WRF数值模式在青海省气温检验及解释应用

本文基于2015年青海省50个国家站点实况气温数据,开展了对WRF中尺度预报模式预报逐小时的准确率、预报偏差、平均绝对误差检验。检验结果表明,WRF模式对青海省平均预报绝对误差3.7℃,预报准确率43.1%;对预报结果进行平均偏差订正后,全省平均气温预报准确率提高到75%,平均绝对误差下降到2.5℃;对逐小时平均偏差分析表明WRF模式预报各时次存在系统误差,以西宁、茫崖为例,拟合逐小时平均偏差订正后,预报准确率得到了进一步提升,绝对误差有明显下降。     

锦州地区各预报产品温度预报质量分析

本文选取了2014—2018年锦州地区业务使用的20—20时五种温度预报产品数据以及实况数据,对这五种预报产品在不同季节不同站点的预报质量进行了计算分析。秋冬季节最高温度的预报质量要高于春夏,春季北镇和黑山的质量高于锦州,冬季对于义县的预报质量为最高,在各预报产品中,整体来说天气在线在处、秋和冬季质量较高,国家指导的预报质量在夏季较好,欧洲中心、国家指导以及智能网格均对凌海站的最高温度预报能力较好,天气在线则在锦州站上表现较好;而对于低温来说,夏季的预报质量为最高,各产品对于锦州站的预报质量均很好,但是在日常业务工作中,应更加关注对于义县站和黑山站的最低温度预报。     

数值预报产品释用技术在高原短期天气预报中的应用

由于气象业务现代化和区台实际预报站点的增多，单纯依靠预报员来完成各站点要素预报，不仅工作量大而且影响预报效率，更重要的是目前我区还没有一种较完整短期预报定量化的预报方法及自动提供给预报员的各单站预报结果，对数值预报解释应用也处于预报员直观理解和有限的分析各种图表上，基于上述情况及响应中国气象局减灾司关于省台指导预报的发布及平分上报的要求，本课题将T213。数值产品直接应用于高原天气预报中，对西藏地区（32个站点）进行插值后，具体制作了各站逐日极端气温24小时短期预报，24小时预报基本转入了定量化。主要运用的计算机语言有：FORAN语言、C语言、BASIC语言和VB语言。     

青海省3～5天逐日降水、气温滚动预报方法研究

本文利用T213数值预报产品和青海省42个站降水、最高气温和最低气温实况资料，采用PP方法设计思路，以逐步回归分析方法，研制了青海省3～5d逐日降水、气温滚动预报方程，并在2003年7月～2004年12月进行了业务试运行，结果表明，这种方法提高了预报的准确率，有一定的实用价值。     

两种模式精细化预报能力检验评估

基于EC细网格模式和GRAPES-GFS模式资料2019年1月—4月20 h起报的各层次温度、湿度、风向、风速预报资料,采用预报准确率(T)、平均误差(ME)和皮尔森相关系数(PRCORR),对两种模式在不同天气时的温度、湿度、风向、风速预报能力进行检验。结果表明：EC2 m模式预报对赛场高点、低点、靶场相关系数较好,3月份的平均偏差比1月、2月份的偏差小,08时的平均偏差比别的时次高。相对湿度选择EC950模式预报,1月、2月份的平均偏差比3月份的偏差小,08时的平均偏差比别的时次高。风向各站点、各时次选择模式有所不同,主要选择EC950模式及EC925模式。C7419高点主导风向为西西南风;C7423低点主导风向为偏西风;C7422靶场主导风向为偏西风。风速各站点、各时次选择模式有所不同,主要选择EC950模式及EC10模式。赛场高点最大风速最大值达到8 m/s～12 m/s,其次为4 m/s～8 m/s,所占比例最大;赛场低点最大风速最大值达到4 m/s～8 m/s,所占比例最大,其次为0～4 m/s;靶场风速最大值达到4 m/s～8 m/s,所占比例最大,其次为0～4 m/s。     

瑞万思在锡林郭勒盟温度预报中的检验分析

利用2011年和2012年9、10月瑞万思集成气温预报资料,对锡林郭勒盟地区15个预报站点的24h最高、最低气温进行检验,找出了主观预报订正参考值,提高了温度预报准确率.     

青海省海西州气温客观预报方法初探

运用CMA-3KM模式资料,使用不同的训练期滑动平均订正2020年6月～2021年5月青海省海西州国家站点的2 m温度,对订正预报和原始数据进行对比分析。结果表明：总体上训练期越长,准确率越高,但这种特征越明显时,准确率分布较期望值更分散;最优集成方案的订正效果秋冬季高于春夏季、中西部高于东部;总体上应用效果较好,可为今后海西州气温客观预报奠定基础,并为提高气温客观预报准确率提供参考依据;但该方法对于降温过程的预报能力表现较不稳定,因此对于降温过程中的气温客观预报方法,有待进一步研究和探讨。     

数值预报产品在青南牧区大到暴雪中期预报中的应用研究

本文利用96～144h T213数值预报产品以及历史NCEP／NCAR气候再分析资料,依据相似离度原理,根据环流形势、影响系统及物理量场的相似离度,寻找若干个历史相似个例,并根据各相似个例的相似程度和对应各站点的降水及积雪深度实况计算出青南牧区各站96-144h大到暴雪的落区,建立了客观定量化的预报业务流程,以图形和文本两种方式提供大到暴雪的预报。2003年10-12月对青南牧区进行了业务试验,经检验,预报效果较好。     

自动读取城镇精细化天气预报程序设计

对自动读取城镇精细化天气预报程序的设计情况作了介绍,该程序使用Microsoft Visual Basic 6.0语言编写,使用Microsoft Excel 2007作为数据库,实现了中央气象台下发的城镇精细化天气预报对通辽地区11个国家气象站点降水量、最低气温、最高气温三个气象要素数据地自动读取、挑选、存储、查看,降低了天气预报员的工作量,方便了日常天气预报工作。     

北京城市绿地对热岛效应的缓解作用

按照城市功能定位将北京市分为中心城、卫星城和郊区,利用2005-2011年的19个站点逐日3个时次(8∶00、14∶00、20∶00)的温度数据,对比分析中心城和卫星城城市热岛效应强度及其变化,同时利用野外试验数据,对比研究不同城市绿地对北京城市热岛的缓解作用。结果表明:1各时次年平均气温中心城卫星城郊区,且中心城和卫星城年平均气温波动上升,而郊区却波动下降,致使各时次中心城和卫星城热岛强度波动增强,且热岛强度增幅中心城高于卫星城;2中心城热岛强度冬季夏季,而卫星城夏季冬季,冬季均以8∶00最强,14∶00最弱,夏季卫星城各时次城市热岛强度次序与冬季相同,但夏季中心城却以20∶00最强,14∶00最弱;3绿地缓解热岛效应功能与绿地类型、树种组成、林分密度等群落结构及管理措施等相关,试验绿地夏季9∶00-16∶00的降温幅度约为0.2~12.9℃,各类绿地平均降温幅度介于1.2~9.5℃,平均降温约4.2℃,以乔草绿地最大,草地最低。因此,合理的群落结构与空间布局可增强区域绿地缓解热岛效应功能。     

西宁市单站日最高(最低)气湿预报方法

本文利用西宁站前一日最低、最高气温实况,以及当日08时、20时EC数值预报产品未来24h、48h、72h 850hPa变温资料,结合西宁市海拔高、气温日较差大等特点,用相似离度方法制作西宁单站未来24h、48h及72h日最低、最高温度的客观预报,改变了温度预报主要依靠主观判断的现状,此方法有较好的预报能力.     

西宁市单站日最高（最低）气温预报方法

本文利用西宁站前一日最低、最高气温实况,以及当日08时、20时EC数值预报产品未来24h、48h、72h850hPa变温资料,结合西宁市海拔高、气温日较差大等特点,用相似离度方法制作西宁单站未来24h、48h及72h日最低、最高温度的客观预报,改变了温度预报主要依靠主观判断的现状,此方法有较好的预报能力。     

FY2C卫星降水估计效果检验分析

对2006年夏季6—9月FY2C的6小时降水估计资料应用双线性二次插值法进行插值,得到的西藏地区38个站点降水估计值与降水实况进行统计检验和误差分析,结果表明FY2C降水估计检验反映出对少雨气候区域的晴天预报效果较好,对于多雨气候区域的小雨和中雨预报效果较好,对于沿江一线的预报准确率稍差;大雨、中雨和小雨的预报准确率逐渐递增;白天准确率高于夜间。此检验结果对风云2C的进一步应用以及短期预报、临近预报有一定的指示意义和参考价值。     

基于统计降尺度的渭河流域未来日极端气温变化趋势分析

本文基于GCM输出和统计降尺度技术,在渭河流域应用统计降尺度模型SDSM(statistical Downscaling Model),选取日最高和最低气温作为预报量,分析了渭河流域未来最高气温与最低气温的变化趋势.利用NCEP再分析数据与站点实测数据选择合适的预报因子并建立大尺度环流因子和预报量之间的经验统计关系,其中数据序列分为1961年～1990年和1991年～2000年2个时段,分别用于模型率定和验证;然后,应用确立的统计关系将HadcM3输出的未来数据(包括A2、B2两种情景)降尺度到站点尺度,基准期选取1961年～1990年.研究结果表明:渭河流域未来日最高和最低气温总体呈增温趋势,其增温幅度在A2情景下比B2情景下高;两种情景下,日最高气温增温幅度较日最低气温略大;日最高和最低气温在2020s、2050s和2080s时期的空间变化趋势较为一致;日最高和最低气温的空间变化在A2和B2情景下大体呈现出由流域西北部向东南部逐渐变弱的趋势.     

湖州地区精细化积雪深度预报订正模型研究

以湖州地区2018年的3次降雪过程的实况观测为基础,分析了 3次过程中的积雪深度与海拔高度、降雪量、气温、地表温度等气象观测要素的关系,通过线性回归方法建立了以这些常规观测要素为基础的精细化积雪预报模型并进行了检验,为湖州地区不同海拔积雪深度预报提供了技术支撑.     

针对中央格点指导青海最高最低气温预报订正方法研究

本文利用天气预报质量国家级检验方法,先将2016年8月～2017年9月中央格点指导预报(青海省)最高、最低温度格点值插值到50个站点上,再进行评分检验;针对检验结果可以看出,部分站点部分月份的预报误差较大,说明系统性预报偏差明显;也可以看出,大部分站点在进行系统性订正后可明显提高其准确率;订正方法可基于最优订正值进行订正或滚动订正方法进行订正,最佳方法是利用建立在数值预报和集合预报基础上的MOS温度预报等方法进行订正。     

多类短临预报产品对舟山群岛台风强降水的定量检验评估——以“米娜”为例

数值天气预报及多模式集成预报产品对短时强降水的预报水平是数值天气预报模式预报能力的重要体现。本文以1918号台风“米娜”为例,对其暴雨成因进行分析,并运用TS、RMSE等多种方法对QPF(quantitative precipitation forecasting)、OCF(objective consensus forecasting)、ECMWF(european centre for medium-range weather forecasts)降水预报产品进行多时间尺度检验评估。结果表明：暴雨的水汽主要来自“米娜”本体,850 hPa以下稳定的水汽输入与水汽汇聚和从低层到高层稳定深厚的动力条件是舟山群岛产生强降水的主要原因。QPF可以提前2 h判断出降水起止;QPF逐10 min降水预报产品准确率随时间上升,基于QPF制作1 h降水预报产品对业务预报有重要参考价值。当前时次00分的降水预报较其他时次更为准确与稳定。通过3 h降水预报检验对比,发现OCF优于ECMWF和QPF;在12 h与24 h的降水预报检验中OCF亦优于ECMWF;QPF除在过程降水的大雨量级上表现突出外,多...     

青海省海北四县温度预报误差成因分析

24h最高、最低气温预报是电视天气预报节目对公众发布的基本气象要素,也是最重要的气象要素之一。这就需要气象工作人员对指导预报进行全方位客观分析,对影响温度预报的影响因素进行深入分析,以达到快速准确订正指导预报,提高地市精细化预报准确率。本文对青海省海北州四县2010年5月至2016年12月的海北州气象台24h温度预报进行了检验,并对误差较大的样本进行了客观的统计分析,对24h温度的预报准确率进行检验。从预报温度准确率月变化图看,最低温度的预报准确率除海晏县外均高于最高温度的准确率,逐月最低气温与最高气温预报准确率趋势线有一个较好的同步性。从整体来看,最低、最高气温预报准确率都在2月和8月最低,在5～7月、11月偏高。最高气温预报准确率也有很强的季节性及区域性,海晏县、刚察县夏季最低秋季最高,祁连县、门源县春季最低秋季最高。从最高(低)温预报绝对误差4℃的样本中挑选了62天影响全州3个及3个以上站点的个例进行逐日分析,总结出大幅度影响最高、最低温度的形势有:预报降水范围和强度偏差型、预报地面冷空气影响范围和强度偏差型、预报高空冷暖平流影响偏差型、预报高空槽强度移动偏差型、预报云量偏差型。     

基于实况气象服务产品的数据质量控制方法研究

随着智慧城市建设的不断发展,各领域对气象服务产品的要求越来越高,为了保证多样化气象数据产品的服务质量,以适应新形势下的业务工作需要,同时为本地区科研工作提供精准的历史数据,沈阳市网络信息服务中心针对实际业务工作需要,参考其他气象部门气象业务系统平台开发设计思路,基于本地区实际情况开展了实况气象服务产品的数据质量控制方法研究,通过时间一致性和空间一致性检查观测数据质量,提高数据应用的实时性和可用性,充分发挥了自动站实况数据对公众预报和监测中的作用。     

柴达木盆地南缘气温精细化预报方法研究

本文从热力学角度对柴达木盆地南缘气温变化的主要影响因素进行了分析,选取柴达木盆地南缘的格尔木、小灶火、诺木洪和都兰四站2003～2007年的地面气象资料及中国气象局的T213数值预报、欧洲数值预报产品分析场资料,在用相关稳定筛选法精选因子的基础上,通过调整历史样本资料长度及各因子间的关系,筛选出最优预报方程的可变因子逐步回归方法制作气温对象精细化预报。