2017年辽宁省精细化网格预报24小时降水预报产品检验

本文采用辽宁省62个国家级气象站的降水观测资料,对2017年辽宁省精细化网格预报24小时降水预报产品进行了初步检验,得到结论如下：对于晴雨预报,精细化网格预报对辽宁西部地区的预报效果较好,东部地区晴雨预报准确率相对较低；对于降水预报,精细化网格预报对辽宁东、西部地形复杂地区的降水预报有较好的预报效果,对辽宁中部辽河平原地区的降水预报效果较差,主要体现为辽宁中部地区的降水漏报率较辽宁东、西部地区高,并且对于辽宁大部分地区,降水的空报现象较漏报现象严重；对于强降水预报,精细化网格预报对辽宁东南部地区的强降水预报效果相对较好,对于其他地区,精细化网格预报的强降水预报效果整体较差,强降水的漏报、空报现象均较为严重,应用精细化网格预报做强降水预报时需加强订正。     

高分辨率数值模式产品在四平市汛期降水预报中的检验与释用

为检验高分辨率数值模式在四平市汛期降水的预报能力,并且为精细化预报订正提供客观依据,收集2015年6—8月5种常用的细网格降水预报产品,与同期的降水实况进行了对比检验,结果表明:晴雨预报EC和T639模式较好;一般性降水EC和日本模式较好;24、48 h都是WRF空报最多,而T639空报最少,而无论何时起报,对于72 h来说都是日本空报最少;无论是20:00起报还是8:00起报的一般性降水,24 h都是EC漏报率最低,48 h WRF漏报率最低,整体来看T639漏报率较高;WRF对明显降水预报效果优于其他模式。     

SWAN定量降水预报在几次降水过程中的应用检验

应用白城地区2012年出现的四次降水过程,检验分析了临近预报系统(SWAN)中定量降水产品对晴雨及不同类型降水的预报效果。结果表明:SWAN系统中定量降水预报产品漏报率比较小;对于间歇性降水或是时段较分散的降水过程空报率较大,而对于稳定性降水或是降水时段较集中的降水过程,晴雨预报效果很好。进一步检验了SWAN对弱降水、一般性降水和较强降水的预报能力,结果表明对于弱降水的预报效果要好于一般性降水好于较强降水。     

基于全国站点的日降水预报消空研究

利用ECMWF、GRAPES_GFS、GRAPES_MESO、JAPAN四个模式1-3天日降水量预报结果，并以2402个国家地面气象观测站24 h累计降水量作为观测资料，基于全国站点进行降水预报的消空处理，并与直接插值到站点的模式降水预报值进行对比。结果表明，经过消空处理后，各个模式不同时间起报、不同预报时效无雨空报的现象相比直接插值都得到明显改善，因为晴雨预报准确率更高，空报率更低；20时起报的直接插值空报现象更严重，消空处理后空报现象少于08时起报的；GRAPES_MESO是四个模式中空报现象最少的，直接插值空报现象相对较多的模式经过消空处理后空报改善也更明显。     

本溪地区T639降水预报产品检验及误差订正

本文对2013—2015年起报时间为20:00、预报时效为48 h的逐日T639模式降水预报产品,按照中短期预报质量检验办法检验,发现T639在本溪地区全年晴雨预报准确率为69.5%,空报率为25.6%,漏报率低于5%,且夏季预报准确率最高。为提高T639模式降水预报产品预报质量,本文采取历史相似误差订正法对其进行订正,发现订正结果对降低空报率、提高预报准确率具有积极作用。     

基于全国站点的日降水预报消空方法研究

利用ECMWF、GRAPES_GFS、GRAPES_MESO、JAPAN 4个模式1～3 d日降水量预报结果,并以2 402个国家地面气象观测站24 h累计降水量作为观测资料,基于全国站点进行降水预报的消空处理,并与直接插值到站点的模式降水预报值进行对比。结果表明,经过消空处理后,各个模式不同时间起报、不同预报时效无雨空报的现象相比直接插值都得到明显改善,因为晴雨预报准确率更高,空报率更低;20:00起报的直接插值空报现象更严重,消空处理后空报现象少于8:00起报的;GRAPES_MESO是4个模式中直接插值空报现象最少的,直接插值空报现象相对较多的模式经过消空处理后空报现象改善也更明显。     

基于作物生长模拟模式的玉米产量预报方法研究

[目的]探讨利用WOFOST模型对玉米生物量进行模拟实现动态预报玉米产量的方法。[方法]利用辽宁省1981～2005年气象资料和产量资料采用WOFOST模型对作物生长进行模型模拟和改进,建立玉米生长动力统计预报模型,进行预报检验,并对模拟得到的玉米地上干物重和穗干物重与实际产量进行比较分析。[结果]对玉米穗干物重量与产量的模拟效果在辽宁西部和南部最好,在东部地区一般,中部和北部地区较差。辽宁省西部、南部和东部地区可以用模拟生物量反映实际产量的变化。模拟结果与实际产量对比表明,1981～2005年,模型预报准确率在80%以上的年份占31%以上,最高值出现在岫岩地区,达85%。[结论]模型对辽宁省干旱地区以及正常年份和一般干旱年份玉米产量变化的模拟能力较好,对极端气候年份模拟较差。     

SCMOC在德州区域的检验及误差分析

本文收集处理了2014年9月到2015年9月一年的国家精细化指导预报资料(以下简称SCMOC)；利用德州11个县市区的实况资料对其20点起报的日最低气温、日最高气温、晴雨、一般性降水,逐日3h预报气温进行对比分析,检验预报质量。通过研究发现：日最低气温质量较好,不需订正,日最高气温预报质量较差,无直接参考价值需订正,二者都具有明显季节变化特征；通过误差分析探索了误差特点,算出平均绝对误差；逐3h气温预报有明显的日变化以及季节变化特征；一般性降水预报质量不稳定,其中的48h预报质量高于24小时预报质量,降水预报空报率较高。通过研究总结要素误差特点为今后提高预报准确率提供参考。     

基于SPEI的六安市干旱特征及其成因分析

利用2015年6月1日至8月31日ECMWF集合预报系统(EPS)51个成员的降水预报结果,基于安徽省大别山区12个代表站点1-3天的逐12h降水观测资料,采用TS评分、箱须图、泰勒图等方法,研究ECMWF集合预报降水结果在安徽省大别山区降水分级预报中的应用效果。主要结论如下：ECMWF集合降水预报中,08时起报的24h降水量和20时起报的48h降水量可参考性较大；降水分级检验中,晴雨预报正确率在70%以上,小雨和中雨的空报率较高,对大雨以上量级的预报能力相对较差；大型降水过程中,暴雨以上量级的预报需关注不同预报时效下降水量预报的变化趋势,个别成员对极端降水的表现也值得关注。     

智能网格24h精细预报汛期应用样例分析

基于安徽省凤阳县2020年汛期智能网格24h精细预报资料,选取7月22日至8月12日每日预报产品预报值及对应时次(7月22日09时至8月13日08时共528个时次)实况资料,分别按上午、下午、夜间时段统计气温、降水、风速、相对湿度预报准确度和0.1mm以上降水空漏报情况,分析绝对误差、相对误差分布规律和统计学订正效果.结果表明:智能网格要素预报与实况的线性相关系数自大到小依次为气温、相对湿度、降水量、风速,前2项要素预报的绝对误差与相对误差相对较小,后2项要素预报的各项误差相对较大;气温预报平均绝对误差绝对值不超1.04℃,上午时段预报值较实况偏高占71.97％;相对湿度预报平均绝对误差绝对值不超7.43％,上午时段预报误差较夜间、下午大;风速预报虽然平均绝对误差绝对值不超1.02m/s,但平均相对误差绝对值均超64％;降水预报漏报率均不超6.06％,空报率在4.55％～19.32％,平均绝对误差绝对值不超2.93mm;经线性回归方程订正,大多能减小智能网格预报的系统性误差.     

一次大到暴雨预报失误及EC模式偏差分析

2017年7月26日大同出现一次强降水空报,降水量级预报失误较大,在分析环流形势场、主要影响系统、数值预报、物理量诊断、云图及雷达资料的基础上,分析了当时的预报思路,指出此次预报失误的原因.对预报出现的失误和偏差进行了总结,得出了大量级降水预报的思路和经验教训,以期对未来的强降水预报提供借鉴,以提高预报服务的效果.     

汛期≥400毫米降水预报方法研究

利用多因子筛选方法制作汛期≥400 mm的降水预报,利用统计方法选取拟合较好的预报指标,然后用消空法进行补充,取得明显的预报效果,并在试报中取得较高的拟合率,此方法对于提高汛期降水趋势预报具有较高使用价值。     

朝阳地区降水概率预报模型构建

以朝阳地区2005—2013年5—9月降水量记录为基础资料,通过经验法和Spearman、Pearson、Kendall's Tau-b相关系数3种相关性检验法,选出与预报对象相关性好的气象要素作为预报因子。用Logistic回归方法进行有无降水的概率预报,建立了朝阳地区降水概率预报模型。该预报方程具有较高的历史拟合率,为90.7%。将2014年5月1日至10月31日个例作为样本对方程进行检验,当规定降水概率≥40%为有降水时,晴雨预报准确率最高,为86.26%,高于朝阳地区本地晴雨预报准确率3.29百分点,表明该方法对朝阳地区降水具有很好的预报效果。     

一次短时暴雨的数值预报性能检验

通过地面自动站资料、数值预报产品、常规天气图对发生在2011年7月14日,浙江省义乌中部地区的一场短时强降水进行分析,重点对此次过程中的日本数值预报模式进行分析、检验,并对GPV、EC、T213、T639等数值预报模式之间的降水预报进行对比检验。结果表明,日本的数值预报较为准确预测了此次暴雨的落区,且通过模式连续对比,可知数值预报起报时间越接近实况与实况越吻合。     

营口地区一次暴雨过程中的预报失误分析

[目的]分析营口地区一次暴雨过程中预报失误的原因。[方法]利用自动站降水资料和MICAPS资料,对2010年7月19~22日营口地区出现的暴雨天气过程进行了分析;并利用雷达、云图资料和数值预报产品,分析了7月21日的预报失误原因。[结果]造成7月21日暴雨预报失误的主要原因是：①此次降水过程持续时间长,降水不连续且分布不均,21日的强降水与前2个时段的强降水不同,是局部短时强降水,此类降水预报难度大;②数值预报不稳定,误差大;③20日夜间已经出现强降水,与21日傍晚出现的强降水间隔时间不长,容易使预报员疏忽,并且在此期间雷达和云图的暂时静寂也形成了一定的干扰。对于暴雨预报的着眼点应该立足于数值预报的形势预报,而不应将注意力放在要素预报上;应坚持以形势分析判断为主,要素判断为辅的原则;对于强降水的预报,数值预报往往误差较大,不能盲信,预报员应根据经验对其进行正确的订正预报。[结论]该研究为暴雨的预报分析提供参考依据。     

抚顺地区2018年10月2次冷涡降水漏报原因对比分析

选取抚顺地区2018年10月9日、28日2次冷涡天气过程,利用常规气象资料对高空环流背景、地面形势以及水汽条件特征进行了对比分析。2次天气过程预报员均出现漏报现象。通过对2次过程的天气形势分析以及数值预报检验,发现欧洲中心细网格(数值预报)对于高空冷涡配合地面倒槽产生的降水预报时间比实际降水时间延迟;对冷涡后部配合地面低压产生的降水预报时间比实际降水提前。预报员主观预报出现漏报的原因主要缘于对冷涡天气系统的发生、发展机理及结构认识不足,对水汽、抬升等关键降水要素缺乏合理的预报订正经验。     

“单站 EC 细网格”预报平台的准确性与局限性分析

简要分析江西省彭泽县 2016 年 6 月 18 日 20：00-20 日 08：00 出现的大暴雨、局部特大暴雨的强降水过程（简称“6.19”过程）,来验证“单站天气分析和预报平台”（简称“单站 EC 细网格”）预报方法是否适用,为今后彭泽县的强降水预报、气象服务等提供一种简便、直观的预报平台和方法。分析得出“单站 EC 细网格”预报平台在没有装风廓线雷达的地区,属于模拟演算预报,具有一定的代表性;适宜大型大范围的降水天气过程,时间把握比较好,云量的多寡预报准。但是,其不能确定降水量级,不能确定降水的落区。     

多种细网格模式在长沙定量降水预报中的检验

采用TS评分、预报准确率、漏报率、空报率及预报偏差5项指标,对2013年6月1日~8月31日欧洲、日本及T639细网格定量降水预报产品进行统计检验。结果表明,欧洲、日本及T639模式不同预报时效对小雨预报TS评分最高,对中雨、大雨及暴雨以上TS评分依次降低,随预报时效延长,TS评分呈下降趋势;小雨预报TS值,24、48、72、96、120、144、168 h,日本模式明显高于欧洲和T639模式,36、60、108、132、156、180~204 h,欧洲明显高于日本和T639;中雨TS评分,欧洲明显高于日本和T639,大雨TS评分,72 h前日本明显高于欧洲和T639,72~168 h欧洲高于日本和T639;暴雨的预报能力差,欧洲、T639的TS为0,日本模式84 h预报TS为0.5。模式对小雨降水预报偏大,对中雨、大雨量级的降水预报偏小。三种模式在各量级预报中对长沙东部地区的预报能力明显优于中部、西部及南部。     

T639数值预报模式产品对吉林地区预报检验

2018年吉林市天气气候复杂多变。该文通过T639数值预报模式产品对吉林地区预报进行了检验。结果表明,温度露点差、水汽通量、相对湿度、垂直速度、比湿、水汽通量散度和涡度对吉林市各站的晴雨和一般性降水有很好的指导效果,部分预报产品能直接应用于预报。     

辽宁省西部朝阳地区实用洪水预报方案修订过程中的几点体会

针对辽宁省西部朝阳地区中小水预报过程中存在的误差较大、预报精度和准确性较差等问题,对该地区洪水预报方案进行了修订,并总结了该地区洪水预报方案修订过程中的几点体会.