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公益性行业(气象)科研专项(GYHY200706001): 作品数：13 被引量：416H指数：8; 相关作者：智协飞矫梅燕林春泽金荣花康志明更多>>; 相关机构：南京信息工程大学中国气象局湖北省气象局更多>>; 发文基金：公益性行业(气象)科研专项国家自然科学基金中国气象局气象新技术推广项目更多>>; 相关领域：天文地球更多>>

超级集合预报在湖南地区的试验分析被引量：3: 2013年; 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。; 廖春花智协飞王亚男刘红武张永锋; 关键词：天气学

T213全球集合预报系统性误差订正研究被引量：69: 2011年; 针对模式系统性误差一直存在的现状,研究使用卡尔曼滤波的自适应误差订正方法对国家气象中心业务全球集合预报系统的系统性误差进行估计和订正。本文主要介绍这种方法及其原理,其优点是需要的样本量比较小,能够快速经济地对模式产品进行有效的误差估计和订正。使用这种方法对全球T213集合预报系统500 hPa高度场、850 hPa温度场和2 m温度的预报产品进行一阶偏差订正,对订正前后集合预报产品进行检验分析和对比,结果表明,订正后的高层形势场集合预报和2 m温度集合预报的均一性、集合平均的均方根误差和距平相关系数都得到了改善,系统性偏差得到了不同程度的订正,对于存在较大系统性误差的2 m温度预报,订正效果尤其显著。; 李莉李应林田华崔波; 关键词：偏差订正

2007年淮河暴雨洪涝的气象水文特征被引量：27: 2008年; 利用常规气象和水文资料,分析了2007年淮河洪涝期间的气象水文特征,探讨了淮河暴雨致洪原因。结果表明:2007年淮河入梅后经历了7次暴雨和大暴雨过程,其中导致淮河洪涝的强降雨主要出现在2007年6月29日—7月10日的4场强暴雨过程。大尺度的环流分析表明:淮河的强降水出现在大尺度环流形势相对稳定的梅雨形势下,副热带高压的稳定对于强雨带的建立影响最明显;淮河干流的水位流量变化呈现出上游水位高,汛情严重的特征。王家坝的水位经历了两次快速上涨后超过保证水位,水位的变化与淮河强降雨、尤其是淮河上游强降雨过程有较好的对应关系。与历史上淮河洪涝年比较发现:2007年淮河梅雨期的总降水量低于历史上淮河洪涝年的1954年、1991年和2003年的降水量,为历史第4位;淮河干流的水位则超过了1991年和2003年,为历史第2位,上游降水量大导致了淮河出现1954年以来的高水位。; 矫梅燕金荣花齐丹

基于TIGGE资料的地面气温多模式超级集合预报研究: 基于TIGGE资料,采用均方根误差分别对ECMWF、JMA、NCEP、UKMO四个中心的集合预报资料中的地面温度场的集合平均结果进行检验评估,比较各中心地面温度的预报效果。然后利用超级集合预报技术对四个中心的地面温度预报...; 林春泽智协飞韩艳王靖宇; 关键词：TIGGE; 文献传递

基于多中心TIGGE资料的区域GRAPES集合预报初步试验被引量：37: 2011年; 基于全球交互式大集合(TIGGE)预报资料,研究利用TIGGE全球集合预报大尺度不确定信息,构造区域GRAPES集合预报的初值扰动方法和试验方案,并对2008年7月22日发生在黄淮地区的一次暴雨过程进行了集合预报试验。试验结果表明:构造的初值扰动场能够表征TIGGE全球集合预报初值中的大尺度不确定信息,区域GRAPES集合预报系统可以捕获极端降水天气,对降水预报具有显著的改进作用,集合预报平均及降水概率预报能有效地反映暴雨降水特点,暴雨发生概率较高的区域与实况对应关系较好。积分初期,暴雨的预报一致性(集合离散度)和预报技巧(集合平均预报均方根误差)之间的关系显示了区域GRAPES集合预报系统是合理的,但积分后期,由于模式在积分过程中的动力调整作用,减小了初值扰动对预报结果的影响,限制了集合离散度的增长速度。; 纪永明陈静矫梅燕陈朝平; 关键词：GRAPES模式

基于贝叶斯方法的四川暴雨集合概率预报产品释用被引量：56: 2010年; 在贝叶斯概率决策理论的基础上,探索了一种提高四川暴雨预报准确率的方法,该方法利用四川境内1951—2004年147站暴雨的气候概率对西南区域中尺度集合预报模式提供的≥50mm集合降水概率预报产品进行了修正。从2008年6—9月的连续性预报试验结果来看:基于贝叶斯方法修正后的集合概率预报产品在一定程度上消除了空报,尽管相比于区域中尺度集合预报系统直接提供的暴雨概率预报产品实际提高暴雨准确率的效果不明显,但在如何有效地利用数值集合预报产品提高四川暴雨预报的准确率以及如何为预报员提供更有价值的暴雨预警决策方法上值得进一步探索。; 陈朝平冯汉中陈静; 关键词：贝叶斯方法四川暴雨产品释用

以用户为导向的交互式预报系统及应用研究被引量：2: 2011年; 基于近年来涌现的有关新一代气象预报系统发展的认识,本文提出用户导向的交互式预报系统的概念模型。新系统强调在用户信息分析的基础上,发展从用户出发再回到用户不断自我改善的预报流程。系统组成的关键模块包括:用户端风险决策动态需求分析模块、物理预测模块、用户目标量的降尺度模块,用户端专业耦合模块及用户风险决策模块。文中阐述了系统中各模块间的联系、用户端信息在系统中的反馈作用以及具体的"交互式"方式。以临沂地区水文用户为例,以引发洪涝的降水事件为预报对象,利用TIGGE全球超集合预报,初步构建了一个临沂水文用户导向的可能致洪降水交互式预报系统。这个具备迭代式自我完善功能的新型预报系统包含了汛期随时变化的用户决策信息、由前期影响雨量和当前水文条件决定的可变致洪降水阈值以及一个动态的用户端预报水平和不确定性评估模块。初步结果表明,结合用户端信息的预报优于未考虑用户信息的预报结果,从而更直接地帮助用户进行防汛决策。个例研究也为发展更完整的用户导向预报系统提供了参考。; 韩佳芮严中伟矫梅燕叶谦赵琳娜; 关键词：TIGGE

1951—2006年期间我国寒潮活动特征分析被引量：107: 2010年; 利用中央气象台1951—2006年共56年冬半年(9月至次年5月)的冷空气天气过程资料、NCEP/NCAR逐日再分析海平面气压、500 hPa高度场和850 hPa气温等资料,统计分析了我国寒潮若干气候特征和寒潮中期过程的物理量场特征,并引入聚类方法划分寒潮典型物理过程。结果表明:(1)1951—2006年期间我国寒潮强冷空气逐年的活动频次呈明显下降趋势。功率谱周期分析表明,我国强冷空气活动有多年代际的变化周期。秋、冬、春季节是寒潮易发时节。(2)对我国寒潮天气过程特征物理量统计得到了一些表征寒潮天气特征量的阈值。寒潮冷高压强度有较明显的季节性变化特征,其源地大多可追溯到亚欧大陆北端极地,寒潮冷高压受山脉阻挡,在西伯利亚增强后最常以西北路径爆发南下,是我国寒潮最常见的路径。(3)乌拉尔山阻塞形势的崩溃与寒潮爆发密切相关;西风环流指数在寒潮爆发前6日前后至爆发后2日前后出现明显下降;在寒潮初始阶段,北半球高纬度以2波为主要特征,在寒潮爆发前,高纬度2波或3波为优势波的概率较大;北半球中纬度在寒潮中期过程主要为3波能量变化;北半球极涡面积迅速增大,与东亚"倒Ω流型"的建立紧密相关,是极地冷空气南下酝酿堆积的重要标志。; 康志明金荣花鲍媛媛; 关键词：统计分析聚类分析

基于TIGGE资料识别适应性观测敏感区的应用研究被引量：6: 2010年; 基于TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料,通过对比两类强降水过程,分析了集合变换卡尔曼滤波(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)适应性观测敏感区识别方法在实际应用中的具体环节。试验中使用两种分辨率和不同范围的集合预报资料得到的信号方差空间分布和极大值区基本一致,而在实施计算中使用适当分辨率和范围的集合预报资料能够大大节省计算时间;使用可获得的最近时刻为初值的集合预报资料得到的敏感区识别结果更加可靠;使用不同中心集合预报资料得到的敏感区识别结果有一定差异,但对于比较典型的夏季主雨带降水过程,各中心资料得到的结果较一致,敏感区识别结果比较可靠;不同类型强降水过程的敏感区对选取的度量函数具有一定依赖性。; 赵晓琳朱国富李泽椿; 关键词：TIGGE 强降水

北半球中纬度地区地面气温的超级集合预报被引量：78: 2009年; 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。; 智协飞林春泽白永清祁海霞

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