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[目的]检验分析GFS和T639模式的气温预报能力。[方法]采用2012年徐州站最高气温和最低气温资料,对GFS模式和T639模式0~168 h最高气温和最低气温预报产品进行检验。[结果]无论是最高气温还是最低气温,GFS和T639 2个模式气温预报产品的预报准确率均随着时效的延长呈现波动下降,夏季最低气温的预报准确率整体上均高于其他季节;各个模式不同季节不同时效的气温预报的偏低率和偏高率明显不同;随着预报时效的增加,2个模式预报气温产品平均绝对误差逐渐增大,但总体上,夏季的误差小于其他季节。总体上来看,GFS模式预报效果优于T639模式。[结论]该研究为预报员合理使用数值预报产品、提高气温的预报准确率提供指导。 相似文献
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本溪市数值温度预报产品检验分析 总被引：1，自引：1，他引：0
《现代农业科技》2016,(3)
利用2013年11月至2015年10月本溪地面观测站温度资料,中央台(SCMOC)、T639 2 m气温、欧洲中心细网格2 m气温和天气在线气温指导产品及本溪市气象台的预报产品(SPCC)。通过统计分析,结果表明:无论最低气温还是最高气温,气象台预报准确率最高,高于各家数值预报10%以上;各家数值预报产品,最低气温预报准确率均高于最高气温,平均绝对误差均在2℃以内。最高气温各家差距明显,中央台和天气在线平均绝对误差在2℃以内,对最高气温有很好的参考价值,T639和欧洲中心的平均绝对误差值较大,使用时需进一步分析。 相似文献
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从不同气候带地区和不同季节2个方面,对2012年3月—2013年2月24 h预报时效的ECMWF和T639模式2 m气温预报产品进行了日最高、最低气温的预报准确率、平均绝对误差研究。结果表明,2个数值模式2 m日最高、最低气温2℃误差的预报准确率明显比1℃误差的预报准确率高。2 m日最高气温预报准确率,不同气候带地区均是ECMWF模式高于T639模式;ECMWF模式不同季节预报准确率从高到低依次为秋季、冬季、夏季、春季,T639模式不同季节预报准确率从高到低依次为秋季、夏季、冬季、春季。2 m日最低气温预报准确率,北亚热带和中亚热带地区均是T639模式高于ECMWF模式,南亚热带地区ECMWF模式高于T639模式;2个数值模式不同季节预报准确率趋势相同,从高到低依次为夏季、秋季、春季、冬季。 相似文献
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利用2017—2018年智能网格预报产品对辽阳逐1 h气温、日最高(低)气温进行检验,并采用最优滑动滑动周期法进行订正。结果表明：辽阳地区智能网格预报准确率整体为西部较高、东部较低;逐1 h气温预报和日最高气温预报整体较实况偏高,日最低气温预报较实况偏低;逐1 h气温预报、日最低气温预报准确率在夏季7、8月份预报准确率与其他月份相比较好,日最高气温预报准确率在冬季各月准确率较高;最高气温准确率最高、稳定性最好,采用最优滑动周期法订正后,准确率基本在80~90%;最低气温中西部地区订正后准确率也在70%以上。 相似文献
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利用2017—2018年智能网格预报产品对辽阳地区逐1 h气温、日最高（低）气温进行检验，并采用最优滑动周期法进行订正。结果表明：辽阳地区智能网格预报准确率整体表现为西部较高、东部较低；逐1 h气温预报和日最高气温预报整体较实况偏高，日最低气温预报较实况偏低；逐1 h气温预报、日最低气温预报准确率在夏季7月、8月与其他月份相比较高，冬季各月日最高气温预报准确率较高；日最高气温预报准确率最高、稳定性最好，采用最优滑动周期法订正后，准确率基本为80%～90%；中西部地区日最低气温订正后准确率也在70%以上。 相似文献
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选取2015—2019年青岛市崂山区10个气象自动站的日气温数据和EC细网格模式2 m气温预报产品,验证EC细网格模式2 m气温预报产品最低温度和最高温度在青岛崂山地区的准确率,同时分析崂山地区温度的时间、空间分布特征,对预报产品进行订正,在实际业务中进行推广,提高预报的准确率,做好公众气象服务。结果表明,气温存在年变化差异和季节内差异,同一种温度下,春季和夏季的区域分布比较类似,秋季和冬季的区域分布比较类似;崂山区内EC细网格24 h最低温度预报值偏高,最高温度预报值偏低,最低温度的预报总体准确率比最高温度的预报总体准确率要高,西部地区的预报准确率要高于东部地区的准确率;通过订正后,发现最低温度4个季节的预报准确率都在50%以上,最高温度订正后的准确率,除夏季59%以外,其他各季节均在75%以上。 相似文献
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本文利用欧洲中心模式(ECMWF)每天20:00起报的未来5d(120h)地面2m气温格点产品,用距离反比加权法插值到铜仁市的10个国家气象观测站点上,编程计算出每天预报产品预报未来5d每天的日最高、最低气温;利用A文件读取铜仁市10个国家气象观测站的日最高、最低气温实况值。统计气温预报值与对应的实况值,采用6次多项式拟合技术,通过分析预报值与实况值的关系,并得到相应的关系式,利用关系式,就可得到订正值。利用该订正方法,使得订正后的预报准确率较ECMWF模式预报准确率有很大的提高,24h订正后的全市综合平均预报准确率为80.7%,较ECMWF模式准确率提高24%。此订正方法简单实用,对气温预报准确率提升明显,对气温预报具有一定的指导意义。 相似文献
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根据中短期天气预报质量检验办法,对2014年1~12月国家气象中心下发的日最高气温和日最低气温指导预报产品24 h的平均绝对误差、均方根误差和准确率进行检验。结果表明,中央气象台指导预报中日最低气温的预报质量明显高于日最高气温的预报质量,夏、秋季指导预报的参考性好;预报员对气温指导预报的订正范围日最低气温应控制在1.4℃以内,且20:00的订正幅度小于08:00的,日最高气温的订正范围应控制在2.0℃以内;气温预报存在季节性误差,日最低气温的准确率从大到小依次为夏季、秋季、春季、冬季,日最高气温的准确率从大到小依次为秋季、冬季、春季、夏季。订正后的预报质量日最高气温提升明显,在实际预报中可以参考使用。 相似文献
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本文通过对2019-2020年锦州地区83个观测站点的智能网格预报产品数据以及同时段内实况值进行检验，并分别进行分位数映射法、随机森林算法和xgboost算法对智能网格温度预报进行订正，得出结果：（1）智能网格最高温度预报准确率好于最低温度，城镇最高、最低温度预报准确率明显高于乡镇观测站。（2）三种订正方法中乡镇最高、最低温度预报订正效果整体均好于城镇温度预报订正。（3）分位数映射法订正后，乡镇最高、最低温度预报准确率均有显著提高，城镇则均下降；随机森林算法订正后城镇最高温度预报准确率整体提升，而最低温度预报准确率则有明显下降，乡镇最高、最低温度预报准确率都有所上升；xgboost算法订正后，城镇、乡镇观测站的最高、最低温度预报准确率均有大幅度提升，xgboost算法订正效果最明显。（4）对Xgboost算法订正进行应用检验，全区最高气温准确率、最低气温准确率分别提升7.6个百分点、15个百分点。总体而言，对乡镇最高、最低气温订正效果比城镇站订正效果好。 相似文献
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[目的]介绍利用MM5数值预报产品预测蔬菜大棚气温的技术方法。[方法]于2002年11月～2003年4月在武汉农业气象站,2006年2～4月在东西湖慈惠农场进行试验,观测项目为24 h大棚内温湿度,双层膜内温湿度,0、5、10、15、20 cm地温等。[结果]在试验观测的基础上,对武汉市冬季蔬菜大棚逐小时气温进行详细分析,找出影响蔬菜大棚气温的主要因子,结合MM5数值预报产品的释用技术方法,研究出蔬菜大棚逐小时气温预测技术,并结合常规预报对大棚内气温模拟模型进行修正。将通过模拟模型推算出蔬菜大棚24 h内的最高、最低气温与实际大棚中出现的最高、最低气温进行比较,蔬菜大棚中最高、最低气温预测的准确率达到68%。[结论]该气温模拟模型有待于进一步检验和完善。 相似文献
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多种细网格模式在长沙定量降水预报中的检验 总被引：1，自引：0，他引：1
采用TS评分、预报准确率、漏报率、空报率及预报偏差5项指标,对2013年6月1日~8月31日欧洲、日本及T639细网格定量降水预报产品进行统计检验。结果表明,欧洲、日本及T639模式不同预报时效对小雨预报TS评分最高,对中雨、大雨及暴雨以上TS评分依次降低,随预报时效延长,TS评分呈下降趋势;小雨预报TS值,24、48、72、96、120、144、168 h,日本模式明显高于欧洲和T639模式,36、60、108、132、156、180~204 h,欧洲明显高于日本和T639;中雨TS评分,欧洲明显高于日本和T639,大雨TS评分,72 h前日本明显高于欧洲和T639,72~168 h欧洲高于日本和T639;暴雨的预报能力差,欧洲、T639的TS为0,日本模式84 h预报TS为0.5。模式对小雨降水预报偏大,对中雨、大雨量级的降水预报偏小。三种模式在各量级预报中对长沙东部地区的预报能力明显优于中部、西部及南部。 相似文献
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