基于ECMWF高分辨率數(shù)值模式物理量診斷產(chǎn)品,利用邏輯回歸法開展江西定量降水客觀預(yù)報試驗(yàn),并進(jìn)行檢驗(yàn)和改進(jìn)。結(jié)果表明:（1）初始方案中直接提取預(yù)報因子單站建模所得到的預(yù)報結(jié)果較數(shù)值模式原始輸出降水改進(jìn)效果有限,但在經(jīng)過降水分區(qū)優(yōu)化、多倍數(shù)暴雨樣本擴(kuò)充、本地氣候頻率降水訂正等改進(jìn)步驟后,各等級降水預(yù)報均較初始方案TS有不同程度的提高。（2）2018年降水試驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)方案的晴雨、各等級降水預(yù)報TS均高于EC模式降水和預(yù)報員,其中大雨、暴雨以上量級相對數(shù)值模式以及預(yù)報員的訂正提高率達(dá)到1/4～1倍。（3）本方案預(yù)報產(chǎn)品對強(qiáng)天氣尺度強(qiáng)迫下、落區(qū)相對集中的暴雨天氣有較好的識別能力;而在暖區(qū)暴雨、盛夏副熱帶高壓邊緣暴雨、高架對流等強(qiáng)降水落區(qū)分散且范圍較小的情況下,或是當(dāng)模式對天氣形勢、主雨帶預(yù)報有明顯系統(tǒng)性偏差時,無法有明顯改進(jìn)。 

【文章來源】：高原氣象. 2020,39(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

EC模式、客觀訂正降水、預(yù)報員對2018年24～72 h內(nèi)逐12 h降水預(yù)報評分對比

本文的技術(shù)方案可用圖1描述。根據(jù)預(yù)報量與因子的相關(guān)性，選取與降水預(yù)報相關(guān)的物理因子為建模所用。將影響因子進(jìn)行主成分分析并建立邏輯回歸判別模型，得到初始預(yù)報結(jié)果，即初始方案結(jié)果。根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果對預(yù)報方案升級、調(diào)整，如優(yōu)化降水分區(qū)、增大樣本數(shù)量、本地降水頻率控制等，即改進(jìn)方案。經(jīng)過參數(shù)訓(xùn)練之后，最終生成最優(yōu)定量降水預(yù)報產(chǎn)品。在業(yè)務(wù)運(yùn)行中，對過去2年的模式資料每日滾動運(yùn)算，更新參數(shù)閾值，實(shí)現(xiàn)客觀定量降水預(yù)報業(yè)務(wù)化。3.3.1 初始方案

由圖4可知，客觀降水預(yù)報結(jié)果在24～72 h晴雨預(yù)報與省、市級預(yù)報員TS相當(dāng)，基本在85左右，并超過EC模式和中央臺網(wǎng)格預(yù)報6%～16%。在分等級預(yù)報中，預(yù)報員對中雨量級的TS結(jié)果與EC基本持平，略高于客觀降水的預(yù)報結(jié)果。但對小雨、大雨、暴雨量級預(yù)報，客觀訂正降水預(yù)報準(zhǔn)確率較EC或預(yù)報員有不同程度的提高。以小雨為例，客觀預(yù)報結(jié)果較EC的提高率為12%～16%，較中央臺網(wǎng)格預(yù)報提高28%左右，較省、市預(yù)報員提高7%～12%；對大雨量級，較EC和中央臺網(wǎng)格預(yù)報提高率為25%～35%；對逐12 h暴雨預(yù)報，客觀預(yù)報改進(jìn)效果更加明顯，24～72 h暴雨TS分別為11.5,8.5和8.1，較市級預(yù)報員成績提高了30%～50%，較省級預(yù)報員成績提高了70%～90%，較中央臺網(wǎng)格預(yù)報提高了120%～140%，較EC模式的提高率在24～48 h更是達(dá)到了2倍以上。4.2 暴雨預(yù)報能力評估

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3284284