一次大到暴雨预报失误及EC模式偏差分析

一次大到暴雨预报失误及EC 模式偏差分析
随着气候的变化，极端气象事件发生的频率和强度也在不断增加。

在这种情况下，天气预报对于人们的生产生活具有至关重要的作用。

然而，在天气预报中，有时会出现失误，导致人们受到了损失和影响。

本
文以一次大到暴雨预报失误为例，分析了其原因，并通过对EC 模式偏差的分析提出改进建议。

一、预报失误分析
2018 年7 月1 日晚上，中国南方地区遭受了一次大到暴雨的天气。

在此前的预报中，中国气象局发布了南方地区强降雨的预警，并在预报
中指出，广东、福建等地可能会出现暴雨天气。

然而，当天夜间，广东
省出现了持续4 小时的大到暴雨，造成了严重的交通拥堵和灾害损失。

那么，这次预报失误的原因是什么呢？
首先，需要看一下预报模式。

当时，中国气象局选择了欧洲中心(EC，European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)预报模式，作为南方地区降水的参考。

该模式是目前世界上应用最广泛的天气预报模式
之一。

其次，需要看一下实际观测数据。

根据当时的气象监测数据，广东省各地的降雨量确实在持续上升，但是在当天夜间，强降雨的区域和强度却出现了很大的偏差。

最后，需要考虑预报人员的判断和决策。

在预报制定的过程中，预报人员要结合实际观测数据和模式预测结果进行判断，然后进行决策。

在这次预报中，预报人员可能没有考虑到降雨强度的突然增加，以及对应的灾害风险。

综合以上分析，我们可以得出结论：这次预报失误的原因主要是预报人员在决策时对观测数据进行了错误的解读和判断，同时也可能是模式预报结果存在一定偏差。

那么，如何改进预报工作呢？
二、EC 模式偏差分析
欧洲中心(EC)预报模式在全球范围内应用广泛，其准确度也受到广泛认可。

然而，在实际应用中，EC 模式也存在一定的偏差。

下面，我们来详细分析EC 模式偏差的原因，并提出改进建议。

1.物理模型不完善：EC 模式使用的是物理模型，因此，模型的完善程度决定了预报结果的准确性。

然而，在剖析EC 模式时，研究人员发现，该模式虽然经过了多次升级改进，但仍然存在一些物理模型不完善的问题，例如，对于降雨过程的预测，EC 模式在情景分析中的预报灵敏度不够。

2.初始值误差：初始值误差是指气象观测数据的误差，它对于预报
结果的准确性也有很大的影响。

在EC 模式中，初始值误差主要来自于各种测量仪器的精度、时间间隔、空间分辨率、数据重构和处理等方面。

这些因素导致EC 模式中初始值误差的存在，进而影响了模式预报结果的准确性。

3.参数化方案：在模式预报过程中，需要对各种大气物理、化学和
生物过程进行参数化处理。

在EC 模式中，参数化方案的选择和设计也会影响模式的准确性。

例如，在对于降雨过程的预测时，需要对于云微物
理过程进行参数化，参数设置的合理性将直接影响结果的准确性。

综合以上分析，我们可以得出结论：EC 模式的偏差主要来自于物理模型的不完善、初始值误差的存在和参数化方案的选择。

针对这些问题，我们可以从以下几个方面进行改进：
1.加强物理模型改进，提高预报精度。

2.在数据处理和测量仪器选择方面，尽可能降低初始值误差。

3.在参数化方案的选择和设计方面，结合实际情况对参数进行合理
设置。

三、结论
天气预报失误可能会带来严重的损失和影响。

本文分析了一次大到暴雨的预报失误原因，同时剖析了EC 模式偏差的存在和原因。

我们可以得出结论：预报失误的根本原因在预报人员对实际观测数据的解读和判断方面存在不足。

与此同时，EC 模式也存在一定的偏差，需要进行改进和优化。

为了提高天气预报的准确性和可靠性，我们建议加强各种气象观测工作，提高数据的精度和时效性，同时不断优化模式的物理模型和参数化方案，以满足社会各方面的需求。

只有这样，才能保障人民生产生活的正常运转和发展。