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。     

如何提高农村气象信息的质量

最近20多年来,计算机技术的快速发展,数值预报模式分辨率提高,我国的天气预报准确率有明显改善,24小时的晴雨预报准确率达到了90％。但日常的降水预报、气象要素预报和台风等重大灾害性天气的定量预报准确率还较低。因此：     

沈阳大城市精细化预报方法研究

利用沈阳高分辨率WRF(weather research and forecasting model)模式输出资料,结合实况观测,检验模式2011—2014年温度和降水预报产品。结果表明:1浑南站定时温度预报准确率最高为76%,最低为52.8%。随着预报时效的增加,预报准确率呈下降趋势。区域自动站中辽宁大学预报准确率最高,奥体中心预报准确率最低。浑南站温度预报的平均绝对误差在1.5~2.5℃,随着预报时效的增加,平均绝对误差越大,平均绝对误差与准确率成反比。区域自动站中平均绝对误差与准确率不具有明显相关性。2浑南站较其他区域自动站的TS评分高,最大值为0.571。浑南站模式对各时刻晴雨预报的准确率相对较高。3浑南站订正后的≤2℃温度准确率平均增加了4.4%,≤1℃温度准确率平均增加了8%。区域自动站中除辽宁大学和奥体中心为负增幅,其他站均为正增幅。     

玉树地区24 h最高、最低气温预报指标研究

由于青藏高原天气的复杂性和特殊的地理环境,且受限于站点建设分布,各家模式对青海的预报准确率偏低,其中玉树地区的可预报性最低,参考性最差。近年来,玉树地区的预报准确率也一直偏低,人工订正能力有限,因此,为提高本地预报的准确率,开展了本地化客观预报方法研究。     

数值预报产品在泰安市温度预报中的检验

利用泰安市逐日最高气温和最低气温实况资料与T639、MM5、天气在线、EC(欧洲中心)的数值预报产品进行比较,全年最高气温预报准确率除1月小于50%外,其他月份均大于50%;最高的是7月,为72.3%;最低气温预报准确率大于50%的仅有6—8月3个月,最高的也是7月,为62.6%;最低的是10月,为34.2%。T639预报准确率整体较高,最高及最低气温预报准确率均大于50%,依次为天气在线、EC,MM5最差。     

数值预报产品效果检验及应用

通过在目前天气预报业务中使用的中央台、天气在线和日本数值3种数值预报产品,对德化县降水预报效果的检验、对比和分析,发现:数值预报产品在一般降水预报中有一定指导作用,对低压、高空槽型的降水预报准确率较高,对副高型较低;暴雨预报效果都较差;当3种产品均预报有降水时,其出现的准确率为93.1%。     

基于BP神经网络的河北中南部空气质量预报研究

详细阐述了基于相关性较好的初始样本的BP神经网络空气质量预报模型的建立过程。以石家庄和邢台为例,将相邻两日污染物浓度差值作为预报量,利用前一日污染物浓度和当日气象要素日均值为预报因子,两者结合起来进行空气质量预报,并以冬季空气质量模型为例,对空气质量等级预报准确率进行检验。结果表明,石家庄和邢台SO_2和O_3的等级预报准确率为90%以上,PM_(2.5)、PM_(10)的等级预报准确率均为80%以上,首要污染物预报准确率均为80%以上。总体上,石家庄的空气质量等级预报准确率好于邢台。     

基于BP神经网络的河北中南部空气质量预报研究

详细阐述了基于相关性较好的初始样本的BP神经网络空气质量预报模型的建立过程。以石家庄和邢台为例,将相邻两日污染物浓度差值作为预报量,利用前一日污染物浓度和当日气象要素日均值为预报因子,两者结合起来进行空气质量预报,并以冬季空气质量模型为例,对空气质量等级预报准确率进行检验。结果表明,石家庄和邢台SO_2和O_3的等级预报准确率为90%以上,PM_(2.5)、PM_(10)的等级预报准确率均为80%以上,首要污染物预报准确率均为80%以上。总体上,石家庄的空气质量等级预报准确率好于邢台。     

2个数值模式在昆明地区气温预报中的准确率比较

从不同气候带地区和不同季节2个方面,对2012年3月—2013年2月24 h预报时效的ECMWF和T639模式2 m气温预报产品进行了日最高、最低气温的预报准确率、平均绝对误差研究。结果表明,2个数值模式2 m日最高、最低气温2℃误差的预报准确率明显比1℃误差的预报准确率高。2 m日最高气温预报准确率,不同气候带地区均是ECMWF模式高于T639模式;ECMWF模式不同季节预报准确率从高到低依次为秋季、冬季、夏季、春季,T639模式不同季节预报准确率从高到低依次为秋季、夏季、冬季、春季。2 m日最低气温预报准确率,北亚热带和中亚热带地区均是T639模式高于ECMWF模式,南亚热带地区ECMWF模式高于T639模式;2个数值模式不同季节预报准确率趋势相同,从高到低依次为夏季、秋季、春季、冬季。     

MM5模式对阿勒泰地区2005—2008年汛期降水预报检验

利用MM5中尺度数值预报模式检验了阿勒泰地区2005—2008年汛期(5-9月)的降水预报效果。结果表明,MM5模式对阿勒泰地区区域性降水的定性预报有较好的指导意义;就该地区定量降水的预报而言,对小雨的预报准确率较高,其次是中雨和微雨,对大雨、暴雨基本无预报能力。     

日本数值预报产品在扬州降水预报的统计解释和检验

选取2004~2006年FUFE502、FUFE503、FSAS04和FSAS07 4种数值预报产品对扬州的降水预报进行统计检验,得出了客观定量评价,对提高扬州降水的预报准确率有一定的帮助。     

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。     

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。     

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。     

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。     

日本数值预报产品在单站降水预报中的应用

根据2001—2010年日本传真图及奈曼单站降水资料,研究其在单站降水预报中的应用。结果表明:应用日本数值预报产品,降雨预报准确率达56%~70%,指出在实际应用中应采取相应的措施,找出消空补漏的预报工具,以期提高单站降水预报的准确率。     

重庆市武隆区长期预报方法研究

采用武隆长期预报方案,对提高气候预测准确率,有非常高的价值,对农业生产、防灾救灾等有很重要的作用;利用周期分析、方差分析、逐步回归法,建立武隆区长期预报系统,作武隆全年的温度、降水、干旱、低温、区域暴雨次数等要素预报,提供了长期预报系统的数据处理技巧,实现了长期预报的动态化、定量化、自动化,在长期预报方面给大家提供参考。     

乡镇精细化预报的订正技巧

基于多种模式的精细化乡镇预报方法具有操作简单、灵活、预报准确率高等特点,本文针对订正预报方法中的对比法、相似法、经验法、概率法及多模式集成法的应用及技巧进行分析,并重点探讨天气预报员进行乡镇精细化预报时应掌握的订正技巧。     

2种降水预报模式对邵阳市降水预报检验分析

运用统计分析方法,利用邵阳市2007年8—12月共5个月的降水资料,对T213数值预报产品预报进行了分析检验,并与过去应用的日本FSAS模式进行了比较,结果发现:T213的降水预报产品预报能力高于日本FSAS模式,在不同的月份、不同的天气系统影响下,其预报准确率有所不同。并指出在实际工作中,结合天气形势、预报员的实践经验以及其他预报方法进行订正,能大大提高预报准确率。     

本溪市数值温度预报产品检验分析

利用2013年11月至2015年10月本溪地面观测站温度资料,中央台(SCMOC)、T639 2 m气温、欧洲中心细网格2 m气温和天气在线气温指导产品及本溪市气象台的预报产品(SPCC)。通过统计分析,结果表明:无论最低气温还是最高气温,气象台预报准确率最高,高于各家数值预报10%以上;各家数值预报产品,最低气温预报准确率均高于最高气温,平均绝对误差均在2℃以内。最高气温各家差距明显,中央台和天气在线平均绝对误差在2℃以内,对最高气温有很好的参考价值,T639和欧洲中心的平均绝对误差值较大,使用时需进一步分析。