隨著計算機性能提高和數(shù)值模式的發(fā)展,數(shù)值天氣預(yù)報在氣象預(yù)報業(yè)務(wù)中發(fā)揮著越來越重要的作用。廣西氣象業(yè)務(wù)應(yīng)用數(shù)值天氣預(yù)報產(chǎn)品四十年來,在中尺度數(shù)值預(yù)報模式本地化應(yīng)用、數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品解釋應(yīng)用和氣象要素客觀預(yù)報方法研究等方面取得了一定成果。廣西氣象科技工作者采用天氣學(xué)釋用、動力釋用、逐步回歸、模式輸出統(tǒng)計、卡爾曼濾波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和綜合集成等方法研發(fā)了基于數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的溫度、降水等氣象要素客觀預(yù)報技術(shù),形成了支撐廣西日常天氣預(yù)報業(yè)務(wù)的方法和流程,對廣西預(yù)報水平提高起到了重要作用。但傳統(tǒng)的解釋應(yīng)用方法已不能滿足智能化精細化預(yù)報的發(fā)展,數(shù)值天氣預(yù)報在廣西的業(yè)務(wù)應(yīng)用迫切需要在人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘等信息化技術(shù)方面加強研究。 

【文章來源】：氣象研究與應(yīng)用. 2020,41(04)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

2019年6月1日—2020年5月31日20時市氣象臺訂正、區(qū)氣象臺指導(dǎo)和動態(tài)因子逐步回歸預(yù)報的日最高氣溫（a），日最低氣溫（b)TS評分

通過檢驗各模式2019年6月1日—2020年5月31日20時24h晴雨預(yù)報準(zhǔn)確率發(fā)現(xiàn)：各模式晴雨準(zhǔn)確率均在67%以上，GRAPES＿3KM以79.7%表現(xiàn)最佳（見圖2）；晴雨準(zhǔn)確率有季節(jié)性差異，秋季最高，夏季最低。對于一般性降水，各模式TS均在25%以上，日本細網(wǎng)格48.5%表現(xiàn)最好（見圖3a）。對于暴雨以上量級降水各模式24hTS均不足16%，最好為ECMWF細網(wǎng)格15.8%（見圖3b）。可見，模式對分級降水特別是暴雨以上量級降水的預(yù)報能力不足，預(yù)報員仍能發(fā)揮較大的作用。3.2 模式溫度預(yù)報性能分析

通過檢驗各模式2019年6月1日—2020年5月31日20時24h時效內(nèi)逐3h溫度預(yù)報的TS評分發(fā)現(xiàn)：12h時效的TS評分最高，各模式在57%以上，其中德國細網(wǎng)格表現(xiàn)最好。24h高溫預(yù)報華南模式58.1%表現(xiàn)最好（見圖4a）。對于低溫，日本細網(wǎng)格表現(xiàn)最好為83.7%（見圖4b）。高低溫預(yù)報性能有季節(jié)性差異，秋季高溫誤差最大，夏季誤差最�。欢镜蜏卣`差最大，夏季的誤差最小。圖4 2019年6月1日—2020年5月31日20時各模式24h高溫（a）和低溫（b）預(yù)報的TS評分

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3595444