北半球中纬度地区地面气温的超级集合预报

基于TIGGE资料中的ECMWF、JMA、NCEP和UKMO四个中心2007年6月1日-8月31日北半球中纬度地区地面气温24～168h集合预报资料，分别利用固定训练期超级集合（SUP，Superensemble）和滑动训练期超级集合（R—SUP，Running Training Period Superensemble）对2007年8月8—31日预报期24d进行超级集合预报试验。采用均方根误差对预报结果进行检验评估，比较了两种超级集合方法与最好的单个中心模式预报、多模式集合平均的预报效果。结果表明，SUP预报有效降低了预报误差，24～144h的预报效果优于多模式集合平均（EMN，Ensemble Mean）和最好的单个中心预报，168h的预报效果略差于EMN。R－SUP预报进一步改善了预报效果。对于24～168h的预报，R－SUP预报效果都要优于EMN。尤其对于168h的预报，R－SUP改进了预报效果，优于EMN。

基于CLDAS的格点温度预报偏差订正方法

利用国家气象信息中心CLDAS格点温度实况、中央气象台SCMOC格点温度预报以及山西省站点观测温度,采用非独立性检验综合评估CLDAS在山西区域的适用性。在此基础上,采用滑动训练期订正方案,基于格点实况开展SCMOC温度预报场的客观订正。结果表明:(1)复杂地形对山西CLDAS格点温度实况的精度有一定影响,但最高气温的分析精度优于最低气温,表明地形对最低气温的偏差影响更显著,高海拔地区CLDAS最低气温一般对应为负偏差,低海拔地区一般对应为正偏差。(2)CLDAS格点温度实况的偏差空间分布具有时间延续性,进行简单的系统偏差订正后,最高、最低气温格点实况的精度分别提升1.1%、9.7%,与站点观测更为吻合。(3)基于改进后的CLDAS格点温度实况,采用滑动偏差订正方案,显著改善了山西省SCMOC温度预报的准确率。2019年,滑动偏差订正后的24 h时效最高、最低气温预报准确率较SCMOC温度预报分别提升2.7%、4.7%,订正后的短期温度预报质量有较大提高,优于预报员主观预报。

最优集合预报订正方法在客观温度预报中的应用

数值模式的直接输出预报在实际应用时常与实况产生一定的偏差,对模式预报进行有效的本地化订正是提高预报准确率的重要手段。以欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式细网格资料,采用最优集合(anolog ensemble,AnEn)预报订正方法对北京市各站1~7 d的日最高气温和日最低气温进行订正,并对相关参数进行了本地化。采用了滑动训练期、优化变量权重两种方案进行训练。检验评估结果表明:(1)滑动训练期采用60 d时能同时保证计算效率和预报准确率;采用最优变量权重方案后,与预报员主观预报准确率对比,AnEn的最低气温优于预报员主观预报,最高气温基本相当;增加训练期的长度(引入多年的历史资料)相比优化变量权重方案能更有效地提高预报准确率。(2)AnEn预报订正方法在改善数值模式预报的固有偏差(如对由数值模式对局地地形、边界层日变化等形成的误差)效果显著,有较好的应用价值;对于因局地天气(如霾、降水、大风等)影响下,AnEn的温度预报准确率虽优于ECMWF,但不如主观预报,未来还有改进空间。还对检验结果进行了时间和空间验证,确保在以后的业务尤其是智能网格预报业务中的运行效果。

超级集合预报在湖南地区的试验分析

基于TIGGE集合预报资料分析评估了欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)4个模式系统在湖南2008年低温雨雪冰冻天气过程中的气温预报技巧,并对湖南地面气温和欧亚地区500 hPa天气形势进行了超级集合预报试验。结果表明,在湖南地区,ECMWF的预报效果最好,CMA的预报效果最差,并且ECMWF的168 h预报误差小于CMA的24 h预报误差。滑动训练期超级集合预报误差比较稳定,预报效果优于最好的单中心模式和固定训练期超级集合预报。对于24～72 h预报时效滑动窗口可选取50 d左右,而对于96～168 h预报时效的滑动窗口有必要选取2个月以上。此外,滑动训练期超级集合预报各时效对500 hPa天气形势的预报技巧都比单中心的预报技巧高,并且和实况资料相比,其预报效果也比较好。

青海省海西州气温客观预报方法初探

运用CMA-3KM模式资料,使用不同的训练期滑动平均订正2020年6月~2021年5月青海省海西州国家站点的2 m温度,对订正预报和原始数据进行对比分析。结果表明:总体上训练期越长,准确率越高,但这种特征越明显时,准确率分布较期望值更分散;最优集成方案的订正效果秋冬季高于春夏季、中西部高于东部;总体上应用效果较好,可为今后海西州气温客观预报奠定基础,并为提高气温客观预报准确率提供参考依据;但该方法对于降温过程的预报能力表现较不稳定,因此对于降温过程中的气温客观预报方法,有待进一步研究和探讨。