本研究旨在提升湖南省盛夏(7、8月)高温过程的延伸期预报技巧。本文利用1999—2022年湖南省97个站点逐日最高气温资料以及次季节-季节(sub-seasonal to seasonal prediction,S2S)模式数据中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和美国国家环境...本研究旨在提升湖南省盛夏(7、8月)高温过程的延伸期预报技巧。本文利用1999—2022年湖南省97个站点逐日最高气温资料以及次季节-季节(sub-seasonal to seasonal prediction,S2S)模式数据中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和美国国家环境预报中心(NCEP)两种模式预报产品,并基于模式温度与环流预报产品提取物理因子,结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)构建了湖南省盛夏高温过程的预报模型(high temperature prediction model,HTPM);对订正后的S2S模式和构建的预报模型结果进行集成,以实现对区域高温过程较为稳定的相对高技巧预报。结果表明:S2S模式的原始预报技巧较低,偏差订正能显著提高预报效果,但存在较高的空报率;基于ECMWF的S2S数据训练的高温预报模型(HTPM-ECS2S)和基于NCEP的S2S数据训练的高温预报模型(HTPM-NCEPS2S)能有效捕捉高温事件,在高温预报中具有较高的预报技巧;集成方案有效整合了多模型优点,可提升预报的准确性和可靠性。展开更多
为提高福建省智能网格预报气温产品的精度,选取2019年EC_MOS和FZEC_MOS的整点气温、24 h最高气温、24 h最低气温数据与CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)格点融合数据,进行误差分析并使用滑动双权重平均订正进行订正研究。结果...为提高福建省智能网格预报气温产品的精度,选取2019年EC_MOS和FZEC_MOS的整点气温、24 h最高气温、24 h最低气温数据与CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)格点融合数据,进行误差分析并使用滑动双权重平均订正进行订正研究。结果表明:(1)EC_MOS和FZEC_MOS具有低海拔地区偏低,高海拔地区偏高的系统性偏差,夏季预报精度优于冬季,且24 h最低气温预报的精度最高;(2)经过滑动双权重平均订正,各产品预报精度得到提高,整体预报准确率均提升约10%,平均绝对误差和均方根误差均降低0.5~1℃;(3)FZEC_MOS格点预报产品虽然具有较高的空间分辨率,但是其预报准确率比EC_MOS站点产品的低。通过订正,可以使得EC_MOS和FZEZ_MOS的气温预报精度达到相似水平;(4)滚动订正可以有效降低剩余有效预报时效数据的预报误差,不断提高预报精度。展开更多
文摘本研究旨在提升湖南省盛夏(7、8月)高温过程的延伸期预报技巧。本文利用1999—2022年湖南省97个站点逐日最高气温资料以及次季节-季节(sub-seasonal to seasonal prediction,S2S)模式数据中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和美国国家环境预报中心(NCEP)两种模式预报产品,并基于模式温度与环流预报产品提取物理因子,结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)构建了湖南省盛夏高温过程的预报模型(high temperature prediction model,HTPM);对订正后的S2S模式和构建的预报模型结果进行集成,以实现对区域高温过程较为稳定的相对高技巧预报。结果表明:S2S模式的原始预报技巧较低,偏差订正能显著提高预报效果,但存在较高的空报率;基于ECMWF的S2S数据训练的高温预报模型(HTPM-ECS2S)和基于NCEP的S2S数据训练的高温预报模型(HTPM-NCEPS2S)能有效捕捉高温事件,在高温预报中具有较高的预报技巧;集成方案有效整合了多模型优点,可提升预报的准确性和可靠性。
文摘为提高福建省智能网格预报气温产品的精度,选取2019年EC_MOS和FZEC_MOS的整点气温、24 h最高气温、24 h最低气温数据与CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)格点融合数据,进行误差分析并使用滑动双权重平均订正进行订正研究。结果表明:(1)EC_MOS和FZEC_MOS具有低海拔地区偏低,高海拔地区偏高的系统性偏差,夏季预报精度优于冬季,且24 h最低气温预报的精度最高;(2)经过滑动双权重平均订正,各产品预报精度得到提高,整体预报准确率均提升约10%,平均绝对误差和均方根误差均降低0.5~1℃;(3)FZEC_MOS格点预报产品虽然具有较高的空间分辨率,但是其预报准确率比EC_MOS站点产品的低。通过订正,可以使得EC_MOS和FZEZ_MOS的气温预报精度达到相似水平;(4)滚动订正可以有效降低剩余有效预报时效数据的预报误差,不断提高预报精度。
