省台96～144小时降水指导预报研制思路和方法

江苏省台96～144小时降水指导预报的研制思路是:以欧洲中心96～144小时数值预报产品为基础,采用多种方法(包括MOS、PP、相似、天气图)最终通过决策系统,作出综合预报。指导预报的难点是对欧洲中心数值预报产品对天气系统预报能力估价和综合预报的决策问题。本文检验了欧洲中心数值预报产品对影响本区天气系统的预报能力,提出按波谱和天气周期分型的中期降水预报方法;并对Bayes概率公式在综合预报中的运用进行了探讨。     

MM5降水预报产品的应用和检验

简单介绍了MM5中尺度数值预报产品及其使用，对2001年夏季6-9月MM5降水预报产品地潍坊市的使用效果进行总结和验证。对降水趋势预报、时效为3小时和12小时的定性预报、定量误差进行了统计；举例分析了天气系统与降水落区预报的关系。     

T639降水预报产品的应用和检验

简单介绍了T639中尺度数值预报产品及其使用,对2009年夏季5—8月T639降水预报产品在威海市的使用效果进行总结和验证。对降水趋势预报、时效为3小时和12小时的定性预报、定量误差进行了统计;分析了天气系统与降水落区预报的关系。结果表明：3小时趋势预报准确率较高;3小时预报中,大部分时段预报值大于实况值;12小时预报中,各时段预报准确率均在30%左右。     

2006年汛期北京地区中尺度数值业务降水预报检验

采用北京地区自动站逐小时观测降水资料对2006年汛期北京地区中尺度数值业务降水预报效果进行了客观检验,并针对2006年汛期的降水特点对模式的降水预报性能进行了初步的评估,着重对发生的28次降水过程按其主导的天气系统进行了分类,并对各个类型的降水预报进行了评分检验,根据检验结果分析了数值业务模式对于夏季不同天气系统导致的降水过程的预报能力,并且对不同分辨率的模式网格的预报性能进行了初步对比。     

海南岛暖季区域数值模式降水精细化预报检验

应用面向降水过程的时空检验方法,评估了中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)、上海数值预报系统(CMA-SH9)和中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)的海南岛暖季(2019—2020年的4—9月)非台风降水日小时降水预报效果,结果表明:三家模式均能捕捉不同流场条件下的降水空间分布形态及降水日变化特征,但CMA-GD和CMASH9的降水频率和强度总体偏多偏强,其中CMA-GD降水频率偏多近10%,CMA-SH9平均小时雨强偏强近4 mm·h^-1,CMA-MESO雨强在5 mm·h^-1以上的降水多分布在西南部和中部山区,与实况空间分布差异较大。三家模式降水预报最易开始和降水峰值时间平均偏早1～3 h,而降水最易结束时间偏晚1～3 h;模式的大气层高层露点温度和不稳定能量预报值偏大,不稳定能量出现时间偏早,近地层逆温层特征预报失真,降水预报的开始时间倾向于提前、降水持续时间偏长。三家模式的昼间海南岛北部沿海的海陆风辐合带预报偏强,其中CMA-SH9尤为明显,与该模式降水强度明显偏强特征相一致;CMAGD的夜间南部沿海的海陆风辐...     

烟台市暴雨过程的数值预报产品分析检验

分析了日本数值预报产品对2003年5—8月烟台市暴雨过程的预报结果，发现当其预报未来24小时有20mm以上降水时，烟台市未来24小时出现降水可能性较大，可结合天气在线、T213等数值预报产品进行综合判断未来是否有暴雨出现；当烟台市当天已有大的降水时，而数值预报未来24小时有19mm以上降水时，易出现虚假的暴雨预报；对暴雨落区的预报，要仔细分析大尺度环流特征和要素场，并结合预报员的经验进行综合分析。     

降水预报数值检验及分析

对1993年6月数值预报业务系统输出的24、48小时降水量预报,通过降水时空分布趋势预报和降水过程预报检验、T~s 评分、预报效率等计算,证明了该系统对青藏高原东北部地区的降水具有较强的预报能力,预报产品在业务中有重要参考价值。同时,检验分析结果将对模式改进起到一定作用。     

基于WRF模式的云贵川渝地质灾害气象预报系统的应用

介绍了国家气象中心和中国科学院成都山地灾害与环境研究所联合研发的基于ArcGis9.1的云贵川渝地区地质灾害预报系统。该系统是在可拓模型理论基础上建立的,其优点在于能将气象要素和地面要素紧密地结合在一起,形成雨—地耦合的区域泥石流预报模型。系统采用区域精细化数值天气预报模式WRF提供的高时空分辨率的精细降雨预报作为模型的动态输入,实现地质灾害发生概率的预报。目前,系统已经在中央气象台进行业务运行,每日在精细化数值天气预报系统提供的1小时间隔的数值降水预报支持下,定时启动预报系统。该预报产品目前已成为区域精细化地质灾害预报的重要参考。为了进行地质灾害预报效果的检验和评估,首先利用2007年6—7月份实况降水对WRF模型的预报降水进行检验。结果表明:中尺度数值预报模式WRF对区域性、持续时间长的暴雨过程预报能力较高,对于地质灾害预报服务具有较好的应用价值。此外,对2007年7月2—5日发生在四川盆地东部的部分地区的群发地质灾害个例分析及对2007年7月份该地质灾害预报系统的整体预报效果进行检验,结果表明:系统囊括了该次灾情大部分灾情点,总体预报准确率较高,业务中具有一定的应用价值。     

CMA-BJ V2.0系统华北地区降水预报性能评估

利用CMA-BJ V2.0系统在2021年汛期(6—9月)华北地区预报的平均日降水量和24 h内逐时降水量,评估不同水平分辨率(3 km和9 km)在降水量、有效降水时次占比、降水强度、降水日变化等方面的预报性能。结果表明:9 km和3 km分辨率预报均可较好地反映降水量和落区,捕捉平均日降水量大于8 mm的降水区域分布特征,但降水量级的预报较观测偏大;对小时降水量和有效降水时次占比日变化的预报与观测基本一致,但对傍晚的峰值预报偏强,且多个时段空报,同时高估了小时降水量。与9 km分辨率预报相比,3 km分辨率预报对有效降水时次占比随累积降水量的变化趋势与观测更接近,对小时有效降水时次占比日变化、峰谷值出现时间的预报也与观测更接近。9 km分辨率预报对弱降水过程的预报能力更优,而3 km分辨率预报对强降水过程的预报能力更优。     

2014—2016年数值降水预报在天津的检验评估

对2014—2016年中国国家气象中心T639数值预报、日本细网格数值预报、欧洲中心细网格(EC thin)数值预报以及天津市乡镇指导预报产品中在天津地区降水预报分别进行检验。结果表明:所有模式降水的晴雨预报准确率均随预报时效的延长而下降。降水预报准确率在秋冬春季的预报效果明显好于夏季。EC thin产品在冬季降水的预报中优势更为明显,而指导预报及T639对5月、6月及9月天津地区局地降水多发期的降水更有指示意义。针对2014—2016年天津地区的23个暴雨日按影响系统分型并统计检验结果,暴雨日降水预报晴雨成绩较好有参考价值,而降水分级检验偏差较大。相对于局地性暴雨过程,区域性的暴雨过程数值预报有更为可靠的参考性。     

忻州市重点水库汛情自动监测预报服务系统

该系统主要包括雨量监测子系统、水位监测子系统、库区专业预报服务子系统和库区控制中心四部分。系统运行后,库区防汛值班人员坐到值班室就可以通过微机随时了解到水库水位和水库上游面雨量实况,同时还能通过互联网浏览由市气象台专门制作的水库防汛专业气象服务网页,获取库区长、中、短、临近预报、流域面雨量预报和库区附近县(市)的历史资料、最新天气实况资料和天气预报信息。     

Four-dimensional variational data assimilation experiments for a heavy rain case during the 2002 IOP in China

A heavy rainfall event along the mei-yu front during 22-23 June 2002 was chosen for this study. To assess the impact of the routine and additional IOP (intensive observation period) radiosonde observations on the mesoscale heavy rainfall forecast, a series of four-dimensional variational (4DVAR) data assimilation and model simulation experiments was conducted using nonhydrostatic mesoscale model MM5 and the MM5 4DVAR system. The effects of the intensive observations in the different areas on the heavy rainfall forecast were also investigated. The results showed that improvement of the forecast skill for mesoscale heavy rainfall intensity was possible from the assimilation of the IOP radiosonde observations. However,the impact of the IOP observations on the forecast of the rainfall pattern was not significant. Initial conditions obtained through the 4DVAR experiments with a 12-h assimilation window were capable of improving the 24-h forecast. The simulated results after the assimilation showed that it would be best to perform the intensive radiosonde observations in the upstream of the rainfall area and in the moisture passageway area at the same time. Initial conditions created by the 4DVAR led to the low-level moisture convergence over the rainfall area, enhanced frontogenesis and upward motion within the mei-yu front,and intensified middle- and high-level unstable stratification in front of the mei-yu front. Consequently,the heavy rainfall forecast was improved.     

概率匹配平均法在山东强降水预报中的应用

基于WRF集合预报系统开发了概率匹配平均降水产品,选取了山东省2014—2016年共13次强降水过程,检验评估了概率匹配平均法在山东省强降水预报中的综合表现。结果表明：对于不同的强降水过程,各预报产品的预报能力差异较大,尤其是对暴雨以上量级降水的预报存在较大偏差;概率匹配平均相对集合平均,对大雨以上量级降水预报有明显改善,较WRF确定性预报产品也有一定提高,对强降水预报具有一定指示意义;该方法的改进主要体现在对不同量级降水的调整上,尤其是强降水的落区,相对集合平均增大了强降水的范围和强度,但对整个区域的总降水量预报没有很好的改进作用。     

GRAPES_Meso V3.0模式预报效果检验

应用国家气象中心模式检验方法对GRAPES_Meso V3.0模式2008年2月-2009年3月的试验预报产品,如降水、中低层高度、温度和风场预报进行统计检验。检验结果表明:V3.0模式降水预报性能得到明显改善,年及四季平均的各级降水TS评分显著提高,除了秋、冬季的48h中雨和暴雨预报外,TS评分明显高于V2.5模式,但V3.0模式的预报偏差偏大,中雨以上偏大更明显。从预报的季节平均降水率分布来看,对秋、冬季我国东部24h降水预报偏小改进明显,对春、夏季强降水中心位置及强度预报也好于V2.5模式,但是48h降水预报明显偏大,逐日降水率演变图也印证了这一点。此外,V3.0模式对500hPa高度和风场及48h预报的850hPa风场和温度场改进显著,对于850hPa高度和温度的24h预报,除夏季外,其他季节预报效果优于业务模式。     

包头山区流域面雨量的实现及最大洪峰流量的估计

利用T213数值预报产品建立包头市短期降雨预报方程,通过地理信息系统,在Citystar4.0版本软件的支持下,实现大青山区降水随高度的分布模式,计算出主要山区沟河的流域面雨量和降水总量,估计洪峰流量。在GIS(地理信息系统)环境下,研究山区面雨量的预报,通过建立包头市大青山区山体高度降雨量分布的经验公式,得到实现山区沟河流域面的面雨量,最终得到各个沟河流域的最大洪峰流量的估计。     

基于MICAPS平台的四维天气诊断分析系统

以T213模式、HLAFS模式、MM5中尺度模式输出的格点资料以及日本降水量格点资料为基础，研究了面雨量的计算方法和预报方法；根据各种数值模式输出的降水量预报性能和质量优劣特点，依据数值模式的形势场预报优于要素场预报的现实，构造了在不同环流形势背景下，启动不同预报方程的面雨量预报业务流程，有效的遏止了在环流形势调整时预报输出不能快速响应的弱点，提高了点和面雨量预报的准确度，并建立了“山西省主要河流流域面雨量预报业务系统”。2003年将该预报系统投入业务运行，取得了良好的预报服务效果。     

汛期强降水面雨量分析和预报

本文介绍了几种面雨量分析方法，重点研究水气收支平衡方法在面雨量分析中的应用，结合数值预报资料和动力、势力物理因子分析，研制一套中短期面雨量预报系统，并在2001年汛期进行了试应用。     

The Seasonal Prediction of the Exceptional Yangtze River Rainfall in Summer 2020

During June and July of 2020, the Yangtze River basin suffered from extreme mei-yu rainfall and catastrophic flooding. This study explores the seasonal predictability and associated dynamical causes for this extreme Yangtze River rainfall event, based on forecasts from the Met Office GloSea5 operational forecast system. The forecasts successfully predicted above-average rainfall over the Yangtze River basin, which arose from the successful reproduction of the anomalous western North Pacific subtropical high (WNPSH). Our results indicate that both the Indian Ocean warm sea surface temperature (SST) and local WNP SST gradient were responsible for the westward extension of the WNPSH, and the forecasts captured these tropical signals well. We explore extratropical drivers but find a large model spread among the forecast members regarding the meridional displacements of the East Asian mid-latitude westerly jet (EAJ). The forecast members with an evident southward displacement of the EAJ favored more extreme Yangtze River rainfall. However, the forecast Yangtze River rainfall anomaly was weaker compared to that was observed and no member showed such strong rainfall. In observations, the EAJ displayed an evident acceleration in summer 2020, which could lead to a significant wind convergence in the lower troposphere around the Yangtze River basin, and favor more mei-yu rainfall. The model forecast failed to satisfactorily reproduce these processes. This difference implies that the observed enhancement of the EAJ intensity gave a large boost to the Yangtze River rainfall, hindering a better forecast of the intensity of the event and disaster mitigation.     

长江流域夏季降水的贝叶斯多模式集合概率预测

A Bayesian probabilistic prediction scheme of the Yangtze River Valley (YRV) summer rainfall is proposed to combine forecast information from multi-model ensemble dataset provided by ENSEMBLES project.Due to the low forecast skill of rainfall in dynamic models,the time series of regressed YRV summer rainfall are selected as ensemble members in the new scheme,instead of commonly-used YRV summer rainfall simulated by models.Each time series of regressed YRV summer rainfall is derived from a simple linear regression.The predictor in each simple linear regression is the skillfully simulated circulation or surface temperature factor which is highly linear with the observed YRV summer rainfall in the training set.The high correlation between the ensemble mean of these regressed YRV summer rainfall and observation benefit extracting more sample information from the ensemble system.The results show that the cross-validated skill of the new scheme over the period of 1960 to 2002 is much higher than equally-weighted ensemble,multiple linear regression,and Bayesian ensemble with simulated YRV summer rainfall as ensemble members.In addition,the new scheme is also more skillful than reference forecasts (random forecast at a 0.01 significance level for ensemble mean and climatology forecast for probability density function).     

ATOVS资料在淮河暴雨预报中的同化应用研究

ATOVS资料的获取弥补了测站稀少地区常规观测资料的不足,尤其是有云条件下的温湿资料,这两种资料对于模式的降水预报极为重要。采用T213-SSI业务系统,对全球NOAA16、17的ATOVS资料进行同化试验,分析了ATOVS资料在极端暴雨天气预报中的应用效果。对2007年7月7—9日发生在淮河流域的一次暴雨过程进行数值模拟研究,设计3种同化方案,对比分析了不同方案的同化模拟结果。试验表明:长期同化AMSU资料,可以改善降水预报,尤其是降水强度的改善明显。通过连续同化,卫星资料能改进大尺度环境场、温湿场和动力场。剔除AMSU-A地面通道及低层700 hPa通道资料的同化效果要优于全部同化,对于暴雨中心的模拟位置、强度有较明显改进,中高层形势场的降水直接影响系统也更加接近实况,温湿场、风场的调整作用尤其明显。