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51.
本文针对2016年6月23日江苏阜宁龙卷,设计了两组对流可分辨尺度集合预报:一组以ERA5再分析资料为初始和侧边界(CEFS_ERA5);另一组以NCEP GEFS为初始和侧边界(CEFS_GEFS),评估了两组试验对此次龙卷的预报能力。结果显示:两组对流尺度集合预报均有约半数以上成员能够再现龙卷超级单体的特征;2~5 km上升螺旋度(UH25)对本次龙卷超级单体有较好的预报指示意义。在上述分析的基础上,考虑位置预报偏差,提出了一种基于UH25的邻域龙卷概率预报产品,分析了龙卷概率预报技巧对关键参数邻域半径和UH25阈值的敏感性,CEFS_ERA5邻域半径取15个格点,UH25阈值取250 m2·s-2最优;而CEFS_GEFS邻域半径取15个格点,UH25阈值取100 m2·s-2最优。总的来说,邻域概率预报产品显著提升了对此次龙卷概率预报水平。 相似文献
52.
世界各国气象代表机关作定期之集合,由来已久。本年九月五日至十二日第八次国际气象会议举行於波兰之华沙。事先中央研究院气象研究所曾接到请柬,邀派代表与会。但所中职员为职务所牵制不能出席,仅以书面对於各提案提出意见而已。兹将国际气象会议遇去历 相似文献
53.
黄、渤海冷空气海浪场的集合预报试验 总被引:1,自引:0,他引:1
利用欧洲集合天气预报系统51个预报风场驱动SWAN海浪模式,对黄、渤海2013年12月-2014年2月期间受冷空气影响的海浪场进行数值模拟试验,并利用浮标观测资料对海浪集合预报结果进行初步检验分析,结果显示:从逐时平均偏差结果可知,24h预报时效内集合平均与控制预报性能相近,48~72h预报时效内,集合平均明显优于控制预报,但均比实况偏小;集合分位值(75、90百分位值和极端值)明显优于集合平均,且预报时效越长,优势越明显,集合预报极端值与实况相当或略偏大;从逐24h平均偏差结果可知,集合分位值(75、90百分位值和极端值)比集合平均和控制预报更接近实况。总的分析表明:集合分位值(75、90百分位值和极端值)对受冷空气影响的海浪场具有较强的分辨能力,可以提高对海浪场的预报水平,且有较好的应用潜力。 相似文献
54.
55.
“频率匹配法”在集合降水预报中的应用研究 总被引:8,自引:1,他引:7
基于“频率匹配法”的思路,采用两种方法进行了集合降水预报的订正研究,一种方法是利用集合成员降水频率订正简单集合平均平滑效应的“概率匹配平均”法,另一种方法是利用实况降水频率订正集合成员降水预报系统偏差的“预报偏差订正”法,通过个例和批量试验,结果表明:(1)概率匹配平均法可以矫正简单集合平均的平滑作用所造成的小量级降水分布范围增大而强降水被削弱的负作用,这种改进对强降水区更显著,并且集合系统离散度越大这种改进也越大;但该方法对预报区域内总降水量的预报没有改进作用,不能改善预报的系统性偏差.(2)虽然预报偏差订正法对降水落区预报的改进有限,但可以订正模式降水预报的系统性误差,改进雨量预报以及集合预报系统的离散度特征和概率预报技巧;直接对集合平均预报进行偏差订正的效果优于单个成员偏差订正后的简单算术平均.(3)在对每个集合成员的降水预报进行偏差订正后,概率匹配平均仍可改善其简单平均的效果,因此在实际业务中,应该综合采用上述两种方法,以获得在消除系统性偏差的同时各量级降水分布又合理的集合平均降水预报. 相似文献
56.
热带大气季节内振荡 (Madden-Julian oscillation,MJO) 是次季节-季节时间尺度气候变率的支配模态。它不仅对低纬度地区天气气候产生重要影响,还能够通过经向传播和激发大气遥相关波列对中高纬度地区产生影响,是延伸期尺度最重要的可预报性来源。因此,MJO预报是次季节-季节气候预测中极为重要的部分,近年来受到国际学术界广泛关注。该文回顾了MJO预报发展历史,概述了当前国际上主要科研业务机构的MJO预报发展现状。目前基于统计方法和气候模式的MJO预报研究取得了较大进展,特别是多个耦合气候模式和一种基于时空投影方法的统计模型均能够显著提升MJO预报技巧 (有效预报可达20 d以上)。该文还介绍了中国气象局国家气候中心在MJO预报技术发展和业务系统研制方面的新进展,当前基于第2代大气环流模式的MJO业务预报填补了国内空白,技巧为16~17 d,而耦合气候模式试验的技巧已达到约20 d。总体来看,利用耦合模式预报MJO是未来发展的主要方向,其中,面向MJO的模式初始化和集合预报新方法研究将是关注重点。 相似文献
57.
利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。 相似文献
58.
59.
基于2018年10月21日至11月6日莱州湾西岸连续站观测数据,本文利用集合经验模态分解、希尔伯特?黄变换和小波分析法对底层单宽输沙率的小尺度特征做分析,并针对观测期间出现的大风天气对泥沙输运的影响进行了探究。结果表明,单宽输沙率在观测时间段内具有高频、潮周期、低频以及长周期尺度变化特征,周期尺度从小到大。其中高频和潮周期分量方差贡献率及所含能量最高,对输沙率的影响最强。边际谱显示东西方向输沙率的显著周期为13.3 h,南北方向大于11 h的周期较为显著。观测期间底层净泥沙通量分别为东向305.77 kg/m、南向597.25 kg/m,余流分量贡献最大,低频和高频分量贡献最小。上强迫风场主要在风速衰减期通过湍流和波浪影响输沙速率的时频分布,使其低频变化显著增强的同时,产生1 h周期左右的高频波动。交叉小波分析显示,风速和单宽输沙率在低频波段上相干性较强,且单宽输沙率会滞后风速1/4至1/2个周期。另外,风浪会增强泥沙输运的涨落潮不对称性,进而增加潮周期分量上的泥沙净输运。 相似文献
60.
基于EEMD的黄河中上游夏季降水预报方法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
传统的统计方法难以很好的对气候系统这一集非线性、非平稳性为一身的多层次系统进行处理。因此集层次化处理和平稳化处理的集合正交经验模态分解技术(EEMD)的提出,为解决上述问题提供了有效的途径。本文选取黄河中上游24个气象观测站的逐月降水资料,结合组合预报和集合预报思路,基于EEMD建立了统计预报模型。其中对降水序列中的高频部分进行了二次平稳化处理,实现对2008—2013年6—8月的降水预报,并用预报评分检测预报效果。结果表明:EEMD模型对黄河中上游夏季降水有着较强的预报能力,在该区域与气候模式和传统的统计方法相比具有更高的精度和更好的应用前景。 相似文献