优于单模式预报,其中EMN作为一种最简单的集成预报方法,具有一定的局限性,而WEMN由于给不同单模式预报赋予了权重,因此相对于EMN能够得到更好的多模式集成预报结果;BREM方案由于消除了模式预报中的系统性偏差,因此集成预报效果也优于EMN;由于去除了模式预报偏差,同时给不同模式赋予了权重,SUP方案得到的集成预报效果最优。     

北半球中纬度地区地面气温的超级集合预报

基于TIGGE资料中的ECMWF、JMA、NCEP和UKMO四个中心2007年6月1日-8月31日北半球中纬度地区地面气温24～168 h集合预报资料,分别利用固定训练期超级集合(SUP, Superensemble)和滑动训练期超级集合(R-SUP, Running Training Period Superensemble )对2007年8月8-31日预报期24 d进行超级集合预报试验.采用均方根误差对预报结果进行检验评估,比较了两种超级集合方法与最好的单个中心模式预报、多模式集合平均的预报效果.结果表明,SUP预报有效降低了预报误差,24～144 h的预报效果优于多模式集合平均(EMN, Ensemble Mean)和最好的单个中心预报,168 h的预报效果略差于EMN.R-SUP预报进一步改善了预报效果.对于24～168 h的预报,R-SUP预报效果都要优于EMN.尤其对于168 h的预报,R-SUP改进了预报效果,优于EMN.     

基于TIGGE资料的地面气温多模式超级集合预报

基于TIGGE资料, 采用均方根误差分别对欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心和英国气象局4个中心集合预报的地面气温场集合平均结果进行检验评估, 比较各中心地面气温的预报效果。并利用超级集合、多模式集合平均和消除偏差集合平均3种方法对4个中心的地面气温预报进行集成, 同时对预报结果进行分析。结果表明: 2007年夏季日本气象厅与欧洲中期天气预报中心在北半球大部分地区预报效果最好, 各中心在不同地区预报效果不同。超级集合与消除偏差集合平均降低了预报误差, 预报效果优于最好的单个中心预报和多模式集合平均。对于较长的预报时效, 消除偏差集合平均表现出了更好的预报性能。     

台风路径数值预报实时订正技术及其集成应用

以台风路径数值预报的短时效预报偏差和目标时效（指所需订正的时效）的纬度预报为预报因子,采用多元线性回归方法建立了台风路径预报的偏差预估方程,继而对台风路径预报进行实时订正。本文以12 h为短时效,通过对欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（ECMWF-IFS）和集合预报模式（ECMWF-EPS）的台风路径预报的应用,得到以下结论:2018年试报结果表明,24 h、36 h、48 h、60 h、72 h、84 h订正后的ECMWF-IFS台风路径预报的平均距离误差分别比订正前减小了7.3 km、9.3 km、8.9 km、6.5 km、6.9 km、2.6 km,总体来说较强台风（指12 h的台风强度实况≥32.7 m s?1）路径预报的订正效果更好。尝试了先对ECMWF-EPS各成员的台风路径预报进行订正,再进行集成预报,并对比了以下5种方式得到的台风路径预报:“订正后的确定性预报”、“所有集合预报成员集合平均”、“优选集合预报成员集合平均”、“所有集合预报成员先订正再集合平均”和“优选集合预报成员先订正再集合平均”,2018年试报结果表明,对于平均距离误差,24 h和36 h“优选集合预报成员先订正再集合平均”最小,48 h和60 h“所有集合预报成员先订正再集合平均”最小,72 h和84 h“优选集合预报成员集合平均”最小,如果在业务中有针对性地进行应用,有望获得一个在各预报时效表现都较优异的台风路径客观综合预报结果。24 h、36 h、48 h、60 h“优选集合预报成员先订正再集合平均”的平均距离误差分别比“所有集合预报成员集合平均”减小了13.3 km、11.7 km、10.0 km、7.6 km,比中央气象台官方预报（对应的时效为12 h、24 h、36 h、48 h）减小了0.7 km、2.0 km、3.9 km、2.4 km。     

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。     

基于集合成员订正的强降水多模式集成预报

基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明:采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。     

超级集合预报在湖南地区的试验分析

基于TIGGE集合预报资料分析评估了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)、中国气象局(CMA)4个模式系统在湖南2008年低温雨雪冰冻天气过程中的气温预报技巧,并对湖南地面气温和欧亚地区500 hPa天气形势进行了超级集合预报试验.结果表明,在湖南地区,ECMWF的预报效果最好,CMA的预报效果最差,并且ECMWF的168 h预报误差小于CMA的24 h预报误差.滑动训练期超级集合预报误差比较稳定,预报效果优于最好的单中心模式和固定训练期超级集合预报.对于24～ 72 h预报时效滑动窗口可选取50 d左右,而对于96 ～168 h预报时效的滑动窗口有必要选取2个月以上.此外,滑动训练期超级集合预报各时效对500 hPa天气形势的预报技巧都比单中心的预报技巧高,并且和实况资料相比,其预报效果也比较好.     

基于深度学习的中国地面气温的多模式集成预报研究

基于TIGGE资料中的欧洲中期天气预报中心、英国气象局、美国国家环境预报中心、韩国气象厅和日本气象厅2015年1月1日—9月30日中国及周边地区地面2 m气温24～168 h集合预报资料,利用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、浅层神经网络(Neural Networks,NN)、滑动训练期消除偏差集合平均(BREM)和滑动训练期多模式超级集合(SUP)方法对2015年9月5—30日26 d预报期进行集成预报试验。结果表明,BREM对5个单模式进行等权集成,预报结果易受预报效果较差模式的影响,整体预报技巧略低于单个最优模式ECMWF的预报技巧。其中在新疆南部,等权集成后的预报技巧更低。SUP的预报结果比所有单个模式预报更为准确。在144 h之前,SUP的误差明显小于ECMWF的预报误差,但随预报时效增加,误差增长幅度增大。NN对地面气温的预报效果与SUP的预报效果相当。LSTM整体预报效果最好,特别是在预报时效较长(超过72 h)时,比其他方法预报准确率明显提高。LSTM神经网络方法明显改进了我国西北、华北、东北、西南和华南大部分地区的气温预报,但在南疆部分地区误差较大。     

台风路径集合预报的实时订正技术研究

在台风业务预报中,由于模式运行、后处理及资料传输等原因,数值模式指导产品包括集合预报都存在一定时间的滞后,若直接使用会造成数值模式或集合预报平均的预报效果降低。利用ECMWF集合预报台风路径和中央气象台(简称中央台)实时业务定位,在统计分析的基础上,提出一种业务上可用的针对单模式集合预报的台风路径实时订正技术。结果表明,该方法明显优于单模式集合预报平均和确定性预报,在对2012年的预报试验中,24、48、72、96 h的时效路径预报误差分别比集合平均提高了15%、6%、10%、8%。同时其路径误差优于目前我国业务路径预报,2012年平均24、48、72、96 h的路径误差分别减小7、7、11、10 km。     

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。     

STUDY OF THE MODIFICATION OF MULTI-MODEL ENSEMBLE SCHEMES FOR TROPICAL CYCLONE FORECASTS

This study investigates multi-model ensemble forecasts of track and intensity of tropical cyclones over the western Pacific, based on forecast outputs from the China Meteorological Administration, European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Japan Meteorological Agency and National Centers for Environmental Prediction in the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) datasets. The multi-model ensemble schemes, namely the bias-removed ensemble mean (BREM) and superensemble (SUP), are compared with the ensemble mean (EMN) and single-model forecasts. Moreover, a new model bias estimation scheme is investigated and applied to the BREM and SUP schemes. The results showed that, compared with single-model forecasts and EMN, the multi-model ensembles of the BREM and SUP schemes can have smaller errors in most cases. However, there were also circumstances where BREM was less skillful than EMN, indicating that using a time-averaged error as model bias is not optimal. A new model bias estimation scheme of the biweight mean is introduced. Through minimizing the negative influence of singular errors, this scheme can obtain a more accurate model bias estimation and improve the BREM forecast skill. The application of the biweight mean in the bias calculation of SUP also resulted in improved skill. The results indicate that the modification of multi-model ensemble schemes through this bias estimation method is feasible.     

粤港澳大湾区汛期降水的多模式集成预报方法的评估检验

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、中国气象局(CMA)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、英国气象局(UKMO)五个模式集成的交互式全球大集合预报系统（THORPEXInteractiveGrandGlobalEnsemble,简称TIGGE）资料集的确定性预报、集合预报以及地面降水观测数据,采用多模式集成平均(EMN)、消除偏差集成平均(BREM)、滑动训练期超级集合方法（R_SUP）对2018年华南汛期（4—9月）粤港澳大湾区的降水预报开展了评估检验。总体而言,多模式集成预报方法在大湾区前汛期降水预报的均方根误差平均比后汛期高2mm;多模式集成预报方法的预报能力在前汛期随着预报时效的延长而呈持续下降趋势,后汛期则表现为短期（24~72h）下降、中期（72~168h）持续平稳的变化特点。与预先的假设差异主要表现在：对前、后汛期的降水预报综合表现最好的均是数学原理相对简单的EMN,而BREM和R_SUP的空间平均评分指标则稍差,但其在降水落区预报中仍有较好的预报技巧。     

A Comparison of Three Kinds of Multimodel Ensemble Forecast Techniques Based on the TIGGE Data

Based on the ensemble mean outputs of the ensemble forecasts from the ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts),JMA (Japan Meteorological Agency),NCEP (National Centers for Environment...     

基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报

利用TIGGE资料集下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)、中国气象局(CMA)和英国气象局(UKMO)5个模式预报的结果,对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究。结果表明,卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均(BREM)和单模式的预报,但是对于地面气温和降水,其预报效果也存在一定的差异。在中国区域2 m气温的预报中,卡尔曼滤波的预报结果最优。而对于24 h累积降水预报,尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM,但随着预报时效增加,其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当,改进效果不明显。卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优,预报效果更佳且稳定。     

基于TIGGE资料的地面气温和降水的多模式集成预报

利用TIGGE资料集下中国气象局(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)和英国气象局(UKMO)5个中心集合预报结果,对多模式集成预报方法进行讨论。结果表明,多模式集成方法的预报效果优于单个中心的预报,但对于不同预报要素多模式集成方法的适用性存在差异。滑动训练期超级集合(R-SUP)对北半球地面气温的改进效果最优,但此方法对降水场的改进效果并不理想。在北半球中低纬24 h累积降水的回报试验中,消除偏差(BREM)的结果优于单个中心的预报,且此方法预报结果稳定。进一步利用滑动训练期消除偏差(R-BREM)集合平均对2008年1月中国南方极端雨雪冰冻过程进行多模式集成预报试验,结果表明,在固定误差范围内,R-BREM将中国南方大部分地区的地面气温预报时效由最优数值预报中心的96 h延长至192 h,且除个别时效外,小雨、中雨的TS评分得到明显提高。     

热带气旋奇异向量在GRAPES全球集合预报中的初步应用

基于副热带奇异向量的初值扰动方法已应用于GRAPES (Global and Regional Assimilation PrEdiction System)全球集合预报系统,但存在热带气旋预报路径离散度不足的问题。通过分析发现,热带气旋附近区域初值扰动结构不合理导致预报集合不能较好地估计热带气旋预报的不确定性,是路径集合离散度不足的可能原因之一。通过建立热带气旋奇异向量求解方案,将热带气旋奇异向量和副热带奇异向量共同线性组合生成初值扰动,以弥补热带气旋区域初值扰动结构不合理这一缺陷,进而改进热带气旋集合预报效果。利用GRAPES全球奇异向量计算方案,以台风中心10个经纬度区域为目标区构建热带气旋奇异向量求解方案,针对台风"榕树"个例进行集合预报试验,并开展批量试验,利用中国中央气象台最优台风路径和中国国家气象信息中心的降水观测资料进行检验,对比分析热带气旋奇异向量结构特征和初值扰动特征,评估热带气旋奇异向量对热带气旋路径集合预报和中国区域24 h累计降水概率预报技巧的影响。结果表明,热带气旋奇异向量具有局地化特征,使用热带气旋奇异向量之后,热带气旋路径离散度增加,路径集合平均预报误差...