因子交叉影响对降水预报的作用

本文针对预报量(降水)与预报因子之间的非线性特点,增添了幂函数型和交叉乘积型预报因子,同时采用“两段筛选”方法建立MOS判别方程。业务预报试验结果表明:它的击中率达87.5％,Hedij技巧得分为0.34,特别是对大—暴雨的预报能力明显提高。这对一般统计与MOS天气预报具有普遍意义。     

一种制作气象要素预报的MOS方法

介绍了基于MM5模式的预报气象要素的一种MOS方法 ,并对预报效果做了初步检验。MOS方法直接利用MM5模式的预报产品 ,采用多点滑动平均普查因子方法和多元线性 (非线性 )逐步回归方法 ,可以同时预报多地点、多时次、多个气象要素。其中采用的多点滑动平均普查因子方法 ,减弱甚至消除了由于随机原因造成其中单点相关因子的不稳定性     

一种制作气象要素预报的MOS方法

介绍了基于MM5模式的预报气象要素的一种MOS方法，并对预报效果做了初步检验。MOS方法直接利用MM5模式的预报产品，采用多点滑动平均普查因子方法和多元线性(非线性)逐步回归方法。可以同时预报多地点、多时次、多个气象要素。其中采用的多点滑动平均普查因子方法，减弱甚至消除了由于随机原因造成其中单点相关因子的不稳定性。     

前汛期暴雨过程客观预报业务系统运行情况分析

我台80年代中期起陆续研制了“粤北MOS分县两级预报方法”，经多年使用、总结派生出“粤北暴雨过程MOS客观预报业务系统［1］”（以下简称SGMOS）；“综合运用数值预报产品作粤北前汛期暴雨预报“’”也经多年使用、总结改进后投入业务运行（以下简称SGBYZ）；“天气预报专家系统”（以下简称SGBY3）；“应用欧洲中心数值预报产品作粤北前汛期暴雨预报［’J”（以下简称SGBYI）。以上四个客观预报业务系统于1993年正式投入业务运行。系统经过两年的运行，运行情况如何？效果是否达到预期目的？预报水平是否稳定？能否对其进行优…     

《甘肃气象》1985年目录索引

·天气分析与预报·应用带通滤波器分离次天气尺度系统1.2一2用湿有效能量预报高原边坡地区大(暴)雨1.2一6春季冷槽型大风的完全预报1 .2一9武都地区8 .2大暴雨过程的天气学分析1.2一10河西中部地区一次大—暴雨过程分析1.2一12长期天气过程的若千问题(摘要)1.2一15西北区东部区域性降雹的云图模式3一2河西走廊大、暴雨过程的水汽输送3一5用PP法作8月高原低槽低涡类大雨预报3一9甘南8月大雨预报3一10客观分析中的一点新构思4一2用MOS方法制作甘肃河东降水预报4一5武威1一2月份晴雨MOS方法4一7B模式产品在冰雹预报中的应用4一9武威6.3暴…     

支持向量机非线性回归方法的气象要素预报

该文介绍了基于基本的支持向量机非线性回归方法,该方法具有解决非线性问题的能力,在数值预报解释应用技术中,对某些预报量与预报因子之间相关性不显著的要素,如风、比湿等,采用支持向量机非线性回归技术较多元回归的MOS方法更具优势;利用北京市气象局中尺度业务模式 (MM5V3) 的12:00(世界时) 起始数值预报产品和观测资料,制作北京15个奥运场馆站点6~48 h逐3 h的气象要素释用产品。对比MM5V3模式,从均方根误差的平均减小率来看,2 m温度减小12.1%,10 m风u分量减小43.3%,10 m风v分量减小53.4%,2 m比湿减小38.2%。与同期的MOS方法预报结果相比,整体预报效果SVM略优于MOS。由此可见,支持向量机非线性回归方法解决与预报因子之间非线性相关的气象要素较好,具有较高的预报优势。     

淄博地区7—8月大—暴雨概率MOS预报——对DLCP“隐式”分型方案和IPIP预报模型的试验

暴雨具有概率小、尺度小、影响因子复杂的特点。关于暴雨预报,数值模式还处于试验研究阶段;诊断模式预报时效较短,而且多半做大的落区预报;天气学模式对经验依赖性较大,不易做到客观、定量;MOS方法虽然可行,但有些问题需要进一步研究解决。     

江苏暴雨概率预报及其业务应用

以未来12~36 h、36~60 h和60~84 h的暴雨预报为目标,利用2011年—2013年夏季6—8月欧洲细网格数值模式预报产品分析了江苏夏季暴雨的可能预报因子。通过对各因子进行相关性、敏感性和代表性分析后,优选了22个对不同强度降水具有较好区分能力的暴雨预报因子。以这些因子为基础建立了一种简单的江苏省暴雨概率预报方法。其预报产品已在江苏省气象业务一体化平台上投入业务使用。该方法在2011—2013年7月,针对提前12 h预报的历史回报试验中,TS技巧评分平均为13.6,明显高于EC细网格24 h降水预报产品(平均TS评分仅为4.5)。在2014年梅汛期的6月25—26日、7月1—2日和7月4—5日三次区域性暴雨个例的预报试验中,提前60、36、12 h的预报效果均较好,其平均TS评分(44.6)也明显高于欧洲细网格数值模式的降水预报(20.4)。     

低纬度地区局地暴雨的神经网络预报方法研究

以南宁市所辖8个站暴雨集中的6-8月逐日降水量作为预报对象,采用人工神经网络方法进行了新的数值预报产品释用预报方法研究.通过运用动力相似法,结合日本降水预报模式对未来暴雨发生的可能性进行判别,然后通过对欧洲中期数值预报中心预报场进行滑动分区车氏展开计算,求出与降水量序列相关较好的预报因子,并对这些因子进行自然正交分解,有效浓缩数值预报产品因子,建立了南宁市逐日暴雨的神经网络释用预报模型.利用该预报模型,对2006年6-8月的逐日暴雨预报试验结果表明,该预报模型对南宁市的暴雨强降水具有很好的预报能力.     

辽宁区域性大暴雨成因分析及多模式数值预报空间检验

利用三源融合格点降水实况、加密自动站观测资料、雷达基本反射率因子、高分辨率数值预报产品及FNL再分析资料, 对2020年汛期辽宁地区12次区域性暴雨过程进行天气系统分型检验表明, 气旋型暴雨模式的可预报性较低。选取2021年7月12—14日辽宁地区典型气旋型暴雨过程进一步分析, 采用面向对象目标的空间检验方法SAL, 结合传统检验方法, 从结构、强度和位置三个方面定量分析不同模式预报偏差的原因。结果表明: 暴雨落区集中且呈双雨带分布, 局地雨强大, 辽宁东、西部降水成因不同。CMA区域模式较全球模式暴雨TS评分高; SAL空间检验表明, CMA区域模式对于雨带内部结构把握较好, 全球模式结构误差主要来源于降水极值预报不足; 强度检验表明, CMA-MESO3km强度接近实况, EC_THIN次之, CMA_GFS的降水强度预报较差; 各模式暴雨落区基本可信, CMA-MESO3km最优, 暴雨落区的误差主要由于模式预报降水过程主体重心与实况的偏差较大所致。     

MOS方法在短时要素预报中的应用与检验

通过对MM5数值预报产品的释用,将MOS统计方法应用到短时要素预报中,综合利用MM5数值预报产品、自动站实况数据和雷达数据等资料,建立降水和温度的4 h预报模型;降水作为不连续变量,将其通过建立降水可能函数的方法转化为连续变量,利用统计预报方法,可以达到定量预报的目的。通过对4140个时次的样本进行检验。结果表明：MOS预报结果较MM5直接输出结果整体有所改进,当数值模式误差较大时,统计方法显示出一定的优势;降水预报检验结果显示,TS评分为65%,预报正确率PC为91%。降水明显的样本(3 h雨量>5 mm)平均误差在8 mm以内,弱降水样本(3 h雨量<3 mm)平均误差在1 mm以内,预报方程对非雨日样本的整体预报效果较好,优于MM5模式预报,预报正确率高达98%,但对流性降水仍是预报难点;对于温度预报,20-08时段误差较小、平均在1.0℃以内,而11-17时、误差平均在1.5℃左右,但经过误差的季节订正,可以控制在1.0℃左右。     

Statistical prediction of heavy rain in South Korea

1. Introduction In recent decades, extreme weather events seem to be growing in frequency and risk due to water-related disasters. According to the World Meteorological Or- ganization report (ISDR and WMO, 2004) on World Water Day, 22 March 2004, the economic losses caused by water-related disasters, including floods, droughts and tropical cyclones, are on an increasing trend as follows: the yearly mean in the 1970s was about 131 billion US dollars, 204 billion dollars in the 1980s, and …     

全国248站中—大雨以上降水概率MOS预报及其因子设计

本文给出了全国中—大雨以上降水概率MOS预报的制作方法、样本过滤条件、预报因子的设计与推导、预报值后处理以及检验与误差原因分析。还论述了MOS预报中采用σ面上的数值预报产品作因子、两维二次插值和预报值变量因子的作用与求取方法。     

WRF-RUC在2014年江西汛期降水预报中的检验分析

利用江西省92个国家气象观测站雨量资料,对2014年汛期江西WRF-RUC系统的降水预报进行逐6 h、12 h和24 h晴雨检验、降水分级检验以及同期区域暴雨个例检验分析。结果表明:1)6 h、12 h、24 h晴雨检验PC评分分别达0.6、0.7、0.8,系统表现了稳定的预报性能。2)系统对小雨、中雨和大雨具有较好的预报能力,对局地暴雨、大暴雨的预报能力较弱,而对区域暴雨的预报具参考意义。3)系统有效地缩短了spin-up时间,系统在积分6 h后达到最佳预报性能,并在起报后6—12 h时段,预报效果最佳。4)系统对降水范围以及小雨、中雨、大雨过度预报,对暴雨、大暴雨范围预报比较合理。     

快速更新循环同化在江西暴雨数值模拟中的应用

基于WRF 模式三维同化(3DVar)建立每3 h 快速更新循环同化系统(简称RUC),循环同化地面常规观测资料、探空资料、船舶资料和飞机报,并以此为基础建立预报系统,对2011 年6 月4 日20 时-5 日20 时江西一次大暴雨过程进行模拟检验,初步研究RUC 在江西暴雨预报中的应用.结果表明:(1)RUC 有效改...     

应用综合统计方法预报长江上游短期强降水面雨量

将完全预报方法和模式输出统计方法结合起来，使其优势互补。同时，充分考虑数值预报和经验预报在实际工作中的作用，改善模式输出统计中的因子组成，建立MOS预报方程，提高了统计预报模型性能。2002年6－9月业务试用结果表明，该预报方程对强降水面雨量有较强的预报能力。     

JFSAS静止锋预报产品在中国强降水落区上的释用

利用2005～2011年5月保存的部分日本数值预报传真图资料,分析JFSAS图中静止锋的活动规律、及与之对应的12h前后08时天气图中大雨、暴雨、大暴雨区域存在的关系,辅助分析对应时段的预报降水图,得出以下主要结论:①静止锋对强降水预报有较好的指示意义;②静止锋锋区、暖区、冷区、延长线上均有强降水发生,且强降水对应静止锋的位置不是唯一的;③利用静止锋预报,既能判别降水预报图中强降水落区的可用性,又能对降水强度进行一定程度的修正;④当长时间持续预报静止锋活动时,往往与黄淮、江淮、江南、华南等地持续性暴雨过程相关联。     

The Application of a Meteo-hydrological Forecasting System with Rainfall Bias Correction in a Small and Medium-sized Catchment

Meteo-hydrological forecasting models are an effective way to generate high-resolution gridded rainfall data for water source research and flood forecast. The quality of rainfall data in terms of both intensity and distribution is very important for establishing a reliable meteo-hydrological forecasting model. To improve the accuracy of rainfall data, the successive correction method is introduced to correct the bias of rainfall, and a meteo-hydrological forecasting model based on WRF and WRF-Hydro is applied for streamflow forecast over the Zhanghe River catchment in China. The performance of WRF rainfall is compared with the China Meteorological Administration Multi-source Precipitation Analysis System (CMPAS), and the simulated streamflow from the model is further studied. It shows that the corrected WRF rainfall is more similar to the CMPAS in both temporal and spatial distribution than the original WRF rainfall. By contrast, the statistical metrics of the corrected WRF rainfall are better. When the corrected WRF rainfall is used to drive the WRF-Hydro model, the simulated streamflow of most events is significantly improved in both hydrographs and volume than that of using the original WRF rainfall. Among the studied events, the largest improvement of the NSE is from -0.68 to 0.67. It proves that correcting the bias of WRF rainfall with the successive correction method can greatly improve the performance of streamflow forecast. In general, the WRF / WRF-Hydro meteo-hydrological forecasting model based on the successive correction method has the potential to provide better streamflow forecast in the Zhanghe River catchment.     

基于数值预报及上级指导产品的本地气温MOS预报方法

利用恩施基准站2008—2011年地面实测资料、数值预报产品、上级台站指导产品,采用M(数值模式预报)、E(天气学经验)、D(诊断分析)相结合的方法(简称MED),从气温变化的影响因素如大气稳定度、温度平流、水汽条件等设计具有物理意义的预报因子。或根据需要进行因子的组合叠加利用,并将指导产品直接作为预报因子。利用常规统计预报方法(逐步回归),将高、低温实况作为预报对象来建立地方气温预报模式。结果表明:将天空状况进行分型后建立地方气温MOS预报模型,并对应高低温一般出现时间段来选取数值预报产品因子进行预报,对本地气温预报质量的提高有积极的意义;模型建立过程中,综合采用了MED相结合的方法,并应用了数值预报再加工因子,考虑了天气系统变化对气温的影响,增强了数值预报的解释应用能力;参考客观数值模式产品、上级业务部门指导产品相结合的综合MOS预报方法,建立地方气温MOS预报是提高本地天气预报准确率的有效尝试。检验结果也表明,本地气温MOS预报效果较好,明显高于指导预报,已较好应用于实际业务中。