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        基于CMA-Meso 的吉林省2m 溫度預報檢驗及訂正

        2022-10-08 10:59:28劉柏鑫慕秀香范倩瑩
        氣象災害防御 2022年3期

        姚 帥 劉柏鑫 慕秀香,3 范倩瑩

        (1.吉林省氣象臺,吉林 長春 130062;2.吉林省氣候中心,吉林 長春 130062;3.長白山氣象與氣候變化吉林省重點實驗室,吉林 長春 130062)

        1 引言

        CMA 模式是中國氣象局自2000 年起自主創(chuàng)新, 并持續(xù)發(fā)展的全球/區(qū)域一體化多尺度通用數(shù)值預報模式[1-3]。 CMA-Meso 和CMA-GFS 分別于2006 年7 月和2009 年4 月在中國氣象局正式投入國家級業(yè)務運行和準業(yè)務運行。 2014 年6 月CMA-Meso 升級為4.0 版本,模式的水平分辨率提高到10km,增加垂直分層數(shù)量到50 層,并改變了垂直分辨率的分布曲線[4]。近幾年,CMA-Meso 模式不斷完善,預報性能不斷提高,應用價值不斷凸顯。CMA-Meso 的核心部分是模式的動力框架以及經(jīng)過優(yōu)化選取和改進的物理參數(shù)化方案,其主要特點包括采用完全可壓原始方程、靜力平衡與非靜力平衡可以開關(guān)式置換、半隱式半拉格朗日時間平流方案、經(jīng)緯度格點的網(wǎng)格設計、水平Arakawa-C 網(wǎng)格和垂直方向高度地形追隨坐標等[5]。

        正確認識數(shù)值預報產(chǎn)品, 分析存在的問題和不足, 采取適當?shù)姆椒ń鉀Q問題是提高精細化預報準確率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。 開展數(shù)值預報模式產(chǎn)品檢驗, 一方面可將檢驗的模式預報性能反饋給數(shù)值模式研發(fā)者, 另一方面可提供客觀參考給預報員用來訂正模式預報結(jié)果。 目前已有許多基于統(tǒng)計檢驗方法評估CMA 模式的預報性能[6-8]。吉林省地形復雜,包含平原、山地及平原山地過渡地帶,復雜的地形分布給吉林省溫度預報帶來了較大難度。 以往對吉林省的模式檢驗都是基于EC、T639等大尺度模式,還未開展基于CMA 中尺度模式的相關(guān)檢驗。 本文對CMA-Meso 模式的24h 預報時效逐3h 的2m 溫度進行檢驗,考察該模式在吉林省預報性能,并發(fā)現(xiàn)存在的問題,為氣溫精細化預報準確率的提高提供有價值的參考依據(jù)。

        2 資料和方法

        2.1 資料

        本文采用的數(shù)值模式資料為2019 年1—12月國家氣象信息中心每日08 時和20 時下發(fā)的CMA-Meso 模式逐3h 溫度預報場。 預報時效選取12—36h,模式水平分辨率為0.1°×0.1°,預報范圍(70°E—145°E,15°N—65°N) 覆蓋整個東亞地區(qū),水平格點為751×501。 觀測資料為吉林省包括國家氣象站和區(qū)域氣象站在內(nèi)的共381 個站點的氣溫資料。 檢驗及訂正的時間選取2019 年1 月1日—12 月31 日。

        2.2 訂正方法簡介

        遞減平均法, 也叫一階自適應的卡爾曼濾波方法,是一種基于卡爾曼濾波思想,通過不斷對模式誤差進行更新, 獲得當前時刻的誤差估計值以降低偏差的方法[9]。 訂正原理如下:

        B(t)=(1-ω)B(t-1)+ωb(t) (1)式中,B(t)為滯后平均誤差;b(t)為預報誤差,b(t)=f(t)-a(t),f(t)為預報值,a(t)為實況或分析值;B(t-1)為前一日平均誤差;ω 為權(quán)重系數(shù)。

        氣溫預報訂正步驟如下:(1)當t=1 時實行冷啟動,即B(t-1)=0。 (2)在訓練期內(nèi),按照式(1)計算滯后平均誤差B(t)。(3)重復步驟(2),經(jīng)過一定訓練周期的迭代累加后, 得到的誤差已經(jīng)趨于穩(wěn)定,并能在一定程度上表征系統(tǒng)誤差。 (4)用當前預報值減去最新的滯后平均誤差B(t-1),得到訂正后的預報值。

        此處對每個站點進行最佳訓練期和權(quán)重系數(shù)的篩選。 權(quán)重系數(shù)ω 的大小反映訂正模型對誤差記憶能力的大小,直接影響訂正預報結(jié)果。本方法采用逐步遞增方案,樣本天數(shù)為60d。 權(quán)重系數(shù)在0~1 以0.001 步長遞增, 訓練期從前3 天—前45天逐天循環(huán),對每個國家站點的氣溫進行訂正,找出各預報時效各站點未來10d 的最高準確率對應的權(quán)重系數(shù)和訓練周期構(gòu)成權(quán)重—周期數(shù)組。

        經(jīng)過上述方法和步驟得出的全省國家站20時起報的08 時溫度權(quán)重系數(shù)和最佳訓練周期如圖1 所示。

        圖1 CMA-Meso 模式20 時起報的08 時2m 氣溫的國家站權(quán)重系數(shù)(a)和最佳訓練周期(b,單位:d)

        3 檢驗結(jié)果分析

        3.1 CMA-Meso 對吉林省2 m 溫度預報的總體效果

        08 時和20 時起報的2m 溫度小于2℃準確率分別為35%和40%,均未超過50%。 20 時起報的溫度預報效果略優(yōu)于08 時, 平均絕對誤差(Mean Absolute Error,MAE) 為2.85℃(08 時為3.38℃)。分別對08 和20 時起報的逐3h 的2m 氣溫進行檢驗和訂正, 經(jīng)對比發(fā)現(xiàn)兩個起報時次的預報檢驗和訂正結(jié)果的時空分布基本一致,所以以20 時起報的結(jié)果為例進行分析。

        溫度的平均絕對誤差避免了誤差相互抵消的問題,真實直接地反映了實際預報誤差的大小。從年平均的3h 平均絕對誤差分布來看(圖2),呈現(xiàn)出從吉林省西部至東南部, 數(shù)值逐漸增大的分布特征。 中西部(白城、松原、長春、四平、吉林西部)平均絕對誤差小于2℃的國家站占比達68%(MAE≤2℃站點數(shù)為17,總站點數(shù)為25),最小為公主嶺站,為1.32℃。 白山東部—長白山保護區(qū)、延邊東部較高海拔的復雜地形地區(qū), 平均絕對誤差很大,超過了5℃,最大在天池站,達9.4℃。但值得注意的是,模式對東崗站的預報效果較佳,平均絕對誤差為1.82℃。 CMA-Meso 模式對全省溫度的預報效果分布基本和其他全球模式一致, 即在東南部山區(qū)預報效果較差, 模式對復雜地形的預報還需要進一步訂正。

        圖2 2019 年24h 預報時效3h 氣溫平均絕對誤差分布(單位:℃)

        3.2 各季節(jié)2m 溫度預報檢驗結(jié)果分析

        3.2.1 各季節(jié)CMA-Meso 對逐3h 溫度預報效果

        CMA-Meso 模式預報的2m 溫度平均準確率在各季均不超過50%。夏季明顯高于其他季節(jié),為44%;冷暖空氣活動頻繁的春季和秋季次之,分別為37%和36%;冬季最差,為31%。 該模式溫度預報效果的季節(jié)差異(圖3)也基本同其他全球模式預報效果一致, 冬季氣溫特別是東南部山區(qū)的溫度預報難度很大。 從各季節(jié)的平均預報準確率的全省分布來看,春季、夏季和秋季,吉林省中西部準確率始終較高,超過50%;西北部超過60%,部分站點接近70%。 以乾安站(50948)和公主嶺站(54155)為例,春季、夏季和秋季的3h 平均準確率分別為70.2%、67.2%、67.2%和68.2%、67.5%、68.1%。前述3 個季節(jié)預報準確率較低的地區(qū)集中在白山地區(qū)東部和延邊東部, 即使在夏季部分站點的平均準確率也不足30%。冬季,各地區(qū)的模式溫度預報準確率均較低, 西北部準確率也不超過60%;延邊東部預報效果最差,不足20%。 以乾安站(50948)和圖們站(54291)為例,3h 平均準確率分別為55.1%和18.4%。

        圖3 春季(a)、夏季(b)、秋季(c)、冬季(d)2m 溫度小于2℃預報準確率分布(單位:%)

        3.2.2 CMA-Meso 模式3h 溫度預報平均誤差

        從前面分析可知,CMA-Meso 對吉林省2m 溫度預報效果在各地區(qū)表現(xiàn)不同, 對于誤差較大的地區(qū), 為了探究模式預報結(jié)果究竟是偏高還是偏低,本文采用平均誤差代表這種系統(tǒng)性偏差。在白城南部—長春南部—吉林南部—白山西部一線以南和延邊南部以負偏差為主, 即模式預報溫度較實況偏低。 其中四平、遼源、通化北部和白山西部偏低在2℃以上; 最大偏差出現(xiàn)在江源(54279),為-5.4℃。 其他地區(qū)為正的系統(tǒng)性誤差,即模式對2m 溫度預報偏高。其中吉林東部、白山東部、長白山保護區(qū)偏高較明顯,在2℃以上;偏高最大的是天池站,為9.4℃。 這種偏差和CMA-Meso 模式對較高海拔地區(qū)下墊面估計不足有關(guān)。

        模式的02 時和14 時溫度預報結(jié)果對預報員進行極端氣溫預報至關(guān)重要。選取長春、二道兩個國家站的02 時和14 時2m 溫度的預報和實況數(shù)據(jù)分別進行對比(圖4),可見在系統(tǒng)性偏差為負值的中西部, 模式對14 時氣溫的預報以偏低為主,而對02 時氣溫的預報在11—2 月主要以偏高為主,其他月份以偏低為主。 二道站14 時溫度的預報沒有明顯的偏差特征,但是02 時溫度預報較實況明顯偏高, 說明在東部山區(qū)模式的正系統(tǒng)偏差可能在夜間更為明顯, 對最低氣溫的預報有較大影響。

        圖4 2019 年長春站(a)和二道站(b)02 時、14 時溫度預報和實況對比(單位:℃)

        4 2m 氣溫預報訂正效果

        通過遞減平均法訂正后的2019 年全年2m溫度預報在準確率和平均絕對誤差方面均有明顯改善。 各預報時次平均絕對誤差降低了0.5~1℃。從訂正后的平均絕對誤差全省分布來看(圖5a),西北部平均絕對誤差降低至2℃以下;除延邊東部外,整個中東部平均絕對誤差在2~2.5℃。 為了定量描述訂正效果,此處將(MAE 訂正后-MAE 訂正前)/MAE 訂正后作為預報改善率, 負值越大表示改善率越大。 如圖5b 所示,改善率與海拔高度基本呈現(xiàn)正相關(guān), 在多山地的南部改善率在30%~40%,白山東部超過40%。

        圖5 訂正后的2m 溫度預報平均絕對誤差(a,單位:℃)和平均絕對誤差改善率(b,單位:%)分布

        此處將海拔高度大于400m 定義為山地,200~400m 定義為平原山地過渡地帶, 小于200m定義為平原, 分別計算各地形條件下的預報訂正改善率。 結(jié)果顯示海拔高度越高,改善率越大。 山地、 平原—山地過渡地帶和平原下墊面的平均絕對誤差改善率分別為33.5%、21.4%和14.9%,最大改善率分別在天池(74.9%)、柳河(40.7%)和九臺(38.4%)。這說明該訂正方法能有效改善數(shù)值模式對地形高度估計不足帶來的預報偏差。 以二道站為例,訂正后的02 時溫度的預報較實況平均偏高3.4℃,偏差明顯小于訂正前的7.6℃。

        5 結(jié)語

        (1)總體來看,CMA-Meso 模式對吉林省逐3h的2m 溫度預報準確率欠佳,不足40%,但對于吉林省西北部預報平均絕對誤差相對較小,在2℃左右或小于2℃,預報可參考性較強。 在白山東部—長白山保護區(qū)、 延邊東部較高海拔的復雜地形地區(qū),平均絕對誤差超過了5℃,需要對模式進行進一步訂正。

        (2)CMA-Meso 對2m 溫度的預報在夏季表現(xiàn)明顯優(yōu)于其他季節(jié), 西北部部分站點準確率可達到70%。春、秋季次之,冬季最差,在冬季吉林省各地區(qū)的2m 溫度小于2℃準確率均不足60%。

        (3) 在白城南部—長春南部—吉林南部—白山西部一線以南和延邊南部,CMA-Meso 的2m 溫度預報存在明顯的負系統(tǒng)性誤差, 其他地區(qū)為正偏差。 在負偏差地區(qū),14 時氣溫的預報以偏低為主,02 時氣溫除冬季外以偏低為主。 在正偏差地區(qū),02 時溫度出現(xiàn)明顯的正偏差, 這種系統(tǒng)性偏差可為今后模式溫度訂正提供參考。

        (4) 采用遞減平均法后,CMA-Meso 模式的2m 溫度預報結(jié)果有明顯改善,這種改善在地形復雜的山區(qū)更為明顯, 平均絕對誤差改善率達33.5%;平原—山地過渡地帶次之,為21.4%;平原地區(qū)改善率最小,為14.9%。

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