为了评估改进的动力统计相似集合预报登陆台风降水模型(Dynamical-Statistical-Analog Ensemble Forecast model for Landfalling Typhoon Precipitation,DSAEF_LTP)在2023年第5号超强台风“杜苏芮”影响福建地区的表现,对其预报的台风...为了评估改进的动力统计相似集合预报登陆台风降水模型(Dynamical-Statistical-Analog Ensemble Forecast model for Landfalling Typhoon Precipitation,DSAEF_LTP)在2023年第5号超强台风“杜苏芮”影响福建地区的表现,对其预报的台风过程降水量进行常规检验和空间检验,并与欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)数值预报降水产品(以下简记为“ECMWF”)、福建省气象局最优TS(threat score)评分订正法(optimal TS,OTS)订正降水产品(以下简记为“FZECMOS”)结果进行对比。分析表明:(1)DSAEF_LTP模型对福建沿海强降水落区和东北部强降水中心的预报接近实况,100 mm及以上和250 mm及以上等极端降水量TS评分比ECMWF和FZECMOS提升明显,但DSAEF_LTP模型存在特大暴雨预报范围显著偏小等缺点。(2)在100 mm及以上和250 mm及以上量级,MODE(Method for Object-based Diagnostic Evaluation)空间检验显示,DSAEF_LTP模型在整体相似度上明显优于ECMWF和FZECMOS,尤其在对孤立小区域强降水的预报性能方面表现出色。(3)随着降水检验量级的增加,DSAEF_LTP模型预报产品与实况重叠面积之比也增大,表明DSAEF_LTP模型在极端降水方面的预报效果更加突出。(4)DSAEF_LTP模型还能够根据最新的相似路径实况和预报,调整筛选历史相似台风,合理保留相似台风及其降水分布,使得集合预报效果得以改善。展开更多
文摘为了评估改进的动力统计相似集合预报登陆台风降水模型(Dynamical-Statistical-Analog Ensemble Forecast model for Landfalling Typhoon Precipitation,DSAEF_LTP)在2023年第5号超强台风“杜苏芮”影响福建地区的表现,对其预报的台风过程降水量进行常规检验和空间检验,并与欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)数值预报降水产品(以下简记为“ECMWF”)、福建省气象局最优TS(threat score)评分订正法(optimal TS,OTS)订正降水产品(以下简记为“FZECMOS”)结果进行对比。分析表明:(1)DSAEF_LTP模型对福建沿海强降水落区和东北部强降水中心的预报接近实况,100 mm及以上和250 mm及以上等极端降水量TS评分比ECMWF和FZECMOS提升明显,但DSAEF_LTP模型存在特大暴雨预报范围显著偏小等缺点。(2)在100 mm及以上和250 mm及以上量级,MODE(Method for Object-based Diagnostic Evaluation)空间检验显示,DSAEF_LTP模型在整体相似度上明显优于ECMWF和FZECMOS,尤其在对孤立小区域强降水的预报性能方面表现出色。(3)随着降水检验量级的增加,DSAEF_LTP模型预报产品与实况重叠面积之比也增大,表明DSAEF_LTP模型在极端降水方面的预报效果更加突出。(4)DSAEF_LTP模型还能够根据最新的相似路径实况和预报,调整筛选历史相似台风,合理保留相似台风及其降水分布,使得集合预报效果得以改善。
