ECMWF模式

摘要： 基于2018-2021年广州市内5个国家自动站逐日数据及ECMWF模式与GRAPES模式格点预报数据,针对不同路径冷空气,从整体预报性能、相对误差空间分布方面对比分析两种模式的气温预报。结果表明:(1)中路、西路冷空气到达之前,两种模式预报温度普遍偏低,东路冷空气到达前预报温度偏高,冷空气到达后预报误差减小,实际预报过程中可对其进行调整。(2)ECMWF与GRAPES模式对于中西路冷空气,从影响时间、影响区域的误差来看,绝对误差明显呈自北向南、自影响前至影响后的减小趋势。(3)对于最低气温,ECMWF模式对中西路冷空气最低气温预报误差呈自北向南逐渐增大趋势,GRAPES模式对五山站预报误差最大,其次是番禺站;相对误差在-2.5°C上下,对于东路冷空气,增城站点预报绝对误差最大,其次是五山站。

摘要： 为提高暴雨预报准确率,减少暴雨灾害损失,利用常规及非常规观测资料、ECMWF模式预报资料及NCEP逐6 h再分析资料,对2021年5月15日及2021年7月1日发生在怀化的两次不同类型暴雨天气过程的ECMWF模式降水偏差及订正方法进行分析研究,给出了预报这两类暴雨着眼点和订正预报的思路。结果表明:5月15日过程是一次暖平流强迫类降水过程,对流性降水特征明显,暴雨区与地面辐合线配合较好,ECMWF模式对影响系统预报略偏北、对对流性降水预报偏弱、对地形引起的降水增幅的预报能力有限,使得降水预报偏差较大,在对流性降水预报的基础上进行相应订正将取得较好的预报效果;而7月1日过程是一次系统性的低涡切变类暴雨天气过程,强降水出现在850 hPa切变线南侧,暴雨主要处于850 hPa急流轴出口左侧,ECMWF模式对影响系统预报偏北、维持时间预报偏短、切变强度预报偏弱、对对流性降水预报偏大,使得降水预报偏差较大,在大尺度降水预报的基础上进行相应订正将取得较好的预报效果。

摘要： 利用GRAPES_Meso和ECMWF模式降水量预报、实况降水量等资料,计算2019年汛期两种模式的晴雨预报准确率(PC)、风险评分(TS)、漏报率(PO)、空报率(FAR)、真实技巧评分(TSS)和预报偏差(BIAS)几个量,对模式降水量预报进行了统计检验.研究结果表明:对于郴州10个国家站,GRAPES_Meso整体优于ECMWF模式,两种模式对所有气象站降水均存在预报过度的现象,其中ECMWF模式更明显;ECMWF模式的漏报率低于GRAPES_Meso模式,但其空报率高于后者;两种模式都对资兴到永兴一带的预报效果最好,对西南部预报效果最差,ECMWF模式在桂东站表现较好,GRAPES_Meso模式则对汝城站预报效果更优;对暴雨及以上量级的降水预报效果ECMWF模式明显优于GRAPES_Meso模式,而对小雨量级来说,后者更佳;两种模式对9月的预报效果最差,4月和5月较好.

摘要： 2016年6月30日至7月4日出现了当年入汛以来最强降雨过程,然而数值预报却出现了明显误差.为此,本文首先对比和分析了当今预报性能最优越的欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium Range Weather Forecasting,简称ECMWF)和美国环境预报中心/全球预报系统(National Centers for Environmental Prediction/Global Forecast System,简称NCEP)的确定性和集合预报差异及误差原因.结果 显示,针对雨带位置,NCEP模式预报较为准确,ECMWF模式存在明显的偏北误差.基于集合预报的进一步分析表明,前者预报偏差小,源于误差在逐日变化中呈现偏北、偏南交替出现所致.而后者偏北误差却呈稳定维持的特征.接着,将集合预报成员划分为了准确组和偏差组,通过二者合成分析揭示出,当雨带位置的预报偏北时,对应降雨较强,反之亦然.最后,讨论了500hPa层西风槽与雨带位置之间的联系.结果 表明,当西风槽强度预报偏强时,雨带位置偏北、降雨强度偏强.ECMWF模式的西风槽持续偏强,因而雨带位置稳定偏北.NCEP模式的西风槽偏强、偏弱交替出现,导致了雨带位置的偏北、偏南误差.研究结果对在实际业务中开展误差订正具有很好的参考意义,也有助于提高梅汛期预报准确率.

摘要： 利用CRA空间检验技术对ECMWF模式36 h时效预报的2016—2018年华南前汛期(4—6月)69个降水目标进行了检验及误差统计分析,并将预报落区偏差相似个例的环流形势及天气尺度影响系统进行了分析。(1)87%的强降水目标存在明显落区预报偏差,最大偏差为2.75°。偏差以经向偏差为主,其中偏北的目标多于偏南的目标,平均偏北0.6°;无系统性纬向偏差。(2)模式预报的降水面积较实况偏大的个例多。(3)不同降水落区预报偏差类型月份分布、对应的环流特征与天气尺度影响系统具有一定的差异性。4月各偏差类型出现的频次相当,5月以西北型个例为主,6月东北型个例最多。西北型个例天气尺度影响系统以长波槽或东北冷涡、冷式切变线为主,西南型、东北型个例主要受南支波动与中纬度短波槽影响,低层低涡、冷、暖式切变线等出现的频次差不多。通过降水预报落区偏差较大和较小的个例对比分析,表明模式强降水落区预报偏差可能与对流组织化发展程度以及暖区是否存在有利于对流发展条件等有关。

摘要： 基于1979～2017年(共39年)NCEP/NCAR第一套再分析数据首先对欧亚大陆500hPa持续性高值[Persistent open ridges and blocking high (maxima) of 500 hPa geopotential height,PMZ]事件的气候分布特征进行了统计分析,发现欧亚地区冬季PMZ事件主要发生在乌拉尔山地区,该地区的PMZ事件生命史以2～3 d为主,移动距离小于l000km.通过对2018年冬季发生在鄂霍茨克海地区的阻塞形势检验得出,GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)和ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)确定性模式在中短期时效对偏强阻塞形势有较好的预报能力,且ECMWF模式预报性能优于GRAPES模式,而对弱阻塞形势预报两家模式均不理想.随后针对GRAPES全球集合预报系统(GRAPES-GEPS)和ECMWF集合预报对2018年冬季欧亚地区PMZ事件的预报能力开展细致评估,结果表明GRAPES-GEPS控制预报在中期时效预报效果相对短期时效明显偏差,集合预报伴随预报时效临近更多的集合成员可预报出与零场接近的PMZ事件.ECMWF在短期时效预报效果明显由于GRAPES-GEPS,但随着预报时效延长,预报效果显著降低.对于2018年12月25～31日的PMZ事件,GRAPES_ GEPS各集合成员在延伸期时效给出预报信息,随预报时效临近,集合成员预报成功率明显增加,但与零场相比PMZ事件维持时间较零场偏短、高压脊强度较零场偏弱.本文给出了中期延伸期时效GRAPES_GEPS对PMZ事件的冬季预报能力,以期未来能为中期延伸期阻塞形势预报提供参考.

摘要： 文章基于ECMWF模式和GRAPES-GFS模式细网格资料,通过双线性插值,对2020年5月至2021年4月青海黄南地区四个国家站实况资料进行检验,并且通过固定偏差订正方法进行订正与对比,找出最优预报效果,结果表明:(1)通过对比检验EC与GFS模式,GFS模式低于EC模式准确率6％～18％,EC模式对于预报各个站的气温明显优于GFS模式.(2)通过固定偏差订正(平均偏差)后,EC模式四站准确率分别为66％、62％、68％、62％,尖扎、同仁站订正后准确率增加了40％左右,泽库站保持不变,河南站降低2％;GFS模式订正后准确率分别为63％、59％、64％、56％,尖扎、同仁站经过订正后准确率增加56％～46％,泽库站增加2.3％,而河南站经过订正后准确率反而降低.(3)各月分析两家模式对尖扎站各月订正后平均绝对误差MAE减小,同仁站EC模式订正后12月、1月MAE增加,泽库、河南站订正效果11月～4月MAE减小,误差值减小说明可订正,反之订正后误差会更大.

摘要： 应用TS评分、预报偏差BIAS、ETS以及TSS等方法,对2016—2019年ECMWF模式在岳阳市降水预报中的效果进行检验和分析。检验结果表明,ECMWF模式对岳阳市降水预报总体效果较好,呈逐年提升态势且年际变化幅度不大,但季节差异大;对小雨量级降水预报能力优于其他量级但空报严重,中雨次之,对大雨及以上量级预报能力较弱,尤其是对暴雨预报能力差且漏报严重。针对该模式小雨量级降水空报率高和暴雨漏报率高的现象,分别进行了消空和消漏订正处理后再进行检验,结果表明,将模式预报的0.1~0.3 mm降水进行消空订正后有明显的技巧提升;将60 h时效内模式预报的逐12 h雨量≥35mm降水进行消漏订正后,暴雨漏报率明显下降,TS评分也有提升,有正技巧,但无论是消空还是消漏,还需要结合降水发生的季节、天气系统、气候背景以及地形等多方面因素综合考虑。

摘要： 2016年3月8日起,欧洲中期天气预报中心全球模式(以下简称ECMWF模式)进行了全面升级.本文利用常规气象资料和ECMWF模式预报资料,对ECMWF模式改进前后(2015和2016年)春雨期(3-5月)的降水预报进行检验和对比分析,同时总结不同天气背景下,ECMWF模式降水预报的误差分布特征及原因.结果表明:升级后的模式在2016年春雨期整体的预报效果优于2015年同期,其中模式大尺度降水的调整对提升总降水的准确率有明显作用,而对流性降水的预报偏差成为预报误差的主要来源.当环流背景表现为北方无明显冷空气南下,江南和华南地区受南支槽前西南暖湿气流控制时,模式容易在西南地区预报过多的对流性降水,而其下游地区则往往存在少报或漏报.

摘要： 2016年3月8日起,欧洲中期天气预报中心全球模式(以下简称ECMWF模式)进行了全面升级.本文利用常规气象资料和ECMWF模式预报资料,对ECMWF模式改进前后(2015和2016年)春雨期(3-5月)的降水预报进行检验和对比分析,同时总结不同天气背景下,ECMWF模式降水预报的误差分布特征及原因.结果表明:升级后的模式在2016年春雨期整体的预报效果优于2015年同期,其中模式大尺度降水的调整对提升总降水的准确率有明显作用,而对流性降水的预报偏差成为预报误差的主要来源.当环流背景表现为北方无明显冷空气南下,江南和华南地区受南支槽前西南暖湿气流控制时,模式容易在西南地区预报过多的对流性降水,而其下游地区则往往存在少报或漏报.

摘要： 2016年3月8日起,欧洲中期天气预报中心全球模式(以下简称ECMWF模式)进行了全面升级.本文利用常规气象资料和ECMWF模式预报资料,对ECMWF模式改进前后(2015和2016年)春雨期(3-5月)的降水预报进行检验和对比分析,同时总结不同天气背景下,ECMWF模式降水预报的误差分布特征及原因.结果表明:升级后的模式在2016年春雨期整体的预报效果优于2015年同期,其中模式大尺度降水的调整对提升总降水的准确率有明显作用,而对流性降水的预报偏差成为预报误差的主要来源.当环流背景表现为北方无明显冷空气南下,江南和华南地区受南支槽前西南暖湿气流控制时,模式容易在西南地区预报过多的对流性降水,而其下游地区则往往存在少报或漏报.

摘要： 2016年3月8日起,欧洲中期天气预报中心全球模式(以下简称ECMWF模式)进行了全面升级.本文利用常规气象资料和ECMWF模式预报资料,对ECMWF模式改进前后(2015和2016年)春雨期(3-5月)的降水预报进行检验和对比分析,同时总结不同天气背景下,ECMWF模式降水预报的误差分布特征及原因.结果表明:升级后的模式在2016年春雨期整体的预报效果优于2015年同期,其中模式大尺度降水的调整对提升总降水的准确率有明显作用,而对流性降水的预报偏差成为预报误差的主要来源.当环流背景表现为北方无明显冷空气南下,江南和华南地区受南支槽前西南暖湿气流控制时,模式容易在西南地区预报过多的对流性降水,而其下游地区则往往存在少报或漏报.

摘要： 利用2012年4月1日～2013年3月31日ECMWF、日本高分辨率模式降水预报资料,全国2419个台站逐6小时降水量观测、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3万余个自动站逐小时降水融合资料,基于列联表预报评分、泰勒图等统计方法,客观对比分析ECMWF、日本高分辨率模式对中国逐6h、12h、24h分段降水的预报能力,主要结论如下:(1)整体来说,ECMWF对降水的预报优于日本模式,日本模式预报离散度偏大,而ECMWF预报相对平稳,与观测更加一致;(2)两个模式晴雨预报中降水发生频率较实际偏高,暴雨预报频率较实际偏低,随着分段间隔的增加,这一情况有所改善;(3) ECMWF模式6h分段降水晴雨预报评分低于日本模式,暴雨预报评分整体高于日本模式,12h、24h分段ECMWF模式晴雨、暴雨预报评分一致高于日本模式;(4)通过调整阈值改变预报偏差能够在一定程度上提高预报技巧;(5)就空间分布来看,模式在东南地区Bias、CSI技巧评分整体优于西北地区.

摘要： 利用2012年4月1日～2013年3月31日ECMWF、日本高分辨率模式降水预报资料,全国2419个台站逐6小时降水量观测、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3万余个自动站逐小时降水融合资料,基于列联表预报评分、泰勒图等统计方法,客观对比分析ECMWF、日本高分辨率模式对中国逐6h、12h、24h分段降水的预报能力,主要结论如下:(1)整体来说,ECMWF对降水的预报优于日本模式,日本模式预报离散度偏大,而ECMWF预报相对平稳,与观测更加一致;(2)两个模式晴雨预报中降水发生频率较实际偏高,暴雨预报频率较实际偏低,随着分段间隔的增加,这一情况有所改善;(3) ECMWF模式6h分段降水晴雨预报评分低于日本模式,暴雨预报评分整体高于日本模式,12h、24h分段ECMWF模式晴雨、暴雨预报评分一致高于日本模式;(4)通过调整阈值改变预报偏差能够在一定程度上提高预报技巧;(5)就空间分布来看,模式在东南地区Bias、CSI技巧评分整体优于西北地区.

摘要： 利用2012年4月1日～2013年3月31日ECMWF、日本高分辨率模式降水预报资料,全国2419个台站逐6小时降水量观测、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3万余个自动站逐小时降水融合资料,基于列联表预报评分、泰勒图等统计方法,客观对比分析ECMWF、日本高分辨率模式对中国逐6h、12h、24h分段降水的预报能力,主要结论如下:(1)整体来说,ECMWF对降水的预报优于日本模式,日本模式预报离散度偏大,而ECMWF预报相对平稳,与观测更加一致;(2)两个模式晴雨预报中降水发生频率较实际偏高,暴雨预报频率较实际偏低,随着分段间隔的增加,这一情况有所改善;(3) ECMWF模式6h分段降水晴雨预报评分低于日本模式,暴雨预报评分整体高于日本模式,12h、24h分段ECMWF模式晴雨、暴雨预报评分一致高于日本模式;(4)通过调整阈值改变预报偏差能够在一定程度上提高预报技巧;(5)就空间分布来看,模式在东南地区Bias、CSI技巧评分整体优于西北地区.

摘要： 利用2012年4月1日～2013年3月31日ECMWF、日本高分辨率模式降水预报资料,全国2419个台站逐6小时降水量观测、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3万余个自动站逐小时降水融合资料,基于列联表预报评分、泰勒图等统计方法,客观对比分析ECMWF、日本高分辨率模式对中国逐6h、12h、24h分段降水的预报能力,主要结论如下:(1)整体来说,ECMWF对降水的预报优于日本模式,日本模式预报离散度偏大,而ECMWF预报相对平稳,与观测更加一致;(2)两个模式晴雨预报中降水发生频率较实际偏高,暴雨预报频率较实际偏低,随着分段间隔的增加,这一情况有所改善;(3) ECMWF模式6h分段降水晴雨预报评分低于日本模式,暴雨预报评分整体高于日本模式,12h、24h分段ECMWF模式晴雨、暴雨预报评分一致高于日本模式;(4)通过调整阈值改变预报偏差能够在一定程度上提高预报技巧;(5)就空间分布来看,模式在东南地区Bias、CSI技巧评分整体优于西北地区.

摘要： 本文用插值方法,由ECMWF和T213海平面气压、850hPa涡度格点场计算得到热带气旋的位置,对ECMWF模式和T213对2003年热带气旋路径预报性能进行初步研究,有助于更好地了解和使用模式产品,从而提高热带气旋预报准确率,也为建立多模式集成预报提供依据。

摘要： 本文用插值方法,由ECMWF和T213海平面气压、850hPa涡度格点场计算得到热带气旋的位置,对ECMWF模式和T213对2003年热带气旋路径预报性能进行初步研究,有助于更好地了解和使用模式产品,从而提高热带气旋预报准确率,也为建立多模式集成预报提供依据。

摘要： 本发明提供了一种ECMWF温度数据的降尺度订正方法和装置，涉及数据处理的技术领域，包括：获取待处理区域的ECMWF细网格数据和CLDAS温度数据，并确定出ECMWF细网格数据中的目标数据，ECMWF细网格数据的分辨率均为第一分辨率；对目标数据进行多通道融合，得到四维网格数据；将四维网格数据输入深度学习网络模型，得到初始高分辨率网格数据，深度学习网络模型为由去除了正则化层的残差网络和亚像素采样算法构成的网络模型，其中，初始高分辨率网格数据的分辨率为第二分辨率，第二分辨率高于第一分辨率，解决了现有的ECMWF温度数据的分辨率和预报准确率较低的技术问题。

摘要： 本发明涉及基于ECMWF的格点预报偏差修正方法，首先获取卫星数据、雷达数据、ECMWF格点预报数据、以及ECMWF再分析数据，以切片方式获得不同高度不同时刻一定范围内数据；在数据预处理阶段，使卫星数据、雷达数据插值到和ECMWF的格点预报数据相同的分辨率上；随后针对ECMWF再分析数据的各数据类型进行特征选择，综合得到各目标气象因子，并归一化处理；在构建深度学习网络结构阶段，利用深度学习的非线性映射能力和信息提取能力，构建Encoder‑Decoder网络提取时间和空间特征进行预测修正；整个设计方案充分考虑与相关的其他不同高度的气象因素和时间特征，根据历史气象数据，对气象预报数据进行有效修正。

摘要： 本发明公开了一种基于ECMWF的InSAR大气延迟改正的方法和系统。方法包括：根据ECMWF天气预报数据和研究区的DEM数据，计算研究区的对流层天顶大气干延迟和天顶大气湿延迟；根据研究区的天顶大气干延迟和天顶大气湿延迟得到研究区对应各个SAR图像粗尺度的总天顶延迟；根据各个SAR图像的总天顶延迟构建分层插值模型；得到干涉SAR图像上每一点的大气延迟相位值；将大气延迟相位值从干涉SAR解缠图中去掉，得到大气延迟改正后的干涉图。本发明提高了大气延迟改正分辨率且计算结果准确。

摘要： 本发明公开了一种基于边界层伸缩思想的ECMWF水汽空间加密算法，由待加密点的点位坐标计算确定该点所属ECMWF网格分辨单元，并提取所属ECMWF网格单元及其周围网格单元的各气压层水汽密度和大气温度剖线数据；提取待加密点所属ECMWF网格分辨单元的重力位势高，并由重力位势高截取水汽密度和温度的初始剖线；根据气压和温度的空间加密方法以及加密点高程计算获取加密点地表温度和气压估算值。本发明建立了基于边界层伸缩算法的空间插值模型SBLM，并编制了相应的软件，同时结合实测GPS以及地面气象数据对算法结果进行验证。结果表明基于SBLM计算得到的PWV、P和T具有很高的精度。

摘要： 本发明提供了一种ECMWF温度数据的降尺度订正方法和装置，涉及数据处理的技术领域，包括：获取待处理区域的ECMWF细网格数据和CLDAS温度数据，并确定出ECMWF细网格数据中的目标数据，ECMWF细网格数据的分辨率均为第一分辨率；对目标数据进行多通道融合，得到四维网格数据；将四维网格数据输入深度学习网络模型，得到初始高分辨率网格数据，深度学习网络模型为由去除了正则化层的残差网络和亚像素采样算法构成的网络模型，其中，初始高分辨率网格数据的分辨率为第二分辨率，第二分辨率高于第一分辨率，解决了现有的ECMWF温度数据的分辨率和预报准确率较低的技术问题。

摘要： 本发明涉及基于ECMWF的格点预报偏差修正方法，首先获取卫星数据、雷达数据、ECMWF格点预报数据、以及ECMWF再分析数据，以切片方式获得不同高度不同时刻一定范围内数据；在数据预处理阶段，使卫星数据、雷达数据插值到和ECMWF的格点预报数据相同的分辨率上；随后针对ECMWF再分析数据的各数据类型进行特征选择，综合得到各目标气象因子，并归一化处理；在构建深度学习网络结构阶段，利用深度学习的非线性映射能力和信息提取能力，构建Encoder‑Decoder网络提取时间和空间特征进行预测修正；整个设计方案充分考虑与相关的其他不同高度的气象因素和时间特征，根据历史气象数据，对气象预报数据进行有效修正。

摘要： 本发明公开了一种基于ECMWF的InSAR大气延迟改正的方法和系统。方法包括：根据ECMWF天气预报数据和研究区的DEM数据，计算研究区的对流层天顶大气干延迟和天顶大气湿延迟；根据研究区的天顶大气干延迟和天顶大气湿延迟得到研究区对应各个SAR图像粗尺度的总天顶延迟；根据各个SAR图像的总天顶延迟构建分层插值模型；得到干涉SAR图像上每一点的大气延迟相位值；将大气延迟相位值从干涉SAR解缠图中去掉，得到大气延迟改正后的干涉图。本发明提高了大气延迟改正分辨率且计算结果准确。

摘要： 本发明公开了一种基于边界层伸缩思想的ECMWF水汽空间加密算法，由待加密点的点位坐标计算确定该点所属ECMWF网格分辨单元，并提取所属ECMWF网格单元及其周围网格单元的各气压层水汽密度和大气温度剖线数据；提取待加密点所属ECMWF网格分辨单元的重力位势高，并由重力位势高截取水汽密度和温度的初始剖线；根据气压和温度的空间加密方法以及加密点高程计算获取加密点地表温度和气压估算值。本发明建立了基于边界层伸缩算法的空间插值模型SBLM，并编制了相应的软件，同时结合实测GPS以及地面气象数据对算法结果进行验证。结果表明基于SBLM计算得到的PWV、P和T具有很高的精度。

摘要： 一种行驶路径生成系统，该行驶路径生成系统生成一边在田地的未作业地(CA)中通过自动行驶沿相互并列的行驶路径进行往复行驶一边收获未作业地(CA)的作物的联合收割机的自动行驶路径，其中，具备：产量取得部，其取得田地中的每单位面积的产量即产量率；面积取得部，其取得未作业地(CA)的面积；总产量推断部，其根据产量率和面积来推断未作业地(CA)中预计收获的谷粒的总产量；行驶路径设定部，基于未作业地(CA)的形状以及总产量，生成在往复行驶之前进行自动行驶的预调整路径(LR)，以使未作业地的形状成为最适合往复行驶的形状。

摘要： 各个方面涉及基于网络的被支持的移动性模式和UE条件的用户设备(UE)的灵活移动性。网络可以针对UE的连接状态支持基于下行链路的移动性模式、基于上行链路的移动性模式或混合移动性模式中的一个或多个。UE可以基于至少一个下行链路信号来确定服务小区。UE可以基于至少一个下行链路信号确定对于服务小区的被支持的移动性模式集合，包括基于下行链路的移动性模式、基于上行链路的移动性模式或基于混合的移动性模式中的至少一个。UE可以遵循基于来自所确定的被支持的移动性模式集合的被选择的移动性模式的移动性过程。其他方面涉及发送同步信号以支持灵活移动性的基站。