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ECMWF模式对昆仑山北坡夏季降水日变化特征的预报性能分析: 2025年; 昆仑山北坡地形复杂,降水日变化特征独特导致其降水精细化预报难度大,准确率低。ECMWF模式的整体预报性能世界领先,但其对昆仑山北坡复杂地形下降水日变化特征的预报能力尚不明确。本文利用2020—2023年夏季自动气象站降水观测资料,检验评估了ECMWF模式对昆仑山北坡不同区域夏季降水日变化特征的预报性能。结果表明:(1)模式20:00起报的24 h累计降水预报性能优于08:00,模式对昆仑山北坡海拔大于2000 m区域的降水预报能力优于海拔小于2000 m的区域,模式对西昆仑山北坡降水的捕捉能力优于中昆仑山北坡。(2)模式降水量与观测降水量的日变化特征差异在17:00至次日02:00最大,模式降水频次明显多于观测值,降水强度明显小于观测值,在观测降水较少(多)时段,模式降水易高(低)估;西(中)昆仑山北坡海拔>2000 m(≤2000 m)区域的模式降水量日变化特征与观测降水量的差异较大。(3)模式降水在西昆仑山北坡以对流性降水预报为主,在中昆仑山北坡以大尺度降水预报为主;模式降水与观测降水日变化特征的误差主要来自对流性降水预报。研究成果可为提高昆仑山北坡夏季降水预报准确率和ECMWF模式降水预报产品订正提供参考。; 杨柳杨霞刁鹏胡德喜王媛媛; 关键词：ECMWF模式日变化夏季降水

ECMWF模式在恩施山区强降水预报中的偏差订正方法: 2024年; 为了提高暴雨的预报准确率,文章利用恩施土家族苗族自治州342个区域气象站逐日降水资料,EC细网格降水、风场和湿度场预报资料,分类统计2013-2021年共49次强降水过程影响系统类型,并分析其面雨量强度和强降水中心位置偏差。结果表明:恩施土家族苗族自治州区域强降水影响系统分为低涡东移类、冷切南压类、暖切类、低涡切变类及不典型风场类,其中冷切南压类和暖切类降水系统占据了所有强降水影响系统的62%;将各类降水系统的实况与预报场进行对比分析,根据各类降水类型面雨量强度和强中心位置的偏差建立了相应的偏差订正方法;应用2022年4次强降水过程检验偏差订正方法,发现虽然不是每一次过程订正后都能达到完全理想的结果,但都能减少预报偏差,面雨量强度预报和强降水中心位置预报订正均符合天气学规律。研究结果为提升恩施山区强降水预报水平提供支持。; 谭艳立虞列辉郑翔天吴松; 关键词：ECMWF模式强降水偏差订正

ECMWF模式对我国西南环横断山区冬季近地面2m温度的预报评估被引量：1: 2024年; 从冬季平均温度、温度日变化及日较差等方面入手,基于2021年CLDAS逐小时产品评估了ECMWF全球高分辨率确定性数值预报产品对我国西南环横断山区复杂地形区近地面2 m温度的预报能力,并通过区分高地形区(川西高原)和低地形区(四川盆地南部),对比了不同地形区近地面2 m温度预报的偏差特征。结果表明:(1)ECMWF模式可合理预报我国西南环横断山区冬季平均2 m温度的空间分布特征,但偏差分布与地形高度有关,随着地形高度的增加,预报偏差呈增大趋势。(2)ECMWF模式很好再现了西南环横断山区冬季温度的日变化特征,峰值时刻出现在14:00(北京时);各时刻温度的预报偏差在不同地形高度存在差异,川西高原和横断山区的最大负偏差出现在下午,四川盆地南部的最大负偏差出现在早晨。同时,高地形区各时刻的预报偏差均高于低地形区。(3)ECMWF模式对日内各时刻不同地形处2 m温度的空间分布均有合理预报,但偏差存在日变化特征。特别是在横断山区高地形区,其在各时刻有不同的冷暖偏差特征。(4)在环横断山区温度日较差预报偏差较大的区域(大致为昆明准静止锋线发生频次较高的区域),模式对于温度日较差较大的日数,其2 m温度的预报偏差要大于日较差较小的日数,且在该区域内,温度日较差的预报偏差相对不稳定。; 吴诗梅唐娜梁雨琪欧旭阳李海杰陈昊明; 关键词：日变化

基于ECMWF模式漏报的青岛沿海大风预报模型及其应用: 2024年; 基于数值预报模式漏报大风建立相应的预报模型,有助于提高我国沿海地区大风预报能力。首先,筛选2016—2019年历年青岛沿海地区大风个例,获得欧洲中期天气预报中心(ECMWF)高分辨率模式(简称EC模式)漏报的大风过程数据集;然后,基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)三种算法,分别建立青岛沿海大风预报模型,对EC模式预报的风速进行订正;最后,经对比分析,筛选出适合青岛沿海大风预报的模型(即基于SVM算法建立的预报模型SVM_2),并对其进行业务应用效果检验。结果显示,SVM_2模型相比其他模型预报的大风误差最小。为了检验SVM_2模型对大风过程的预报效果,选取不同天气系统影响下青岛发生的两个沿海大风个例,对SVM_2模型和EC模式预报误差作进一步检验,结果表明SVM_2模型预报的最大风速与实况的误差明显小于EC模式,且该模型对EC模式预报的青岛沿海大风偏弱有一定改善。; 于慧珍马艳李珂宫明晓仲国强; 关键词：大风漏报

ECMWF模式气温预报在云浮地区的释用及检验: 2024年; 对2020—2022年ECMWF模式云浮地区的气温预报进行释用,并利用云浮4个国家气象观测站实况数据进行检验。结果表明:(1)ECMWF模式的最低气温预报优于最高气温预报,MOS对最高气温订正优于最低气温。(2)逐月气温预报中,MOS均优于DMO,MOS能较好订正系统误差。(3)ECMWF模式DMO最高气温预报在云浮站偏差最大,最低气温预报在罗定站偏差最大;MOS相对DMO有效减小站间差异。(4)降水天气时,DMO最高气温预报偏差增大,MOS订正幅度降低;MOS对最低气温订正幅度不受降水与否影响。(5)高温天气时,MOS对最高气温的预报能力优于非高温天气;低温天气时,MOS最高气温预报出现负订正。; 曾繁威莫贤清; 关键词：欧洲中期天气预报中心气温

基于滑动质心法的华南地区锋面和暖区降水ECMWF模式预报性能评估: 2024年; 应用空间滑动质心法对2018—2020年华南地区锋面和暖区中雨、大雨及暴雨量级降水ECMWF模式(简称EC模式)24~168 h时效的空间落区预报结果进行定量分析。结果表明:EC模式对华南暖区降水和锋面暴雨的空间落区预报存在系统性经纬向偏差,且以偏西北为主;对锋面中雨和大雨的空间落区预报存在系统性经向偏差,且以偏北为主,但纬向偏差不明显。模式对锋面和暖区降水空间落区预报的纬度偏差分别集中在1.0°和1.5°以内,经度偏差分别集中在1.5°和2.0°以内。随预报时效增加,EC模式的空间预报偏差增大,24~72 h时效的EC模式空间落区预报相对稳定,96~168 h时效的预报偏差明显增大。2022年华南地区两次锋面和暖区降水空间位置质心订正结果表明,订正后的模式降水TS评分明显提高。; 魏蕾陈炳洪张兰李怀宇梁之彦许欢; 关键词：预报时效

基于ECMWF模式的武汉市冬季高空气温订正预报研究: 2023年; 基于2016—2018年冬季武汉站1000、925、850、700、500 hPa的探空气温和ECMWF的72 h气温预报数据,分析了武汉站的高空气温预报误差,使用多元线性回归方法建立了预报误差订正方程。研究发现,ECMWF模式对于各层气温的预报平均偏高0.54℃,1000~850 hPa平均预报误差随着高度增大,850 hPa上误差最大,高达0.77℃,预报偏高1.0℃以上的频次超过总数的1/3,850 hPa以上气温预报误差随着高度降低,500 hPa的预报误差最小。模式预报时效越长,高空气温预报误差越大,72 h时效平均预报误差高达0.80℃。基于ECMWF模式预报误差与850 hPa气温的相关关系,选取了两个订正预报因子,分别为22°N、112°E与33°N、112°E的温差及28°N、116°E与34°N、116°E的纬向风之差,并分层建立了气温预报误差订正方程。最后,对预报方程进行了检验,发现订正后各层气温误差均显著降低,误差平均降低了86.4%。; 王瑞丽马鹤翟程攀李武阶刘火胜刘佩廷; 关键词：ECMWF模式

基于ECMWF模式的江西及周边地区锋面暴雨预报检验和订正被引量：2: 2023年; 利用全国降水资料(包括江西加密降水资料)、探空资料、ECMWF模式72—24 h降水和形势预报资料,采用天气学检验、SAL定量降水预报检验等方法,对2017—2019年江西及附近地区锋面暴雨的实况和模式产品进行检验分析,检验主要影响天气系统预报效果,得出ECMWF模式降水预报误差分布特征及原因,并对模式的暴雨预报进行订正。结果表明:ECMWF模式对2017—2019年锋面暴雨过程预报较实况大多偏北,落区预报误差主要源于大尺度降水。从锋面暴雨三种SAL分析误差可见,落区预报较实况大多偏北,暴雨过程强度多数较实况偏弱,结构较实况偏小。对误差较大个例的分析得出两点订正思路:1)锋区南侧有较明显动力热力对流发展的弱锋区暴雨,暴雨落区可订正至925 hPa锋区南侧高温高湿区。2)较强锋面暴雨,当中低层切变辐合抬升区重叠时,暴雨落区可向925 hPa锋区位置调整,暴雨通常不易出现在锋区北侧冷区。; 孙素琴张瑛吴静许爱华; 关键词：ECMWF模式锋面暴雨

基于分位数映射法的四川省ECMWF模式降水预报误差订正分析被引量：5: 2023年; 为做好ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)模式本地化释用,提高四川省降水预报准确率,对四川省2020—2021年7—9月模式各量级降水预报系统性偏差规律分析发现,该模式预报的雨日较实况偏多,尤其是攀西地区和川西高原;预报的大雨日数盆地西南部及攀西地区多于实况,而盆地南部少于实况。然后,基于分位数映射法对模式预报的24 h累积降水开展大量级降水订正试验与检验。基于分位数映射法订正后,暴雨及以上量级TS(Threat Score)提高7%~15%,且各量级降水TS均高于多模式集成客观预报产品2%~4%,大雨及以上、暴雨及以上量级命中率提高10%~20%,订正后雨带位置特别是暴雨落区与实况更接近。; 曹萍萍肖递祥肖递祥王佳津龙柯吉; 关键词：ECMWF模式降水预报检验

ECMWF模式台风降水预报偏差分析及订正方法研究被引量：1: 2023年; 利用2015-2021年金华有台风影响时段的ECMWF细网格数值预报降水量数据与浙江省国家基本站和区域自动站降水量实况数据,统计了台风中心在不同区域ECMWF降水预报存在的系统性偏差,并利用平均偏差和频率匹配法对EC台风降水预报进行订正与检验。结果表明:平均偏差法对于提高各个量级降水的TS评分要优于频率匹配法,对于东南区、东北区和西南区台风,10mm、25mm、50mm以上量级降水订正后的TS评分比EC模式预报均有所提高。选取台风个例进行降水订正及检验也表明,利用平均偏差法订正,能够在一定程度上消除EC模式预报的系统性偏差,对10mm以上量级降水的TS评分均有所提高,该方法能够为预报员开展智能网格降水预报订正提供帮助,具有一定的业务应用价值。; 韩兴黄嘉仪叶妍婷刘圣楠

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