为更好地理解格点融合实况数据与观测数据的差异和代表性,利用甘肃兰州和武威两地站点的观测数据对中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)地面2 m气温融合产品进行检验评估及偏差订正。结果表明:(1)逐...为更好地理解格点融合实况数据与观测数据的差异和代表性,利用甘肃兰州和武威两地站点的观测数据对中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)地面2 m气温融合产品进行检验评估及偏差订正。结果表明:(1)逐小时气温和日最低气温融合产品的平均误差总体为负值,较实际气温偏低,且在2500 m以下误差随海拔上升而减小;日最高气温融合产品平均误差在海拔1500 m附近为负值,1500 m以上误差变为正值且随海拔升高而增大;日最高和最低气温误差较逐小时气温误差偏大,但平均误差均在2℃以内。(2)通过近网格点检验,发现逐小时CLDAS气温产品白天与实况相近,夜间较实况偏低0.2℃;日平均气温CLDAS融合产品总体较实况偏低1℃,兰州城区产品偏差相对较小;30℃以上高温天数融合产品与实况分布基本一致,但在兰州城区,CLDAS融合产品的高温天数较观测天数偏少。(3)线性回归法和递减平均法对CLDAS气温融合产品都有一定的订正效果,递减平均法订正效果更优且在高海拔地区订正效果更明显。CLDAS气温实况融合产品在兰州和武威两地能较好地反映气温变化特征,但日最高、最低气温误差较逐小时气温大,且在复杂地形下误差相对较大。展开更多
根据IASI（Infrared Atmospheric Sounding Interferometer）的资料特征和GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）同化系统的具体情况,建立了适用于业务使用的关于IASI辐射率资料的偏差订正方案,该方案包括扫描...根据IASI（Infrared Atmospheric Sounding Interferometer）的资料特征和GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）同化系统的具体情况,建立了适用于业务使用的关于IASI辐射率资料的偏差订正方案,该方案包括扫描偏差订正和气团偏差订正。统计表明,IASI资料的扫描偏差不像微波资料一样具有明显的纬度依赖性,但在2x2的像元内存在某种特殊的扫描偏差,临边测量相对于星下点的扫描偏差可以用＂扫描角＂作为自变量而消除,而2x2的像元内的偏差只能通过稀疏化来规避;气团偏差主要根据当时的天气条件进行订正,利用模式背景场作为预报因子定量给出天气条件,采用1 000~300 h Pa的厚度、200~50 h Pa的厚度、50~20 h Pa的厚度以及模式地表温度作为预报因子。订正方案的试验结果显示,偏差能够长时间维持在比较低的稳定水平,订正结果显著。展开更多
本文通过对2013年6月20日至7月20日GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)_RAFS(Rapid Analysis and Forecast System)系统每天8个时次每3 h的2 m温度预报进行分析,发现各时次的预报均能较好地表征2 m温度日...本文通过对2013年6月20日至7月20日GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)_RAFS(Rapid Analysis and Forecast System)系统每天8个时次每3 h的2 m温度预报进行分析,发现各时次的预报均能较好地表征2 m温度日变化特征,但预报与实况存在一定的偏差,其中西藏东部川西高原、云贵高原、江南武夷山脉偏低于实况可达3℃,而华北地区偏高于实况3℃以上。为了减小GRAPES_RAFS系统偏差对2 m温度预报的影响,本文采用平均法、双权重平均法、滑动平均法和滑动双权重平均法分别对GRAPES_RAFS系统2 m温度预报产品进行偏差订正,并对订正前后的结果进行检验分析和对比。结果表明:2 m温度订正后的平均误差大部地区减小到(-1~1℃),而均方根误差大部地区降低到2.5℃内。对于偏差较大地区,订正效果更为明显,如西藏东部川西高原,经过订正,平均误差绝对值由订正前3℃以上降低到1℃内,而RMSE由订正前4℃以上控制到3℃内。对比四种订正方法,双权重订正方法与平均法订正整体效果接近,但对个别站点,双权重订正法要优于平均法,经过滑动的订正方法比无滑动的订正方法订正效果更好,订正效果最好的是滑动双权重平均法,全国平均误差大部分在(-0.5~0.5℃)内,不超过(-1~1℃)的范围。展开更多
针对集合预报存在的偏差和集合离散度通常偏小的问题,在卡尔曼滤波递减平均的一阶矩和二阶矩偏差订正方案的基础上发展了综合偏差订正方案,并利用B08RDP WWRP(The WWRP Beijing 2008 Olympics Research and Development Project)项目中...针对集合预报存在的偏差和集合离散度通常偏小的问题,在卡尔曼滤波递减平均的一阶矩和二阶矩偏差订正方案的基础上发展了综合偏差订正方案,并利用B08RDP WWRP(The WWRP Beijing 2008 Olympics Research and Development Project)项目中日本气象厅(JMA)区域集合预报的850 hPa温度资料,将敏感性试验得到的一阶矩和二阶矩订正的最优权重系数应用于综合偏差订正方案,并对其订正效果进行多方面检验分析。试验结果表明,一阶矩订正可以有效减小集合平均偏差,集合平均预报质量得到了明显改善;二阶矩订正对集合离散度具有较强的调整能力,订正后的集合预报可靠性、区分不同天气事件的能力总体上得到了提高;综合偏差订正方案有效融合了一阶矩和二阶矩订正的优势,其各自的最优权重系数适用于综合偏差订正方案,对集合平均偏差和离散度具有良好的订正效果,能够改善集合预报的整体质量。但一阶矩与二阶矩订正对综合偏差订正的贡献程度随评分指标而异,一阶矩订正对等级概率(RPS)评分和异常值百分比评分的贡献分别为83.75%和18.83%,可信度的改善约83.98%源于二阶矩订正,而相对作用特征(ROC)评分中二者的贡献基本相当。展开更多
借助第五次国际耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5)多模式集合数据及英国气候研究所(Climatic Research Unit Time-Series version 4.0,CRU TSv4.0)的格点降水资料,分析了多模式集合平均降水在亚...借助第五次国际耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5)多模式集合数据及英国气候研究所(Climatic Research Unit Time-Series version 4.0,CRU TSv4.0)的格点降水资料,分析了多模式集合平均降水在亚洲的偏差分布特征,检验了三种偏差订正统计方法,并且预估了2021~2050年亚洲降水的可能变化。结果表明,在CMIP5历史气候模拟中,多模式集合降水在亚洲存在明显偏差,北方降水偏多,南方偏少,其中在青藏高原、内蒙古、蒙古国等地明显偏多达30%~40%,南亚偏少30%~40%,在越南和华南沿海偏少20%~30%等。2006~2015年预估降水偏差型与历史气候模拟相似,具有准定常性,可以通过二者之差将其消去。偏差订正检验表明,单纯除去模式气候漂移后的降水距平太小,尽管距平符号一致率较高。在暖季(5~10月),一元对数回归偏差订正结果在北方略优于一元差分回归,在冷季(11月至次年4月)与此相反,二者结合可以构成区域组合回归偏差订正法。最后,用组合订正法订正了RCP4.5情景下20个CMIP5模式集合2021~2050年亚洲降水预估偏差,又利用某些区域的去除模式漂移后的订正结果对其盲区进行了补充订正。结果表明,相对于1976~2005年气候平均,在暖季,中国南方、南亚东北部、中亚南部、阿拉伯半岛东北部等地降水可能减少10%~20%;从中国的三江源区到淮河流域带降水会增加约20%,东北南部的降水会增加约10%;新疆北部降水增加约10%,南部约20%;华北和东北大部降水减少约10%~20%;中南半岛北部降水增加约10%;亚洲高纬度地带降水也略有增加。在冷季,亚洲降水呈现北方增加,南方减少的格局,其中南亚降水减少最明显,达-10%左右,中国西南部减少约-5%;中国西部降水增加幅度为20%~40%,华北和东北增加约5%;亚洲高纬度降水增加约为10%~40%。因此,随着气候暖化,未来30年中国的淮河流域、长江和黄河上游可能降水增多,而西南地区的旱情可能会持续,建议有关部门提前做好应对部署。展开更多
文摘为更好地理解格点融合实况数据与观测数据的差异和代表性,利用甘肃兰州和武威两地站点的观测数据对中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)地面2 m气温融合产品进行检验评估及偏差订正。结果表明:(1)逐小时气温和日最低气温融合产品的平均误差总体为负值,较实际气温偏低,且在2500 m以下误差随海拔上升而减小;日最高气温融合产品平均误差在海拔1500 m附近为负值,1500 m以上误差变为正值且随海拔升高而增大;日最高和最低气温误差较逐小时气温误差偏大,但平均误差均在2℃以内。(2)通过近网格点检验,发现逐小时CLDAS气温产品白天与实况相近,夜间较实况偏低0.2℃;日平均气温CLDAS融合产品总体较实况偏低1℃,兰州城区产品偏差相对较小;30℃以上高温天数融合产品与实况分布基本一致,但在兰州城区,CLDAS融合产品的高温天数较观测天数偏少。(3)线性回归法和递减平均法对CLDAS气温融合产品都有一定的订正效果,递减平均法订正效果更优且在高海拔地区订正效果更明显。CLDAS气温实况融合产品在兰州和武威两地能较好地反映气温变化特征,但日最高、最低气温误差较逐小时气温大,且在复杂地形下误差相对较大。
文摘根据IASI（Infrared Atmospheric Sounding Interferometer）的资料特征和GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）同化系统的具体情况,建立了适用于业务使用的关于IASI辐射率资料的偏差订正方案,该方案包括扫描偏差订正和气团偏差订正。统计表明,IASI资料的扫描偏差不像微波资料一样具有明显的纬度依赖性,但在2x2的像元内存在某种特殊的扫描偏差,临边测量相对于星下点的扫描偏差可以用＂扫描角＂作为自变量而消除,而2x2的像元内的偏差只能通过稀疏化来规避;气团偏差主要根据当时的天气条件进行订正,利用模式背景场作为预报因子定量给出天气条件,采用1 000~300 h Pa的厚度、200~50 h Pa的厚度、50~20 h Pa的厚度以及模式地表温度作为预报因子。订正方案的试验结果显示,偏差能够长时间维持在比较低的稳定水平,订正结果显著。
文摘针对集合预报存在的偏差和集合离散度通常偏小的问题,在卡尔曼滤波递减平均的一阶矩和二阶矩偏差订正方案的基础上发展了综合偏差订正方案,并利用B08RDP WWRP(The WWRP Beijing 2008 Olympics Research and Development Project)项目中日本气象厅(JMA)区域集合预报的850 hPa温度资料,将敏感性试验得到的一阶矩和二阶矩订正的最优权重系数应用于综合偏差订正方案,并对其订正效果进行多方面检验分析。试验结果表明,一阶矩订正可以有效减小集合平均偏差,集合平均预报质量得到了明显改善;二阶矩订正对集合离散度具有较强的调整能力,订正后的集合预报可靠性、区分不同天气事件的能力总体上得到了提高;综合偏差订正方案有效融合了一阶矩和二阶矩订正的优势,其各自的最优权重系数适用于综合偏差订正方案,对集合平均偏差和离散度具有良好的订正效果,能够改善集合预报的整体质量。但一阶矩与二阶矩订正对综合偏差订正的贡献程度随评分指标而异,一阶矩订正对等级概率(RPS)评分和异常值百分比评分的贡献分别为83.75%和18.83%,可信度的改善约83.98%源于二阶矩订正,而相对作用特征(ROC)评分中二者的贡献基本相当。
文摘中国新一代天气雷达可以进行较大范围降水的定量估测,但相邻站雷达之间的资料可能存在不一致性而影响组网应用效果。将热带降雨测量卫星TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)上携带的降水雷达PR(Precipitation Radar)作为统一的参照,针对2010年5-8月份长江中下游降水天气期间PR与苏南三部(南京、常州、南通)雷达的7次匹配事件的资料进行一致性分析,并利用经质量控制后得到的比较适宜于对比分析的数据集建立订正关系,进行偏差订正,分析订正效果,并详细比较其中两次事件订正前后地基雷达数据之间的差异。结果表明:(1)南京雷达反射率因子强度比常州雷达低3.5 d B左右,常州比南通低0.9 d B左右,3 km高度的回波强度拼图存在明显不连续;(2)将TRM M PR作为参照,利用预处理后的雷达观测数据样本,计算得出南京、常州、南通各地基雷达与PR的差值,并进行偏差订正后,南京与常州、常州与南通之间的反射率因子差值减小成为0.3和0.2,拼图效果也明显改善。
文摘借助第五次国际耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5)多模式集合数据及英国气候研究所(Climatic Research Unit Time-Series version 4.0,CRU TSv4.0)的格点降水资料,分析了多模式集合平均降水在亚洲的偏差分布特征,检验了三种偏差订正统计方法,并且预估了2021~2050年亚洲降水的可能变化。结果表明,在CMIP5历史气候模拟中,多模式集合降水在亚洲存在明显偏差,北方降水偏多,南方偏少,其中在青藏高原、内蒙古、蒙古国等地明显偏多达30%~40%,南亚偏少30%~40%,在越南和华南沿海偏少20%~30%等。2006~2015年预估降水偏差型与历史气候模拟相似,具有准定常性,可以通过二者之差将其消去。偏差订正检验表明,单纯除去模式气候漂移后的降水距平太小,尽管距平符号一致率较高。在暖季(5~10月),一元对数回归偏差订正结果在北方略优于一元差分回归,在冷季(11月至次年4月)与此相反,二者结合可以构成区域组合回归偏差订正法。最后,用组合订正法订正了RCP4.5情景下20个CMIP5模式集合2021~2050年亚洲降水预估偏差,又利用某些区域的去除模式漂移后的订正结果对其盲区进行了补充订正。结果表明,相对于1976~2005年气候平均,在暖季,中国南方、南亚东北部、中亚南部、阿拉伯半岛东北部等地降水可能减少10%~20%;从中国的三江源区到淮河流域带降水会增加约20%,东北南部的降水会增加约10%;新疆北部降水增加约10%,南部约20%;华北和东北大部降水减少约10%~20%;中南半岛北部降水增加约10%;亚洲高纬度地带降水也略有增加。在冷季,亚洲降水呈现北方增加,南方减少的格局,其中南亚降水减少最明显,达-10%左右,中国西南部减少约-5%;中国西部降水增加幅度为20%~40%,华北和东北增加约5%;亚洲高纬度降水增加约为10%~40%。因此,随着气候暖化,未来30年中国的淮河流域、长江和黄河上游可能降水增多,而西南地区的旱情可能会持续,建议有关部门提前做好应对部署。
