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本文利用包含复杂冰相微物理过程的WRF（Weather Research and Forecasting）模式，针对2007年4月23日发生在我国华南地区的一次典型飑线天气过程，分别进行了确定性预报和集合预报试验，发现确定性预报能大致捕捉到飑线系统的发生发展过程，但对飑线后部的层云区模拟效果较差。集合预报能够有效地减少模式的不确定性，大部分集合成员对飑线的模拟效果优于确定性预报。进一步将集合预报得到的40个成员作为背景场，采用EnSRF（Ensemble Square Root Filter）同化多普勒天气雷达资料，并将分析得到的集合作为初始场进行集合预报，通过与未同化雷达资料的集合对比，考察了EnSRF同化多部雷达资料对飑线系统的影响。结果表明：EnSRF雷达资料同化增加了模式初始场的中小尺度信息，大部分集合成员的分析场能够较准确地再现飑线的热力场、动力场和微物理场的细致特征，并且模拟出飑线后部的层云结构。通过对EnSRF分析的集合进行模拟发现，大部分集合成员较未同化雷达资料时模拟效果有明显改善。同化后的集合预报ETS（Equitable Threat Score）评分最高，其次是未同化的集合预报，确定性预报的最低。 相似文献
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利用欧洲中心TL799 L91模式在深圳的单点气温预报数据和深圳本地的气温观测数据,对比分析了时间滞后集合预报方法与传统确定性预报的预报能力.结果表明:(1)TL799 L91 模式提供的确定性预报对于深圳单点气温有一定预报能力,它的预报误差总体上有随预报提前量增加而增加的趋势,但最近时次的确定性预报并不一定是最佳的预报;(2)时间滞后集合预报总体上优于确定性预报,而且参与集合的成员数量越多则预报准确率大体上越高.所以,时间滞后集合预报可在一定程度上改进单点气温的预报质量,是充分利用更早起报时刻数值预报价值的一种有效途径. 相似文献
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尽管确定性预报不是集合预报系统（EPS）的主要目的和应用方向，但其每一个成员的预报表现决定了集合预报系统的预报性能，集合平均也是实际预报业务的一个重要参考指标。为此，利用2013～2015年5～10月的欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报系统的降水预报资料，CMORPH（NOAA Climate Prediction Center Morphing Method）卫星与全国3×104余个自动气象观测站的逐小时降水量融合资料，研究ECMWF集合预报系统对秦岭周边地区逐日降水的控制预报、成员预报、集合平均的预报能力，并探索提高降水集合平均预报性能的有效方法。主要结论如下：（1）无论是集合平均还是控制预报，整体上都较好的刻画了秦岭周边地区降水的空间形态，比较而言，控制预报能够更好的表现了降水的方差变化。（2）泰勒分析表明，集合平均的降水方差随预报时效增加单调减小，控制预报的方差变化随预报时效的增长振荡较小，其相关系数略优于集合平均。（3）技巧评分表明，集合平均使小雨（降水发生频次）的预报偏差显著增加，增大了空报率；使大雨以上的降水预报偏差减小，增大了漏报率，从而使得大多数情况下，集合平均TS（Threat Score）、ETS（Equitable Threat Score）评分低于控制及扰动成员预报。分析认为这主要是由于降水这一要素的偏态分布特性引起的。（4）集合平均的显著贡献在于能够较好的指示可能发生降水的空间位置。通过阈值限定，调整预报偏差，减少（增大）其对小雨（暴雨）的预报频率，能够使集合平均的TS、ETS评分大幅度提升，预报技巧显著优于成员预报和控制预报。目前，预报偏差Bias订正方法已成功应用于陕西省精细化格点预报系统中。 相似文献
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本文利用国家气候中心（BCC）第二代季节预测模式系统历史回报数据，从确定性预报和概率预报两个方面系统地评估了该模式对气温、降水和大气环流的季节预报性能，并与BCC一代气候预测模式的结果进行了对比，重点分析了二代模式的季节可预报性问题。结果显示，BCC二代模式对全球气温、降水和环流的预报性能整体上优于一代模式，特别在热带中东太平洋、印度洋和海洋大陆地区的温度和降水的预报效果改进尤为明显。这些热带地区降水预报的改进，可以通过激发太平洋—北美型（PNA）、东亚—太平洋型（EAP）等遥相关波列提升该模式在中高纬地区的季节预报技巧。分析表明，厄尔尼诺和南方涛动（ENSO）信号在热带和热带外地区均是模式季节可预报性的重要来源，BCC二代模式能够较好把握全球大气环流对ENSO信号的响应特征，从而通过对ENSO预报技巧的改进有效地提升了模式整体的预报性能。从概率预报来看，BCC二代模式对我国冬季气温和夏季降水具备一定的预报能力，特别是对我国东部大部分地区冬季气温正异常和负异常事件预报的可靠性和辨析度相对较高。因此，进一步提高模式对热带大尺度异常信号和大气主要模态的预报能力、加强概率预报产品释用对提高季节气候预测水平具有重要意义。 相似文献
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文章利用美国宾州州立大学的WRF EnKF(Ensemble Kalman Filter)实时预报系统(Real time Penn State WRF EnKF System)，针对2013年5月15—16日发生在中国南方的暴雨过程进行了数值预报试验，以初步检验该系统对我国南方降水确定性预报的效果。数值试验采用2013年5月14日08时（北京时）起报的6 h间隔的1°×1° NCEP GFS (globle forecast system) 60 h预报数据（预报到5月16日20时）作为初始条件和边界条件。其中，控制试验不同化任何观测资料，同化试验通过集合卡尔曼滤波方法同化常规探空资料，分别进行确定性预报。结果表明：利用WRF EnKF系统同化常规探空资料，显著改善了数值预报的初始场，减小了各物理量的预报偏差和预报均方根误差，进而提高了此次暴雨过程的降水落区和强度的预报准确率。 相似文献
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利用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、美国大气环境预报中心（NCEP）集合预报系统（EPS）降水量预报资料，CMORPH（NOAA Climate Prediction Center Morphing Method）卫星与全国3万个自动气象站降水量融合资料，基于技巧评分、ROC（relative operating characteristic）分析等方法，对比两个集合预报系统对秦岭及周边地区的降水预报性能。结果表明：两个系统均能较好表现降水量的空间形态，对于不同量级降水，ECMWF集合预报系统0~240 h控制及扰动预报优于NCEP集合预报系统，但NCEP集合预报系统264~360 h预报时效整体表现更好；ECMWF集合预报系统0~120 h大雨集合平均优于NCEP集合预报系统，两个系统集合平均的预报技巧整体低于其控制及扰动成员预报，这种现象ECMWF集合预报系统表现更为显著；ECMWF集合预报系统降水预报概率优于NCEP集合预报系统。ROC分析显示，随着预报概率的增大，ECMWF集合预报系统在命中率略微下降的情况下，显著减小了空报率，NCEP集合预报系统则表现出高空报、高命中率。 相似文献
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