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利用全球交互式全球大集合预报资料和中国降水融合产品资料,对2013年7月12至14日1307号"苏力"台风多模式降水预报进行分级回归统计降尺度研究,并对多模式预报结果进行多模式集成,然后对降水预报结果进行频率匹配法订正。结果表明,四个中心降水预报的分级回归统计降尺度的预报效果改进显著,但对降水量级预报误差改进有限。多模式集成预报中,简单集合平均能明显提高降水预报的距平相关系数,消除偏差集合平均能明显减小降水量预报的均方根误差。四个中心预报经过频率匹配法订正后大雨及以上量级降水的漏报率有所改进,大雨量级的预报改进最明显。频率匹配法处理后强降水区的面积偏差得到显著改进,预报面积误差明显减少。 相似文献
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风电场风速预报集合订正方法的尝试性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以中国气象局风能太阳能资源评估中心风能预报系统(WINPOP)预报的甘肃HYZ和GHK两个风电场2012年大风月风速预报结果为基础,利用BP神经网络法(简称BP法)和自适应最小二乘法(简称LS法),采用两种训练样本构建方案对风电场风速预报进行订正试验,并尝试性使用神经网络集合方法对订正后的风速进行集合订正试验.结果发现:①经BP法和LS法等的直接统计订正及其集合订正后风电场风速预报效果明显优于WINPOP直接预报效果,且集合订正效果优于任何一种单一的统计订正;②与WINPOP直接预报相比,单一的统计订正及其集合订正都能较好地消除系统误差;③与单一的统计订正相比,集合订正具有更为明显的平均误差小、好日子率高、风速预报日变化幅度误差小等优势;④无论是HYZ风电场还是GHK风电场,随着预报时效的增加,各种预报(或订正)误差无显著差别.各种预报或订正方法的预报误差均随风速的增大而先减小后增大,随3h气压变量的增加而增大. 相似文献
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文章在全面介绍HY-2A卫星及载荷主要技术指标的基础上对数据产品进行了评估,并分析了HY-2A在台风监测和海啸预警中的应用潜力。研究表明,HY-2A卫星的数据产品能够满足海洋应用的需要,卫星在台风和海啸的监测中可以做到准确识别,并明显提高海洋灾害预报的时效,具有巨大的应用潜力。为了充分发挥HY-2A在海洋防灾减灾中的作用,建议开发针对HY-2A遥感载荷的多源数据融合产品,提高数据的空间分辨率,形成精细网格的海洋动力环境要素数据产品,为风场、海浪、风暴潮同化模式提供可靠的数据源,有效提高海洋数值同化预报模式的精度。 相似文献
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常规检验方法只能给与预报准确率评价,无法揭示误差的来源原因,在评估定量降水特别是高分辨率短时融合降水预报具有明显缺陷。本文以2016年6月28～29日强降雨过程为例,对SAL检验方法进行本地化应用,从降水的面积、强度和位置三个方面对短时融合降水预报产品进行检验。结果表明:(1)该方法首先在预报和实况中识别出单体,然后从降水的形态出发,给出面积、强度和位置偏差。此外,针对常规检验方法对分辨率敏感性的弊端,SAL方法可以同向比较不同数值模式的误差,对3 h间隔的短时融合降水预报和EC、JAPAN进行对比发现,在短时时效内,融合降水相比EC、JAPAN模式有更好的准确率。(2)对2016年3～10月短时融合降水进行检验,分析发现其第1 h的误差最小,在第0～3 h,随着时间的递增,S、A、L值是上升的趋势;而在第3 h到第6 h,S、A、L值不随时间的递增而递增,说明雷达与中尺度数值模式最佳交叉点为3 h。此外,由于同化数据存在滞后时间差,时间约为10 min。 相似文献
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将GRAPES模式通过嵌套降尺度、垂直网格加密等精细化处理手段和边界层参数化方案的优选,为华南沿海风电场提供精细风场预报。气象模式分别采用6km×6km和1km×1km水平分辨率,并配置不同分辨率的地形和下垫面资料。边界层参数化方案分别采用GRAPES自带的MRF方案和MYJ方案针对不同天气类型进行预报。将预报结果与测风塔同期观测资料进行比较评估,结果表明:模式分辨率的提高并结合较精细的地形和下垫面资料,能有效提高风速的预报精度;通过精细化处理,GRAPES模式对风力发电的各风速段预报效果都有明显改善;模式边界层参数化方案的选取与地形、主导风向和大气稳定度的配置密切相关,通过对天气形势的预判断和集合预报结果的后处理,能够有效提高风速的预报精度。 相似文献
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沙岭风场风速预报试验分析 总被引：7，自引：6，他引：1
本文应用MM5模型对鄱阳湖区风速进行数值模拟,应用沙岭风场100m梯度测风铁塔数据进行相关分析和验证,发现观测与模拟小时和日均风速值的变化趋势较为一致,在峰值区一般MM5预测值比观测值小,相对观测值而言,模式模拟值变化相对平缓.MM5模型风速模拟值与观测值的小时和日均偏差分别为0.323和0.371.标准差分别为2.382和1.453.模拟风速日均值与观测日均值的相关系数为0.774.尽管不完善,数值模拟在目前的风能短期预报业务中仍起重要作用,也是未来风速预报和风力发电量预报的发展方向. 相似文献
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不同背景场近地层风速的预报效果检验 总被引：1，自引：0，他引：1
模式初始场的优劣对风预报结果影响较大,中国常用的全球环流背景场为美国NCEP发布的GFS资料、欧洲中心的ECMWF资料以及中国气象局的T639资料。本文收集、整理了2010年6月~2011年5月的上述3套资料,将其分别与中国境内677个基本站、基准站和400座专业测风塔同期测风数据进行对比检验,综合分析GFS、EC、T639在中国区域内的近地层风速预报效果,并给出3套数据预报性能的平面分布图,结合气象站和测风塔处的地形特征和测风数据的代表性,初步判断3套背景场的近地层风速在不同区域、不同季节的可预报性,为中尺度模式选择初始场开展风速预报服务时提供一定依据。结果表明：①风速介于（0~3）m/s时,气象站和测风塔观测资料检验结果一致,T639资料预报效果最好,GFS资料第二,EC资料第三。风速介于（3~15）m/s时,气象站和测风塔观测资料检验结果有差异,测风塔数据检验,EC资料预报效果最好,GFS资料第二,T639资料第三;气象站资料检验,GFS资料预报效果最好,EC资料第二,T639资料第三。风速介于（15~25）m/s时,气象站和测风塔观测资料检验结果一致,EC资料预报效果最好,GFS资料第二,T639资料第三;②基于（3~15）m/s风速段,中国东北、华北、西北、西南地区,全年EC资料预报效果最好,GFS第二,T639第三,但秋冬季在西南地区三套资料的预报效果均较差。华东地区,春秋季时,EC和GFS资料预报效果一致,优于T639;夏季时,EC资料预报效果最好,GFS第二,T639第三;冬季时,3套资料预报效果一致。中南地区,春、秋、冬季时,EC资料预报效果最好,GFS和T639资料预报效果一致;夏季时,3套资料预报效果一致。 相似文献
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青海省气温精细化预报方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
本文利用T213数值预报模式的基本要素预报场和物理量诊断场资料,以及相应时段内青海省51个测站的气温资料,采用多因子线性回归MOS统计方法,开展了青海省51个测站48h内间隔为3h的短时效气温精细化预报,以及1-10d每隔24h的长时效日最低、最高气温精细化预报。对西宁市2008年6月,2009年3月预报效果检验表明：当天气形势变化较平稳时,MOS方法制作的气温精细化预报结果稳定,当有特殊天气或转折性天气时,预报结果不稳定。 相似文献