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基于TIGGE多模式的6 h降雨预报精度对比分析

王昊 江文员 刘益民 李淑贤 刁艳芳

王昊,江文员,刘益民,等. 基于TIGGE多模式的6 h降雨预报精度对比分析[J]. 水利水运工程学报,2022(2):31-39. doi:  10.12170/20211130001
引用本文: 王昊,江文员,刘益民,等. 基于TIGGE多模式的6 h降雨预报精度对比分析[J]. 水利水运工程学报,2022(2):31-39. doi:  10.12170/20211130001
(WANG Hao, JIANG Wenyuan, LIU Yimin, et al. A comparative analysis of the 6 h rainfall forecast accuracy based on TIGGE multi-model[J]. Hydro-Science and Engineering, 2022(2): 31-39. (in Chinese)) doi:  10.12170/20211130001
Citation: (WANG Hao, JIANG Wenyuan, LIU Yimin, et al. A comparative analysis of the 6 h rainfall forecast accuracy based on TIGGE multi-model[J]. Hydro-Science and Engineering, 2022(2): 31-39. (in Chinese)) doi:  10.12170/20211130001

基于TIGGE多模式的6 h降雨预报精度对比分析

doi: 10.12170/20211130001
基金项目: 山东省重点研发计划项目(2019GSF111043);山东省自然科学基金资助项目(ZR2021ME058);山东省大学生创新创业计划(S202110434337)
详细信息
    作者简介:

    王 昊(1998—),男,山东烟台人,硕士研究生,主要从事水文水资源相关研究。E-mail:2534191874@qq.com

    通讯作者:

    刁艳芳(E-mail:diaoyanfang@sdau.edu.cn

  • 中图分类号: P457.6

A comparative analysis of the 6 h rainfall forecast accuracy based on TIGGE multi-model

  • 摘要: 降雨数值预报是预防极端天气导致灾害事件的重要手段,其预报精度是预报产品是否被采用的依据。以跋山水库流域为研究对象,选取了TIGGE系统中的ECMWF、NCEP、CMA、JMA、UKMO共5个预报模式的控制预报与集合预报,分别从降雨分级预报检验和降雨量预报检验两个角度,利用Brier评分和Talagrand分布图,分析了2007—2019年5—9月控制预报和集合预报降雨数据的精度。结果表明:(1)就降雨分级预报而言,对于无雨、小雨和中雨量级,5个预报模式控制预报和集合平均预报效果相差不大;对于大雨量级,JMA和NCEP的控制预报效果最佳,JMA和UKMO的集合平均预报效果最佳;对于暴雨及以上量级,NCEP的控制预报和集合平均预报均效果最佳;(2)针对降雨量预报,UKMO控制预报和集合平均预报效果最佳;(3)无雨等级的Brier评分最高,且Brier评分随着降雨等级的提升而降低,表明大量级降雨时Brier评分较好;CMA的评分在无雨、小雨、中雨、大雨4个等级表现最好;(4)5个模式Talagrand分布形态均呈粗略的“U”字型,表明5个预报模式集合成员的分散不够。综合来看,UKMO和NCEP的预报效果最佳。据此研究可选出高精度的降雨预报产品。
  • 图  1  跋山水库流域地理位置

    Figure  1.  Geographic location of Bashan Reservoir basin

    图  2  5个预报模式控制预报和集合平均预报分级检验结果

    Figure  2.  Control forecast and ensemble average forecast grading test results of five forecasting models

    图  3  集合预报5个降雨量级的Brier评分

    Figure  3.  Five rainfall grades’ Brier scores of ensemble forecast

    表  1  预报模式介绍

    Table  1.   Introduction to forecasting models

    预报模式名称所属国家或地区成员数量
    (控制+集合)
    数据最早时间预报时限/h预报时间
    (UTC)
    ECMWF欧洲1+502006.1036000,12
    NCEP美国1+202007.0338400,06,12,18
    CMA中国1+142007.0536000,06,12
    JMA日本1+262014.0226400,12
    UKMO英国1+232006.1036000,06,12,18
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    表  2  降雨量预报检验指标数值及排序

    Table  2.   Values and orders of rainfall forecast inspection indexes

    评估指标NECPCMAECMWFJMAUKMO
    MAE/mm 控制预报 0.78(3) 0.90(5) 0.85(4) 0.74(2) 0.64(1)
    集合平均预报 1.227 23(2) 1.279 21(5) 1.255 75(4) 1.255 66(3) 1.152 49(1)
    RMSE/mm 控制预报 3.3(2) 3.6(4) 3.7(5) 3.4(3) 3.0(1)
    集合平均预报 4.377(3) 4.305(1) 4.390(5) 4.382(4) 4.349(2)
    Sl 控制预报 0.034(3) 0.037(4) 0.031(2) 0.024(1) 0.042(5)
    集合平均预报 0.143(1) 0.199(5) 0.170(3) 0.172(4) 0.168(2)
    Xl/mm 控制预报 7.85(3) 6.19(1) 8.04(5) 7.87(4) 6.80(2)
    集合平均预报 5.19(5) 3.12(1) 4.07(2) 4.38(4) 4.08(3)
    Sg 控制预报 0.192(3) 0.173(2) 0.200(4) 0.222(5) 0.162(1)
    集合平均预报 0.41(1) 0.47(2) 0.48(3) 0.61(5) 0.59(4)
    Xg/mm 控制预报 2.27(3) 3.51(5) 2.69(4) 2.01(2) 1.67(1)
    集合平均预报 1.18(4) 1.41(5) 1.17(3) 0.83(2) 0.79(1)
      注:()内为评估指标从小到大排序的序列号。
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-11-30
  • 网络出版日期:  2022-03-10
  • 刊出日期:  2022-04-15

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