西宁市春季最高温度客观预报

利用2012-2014年春季4月西宁测站EC预报场及实况资料,采用spss逐步回归筛选影响最高温度的关键因子,建立西宁市24h最高温度客观预报方程。用2015年同月数据检验表明:西宁市24h最高温度预报准确率为69%,未发生降水时的预报准确率达76.2%,该预报方程可为今后主观预报提供参考依据。     

智能网格预报在西宁最高、最低温度中的检验

本文通过对2017年11月至2018年3月最高、最低温度格点预报及实况数据,按"邻近距离最短优先"原则,读取西宁市38个测站智能网格预报产品,检验同时段内的实况值,检验结果表明:1)西宁市国家站最高、最低温度格点预报准确率明显高于区域站,预报准确率总体呈现上升趋势,区域站最高温度格点预报准确率上升较明显;2)国家站温度格点预报准确率西宁最高、湟源最低。区域站最高、最低温度格点平均预报准确率为49.2%、47.5%,其中长宁站最高,为83.5%、84.4%;3)大通站最高、最低温度格点预报平均误差最小,为-0.1℃、0.1℃。区域站预报值均偏低,偏低程度最低温度小于最高温度。大华、黑泉水库站温度预报平均误差最高,为-6℃左右;4)长宁站最高、最低温度格点预报值参考度高,湟水河林场、城中、景阳镇次之,大华、朝阳收费站、黑泉水库预报值参考度较差。     

数值产品在锡林郭勒盟乡镇温度预报中的检验

对数值预报模式产品进行对比分析,应用t639-thin和ecmwf-thin数值模式产品,对锡林郭勒盟乡镇24 h温度预报进行研究,结果表明:2013年6、7月数值预报结果中T639细网格最低气温预报准确率为67.0%,最高气温预报准确率为58.8%,EC细网格最低气温预报准确率为73.5%,最高气温预报准确率为67.2%,2种数值产品都具有参考价值。     

EC细网格模式2m气温预报产品在崂山地区的验证

选取2015—2019年青岛市崂山区10个气象自动站的日气温数据和EC细网格模式2 m气温预报产品,验证EC细网格模式2 m气温预报产品最低温度和最高温度在青岛崂山地区的准确率,同时分析崂山地区温度的时间、空间分布特征,对预报产品进行订正,在实际业务中进行推广,提高预报的准确率,做好公众气象服务。结果表明,气温存在年变化差异和季节内差异,同一种温度下,春季和夏季的区域分布比较类似,秋季和冬季的区域分布比较类似;崂山区内EC细网格24 h最低温度预报值偏高,最高温度预报值偏低,最低温度的预报总体准确率比最高温度的预报总体准确率要高,西部地区的预报准确率要高于东部地区的准确率;通过订正后,发现最低温度4个季节的预报准确率都在50%以上,最高温度订正后的准确率,除夏季59%以外,其他各季节均在75%以上。     

2015-2017年宁夏各天气预报参考产品质量检验分析

本文分析检验了2015年1月至2017年12月3年间中央气象台指导产品及其他数十种数值模式释用产品24～72 h的预报准确率。结果表明:数值模式释用产品中T639MOS月和T639MOS季预报最低温度准确率最高、ECMOS月和ECMOS季预报最高温度准确率最高,中央指导预报晴雨(雪)表现最好,中央指导、WRF9KM和T639插值预报一般性降水表现都较好。     

基于EC的济宁地区暴雨过程预报检验分析

利用实况资料和欧洲中心数值预报降水资料,采用中国气象局中短期天气预报质量检验办法,检验分析了发生在山东济宁地区的2016年7月19—20日暴雨到大暴雨过程。结果表明,欧洲中心数值预报对于本次过程,8:00起报,24 h TS评分最高,为63.6%;漏报率明显高于空报率。24:00起报,48 h表现最差,72 h和24 h准确率相当。综合检验,24 h预报表现最好,72 h略优于48 h,在今后预报中可以做好订正,前期72 h的预报可信度更高。该分析能够提高欧洲中心数值预报解释应用能力,进而提高天气预报准确率。     

辽阳智能网格产品气温预报检验订正

利用2017—2018年智能网格预报产品对辽阳逐1 h气温、日最高(低)气温进行检验,并采用最优滑动滑动周期法进行订正。结果表明：辽阳地区智能网格预报准确率整体为西部较高、东部较低;逐1 h气温预报和日最高气温预报整体较实况偏高,日最低气温预报较实况偏低;逐1 h气温预报、日最低气温预报准确率在夏季7、8月份预报准确率与其他月份相比较好,日最高气温预报准确率在冬季各月准确率较高;最高气温准确率最高、稳定性最好,采用最优滑动周期法订正后,准确率基本在80~90%;最低气温中西部地区订正后准确率也在70%以上。     

辽阳地区智能网格产品气温预报检验订正

利用2017—2018年智能网格预报产品对辽阳地区逐1 h气温、日最高（低）气温进行检验，并采用最优滑动周期法进行订正。结果表明：辽阳地区智能网格预报准确率整体表现为西部较高、东部较低；逐1 h气温预报和日最高气温预报整体较实况偏高，日最低气温预报较实况偏低；逐1 h气温预报、日最低气温预报准确率在夏季7月、8月与其他月份相比较高，冬季各月日最高气温预报准确率较高；日最高气温预报准确率最高、稳定性最好，采用最优滑动周期法订正后，准确率基本为80%～90%；中西部地区日最低气温订正后准确率也在70%以上。     

青海省一次降水过程的数值模式预报及误差分析

基于高空实况和数值模式资料,对2020年5月5-6日期间发生在青海省的一次降水天气过程就降水实况、各模式降水落区、降水及温度预报偏差等方面进行了分析,结果表明:EC模式预报相对稳定,GRAPES-GFS与实况更靠近,NCEP模式预报仍然偏弱。对于降水落区预报来说GRAPES-GFS的24h预报降水落区和降水量级更准确,对于降水和最高、最低气温预报准确率,整体来看GRAPES3km准确率最高,其次是GRAPES-GFS,再次是EC-thin, NCEP准确率最低。     

850hPa温度在朝阳地区最低气温预报模型中的应用研究

利用NCEP/NCAR逐6 h的850 hPa温度再分析资料,采用双线性插值法(BI)计算出朝阳、北票、叶柏寿、凌源、喀左5个观测站的2:00、8:00、14:00、20:00 4个时次850 h Pa的温度值,与地面气象观测站的实况日最低气温建立相关性,并对地面观测资料按照相关分析和相关检验原理对预报方程进行因子初选,应用逐步回归方法建立分县、分月的预报方程,并使用数值预报产品T639的850 h Pa温度和中央气象台指导产品的气象要素资料对预报方程进行检验和订正。结果表明:分月建立的朝阳地区温度预报多元回归方程对于日最高、最低温度的预报有一定指导意义,预报准确率有一定提高。