误差订正

摘要： 采用分位数映射(Quantile Mapping,QM)和delta分位数映射(Quantile Delta Mapping,QDM)两种误差订正方法对区域气候模式RegCM4在中国区域内模拟的逐日气温和降水数据进行订正。模式数据是5种不同全球气候模式驱动下的区域模式气候变化模拟结果。计算订正前后的极端气候指数进行对比分析,包括日最高气温极大值(TXx)、日最低气温极小值(TNn)、连续干旱日数(CDD)和最大日降水量(RX1day)。结果表明,5组模拟结果和其集合平均(ensR)都显示气温指数的模拟效果高于降水指数,其中对TXx模拟最好,对CDD的模拟最差;经过订正后,针对不同模式的两种订正结果都能够有效地减小模式与观测的偏差并提高了空间相关系数,且两种方法的订正效果无明显差别。对RCP4.5情景下未来变化的分析中,QM在一定程度上改变了模式模拟的未来变化幅度和空间分布特征,QDM则能够有效地保留所有极端指数的气候变化信号。从全国平均来看,除CDD外,所有指数未来都呈现增加趋势,且QDM订正结果与订正前模式模拟的变化趋势更为接近。建议在气候变化模拟的误差订正中采用QDM方法。

摘要： 基于欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range weather Forecasts,ECMWF)模式的预报数据和北京地区气象站点的观测数据,使用两种机器学习算法(线性回归和梯度提升回归树)对站点的体感温度进行误差订正,并采用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)对预报效果进行评估,进一步与传统订正方法模式输出统计(Model Output Statistics,MOS)得到的订正结果进行对比。结果表明:线性回归、梯度提升回归树、MOS和ECMWF预报得到的平均RMSE分别为3.12、3.06、3.45、4.06°C,即机器学习算法明显优于MOS和ECMWF模式原始预报。机器学习订正方法不仅在平原地区取得了较好的效果,在高海拔站点的订正效果更加突出,为北京冬奥会复杂山地条件下赛事正常运行提供了一定的技术保障。

摘要： 对CMIP5气候情景模式在辽宁省气温、降水、辐射的模拟能力进行了评估,并将筛选出的模式进行集合订正。研究结果表明:①研究发现,31个气候模式对不同的气象要素模拟能力各有差异,为准确地模拟未来气候的变化情况,3个气象要素都分别筛选出各自模拟较优的模式进行等权重模式集合。其中平均气温由ACCESS 1-0、CanESM2、CMCC-CM、IPSL-CM5A-MR这4个模式进行等权重集合;降水由CanESM2、GFDL-CM3、GFDL-ESM2G、GISS-E2-H这4个模式进行等权重集合;太阳辐射由GISS-E2-H、MIROC5、EC-EARTH和MIROC-ESM-CHEM这4个模式进行等权重集合。②基于RQUANT的分位数映射法对于辽宁省气象要素的订正效果在不同时间尺度和区域上各不相同。其中在日尺度上3个气象要素的订正效果都较差;季节尺度上,辽宁省西部地区平均气温和降水模式的订正效果要优于东部;年尺度上,平均气温的订正效果最好,订正后全区误差都呈降低趋势。

摘要： 基于美国国家环境预报中心CFSv2模式1982—2019年2月的预测数据和新疆99个气象站的降水资料,利用EOF方法对模式预测结果进行误差订正,并评估了订正前后模式对新疆夏季降水的预测能力。结果表明:CFSv2模式能够预测出新疆夏季降水前3个模态的空间结构,对第一模态时间系数的预测能力较好,对第二、三模态预测能力较差;对新疆夏季降水的总体预测性能较差,对降水趋势和量级有一定的预测能力;对降水异常偏少年的预测性能好于异常偏多年;空间上对南疆降水预测性能较好,北疆西部较差。EOF订正能够显著提高模式的降水预测能力,改进了主模态方差贡献、第一、二模态空间结构的中心位置和时间系数的预测性能;独立预报评分ACC、P_(c)、P_(s)比原始模式分别提高了0.19、18%、12%;对异常年预测性能的提高好于正常年;除东疆外,新疆整体预测性能均有所提高,尤其是北疆西部。

摘要： CMORPH卫星反演降水产品具有全天候、全球覆盖的特点,其时空分布相对均匀、独立,但是CMORPH本质上是通过间接手段反演得到,其降水精度无法与地面观测降水精度相比,并且存在一定的系统误差。结合地面自动站降水资料采用概率密度匹配法对贵州地区CMORPH卫星反演降水产品进行系统误差订正,该方法将每个格点的卫星降水累积概率分布曲线和地面降水概率密度分布曲线匹配,获取降水误差订正值;其中误差订正效果受降水累积概率分布拟合曲线的影响,而考虑到降水累积概率分布是非正态分布,因此选用Gamma分布拟合降水累积概率分布曲线。通过对2018年5月三次降水过程的订正结果分析得到如下结论:(1)逐时的CMORPH卫星反演降水产品存在明显的非独立系统误差,误差范围随降水量级的变化而变化,存在低值高估的特点;(2)在小时尺度下地面降水的累积概率密度呈指数衰减分布,而CMORPH的降水累积概率密度分布更加复杂,其在中雨、大雨区间内的降水概率较高;(3)通过概率密度匹配法订正后的CMORPH与订正前相比降水空间结构更加贴近地面降水,强降水中心的量级和范围明显减小,平均绝对误差和均方根误差均减小,其中偏差订正值在0.114~0.468 mm/h,均方根误差订正在0.24~1.49 mm/h之间。经概率密度匹配法订正后的CMORPH卫星反演降水产品精度明显提升,更加接近于实际降水。

摘要： 采用线性外推结合位置预测误差订正的方法开展雷暴路径的预测研究,并结合个例进行检验和效果评估,以此来进一步改善雷暴路径预测,研究结果表明:确定位置误差订正的阈值为0.005°时修正的结果更接近TITAN输出的结果;线性外推结合位置预测误差订正的方法在路径预测上与TITAN预测的结果相接近,比直接使用线性外推有较大的改进.

摘要： 本文针对2017年欧洲细网格数值预报产品对宣城市降水及2米温度的预报性能进行检验分析,得到24小时时效不同量级降水的TS评分、晴雨准确率及汛期降水预报的表现;根据最高气温和最低气温的预报准确率和平均误差,分季节讨论了2米温度的预报能力以及在宣城市不同地区的误差分布情况,并根据误差对其进行了订正。

摘要： 利用北京气候中心(BCC)次季节-季节(Sub-seasonal to Seasonal,S2S)预测系统20年(1994-2013年)回报试验数据,在评估BCC S2S预测系统对中国西南地区夏季降水次季节预报性能基础上,进而采用基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的误差订正方案对预测结果进行订正。结果表明:BCC S2S预测系统对西南地区夏季降水的次季节预报技巧随起报时间的提前不断下降,在起报时间提前10天以内具有一定预报技巧,而在起报时间提前10天以上基本无技巧,同时存在明显的区域性和年际差异。采用SVD误差订正方案能够较好改善BCC S2S系统对西南地区夏季降水的次季节预测水平,起报时间提前0~10、11~20、21~30天原始预测结果与观测间的异常相关系数分别为0.50,0.31和0.25,订正后分别提高至0.70,0.75和0.70,同时订正后的预测结果与观测间的空间相关系数在起报时间提前0~10天提高了0.3左右,尤其对起报时间提前11~30天的预测结果改进更加明显,空间相关系数提高了0.6左右。

摘要： 针对FY-4A卫星降水反演产品GPM-SCaMPR中的误差,提出台风区域降水云团移动速度的计算方法并用于误差改进,以全球降水观测计划(Global Precipitation Mission,GPM)的IMERG(the Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM)降水产品为参照、以台风"罗莎"、"利奇马"和"白鹿"降水反演为例进行误差影响研究。结果表明,其误差随降水云团移动速度的增大而增大,降水率均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)在台风成熟阶段比其他阶段大20%左右,在衰亡阶段最小。采用GPM/IMERG降水产品作校准数据,对3个台风初期、成熟和衰亡阶段的降水反演结果进行误差订正,台风"罗莎"初期、成熟及衰亡阶段订正后的降水率RMSE由5.81、7.07、5.51 mm·h^(-1)减小到5.54、6.16、5.27 mm·h^(-1)(分别减小0.27、0.91、0.24 mm·h^(-1))。

摘要： 简要介绍了短期气候预测系统的基本能力和系统组成,利用系统进行数值计算,预测了我国2013年汛期的平均气温和降水,将预测结果与NCEP再分析资料、全国160站的实测资料进行对比,分析系统对2013年汛期气候的预测效果;使用标准的业务预报评分(PS)、异常气候预测评分(TS)、随机预报技巧评分(SS1)、气候预报技巧评分(SS2)和距平相关系数(ACC)等5个评估参数对系统的预报进行评估,分析系统预报误差.利用奇异值分解(SVD)订正方法对2004-2013年汛期降水回报结果进行误差订正,分析SVD订正方法对业务系统夏季汛期多年连续订正的效果,为制作业务化的订正系统提供前期准备和参考.

摘要： 干旱区由于气温日较差大,气温预报(尤其是最高、最低气温预报)难度偏大.利用2013-2015年ECMWF、T639、DOGRAFS、GRAPES4种模式24h气温预报,采用递减平均订正法以及集合平均和加权法,设计了2种订正集成方案.方案1是对多模式气温预报先集成后订正,方案2是先订正后集成.对比分析表明:(1)4种模式在新疆气温预报的准确率表现为ECMWF模式整体最好,DOGRAFS模式最差.最低温度的预报准确率提高程度高于最高温度预报准确率.(2)对于不同区域,预报准确率北疆高于南疆、西部高于东部、平原高于山区.对于不同季节,冬季的订正能力大于其他季节.(3)加权平均法优于集合平均法.先订正后集合方案优于先集合再订正方案.(4)使用方案2对2015年7月和2014年4月两次高、低温天气过程进行检验试验,订正效果明显.

摘要： 基于历史资料的模式距平积分预报订正(Anomaly Numerical-correction with Observations,ANO)方法,结合欧洲中期天气预报中心的ERA-interim再分析资料和0.1°分辨率的中国地面自动站与CMORPH卫星反演降水资料融合逐时降水产品,对高分辨非静力天气研究和预报(WRF)模式的数值预报结果进行订正试验,检验了ANO方法对灾害性天气、尤其持续性强降水预报的订正改进效果.对1983-2013年7月中旬四川地区订正前后数值预报结果与观测和再分析数据的比较表明,ANO方法不仅在环流场的预报订正试验中有较为显著的效果,对模式降水预报结果也有改进,能够有效提高模式对强降水的预报精度和评分,减小预报偏差.对2013年7月8-13日高分辨预报结果的ANO订正试验发现,订正环流场各变量均有所改进,其中,位势高度距平相关系数(ACC)平均提高了7.8％,均方根误差(RMSE)平均降低了55.7％,降水(特别是暴雨以上量级)的ETS评分和TS评分也有不同程度的提高,并得到多年独立样本的高分辨数值预报订正结果的支持.

摘要： 本文基于区域气候模式(RegCM4.3)对中国东南部地区进行降水距平预测,并对预测结果进行误差订正.通过构建以经验正交函数分解(Empirical Orthogonal Decomposition,EOF),集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LS-SVM)为基础的非线性误差预测订正模型,对中国东南部地区的模式降水预测误差进行预估,并将误差预估订正到模式的预测输出结果中.试验结果表明,基于上述误差场的非线性预估模型可以较好的修正中国东南部地区20个侯和3个月以内的模式预测结果.对比未经订正的结果,订正评估指标ACC(anomaly correlation coefficient)有了较为明显的改善,区域标准化均方根误差有了一定幅度的降低,预估订正模型的效果较为理想.

摘要： 基于历史资料的模式距平积分预报订正(Anomaly Numerical-correction with Observations,ANO)方法,结合欧洲中期天气预报中心的ERA-interim再分析资料和0.1°分辨率的中国地面自动站与CMORPH卫星反演降水资料融合逐时降水产品,对高分辨非静力天气研究和预报(WRF)模式的数值预报结果进行订正试验,检验了ANO方法对灾害性天气、尤其持续性强降水预报的订正改进效果.对1983-2013年7月中旬四川地区订正前后数值预报结果与观测和再分析数据的比较表明,AN0方法不仅在环流场的预报订正试验中有较为显著的效果,对模式降水预报结果也有改进,能够有效提高模式对强降水的预报精度和评分,减小预报偏差.对2013年7月8-13日高分辨预报结果的ANO订正试验发现,订正环流场各变量均有所改进,其中,位势高度距平相关系数(ACC)平均提高了7.8％,均方根误差(RMSE)平均降低了55.7％,降水(特别是暴雨以上量级)的ETS评分和TS评分也有不同程度的提高,并得到多年独立样本的高分辨数值预报订正结果的支持.

摘要： 本文针对洪涝易发流域，基于TIGGE集合预报与在国内防汛与科研部门广泛应用的新安江进行耦合，构建水文集合预报模式；结合人工神经网络技术对TIGGE降水进行降水误差订正与集成，以淮河息县流域为例进行流域洪涝预报试验。从2008年的汛期降水检验结果来看，TIGGE-ECMWF降水的系统误差得到了一定程度的改善，特别是在大量级降水误差订正上精度改善明显。

摘要： 对卫星反演降水产品及雷达估测资料的检验与订正通常是以常规观测资料为“客观标准”，PDF（Probability density function，概率密度函数）误差订正法的优点之一就是可以订正偏差非独立的误差，因此广泛地运用于具有偏差非独立特性的卫星资料的误差订正上。本文基于地面观测站逐日和逐时的降水量资料，通过PDF方法对CMORPH卫星逐日和逐时资料进行系统偏差的订正。在PDF方法的使用中，分析逐日和逐时CMORPH卫星降水误差特征，根据资料的不同分辨率，变换PDF订正方案的时空尺度，设计其匹配方法，初步掌握站点稀疏地区卫星反演产品误差订正的技术难点。通过改进的PDF方法订正，得到的逐日和逐小时卫星降水资料在中国区域量值均接近于地面站点降水，系统误差明显减小；另一方面，降水分布空间结构仍然保持原卫星资料的分布，达到了订正的效果。

摘要： 对2013-2014年EC-thin和T639模式进行旬温度预报产品进行检验分析,结果表明:模式旬平均温度预报产品预报准确率高于旬最高/最低温度预报产品,模式阈值K=2°C的预报准确率均比Ｋ=1°C高30％左右.EC-thin模式较T639模式预报旬平均温度预报效果最好,相对误差最小.EC-thin模式预报旬最高温度偏低,预报旬最低温度偏高.对于旬平均温度预报,山东中部地区(即鲁中西部地区),订正后的T639模式预报准确率略优于EC-thin模式,其他区域均为EC-thin模式较优.EC-thin模式旬最低温度预报产品在鲁西北东部和半岛部分地区预报效果最好,在鲁西北西部和鲁西南部分地区预报效果最差.旬最高温度预报产品在鲁西北东部和鲁东南地区预报效果最好,鲁中西部和半岛东部地区预报效果最差.去除相对误差的订正方法对模式旬平均温度、旬最低/最高温度预报的准确率提高有一定效果,但不能明显改善.

摘要： 对2013-2014年EC-thin和T639模式进行旬温度预报产品进行检验分析,结果表明:模式旬平均温度预报产品预报准确率高于旬最高/最低温度预报产品,模式阈值K=2°C的预报准确率均比Ｋ=1°C高30％左右.EC-thin模式较T639模式预报旬平均温度预报效果最好,相对误差最小.EC-thin模式预报旬最高温度偏低,预报旬最低温度偏高.对于旬平均温度预报,山东中部地区(即鲁中西部地区),订正后的T639模式预报准确率略优于EC-thin模式,其他区域均为EC-thin模式较优.EC-thin模式旬最低温度预报产品在鲁西北东部和半岛部分地区预报效果最好,在鲁西北西部和鲁西南部分地区预报效果最差.旬最高温度预报产品在鲁西北东部和鲁东南地区预报效果最好,鲁中西部和半岛东部地区预报效果最差.去除相对误差的订正方法对模式旬平均温度、旬最低/最高温度预报的准确率提高有一定效果,但不能明显改善.

摘要： 对2013-2014年EC-thin和T639模式进行旬温度预报产品进行检验分析,结果表明:模式旬平均温度预报产品预报准确率高于旬最高/最低温度预报产品,模式阈值K=2°C的预报准确率均比Ｋ=1°C高30％左右.EC-thin模式较T639模式预报旬平均温度预报效果最好,相对误差最小.EC-thin模式预报旬最高温度偏低,预报旬最低温度偏高.对于旬平均温度预报,山东中部地区(即鲁中西部地区),订正后的T639模式预报准确率略优于EC-thin模式,其他区域均为EC-thin模式较优.EC-thin模式旬最低温度预报产品在鲁西北东部和半岛部分地区预报效果最好,在鲁西北西部和鲁西南部分地区预报效果最差.旬最高温度预报产品在鲁西北东部和鲁东南地区预报效果最好,鲁中西部和半岛东部地区预报效果最差.去除相对误差的订正方法对模式旬平均温度、旬最低/最高温度预报的准确率提高有一定效果,但不能明显改善.

摘要： 本发明提供了短时预报降水分类误差和定量误差双重订正方法及系统，方法如下：获取历史同期的观测和预报栅格降水信息，进行时空分辨率配准和时段匹配；针对某栅格，采用分位数映射模型，构建同时段观测和预报降水间的传递函数，获得初订正预报降水；对观测和初订正预报降水进行正态变换，拟合变换空间内两种降水信息的边缘概率分布；采用考虑删失数据的极大似然法，构建观测‑预报降水的联合概率分布与降水条件概率分布，推求再订正预报降水结果及置信区间；最后，逐栅格重复上述步骤获得研究区各栅格双重订正后的预报降水。本发明通过耦合分位数映射与联合概率分布，实现了预报降水分类误差和定量误差的双重削减。

摘要： 本发明提供了短时预报降水分类误差和定量误差双重订正方法及系统，方法如下：获取历史同期的观测和预报栅格降水信息，进行时空分辨率配准和时段匹配；针对某栅格，采用分位数映射模型，构建同时段观测和预报降水间的传递函数，获得初订正预报降水；对观测和初订正预报降水进行正态变换，拟合变换空间内两种降水信息的边缘概率分布；采用考虑删失数据的极大似然法，构建观测‑预报降水的联合概率分布与降水条件概率分布，推求再订正预报降水结果及置信区间；最后，逐栅格重复上述步骤获得研究区各栅格双重订正后的预报降水。本发明通过耦合分位数映射与联合概率分布，实现了预报降水分类误差和定量误差的双重削减。

摘要： 本发明提供了一种改进数值预报误差的订正方法，包括：获取同一时刻的历史数据信息，历史数据信息包括历史预报数据和历史实际数据；根据历史数据信息中的历史预报数据和历史实际数据确定历史误差数据；针对历史误差数据进行分析，进行最新日期的预报误差数据估计，获得最新日期的预报误差数据；利用最新日期的预报误差数据对最新日期的预报数据进行订正，获得最新日期订正后的预报数据。本发明提出了一种改进数值预报误差的订正方法，通过对预报数据进行订正，从而减小对于连续性的天气变量有效的误差，提高了天气预报要素的准确率、降低了预报要素的偏差。

摘要： 本发明公开了一种基于光学追踪订正极轨卫星天顶角模拟误差的方法，首先逐个计算辐射传输模式层与卫星观测光学路径的交点在地面的投影；根据交点的地理位置从数值预报场网格点内插获取交点位置的大气廓线；从辐射传输模式的模式面高度截取插值大气温湿廓线插值相应高度层的廓线；从地面开始对逐个的辐射传输模式面重复上述步骤，直到大气层顶；将每个辐射传输模式面间的大气廓线根据对应的模式面重组为从地面到大气层顶的连续高度的大气廓线，输入辐射传输模式计算。本发明偏差计算更加精准。

摘要： 本发明公开一种探空温度辐射误差订正量计算方法，对全球不同型号的探空仪的偏差特征进行分析；借助模式背景场资料和Vaisala RS92探空仪，求算其他类型探空仪的太阳辐射订正量；应用算法对再分析资料可能存在的系统误差进行检验；实现对来自不同型号的探空仪器辐射误差订正。通过仪器辐射误差在时间‑空间域内的相互转换，既消除了模式背景场自身偏差对观测温度准确性的影响，又借助了不同仪器对比评估的差异，较现有方法达到更好的订正效果，订正后的探空温度偏差的均值和标准差显著减小。可以节省大量的人力、财力，不需要开展很长时间试验，综合考虑，本算法更为经济有效。

摘要： 本发明公开了一种激光雨滴谱仪测量误差订正方法。这种方法克服了目前激光雨滴谱仪所采用的光电技术带来的测量误差，能显著提高激光雨滴谱仪定量测量降水精度，明显改善雷达反射率因子计算准确性，进而拓展激光雨滴谱仪定量应用领域。本方法可用于其他相似原理的光学雨量计。

摘要： 一种融合随机搜索与混合分解误差订正的海浪预报算法，涉及人工智能技术领域，包括：步骤1、获取基于浮标观测的浮标历史观测数据，整合处理同海浪变化密切相关的海洋、气象资料，构建海浪预报数据库；步骤2、敏感性因子分析；步骤3、构建海浪预报模型；步骤4、获取海浪预报误差时间序列，将预报误差与初始预报波高相加，得到订正后的预报海浪波高。本发明参考数值预报模型的输入，以预报时刻的海浪相关要素进行数据驱动，同时对模型超参数进行自动化寻优以优化模型结构，并结合数据分解算法与深度学习的混合分解误差订正模型对海浪预报进行误差订正，以提高基于深度学习的海浪预报精度，提高预报时效性，降低海浪预报时滞。

摘要： 本发明涉及一种微气候环境下风速预报的时序相似误差订正方法，包括：定义基于观测历史资料情景和当前数值模式预报演变过程的相似程度；选择任意空间位置目标的风场，通过迭代回归模拟，选取模式风场中合适的空间位置的风场的具体表达形式，确定目标位置风场的有效影响距离；针对相似程度较高的空间位置和要素的历史时序变化情景，选取边界层风速有关的物理变量，进行敏感性模拟试验；在进行目标函数优化时，通过实验比对，得到特定地点和高度层的相似误差订正最优参数集；订正误差并形成风场预测的模式后处理优化模块。本发明可以有效地提高数值模式对近地面微气象环境的风场预测和模拟效果，减少在转折天气条件下的近地层风速预报和模拟的误差。

摘要： 本发明公开一种探空温度辐射误差订正量计算方法，对全球不同型号的探空仪的偏差特征进行分析；借助模式背景场资料和已知质量较好的芬兰生产的Vaisala RS92探空仪，求算其他类型探空仪的太阳辐射订正量；应用算法对再分析资料可能存在的系统误差进行检验；实现对来自不同国家不同型号的探空仪器辐射误差订正。通过仪器辐射误差在时间‑空间域内的相互转换，既消除了模式背景场自身偏差对观测温度准确性的影响，又借助了不同仪器对比评估的差异，较现有方法达到更好的订正效果，订正后的探空温度偏差的均值和标准差显著减小。可以节省大量的人力、财力，不需要开展很长时间试验，综合考虑，本算法更为经济有效。

摘要： 本发明公开了一种区域气候模式动力降尺度要素误差订正方法，用Gamma分布和GEV分布构建了混合分布函数，设定多参数因子，解决了现有的QM分位数映射法无法兼顾区域气候模式动力降尺度要素中的普通类型日降水以及极端降水事件的订正能力问题，且由遗传算法在95％置信空间内进行参数寻优，可得到相对误差指标MRE、相关系数CORR和Nash效率系数NSE均优良的误差订正指标。