客观有效的评估高分辨率模式格点降水的预报能力,不仅是模式发展中的基础问题,而且直接关系到目前中国气象局主推的格点天气预报业务。以ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)模式高分辨率降水格点预报资料、CMOR...客观有效的评估高分辨率模式格点降水的预报能力,不仅是模式发展中的基础问题,而且直接关系到目前中国气象局主推的格点天气预报业务。以ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)模式高分辨率降水格点预报资料、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3×104个自动观测站的逐时降水量融合资料为基础,选择2015年6~8月55个降水个例,研究传统检验方法、面向对象MODE(Method for Object-based Diagnostic Evaluation)方法、以及邻域法在高分辨率格点降水预报检验中的适用性及优缺点,以期为高分辨率格点降水的预报性能评估提供参考。主要结论如下:(1)尽管点对点的传统方法在高分辨率格点降水检验中存在一定的局限,但传统方法能够在空间上表现高分辨率格点降水预报技巧的地域性差异,在时间上刻画预报的整体性能,对高分辨率格点预报性能评估仍然具有重要的适用价值;(2)邻域法的显著优点在于一方面能够通过变换邻域窗获得不同空间尺度上的传统预报技巧,另一方面独有的FSS(Fractions Skill Score)技巧评分能够表现预报相对于观测降水在格点数量上的比值,结合FSS和不同邻域窗上的传统技巧评分,可以判别在多大空间尺度上能够获得较好的预报技巧;(3)MODE方法在变换卷积半径的基础上提取降水对象,基于降水对象不仅能统计模式的传统技巧评分和预报性能的尺度变化,还可以表现降水对象的质心距离、轴角、面积、强度、综合收益、位移距离等多种属性,这些属性首先为用户提供了模式预报性能的多视角表现,其次从侧面定量描述了模式对天气系统发展快慢、槽脊强弱等预报误差,具有独特的优势,但如何应用对象属性来提高实际的预报能力还存在一些困难。展开更多
MET(Model Evaluation Tools)是美国国家大气研究中心(National Center for Atmospheric Research,NCAR)数值预报发展试验中心(Developmental Testbed Center,DTC)最新研发的数值预报检验、评估系统,其主要目的不仅在于为模式开发人员...MET(Model Evaluation Tools)是美国国家大气研究中心(National Center for Atmospheric Research,NCAR)数值预报发展试验中心(Developmental Testbed Center,DTC)最新研发的数值预报检验、评估系统,其主要目的不仅在于为模式开发人员提供模式性能的测试工具,而且方便最终用户通过MET来判别模式的预报能力,进而获得预报相应的预报指标。MET系统提供了丰富的站点、格点数据接口程序,它的核心组件集成了模式经典方法评估检验,高分辨率模式诊断分析,集合预报、概率预报、台风路径等多种最先进的模式检验评估算法。为了方便用户使用,MET系统还提供基于R语言的多种绘图脚本。在对MET系统简要阐述的基础上,给出了基于MET系统的面向对象或基于目标的MODE(Method for Object-Based Diagnostic Evaluation)方法、邻域法的具体降水检验个例,为使用MET系统进行模式检验、评估提供参考。展开更多
文摘客观有效的评估高分辨率模式格点降水的预报能力,不仅是模式发展中的基础问题,而且直接关系到目前中国气象局主推的格点天气预报业务。以ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)模式高分辨率降水格点预报资料、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3×104个自动观测站的逐时降水量融合资料为基础,选择2015年6~8月55个降水个例,研究传统检验方法、面向对象MODE(Method for Object-based Diagnostic Evaluation)方法、以及邻域法在高分辨率格点降水预报检验中的适用性及优缺点,以期为高分辨率格点降水的预报性能评估提供参考。主要结论如下:(1)尽管点对点的传统方法在高分辨率格点降水检验中存在一定的局限,但传统方法能够在空间上表现高分辨率格点降水预报技巧的地域性差异,在时间上刻画预报的整体性能,对高分辨率格点预报性能评估仍然具有重要的适用价值;(2)邻域法的显著优点在于一方面能够通过变换邻域窗获得不同空间尺度上的传统预报技巧,另一方面独有的FSS(Fractions Skill Score)技巧评分能够表现预报相对于观测降水在格点数量上的比值,结合FSS和不同邻域窗上的传统技巧评分,可以判别在多大空间尺度上能够获得较好的预报技巧;(3)MODE方法在变换卷积半径的基础上提取降水对象,基于降水对象不仅能统计模式的传统技巧评分和预报性能的尺度变化,还可以表现降水对象的质心距离、轴角、面积、强度、综合收益、位移距离等多种属性,这些属性首先为用户提供了模式预报性能的多视角表现,其次从侧面定量描述了模式对天气系统发展快慢、槽脊强弱等预报误差,具有独特的优势,但如何应用对象属性来提高实际的预报能力还存在一些困难。
文摘MET(Model Evaluation Tools)是美国国家大气研究中心(National Center for Atmospheric Research,NCAR)数值预报发展试验中心(Developmental Testbed Center,DTC)最新研发的数值预报检验、评估系统,其主要目的不仅在于为模式开发人员提供模式性能的测试工具,而且方便最终用户通过MET来判别模式的预报能力,进而获得预报相应的预报指标。MET系统提供了丰富的站点、格点数据接口程序,它的核心组件集成了模式经典方法评估检验,高分辨率模式诊断分析,集合预报、概率预报、台风路径等多种最先进的模式检验评估算法。为了方便用户使用,MET系统还提供基于R语言的多种绘图脚本。在对MET系统简要阐述的基础上,给出了基于MET系统的面向对象或基于目标的MODE(Method for Object-Based Diagnostic Evaluation)方法、邻域法的具体降水检验个例,为使用MET系统进行模式检验、评估提供参考。
