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ECMWF高分辨率数值预报产品

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以ECMWF数值产品为基础的单站气温中短期预报

以ECMWF数值产品为基础的单站气温中短期预报
第２ ４卷第 １期
２１ ０ ２年 ２月
云 南 地 理 环 境 研 究
．
Ｖｏ． ４， Ｎｏ １ １２ ． Ｆｂ ｅ ．， ２ １ ０２
ＹＵＮ Ａ ＧＥＯＧＲＡＰＨＩ ＮＶＩ Ｎ Ｎ ＣＥ ＲＯＮＭ ＥＮＴ Ｒ Ｅ ＥＳ ＡＲＣＨ
以 Ｅ ＭＷＦ数 值产 品为 基 础 的单 站气 温 中短 期预 报 Ｃ
基金项 目：云南省气象局 预报员专项 （ Ｂ ０ １ １ Ｙ ２ １０ ）． 作者简介 ：吴星霖 （ ９ ２一） １７ ，女 ，云南省昭通市绥江县人 ，高级 工程师 ，主要从事天气气候分析研究
第２ ４卷
吴星霖等：以 Ｅ Ｍ 数值产品为基础的单站气温中短期预报 Ｃ ＷＦ
３ １
天气 现象 表 现下气 温 日较 差 差别 大 ） 。
的现 实 意 义 。 混 凝 土 中 产 生 裂 缝 有 多 种 具 体 原 因¨ ３ ，气 温 的 变 化 是 引 起 混 凝 土 裂 缝 的 重 要 原 Ｉ
对气温的客观预报 ，很多人从不 同角度做了不 少 的工作 引，归纳 起来有 ３类 ：
（ ）经 验 ＋ 计方 法 。刘 国忠等 通 过数 理统 １ 统 计 和气候 分析 的方法 ，得 出最 高 最低 气 温 突升 突 降 的概念模 型预报 工具 。王凤娇 等 在 分析单 站 气 温 变化基本 特征 的基 础 上 ，划 分 了云量 、风 向风速 等 对温度 变化影 响 的分级 ，研 究探 讨 采 用分 类气 温 平
报成果制作效率及预报准确率的提高。
０ 引言
国家 重点 工 程溪洛 渡水 电站 是西 部 能 源基 地 建 设 的重 要 组 成 部 分 ，主 体 工 程 大 坝混 凝 土 浇 筑 于 ２０ ０９年 ３月 ２ 日开 始 ，计 划 于 ２ １ ７ ０ ３年蓄 水 发 电 ， ２１ ０５年工程 完 工 。溪洛渡 水 电站工程施 工重 点 转 移 到大坝 混凝 土 浇筑后 ，施 工 中如何 有 效避 免 混 凝 土 裂缝 的产 生 ，以保 证砼 的施 工质 量 ，具 有非 常 重 要

ECMWF高分辨率模式降水预报能力评估与误差分析

ECMWF高分辨率模式降水预报能力评估与误差分析

ECMWF高分辨率模式降水预报能力评估与误差分析曹越;赵琳娜;巩远发;许东蓓;高迎娟【摘要】利用2015—2017年6—8月ECMWF高分辨率模式(ECMWF-Hi)的加工产品,结合我国2400多个国家级气象站逐小时降水观测资料,对ECMWF-Hi产品24 h降水预报的准确度、集中度和相关性进行了评估,并与ECMWF集合预报模式(ECMWF-EPS)24 h降水预报产品进行比较.为更好地描述预报的集中度,避免单纯用标准差比或平均值比刻画预报集中度的缺陷,建立一个综合标准差和平均值的R指数,用之定量描述模式预报的集中度.结果表明:(1)ECMWF-Hi在均方根误差的检验方面并未表现出优势;而分辨率较低的ECMWF-EPS集合平均预报误差最小.(2)ECMWF-Hi对研究区域降水预报的集中度的整体描述较为准确,离散度与观测较为相似,预报期望也与观测降水的期望最接近,EC-MWF-Hi比ECMWF-EPS的集合控制预报与集合平均对观测降水集中度的刻画较为准确.(3)研究区域内各站点R指数分布表明,ECMWF-Hi与ECMWF-EPS控制预报、平均预报相比,对平均值预报不足的站点较多,且这些站点的预报集中度普遍大于观测,ECMWF-Hi的降水预报更接近观测降水.(4)评估应用结果表明,R指数不仅能定性评估模式的集中度,也可定量描述集中度大小.【期刊名称】《暴雨灾害》【年(卷),期】2019(038)003【总页数】10页(P249-258)【关键词】ECMWF高分辨率模式;降水预报;误差分析;集中度;R指数【作者】曹越;赵琳娜;巩远发;许东蓓;高迎娟【作者单位】成都信息工程大学高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225;中国气象科学研究院,北京100081;中国气象科学研究院,北京100081;成都信息工程大学高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225;成都信息工程大学高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225;成都信息工程大学高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225;吉林省通化市气象局,通化134001【正文语种】中文【中图分类】P456.7引言数值天气预报是用一组流体力学和热力学方程组，根据一定初始条件和边界条件，积分求解未来一定时段大气运动状态的方法。

ECMWF-数值预报模式简介

ECMWF-数值预报模式简介
Orographic effects are better captured by higher resolution models. The surface parameters such as Tsurf might be predicted more realistically by those models.
式；承载数值模式计算、显示和通讯平台 驾驭观测、资料分析和数值模式发展和应 用的人才队伍
水圈
大气圈 人类圈
岩石圈
冰晶圈 /冰冻圈
生物圈
纷繁多样数值预报 产品
-什么会有差别？
分辨率不同 模式的表述的物理过程有差异 计算方案、网格、变量分布等
再分析资料分析的初值能代表大气实况吗？
Orography and Resolutions
14
fluxes.
Impact of Resolution on tropical cyclone forecast
For instance Typhoon Haiyan: forecasts from 4th, 5th and 6th November 2013, 0 U all from operational analysis.
ECMWF 数值预报 模式简介
气象预报的四个方面问题
*当前的天气或气候信息—完备的综合观测系统
完善的观测系统；资料信息识别；资料的综合处理（同化）
*天气或气候的演变规律—从资料得到新认识
从资料得到新认识；反映大气运动数学物理规律的微分方程 组。
*外力和强迫的变化—地形和边界强迫；太阳常数；引力等 *从已知预报未来的手段—完备的数值模
Stokes drift Stress
Adding active sea ice model

ECMWF高分辨率数值预报产品

ECMWF高分辨率数值预报产品

附件2调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品清单（2016年8月）ECMWF高分辨率数值预报产品全部都可通过全国地面宽带网（CMANet）提供各省下载，每时次合计 GB（含大气模式集合预报中国区域裁剪产品，不含大气模式集合延伸预报产品和季节模式预报产品）。

通过CMACast广播下发的ECMWF高分辨率数值预报产品包括大气模式产品和大气模式集合预报区域裁剪产品，每时次合计 GB。

一、调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品文件清单注：1.CMACast广播和下载文件名文件名模板：W_NAFP_C_ECMF_yyyyMMddhhmmss_P_ccSMMDDHHIImmddhhiiE[-ACHN].bz2其中，W：固定代码，用于指示产品文件采用的文件名格式。

NAFP：固定代码，用于指示通过数值分析预报模式获得的各种分析和预报产品。

C：固定代码，表示其后字段为产品中心的四码代号（CCCC）。

ECMF：固定代码，表示产品中心为ECMWF。

yyyyMMddhhmmss：文件发布时间，以国际时的年、月、日、时、分、秒表示。

P：固定代码，用于指示加工产品。

ccSMMDDHHIImmddhhiiE：ECMWF产品原文件名。

-ACHN：区域裁剪产品的文件名中包含-ACHN字段，表示中国区域产品。

bz2：固定代码，表示bzip2格式文件扩展名。

二、调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品要素清单1大气模式确定性预报产品（HRES）1.1地面层分析场分辨率：° x °区域：全球（0°E - °E，90°N - 90°S）要素数：181.2地面层预报场分辨率：° x °区域：全球（0°E - °E，90°N - 90°S）要素数：33(0-8)：0=无降水1=雨3=冻雨5=雪6=湿雪7=雨夹雪8=冰粒1.3气压层分析场和预报场层次（19个）：1000，950，925，900，850，800，700，600，500，400，300，250，200，150，100，70，50，20，10 hPa 分辨率：° x °区域：60°E - 150°E，60°N - 10°S要素数：91.4模式层分析场和预报场分辨率：° x 0. 25°区域：60°E - 150°E，60°N - 10°S要素数：42海浪模式产品（HRES WAM）2.1海面层分析场和预报场分辨率：° x °区域：全球（0°E - °E，90°N - 90°S）要素数：43大气模式集合预报产品（ENS）3.1地面层预报场分辨率：°x °原始数据区域：40°E - 180°E，70°N - 10°S裁剪数据区域：40°E - 180°E，70°N - 10°S集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

利用T213和ECMWF数值预报产品作暴雨落区概率预报

利用T213和ECMWF数值预报产品作暴雨落区概率预报
维普资讯
第２ ８卷
第 ２期
气
象
研
究
与
应
用
Ｖ ｏ ． ８ Ｎｏ．２ １２
２０ ０ ７年 ６月
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｍ ＥＴＥＯＲＯＬＯＧＩ ＣＡＬ ＲＥＳ ＥＡＲＣＨ ＡＮＤ ＡＰＰ ＣＡＴＩ ＬＩ ＯＮ
Ｊｎ ２ ０ ｕ． ０７
ｏ ｈｅ Ｈ ｅ ｖ ｉ ａ ｌＲｅ ｉ ｎ ｆｔ ａ ｙ Ｒａ ｎｆ ｌ ｇｏ
ＹＡＮＧ ａ —ｉ Ｘｉｏ ｌ ｎ，Ｗ ＥＮ ａ ｇ Ｑｉｎ
（ ｙ ｎ ｅｅ ｒ ｌｇｃ ｌＯｆｉｅ，Ｈｕ ａ ｏ ｉｃ Ｙｉａ ｇ Ｍ ｔ ｏ ｏｏ ｉａ ｆｃ ｎ ｎ Ｐｒ ｖ ｎ ｅ， ４ ３ ０ ） １０ ０
率不 同 ，怎样 将其 处理 成误 差 小 、分 相 同 、预 辨率
报能力强的指导预报赢品， 是基层台站对 数值 预 报
产 品释用 的重 要途 径之 一 。而 暴雨 是 种 小概 率 事
一
Ａ— ［∑Ｘ ） ］ Ｂ一 ［∑Ｙ） ］ Ｋ ｘ／（ ／ ｙ／（ ／
Ｋ 嚣１ 篙 １
得了满意的效果。
关 键 词 ：数 值 预 报 产 品 ；集 成 ；暴 雨 落 区 ；概 率 预 报
中 图分 类 号 ：Ｐ ５ ． ２ ． 文献 标 识 码 ：Ａ ４８１ １１
Ａｐｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｌｃ ｔｏ ｆ Ｔ２１ ｎｄ ＥＣＭ Ｗ Ｆ ＮＷ Ｐ ｉ ｏ ａ ｌｔ ｒ ｃ ｓ ３ａ ｎ Ｐｒ ｂ ｂｉｉｙ Ｆｏ ｅ ａ ｔ
目前 ，地 市 级 气 象 台制 作 天 气 预 报 通 常 运 用 Ｔ２ ３和 Ｅ ＭＷ Ｆ数 值 预 报产 品 以及有 关 资料 进 行 １ Ｃ 综合 分析 。但 两 种数 值 预报产 品 的 时效 和空 间分 辨

ECMWF高分辨率数值预报产品

ECMWF高分辨率数值预报产品

ECMWF高分辨率数值预报产品附件2调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品清单(2016年8月)ECMWF高分辨率数值预报产品全部都可通过全国地面宽带网(CMANet)提供各省下载,每时次合计38、6 GB(含大气模式集合预报中国区域裁剪产品,不含大气模式集合延伸预报产品与季节模式预报产品)。

通过CMACast广播下发的ECMWF高分辨率数值预报产品包括大气模式产品与大气模式集合预报区域裁剪产品,每时次合计16、2 GB。

1一、调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品文件清单11.CMACast广播与下载文件名文件名模板:W_NAFP_C_ECMF_yyyyMMddhhmmss_P_ccSMMDDHHIImmddhhiiE[-ACHN]、bz2其中,2W:固定代码,用于指示产品文件采用的文件名格式。

NAFP:固定代码,用于指示通过数值分析预报模式获得的各种分析与预报产品。

C:固定代码,表示其后字段为产品中心的四码代号(CCCC)。

ECMF:固定代码,表示产品中心为ECMWF。

yyyyMMddhhmmss:文件发布时间,以国际时的年、月、日、时、分、秒表示。

P:固定代码,用于指示加工产品。

ccSMMDDHHIImmddhhiiE:ECMWF产品原文件名。

-ACHN:区域裁剪产品的文件名中包含-ACHN字段,表示中国区域产品。

bz2:固定代码,表示bzip2格式文件扩展名。

3二、调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品要素清单1大气模式确定性预报产品(HRES)1.1地面层分析场分辨率:0、125° x 0、125°区域:全球(0°E - 359、875°E,90°N - 90°S)11.2地面层预报场分辨率:0、125° x 0、125°区域:全球(0°E - 359、875°E,90°N - 90°S)21.3气压层分析场与预报场层次(19个):1000,950,925,900,850,800,700,600,500,400,300,250,200,150,100,70,50,20,10 hPa3分辨率:0、25°x 0、25°区域:60°E - 150°E,60°N - 10°S1.4模式层分析场与预报场分辨率:0、25° x 0、25°区域:60°E - 150°E,60°N - 10°S42海浪模式产品(HRES WAM)2.1海面层分析场与预报场分辨率:0、25° x 0、25°区域:全球(0°E - 359、875°E,90°N - 90°S)3大气模式集合预报产品(ENS)3.1地面层预报场分辨率:0、5° x 0、5°原始数据区域:40°E - 180°E,70°N - 10°S裁剪数据区域:40°E - 180°E,70°N - 10°S集合成员:0-50(0为控制预报,其余为扰动预报)【注:“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

利用ECMWF数值产品制作逐日温度预报


利用Ｅ Ｍ 数值产品制作逐日温度预报 Ｃ ＷＦ
梁伟 群 ， 吉 贤 ， 永 成 ， 王 张 王伟 红
（． 鸭 山 市 气 象局 ， 龙 江 双 鸭 山 １５ ０ ； 龙 江 省 气 象局 ， １ 双 黑 ５ １ ０ ２黑 黑龙 江 哈 尔滨 １预 报 产 品 （ｃ ｆ２ ：０８ ０ｈ ａ的温 度 场 ， 照预 报 员 制 作 天 气 要 素 预 报 结 Ｅ ｍｗ ）０ Ｏ ５ Ｐ 按
温 度 预 报 是 天 气 预 报 的 重要 项 目之 一 。也 是 天 气 预 报 的 阴、 冷平流 一雨 、 暖平流 一晴 、 暖平 流 一阴和暖平流 雨六种 主要 内容 。 目前 国 内 多 采 用模 式 预 报 和 卡 尔 曼 滤 波 方 法 进 行 情 形 。 过计 算 提 取 本 站 格 点 数 据 ， 用 差 值 统 计 和 算 术 平 均 通 利 ｃｗ 产 ８ ０ 、Ｏ ０ ４ｈ变 温 度 预 报 ． 有采 用 多 极 相 似 等方 法 进 行 温 度 预 报 。由于 影 响 的 方 法 分别 计 算 出 Ｅ ｍ ｆ 品 ０ ：ｏ ２ ：ｏ２ 温 。同 时 还 － ２月 最 气 温 变 化 的 因 素 较 多 ， 很 复 杂 ， 天气 形 势 背景 、 响 系统 、 利 用 统 计 分 析 方 法 得 到 双 鸭 山 市 １ １ 最 低 、 高 气 温 在 相 也 如 影 天 空 状 况 等 气 象 因 素 ， 如 地 理 环 境 、 节 、 为 因 素 等 非 气 应 天气 形 势 下 变 温 的 订正 经 验 值 又 季 人 、 。 最后通过公式 （） １ 和公 式 （ ） 出 逐 日的 最 低 、 高 温 度 ２求 最 象 因 素 。综 合考 虑 这 些 因素 ， 们 通 过 “ 度 格 点 差 值 ” “ 我 温 一 形 势 分析 ” “ 气 分 型 ” “ 点差 值订 正 ” 一 天 一 格 的方 法 和 步 骤 ， 现 预报 值 。 实 了 双鸭 山市 温 度 预报 的本 地 化 、 序 化 、 字 化 、 程 数 自动 化 。 １ ＋ ＝ ， ｍ 锄 ） ／ｒ ｍ． １ ＋ Ｉ （） １ ２ 资料 的 选 取 其 中 为 最 低 气 温 预 报 值 ， 为 当 日最低 实 况 ， 由 于欧 洲 中 心 的 数 值 预 报 产 品 （ ｃ ｗ ） 较 高 的 准 确 率 ， Ｅ ｍ ｆ有 鼬 — 砌 ｍ Ｉ 为 Ｅ ｍ ｆ ｃ ｗ 产 品 ０ ：０ ８０ｈ ａ温 度 预 报 日与 前 ８ ０ ５ Ｐ 且 稳定 性 好 。 资料 积 累 时 间相 对 较 长 ； 自动 气 象 站 系 统 则 为 日 Ｅ ｍ ｆ 品 Ｏ ：０８０ｈ ａ温 度 格 点 差 值 ， ’ 为 相 应 天 而 ｃｗ产 ８ ０ ５ Ｐ ｋ 各 基 层 台站 提 供 了 自动 化 的探 测手 段 。 探 测 结 果 详 尽 准 确 ， 气 形 势 下 本 站 最 低 气 温 对 应 ８０ｈ ａ温 度 格 点 值 差 值 的 订 正 其 ５ Ｐ 具有很强的时效性。因此 。 们在精细化温度预报研究 中． 我 采 经 验 值 。 用 以数 值 预 报 产 品 为基 础 的技 术 路 线 。数 值 预报 格 点 资 料 选 Ｉ咖＝ ｜ 跚 １ ） Ｉ Ｆ ｌ Ｔ鲥 ＋ 枷． ・ ＋ （） ２ 用 Ｅ ｍ ｆ Ｏ ：ｏ和 ２ ：０８ ０ｈ ａ的格 点资 料 ， 格 范 围 选 ｃ ｗ 的 ８ｏ ０ Ｏ ５ Ｐ 网 其 中 Ｔ． 为 最 高 气 温 预 报 值 ， 为 当 日 最 低 实 况 ， ｆ 眦 取 （ ３ ￣ １ ２ 。 Ｅ （ ５ ７ 。 Ｎ 内 的格 点 ，格 点 间 距 为 ２５ １ ０ ￣ ３ ． ） 、 ４ 。４ ． ） ５ ５ ． 为 Ｅ ｍｗ 产 品 ２ ：０８ ０ｈ ａ温度 预报 日与 前 ｃ ｆ ０ ０ ５ Ｐ Ⅲ 个 经度 ， 用 内插 计 算 双 鸭 山本 站 的 格 点值 。 料 年 代 为 ２ ｏ 日 Ｅ ｍ ｆ 品 ２ ：０８ ０ｈ ａ温 度 格 点 差 值 ， 利 资 ０５ ｃｗ 产 ０ ０ ５ Ｐ 为 相 应 天 年 开始 的每 天 ０ １ ８ｈ的 温 度 预报 场 ．建 立 温度 格 点 数 据 库 。 气 形 势 下 本 站 最 高 气 温 与 ８ ０ｈ ａ温度 格 点 值 差 值 的 订 正 经 —６ ５ Ｐ 新 的 资料 每 天 追 加 到 数 据 库 中 ；实 况 资 料 读 取 自动 气 象 站 系 验 值 。 统 的最 低 、 高 气 温 。 最 ４ 统 计 结 果及 分 析 ３ 预 报 思 路和 方 法 由于 各 月 的 温 度 变 化 有 所不 同 ，将 天 气 分 型 细 化 到 每 个 不 同天 气 形 势 下 ， 度 的 变 化 不 同 ． 别 是 晴 雨 对 温 度 的 月 。 合 ４ａ的 气 象 观 测 资 料 和欧 洲数 值 预 报 资 料 。 用 统 计 温 特 结 利 影 响 非 常 大 ， 考 虑 到 冷 暖 平 流 的 强 度 决 定 气 温 升 降 的程 度 ， 分 析 方法 统 计 得 出 各 月 各种 天 气 形 势 下 订 正 值 变化 概率 （ 还 １月 系 统 性 垂 直 运 动 如 下沉 运 动可 使 局 地 气 温 增 高 、 上 升 运 动 可 为 例 ） 图 １： （ 见 ） 使 局地 气 温 下 降 。非绝 热 因子 对 气 温变 化 的作 用 也很 大 ， 晴 如 分析各 月不 同天气形 势 下格点 温度差 值 的订正值 （ 区 天、 阴雨 、 、 风 以及 地 表 等 。 会 对 温 度 产 生 影 响 。 因此 将 高 空 间 ） 取各 月相 应 天 气 形 势 下 订 正 值 概 率 之 和 在 ８％ 以上 对 应 都 ， ０

ECMWF 数值预报模式简介

Single executab 14km/28kmOperational
from day 0 since 2013
ORCA1_Z42
Solar and non solar fluxes, E-P
Roughness Air density
Gustiness
Ice concentration
Ice concentration
atmECoEMsapWrthhFeromcecooeudapenlelsd land wavessea ice
Karl and Trenberth 2003
New coupled assimilation system (CERA) for the coupled Earth model:
•
atmospheric and ocean observations assimilated simultaneously
• Work is ongoing on using a higher resolution ocean components (ORCA025z75) planned for end of 2016 in the Ensemble forecasts and later in the High resolution system.
reloacxeaatnion increments are
comanpaulytesids in dpyanraamlleiclatloly cocnosrisrteecnttthweith
Conclusions:
• ECMWF has a coupled atmosphere-wave-ocean circulation forecasting system, currently operational in the Ensemble Prediction System.

ECMWF高分辨率数值模式对广安地区暴雨预报性能检验分析

ECMWF高分辨率数值模式对广安地区暴雨预报性能检验分析王平【摘要】为了解ECMWF高分辨率数值预报模式(以下简称“ECMWF”)对广安地区暴雨的预报性能,提高预报质量。

利用ECMWF模式资料、广安地区4个国家观测站和160个区域自动站的逐日降水资料,对2015—2017年广安地区出现的34次中雨及以上量级降水(其中14次暴雨)天气过程进行分析。

结果表明:直接以ECMWF暴雨预报结果进行暴雨预报,易出现漏报,评分质量较低。

当ECMWF预报满足:中、短期均预报降水R≥50mm;中期预报R≥25mm、短期预报R≥50mm;中期预报R≥50mm、短期预报R≥25mm;中、短期均预报R≥35mm 4个订正条件之一时,进行订正预报暴雨,评分高,空、漏报率低,命中率高,可有效提高暴雨预报质量。

同时,ECMWF在暴雨的持续时间、强降水时段、落区和面雨量预报中均有良好的预报指导意义。

【期刊名称】《中低纬山地气象》【年(卷),期】2018(042)006【总页数】6页(P44-49)【关键词】高分辨率数值模式;暴雨;检验【作者】王平【作者单位】[1]四川省广安市气象局,四川广安638500【正文语种】中文【中图分类】P457.61 引言暴雨是一种多发性的灾害性天气，常引发城市内涝、山洪、泥石流等次生灾害，造成人民生命财产的巨大损失。

数值预报产品的检验是天气预报科研和业务中的重要环节，利用科学有效的方法，结合预报业务规范要求，对数值预报产品进行检验分析，为预报员科学使用数值预报产品提供重要参考依据，从而对灾害性天气做出准确预报和决策服务提供有力支撑[1-3]。

ECMWF发展迅速，是一线天气预报员的主要参考工具。

国内外专家对ECMWF 降水预报研究分析做了大量工作[4-5]。

龙柯吉[6]等利用EC集合预报极端降水指数的阈值，研究了四川盆地夏季暴雨落区的预报，通过合适的阈值选取，提高了暴雨落区的预报技巧；翟振芳[7]等对安徽地区ECMWF数值模式降水的预报性能进行检验，结果表明ECMWF模式仅对72h时效内暴雨有较小的预报技巧。

ECMWF高分辨率网格对云南区域降水预报性能的定量检验

ECMWF高分辨率网格对云南区域降水预报性能的定量检验张超;孙绩华;巩远发;段玮【期刊名称】《成都信息工程大学报》【年(卷),期】2018(033)006【摘要】针对ECMWF高分辨率网格的降水产品在云南山地区域适用性的问题,采用云南2016年逐24 h和逐3 h的区域站观测资料,利用平均绝对误差的计算公式,对ECMWF模式降水产品的预报性能进行定量检验。

首先把降水观测资料插值成格点资料,然后将云南区域内的观测降水分布与ECWMF模式的预测降水分布进行对比,绘制每个格点上预报减观测得到的平均绝对误差分布图,最后利用区域平均法对预报质量进行讨论。

结果表明,ECMWF模式对于地形相对平缓的滇中到滇东南地区,模式的误差值较小,预报质量较好;而对于地形相对复杂的山脉及河谷地区,模式的误差值较大,预报质量相对较差。

随着预报时效的增加,预报误差也在增加,并且逐3 h的降水预报误差大于逐24 h的预报误差。

【总页数】16页(P688-703)【作者】张超;孙绩华;巩远发;段玮【作者单位】[1]云南省气象服务中心,云南昆明650034;[2]成都信息工程大学大气科学学院,四川成都610225;[3]云南省气象台,云南昆明650034;[2]成都信息工程大学大气科学学院,四川成都610225;[4]云南省气象科学研究所,云南昆明650034【正文语种】中文【中图分类】P426.6【相关文献】1.ECMWF高分辨率网格对云南区域降水预报性能的定量检验 [J], 张超;孙绩华;巩远发;段玮2.ECMWF细网格模式在阿勒泰地区短时强降水环境场预报中的统计检验 [J], 李博渊; 赵江伟; 李健丽3.ECMWF细网格模式探空在阿勒泰地区短时强降水预报中的统计检验 [J], 李博渊;赵江伟;庄晓翠4.高分辨率区域模式降水预报在云南的检验 [J], 赵宁坤;张秀年;孙俊奎;邹阳5.基于ECMWF细网格、GRAPES的短时强降水潜势预报和检验 [J], 吴迎旭;孟莹莹;周一;赵柠;李兴权;刘松涛;吴岩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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附件2调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品清单（2016年8月）ECMWF高分辨率数值预报产品全部都可通过全国地面宽带网（CMANet）提供各省下载，每时次合计38.6 GB（含大气模式集合预报中国区域裁剪产品，不含大气模式集合延伸预报产品和季节模式预报产品）。

通过CMACast广播下发的ECMWF高分辨率数值预报产品包括大气模式产品和大气模式集合预报区域裁剪产品，每时次合计16.2 GB。

一、调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品文件清单注：1.CMACast广播和下载文件名文件名模板：W_NAFP_C_ECMF_yyyyMMddhhmmss_P_ccSMMDDHHIImmddhhiiE[-ACHN].bz2其中，W：固定代码，用于指示产品文件采用的文件名格式。

NAFP：固定代码，用于指示通过数值分析预报模式获得的各种分析和预报产品。

C：固定代码，表示其后字段为产品中心的四码代号（CCCC）。

ECMF：固定代码，表示产品中心为ECMWF。

yyyyMMddhhmmss：文件发布时间，以国际时的年、月、日、时、分、秒表示。

P：固定代码，用于指示加工产品。

ccSMMDDHHIImmddhhiiE：ECMWF产品原文件名。

-ACHN：区域裁剪产品的文件名中包含-ACHN字段，表示中国区域产品。

bz2：固定代码，表示bzip2格式文件扩展名。

二、调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品要素清单1大气模式确定性预报产品（HRES）1.1地面层分析场分辨率：0.125° x 0.125°区域：全球（0°E - 359.875°E，90°N - 90°S）1.2地面层预报场分辨率：0.125° x 0.125°区域：全球（0°E - 359.875°E，90°N - 90°S）要素数：331.3气压层分析场和预报场层次（19个）：1000，950，925，900，850，800，700，600，500，400，300，250，200，150，100，70，50，20，10 hPa 分辨率：0.25° x 0.25°区域：60°E - 150°E，60°N - 10°S1.4模式层分析场和预报场分辨率：0.25° x 0. 25°区域：60°E - 150°E，60°N - 10°S2海浪模式产品（HRES WAM）2.1海面层分析场和预报场分辨率：0.25° x 0.25°区域：全球（0°E - 359.875°E，90°N - 90°S）3大气模式集合预报产品（ENS）3.1地面层预报场分辨率：0.5°x 0.5°原始数据区域：40°E - 180°E，70°N - 10°S裁剪数据区域：40°E - 180°E，70°N - 10°S集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】3.2气压层预报场层次（11个）：1000，925，850，700，500，400，300，200，100，50，10 hPa分辨率：1° x 1°原始数据区域：全球（0°E - 359°E，90°N - 90°S）裁剪数据区域：0°E - 180°E，90°N - 20°S集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】4大气模式集合预报派生产品（ENS EFI）4.1地面层极端天气指数（EFI+SOT）分辨率：0.25° x 0.25°区域：全球（0°E - 359.75°E，90°N - 90°S）4.2气压层瞬时天气事件概率层次：850 hPa分辨率：1° x 1°区域：全球（0°E - 359°E，90°N - 90°S）4.3气压层集合标准差分辨率：0.25° x 0.25°区域：全球（0°E - 359.75°E，90°N - 90°S）5大气模式集合延伸预报产品（ENS EXT）5.1地面层预报场分辨率：0.5°x 0.5°区域：全球（0°E – 359.5°E，90°N - 90°S）集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】5.2气压层预报场分辨率：1° x 1°原始数据区域：全球（0°E - 359°E，90°N - 90°S）集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】6大气模式集合延伸预报派生产品（ENS EXT）6.1集合平均周平均（TAEM）6.1.1地面层集合平均周平均分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）注：本组变量为C7F文件中dataType=taem6.1.2地面层集合平均周平均后报/追算（HINDCAST）分辨率：0.5° x0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）要素数：14变量清单与上节相同，追算日期范围是20年前至去年当日。

注：本组变量为C7H文件中dataType=taem6.1.3气压层集合平均周平均分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）6.1.4气压层集合平均周平均后报/追算（HINDCAST）分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）要素数：6变量清单与上节相同，追算日期范围是20年前至去年当日。

注：本组变量为C7H文件中dataType=taem6.2集合平均周平均异常6.2.1地面层集合平均周平均异常分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）6.2.2气压层集合平均周平均异常分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）6.3集合成员周平均异常6.3.1地面层集合成员周平均异常分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】6.3.2气压层集合成员周平均异常分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】6.4概率预报（周产品）分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）7海浪模式集合预报产品（ENS-WAM）7.1海面层异常事件概率分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）8季节模式预报产品（SEAS）8.1集合平均月平均8.1.1地面层分辨率：0.75° x 0.75°区域：全球（0°E - 359.25°E，90°N - 90°S）8.1.2气压层分辨率：0.75° x 0.75°区域：全球（0°E - 359.25°E，90°N - 90°S）8.2季节模式集合预报8.2.1地面层预报场分辨率：0.75° x 0.75°区域：全球（0°E - 359.25°E，90°N - 90°S）集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】8.2.2气压层预报场分辨率：0.75° x 0.75°区域：全球（0°E - 359.25°E，90°N - 90°S）集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

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