相似误差订正方法在风电短期风速预报中的应用研究

为降低风电场短期预报风速误差,减少风电场短期风功率偏差积分电量,提高风电场发电功率预测准确率,分季节研究了相似误差订正方法对ECMWF单台风机预报风速的订正效果.结果表明:相似误差订正后不同风机预报风速的误差差距减小;预报风速的平均绝对偏差和均方根误差明显降低,其中夏季和秋季华能义岗风电场两个指标降低幅度均超过0.1 ...     

ECMWF高分辨率模式2 m温度预报误差订正方法研究

文章提出了一种结合滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法的综合订正技术,并对2016年5月1日至2017年5月1日期间24～168 h预报时效内欧洲中期天气预报中心(ECMWF)高分辨率模式的2 m最高和最低温度进行偏差订正和误差分析,主要结论如下:(1)ECMWF模式在江西省的温度预报整体上比实况偏低,最高温度尤为明显,模式温度的空间分布表现出显著的系统性偏差,且偏差在不同预报时效是稳定的,订正ECMWF模式温度具有可行性。(2)滑动双权重平均订正法中较长的滑动订正周期对模式温度预报有更好的订正效果,采用滑动订正周期20 d是比较理想的。滑动双权重平均订正法具有持续的订正能力,但在季节过渡期间订正效果可能并不理想,而空间误差逐步订正法能进一步提高滑动双权重平均订正法的预报订正质量。(3)温度预报准确率表明,滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法综合订正技术较好地改善了站点温度的预报质量。经过订正后,模式最高温度24、48、72 h预报误差≤2℃的准确率分别从0.59、0.55、0.52提高到0.75、0.68、0.62,模式最低温度24、48、72 h预报准确率分别从0.84、0.83、0.82提高到0.89、0.87、0.85。订正后72 h最高和最低温度的预报准确率都大于订正前模式24 h的准确率。总体而言,该综合订正技术较好地订正了模式误差,且误差在空间分布上较均匀。(4)对于高山站而言,经过订正后的最高和最低温度与实况基本吻合。空间误差逐步订正法的订正量在±1℃之内,与滑动双权重平均订正后的偏差呈现一定的负相关,有正的订正效果。该综合订正法已成功运用于江西省精细化气象要素客观预报业务系统中。     

基于莫宁-奥布霍夫相似理论的地面站点风速预报偏差订正

地形不匹配会导致风速预报出现偏差。Monin-Obukhov(莫宁-奥布霍夫)相似理论表明近地面风速垂直变化符合对数率特征,基于相似理论并引入大气稳定度判定因子构建偏差订正方案,将地面风速预报由模式地形订正到实际地形。针对冬季和夏季华北区域内760多个站点进行15 d的批量试验发现,使用订正方案后冬季和夏季00时(世界时)起始预报的模式前12 h风速预报的平均偏差可以降低20%以上,24 h预报偏差降幅也可达到10%以上,不同预报时效内风速的均方根误差可降低5%～8%。说明使用偏差订正方案可以对模式地面风速预报产生明显正效果。     

东亚夏季风模式跨季预测的EOF-相似误差订正

利用国家气候中心第2代季节气候预测模式BCC_CSM1.1(m) 的1991—2010年每年2月起报的历史回算资料集,考察模式对于5个夏季风指数的预测能力,并通过发展基于经验正交函数分解与相似分析的EOF-相似误差订正方法,对5个夏季风指数的模式预测进行再修正。交叉检验和独立样本检验结果表明:该模式对1991—2010年东亚夏季风指数与西北太平洋夏季风指数预测技巧较高;EOF-相似误差订正方法适用于模式预测技巧较低的指数,这些指数经订正后预测效果均有不同程度改进,而预测技巧较高的夏季风指数经订正后改进效果不明显;在交叉检验中,线性部分订正多优于非线性部分订正效果,而对于独立试报的年份,非线性部分订正多优于线性部分订正效果,显示出良好的应用前景。     

系留气艇探测风速的误差订正及其应用评估

使用系留气艇探空系统在常州、苏州、南京市区对边界层风速、温度、湿度廓线进行了观测,原始数据表明探测结果存在明显的系统误差。本文主要讨论风速订正问题,分析发现风速误差与高度和风速有关,据此提出了依据高度和依据风速的两种订正方案。对比结果表明:两种方案都能有效修正系留气艇测量风速的系统误差,高度订正方案表现更好。本文还用订正后的系留气艇探测结果与苏州市气象局的风廓线雷达资料进行对比,结果显示风廓线雷达探测结果在500 m以下系统偏小。     

中期数值天然预报的误差订正方法探讨

本文利用一个全球谱模式（Ｔ６３Ｌ９）和１９９４年４个时段个例的全球客观分析资料探讨了中期数值天气预报的误差订正方法。个例分析的结果表明,采用定常误差订正和时空平滑误差订正方法,误差订正效果显著,可考虑在业务系统中采用。     

数值预报产品系统性误差的客观订正

从评价Ｔ４２数值预报模式的性能出发，找出Ｔ４２系统性误差的特征及其订正的客观判据。高度场Ｈ和温度场Ｔ采用不同时间权重和空莘平滑的订正方案，风场ｕ，ｖ采用动力订正方案，湿度场Ｑ采用平流（风场）订正方案。并对Ｔ４２１９９２年４－５月的数值预报产品进行了客观订正，经过均方根误差缩减率η和误差比ｅ方案的检验，效果是令人满意的。     

数值模式误差订正方法初探

鉴于大气系统的复杂性,实际的大气运动方程包含许多数学简化。这些简化的方程组虽能模拟大气运动的主要特征,但无法揭示天气演变的所有细节,这将导致数值模式的预报能力受到极大限制。只有完善大气运动方程本身的确定性框架,才能从根本上减少预报误差。若无其他手段的帮助,仅依靠推导方法获取大气运动过程中的所有微分表达式将十分困难。演化算法具有自适应、自组织特征,它能处理复杂的数学问题,可从观测资料所蕴含的丰富信息中挖掘系统的动力学。本文结合演化建模的智能算法,提出了一种数值模式的误差订正方案,并以一维典型混沌系统Logistic模型为例,探讨了误差订正方案的有效性。数值试验结果表明该方法对模式误差有较强的反演能力,值得进一步深入研究。     

误差订正在预报集成中的应用研究

根据误差的特性，即误差由系统误差和随机误差组成，对保山5月雨量的几种预报方法的预报结果进行分析，寻找系统误差的订正方法，降低系统误差的影响。将几种预报方法订正后的结果平均从而消除随机误差，其预报结果明显改善，平均误差和均方根误差明显降低，预报准确率明显提高，可以在业务预测中广泛推广应用。     

误差订正在辽宁地区冬季温度预报中的应用

利用7d固定误差订正和滑动误差订正方法对2014年冬季辽宁地区中尺度业务模式2m温度预报产品插值结果进行订正,并将订正结果与中央气象台MOS预报进行对比,分析MOS、7d固定误差订正和滑动误差订正3种数值模式后处理方法对辽宁地区冬季温度预报准确率的影响。结果表明:经过两种误差订正后的预报结果准确率均比数值模式预报插值结果高,滑动误差订正效果优于7d固定误差订正;24h最高气温预报中,滑动误差订正结果的准确率最高;最低气温预报中,08时滑动误差订正结果准确率高于中央气象台MOS预报,但20时滑动误差订正结果准确率低于MOS预报。滑动误差订正需1—15d的资料积累,比MOS方法所需资料少且操作简单,适合观测资料积累少的地区开展数值模式的温度订正。     

Bias Correction in Wind Direction Forecasting Using the Circular-Circular Regression Method

Wind direction forecasting plays an important role in wind power prediction and air pollution management. Weather quantities such as temperature, precipitation, and wind speed are linear variables in which traditional model output statistics and bias correction methods are applied. However, wind direction is an angular variable; therefore, such traditional methods are ineffective for its evaluation. This paper proposes an effective bias correction technique for wind direction forecasting of turbine height from numerical weather prediction models, which is based on a circular-circular regression approach. The technique is applied to a 24-h forecast of 65-m wind directions observed at Yangmeishan wind farm, Yunnan Province, China, which consistently yields improvements in forecast performance parameters such as smaller absolute mean error and stronger similarity in wind rose diagram pattern.     

基于中尺度模式与神经网络的风电功率预测

将中尺度数值天气预报模式与BP神经网络模型相结合用于风电功率预测,以WRF模式回算了2008年6月至2009年6月试验风电场的气象要素,精度检验结果显示风速预报值与对应实测值之间的相关系数达到0.72,风向、气温、湿度、气压的预报也比较准确,满足建立BP神经网络预报模型的需要.逐一建立试验风电场40台风电机组输出功率的BP神经网络预报模型,分析了数据标准化方法、隐含层神经元数对预报精度的影响.进行了26天实效为24 h的逐10 min预报试验,并以独立样本进行预报精度检验,结果显示单台风电机组输出功率相对均方根误差在24.8％～32.6％之间,预报值与实测值之间的相关系数现在0.45～0.68之间;风电场整体相对均方根误差为19.5％,预报值与实测值之间的相关系数为0.74.研究结果表明该方法可以用于实际的风电功率预测.     

Analysis of Nonstationary Wind Fluctuations Using the Hilbert-Huang Transform

Climatological patterns in wind fluctuations on time scales of 1-10 h are analyzed at a meteorological mast at the Yangmeishan wind farm, Yunnan Province, China, using a 2-yr time series of 10-min wind speed ob- servations. For analyzing the spectral properties of non- stationary wind fluctuations in mountain terrain, the Hil- bert-Huang transform （HHT） is applied to investigate climatological patterns between wind variability and sev- eral variables including time of year, time of day, wind direction, and pressure tendency. Compared with that for offshore sites, the wind variability at Yangmeishan wind farm has a more distinct diurnal cycle, but the seasonal discrepancies and the differences according to directions are not distinct, and the synoptic influences on wind vari- ability are weaker. There is enhanced variability in spring and winter compared with summer and autumn. For flow from the main direction sector, the maximum wind vari- ability is observed in spring. And the severe wind fluctua- tions are more common when the pressure tendency is rising.     

CWRF模式在中国夏季极端降水模拟的误差订正

利用1980—2015年6—8月我国逐日降水观测数据评估CWRF模式（Climate-Weather Research and Forecasting model）多种参数化方案对我国夏季日降水的模拟能力,并考察累积概率变换偏差订正法（CDFt）的订正效果。通过将广义帕累托分布（GPD）引入到偏差订正模型中,提出针对极端降水的累积概率变换偏差订正法（XCDFt）,检验和评估其对极端降水订正的适用性。结果显示:CWRF模式微物理过程选用Morrison-aerosol参数化方案组合对我国降水场的模拟较好,CDFt订正效果良好;XCDFt偏差订正模型能够较好地提取模式建模与验证时期变化信号,订正后相比订正前与观测极端降水的概率分布更为接近;经过XCDFt订正后华南、华中和华北地区20年一遇的极端降水重现水平较模拟值更接近观测值,可为CWRF模式提高极端降水的业务预测水平提供参考。     

复杂地形边界层风场的三维局地尺度数值模拟

设计了一个基于有限元方法的中γ尺度复杂地形条件下的三维非静力边界层风场数值模式,利用该模式对河南省登封市阳城工业区周围的实际三维地形进行了数值模拟,并将模拟结果与河南省气象科学研究所的实测资料进行了对比。结果表明,模式对峡谷地形的加速作用、山体的抬升与绕流均有较好的模拟,但是对背风坡涡旋的模拟不太理想。与实测资料的对比显示,在一定的条件下,模式可以得到较好的模拟结果。     

基于分位数映射法的黑河上游气候模式降水误差订正

区域气候模式降水弥补了高寒山区气象站点稀少的缺陷,是水文模拟的重要驱动变量。然而,高寒山区模式输出降水的总量和频率都存在较大不确定性。因此,改进了用于降水频率纠正的分位数映射法(Quantile Mapping,QM),对中尺度数值预报模式(Weather Research and Forecasting model,WRF)模拟的黑河上游日降水输出数据进行误差订正。选取第95分位和第98分位降水量为阈值,选择2004-2009年为建模时段,2010-2013年为验证时段,使用分段拟合的方法建立传递函数,侧重于对极端降水进行单独订正。研究结果表明:该方法不仅对降水空间分布有明显的改善,对极端降水也有很好的订正效果。订正前模式模拟日降水与台站之间的均方根误差为3.41 mm·d^-1,绝对偏差为115.67 mm·y^-1,订正后均方根误差减少为3.11 mm·d^-1,绝对偏差有明显改善,为60.3 mm·y^-1。订正后流域内年降水空间分布更加合理,年降水量也更接近于观测降水插值结果,其空间相关系数由0.74改善为0.94。春、夏季订正效果优于秋、冬季,其中夏季订正效果较为明显,订正前降水偏差百分比在-0.1~0.1以内的区域面积仅占流域总面积的28%,而订正后占比增加至66%。同时,该方法对极端降水有较好的订正效果,减小了日降水强度(SDII)和极强降水量(R99p)的模拟偏差,订正后的第95分位模拟降水与观测降水插值的相关系数由0.15提高到0.48。本研究为站点稀少的黑河上游提供了一种更有效的误差订正方案,有利于为寒区水文研究获取更精确的降水数据。     

一个中尺度模式中高分辨边界层的参数化

建立一个高分辨大气边界层模式。然后,把该模式与一个中尺度数值预报模式进行耦合并把模式计算结果与实测结果进行了对比。结果表明,该耦合模式能够模拟出大气边界层的流场、温度场和气压场的特征。     

四川地区EC细网格模式2m温度偏差订正研究

本文选取2017年1~12月ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式168h预报时效的2m温度场和对应时段四川地区157个国家站的观测资料,对比分析了模式温度预报的系统性偏差特征,采用15日周期的滑动双权重平均法对2m温度预报产品进行偏差订正,并与四川省气象台现有的主、客观预报产品进行对比,结果表明:(1)EC模式对低温的预报准确率远高于高温预报准确率;订正后高、低温预报准确率均有显著提高,其中低温平均提高了20.5%,高温提高了31.2%,平均绝对误差分别减小约1.1℃和2.9℃。(2)EC模式高温预报的逐月差异明显比低温预报逐月差异大,订正后差异明显减小,且各月的高、低温预报准确率均有显著提升,订正后各月高、低温的平均绝对误差均在2℃之内。(3)EC模式对于低温和高温的预报在全省均大致呈现负的系统性误差,且高温预报的系统性误差明显比低温预报的系统性误差大,订正后2m温度预报的系统性误差均明显降低,全省大部分地区维持在±1℃之间。(4)与四川省气象台现有的主、客观预报产品对比显示,对于高低温预报均是EC订正后准确率最高、平均绝对误差最小,订正效果较为理想。     

北京地区一次特大强风过程边界层结构的研究

利用北京325 m气象塔资料对1993年4月9日北京地区出现的一次特大强风过程的边界层结构（风、温、风切变及阵风特征）进行了分析。随着该次大风的过境，边界层内风场出现数个风速高值中心，高度位于200～300 m，时间间隔1～3 h。伴随上层风速垂直切变和阵风特性。湍流能谱的计算结果表明了大尺度涡旋对边界层湍流微结构的影响。