ECMWF和GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)预报产品是国内目前主要的应用服务产品。为了了解ECMWF和GRAPES预报产品的性能,使用户在实际应用中,根据需求可选择性地应用上述预报产品,本文利用中国气象局2421...ECMWF和GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)预报产品是国内目前主要的应用服务产品。为了了解ECMWF和GRAPES预报产品的性能,使用户在实际应用中,根据需求可选择性地应用上述预报产品,本文利用中国气象局2421个国家级自动站和8155个地面天气站(骨干站)逐时观测资料对2017年7月和11月、2018年1月和4月的ECMWF确定性预报模式(C1D)和我国研发的区域数值预报模式GRAPES_MESO、全球数值预报模式GRAPES_GFS的气温、地表温度、湿度、风速预报资料在中国区域的适用性进行了评估。结果表明:与各观测要素实况相比,3个模式均存在系统误差。地表温度预报易低估、风速预报易高估;3个模式预报能力普遍存在明显的区域差异、季节差异和昼夜变化。青藏地区3个模式预报能力明显低于其他地区。3个模式气温、风速的预报能力春季最差,湿度预报能力夏季最优,地表温度白天的预报能力秋冬季低于春夏季。GRAPES_MESO模式气温、风速的预报能力没有明显的昼夜变化;在分析的所有气象要素中,3个模式均为湿度的预报准确率最低,GRAPES_MESO模式的地表温度预报准确率最高,GRAPES_GFS模式和C1D模式风速预报准确率最高。展开更多
文摘ECMWF和GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)预报产品是国内目前主要的应用服务产品。为了了解ECMWF和GRAPES预报产品的性能,使用户在实际应用中,根据需求可选择性地应用上述预报产品,本文利用中国气象局2421个国家级自动站和8155个地面天气站(骨干站)逐时观测资料对2017年7月和11月、2018年1月和4月的ECMWF确定性预报模式(C1D)和我国研发的区域数值预报模式GRAPES_MESO、全球数值预报模式GRAPES_GFS的气温、地表温度、湿度、风速预报资料在中国区域的适用性进行了评估。结果表明:与各观测要素实况相比,3个模式均存在系统误差。地表温度预报易低估、风速预报易高估;3个模式预报能力普遍存在明显的区域差异、季节差异和昼夜变化。青藏地区3个模式预报能力明显低于其他地区。3个模式气温、风速的预报能力春季最差,湿度预报能力夏季最优,地表温度白天的预报能力秋冬季低于春夏季。GRAPES_MESO模式气温、风速的预报能力没有明显的昼夜变化;在分析的所有气象要素中,3个模式均为湿度的预报准确率最低,GRAPES_MESO模式的地表温度预报准确率最高,GRAPES_GFS模式和C1D模式风速预报准确率最高。
