基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、中国气象局(CMA)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、英国气象局(UKMO)五个模式集成的交互式全球大集合预报系统(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,简称TIGGE)资料集的确定性...基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、中国气象局(CMA)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、英国气象局(UKMO)五个模式集成的交互式全球大集合预报系统(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,简称TIGGE)资料集的确定性预报、集合预报以及地面降水观测数据,采用多模式集成平均(EMN)、消除偏差集成平均(BREM)、滑动训练期超级集合方法(R_SUP)对2018年华南汛期(4—9月)粤港澳大湾区的降水预报开展了评估检验。总体而言,多模式集成预报方法在大湾区前汛期降水预报的均方根误差平均比后汛期高2 mm;多模式集成预报方法的预报能力在前汛期随着预报时效的延长而呈持续下降趋势,后汛期则表现为短期(24~72 h)下降、中期(72~168 h)持续平稳的变化特点。与预先的假设差异主要表现在:对前、后汛期的降水预报综合表现最好的均是数学原理相对简单的EMN,而BREM和R_SUP的空间平均评分指标则稍差,但其在降水落区预报中仍有较好的预报技巧。展开更多
利用逐日平均气温和24小时累积降水量资料研究了2008年初中国南方低温雨雪极端天气事件的特征。还利用TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NC...利用逐日平均气温和24小时累积降水量资料研究了2008年初中国南方低温雨雪极端天气事件的特征。还利用TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)以及中国气象局(CMA)提供的集合预报资料进行多模式集成预报试验。结果表明,2008年初中国南方1/3以上测站的降水偏多达50年一遇,50年一遇的低温还出现在贵州和湖南西部。利用滑动训练期消除偏差集合平均(R-BREM)方法对地面气温做24～216 h预报,发现其预报技巧明显高于单个模式预报和其它多模式集成方法的预报技巧。以欧洲中期天气预报中心地面气温96 h预报的均方根误差作为标准,R-BREM方法能将中国东南部地区的气温预报时效延长到192 h。R-BREM方法还能有效地提高降水预报的准确率,24～192 h小雨预报的TS评分明显高于单个模式预报及其它多模式集成预报的评分,但72 h预报例外。对于24～192 h中雨预报,R-BREM方法也较单个模式及其它多模式集成预报方法的预报技巧高。展开更多
利用TIGGE（THORPEX Interactive Grand Global Ensemble）资料中的CMC、ECMWF、NCEP和UKMO 4个中心全球集合预报模式对2007年10月3日—2008年2月29日逐日累积降水进行多模式集成预报试验。通过集合平均、多模式消除偏差集合平均、加权...利用TIGGE（THORPEX Interactive Grand Global Ensemble）资料中的CMC、ECMWF、NCEP和UKMO 4个中心全球集合预报模式对2007年10月3日—2008年2月29日逐日累积降水进行多模式集成预报试验。通过集合平均、多模式消除偏差集合平均、加权消除偏差集成3种方法进行试验对比,重点分析各中心模式及多模式集成的240~360h（10~15d）延伸期预报的检验效果。结果表明,多模式集成对逐日累积降水240~360h延伸期预报优于单个中心模式,将逐日降水的预报时效提高了72~168h。3种集成方法对比发现,多模式消除偏差集合平均方法预报效果最好,该方法将晴雨量级的降水预报时效在中短期和延伸期至少提高了1d和5d。展开更多
文摘基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、中国气象局(CMA)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、英国气象局(UKMO)五个模式集成的交互式全球大集合预报系统(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,简称TIGGE)资料集的确定性预报、集合预报以及地面降水观测数据,采用多模式集成平均(EMN)、消除偏差集成平均(BREM)、滑动训练期超级集合方法(R_SUP)对2018年华南汛期(4—9月)粤港澳大湾区的降水预报开展了评估检验。总体而言,多模式集成预报方法在大湾区前汛期降水预报的均方根误差平均比后汛期高2 mm;多模式集成预报方法的预报能力在前汛期随着预报时效的延长而呈持续下降趋势,后汛期则表现为短期(24~72 h)下降、中期(72~168 h)持续平稳的变化特点。与预先的假设差异主要表现在:对前、后汛期的降水预报综合表现最好的均是数学原理相对简单的EMN,而BREM和R_SUP的空间平均评分指标则稍差,但其在降水落区预报中仍有较好的预报技巧。
文摘利用TIGGE（THORPEX Interactive Grand Global Ensemble）资料中的CMC、ECMWF、NCEP和UKMO 4个中心全球集合预报模式对2007年10月3日—2008年2月29日逐日累积降水进行多模式集成预报试验。通过集合平均、多模式消除偏差集合平均、加权消除偏差集成3种方法进行试验对比,重点分析各中心模式及多模式集成的240~360h（10~15d）延伸期预报的检验效果。结果表明,多模式集成对逐日累积降水240~360h延伸期预报优于单个中心模式,将逐日降水的预报时效提高了72~168h。3种集成方法对比发现,多模式消除偏差集合平均方法预报效果最好,该方法将晴雨量级的降水预报时效在中短期和延伸期至少提高了1d和5d。
