评估检验法在食醋感官评价中的应用

采用评估检验法对食醋感官质量进行了评定,结果表明:食醋样品253为一级品,样品163为二级品,样品238为三级品,3种食醋感官评定级别从高到低为253>163>238,适合于确定食醋级别的感官检验。

应用评估检验法感官评定羊肉新鲜度

本文介绍了应用评估检验法感官评定羊肉新鲜度的方法,通过应用该方法感官评定羊肉新鲜度,说明该方法能根据肉品的各项感官要求得出整个样品的评估结果,适于肉品新鲜度的感官检验。

应用评估检验法感官评定凝固型酸奶风味

文章介绍了应用评估检验法感官评定凝固型酸奶风味的方法,通过应用该方法感官评定凝固型酸奶风味,说明该方法能根据凝固型酸奶的各项感官要求得出整个样品的评估结果,适于凝固型酸奶的感官检验。

CMORPH和TRMM 3B42降水估计产品的评估检验

文章利用2007-2010年中国2447个站点的逐小时降水观测数据对同期CMORPH和TRMM 3B42卫星降水估计产品进行了检验和评估。经过对比分析得出:CMORPH和TRMM 3B42卫星降水资料与地面台站资料的日平均降水量空间分布具有较好的相似性,3 h降水量的相关系数在大部分地区分别在0.5和0.4以上;偏差均在±0.25 mm之间,但CMORPH存在显著的南北差异;平均绝对误差、相对误差和均方根误差均存在明显的季节周期性变化;两种卫星资料能够较好反映我国大部分区域夏季降水日变化特征,但在部分地区存在大的偏差;CMORPH和TRMM 3B42总空演率分别为7.23%和2.63%,总漏演率分别为3.25%和5.50%。

内蒙古地区T639气象要素预报性能评估检验

通过T639模式预报产品在内蒙古地区降水量、2m温度、相对湿度和10m风向、风速及降水过程预报效果的适用性研究,得出以下结论,温度和相对湿度预报的准确率较风向、风速明显偏高,温度和相对湿度预报的误差系统偏小,风速预报误差偏大的概率较大;降水量的预报准确率随降水等级增加而递减,对小雨而言,模式漏报率小于空报率,多报降水的偏差和少报降水的偏差相近。在预报要素空间分布上,风向预报的偏差顺时针偏转,其夹角小于45°,温度预报偏差总体偏小,相对湿度预报偏差由西向东表现为"+、-、+、-"的分布特征;小雨和中雨落区预报偏大,暴雨落区预报偏小;贝加尔湖冷涡强度的预报偏强,西太平洋副热带高压的强度预报偏弱,影响范围偏西偏北。

辽宁省生长季CLDAS土壤相对湿度产品的评估检验

基于辽宁省2020年生长季(5-10月)逐日自动土壤水分站观测资料,利用相关系数(r)、均方根误差(RSME)、平均绝对误差(MAE)和偏差(ME)等统计评估指标对0-10cm、0-20cm和0-50cm层次的CLDAS(中国气象局陆面数据同化系统)土壤相对湿度产品在辽宁省的模拟表现进行评估检验,以确定其在辽宁省的适用性。结果表明,3个土壤层次的CLDAS土壤相对湿度模拟结果与观测值在时间尺度上存在趋势一致性,具有显著的正相关。生长季内辽宁省CLDAS平均土壤相对湿度模拟结果整体偏高,CLDAS对土壤相对湿度在60%~90%之间的模拟效果较好,对偏湿状态(RSM>90%)和偏干状态(RSM<60%)的模拟效果欠佳。3个层次的CLDAS土壤相对湿度模拟结果与观测值存在一致的空间变化趋势,总体呈西低东高趋势分布。CLDAS土壤相对湿度模拟结果与观测值呈显著正相关关系,0-20cm和0-50cm层次上全省大部地区相关系数超过0.8。误差评估结果在全省范围内的分布趋势一致,辽宁东部、南部和西部的误差较小,北部和中部的部分地区误差较大,在康平—彰武—新民—台安一线出现误差异常高值区。CLDAS土壤相对湿度模拟结果在辽宁省具有较强的适用性和稳定性,能够较好地反映土壤水分盈亏变化状况。

预评估检验模式提出的意义

为适应新形势新要求,推动外贸稳定增长和转型升级,促进经济平稳健康发展,国务院发布了《关于改进口岸工作支持外贸发展的若干意见》。《意见》指出,推进口岸监管方式创新,通过属地管理、前置服务、后续核查等方式将口岸通关现场非必要的执法作业前推后移,把口岸通关现场执法减到最低限度。在这个大背景下,口岸部门在实践中创新,提出了预评估检验新模式,从而很好地落实了国务院支持外贸发展的有关要求。新模式的成功落地,推动了国检部门、第三方检验检测机构、企业、消费者获得了四方共赢。

预评估检验信息化平台涉及的大数据技术

预评估检验模式已构建的情况下,需要搭建一套信息化平台,才能支持预评估检验的运营。本文概要介绍了预评估检验信息化平台中所使用与涉及到的大数据技术。

预评估检验模式的应用与分析

本文通过试点进口服装预评估检验的具体案例,详细介绍预评估检验模式的构建,并对预评估检验模式推广的前景进行了展望。

预评估检验与大数据技术的深度结合

本文概要介绍了预评估检验与大数据技术是如何进行深度结合的一些技术要点与细节。

CFSv2模式对汛期黑龙江省延伸期时段降水预测检验评估

利用1999-2010年CFSv2模式资料,基于国家气候中心Ps和Cs检验方法,对汛期黑龙江省延伸期时段降水趋势和过程进行检验评估。结果发现:模式预测6月延伸期降水趋势效果较差,但从7月上旬开始至8月中旬模式预测技巧明显提高,Ps评分基本通过65分,距平符号一致率也达到50%以上。模式预测延伸期降水过程效果较好的时间为6月上旬、7月上旬、7月下旬和8月中旬,预测降水日数准确率在20%以上。预测结论可以为业务中延伸期降水预测提供参考依据。

测风塔资料质量控制及效果检验评估

针对选取103座测风塔资料,提出完整的质量控制方案,并基于JRA-55、CRA-40等再分析资料,对测风塔资料的数据质量及质控方案效果进行检验评估。结果表明:(1)大部分测风塔数据的缺测率、可疑率和错误率都较低,只有少数测风塔在某些观测高度处的缺测率、可疑率、错误率较高;(2)无论是温度还是U风,测风塔资料与JRA-55再分析背景场资料的质控Observation-Minus-Background(简称OMB)结果都更接近0,这表明相对于CRA-40再分析资料,JRA-55再分析资料在近地面气象要素重现模拟上具有一定的优势;(3)对测风塔观测资料质量控制效果进行检验评估结果表明,质量控制后的温度和UV风相对于再分析资料的偏差更接近0,标准差减小。相较而言,质量控制后UV风偏差和标准差减小得更多,其应用效果较温度要素好。

CLDAS V2.0逐时气温实况产品在宝鸡市的检验评估

基于宝鸡市所有国家级自动站和区域站观测数据,通过准确率、平均误差、平均绝对误差、均方根误差,对2019-2022年中国气象局第二代陆面数据同化系统(CLDAS V2.0)在宝鸡市的逐时气温网格数据(网格实况)进行检验评估。结果表明:网格实况在国家级自动站的准确率指标高于区域站,平均误差、平均绝对误差、均方根误差指标低于区域站;在国家级自动站中,网格实况对渭滨站、陈仓站、千阳站、麟游站、凤翔站的质量较高;网格实况在9、10月份质量最高,1、2月份质量最低;网格实况在宝鸡市大部分范围平均误差均在-2~2℃,其在第四季度质量最高。

常规海浪预报定量化检验评估方法研究

常规海浪预报内容是一段文字,无法直接应用实况数据进行预报质量的检验评估。在详细调研全国海洋预报机构发布的海浪预报产品的基础上,应用东海预报减灾中心预报结果和实况数据进行反复测试与验证,制定了常规预报产品的处理规则,设计了检验评估方法;通过对存在问题的研讨与论证,重点解决评估波高最小值设定、观测点与预报海域面之间的关系、同一海域多点实况资料选取等定量化检验评估中的关键技术难点,提升了检验评估规则的合理性和适用性。

2023年河南麦区连阴雨过程的数值模式精细化检验评估

基于河南省2706个自动气象站降水观测资料及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、中国气象局的中尺度模式预报产品(CMA-MESO)和华东区域气象中心的中尺度模式预报产品(CMA-SH9),从不同量级降水的TS评分和BIAS评分、误差空间分布特征及典型区域预报偏差日变化特征等方面,检验评估了2023年5月25日至6月5日河南省麦收关键期连阴雨过程的数值模式小时降水预报效果。结果表明:ECMWF对Rh(小时降水量)≥0.1 mm/h的预报表现好,CMA-SH9对Rh≥2 mm/h和Rh≥5 mm/h的预报效果较优,CMA-MESO预报性能较差。对于Rh≥2 mm/h, CMA-SH9对上午和夜间的降水预报效果较优,ECMWF对中午到夜里的预报表现好。各模式都表现出在降水量大值区预报偏差大的特点。CMA-SH9对第一阶段的平均有效降水频次预报与实况最为接近,尤其在西部山区;ECMWF则对第二阶段的预报更贴合实况。尽管此次连阴雨过程中各模式小时降水量和小时降水强度的平均值偏差较大,但并没有表现出显著偏强或偏弱的特征;对于有效降水频次占比预报,ECMWF和CMA-MESO在大多数时次的预报分别表现出显著偏多或显著偏少的特征,CMA-SH9的预报则与实况更为接近。

粤港澳大湾区汛期降水的多模式集成预报方法的评估检验

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、中国气象局(CMA)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、英国气象局(UKMO)五个模式集成的交互式全球大集合预报系统(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,简称TIGGE)资料集的确定性预报、集合预报以及地面降水观测数据,采用多模式集成平均(EMN)、消除偏差集成平均(BREM)、滑动训练期超级集合方法(R_SUP)对2018年华南汛期(4—9月)粤港澳大湾区的降水预报开展了评估检验。总体而言,多模式集成预报方法在大湾区前汛期降水预报的均方根误差平均比后汛期高2 mm;多模式集成预报方法的预报能力在前汛期随着预报时效的延长而呈持续下降趋势,后汛期则表现为短期(24~72 h)下降、中期(72~168 h)持续平稳的变化特点。与预先的假设差异主要表现在:对前、后汛期的降水预报综合表现最好的均是数学原理相对简单的EMN,而BREM和R_SUP的空间平均评分指标则稍差,但其在降水落区预报中仍有较好的预报技巧。

CMA-WSP2.0在江苏地表太阳辐射预报中的检验评估

基于江苏省南京、淮安及吕泗三个标准辐射站2023年6月至12月总辐射观测数据,对中国气象局风能太阳能气象预报系统(CMA-WSP2.0)的地表太阳辐射产品进行检验评估。结果表明:(1)CMA-WSP2.0对南京、淮安和吕泗3 d内太阳辐射的整体预报效果较好,逐15 min第1d的预报与观测值相关系数可达0.85、0.87和0.86,随着预报时效增加,预报效果逐渐降低。(2)以淮安站为例,10—12月预报效果明显优于6—9月,说明秋冬季节明显高于夏季,其中11月预报效果最好,准确率高达92.2%,而7月预报效果最差,准确率仅66.6%,这与梅雨期强降水过程多、天气变化复杂有关。(3)从日变化来看,在11:00—15:00时段模式预报效果偏低,尤其7月。未来将探索应用多种方法对CMA-WSP2.0预报产品进行订正优化以提升其适用性。

2021年四川省2 m温度数值模式预报检验评估

通过对比分析3个区域数值模式(CMA-MESO-3KM、SW3KM和SW9KM)2021年3—12月逐日2 m温度(包括日最高温和最低温)预报结果和气象观测站实况数据,检验评估了3个数值模式对四川省2 m温度的预报性能。结果表明:(1)模式对最低温度预报效果好于最高温度,SW3KM模式对3—10月2 m温度预报略好于SW9KM和CMA-MESO-3KM模式,SW3KM模式对最高、最低温预报效果优于SW9KM模式,其准确率最多可分别提高13.4%、31.9%,较CMA-MESO-3KM模式最多都可提高18.8%。(2)温度误差分布有明显的日变化特征,3个模式预报温度误差从凌晨至上午逐渐减小,而下午至晚上逐渐增大,SW3KM和SW9KM模式预报温度上午较实况偏高,其它预报时段较实况偏低,CMA-MESO-3KM模式预报温度较实况偏低。(3)温度预报准确率与海拔高度密切相关,预报准确率随着海拔高度增加而降低,系统性偏差增大。(4)CMA-MESO-3KM模式冷季温度预报偏高、暖季预报偏低,12时起报略好于00时;SW3KM和SW9KM模式00时起报的20℃以上温度预报偏低、20℃以下温度预报偏高,而12时起报的低于30℃附近温度预报较实况偏低,但00时起报温度误差小于12时起报。

陕西省风的时空分布及ERA5风资料检验评估

利用2017-2019年陕西省99个地面气象观测站资料分析近地面风场的时空分布特征,并对ERA5再分析资料10 m风速产品进行质量评估。结果显示:年平均风速陕北、关中北部及东部、商洛较大,汉江河谷及关中平原西部风速较小;大多数站点春季风速最大,秋季风速最小,4月风速最大,10月风速最小,8月风速存在次高点;白天风速明显大于夜间,最大风速一般出现在14-16时,最小风速多出现在20-21时前后和日出前后;夏季最大风速出现时间较其他季节提早2 h左右,前半夜风速明显大于后半夜。大部分站点有接近相反的两个主导风向,风速随季节有明显变化,陕北主导风向存在明显的季节变化。ERA5再分析资料10 m风速产品和自动气象站观测相比能够反映风场最基本的时空分布特征,风力日较差和标准差较站点观测偏小,连续性、均匀化特征明显;最大风速以及白天风速开始增大的时间较站点观测偏晚1 h左右;ERA510 m风速产品在陕北地区偏大,关中、陕南地区偏小,关中地区相对误差和均方根误差小,相关系数高,代表性优于陕北和陕南地区。

基于LPSC算法的逐小时格点气温客观预报及检验评估

基于中国气象局陆面数据同化系统(Land surface Data Assimilation System of China Meteorological Administration,CLDAS)逐小时气温实况融合数据,检验评估了ECMWF、CMA-MESO-3km不同尺度模式对甘肃省逐小时气温的预报性能,并利用低频滑动平均订正算法(LPSC)对模式的系统性误差进行订正;同时对SCMOC和订正后两种模式的逐小时气温预报效果进行了统计对比。结果表明:(1)ECMWF、CMA-MESO-3km模式对甘肃省逐小时气温的预报具有相对稳定的系统性误差,夜间预报准确率明显低于白天,主要表现为夜间预报显著偏高,白天为小的负偏差。(2)LPSC算法能够有效改善ECMWF和CMA-MESO-3km对甘肃省逐小时气温预报的系统性误差,订正效果显著。订正后ECMWF、CMA-MESO-3km的预报准确率分别较模式本身提高了20.24%、20.25%,平均误差减小至±0.3℃之内;空间分布亦表明,订正后全省平均误差均明显降低至±2℃之内。(3)同类产品对比检验表明:订正后ECMWF、CMA-MESO-3km两种逐小时气温预报产品的预报效果整体上均优于SCMOC,预报准确率分别较SCMOC高20.65%、13.55%,平均绝对误差在各个时次也明显低于SCMOC。技巧评分的空间分布表明,订正后ECMWF在全省大部分地方均为正技巧,其中酒泉南部山区可达80%以上;而订正后CMA-MESO-3km的预报效果各个季节分布存在差异,主要体现在陇中和陇东南地区,冬春季以弱的正技巧为主,夏秋季基本为负技巧。另外,业务应用结果表明,对于转折性天气过程,使用该方法需要特别注意。