福建省沿海冬半年东北大风的数值预报释用方法研究

作者：曾瑾瑜  刘爱鸣  高珊  冷典颂  吴幸毓

单位：福建省气象台, 福建福州350001

关键词：WRF EC T639 绝对误差 准确率 集成订正

分类号：P732.4

出版年·卷·期（页码）：2015·32·第五期（61-68）

摘要：

基于福建省冬半年沿海32 个自动站的极大风观测资料和WRF、EC细网格以及T639 3 种模式预报的10 m风场资料,将模式预报的风速与观测资料进行对比分析,结果表明:WRF和EC细网格的预报效果较好,有可参考性,T639 可参考性不高。模式预报结果相比实况极大风速偏小,预报平均绝对误差由沿海向内陆逐渐减小,由中部向南北逐渐减小。择取预报效果较好的WRF和EC细网格模式,对沿海代表站点进行风速集成,建立集成预报方程,并进行集成订正。误差订正后,与误差较小的WRF模式相比,预报准确率提高了10%左右,改善效果显著,为提高福建省沿海冬半年东北大风的预报准确率提供定量的预报方法。

Based on the hourly maximum wind speed data from 32 automatic observation stations located at coastal islands, and modeled 10m wind data from WRF, EC, T639, the comparison between modeled data and actual data were analyzed. The results showed that: the prediction effect of WRF and EC thin is better, and the reference of T639 is poor. Prediction of wind speed is smaller than the maximum wind speed of observation. The spatial distribution of the error of wind speed gradually decreases from coastal to the inland, gradually decreases from the center to the north and south. Wind speed on the coastal stations was developed by integrating WRF and EC models which have good prediction effect. The integrated forecasting equation was established, and integrated revised. After error correction, compared with the WRF model whose error was smaller, the forecasting accuracy is improved by about 10% which are significantly improved. This method provides a quantitative forecasting method in order to improve the accuracy of prediction of northeast winds along the coast of Fujian in winter half year.

参考文献：

[1] 林新彬, 刘爱鸣, 林毅, 等. 福建省天气预报技术手册[M]. 北京: 气象出版社, 2013: 32. [2] 刘京雄, 唐文伟, 朱持则, 等. 浙闽沿海和台湾海峡海域冬季大风 风速计算方法探讨[J]. 台湾海峡, 2004, 23(1): 8-13. [3] 毛绍荣, 林镇国, 梁健, 等. 广东沿海强东北季风的概率预报方法[J]. 热带气象学报, 2003, 19(1): 94-100. [4] 周伟隆, 陈往溪, 肖巍. 粤东海面冷空气强风的统计分析与预报[J]. 广东气象, 2005, (4): 20-22. [5] 颜梅, 范宝东, 满柯, 等. 黄渤海大风的客观相似预报[J]. 气象科 技, 2004, 32(6): 467-470. [6] 林良勋, 程正泉, 张兵, 等. 完全预报(PP)方法在广东冬半年海面 强风业务预报中的应用[J]. 应用气象学报, 2004, 15(4): 485-493. [7] 叶燕华, 王平鲁, 孙兰东. 用MOS 法建立预报方程的试验流程[J]. 甘肃气象, 2002, 20(1): 13-15. [8] Facsimile Products: Max/Min Temperature Forecasts. National Weather Service Forecasting Handbook No. 1 (July 1979) U. S.[Z]. Department of Commerce NOAA NationalWeather Service, 1979. [9] 刘还珠, 赵声蓉, 陆志善, 等. 国家气象中心气象要素的客观预报 —MOS系统[J]. 应用气象学报, 2004, 15(2): 181-191. [10] 陈豫英, 陈晓光, 马金仁, 等. 风的精细化MOS 预报方法研究[J]. 气象科学, 2006, 26(2): 210-216. [11] 陈贝, 张勇, 詹晓琴, 等. MOS预报方法研究[J]. 四川气象, 2005, 25(2): 6-8. [12] 辜旭赞. 湖北分县MOS预报系统建立与评分[J]. 气象, 2008, 34 (2): 43-51. [13] 杨育强, 高荣珍, 马艳, 等. 海面风精细化集成预报系统在青岛 奥帆赛期间的应用[J]. 气象, 2008, 34(S1): 241-245. [14] 尹尽勇, 徐晶, 曹越男, 等. 我国海洋气象预报业务现状与发展[J]. 气象科技进展, 2012, 2(6): 17-26. [15] 刘鸿升, 余功梅. 偏北大风的数值预报释用方法研究[J]. 气象科 学, 2002, 22(1): 100-106. [16] 陈春忠, 曾文慧, 吴婷婕, 等. 莆田市沿海冬季大风时空分布极 为不均的成因探讨[C]. 福建省2012 年气象学会年会论文集. 福 州: 福建省气象学会, 2012: 71-75. [17] 叶宾宾, 蓝秋萍, 饶灶鑫, 等. T213 的1000HPa 风场预报检验与 应用[C]. 福建省2009 年气象学会年会论文集. 福州: 福建省气 象学会, 2009: 212-215. [18] 陈德花, 刘铭, 苏卫东, 等. BP人工神经网络在MM5 预报福建沿 海大风中的释用[J]. 暴雨灾害, 2010, 29(3): 263-267. [19] 福建省气象局科技与预报处. 关于印发《福建省灾害性天气预 报服务用语暂行规定》的通知(闽气科预函〔2012〕8 号文)[Z]. 福 建:福建省气象局, 2012. [20] 张菊芳, 沈树勤, 韩桂荣, 等. 优选概率权重训练法预报西太平 洋副高脊线位置[J]. 气象, 1990, 25(2): 19-22.

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