留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

TIGGE多模式降水预报产品检验与集成研究

舒章康 汪琳 金君良 王国庆 曹民雄

舒章康,汪琳,金君良,等. TIGGE多模式降水预报产品检验与集成研究[J]. 水利水运工程学报,2021(2):10-19 doi:  10.12170/20210105004
引用本文: 舒章康,汪琳,金君良,等. TIGGE多模式降水预报产品检验与集成研究[J]. 水利水运工程学报,2021(2):10-19 doi:  10.12170/20210105004
(SHU Zhangkang, WANG Lin, JIN Junliang, et al. Verification and integration of TIGGE multimode precipitation forecast products[J]. Hydro-Science and Engineering, 2021(2): 10-19. (in Chinese)) doi:  10.12170/20210105004
Citation: (SHU Zhangkang, WANG Lin, JIN Junliang, et al. Verification and integration of TIGGE multimode precipitation forecast products[J]. Hydro-Science and Engineering, 2021(2): 10-19. (in Chinese)) doi:  10.12170/20210105004

TIGGE多模式降水预报产品检验与集成研究

doi: 10.12170/20210105004
基金项目: 国家重点研发计划项目(2017YFC0404401);国家自然科学基金资助项目(51779144,51679144,51879164);中央公益性科研院所基本业务费资助项目(Y220011,Y520025)
详细信息
    作者简介:

    舒章康(1996—),男,湖北孝感人,硕士研究生,主要从事水文学及水资源研究。E-mail:513162155@qq.com

    通讯作者:

    金君良(E-mail:jljin@nhri.cn

  • 中图分类号: P459.9;P339

Verification and integration of TIGGE multimode precipitation forecast products

  • 摘要: 数值预报产品的检验与集成是使用和发展数值预报的重要环节。以TIGGE数据中心的NCEP、ECMWF、JMA和KMA等4种模式控制预报产品为基础资料,选取福建池潭水库流域为研究对象,从降水分级预报、降水量级和过程预报等方面对数值预报产品进行了综合评估,同时采用回归集成、TS集成和Nash系数集成等3种方法对多模式产品开展了降水集成预报,在此基础上,探讨了不同集成方法对最终降水预报效果的影响。结果表明,4种产品对无雨和小雨的预报效果均较好,在不同量级降水预报中,JMA模式更适合于25 mm以下量级的降水预报,而ECMWF对25 mm以上量级的降水预报效果较好。对于日降水量预报,NCEP模式的预报效果较差,而ECMWF模式的预报相对更准确。对于降水过程预报,KMA的预测性能则明显差于其他3个模型。集成预报对降低预报误差并提高降水过程预报有较好的效果,其中针对不同量级分类加权的TS集成方法预报效果最优,且提升了高量级降水预测效果。
  • 图  1  池潭流域及TIGGE网格地理位置

    Figure  1.  Geographical location of Chitan watershed and TIGGE grid

    图  2  NCEP、ECMWF、JMA和KMA模式预报分级检验结果

    Figure  2.  Classification test results of NCEP, ECMWF, JMA and KMA model

    图  3  各个模式预报检验指标的月变化

    Figure  3.  Monthly variation of forecast verification indexes of each model

    图  4  各个模式预报检验指标的季节变化

    Figure  4.  Seasonal variation of the forecast verification indexes of each model

    图  5  集成预报与常规预报的降水分级TS评分检验结果

    Figure  5.  The classification TS score test results of integrated forecast and conventional forecast products

    表  1  数值预报产品基本信息

    Table  1.   Basic information of the numerical prediction products

    数据中心数据同化垂直层数 (模式顶层/hPa)分辨率成员数目预报时长/d更新时间(UTC)
    欧洲中期天气预报中心(ECMWF)4D-Var137 (0.01)TL127950+115/100/12
    日本气象局(JMA)4D-Var100 (0.1)TL95950+110/100/12
    韩国气象局(KMA)4D-Var70 (0.1)N51224+110/100/12
    美国气象局(NCEP)GSI64 (2.73)TL153420+116/100/06/12/18
    下载: 导出CSV

    表  2  集成预报与常规预报产品检验指标统计

    Table  2.   Verification index statistics of integrated forecast and conventional forecast products

    评估指标回归集成Nash集成TS集成NECPECMWFJMAKMA
    MAE/mm3.713.673.664.303.913.793.96
    RMSE/mm8.088.198.249.038.698.898.92
    Sl0.490.270.270.240.270.360.34
    Xl/mm−3.89−7.59−7.50−7.60−7.12−6.98−7.37
    Sg0.510.660.650.640.580.510.54
    Xg/mm3.532.522.513.863.412.532.78
    AS0.840.840.860.810.830.830.82
    NSE0.610.600.610.520.550.530.49
    下载: 导出CSV
  • [1] BUIZZA R, MILLEER M, PALMER T N. Stochastic representation of model uncertainties in the ECMWF ensemble prediction system[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1999, 125(560): 2887-2908. doi:  10.1002/qj.49712556006
    [2] FREHLICH R. The definition of ‘truth’ for numerical weather prediction error statistics[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 2011, 137(654): 84-98. doi:  10.1002/qj.738
    [3] JOLLIFFE I T, STEPHENSON D B. Forecast verification: a practitioner’s guide in atmospheric science[M]. 2nd ed. Chichester: Wiley, 2012.
    [4] PAPPENBERGER F, BARTHOLMES J, THIELEN J, et al. New dimensions in early flood warning across the globe using grand-ensemble weather predictions[J]. Geophysical Research Letters, 2008, 35(10): L10404.
    [5] 金君良, 舒章康, 陈敏, 等. 基于数值天气预报产品的气象水文耦合径流预报[J]. 水科学进展,2019,30(3):316-325. (JIN Junliang, SHU Zhangkang, CHEN Min, et al. Meteo-hydrological coupled runoff forecasting based on numerical weather prediction products[J]. Advances in Water Science, 2019, 30(3): 316-325. (in Chinese)
    [6] ANJUM M N, DING Y J, SHANGGUAN D H, et al. Evaluation of high-resolution satellite-based real-time and post-real-time precipitation estimates during 2010 extreme flood event in Swat River basin, Hindukush region[J]. Advances in Meteorology, 2016, 2016: 2604980.
    [7] 王在文, 梁旭东, 范水勇, 等. 数值模式降水评分对分辨率的敏感性初探[J]. 暴雨灾害,2016,35(1):10-16. (WANG Zaiwen, LIANG Xudong, FAN Shuiyong, et al. Impact of spatial resolution on precipitation forecast score in numerical weather prediction models[J]. Torrential Rain and Disasters, 2016, 35(1): 10-16. (in Chinese)
    [8] 斯琴, 包福祥, 张旭. 基于EC集合预报产品的降水预报检验[J]. 中国农学通报,2016,32(7):162-167. (SI Qin, BAO Fuxiang, ZHANG Xu. Precipitation forecasting verification based on EC ensemble prediction products[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2016, 32(7): 162-167. (in Chinese)
    [9] 杜雅玲, 陆桂华, 吴志勇, 等. 基于TIGGE数据的中期降水预报在江苏省的应用效果评估[J]. 南水北调与水利科技,2017,15(6):17-25, 44. (DU Yaling, LU Guihua, WU Zhiyong, et al. Assessment of TIGGE medium-term precipitation forecast in Jiangsu Province[J]. South-to-North Water Transfers and Water Science & Technology, 2017, 15(6): 17-25, 44. (in Chinese)
    [10] 卞赟, 智协飞, 李佰平. 多模式集成方法对延伸期降水预报的改进[J]. 中国科技论文,2015,10(15):1813-1817. (BIAN Yun, ZHI Xiefei, LI Baiping. Multimodal ensemble method improvement for extended range consensus forecast of precipitation[J]. China Sciencepaper, 2015, 10(15): 1813-1817. (in Chinese)
    [11] 刘汉武, 王文本, 范裕祥, 等. 基于多模式的巢湖降水集成预报效果检验[J]. 气象与减灾研究,2016,39(4):283-289. (LIU Hanwu, WANG Wenben, FAN Yuxiang, et al. Validation of precipitation ensemble prediction based on multimodel in Chaohu lake[J]. Meteorology and Disaster Reduction Research, 2016, 39(4): 283-289. (in Chinese)
    [12] 荣艳敏, 盛春岩, 范苏丹, 等. 概率匹配平均法在山东强降水预报中的应用[J]. 海洋气象学报,2017,37(3):95-101. (RONG Yanmin, SHENG Chunyan, FAN Sudan, et al. Applications of probability matching method in heavy rainfall forecast in Shandong province[J]. Journal of Marine Meteorology, 2017, 37(3): 95-101. (in Chinese)
    [13] REICHSTEIN M, CAMPS-VALLS G, STEVENS B, et al. Deep learning and process understanding for data-driven Earth system science[J]. Nature, 2019, 566(7743): 195-204. doi:  10.1038/s41586-019-0912-1
    [14] 代刊, 朱跃建, 毕宝贵. 集合模式定量降水预报的统计后处理技术研究综述[J]. 气象学报,2018,76(4):493-510. (DAI Kan, ZHU Yujian, BI Baogui. The review of statistical post-process technologies for quantitative precipitation forecast of ensemble prediction system[J]. Acta Meteorologica Sinica, 2018, 76(4): 493-510. (in Chinese)
    [15] 毕宝贵, 代刊, 王毅, 等. 定量降水预报技术进展[J]. 应用气象学报,2016,27(5):534-549. (BI Baogui, DAI Kan, WANG Yi, et al. Advances in techniques of quantitative precipitation forecast[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2016, 27(5): 534-549. (in Chinese)
    [16] KHAN M M, SHAMSELDIN A Y, MELVILLE B W. Impact of ensemble size on forecasting occurrence of rainfall using TIGGE precipitation forecasts[J]. Journal of Hydrologic Engineering, 2014, 19(4): 732-738. doi:  10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000864
    [17] SWINBANK R, KYOUDA M, BUCHANAN P, et al. The TIGGE project and its achievements[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2016, 97(1): 49-67. doi:  10.1175/BAMS-D-13-00191.1
    [18] 彭勇, 徐炜, 王萍, 等. 耦合TIGGE降水集合预报的洪水预报[J]. 天津大学学报(自然科学与工程技术版),2015,48(2):177-184. (PENG Yong, XU Wei, WANG Ping, et al. Flood forecasting coupled with TIGGE ensemble precipitation forecasts[J]. Journal of Tianjin University (Science and Technology), 2015, 48(2): 177-184. (in Chinese)
    [19] 陆桂华, 吴志勇, 何海. 水文循环过程及定量预报[M]. 北京: 科学出版社, 2010: 231-244.

    LU Guihua, WU Zhiyong, HE Hai. Hydrological cycle process and its quantitative forecast[M]. Beijing: Science Press, 2010: 231-244. (in Chinese)
    [20] 彭九慧, 丁力, 杨庆红. 几种降水集成预报方法的对比分析[J]. 气象科技,2008,36(5):520-523. (PENG Jiuhui, DING Li, YANG Qinghong. Comparative analysis of several consensus precipitation forecasting methods[J]. Meteorological Science and Technology, 2008, 36(5): 520-523. (in Chinese)
    [21] 崔东文. 基于多元变量组合的回归支持向量机集成模型及其应用[J]. 水利水运工程学报,2014(2):66-73. (CUI Dongwen. A regression support vector machine integrated model based on multivariate combinations and its application[J]. Hydro-Science and Engineering, 2014(2): 66-73. (in Chinese)
    [22] SU X, YUAN H L, ZHU Y J, et al. Evaluation of TIGGE ensemble predictions of Northern Hemisphere summer precipitation during 2008-2012[J]. Journal of Geophysical Research, 2014, 119(12): 7292-7310.
  • [1] 王昊, 江文员, 刘益民, 李淑贤, 刁艳芳.  基于TIGGE多模式的6 h降雨预报精度对比分析 . 水利水运工程学报, 2022, (2): 31-39. doi: 10.12170/20211130001
    [2] 鲍如意, 赵程, 周依盟, 王文东.  含预制双裂纹试样岩桥贯通模式的数值研究 . 水利水运工程学报, 2021, (4): 19-28. doi: 10.12170/20200825004
    [3] 李健, 王平义, 许百强, 贺小含, 王梅力.  黄河上游连续弯曲多滩险河道整治方案数值分析 . 水利水运工程学报, 2020, (2): 9-14. doi: 10.12170/20190901001
    [4] 方致远, 向衍, 张凯.  水库灾变链链式风险评估 . 水利水运工程学报, 2019, (2): 79-85. doi: 10.16198/j.cnki.1009-640X.2019.02.011
    [5] 魏博文, 袁冬阳, 蔡磊, 温勇兵, 徐镇凯.  基于BP-ARIMA的混凝土坝多尺度变形组合预报模型 . 水利水运工程学报, 2018, (2): 52-60. doi: 10.16198/j.cnki.1009-640X.2018.02.007
    [6] 宋占智, 蒋尚明, 金菊良, 周玉良, 张明.  蚌埠市农业旱灾脆弱性综合评价 . 水利水运工程学报, 2017, (3): 56-63. doi: 10.16198/j.cnki.1009-640X.2017.03.008
    [7] 关铁生, 姚惠明, 许钦, 姚望瀛.  辽河区极端暴雨特性及其天气成因分析 . 水利水运工程学报, 2015, (2): 18-25.
    [8] 刘晓平, 田辉, 蒋明峰, 任启明, 扈世龙, 赵江.  长沙综合枢纽施工导流方案优化 . 水利水运工程学报, 2013, (4): 91-94.
    [9] 刘亚莲,周翠英.  突变理论在堤防安全综合评价中的应用 . 水利水运工程学报, 2011, (1): -.
    [10] 娄炎.  预压地基中止加固的综合判定 . 水利水运工程学报, 2010, (4): -.
    [11] 范子武,姜树海.  水库汛限水位动态控制的风险评估 . 水利水运工程学报, 2009, (3): -.
    [12] 路观平.  连拱坝交叉模态综合法的完备性 . 水利水运工程学报, 2007, (2): 48-53.
    [13] 张亦飞,王恕.  航道网综合评价的多指标灰色关联决策模型 . 水利水运工程学报, 2005, (4): 24-28.
    [14] 宋茂斌,张展羽,耿福萍.  土坝病害定量评估方法 . 水利水运工程学报, 2004, (3): 43-47.
    [15] 聂杰,傅宗甫.  复杂边界多建筑物的河道水流数值模拟 . 水利水运工程学报, 2002, (3): 46-50.
    [16] 金初阳,柯敏勇,洪晓林,陈灿明,王五平,王宏.  水闸病害检测与评估分析 . 水利水运工程学报, 2000, (1): -.
    [17] 毛佩郁,毛昶熙.  河湾水流与河床冲淤综合分析 . 水利水运工程学报, 1999, (1): 96-.
    [18] 张志俊,崔德密,郑继.  水闸老化的灰色评估法 . 水利水运工程学报, 1998, (3): -.
    [19] 周辉,陈慧玲.  挑流泄洪雾化降雨的模糊综合评判方法 . 水利水运工程学报, 1994, (Z1): -.
    [20] 姜树海,陈慧玲.  高坝泄洪下游水雾的模糊预报模式 . 水利水运工程学报, 1993, (1): -.
  • 加载中
图(5) / 表 (2)
计量
  • 文章访问数:  383
  • HTML全文浏览量:  28
  • PDF下载量:  39
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-01-05
  • 网络出版日期:  2021-03-23
  • 刊出日期:  2021-04-27

/

返回文章
返回