三峡水库区间流域定量降水预报不确定性初探

在文献[10]的基础上，对三峡水库区问流域随机降水模型与区间流域洪水预报模型耦舍得到的模拟流量序列进一步研究，分析定量降水预报误差对水文预报结果的影响，得到区间流域定量降水预报不确定性的解析解；介绍了定量降水预报不确定性处理器（PUP），并且与区间流域随机降水模型进行比较分析，结果表明，两个模型的精度均高于确定性预报结果，且随机降水模型的精度要高于PUP.     

GEFSv12 降水再预报数据在淮河流域的适用性评估

新一代全球集合预报（global?ensemble?forecast?system?version?12,GEFSv12）是美国国家环境预报中心 （National?Centers?for?Environmental?Prediction,NCEP）发布的最新的再预报数据集,对该数据集中的降水数据在淮 河流域的适用性进行评估。由于原始预报存在系统偏差,所以应用贝叶斯联合概率模型（Bayesian?joint?probability, BJP）,对原始 GEFSv12 再预报数据进行统计后处理。预报验证的评价指标包括均方根误差（ERMS）、Brier 技巧评 分（EBSS）、连续等级概率技巧评分（ECRPSS）、α 指数及可靠性框图,注重从预报偏差、精度以及可靠性 3 方面评价原 始预报及经过后处理的预报。结果表明：GEFSv12 降水再预报数据对淮河流域具有较好的适用性,在预见期 1~7?d 具有预报技能;BJP 统计后处理方法能有效降低预报系统性偏差,增加预报精度以及预报可靠性,经过后处理的降 水集合预报将有利于进一步的水文集合预报应用。     

三峡水库区间定量降水预报不确定性初探

在过去研究的基础上,对三峡水库区间流域随机降水模型与区间流域洪水预报模型耦合得到的模拟流量序列进一步研究,分析定量降水预报误差对水文预报结果的影响,得到区间流域定量降水预报不确定性的解析解;介绍了定量降水预报不确定性处理器(PUP),并且与区间流域随机降水模型进行比较分析.结果表明,两个模型的精度均高于确定性预报结果,且随机降水模型的精度要高于PUP.     

ECMWF集合降水预报在长江流域应用性能评估

欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报系统被广泛应用于降水预报中,但由于长江流域地形、气候条件复杂,该系统在长江流域的应用性能有待进一步评估。利用2015年4月至2018年6月汛期(4～10月)ECMWF集合预报系统(EPS)输出的降水预报结果和全国2 000多个站日降雨观测资料,基于Brier评分、Talagrand分布、ROC分析等方法,研究了ECMWF集合预报在长江流域降水的预报性能。结果表明:①Talagrand分布表明,模式对小量级的降水预报概率偏高,而对大量级的降水预报概率偏低;ECMWF集合预报系统存在短期预报发散度不够的情况。②Brier评分表明,在同量级降水预报中,预报时效越长,准确性越低;ECMWF集合系统在近4年的降水预报有相对稳定的Brier评分。③ROC分析表明,各个时效,同量级降水预报的准确性差异不大。总体来说,不论离散度还是准确性,ECMWF集合预报系统还存在一定的系统性偏差,需要进行统计后处理订正来消除此类偏差。     

考虑预见期降水的三峡水库区间洪水预报模型研究

 选用长江三峡水库区间流域的历史雨洪资料与短期定量降水预报资料,编制三峡水库区间流域洪水预报模型,并将区间定量降水预报与区间洪水预报模型相耦合,研究了预见期降水对洪水预报的影响。提出了一个随机降水模型,随机生成 500组序列作为降水预报值输入到区间洪水预报模型,并以均值作为预报结果发布。方案比较结果表明,考虑预见期内的降水预报可提高三峡水库的洪水预报精度。     

基于TIGGE数据的中期降水预报在江苏省的应用效果评估

预见期长达14d的中期降水预报对于旱涝预测与水资源调度管理等具有重要意义,全球多模式集合预报(TIGGE)资料为区域中期降水预报提供了新基础。基于2008-2013年江苏省实测降水数据,采用TS、BS评分、平均偏差和均方根误差等评估指标,重点评估了CMA、CMC、ECMWF、JMA和NCEP这五个TIGGE代表模式在江苏省的中期预报效果。结果表明:整个预见期内各模式对于中小雨的预报评分都较高,小雨的TS评分值最高多在0.5左右,中雨以上等级降水存在较明显的漏报。预见期长达15d的日累积降水量预报只存在3d的衰减期,之后各项误差指标值能维持稳定,3d以上预见期的误差主要为预报值偏大。同时,5d以上累积降水量预报也较实际偏大,且冬季预报效果最好夏季最差,苏北地区好于苏南地区。就各代表模式而言,ECMWF与JMA模式分别在降水分级预报和日累积降水量预报中表现最好。     

基于分位点回归模型的洪水概率预报方法

采用分位点回归模型分析洪水预报的不确定性, 提供洪水预报倾向值( 预报概率分布的中位数) 和 90% 置信度的预报区间成果, 实现了洪水概率预报。基于/ 精度2可靠性0 联合评价指标对分位点回归模型计算的预报倾向值 和预报区间成果进行了评估。在信江流域梅港站的应用结果表明: 基于分位点回归模型提供的倾向值定值预报结 果可进一步提升洪水预报的精度; 同时该模型提供的 90% 预报区间结果具有较高的覆盖率( 约 90% ) 且离散度较小 ( 小于 01 20) , 表明预报区间以较窄的宽度包含了绝大多数的实测值, 预报可靠性较强。     

MM5在黄河流域降水和气温预报中的应用

基于NCEP再分析资料,利用中尺度数值预报模式MM5开展了黄河流域降水和气温预报工作,对其在2011年渭河流域典型降水过程及2011年宁蒙河段和黄河下游的气温预报效果进行分析检验。结果表明:MM5对渭河流域雨区分布、强度及强降水中心位置和量级的预报与实况比较吻合,模式能够正确反映渭河流域汛期降水的空间分布特征;对于气温预报,随着预报时效的延长,误差增大,但平均误差范围均在允许的误差范围内,尤其是对内蒙古河段凌情预报的关键站点-包头站,预报效果最佳。     

滨江流域GPS降水预报系统的研究与实现

 利用试验区建立的GPS水汽监测网获得的近乎实时的水汽数据,采用模块开发和系统集成方式,研制了流域GPS降水预报系统。介绍了系统的体系结构、主要功能、运行情况及开发的关键技术。叙述了流域降水预报的各种预报方法,并建立了基于遗传算法的降水预报神经网络模型(GA-BP网络模型)。结果表明,GPS水汽可为降水预报提高精度;GA-BP网络是一种精度较高的降水预报模型,可提高预测精度,增长有效预见期。该系统能根据流域GPS观测数据、高空数据、卫星云图,数值产品等数据,实现不同数据源的信息处理和不同时效的降水预报制作,为洪水预警预报和防洪决策服务。     

尼尔基水库上游格点降水数据适用性评估

以尼尔基水库上游流域为研究对象,评估了国家气象信息中心空间分辨率为0. 5°×0. 5°格点的逐日降水产品数据在该流域的适用性。基于格点降水产品提供的逐日降水量资料和该流域17个雨量站的相应资料,应用相关系数R、相对误差RE和均方根误差RMSE 3个指标分别对应用格点降雨产品数据的流域面雨量值及旬径流预报值进行精度分析。结果表明:基于格点数据的面雨量值与实测面雨量间相关系数R为0. 70,相对误差RE为16. 64%,均方根误差RMSE为4. 09 mm,精度满足检验标准,可以用于描述该流域的面雨量值;基于格点面雨量值预报旬径流量时,预报径流值与实测径流值间高度相关;拟合期、检验期径流预报值略微偏大,而外推期存在低估的现象,误差相对较大,但与应用实测面雨量得到的预报径流值误差相差仅3%,该格点降水数据可以替代实测站点的雨量数据用于研究流域。