舟山风力智能网格精细化订正释用技术

介绍了一种智能网格订正释用技术,该技术对EC细网格风力资料进行线性加密,对比其结果和站点平均风实况,采用逐时加权滚动更新的方法,利用站点平均风和极大风关系,进行订正释用。检验浙江省气象局指定的12个考核关键点0~6 h、0~12 h、0~24 h和0~48 h的平均极大风绝对误差分别为1.14 m/s、1.23 m/s、1.48 m/s和1.72 m/s。开发的舟山风力智能网格精细化订正释用平台对2020年台风“美莎克”的风力预报较为精准,4个县区局预报过程极大风力绝对误差平均仅为1.25 m/s,对9月11日小尺度低压风力预报的修正效果显著,嵊泗站点极大风力由9~10级修正到7级以下。

基于偏差分析的风力预报订正释用技术

本文利用浙江舟山嵊泗、定海、普陀、岱山四个站点的10 m风实况资料,深入分析2019—2020年的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)10 m风格点预报产品偏差,并构建了订正模型,使用2021年的数据对订正模型进行独立检验,得到如下结论:①站点0~33 h逐3 h的预报实况误差绝对值较为稳定。②站点前后时次平均风预报实况误差,存在一元线性关系,且系数稳定。③站点平均风极大风关系与地形遮蔽、风力大小、下垫面等有关,一元二次模型能更精确地反映两者关系。④指标站平均风预报实况绝对误差分别精减至1.16 m/s、0.86 m/s、0.94 m/s、0.94 m/s,改进百分比分别为12%、62%、17%、10%,极大风平均绝对误差分别为2.12 m/s、2.58 m/s、2.69 m/s、2.86 m/s。总体上应用成效较好,可应用于实际业务。