1998年副热带高压中期数值预报产品的误差分析

通过统计和动力学分析结果的验证,可以得到:(1)欧洲中期数值预报产品是预报副高中期活动的重要依据,并且预报值的平移订正不可能对预报准确率有多大的改进。(2)不考虑天文潮汐可能是1998年欧洲中期数值预报产生较大误差的重要原因。(3)进一步分析找到二条判断欧洲中期数值预报因不考虑天文潮汐将发生较大误差的指标: ① 当交点月奇异点月下点 54.7 线与当日20时500 hPa的 50～150 E 范围内副热带急流槽线相重合,并与等温线夹角 α>60 °时,那末若以奇异点后0～2天作为初日,欧洲中期数值预报120 E 588线北界预报将出现连续三天大于等于2个纬距的连续性错误(7/9),反之,将不出现连续性错误(13/13);② 在不满足上述情况下,如果54.7 跋咄ü至迅备咧涞脱骨保?则在交点月奇异点当日出现离散性错误(5/7),反之,将不出现错误(6/6)。(4)1999～2000年汛期实际应用结果基本上证实了上述二个指标。     

ECMWF对不同天气形势下影响浙江台风的路径预报评估

对2012—2016年影响浙江台风进行天气形势场基本分型,依次是:(Ⅰ)东侧副高+浅槽型、(Ⅱ)副高+深槽\低涡型、(Ⅲ)带状副高型、(Ⅳ)副高西伸脊型、(Ⅴ)近海块状副高型、(Ⅵ)其他型。基于此对ECMWF台风路径预报进行评估,包括路径预报距离误差、移向误差和二者的分布特性。结果表明:(1)不同天气型的台风预报:24 h、48 h、72 h的平均距离误差为:57 km,105 km,183 km,其随时效增长增大,以Ⅰ类、Ⅱ类预报效果最差,Ⅲ类和Ⅳ类效果较好,与此对应路径多为登陆浙闽交界或者登陆浙江后西行和登陆台湾二次登陆闽中或登陆闽中转向北上;移向误差绝对值看:24 h、48 h、72 h绝对移向误差分别为5.41°,4.85°,6.46°,从移向偏差看,24 h预报移向总体偏右概率大,而对Ⅰ类预报偏左概率大,Ⅲ类、Ⅳ类预报偏右概率大;Ⅳ、Ⅴ型偏离程度小,Ⅱ型偏离程度大,Ⅰ型、Ⅳ型、Ⅴ型偏离程度随时效增长变化较小,较为稳定,Ⅱ型和Ⅲ型较不稳定;(2)从两种误差的分布可知:影响浙江的台风24 h距离误差主要在100 km内,移向误差范围是-10°～10°;随预报时效增长,离散程度增强,说明移向误差随着距离误差的增大而增大。     

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。     

基于集合预报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\     

三种数值模式对四川省汛期降水预报性能的检验

应用国家基本观测站资料,基于MET系统的客观统计检验方法,针对24h降水分别评估SWCWARMS模式、GRAPES模式和ECMWF模式对2017～2019年5～10月四川地区汛期预报能力,得到如下几点结论：(1)SWCWARMS模式小到大暴雨降水范围大于实况,GRAPES模式小到暴雨降水范围大于实况、大暴雨多漏报,ECMWF模式小雨和中雨降水范围大于实况、大到大暴雨多漏报,三个模式无降水或微量降水均少于实况。(2)ECMWF模式对四川雨季小到大雨预报能力优于SWCWARMS和GRAPES模式,SWCWARMS模式在部分时次上暴雨和大暴雨预报优于ECMWF模式,GRAPES模式TS评分略偏低。(3)GRAPES模式在2018年秋季开始中雨及以上量级降水预报上改善大于SWCWARMS和ECMWF模式,SWCWARMS模式2019年空报较2017年和2018年显著降低;3个模式在小雨和中雨预报上不相上下,GRAPES模式优势在2019年大雨和暴雨预报上,ECMWF模式优势在2017年秋季和2018年初夏大雨预报上,SWCWARMS模式大雨和暴雨预报能力介于二者之间。(4)ECMWF和SWCWARMS模式川东预报优于川西,GRAPES模式川西预报优于川东;三个模式存在不同程度空报,川东地区空报略多于川西,其中ECMWF模式空报最多。     

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。     

MODES系统对贵州月气温、降水预测初步评估

基于CMPAS多源融合降水和ERA5再分析产品,评估ECMWF全球高分辨率确定性预报产品对2020年梅雨期(6月10日—7月20日)极端强降水过程的预报性能。同时,基于面向对象的诊断评估方法(MODE),揭示ECMWF模式对强降水落区的质心经纬度、面积、长度、宽度、轴角等空间特征的预报性能。结果表明,ECMWF模式对于梅雨期的日降水量预报,在雨带的空间位置上,模式预报偏北、偏西的偏差较多;在落区形态上,模式预报的雨带面积偏大,轴角倾斜度更大。观测中江淮流域区域平均降水的日变化主峰值出现在清晨至上午,ECMWF预报能够再现降水日变化特征。针对模式对主雨带南北落区质心位置预报偏差的评估表明,模式预报主雨带位置偏北的频次呈现出双峰分布的日变化特征,峰值出现在夜间和午后。雨带位置预报偏南的频次为单峰分布,峰值在上午。低空急流的日变化特征明显,且峰值时刻超前降水峰值时刻3 h,而ECMWF预报急流峰值时刻则较观测早3 h。ECMWF预报降水落区位置偏差与预报低层南风分量的强弱偏差相关,当对流层低层南风分量偏强时,雨带位置预报易偏北;南风分量较弱时雨带位置预报易偏南。针对ECMWF预报位置偏北和偏差较小的两次典型强降水事件的对比分析,结果表明在小时尺度上急流与降水的日变化一致,ECMWF预报降水落区的偏北与前3 h内强度更强的急流有关。

     

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。     

NCEP和ECMWF资料表征南海夏季风的差异

比较美国国家环境预报中心（NCEP）和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的再分析资料,分析了二者用低层风场表征南海夏季风上的差异.结果表明,NCEP得到的南海夏季风指数有明显的减小趋势,而ECMWF则没有;二者在年际尺度上都能较好地表征南海夏季风强度,而年代际尺度上有明显的位相差.与西沙站的探空资料比较结果表明,NCEP在经向风上更接近观测资料,而经向风的趋势变化正是西沙站西南风减小趋势的主要贡献项;ECMWF资料在年代际尺度变化上更接近观测资料.与1998年南海夏季风试验SCSMEX的再分析资料比较显示,NCEP资料在空间上与SCSMEX资料更相似.     

Comparison of the Global Energy Cycle between Chinese Reanalysis Interim and ECMWF Reanalysis

The global energy cycle is a diagnostic metric widely used to gauge the quality of datasets. In this paper, the "Mixed Space-Time Domain" method for diagnosis of energy cycle is evaluated by using newly developed datasets-the Chinese Reanalysis Interim (CRAI) and ECMWF Reanalysis version 5 (ERA5), over a 7-yr period (2010-16) on seasonal and monthly timescales. The results show that the energy components calculated from the two reanalysis datasets are highly consistent;however, some components in the global energy integral from CRAI are slightly larger than those from ERA5. The main discrepancy in the energy components stems from the conversion of baroclinic process, whereas the dominant difference originates from the conversion from stationary eddy available potential energy to stationary eddy kinetic energy (CES), which is caused by systematic differences in the temperature and vertical velocity in low-mid latitudes of the Northern Hemisphere and near the Antarctic, where there exist complex terrains. Furthermore, the monthly analysis reveals that the general discrepancy in the temporal variation between the two datasets also lie mainly in the CES as well as corresponding generation and dissipation rates.