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1.
2.
"梅花"台风(1109号)路径较复杂,给路径预报带来一定难度。用"温度对数压力图"以记日志方式对"梅花"路径进行补充订正预报,效果良好,可供今后台风路径预报补充订正参考。  相似文献   
3.
利用2016年1月1日—2018年12月31日吉林省381个站的逐日最高气温、最低气温和定时气温的观测数据,对ECMWF高分辨率模式的2 m最高、最低气温和定时气温预报进行检验分析.结果表明,ECMWF模式对吉林省的气温预报与实况存在一定偏差;从空间上看,自西向东气温预报准确率逐渐递减,预报误差逐渐增大;从时间上看,随预报时效的增长,预报准确率逐渐下降.对ECMWF的气温预报进行高度差订正后,模式最高气温24 h、48 h、72 h的预报准确率分别从52%、51%、50%提高至58%、56%、54%;最低气温准确率分别从58%、56%、54%提高至64%、62%、59%;定时气温准确率分别从63%、60%、58%,提高至67%、63%、61%.高度差订正的方法有效提高了模式气温预报的准确率,减小了模式预报误差,提高了模式预报释用能力,订正后的气温预报TS评分得到明显的提高.该方法已应用在吉林省客观预报的订正算法中.  相似文献   
4.
5.
针对延伸期尺度的可预报分量,借鉴了CNOP相关算法,形成了在数值模式中提取可预报分量的实用方法和预报技术.从模式预报误差增长的角度将模式变量分为可预报分量和不可预报的混沌分量,将可预报分量定义为在预报时段内误差增长较慢的分量.基于现有的国家气候中心月动力延伸预报业务模式,建立了针对可预报分量的数值模式.同时结合历史资料有用信息,对数值模式的可预报分量,在历史资料的可预报分量中寻找相似场,降低了相似判断过程中变量的维数,进一步对可预报分量的预报误差进行订正.对混沌分量利用历史资料,通过集合预报方法得出其期望值和方差.数值试验结果表明,该方法能有效提高10~30天延伸期数值模式大气环流场的预报技巧,具有良好的业务应用前景.  相似文献   
6.
数值预报T_(42)L_9湿度场Q的系统性误差,假定是由于风场造成的,按照八个方位的数值预报风场u、v,和同时刻的湿度场之关系,制定出了一套和天气预报规则相似的订正方案,经过误差比检验,每个场都有不同程度的订正效果。  相似文献   
7.
根据1961—2009年吉林省46个站各月降水量资料,利用z指数方法进行了计算分析,结合吉林省实际情况提出了z指数界限值的修改和订正方法,从而确定吉林省46个站旱涝指标及等级,并将吉林省分为4个区:西部、中部、南部、东部,在此基础上,确定了反映吉林省旱涝时空分布和强度的区域旱涝指标及旱涝等级。并研究了吉林省及4个区4—9月干旱事件的分布特点、频率分布。研究表明:吉林省4—9月期间,9月发生干旱的频率最大,且东部和中部比西部和南部发生干旱的频率大;其次是7月,西部比中部、南部、东部发生干旱频率大,且重旱频率也是全省最大的;6月干旱频率最小。4—9月偏旱型多于偏涝型,尤其是2000年以来重旱频发。  相似文献   
8.
根据济南站1984~93年10年大、小两种蒸发器的对比观测资料,对两种蒸发器的测值进行了比较并分析了差值原因。通过对比和相关分析,求出了两种蒸发的订正系数,揭示了它们的内在联系。最后,用1951~93年小型蒸发资料,计算得出了各月大型蒸发的气候估值。  相似文献   
9.
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为了评估全球模式(GCM)误差订正对动力降尺度模拟的影响,本研究开展了三组25 km分辨率的1980-2014年动力降尺度模拟试验,三个试验分别利用原始的GCM模拟数据(WRF_GCM)、经过误差订正GCM数据(WRF_GCMbc)和ERA5再分析数据(WRF_ERA5)作为大尺度驱动场。经过误差订正的GCM数据具有ERA5基准的平均值、年际变化和来自18个CMIP6模型集合平均的长期趋势。评估结果表明,与WRF_GCM相比,WRF_GCMbc显著降低了区域气候平均态的均方根误差(RMSE),温度、降水、雪、风、相对湿度和行星边界层高度等变量的RMSE降低了50%至90%。类似地,降尺度变量的年际至年代际方差的RMSE降低了30%-60%。此外,WRF_GCMbc显著提高了对季风年循环、季节内变率和日际温度变率的模拟能力。在WRF_GCM试验中,中国东部夏季降水表现为单极型降水模态。相反,WRF_GCMbc试验则成功模拟出观测中的中国东部夏季降水三极型模态,这一改进可以归因于GCM误差订正改善了区域模式中的西北太平洋副热带高压位置。  相似文献   
10.
本文为探索静止锋位于遵义上空不同位置时,各城镇精细化预报考核站点当日高温的规律,通过普查2009至2020年12月到次年2月间14时、17时地面天气图,并结合探空资料、卫星云图等资料,筛选出云贵准静止锋(以下简称为静止锋)位于遵义境内时的所有个例,分型统计不同类型个例对应的白天最高温、EC2m温度预报数据,EC细网格850hPa温度,计算不同温度预报方法下的准确率,并分析是否可继续订正。结果表明:(1)离锋面越远,温度的预报准确率越高,基于客观预报方法的可订正性越强,实际业务中可以参考本文分析得到的各站点数据。(2)当静止锋呈Ⅰ1型时,遵义市西部站点用EC预报当日20时的850hPa温度进行预报(以下简称850hPa温度预报方法)准确率较高,北部、东部站点可用EC2m最高温度进行订正(以下简称2m温度订正方法)。(3)当静止锋呈Ⅰ2型时,可以同时参考850hPa温度预报方法和2m温度订正方法,订正后准确率高。(4)当静止锋为Ⅱ2型时,对于离锋面较远的东部、南部可着重使用2m温度订正方法。  相似文献   
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