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基于快速更新同化数值预报的小时降水量时间滞后集合订正技术 被引量:16
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作者 唐文苑 郑永光 《气象》 CSCD 北大核心 2019年第3期305-317,共13页
由中小尺度对流系统造成短时强降水天气的发生发展十分迅速,对其落区和时效的预报预警一直都是预报业务中的难点。本文基于快速更新同化的中尺度数值预报系统GRAPES-RAFS 0. 1°×0. 1°分辨率逐小时降水预报,首先通过时间... 由中小尺度对流系统造成短时强降水天气的发生发展十分迅速,对其落区和时效的预报预警一直都是预报业务中的难点。本文基于快速更新同化的中尺度数值预报系统GRAPES-RAFS 0. 1°×0. 1°分辨率逐小时降水预报,首先通过时间滞后集合预报方法构建了多个集合成员,使用平均TS评分值计算相应预报成员权重系数建立预报方程,然后采用频率匹配订正法进行降水量级订正,从而得到集合订正的逐小时降水量预报。2017年8-9月的逐日试验和典型个例预报结果评估表明效果良好。(1)GRAPES-RAFS最新时次的预报场并不完全代表最好的预报效果,通过时间滞后集合订正方法自动识别优选预报成员,显著提高了预报能力;(2)GRAPES-RAFS预报存在降水量级偏弱的系统性误差,经过频率匹配方法订正后,在量级预报上更接近实况;(3)时间滞后集合预报对我国中东部(包括黄淮、江淮、江南地区)的小时降水量订正效果最好;(4)进一步使用的频率匹配订正方法显著提升了逐时降水量的预报效果,其在降水频率更高、强度更大的江南南部、华南、西南地区效果更为显著;(5)对于中小尺度的强降水过程,经过上述方法订正后,显著提高了模式对强降水系统位置、形态及降水量级的预报水平。 展开更多
关键词 小时降水预报 快速更新同化预报 时间滞后 集合预报 频率匹配订正
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基于卷积神经网络的逐时降水预报订正方法研究 被引量:17
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作者 陈锦鹏 冯业荣 +3 位作者 蒙伟光 文秋实 潘宁 戴光丰 《气象》 CSCD 北大核心 2021年第1期60-70,共11页
应用2017—2018年5—9月福建省观测资料对华南区域中尺度模式(GTRAMS-3 km-RUC)预报进行站点检验,建立和训练基于卷积神经网络的逐时降水分级订正模型,并与频率匹配法进行2017—2018年测试集的对比试验和2019年数据集的模拟业务检验,探... 应用2017—2018年5—9月福建省观测资料对华南区域中尺度模式(GTRAMS-3 km-RUC)预报进行站点检验,建立和训练基于卷积神经网络的逐时降水分级订正模型,并与频率匹配法进行2017—2018年测试集的对比试验和2019年数据集的模拟业务检验,探讨了试验过程中遇到的样本不均衡、特征变量选取以及模型过拟合问题。结果表明:模式对于15 mm·h-1以上降水的预报能力弱,各订正方法对原始预报均有不同程度的改进作用。从评估指标来看,基于卷积神经网络的订正方法比频率匹配法表现出优势,其中相关系数判别方案下的网络模型对强降水预报的订正效果显著优于其他方法;在输入特征变量选取方面,应用主成分分析方案的模型训练收敛速度比相关系数判别方案更快,最佳训练期有所提前,但也更早进入严重的过拟合状态,而相关系数判别方案能够使网络模型的训练拥有更长的提升期以达到更具“潜力”的状态;基于卷积神经网络的订正方法对减少分类降水预报的漏报率、晴雨和弱降水预报的空报率具有显著作用,其优化程度明显超过频率匹配法。 展开更多
关键词 卷积神经网络 逐时降水预报 分级订正 相关系数判别 主成分分析
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华南快速循环同化模式在湖南不同环流型下的小时降水预报性能检验
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作者 陈龙 陈静静 +1 位作者 胡媚 陈鹤 《气象》 CSCD 北大核心 2024年第4期434-448,共15页
利用T-mode斜交旋转主成分分析法,对湖南2021年汛期(4—9月)逐小时850 hPa风场进行环流分型,在此基础上开展同期华南快速循环同化模式(CMA-GD-R3)小时降水预报性能检验。结果表明:影响湖南2021年汛期的主要环流型为西南涡切变型、切变... 利用T-mode斜交旋转主成分分析法,对湖南2021年汛期(4—9月)逐小时850 hPa风场进行环流分型,在此基础上开展同期华南快速循环同化模式(CMA-GD-R3)小时降水预报性能检验。结果表明:影响湖南2021年汛期的主要环流型为西南涡切变型、切变型、副热带高压边缘南风型和台风外围东风型4类;模式小时降水预报的晴雨准确率和分级降水TS评分日变化特征明显,晴雨准确率夜间高于白天,分级降水TS评分峰值出现在早晨,各环流型的临近时效降水预报效果较好,短时强降水发生频次最高的西南涡切变型晴雨准确率较低,副热带高压边缘南风型在较大量级降水表现相对较差;SAL(structure amplitude and location)检验显示,西南涡切变型、切变型过程模式位置预报较接近实况,强度预报表现为前弱后强,副热带高压边缘南风型过程预报落区分散,位置预报不稳定,整体强度较实况明显偏弱,台风外围东风型过程在短时预报时效落区接近实况,强度预报显著偏弱,该方法能较客观地反映模式降水预报空间偏差。 展开更多
关键词 华南快速循环同化模式(CMA-GD-R3) 环流分型 小时降水预报 SAL检验
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海南岛暖季区域数值模式降水精细化预报检验 被引量:1
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作者 吴俞 李玉梅 +2 位作者 李勋 冯箫 姜小云 《气象》 CSCD 北大核心 2023年第2期235-248,共14页
应用面向降水过程的时空检验方法,评估了中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)、上海数值预报系统(CMA-SH9)和中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)的海南岛暖季(2019—2020年的4—9月)非台风降水日小时降水预报效果,结果表明:... 应用面向降水过程的时空检验方法,评估了中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)、上海数值预报系统(CMA-SH9)和中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)的海南岛暖季(2019—2020年的4—9月)非台风降水日小时降水预报效果,结果表明:三家模式均能捕捉不同流场条件下的降水空间分布形态及降水日变化特征,但CMA-GD和CMA-SH9的降水频率和强度总体偏多偏强,其中CMA-GD降水频率偏多近10%,CMA-SH9平均小时雨强偏强近4 mm·h^(-1),CMA-MESO雨强在5 mm·h^(-1)以上的降水多分布在西南部和中部山区,与实况空间分布差异较大。三家模式降水预报最易开始和降水峰值时间平均偏早1~3 h,而降水最易结束时间偏晚1~3 h;模式的大气层高层露点温度和不稳定能量预报值偏大,不稳定能量出现时间偏早,近地层逆温层特征预报失真,降水预报的开始时间倾向于提前、降水持续时间偏长。三家模式的昼间海南岛北部沿海的海陆风辐合带预报偏强,其中CMA-SH9尤为明显,与该模式降水强度明显偏强特征相一致;CMA-GD的夜间南部沿海的海陆风辐合带预报位置偏西,与该模式西南部沿海降水频次预报偏多相对应;CMA-MESO的海南岛西南部和中部山区的风速辐合预报偏强,其降水预报强度也相应偏强。 展开更多
关键词 区域数值模式 海南岛暖季 小时降水 预报偏差
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基于随机森林模型的小时强降水订正分析
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作者 王彬雁 王佳津 +3 位作者 曹萍萍 杨康权 陈朝平 肖递祥 《高原山地气象研究》 2023年第3期91-98,共8页
基于2020年7—8月西南区域高分辨率模式输出的物理量因子,以及四川省区域自动气象站逐小时降水资料,在分区基础上,采用随机森林模型进行小时降水订正,检验该方法在本地的可用性。结果表明:(1)建模前,对全省进行分区有利于改进大量级小... 基于2020年7—8月西南区域高分辨率模式输出的物理量因子,以及四川省区域自动气象站逐小时降水资料,在分区基础上,采用随机森林模型进行小时降水订正,检验该方法在本地的可用性。结果表明:(1)建模前,对全省进行分区有利于改进大量级小时强降水预报。(2)随机森林模型得到的小时强降水分布整体趋势与原模式一致,对模式未预报出的小时强降水也有一定反应,且实况未出现小时强降水的区域订正后量级有所减小,但仍存在大量级降水分布不均以及空报较多的情况。 展开更多
关键词 随机森林 短时降水预报 TS检验 西南区域模式
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基于CMA-REPS小时降水的邻域集合预报应用试验 被引量:2
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作者 刘莹 陈朝平 +2 位作者 陈莹 龙柯吉 周秋雪 《气象研究与应用》 2022年第2期98-104,共7页
基于四川2020年汛期CMA区域集合模式的小时降水产品开展了集合预报邻域法订正试验,试验方案分为四种:邻域平均的集合平均预报(ENM)、邻域平均的集合成员最大预报(MNM)、邻域概率的集合平均概率预报(ENP)、邻域概率的集合最大概率预报(M... 基于四川2020年汛期CMA区域集合模式的小时降水产品开展了集合预报邻域法订正试验,试验方案分为四种:邻域平均的集合平均预报(ENM)、邻域平均的集合成员最大预报(MNM)、邻域概率的集合平均概率预报(ENP)、邻域概率的集合最大概率预报(MNP)。结果表明,小时降水超过0.1mm·h^(-1)的ENM在部分预报时效内TS评分略优于原集合平均预报;小时雨强分级检验的结果均显示出邻域概率预报优于原概率预报,随小时降水阈值的增大,最优TS评分越趋于更高邻域半径和更低的概率,且10mm·h^(-1)以上MNP预报更具参考性;MNP能显示集合预报的大范围降水中心,可以从另一个角度给预报员预报提供一定的参考。 展开更多
关键词 小时降水 集合预报 邻域法
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2021年攀西地区精细化预报与数值模式小时降水检验 被引量:1
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作者 王佳津 曹萍萍 肖递祥 《高原山地气象研究》 2022年第3期75-87,共13页
基于精细化预报(GDDZ)和CMA-MESO、西南区域模式(SWC)两家高分辨率模式的小时降水预报,从TS(Threat Score)评分、小时降水频次、小时降水强度、峰值时间等方面,对2021年汛期攀西地区16次降水过程进行小时尺度的检验。结果表明:(1)从逐... 基于精细化预报(GDDZ)和CMA-MESO、西南区域模式(SWC)两家高分辨率模式的小时降水预报,从TS(Threat Score)评分、小时降水频次、小时降水强度、峰值时间等方面,对2021年汛期攀西地区16次降水过程进行小时尺度的检验。结果表明:(1)从逐时降水来看,在晴雨(0.1 mm)TS评分中,GDDZ在00~11时表现较优,CMA-MESO模式在12~23时表现较优;在大雨(7 mm)和暴雨(15 mm)TS评分中,CMA-MESO模式表现较优。(2)从小时降水频次来看,SWC模式预报的降水发生频次空间分布与实况更为接近;从小时降水强度来看,GDDZ预报的降水强度与实况更为接近。(3)从降水量峰值时间来看,GDDZ与实况更为接近;从小时降水强度峰值和降雨频率峰值时间来看,CMA-MESO模式预报与实况更为接近。 展开更多
关键词 小时降水 精细化预报 CMA-MESO 西南区域模式 攀西地区
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