浙江省水库流域面雨量的多模式预报效果分析与检验

基于站点观测资料和欧洲细网格(ECMWF)、日本高分辨率(JMA)及多模式客观集成预报技术(OCF)模式预报资料,以2015年2-7月为例,评估这三种模式对浙江省6个水库流域客观面雨量预报效果。水库流域面雨量预报值采用网格算术平均法计算,面雨量观测值采用泰森多边形法计算。检验评分方法采用平均绝对误差、TS评分(Threat Score)和模糊评分法。初步检验结果表明:1)ECMWF对大雨暴雨的预报效果优于其他模式的,OCF对中雨的预报效果优于其他模式的,对小雨预报,三种模式效果相当。2)各模式预报效果均随着降水等级增大而下降。小雨时,空报率远高于漏报率,其中ECMWF和OCF漏报率不到10%;大雨暴雨时,漏报率远高于空报率,其中JMA漏报率达75%~90%。3)三种模式对浙江中部北部地区水库流域面雨量预报效果整体优于对浙江南部地区水库的,且随着降水等级升高,南北水库之间预报效果差异增大。4)ECMWF对大雨暴雨的预报效果随着时效临近表现为明显改善,OCF和JMA在72 h预报时效以外,预报效果随时效临近呈改善趋势,在72 h时效以内,预报效果不稳定。     

六种数值模式对芜湖市地面气温和降水预报的对比检验分析

对2008年7月至2009年6月JMA、T213、GRAPES、MM5、T639和GERMANY 6种数值模式产品对芜湖市的地面气温和降水预报结果进行了对比检验分析,结果表明:各模式对最高气温的预报能力一般,其中JMA、GRAPES、T639相对较好;对最低气温的预报JMA表现突出,而GRAPES在冬季预报能力较好.各模式对于芜湖站降水的预报均无绝对优势,对各等级的降水预报效果各有千秋.对于≥0.1 mm降水,JMA和GERMANY在24 h时效内TS评分较高,且JMA漏报率很低,GERMANY空报率较低,T639则从48 h时效起TS评分最高,且漏报率较低;对于≥10 mm降水,T639的TS评分较高且漏报率较低,GERMANY和GRAPES在48 h时效内评分也较高且空报率低,JMA在48 h时效后空报率较高,成绩较差;JMA、T639和GERMANY对强降水预报能力相对较强,特别是T639对暴雨比较敏感,而各模式在72 h之后对强降水的预报能力较差.另外,各模式对降水预报的TS评分均为夏季低、冬季高,空报率均为夏季高、冬季低.     

智能网格产品在西江流域面雨量预报中的应用检验

为了解基于智能网格降水产品的西江流域面雨量短期预报效果,采用TS评分、漏报率、空报率指标对2019年前汛期(4-6月)和后汛期(7-9月)西江流域20-20时的日面雨量预报进行检验评估。结果表明,汛期各流域TS评分随着面雨量等级增大呈现下降趋势,然而72h内随着预报时效延长,预报效果较为稳定;前汛期东部流域TS评分较西部流域普遍高,而后汛期西部流域的TS评分有所上升;前汛期各级面雨量空报率大于漏报率,而后汛期各级面雨量漏报率较前汛期普遍上升,空报率普遍下降。72h内预报效果受到降水量级因素影响较大,而受到时效延长影响较小;流域预报效果变化可能与西江流域汛期雨带逐渐推进变化有关。     

2008年汛期两种模式降水预报的检验分析

使用WRF模式和MM5模式分别对吉林省全省50个地面观测站做了降水预报的数值模拟．并进行了检验分析和对比。全省区域降水预报检验结果表明：WRF模式0-24h和24-48h的预报正确率为82．4％和81．1％,分别高出MM5模式6．1和7．4个百分点;WRF模式各级降水预报的TS评分均高于MM5模式,对于暴雨以上的降水预报,WRF模式0-24h和24-48h预报的TS评分为11．2％和14．5％,具有一定的预报能力;两种模式的降水预报都存在着一定的空报率和漏报率,其中大雨以上预报的空报率和漏报率均超过了45％,暴雨以上预报的空报率和漏报率均超过了70％。     

基于ECMWF模式的四川夏季强降水订正试验

利用2016—2018年6—8月四川地面观测降水资料(含加密自动站)及同时段ECMWF模式各要素预报场资料,根据基于"配料法"计算所得出的3 h间隔短时强降水概率预报,统计各格点各个转换概率阈值的次数,探索了一种针对模式24 h累计降水预报的强降水订正方法,并运用该方法对2018年6—8月降水集中时段24—72 h时效ECMWF模式降水预报进行逐日试验检验。试验结果表明:(1)从大雨、暴雨降水量级综合检验指标来看,各时效订正后命中率、漏报率、TS评分均有明显改善,且随着预报时效的延长,各指标数值提高的幅度愈大。空报率虽然0—24 h、24—48 h时效预报有所增加,但空报率增加幅度远小于漏报率减小幅度;(2)从个例检验结果来看,订正后的模式预报相比订正前的预报而言,降水量级明显增加,50 mm以上降水落区预报效果有较大程度提升,尤其是0—24 h时效预报,订正后降水落区分布与实况基本一致。     

GRAPES_TCM模式对影响浙江省热带气旋的降水预报评估

基于2006-2009年有热带气旋影响浙江省期间气象站(包括自动站)资料及上海台风研究所的GRAPES_TCM模式输出降水资料,应用TS和BS评分方法,对模式在浙江省的热带气旋降水预报能力进行了评估.结果表明模式晴雨准确率和小雨TS评分24 h和36 h预报相对高,48 h开始随预报时效逐渐下降,中雨、大雨和暴雨TS评分随时效变化趋势不明显,而大暴雨TS评分有较大的随机性.漏报是影响小雨和中雨TS评分的主要原因,空、漏报对大雨和暴雨TS评分的影响基本相同,空报是影响大暴雨TS评分的主要原因.相同预报时效的TS评分随降水等级的提高而减小.BS评分发现模式对大雨及以下量级降水预报站次比实际偏少,对暴雨预报相对接近实际出现站次,对70 mm以上的大暴雨模式有过度预报倾向.与宁波市气象台主观预报比较,对晴雨和小雨预报,相同时效的主观预报一般高于客观,主观暴雨预报TS评分比客观预报一般高出30％以上.GRAPES_TCM模式对于影响程度高的TC降水预报能力相对高.20时输出预报与08时相比,对于晴雨和小雨预报,48 h以内差异不大,而60 h和72 h预报准确率,20时明显高于08时.对于中雨及以上等级降水,20时预报TS评分一般比08时好,主要得益于漏报率的降低.     

改进的AREMS对2003年汛期降水预报及对比检验

利用包含三维变分同化的中尺度暴雨数值预报模式系统AREMS和AREM2．1对2003年主汛期（6-8月）进行了每天两个时次（08时和20时）的实时平行预报试验。对24h累积降水量预报进行了分区检验，结果表明：（1）AREMS对我国夏季降水具有较强预报能力，长江中下游地区TS评分最高。长江中下游、华北和华南地区空报率大于漏报率，东北和西南地区东部则相反。（2）模式条件的改变（模式层顶、侧边界条件及初值分析）对不同区域24h降水预报的影响程度不同：6-8月平均而言，影响最显著的是东北、华北地区，然后依次为华南、西南地区东部，影响最小的是长江中下游地区。（3）模式条件的改变对不同区域TS评分影响不同：6-8月平均而言，AREMS对东北地区降水预报效果改进最显著，特别是12-36h时效的降水预报；对华北地区的改进也非常明显；对华南地区降水预报水平整体下降；对长江中下游和西南地区东部改进不明显。（4）模式条件的改变对不同区域空报率和漏报率影响不同：华北漏报率明显减小，但空报率有所增加；东北绝大多数的空报率与漏报率都较AREM2．1有所减小；西南东部地区，08时漏报率略有所减小，空报率增大，20时反之。（5）长江中下游、华南和西南地区东部TS评分差值在6、7、8各月变化明显。     

基于频率匹配法的SWC-WARMS模式降水订正试验

基于西南区域数值预报模式（SWC-WARMS）2019年5~8月00时起报的24h累计降水预报资料和四川省气象站点降水观测资料,采用频率匹配法对6月1日~8月31日降水预报值进行了偏差订正。结果表明:模式预报的24h累计降水量总体为湿偏差;订正后降水量平均绝对误差减小;大雨和暴雨的偏差评分提高;小雨、中雨、大雨的TS评分提高,暴雨TS评分降低;各量级的空报率均有所降低,小雨和中雨漏报率减小,大雨和暴雨漏报率增大,尤其是暴雨漏报率显著增加;当模式对暴雨降水落区预报较好（差）时,频率匹配订正能提高（降低）TS评分。      

WRF集合预报对济南暴雨过程的检验与分析

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。     

2012年深圳前汛期降水EC与HAPS模式检验

对2012年前汛期（4-6月）欧洲中心全球模式与HAPS中尺度模式的降雨预报场进行逐6h晴雨检验与24 h分量级降水检验,得出：EC逐6h降水预报空报多而漏报少,预报无降水时可信度更高,TS评分在0.3 ～0.4之间;24 h分级检验中预报能力随着降水量级的增大而减小,空报率、漏报率增大,TS评分减小;EC随着预报提前量的减小TS评分增加,起报时次对预报能力无明显影响;总体来说,EC能为深圳10 d预报提供较好的参考价值,尤其是6d预报,对于暴雨的预报有待预报员订正.HAPS逐6h晴雨预报TS评分在0.48～0.32之间,提前量6h内预报效果好,TS评分0.4以上,有较高的参考价值;24 h分级降水预报能力与EC相同,也是随着降水量级的提升预报能力降低;但是HAPS预报能力与提前量的相关性主要表现在提前量6h以内,提前量减小TS评分明显增大,对于提前量大于6h的预报能力无明显变化;总体来说,预报员可依靠HAPS在短期预报基础上做好短临预报的订正工作,开展24 h分区预报.     

2013年汛期华中区域业务数值模式降水预报检验

为充分了解华中区域中尺度业务数值预报模式更新为WRF后的预报性能,对该模式2013年汛期24 h和48 h的累积降水预报产品,采用TS评分、预报正确率、漏报率、空报率、偏差及ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明：从日平均降水率分布来看,24 h预报的降水中心位置和强度与实况更接近,48 h的预报明显偏大、偏强;汛期总体降水检验表明,该模式的降水预报以偏大为主,随着降水量级的增大,TS和ETS评分逐渐减小,且ETS评分逐渐靠近TS;逐月降水检验结果发现,该区域汛期月晴雨预报正确率与雨日率呈正相关;通过梅雨期WRF与GRAPES_Meso的预报对比检验可见,两个模式都表现出了较好的预报性能。值得指出的是,随着降水量级的增大,WRF模式降水预报优势逐渐显现。总的来说,该模式的降水预报产品具有一定的参考价值。     

基于WRF不同边界层方案的陕西气象要素预报检验

利用陕西省区域数值模式系统,通过对比WRF中两种大气边界层方案(MJY和YSU),对陕西省2021年7月地面和高空要素预报开展了对比试验。结果表明:地面要素预报上,MYJ方案的24 h累积降水量预报的空报率和漏报率都更低,TS评分更高,预报效果更好,逐小时降水量预报的BIAS评分随预报时效的增加变化更小,空报率、漏报率和TS评分也整体优于YSU方案,表明MYJ方案对降水预报的稳定性更好。两个方案的2 m温度和10 m风场预报存在正偏差,2 m比湿预报存在负偏差,即预报场的温度偏高、风速偏大、湿度偏干,YSU方案在2 m温度和10 m风场预报上效果更好,而MYJ方案在2 m比湿预报上效果更好。高空要素预报上,两个方案在各个高度层上对各个要素的预报各有优劣,其中YSU方案在高空风速预报上较MYJ方案更稳定。     

国家级强对流天气分类预报检验分析

预报产品的客观检验是记录、考量各种预报业务质量,促进预报水平提高的重要手段,也是整个天气预报过程中的重要环节。本文采用"点对面"Threat Score(TS)、漏报率、空报率等客观指标首次对2010—2015年4—9月国家级强对流天气预报中雷暴、短时强降雨以及雷暴大风和冰雹等分类预报进行了检验。同时,本文也对强对流天气落区分类预报客观检验存在的问题以及未来发展进行了讨论。检验结果表明:过去6年间,6~24 h时效预报,雷暴TS评分为0.22~0.34,短时强降水为0.18~0.24,雷暴大风和冰雹为0.01~0.07;48、72 h时效预报、雷暴TS评分为0.30~0.40,强对流天气TS评分为0.16~0.23,除雷暴预报TS评分在2012—2013年有所回落外,其他类别的强对流天气预报总体上TS评分呈上升趋势,雷暴大风和冰雹预报评分明显低于其他两个类别。雷暴空报率是漏报率的2~3倍,短时强降水漏报率与空报率接近,雷暴大风和冰雹天气漏报率和空报率都在0.8以上。与美国风暴预报中心(SPC)2000—2010年定期发布的1 d对流展望产品检验结果比较,强天气预报中心雷暴和短时强降水落区预报TS评分较高,雷暴大风和冰雹评分较低。典型个例预报检验结果表明,系统性大范围的风雹天气可预报性较强,评分要显著高于平均预报水平;对于非过程性的、分散的风雹天气,预报难度大,TS评分低。     

三种数值模式对山西降水预报性能的对比检验

利用MM5、T213和Grapes3种数值模式的降水预报产品和山西省108个标准测站的降水实况资料,采用客观统计检验方法,对2008年7月各模式在山西省的累加降水预报进行了对比检验。结果表明：24h中雨以下预报1、213优于MM5,中雨以上MM5则略优于T213,48h预报各级降水MM5都优于T213,T213和MM5对暴雨都有一定的预报能力。无论哪个预报时效和降水量级,Grapes均无明显优势。Grapes预报降水量级和降水范围都偏小,空报较少,漏报严重,尤其48h和72h10mm以上降水基本都漏报。MM5预报降水量级和预报范围都偏大,10mm以上降水TS评分较其它模式高,但同时空报也比较严重。3种模式TS评分均随降水量级的增大而减小,T213和Grapes的TS评分随预报时效的增加而减小,MM5的TS评分随预报时效的增加变化不大。     

大渡河上游面雨量预报质量检验与释用

基于2019年6-10月中央气象台智能网格预报模式（NWGD）降水产品和CMPAS-V2.1融合降水分析实时数据产品,采用平均绝对误差、晴雨预报正确率、TS评分等方法评估该预报产品对大渡河上游面雨量的预报效果。评估结果表明：NWGD预报产品在大渡河上游面雨量的预报效果整体较好,平均绝对误差范围控制在5.6 mm以内,晴雨预报可信度较高。小雨的预报效果好于中雨,小雨的TS评分大于中雨,空报率和漏报率均低于中雨。将小雨和中雨分别做消空处理,小雨各预报时效消空处理后晴雨预报正确率提升不明显,而中雨预报效果有明显提升。     

安徽省ECMWF数值模式降水预报性能的检验

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。     

SWC-WARMS在重庆地区的降水预报性能分析

本文利用2016年5~7月SWC-WARMS和CQMFS逐日20时起报的24h累计降水预报资料及24h累计降水观测资料,对两家模式在重庆地区的24~48h和48~72h的24h累计降水预报结果进行客观检验评分和对比分析,并针对2016年5~7月重庆地区的8次区域性强降水天气过程,进行了SWC-WARMS的24~48h强降水落区和强度的主观检验,结果表明:对于24~48h累计降水,CQMFS的TS评分除暴雨和大暴雨量级外均优于SWC-WARMS,且相对于SWC-WARMS而言,空报较少,漏报较多;对于48~72h累计降水,各个量级降水的TS评分、空报率和漏报率的表现一致,SWC-WARMS的各项评分均明显优于CQMFS;对于重庆地区2016年5~7月的8次强降水天气过程,除个别个例预报较差外,SWC-WARMS对强降水落区和强度的预报均具有一定的指示意义,能为预报员提供有用的参考,但降水强度总体偏强,大暴雨量级的降水空报现象较为明显。      

WRF模式对焦作2008年汛期降水的检验

利用WRF模式2008年6-8月逐日降水预报产品资料,对焦作7站降水预报进行分月分时段的统计检验,结果表明:WRF模式对焦作市0-12 h的晴雨预报能力最强,各月各站均在71%以上,其中6月最高,有6站准确率均在80%以上;12-24 h平均晴雨准确率大部分站都在65%左右.对降水的定量、定性预报能力,前12 h明显优于后12 h;对小雨、中雨预报效果较好,对大雨也有一定的预报能力;对暴雨降水预报能力较差,空报率、漏报率较高.总体看来,模式的空报率、漏报率较高,且空报率大于漏报率.     

SWCWARMS 模式对巴中地区预报能力的检验

应用巴中地区218个自动气象观测站2016年6～8月逐日的24h累积雨量,采取基于客观统计的检验方法,针对24h累积雨量,采取TS评分、BIAS评分和空报率对比分析了 SWCWARMS 模式和 EC 细网格模式在巴中地区的预报能力。研究结果表明:(1)从降水落区来看,两个模式都对雨带的移动都有较好的预报能力;(2)从降水 TS 评分看,SWCWARMS模式在各量级上的 TS 评分都优于 EC 模式;(3)从降水 BIAS 评分看,EC 模式容易漏报中雨及以上量级的降水,而 SWCWARMS 模式则对大暴雨的预报有较大的空报;(4)从逐月评估结果看,6月和7月SWCWARMS 模式较EC模式有更好的预报效果,8月两者差异不大。总体而言,SWCWARMS 模式在巴中地区的预报效果优于 EC 模式。      

基于误差权重的站点降水订正预报方法研究

基于2018—2020年逐日修水国家基本气象站降水实况和模式降水预报数据,对ECWMF、NCEP、JMA、CMA-GFS、CMA-SH9等5种模式24 h及48 h降水预报进行了误差分析及检验。结果表明,总体上各模式24 h、48 h降水预报误差均以一个量级的正误差为主;各模式24 h降水预报误差小于48 h;CMA-SH9、JMA模式24 h、48 h预报误差均较小;总体上各模式24 h预报评分优于48 h;华东模式、日本模式24 h、48 h晴雨准确率均较高;CMA-SH9、ECMWF、NCEP模式24 h、48 h降水预报各量级风险评分均较高;JMA模式对24 h暴雨及以上量级降水可能具有一定的预报指示意义;总体上各模式24 h、48 h降水预报风险评分随量级增大而降低,空报率、漏报率随量级增大而增大;总体上各模式24 h、48 h小雨预报性能较优,中雨均易空报,大雨均易漏报,暴雨及以上降水均易空报与漏报。进一步通过引入滑动训练期,并基于平均绝对误差权重的多模式集成订正方案对降水预报进行订正,且对订正预报结果进行了整体及分季节评估检验。结果表明,相对多数模式,经订正后24 h、48 h降水预报性能总体上均有所提升,即提高了预报准确率,减小了预报误差,改进了晴雨准确率,提升了小雨—中雨的预报评分,提高了夏季48 h暴雨及以上降水的风险评分,并降低了其空报率;48 h降水订正预报效果总体优于24 h,春季及秋季降水订正预报效果总体优于夏季及冬季。