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A Deep Learning Method for Bias Correction of ECMWF 24–240 h Forecasts

Advances in Atmospheric Sciences 2021年第9期38卷 1444-1459页

作者： Lei HAN Mingxuan CHEN Kangkai CHEN Haonan CHEN Yanbiao ZHANG Bing LU Linye SONG Rui QIN College of Information Science and Engineering Ocean University of ChinaQingdao 266100China Institute of Urban Meteorology China Meteorological AdministrationBeijing 100089China Department of Electrical and Computer Engineering Colorado State UniversityFort CollinsCO 80523USA

Correcting the forecast bias of numerical weather prediction models is important for severe weather warnings.The refined grid forecast requires direct correction on gridded forecast products,as opposed to correcting forecast data only at individual weather stations.In this study,a deep learning method called CU-net is proposed to correct the gridded forecasts of four weather variables from the European Centre for Medium-Range Weather Forecast Integrated Forecasting System global model(ECMWF-IFS): 2-m temperature,2-m relative humidity,10-m wind speed,and 10-m wind direction,with a forecast lead time of 24 h to 240 h in North China.First,the forecast correction problem is transformed into an image-toimage translation problem in deep learning under the CU-net architecture,which is based on convolutional neural networks.Second,the ECMWF-IFS forecasts and ECMWF reanalysis data(ERA5) from 2005 to 2018 are used as training,validation,and testing datasets.The predictors and labels(ground truth) of the model are created using the ECMWF-IFS and ERA5,respectively.Finally,the correction performance of CU-net is compared with a conventional method,anomaly numerical correction with observations(ANO).Results show that forecasts from CU-net have lower root mean square error,bias,mean absolute error,and higher correlation coefficient than those from ANO for all forecast lead times from 24 h to 240 h.CU-net improves upon the ECMWF-IFS forecast for all four weather variables in terms of the above evaluation metrics,whereas ANO improves upon ECMWF-IFS performance only for 2-m temperature and relative humidity.For the correction of the 10-m wind direction forecast,which is often difficult to achieve,CU-net also improves the correction performance.

关键词： numerical weather prediction bias correction deep learning ECMWF

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ECMWF驱动场谱逼近对浙江超强台风“利奇马”(2019)精细化数值预报的影响

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大气科学 2021年第5期45卷 1071-1086页

作者：董美莹陈锋邱金晶冀春晓浙江省气象科学研究所杭州310008

为提升高分辨率区域数值天气预报模式性能,基于高质量的ECMWF全球预报模式产品和动力谱逼近方法优势,本文以2019年重创浙江的超强台风“利奇马”为例,探讨了ECMWF驱动场水平风场谱逼近技术对浙江台风精细化预报性能的影响。结果表明:(1... 详细信息

为提升高分辨率区域数值天气预报模式性能,基于高质量的ECMWF全球预报模式产品和动力谱逼近方法优势,本文以2019年重创浙江的超强台风“利奇马”为例,探讨了ECMWF驱动场水平风场谱逼近技术对浙江台风精细化预报性能的影响。结果表明:(1)谱逼近对路径预报影响较明显,逐小时路径误差最大修正可达80 km。谱逼近的垂直层次选取对于谱逼近效果有一定影响,总体上800 hPa高度以上谱逼近对台风路径和强度预报改进最佳。(2)谱逼近对浙江台风大风和强降水精细化预报均有大幅改进,对于8级以上大风ETS评分平均改进率为8.0%,最大改进率达20.8%;对最强日降水的暴雨、大暴雨以上降水TS评分改进幅度达11.8%、26.2%。(3)谱逼近对台风路径西偏和浙西南风雨高估的改进主要与对流层形势场及台风引导气流修正、近地层风力减弱、局地山脉地形降水增幅作用减弱有关。

关键词： ECMWF 谱逼近台风利奇马精细化数值预报

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浙江省梅雨期降水日变化及ECMWF预报能力评估

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水利水电技术（中英文） 2023年第7期54卷 36-49页

作者：汪冬冬方艳莹申华羽涂小萍吕劲文钱峥宁波市气象服务中心浙江宁波315000 宁波市气象灾害预警中心浙江宁波315000 宁波市气象台浙江宁波315000

【目的】为了解浙江省梅雨期的降水日变化特征以及气象业务模式对降水的预报能力。【方法】利用2008—2019年期间浙江地面雨量站小时数据和ERA-Interim再分析资料进行分析,同时评估ECMWF在浙江地区梅雨期的预报水平。【结果】结果表明:... 详细信息

【目的】为了解浙江省梅雨期的降水日变化特征以及气象业务模式对降水的预报能力。【方法】利用2008—2019年期间浙江地面雨量站小时数据和ERA-Interim再分析资料进行分析,同时评估ECMWF在浙江地区梅雨期的预报水平。【结果】结果表明:(1)梅雨期间浙江平均日降水量自西向东递减,浙西地区从05:00—18:00一直维持强降水的特征,平均最大日降水量超过20 mm。(2)浙中、浙北、浙东降水呈双峰型特征,主要降水时段在03:00—11:00和13:00—20:00。浙东北和浙南降水呈单峰型特征,浙东北降水峰值主要在03:00—10:00,但浙南降水峰值主要在14:00—21:00。除浙南外,梅雨期间浙江大部地区夜间至早晨强降水持续时间比午后至傍晚更长。(3)夜间至早晨强降水与低空急流(LLJ)在夜间逐渐加强密切相关。因为夜间至早晨期间,非地转风逐渐加强,使得LLJ增强,而增强的LLJ为浙江地区带来大量暖湿气流,提供不稳定能量,增强辐合上升运动,进而造成早晨降水峰值。午后热力条件可能是午后至傍晚强降水的主要原因。(4)ECMWF基本可以预报出浙江梅雨期间的降水趋势,但夜间至早晨(02:00—11:00)的降水趋势预报优于午后至傍晚(14:00—20:00)。【结论】总体上,ECMWF在夜间至早晨期间更倾向低估强降水,高估弱降水。模式对夜间至早晨的降水预报相对不够稳定,均方根误差大于午后至傍晚。随着预报时间的延长,模式预报能力降低。

关键词：梅雨降水日变化浙江低空急流 ECMWF 评估降雨气候变化

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利用ECMWF改善射线利用率的三维水汽层析算法

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测绘学报 2018年第9期47卷 1179-1187页

作者：赵庆志姚宜斌姚顽强陈鹏吴满意西安科技大学测绘科学与技术学院陕西西安710054 武汉大学测绘学院湖北武汉430079 国家测绘地理信息局第一地形测量队陕西西安710054

针对传统水汽层析技术只能利用完整穿过研究区域射线重构三维水汽的缺陷,提出了一种利用欧洲中尺度天气预报中心格网产品改善三维水汽反演射线利用率的方法。该方法通过引入比例因子,计算出侧面穿出射线在层析区域内的水汽含量,并参与... 详细信息

针对传统水汽层析技术只能利用完整穿过研究区域射线重构三维水汽的缺陷,提出了一种利用欧洲中尺度天气预报中心格网产品改善三维水汽反演射线利用率的方法。该方法通过引入比例因子,计算出侧面穿出射线在层析区域内的水汽含量,并参与观测方程的建立。利用香港卫星定位参考站网的实测全球定位系统和气象数据,结合该区域的无线电探空站45004和ECMWF格网点数据,对该方法的可行性及精度进行验证。试验结果表明:相对于传统方法,该方法的射线利用率和网格覆盖率分别提高了55.16%和16.46%;分别以探空数据和ECMWF格网数据为参考基准,发现提出的方法其均方根误差、平均绝对偏差和相对误差等均优于传统方法。

关键词： GNSS 水汽层析无线电探空 ECMWF

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ECMWF气象场驱动长三角PM_(2.5)预报与最优集成

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环境科学学报 2021年第5期41卷 1656-1664页

作者：周广强余钟奇瞿元昊长三角环境气象预报预警中心上海200030

采用华东区域大气环境数值预报业务系统(RAEMS-GFS)的整体框架和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)高分辨率数值天气预报数据,建立了ECMWF气象场驱动的区域空气质量数值预报系统(RAEMS-EC).评估结果显示:RAEMS-EC对2019年秋冬季长三角城市PM_... 详细信息

采用华东区域大气环境数值预报业务系统(RAEMS-GFS)的整体框架和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)高分辨率数值天气预报数据,建立了ECMWF气象场驱动的区域空气质量数值预报系统(RAEMS-EC).评估结果显示:RAEMS-EC对2019年秋冬季长三角城市PM_(2.5)浓度和污染程度具有良好的预报准确性,其性能与RAEMS-GFS具有高度可比性的同时也存在一定的差异,数值上则有较明显的系统性偏高.RAEMS-EC与RAEMS-GFS双模式最优集成预报(OCF)可以大幅提升预报效果,长三角各城市PM_(2.5)浓度总体预报效果指标提升12%~83%,各指标在80%以上城市为正效果,PM_(2.5)污染预报TS评分也得到明显提升(14%),OCF基本消除了数值预报系统性偏高的不足.

关键词： PM_(2.5) ECMWF 数值预报最优集成预报 WRF-Chem 长三角

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ECMWF和CAMS次季节预测系统性能与MJO预测技巧差异研究

ECMWF和CAMS次季节预测系统性能与MJO预测技巧差异研究

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作者：彭一豪中国气象科学研究院

学位级别：硕士

灾害性天气过程往往与具有次季节尺度的持续性高强度大气环流系统相伴随。受模式对地球系统多圈层过程刻画的不完备以及预测初值的误差影响,目前次季节尺度的预测技巧十分受限。在次季节至季节(Subseasonal to Seasonal,S2S)预测中,历... 详细信息

灾害性天气过程往往与具有次季节尺度的持续性高强度大气环流系统相伴随。受模式对地球系统多圈层过程刻画的不完备以及预测初值的误差影响,目前次季节尺度的预测技巧十分受限。在次季节至季节(Subseasonal to Seasonal,S2S)预测中,历史回报一般采用两种方式:一种是固定不变的历史回报;一种是逐年更新滚动回算的历史回报。欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)采用第二种方式,其S2S预测模式几乎每年都会升级更新,在S2S预测系统中使用滚动回报方式实时发布回报结果。为了考察2016年至2022年ECMWF预测系统逐年升级带来的预测技巧提升潜力,本文对照ERA5再分析资料,利用ECMWF预测系统2016至2022年间的回报数据进行评估。另外还评估了中国气象科学研究院(Chinese Academy of Meteorological Sciences,CAMS)研发的S2S预测系统的预测技巧,并考察了热带大气季节内振荡(Madden Julian Oscillation,MJO)预测技巧在各样本之间的差异特征。主要结论如下:(1)ECMWF次季节预测系统的滚动回报在天气尺度端显示出逐年递增的预测技巧,在次季节时间尺度上预测技巧的提升仅限于热带部分区域。时间异常相关系数计算结果表明,在预报前两周,即天气尺度时间范围内,各年回报数据对2米气温及降水的预测技巧逐渐提升,这体现了模式性能升级对提升天气尺度预测技巧有所帮助。从第三周开始,即次季节时间尺度上,预测技巧的提升仅限于热带部分区域,预测技巧不随模式升级而逐年单调提升。逐年更新的回报数据在MJO预测技巧上存在一些差异,但预测技巧并不随着模式升级而逐年单调提升。(2)CAMS-CSM对MJO的次季节预测技巧整体上与国际主要业务预测系统的水平相当。相较于ECMWF预测系统,CAMS次季节预测系统在次季节信号预测技巧方面还有一定的进步空间,但其主要优势体现在确定性预报性能的稳定性及对次季节信号的振幅预测技巧上。ECMWF预测系统和CAMS预测系统的预测技巧对起报季节比较敏感。(3)ECMWF次季节预测系统和CAMS-CSM对MJO次季节预测技巧高低与MJO传播类型无明显对应关系。利用ECMWF和CAMS的2001-2020年历史回报结果,根据不同集合成员对MJO事件的预测能力,可将MJO事件大致分为三类:一是所有成员的预测技巧整体偏高;二是所有成员的预测技巧整体偏低;三是预测技巧在样本间差异显著。其中第一类MJO事件,以慢传为主;第二类事件以快传为主;第三类事件多表现为驻波型。这一方面与MJO的本身物理性质有关,MJO事件特定的物理性质特征影响模式样本的预测技巧;另一方面与模式初始场有关。就传播类型而言,三类MJO事件的传播特征各有异同,预测技巧与MJO传播类型并不是简单的一一对应关系。尽管目前对于数值模式预测而言S2S预测仍然是一个巨大的挑战,但我们已取得很多进展,这无疑增强了我们在未来深入合作以提高S2S预测技术的信心。

关键词：次季节预测回报预测技巧 ECMWF CAMS-CSM

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ECMWF细网格10 m风预报在浙江沿海的评估与订正

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气象 2020年第11期46卷 1485-1494页

作者：申华羽方艳莹涂小萍吕劲文陆鋆蒋璐璐郑铮宁波市气象服务中心宁波315012 宁波市气象台宁波315012

利用浙江沿海观测站资料,对2015—2018年ECMWF细网格10 m风预报进行检验评估。结果表明:站点预报误差与离岸距离密切相关,离岸较远的站点预报与观测一致性更高,但风速预报偏小,风向预报有逆时针偏差,海岸线附近站点一致性较差,风速略有... 详细信息

利用浙江沿海观测站资料,对2015—2018年ECMWF细网格10 m风预报进行检验评估。结果表明:站点预报误差与离岸距离密切相关,离岸较远的站点预报与观测一致性更高,但风速预报偏小,风向预报有逆时针偏差,海岸线附近站点一致性较差,风速略有偏大,风向有顺时针偏差。随着预报时效延长,风速相关系数逐渐下降,风速和风向均方根误差逐渐增加,海岸线附近的站点随时效变化相对平缓,远离海岸线的站点变化幅度更大。进一步对浮标站分析表明,冬季风主导风向NW、N、NE的风速和风向预报存在明显系统性偏差,大风速时风速预报偏小,弱风速时风向预报有顺时针偏差,风速和风向预报离散度均表现为NW风>N风>NE风;夏季风主导的S和SW风,其风速和风向预报误差相对NW和N风更小。三种典型大风天气系统中,冷空气大风过程预报效果最好,12 h时效内预报准确率达97%,96 h时效内达70%以上;热带气旋大风过程预报准确率随时效下降最显著,36 h内准确率达85%以上,36 h后快速降低,96 h后不足50%;低压倒槽大风预报准确率最差,144 h时效内准确率均在60%以下,且随时效变化不大。冷空气和热带气旋过程浮标站最大风速预报与观测基本符合线性分布,冷空气过程最大风速在144 h时效内相关系数均可通过0.05显著性水平检验,热带气旋仅48 h时效内可通过0.05显著性水平检验。通过线性回归方法,对冷空气过程浮标站最大风速预报进行订正,独立样本检验表明,该方法可以有效减小预报误差。

关键词： ECMWF 10 m风预报检验浙江沿海

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ECMWF资料的边界层伸缩水汽加密算法

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武汉大学学报（信息科学版） 2015年第1期40卷 83-89页

作者：杨成生张勤李振洪长安大学地质工程与测绘学院陕西西安710054 纽卡斯尔大学土木工程与地球科学学院

针对欧洲中期数值天气预报中心(ECMWF)数据在研究小区域气象时空间分辨率较低的问题,研究了基于边界层伸缩的空间水汽加密思想,建立了基于ECMWF的空间水汽、地表气压和地表温度的加密模型。该模型可依据加密区域DEM分辨率实现任意密度... 详细信息

针对欧洲中期数值天气预报中心(ECMWF)数据在研究小区域气象时空间分辨率较低的问题,研究了基于边界层伸缩的空间水汽加密思想,建立了基于ECMWF的空间水汽、地表气压和地表温度的加密模型。该模型可依据加密区域DEM分辨率实现任意密度的加密结果。利用美国GPS-IPW示范网络中夏季连续两个月的GPS水汽观测值和地表实测气象数据进行了实验,结果表明,该模型结果较ECMWF原始数据,在空间水汽、地表气压和地表温度的精度上均有较大提高。

关键词： ECMWF 大气可降水边界层伸缩数值气象模式空间加密

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ECMWF降水相态预报产品(PTYPE)应用和检验

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气象 2020年第9期46卷 1210-1221页

作者：董全胡宁宗志平国家气象中心北京100081

运用我国2016-2018年三个冬半年(10月至次年3月)地面2515个站的天气现象观测资料,对ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的降水相态预报产品(PTYPE)(分为雨、雨夹雪、雪和冻雨四类)进行了系统性的检验评估,包括... 详细信息

运用我国2016-2018年三个冬半年(10月至次年3月)地面2515个站的天气现象观测资料,对ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的降水相态预报产品(PTYPE)(分为雨、雨夹雪、雪和冻雨四类)进行了系统性的检验评估,包括细网格确定性模式预报产品和集合预报系统概率预报产品。结果显示,ECMWF的确定性预报产品对四类降水相态的正确率普遍达到90%以上,对降雨和降雪的TS评分也较高,冻雨次之,雨夹雪的TS评分较低,预报能力有限。确定性模式对我国雨雪分界线的预报,普遍存在短期位置略偏南、中期随时效延长越来越偏北的误差特点,且对雨夹雪的预报范围明显偏小,对冻雨的预报范围明显偏大。集合预报系统从概率的角度一定程度上弥补了确定性模式的上述误差。对概率预报的检验结果显示,集合预报系统降雨概率普遍偏低,降雪概率短期偏高、中期偏低,而雨夹雪和冻雨概率普遍偏低,但是都有一定的预报技巧。集合预报系统相对于确定性模式的优势,降雨体现在较小花费损失比事件的预报上,降雪体现在较大花费损失比事件的预报上。对雨夹雪和冻雨,相对于确定性模式,集合预报系统体现出了显著的优势,尤其是冻雨,集合预报系统的优势更加明显。

关键词： ECMWF 降水相态预报产品(PTYPE) 雨雪分界线检验

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同化ECMWF短时预报场对区域中尺度模式预报的影响研究

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暴雨灾害 2024年第3期43卷 288-298页

作者：何邓新赖安伟张文康兆萍王俊超王珊珊郭英莲马鹤翟王志斌中国气象局武汉暴雨研究所暴雨监测预警湖北省重点实验室/中国气象局流域强降水重点开放实验室武汉430205 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京10081 武汉气象中心台武汉430205 三峡国家气候观象台宜昌443000

全球数值天气预报模式的预报场常作为背景场驱动区域中尺度天气模式业务系统,其数据质量对区域模式的预报结果具有重要的影响。华中区域中尺度业务模式使用美国环境预报中心的全球预报场(NCEP GFS)作为背景场,其预报精度有待提高。为提... 详细信息

全球数值天气预报模式的预报场常作为背景场驱动区域中尺度天气模式业务系统,其数据质量对区域模式的预报结果具有重要的影响。华中区域中尺度业务模式使用美国环境预报中心的全球预报场(NCEP GFS)作为背景场,其预报精度有待提高。为提高模式的短期预报能力,提出一种利用三维变分方法同化高质量欧洲中期天气预报中心(ECMWF)细网格预报场改善模式初始场的方法,将NCEP GFS预报场作为背景场,同化ECMWF三维格点预报要素,开展个例和批量同化试验。首先,利用探空观测对NCEP GFS和ECMWF的12 h预报产品进行误差特征统计,ECMWF 12 h细网格预报的温度、水平风场、相对湿度的均方根误差都小于NCEP GFS预报场,因此对其进行同化是可行的。然后,对2021年8月11—13日的强降水个例进行不同分辨率的ECMWF预报场同化敏感性试验。最后,基于不同敏感性试验的结果,选择1°×1°的ECMWF预报场对2021年8月进行批量同化试验。结果如下:(1)2021年8月11—13日的强降水个例同化预报试验表明,要素场预报误差得到了较为显著的改善,尤其是在模式低层;对12~36 h、36~60 h、60~84 h累积降水的TS评分具有一定的改善能力,尤其是暴雨量级。(2)不同分辨率的ECMWF预报场同化敏感性试验表明ECMWF预报场1°×1°的预报效果要优于0.5°×0.5°和0.25°×0.25°。(3)2021年8月的批量试验结果显示,同化ECMWF 12 h 1°×1°预报要素后,12 h、36 h和60 h预报的温度、湿度和风场在垂直方向上比控制试验均方根误差有所降低,降水TS评分提高明显,特别是50 mm暴雨降水TS评分,提升了13.33%,可有效改善华中区域数值天气预报系统对强降水的预报能力。

关键词： ECMWF 三维变分同化强降水华中区域中尺度模式

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