2013年汛期华中区域业务数值模式降水预报检验

为充分了解华中区域中尺度业务数值预报模式更新为WRF后的预报性能,对该模式2013年汛期24 h和48 h的累积降水预报产品,采用TS评分、预报正确率、漏报率、空报率、偏差及ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明：从日平均降水率分布来看,24 h预报的降水中心位置和强度与实况更接近,48 h的预报明显偏大、偏强;汛期总体降水检验表明,该模式的降水预报以偏大为主,随着降水量级的增大,TS和ETS评分逐渐减小,且ETS评分逐渐靠近TS;逐月降水检验结果发现,该区域汛期月晴雨预报正确率与雨日率呈正相关;通过梅雨期WRF与GRAPES_Meso的预报对比检验可见,两个模式都表现出了较好的预报性能。值得指出的是,随着降水量级的增大,WRF模式降水预报优势逐渐显现。总的来说,该模式的降水预报产品具有一定的参考价值。     

2020年夏季辽宁省多模式降水预报检验

选用2020年夏季辽宁省区域自动站资料和7种模式预报资料,根据降水强度将站点分为5种降水类型,分析各数值模式36 h和48 h预报检验降水场的分布误差、相关性及雨带位置。结果表明：36 h预报结果好于48 h, 48 h降水量预报结果普遍比观测值偏大。初夏、夏末及秋初,各模式降水量预报偏差相对较小,盛夏的预报值偏差较大,尤其强降水站点的降水量预报值显著偏小。36 h预报值与观测值的相关系数和散点分布表明,弱降水站点和较弱降水站点的ECMWF预报结果最好,NCEP和WRF＿3KM次之。中量降水站点、较强降水站点和强降水站点的NCEP预报结果最好,ECMWF和WRF＿3KM次之。各模式雨带位置预报存在不同程度偏差,其中ECMWF的结果较好。     

黑龙江省2020-2022年汛期多模式降水预报检验评估

本文利用黑龙江省考核站降水观测数据,对2020-2022年汛期6-8月全球尺度模式预报、中尺度模式预报、客观订正预报等在黑龙江省预报性能、误差进行了对比分析。对比检验分析发现,定量降水预报误差与观测降水量密切相关,汛期降水量较大,预报定量误差较大。黑龙江省气象台客观预报和融合预报误差相对较小,中尺度模式的定量误差相对较大。五种降水预报存在预报范围偏大的问题,EC预报范围偏大现象最为显著。针对一般性降水,两种订正预报随机误差表现最好,其次为EC预报,两种中尺度模式降水预报的随机误差表现相对较差。订正预报pm＿fm在大雨及以下量级随机误差表现最好,暴雨量级CMA-SH9最好。订正预报不但可以有效消除模式系统性误差,也可以改善原始模式随机误差。降水分级检验结果表明,CMA-MESO在大暴雨量级有一定的预报能力,fuse在大雨量级上表现较好,pm＿fm在小雨、暴雨量级上预报能力明显优于其它模式。     

山东省多模式预报要素综合检验系统

为了对多种数值模式产品进行综合对比检验,开发了山东省多模式预报要素综合检验系统。该系统利用FORTRAN、C#编程语言和.NET技术实现了预报要素与实况的对比、绝对误差分布、TS评分三个功能。系统利用山东省大气监测站、区域站、石油平台站、浮标站等台站观测数据实现对T639,MM5和WRF-RUC模式在全省122个国家级气象观测站和10个精细海区代表站插值的风、温、压、湿、降水等6个预报要素进行综合检验,并提供检验结果。     

2019年汛期大渡河流域面雨量多模式预报效果检验

基于站点观测资料、格点实况资料和智能网格、西南区域中心业务运行的中尺度模式系统(southwest center WRF ADAS real-time modeling system,SWCWARMS)及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式资料,以面雨量为研究对象,采用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分...     

2003年9月T213数值预报R a i n 3 - P产品检验

对 中 国 气 象 局 下 发 的 T 2 1 3 数 值 预 报 产 品 中 的 R a i n 3 - P 产 品 与 陕 西 省 2 0 0 3 年 9 月 的 实 况 降 水 量 分 别 采 用 两 种 方 法 进 行 对 比 分 析 检 验 , 统 计 出 一 般 性 降 水 和 暴 雨 的 预 报 正 确 率 , 空 、 漏 报 率 及 最 大 、 最 小 绝 对 误 差 等 , 认 为 此 产 品 对 一 般 性 降 水 和 暴 雨 的 2 4 h 和 4 8 h 预 报 正 确 率 较 高 , 为 预 报 员 运 用 此 产 品 提 供 参 考 。

     

2017 年乌鲁木齐区域数值预报业务系统预报性能检验和评估

基于乌鲁木齐区域数值预报业务系统,运用MET检验工具,对2017年各季节DOGRAFSv1.0预报性能进行客观检验。结果表明：（1）2m温度日间预报温度整体偏低,夜间多数站点预报温度偏高;冬季预报温度偏高,其他三个季节温度预报整体偏低。10m风速冬季模拟性能最差,春季次之;所有季节风速预报均偏大。（2）夏季、秋季高空温度预报误差小,在3.0℃以内,冬季误差最大,温度预报整体呈冷偏差;不同季节高空位势高度随高度增加误差增大,误差约在6.5～12.0gpm,预报高度比实际高度偏低;不同季节高空U、V风随高度增加误差先增大后减小,均方根误差分别为2.4～6.2m/s和1.8～5.2m/s,U风预报整体比实况偏小,V风预报整体比实况偏大。（3）冬季大阈值降水漏报率较高,12.1mm阈值降水Bias评分仅为0.2,秋季大阈值降水空报率较高,12.1mm阈值降水Bias评分在2.0以上,夏季空、漏报率较低;在新疆地区,四个时段中14～20 BJT 、20～次日02 BJT空报站点数多于漏报,14～20 BJT空报率最高,02～08 BJT漏报率最高,08～14BJT晴雨预报以漏报为主;日间Ts评分高于夜间。     

成都区域气象中心业务数值预报产品检验分析

依据国家气象中心T213、T639全球模式、成都区域中心实时运行的AREM、GRAPES和MM5中尺度数值模式预报结果,对2008年5～9月进行了日降水量和2m温度检验。结果表明：（1）模式对昆明、南京、广州、长沙、北京和郑州温度预报优于温江、兰州和拉萨站,其中拉萨站温度预报与实况偏差最大,即模式对我国中部及南部地区温度预报与实况近似程度高于西部地区。（2）东部地区中雨及以上量级降水评分高于西部,西部4个城市中以昆明站评分最高,反映模式对我国西部城市降雨预报能力偏弱。     

成都区域气象中心业务数值预报产品检验分析

依据国家气象中心T213、T639全球模式、成都区域中心实时运行的AREM、GRAPES和MM5中尺度数值模式预报结果,对2008年5~9月进行了日降水量和2m温度检验。结果表明:(1)模式对昆明、南京、广州、长沙、北京和郑州温度预报优于温江、兰州和拉萨站,其中拉萨站温度预报与实况偏差最大,即模式对我国中部及南部地区温度预报与实况近似程度高于西部地区。(2)东部地区中雨及以上量级降水评分高于西部,西部4个城市中以昆明站评分最高,反映模式对我国西部城市降雨预报能力偏弱。     

淮河流域汛期面雨量多模式预报检验评估

基于站点观测资料和四个数值模式预报资料,以2011—2012年汛期(6—8月)为例,评估四个模式对淮河流域15个子单元客观面雨量预报效果。这四个模式为欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,简称ECMWF)全球模式、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,简称JMA)全球模式、安徽省气象台业务中尺度模式MM5(Mesoscale Model Version 5)和WRF(Weather ResearchForecasting)。15个子单元面雨量预报值采用网格算术平均法计算,面雨量实况值采用泰森多边形法计算。检验评估采用平均绝对误差、模糊评分、正确率以及TS评分。检验评估结果表明:1)ECMWF预报效果整体上优于其他模式,尤其是在小雨到大雨等级优势明显;JMA、MM5以及WRF的预报效果依次降低。2)各模式预报效果均表现出随降水等级(小雨、中雨、大雨、暴雨)增大而下降的趋势。3)随预报时效(24、48、72 h)延长,各模式预报效果逐渐下降。4)分析典型个例发现,ECMWF、JMA及WRF对于24 h预报时效的强、弱降水过程,预报效果存在较明显差异,对于强降水过程预报等级偏小;MM5对于强、弱过程预报等级均有所偏大。     

基于数值预报模式的乡镇温度预报方法研究

利用2015年8月至2017年7月长兴岛站和交流岛站日最高气温、日最低气温实况资料,对ECMWF细网格2 m温度预报值和日本FSFE02(24 h地面形势场预报)、FSFE03(36 h地面形势场预报)进行了检验。结果表明:根据历史回归统计检验,ECMWF细网格模式24 h的2 m最高气温、最低气温预报效果显著,通过了0. 05信度显著性检验。对各月做相关分析,相关性均较好。利用前一日ECMWF细网格2 m温度预报值与长兴岛站实况差值,根据统计的ECMWF细网格2 m温度预报订正值,做出长兴岛站未来24 h的气温预报。交流岛站温度预报是在长兴岛站温度预报的基础上订正做出,经统计分析,交流岛站和长兴岛站的气温差值与地面形势场和风场有较好的对应关系,根据不同类型的地面形势场和风场订正值,做出交流岛站的温度预报。应用Matlab计算机语言的开发功能,提取ECMWF细网格2 m温度预报的最高、最低气温值,并录入当日长兴岛站和交流岛站最高、最低气温实况值,自动预报各站未来24 h最高气温、最低气温。创建可视化预报工作界面,实现乡镇温度预报自动化。     

WRF模式对浙江2011年夏季降水和温度预报评估及其湿过程敏感性分析

检验评估是数值天气预报的一个重要组成部分,评估结果是模式改进及其产品解释应用的重要依据。利用全省1500多个包括区域自动站在内的站点观测资料,采用要素的空间分布、时间演变和统计检验3种方法评价了WRF模式对浙江省2011年夏季（6—8月）降水和温度的整体预报性能;在此基础上,进一步对比分析了不同湿过程参数化方案对梅雨典型过程的预报效果,探讨了不同微物理参数化方案和积云参数化方案对模式预报降水的影响。结果表明,WRF模式能基本预报出降水和气温的细致空间分布形态及整体演变趋势,对于主要降水落区、高温区具有较好的指示性;就浙江省区域平均而言,在实况出现较大降水期间模式预报误差较小,而在实况出现小到中雨期间误差较大,主要表现为降水量的高估和气温的低估;模式湿过程中积云参数化方案对降水影响明显,它可以导致整体雨带偏移,采用Betts-Miller-Janjic积云对流参数化方案的预报降水更接近实况。这些信息对改进模式的精细化预报能力和高分辨率数值产品的解释应用具有一定的参考作用。     

2007年国内台风模式路径预报效果评估

使用中央气象台提供的台风中心定位报文资料、国内台风业务预报部门提供的台风模式路径预报报文资料和台风所气候持续性方法路径预报报文资料等,对2007年中央气象台编号的热带气旋对国内5种台风业务数值预报模式的路径预报效果进行了检验评估,检验内容主要包括距离误差、技巧评分和稳定度指标等.结果表明:(1)国内各模式24h/48h预报平均距离误差最小值为122.8km/246.3km,最大值为180.7km/304.4km.各模式24h/48h预报最大误差为1429.7km/1003.7km, 最小误差为11.2km/10.1km.24h/48h预报平均距离误差为147km/267km.平均而言,导致路径预报误差最大的是0707号热带气旋帕布,误差在其登陆后尤为明显.(2)相对于上海台风研究所路径预报气候持续法做了各种数值预报方法的技巧评分:各模式24h/48h预报平均技巧评分为32%/43%,最高的技巧评分为48%/54%, 最低的技巧评分为3.17%/33.53%.其中4个模式的24h/48h技巧评分高于36%/33%.(3)检验了距离稳定度、方向稳定度、有效稳定度等指标,以全面评估各模式的路径预报性能.该评估结果在一定程度上反映了当前国内台风路径数值预报相对于常用气候统计方法的优越性,同时也表明,尽管国内台风数值预报模式对于热带气旋在海上时的路径预报有一定的稳定性,但对热带气旋登陆后转向过程的预报表现出了较大误差.因此,在模式开发的下一步工作中,除台风初始化之外,还应结合登陆台风的特点,对边界层和陆面过程参数化等作针对性的研究.     

日本数值预报产品在丹东地区降水预报的检验和评估

选取2001年7月至2005年6月的日本数值预报传真图产品资料，依据《中短期天气预报质量检验办法》进行检验，并用天气学分析法对所得结果进行评估。结果表明：晴雨（雪）预报正确率和降水技巧评分较高；小雨预报效果好；暴雨（雪）预报准确率较高，但预报量值比实况量值明显偏小；对不同天气系统降水其预报能力不同；物理量与强降水有较好的对应关系。     

山东省2015年春季（2015年3—5月） 数值预报产品检验

根据短期天气预报质量检验办法,对2015年3月—2015年5月T639,EC细网格、WRF-RUC,WRF确定性预报(En WRF)及不同集合百分位、上海区域模式(BCSH)以及T639-MOS在山东省陆地120站和沿海12个精细海区的降水、日最大风速以及日最高最低气温预报进行检验,分析了不同数值模式产品的预报能力。     

若干数值模式对2003年夏季青藏高原中南部降水预报检验

利用国内外几种数值预报模式的降水预报产品,对2003年主汛期(6～8月)青藏高原中南部的预报能力做了详尽的检验.检验结果表明,各模式小雨预报的TS评分较高,明显高于全国及其它地区的评分;但中雨以上各级降水检验评分较低,主要原因是各模式的预报雨区面积明显偏大,空报率较高.无论是预报员的预报,还是各种全球或区域模式的预报;无论是日本和德国的模式,还是我国目前业务运行的数值预报模式,对青藏高原的降水预报均无明显优势.     

1995年T_(63)数值预报产品检验与分析

T63数值模式的预报性能和预报时效如何，这是广大预报员急需了解和普遍关注的问题。本文取1995年全年T63格点资料（2．5×2．5网格距），着重分析检验见数值模式对主要影响广西天气的环流形势与天气系统预报能力等。     

几种数值预报模式在广西降水预报效果的比较

根据最近5年的降水资料和T213、日本、德国三家数值模式降水预报产品,对三家数值模式在广西晴雨预报和降水分级预报的能力进行分析、比较,结果表明,T213模式的暴雨预报能力最强,日本模式在大雨及以下各级降水预报中预报能力最强,但降水的量级比实况偏小;德国模式对晴雨预报,特别是无雨天气预报能力明显高于日本模式和T213模式。