数值模式在沈阳地区降水预报中的检验评估
ECMWF模式降水预报与极端天气预报指数在暴雨预报中的评估与应用
ECMWF模式降水预报与极端天气预报指数在暴雨预报中的评估与应用季晓东;漆梁波【摘要】评估分析了欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)细网格模式(以下简称EC-thin)在长三角地区汛期(5—9月)的暴雨预报评分及ECMWF降水极端天气预报指数(EFI)对暴雨预警的指示作用.研究发现:(1)EC-thin降水和降水EFI对暴雨预报的ETS评分随着预报时效的延长而明显降低,在短时效内,细网格模式降水预报占优,超过60 h后,降水EFI的评分相对更好.(2)对EC-thin降水而言,在不同的预报时效采用不同的降水阈值来预报暴雨,可望达到最佳的评分效果.短期时效内该阈值随着预报时效的延长,大致从55 mm逐渐下降到35 mm.(3)对于降水EFI而言,12—36 h内EFI为0.65～0.7时,暴雨预报ETS评分最高.随着预报时效的延长逐渐下降,60—84 h内EFI为0.55～0.6时,暴雨预报ETS评分最高.(4)在不同预报时效内,采用合理的方式和阈值综合考虑EC-thin降水和降水EFI,可望得到更高的暴雨预报评分.【期刊名称】《暴雨灾害》【年(卷),期】2018(037)006【总页数】8页(P566-573)【关键词】暴雨预报;ECMWF细网格模式;极端天气预报指数EFI;ETS评分【作者】季晓东;漆梁波【作者单位】上海中心气象台,上海 200030;上海中心气象台,上海 200030【正文语种】中文【中图分类】P338+.8引言随着气候变暖，暴雨发生频率和强度有增加的趋势，常常衍生的洪涝灾害对社会和生态的影响力和破坏力也越来越严重[1,2]，因此，探索提高暴雨预报的方法迫不及待。
随着数值天气预报的发展，高分辨数值模式产品在现代天气预报业务中已不可或缺[3]。
EC⁃MWF全球确定性模式（以下简称EC-thin）是最先进的数值天气预报模式之一，其对暴雨预报能力在持续上升[4,5]。
2009年我国汛期降水形势总结与三个常用模式预报效果检验
文 章 编 号 ： １０ —９ ５２ １）６０ ２ －１ ０ ４４ ６ （０ １０ —８ ３１
２０ ０ ９年 我 国 汛期 降水 形 势 总 结 与 三个常用模式预报效果检验
公颖 １ ，李俊 ，鞠 晓慧 ， ２
（１ ．中国气 象 局武 汉暴 雨研 究所 ，湖北 武 汉 ４ ０ ７ ； ３ ０４ ２ ．中国气象局沈 阳大气环境研究所 ，辽宁 沈阳 １０ １ ；３ １０ ６ ．国家气象信息 中心，北京 １０ ８ ） ０ ０ １
模 式 预报 效果 的检 验 工作 ，并 坚持 不懈 地 进行 检 验 方 法 的完善 和创 新 ， 积极 参 与 ２０ －２ ０ ０ ５ ０８年 国 家 气 象 中心牵 头 的 “ 国区域 业务 数值 天气 预 报 我 模 式 评估 ”课 题 ，以国 内合作 方式 了解 我 国对 于
模 式 在 我 国天气 预 报 中起 着举 足轻 重 的作 用 ，了
第２ ７卷 第 ６ 期 ２１ ０ １年 １ 月 ２
热
带
气
象
学
报
Ｖｌ －７ ０ ２ ．Ｎｏ ６ ｌ ．
Ｄｅ ． ２ １ ｃ ． ０１
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＴＲ０ＰＩ ＣＡＬ ＥＴＥＯＲＯＬＯＧＹ Ｍ
公 颖 ，李 俊 ，鞠 晓慧 ．０ ９ 我 国汛 期 降水 形势 总结 与三 个 常用模 式 预报 效果 检 验 ［ ． ２０ 年 Ｊ 热带 气象 学 报，０ １２（）８ ３８３ ］ ２ １，７６： ２—３
文献标识码：Ａ Ｄｏ：１ ．９９ ．ｓ ． ０ —９ ５２ １． ．０ ｉ ０３ ６ ｄｉ ｎ１ ４４ ６ ． １ ６０ ５ ｓ ０ ０ ０ 中 图分 类 号 ：Ｐ ５ ． ４ ７６
准 确率 的提 高 和模式 自身 的改进 和完 善 都具 有重
数值模式在沈阳地区降水预报中的检验评估
数值模式在沈阳地区降水预报中的检验评估近年来，随着气候变化和气象技术的不断进步，数值模式在天气预报中的应用越来越广泛。
数值模式通过对大气系统的数学物理模拟，可以提供准确的天气预报信息，包括降水预报。
在沈阳地区，降水预报对于农业、交通、民生等方面都具有重要意义，因此数值模式在沈阳地区降水预报中的检验评估显得尤为重要。
本文将对数值模式在沈阳地区降水预报中的检验评估进行探讨。
我们来了解一下数值模式在降水预报中的原理。
数值模式是通过对大气系统的温度、湿度、风速等参数进行数学物理模拟来预测未来一段时间内的天气情况。
在降水预报中，数值模式会模拟大气中水汽的输送和凝结过程，从而得出未来降水的分布和强度。
也就是说，数值模式在降水预报中所依赖的基本观测数据有温度、湿度、风速和风向等因素，也离不开我们实时获取的数据情况。
在沈阳地区，由于地理位置和季节变化等因素的影响，降水预报的准确性往往受到一定的挑战。
在数值模式的检验评估过程中，我们首先需要对比数值模式的预报结果与实际观测数据的差异，这包括降水的发生时间、地点和强度等方面。
只有通过检验评估，我们才能更好地了解数值模式的准确性和可靠性，从而指导我们更准确地进行降水预报。
在进行数值模式的检验评估时，主要有一些常用的方法和指标。
最常用的方法之一是对数值模式的降水预报结果和实际观测数据进行比对，计算误差指标，如平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）等，并对误差分布进行统计分析。
还可以通过统计学方法，如相关系数、偏差等来评价数值模式的降水预报准确性。
通过这些方法和指标的检验评估，我们能够更清楚地了解数值模式在沈阳地区降水预报中的可靠性和准确性，也能够指导我们更好地改进数值模式。
在沈阳地区降水预报中，数值模式的检验评估工作近年来得到了积极推进。
通过对数值模式的降水预报结果和实际观测数据进行比对，我们发现数值模式的降水预报在时间尺度和空间尺度上都有了较大的改进，尤其是在对降水发生的时间和位置的预报上取得了较好的准确性。
不同数值预报产品对比分析及其效果检验
2021.08科学技术创新随着数值与预报产品的快速发展,数值预报产品不断完善,预报精度也越来越高,但各种数值预报产品都有各自的优缺点,并且在预报时还要考虑地形、边界条件、初始场、物理过程及模式自身的影响,尤其是对定量降水预报无论是从量级大小,还是从空间分布来看都不可避免的会存在一些误差[1]。
因此,对数值预报产品的对比检验和分析,需要选择更好的数值预报产品来提高预报的准确率。
预报员应用数值预报产品时,对数值模式预报的形势场、要素场在时效、移动、强弱等方面,时常感到有定性的预报偏差,这给天气预报带来了一定的困难,并且随着预报时间的增加,预报误差也逐渐增大,准确率随之减弱[2-4]。
除此之外,预报员应该在预报的过程中要对预报误差检验并且分析,了解预报产品性能,从而得出结论,提高对数值预报产品的利用率[5]。
1资料与研究方法本文采取四川省2015年8月1日-30日20时的24h 累计降水量资料、ECM W F 、T639模式20时24h 和48h 的网格点降水资料,把当天20时ECM W F 和T63924h 、48h 传真降水预报资料分别插值到四个(温江站,西昌站,甘孜站,红原站)站点上,获得两种预报产品,其中西昌站实况降水观测资料中8月2日和7日缺测,在统计过程中降水以0.0m m 处理。
本文对四川盆地的降水量级进行检验,从而了解降水模式的预报性能。
2模式预报对降水量的检验降水过程是由各种天气尺度系统相互作用产生的,而这种相互作用是复杂多变的,因此,主观分析无法对各种降水预报时效的预报效果作长时间的尺度分析,本节资料选择8月的降水预报24h 、48h 预报时效的24h 预报值与其对应时间段的24h 实况值进行检验分析,检验的客观方法选择TS 评分检验和预报偏差B 值检验,另有空报率和漏报率辅助检验。
降水检验时,定义24小时降水量为8月每日20时到次日20时的累计降水量,相对应模式预报为24h 降水量。
ECMWF高分辨率模式降水预报能力评估与误差分析
ECMWF高分辨率模式降水预报能力评估与误差分析曹越;赵琳娜;巩远发;许东蓓;高迎娟【摘要】利用2015—2017年6—8月ECMWF高分辨率模式(ECMWF-Hi)的加工产品,结合我国2400多个国家级气象站逐小时降水观测资料,对ECMWF-Hi产品24 h降水预报的准确度、集中度和相关性进行了评估,并与ECMWF集合预报模式(ECMWF-EPS)24 h降水预报产品进行比较.为更好地描述预报的集中度,避免单纯用标准差比或平均值比刻画预报集中度的缺陷,建立一个综合标准差和平均值的R指数,用之定量描述模式预报的集中度.结果表明:(1)ECMWF-Hi在均方根误差的检验方面并未表现出优势;而分辨率较低的ECMWF-EPS集合平均预报误差最小.(2)ECMWF-Hi对研究区域降水预报的集中度的整体描述较为准确,离散度与观测较为相似,预报期望也与观测降水的期望最接近,EC-MWF-Hi比ECMWF-EPS的集合控制预报与集合平均对观测降水集中度的刻画较为准确.(3)研究区域内各站点R指数分布表明,ECMWF-Hi与ECMWF-EPS控制预报、平均预报相比,对平均值预报不足的站点较多,且这些站点的预报集中度普遍大于观测,ECMWF-Hi的降水预报更接近观测降水.(4)评估应用结果表明,R指数不仅能定性评估模式的集中度,也可定量描述集中度大小.【期刊名称】《暴雨灾害》【年(卷),期】2019(038)003【总页数】10页(P249-258)【关键词】ECMWF高分辨率模式;降水预报;误差分析;集中度;R指数【作者】曹越;赵琳娜;巩远发;许东蓓;高迎娟【作者单位】成都信息工程大学高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225;中国气象科学研究院,北京100081;中国气象科学研究院,北京100081;成都信息工程大学高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225;成都信息工程大学高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225;成都信息工程大学高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225;吉林省通化市气象局,通化134001【正文语种】中文【中图分类】P456.7引言数值天气预报是用一组流体力学和热力学方程组，根据一定初始条件和边界条件，积分求解未来一定时段大气运动状态的方法。
沈阳地区一次大雨到暴雨预报技术总结
沈阳地区一次大雨到暴雨预报技术总结作者：刘青李晓鸥张琳李琳琳侯婉婷吴宇童杨黎黎来源：《西部论丛》2019年第28期一、天气概况2019年7月29日至30日，受低涡和蒙古低压共同影响，沈阳市出现大雨到暴雨，局部大暴雨。
全地区平均降水量40.4毫米，最大降水量142.0毫米，出现在法库丁家房镇。
此次过程具有降水强度大、降水分布西北多东南少等特点，对城市防汛和交通带来极大影响。
二、成因分析1. 资料与方法利用高空探测、地面等常规资料;欧洲细网格等数值预报产品对此次过程的成因进行了分析。
得出此次大雨发生的主要原因，为今后的大雨预报提供很好的借鉴。
2. 天气尺度系统分析2.1环流背景分析2.1.1 500hPa29日08时500hPa贝加尔湖东南部、外蒙古地区为一低值系统，河套地区东部存在浅槽。
29日白天槽线逐渐东移加深，低涡逐渐东移南压。
到了20时南北两个系统汇合。
29日夜间由于受到副高的阻挡，整个系统移动缓慢，29日夜间是沈阳地区降水最为集中时期。
2.1.2 850hPa29日850hPa在华北东部有一东北西南向的切变线，切变线前，西南急流风速达到16m/s，将海上水汽不断向东北输送。
沈阳地区比湿达到12g/kg以上。
2.1.3 地面29日白天，内蒙古地区存在一中心气压为995hPa的低压，逐渐东移南压;河北东部地区也存在一低压系统，并逐渐向东北方向移动。
29日17时南北系统在辽宁西北部地区汇合，夜间沈阳地区一直位于低压的底前部，降水强度较大。
综上分析，受低涡和蒙古低压的共同影响，低空急流在我省建立并加强，将海上水汽由西南向东北不断输送，并且，我省一直位于低压的底部，并受到副高系统的阻挡，形成有利于出现明显降水的天气形势，造成了沈阳地区暴雨，局部大暴雨的天气。
2.2探空资料分析29日20时，Tlogp图上沈阳（选取通辽54135站探空）上空垂直风切变并不大。
K指数24.7，沙氏指数4.3，Cape值为75.3，这些指标都表明大气层结相对稳定。
全国雷达分钟降水方法在面雨量预报上应用的检验
全国雷达分钟降水方法在面雨量预报上应用的检验作者：丁劲张国平高金兵王曙东王阔音薛冰章芳杨静来源：《安徽农业科学》2021年第17期摘要为了解基于全国雷达分钟降水方法在面雨量上的短期预报效果，利用2020年7月25日08：00—28日08：00安徽巢湖及其子流域的实况面雨量数据，依据平均绝对误差、均方根误差、TS评分、漏报率和空报率几项检验指标，对安徽巢湖及其子流域研究时段内逐小时和累计2 h面雨量预报结果进行检验评估。
结果表明，全国雷达分钟降水方法对巢湖北部平原区子流域的预报效果好于南部丘陵地区子流域;累积2 h产品的预报效果好于逐小时产品的预报效果;对小雨量的预报结果优于大雨量的预报结果。
关键词全国雷达分钟降水方法;流域;面雨量;短期预报;检验中图分类号 S165 文献标识码 A文章编号 0517-6611（2021）17-0221-05doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.17.056Abstract In order to understand the short-term forecasting effect on the surface rainfall based on the minute quantitative precipitation forecast （MQPF），the actual surface rainfall data of Anhui Chaohu Lake and its sub-catchments from 08：00 July 25 to 08：00 July 28， 2020 were used to relyon the average absolute error，root mean square error，TS score，omission rate and false prediction ratio were several test indicators to test and evaluate the hourly and cumulative 2-h area rainfall forecast results during the study period of Chaohu Lake and its sub-catchments in Anhui.The results showed that the MQPF forecast had a better forecasting effect on the sub-basins in the northern plain area of Chaohu Lake than those in the southern hilly area.More accurate forecast could be seen in cumulative two-hour products than hourly products.The low rainfall level showed better results than the forecast for high rainfall level.Key words Minute quantitative precipitation forecast （MQPF）;Basins;Area rainfall;Short-term forecast;Verification面雨量是水文预报中的一个重要参量，面雨量预报的精度直接关系到洪水预报精度和洪水调度决策的科学性[1]。
三种数值模式对长江上游面雨量预报能力的评估
三种数值模式对长江上游面雨量预报能力的评估向永龙;邬昀;孙士型;范元月;饶传新【摘要】Abstrat:Using the daily area rainfall of observation and three forecasting models in the upper reaches of the Yangtze River from 2007 to 2008, based on TS scoring methods, the capability is inspected of the models to heavy prediction over the upper reaches of the Yangtze River. Test results show that the three models are of different precipitation forecasting capacity:the score of Japan's JMH Model is 38.5%;the score of China's T213 model is 28.2%;the score of Germany GER model is 26.9%. Based on the qualitative assessment of precipitation area, a linear regression equation is established for precipitation forecast products and the precipitation.%提利用2007—2008年长江上游逐日面雨量实况和中国T213、日本JMH、德国GER三种数值模式降水预报格点资料，采用TS评分方法，检验三种数值模式对长江上游面雨量≥20mm强降水的预报能力。
检验结果显示，日本JMH模式12～36h预报评分达38.5％；中国T213模式为28.2％；德国GER 模式为26.9％。
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数值模式在沈阳地区降水预报中的检验评估
近年来，我国各地不断加大对气象服务的投入，完善气象预报技术。
而降水预报作为
气象预报中最重要的一项，更是受到了广泛的关注。
在降水预报中，数值模式作为预报工
具之一，被广泛应用于各种气象预报中，因为数值模式预报可以提供预报区域内具有空间
和时间跨度的气象要素，能够为预报员提供有关降水的相关数据信息这对于制定天气预警、指导生产等方面都有着很大的作用。
然而，数值模式预报在实际应用中的精度和稳定性还存在着较大的挑战。
因此，对数
值模式预报结果的检验与评估，对于了解数值模式预报数据的可靠性和精度，指导实际气
象预报有着至关重要的作用。
本文以沈阳地区为例，介绍数值模式在降水预报中的基本思
路及相应评估方法。
一、数值模式评估方法
（1）误差评估法
误差评估法是常用的数值模式预报评估方法，常采用比较观测值与数值模式预报值之
间的差异，评估预报精度。
常见的误差评估指标包括平均误差（ME）、均方根误差（RMSE）、相关系数、r和偏差系数（BIAS）等等。
a、平均误差（ME）
平均误差是指在数值模拟和实测结果之间求取差值，再对这些差值求平均的值，公式为：
ME=(1/n)Σ(Xp-Xo)i
其中，Xp是模式预报值，Xo是实测值，n是样本容量，“ i”是表示第i个样本。
均方根误差是指用平均误差的平方和除以样本数，再开方，并四舍五入到指定的位数，公式为：
其中，“²”表示平方，n表示样本容量。
c、相关系数r
相关系数r是衡量数值模式预报与实验测值相关性强弱的评估指标，数值越接近1，
说明预报精度越高。
具体的计算公式为：
r=[Σ(xi-x)(yi-y)]/[√{Σ(xi- x)²}×√{Σ(yi-y)²}]
其中，xi和yi分别代表观测值和预报值，x和y分别代表样本均值。
d、偏差系数（BIAS）
偏差系数（BIAS）是数值模式预报和观测值之间的平均相对误差，用来反映模式预报
的偏离程度。
公式为：
BIAS=Σ(Xp-Xo) ÷ ΣXo
其中，Xo代表观测值，Xp代表预报值。
（2）频率分布法
频率分布法是对比预报雨量与实测雨量的相对大小程度来比较数值模式预报结果同实
测结果之间的接近度，适用于比较大范围的预报评估，常用的是预报和实测之间的累计分
布函数（CDF）和可靠性图（ROC）。
沈阳地区地处东北亚地区，典型的温带大陆型气候，气候变化显著，降水分布不均匀，而数值模式在沈阳地区的预报效果往往较为复杂和难以把握。
为了更好地了解数值模式在
沈阳地区的降水预报效果，我们以2018年为例，进行检验评估。
利用地面降水、探空和NCEP FNL重分析数据，分别选取3个时次实际降水数据，和3种数值模式（GFS，WRF和ECMWF）的降水预报进行对比，计算ME、RMSE、r和BIAS等指标，结果如下图所示。
由上图可以看出，GFS数值模式在12月降水预报中表现最好，而WRF数值模式在11
月和1月降水预报中表现最好。
同时，可以看出3种数值模式预报结果的平均误差均小于0.5，表明3种数值模式的降水预报精度都较高。
但是，均方根误差在某些预报时期存在明显的偏大现象，说明预报结果的分布存在一定的不稳定性。
在相关系数和偏差系数的评估中，GFS数值模式表现相对最好，并且在11月份的降水预报中表现最为稳定，而WRF数值模式在12月份的降水预报中表现相对最好，但是其预报结果的稳定性仍然需要进一步的确认。
三、结论。