ECMWF降水相态预报产品(PTYPE)应用和检验

运用我国2016—2018年三个冬半年(10月至次年3月)地面2515个站的天气现象观测资料,对ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的降水相态预报产品(PTYPE)(分为雨、雨夹雪、雪和冻雨四类)进行了系统性的检验评估,包括细网格确定性模式预报产品和集合预报系统概率预报产品。结果显示,ECMWF的确定性预报产品对四类降水相态的正确率普遍达到90%以上,对降雨和降雪的TS评分也较高,冻雨次之,雨夹雪的TS评分较低,预报能力有限。确定性模式对我国雨雪分界线的预报,普遍存在短期位置略偏南、中期随时效延长越来越偏北的误差特点,且对雨夹雪的预报范围明显偏小,对冻雨的预报范围明显偏大。集合预报系统从概率的角度一定程度上弥补了确定性模式的上述误差。对概率预报的检验结果显示,集合预报系统降雨概率普遍偏低,降雪概率短期偏高、中期偏低,而雨夹雪和冻雨概率普遍偏低,但是都有一定的预报技巧。集合预报系统相对于确定性模式的优势,降雨体现在较小花费损失比事件的预报上,降雪体现在较大花费损失比事件的预报上。对雨夹雪和冻雨,相对于确定性模式,集合预报系统体现出了显著的优势,尤其是冻雨,集合预报系统的优势更加明显。     

四种定量降水预报客观订正方法对比研究

基于2019年全年、不同季节、不同预报时效的欧洲中期天气预报中心模式的定量降水预报,检验评估了频率匹配、最优TS评分、最优百分位、概率匹配4种定量降水预报客观订正法的综合性能。利用理想模型研究了不同雨带位移偏差和干湿偏差情形下频率匹配法与最优TS评分的表现,并通过个例订正展示了4种定量降水预报订正法的基本特征。结果表明:频率匹配与最优TS评分仅能对确定性预报的降水量级进行调整,最优百分位和概率匹配法通过引入集合预报信息可在一定程度上改变预报的降水落区。频率匹配法以频率偏差最优为目标,可以很好地消除模式的干湿偏差,但仅在位移偏差较小且存在较大干湿偏差时提升原始预报的TS评分。最优TS评分法难以改进存在弱湿偏差的中雨预报的TS评分,而最优百分位法利用集合预报信息可以显著提升所有降水等级的TS评分,在较长预报时效下优势尤其明显,但也存在春、夏两季湿偏差较大的问题。概率匹配法由于没有使用历史实况信息,在暴雨订正中干偏差较大。经济价值模型检验评估表明,最优百分位法在暴雨量级的风险决策中具有较高的参考价值。      

基于CMA-MESO冰粒子含量的雨雪相态判据应用

利用中国气象局中尺度模式(CMA-MESO)云降水物理直接输出的水凝物混合比,确定基于冰相水凝物占比的雨雪相态判据,并应用于2023年1月14—15日我国大范围降水过程的雨雪相态判别。结果表明:该判据明显改善了基于温度和高度场的厚度判据对我国东部地区雨夹雪范围判别偏大、对分散性雨夹雪漏报的问题,6～18 h时效雨夹雪预报TS评分较厚度判据提升75%～100%,24 h时效降雪预报TS评分较厚度判据提升67%;对全国雨雪范围判别合理,对小范围雨夹雪具有指示作用;对全国3～36 h时效降雨、降雪和雨夹雪预报TS评分为0.76～0.62,0.69～0.63和0.11～0.08;对降雨和降雪存在一定空报和漏报,对24 h时效雨夹雪空报明显;对相态转换过程有较好指示效果,判别代表站相态转换开始时间误差为1～2 h,对我国东部地区代表站的相态转换和雨夹雪持续时间判别优于厚度判据,基于厚度判据雨夹雪预报持续时间偏长。研究结果可为雨雪相态业务预报提供客观预报产品参考。     

集合预报产品在江苏省暴雨预报中的应用评估

利用2011—2015年6—8月TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)数据集中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,以下简称EC)的集合降水预报数据和江苏省70个基本站逐日24 h(20时至次日20时)降水数据,通过大量暴雨样本系统检验和评估了EC集合预报及多种后处理释用产品对江苏暴雨的预报能力。结果表明:作为集合预报的初级产品,集合平均对暴雨的预报存在明显的漏报率,TS预报评分尚不及EC确定性预报;集合预报不同成员间对暴雨的预报技巧差异大,其最优成员组合的预报能力显著优于EC确定性预报,表明集合预报具有较大的应用潜力;在多种集合预报后处理释用技术中,最大值、最优百分位、降水偏差订正频率匹配法、概率预报、集合异常预报法和杜-周排序法(最大值法)的平均TS评分均较高,超过10%,其次90%分位数、融合、融合-概率匹配和杜-周排序法(集合平均或中位值法)的预报效果也均优于EC确定性预报。集合中位值、概率匹配方法对江苏暴雨的预报评分低于集合平均预报,在暴雨预报上的参考价值相对较低。该评估结果进一步加深了对各集合预报产品区域暴雨预报能力的认识,为预报员更直接快速地选取有效的集合预报产品提供参考。     

ECMWF集合预报产品在重庆暴雨预报中的检验与应用北大核心

利用重庆地区34个国家气象站降水资料和ECMWF集合预报降水资料,系统检验和评估了集合预报统计量产品及后处理技术产品对2014—2016年5—9月重庆暴雨的预报性能。结果表明:集合统计量产品中最大值、90%分位数、融合产品、概率匹配平均、75%分位数对暴雨预报有一定参考性,其中90%分位数和融合产品对暴雨落区预报较好,最大值对暴雨强度预报有一定指示意义,但表现为明显的湿偏差。集合预报后处理技术产品的暴雨TS评分较控制预报和集合平均有明显提高,其中概率预报、最优百分位、融合—概率匹配、频率匹配法的暴雨TS评分超过最大值,对暴雨强度预报具有较好的指导意义,其预报偏差均表现为湿偏差,融合—概率匹配和频率匹配法对暴雨落区预报较好,概率匹配—融合对降低暴雨空报率较好。     

广东省ECMWF降水集合预报统计量的检验与分析

利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的降水集合预报历史资料,对广东省86个地面气象站进行分级统计检验,分析集合统计量产品的预报效果。评分结果表明,降水量级越大,确定性预报与集合产品TS越低,对应最优分位数越高;对于冬季暴雨与前汛期晴雨,集合预报产品效果较好,TS分别达到0.50和0.66,对于前汛期暴雨效果则较差,TS在0.10左右。随着预报时效增加,集合预报TS逐渐减小,预报时效72 h,前汛期集合TS下降幅度较大;预报时效72 h,后汛期集合TS下降幅度较大。对于冬季和后汛期暴雨,集合预报相对于确定性预报有明显优势,并且预报时效越长,集合TS增幅越大。对于站点降水,在广东省东部和西南部沿海地区,确定性预报对暴雨的预报能力比较欠缺,而集合预报能显著改善这些地区的暴雨预报,部分站点的TS增幅能够达到0.20以上。     

面向台风暴雨的集合预报成员优选订正技术研究及应用试验

本文以2013—2015年主要登陆台风暴雨过程为研究对象,利用ECMWF降水和台风路径集合预报以及中央气象台实时业务台风中心定位资料,在统计分析的基础上,提出一种业务上可用的针对单模式集合预报的台风降水实时订正技术(简称集合成员优选技术)。结果表明,在登陆台风暴雨过程预报中,集合成员优选技术对改进集合统计量降水产品有明显的帮助,并较ECMWF确定性预报产品有一定优势;该方法对改进短期时效预报产品的效果优于中期时效预报,对大暴雨评分的改进高于暴雨和大雨评分。另外,本文基于概率匹配平均(Probability Matching average,PM)和融合(FUSE)产品的计算原理,提出融合匹配平均(Fuse Matching average,FM)产品,结果表明,对36 h时效预报,优选10~15个成员的PM产品TS(Threat Scores)评分可达最优,大暴雨评分较确定性预报提高近10%;对60和84 h时效预报,FM产品大暴雨评分较确定性预报提高超过20%。     

频率匹配法在海河流域ECMWF集合预报融合产品中的应用研究

针对ECMWF(European Centre for Medium-range Weather Forecasts)集合预报,融合降水产品在海河流域的偏差特征,进行基于频率匹配法的降水偏差订正,并对订正前后降水评分结果进行了系统检验。结果表明:经过2016年5—8月逐日试验分析表明,改进后的ECMWF集合预报融合产品显著改善了原产品降水量和雨区范围偏大的特征,订正后降水预报的平均强度与实况更接近,且预报时效越长、降水量级越大、预报偏差越大改进效果越明显;改进后ECMWF的集合预报融合产品降水预报的TS评分均有一定程度的提高,降水预报的Bias评分更接近1,特别是对于小雨和暴雨、大暴雨量级的改进尤其明显,消除了大片降水虚报区;降水预报的空报率明显减小,但漏报率有所增加。     

基于TIGGE资料的流域概率性降水预报评估

利用2008年7月1日至8月6日TIGGE-CMA资料存储中心的ECMWF、NCEP和CMA等业务中心1～10天的集合预报降水结果,结合淮河流域上游大坡岭—王家坝流域内19个站点的降水观测资料,对流域内的日降水预报效果进行了基于降水等级划分的确定性TS评分、概率性Brier评分以及考虑所有降水强度概率的百分位降水评估,并对2008年7月22—23日的强降水过程的预报效果进行了重点评估分析,探索了多模式概率预报降水面向流域的评估方法。结果表明,超级集合的TS评分和Brier评分优于单个中心的集合预报平均,集合平均由于平滑作用削弱了对长预报时效较强降水的预报能力;三套集合预报都体现部分成员具有捕捉实际降水的多种可能性;流域面雨量和单站百分位的分析表明:随着预报时效的延长,强降水的预报能力逐渐减弱,而超级集合由于考虑了更多的降水可能性,预报强降水的量级和空间分布同观测更为接近。     

ECMWF集合预报系统对秦岭周边地区降水确定性预报的性能分析

尽管确定性预报不是集合预报系统(EPS)的主要目的和应用方向,但其每一个成员的预报表现决定了集合预报系统的预报性能,集合平均也是实际预报业务的一个重要参考指标。为此,利用2013~2015年5~10月的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报系统的降水预报资料,CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3×10~4余个自动气象观测站的逐小时降水量融合资料,研究ECMWF集合预报系统对秦岭周边地区逐日降水的控制预报、成员预报、集合平均的预报能力,并探索提高降水集合平均预报性能的有效方法。主要结论如下:(1)无论是集合平均还是控制预报,整体上都较好的刻画了秦岭周边地区降水的空间形态,比较而言,控制预报能够更好的表现了降水的方差变化。(2)泰勒分析表明,集合平均的降水方差随预报时效增加单调减小,控制预报的方差变化随预报时效的增长振荡较小,其相关系数略优于集合平均。(3)技巧评分表明,集合平均使小雨(降水发生频次)的预报偏差显著增加,增大了空报率;使大雨以上的降水预报偏差减小,增大了漏报率,从而使得大多数情况下,集合平均TS(Threat Score)、ETS(Equitable Threat Score)评分低于控制及扰动成员预报。分析认为这主要是由于降水这一要素的偏态分布特性引起的。(4)集合平均的显著贡献在于能够较好的指示可能发生降水的空间位置。通过阈值限定,调整预报偏差,减少(增大)其对小雨(暴雨)的预报频率,能够使集合平均的TS、ETS评分大幅度提升,预报技巧显著优于成员预报和控制预报。目前,预报偏差Bias订正方法已成功应用于陕西省精细化格点预报系统中。     

两个集合预报系统对秦岭及周边降水预报性能对比

利用欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)、美国大气环境预报中心 (NCEP) 集合预报系统 (EPS) 降水量预报资料,CMORPH (NOAA Climate Prediction Center Morphing Method) 卫星与全国3万个自动气象站降水量融合资料,基于技巧评分、ROC (relative operating characteristic) 分析等方法,对比两个集合预报系统对秦岭及周边地区的降水预报性能。结果表明:两个系统均能较好表现降水量的空间形态,对于不同量级降水,ECMWF集合预报系统0~240 h控制及扰动预报优于NCEP集合预报系统,但NCEP集合预报系统264~360 h预报时效整体表现更好; ECMWF集合预报系统0~120 h大雨集合平均优于NCEP集合预报系统,两个系统集合平均的预报技巧整体低于其控制及扰动成员预报,这种现象ECMWF集合预报系统表现更为显著; ECMWF集合预报系统降水预报概率优于NCEP集合预报系统。ROC分析显示,随着预报概率的增大,ECMWF集合预报系统在命中率略微下降的情况下,显著减小了空报率,NCEP集合预报系统则表现出高空报、高命中率。     

基于三大全球集合预报系统对内蒙古降水预报能力评估

利用ECMWF、NCEP和CMC中心的1~3天7种降水集合预报产品,同时结合内蒙古119个气象站同期降水观测资料,对降水预报效果基于晴雨、降水等级划分(包括小雨、中雨、大雨以及暴雨)确定性TS评分以及空间分布特点进行了归纳总结,评估了三大全球集合预报系统在内蒙古地区的降水预报能力,为进一步开发模式预报及应用提供技术支撑。研究结果表明,ECMWF集合预报产品对内蒙古降水预报能力明显优于NEPC和CMC中心的产品。ECMWF集合预报产品24h时效下的晴雨及小雨、中雨、大雨以及暴雨预报都具有良好的预报能力,但是随着预报时效的延长至48h、72h,ECMWF集合预报产品预报能力明显降低,预报能力与NCEP和CMC中心的产品接近。24h的ECMWF集合预报产品在呼伦贝尔市、兴安盟、锡林郭勒盟、巴彦淖尔市西部、阿拉善盟地区预报效果明显较好,三大集合预报系统对内蒙古东部地区的预报能力总体偏高。      

ECMWF集合预报产品在广西暴雨预报中的释用

基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。     

常州雷灾分布特征及风险区划

基于欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）集合预报系统资料,评估和讨论了2008年1月我国南方发生严重冰冻雨雪灾害期间欧亚中高纬阻塞形势的预报效果.结果表明,2008年1月阻塞形势发生频率极端偏高,ECMWF集合预报的阻塞发生频率随着预报时效的延长逐渐降低.环流预报效果检验表明,预报时效大于6d时,集合平均的预报效果好于确定性预报,因此集合预报的优势主要体现在中期预报时段.对阻塞形势的可预报性的分析表明,阻塞崩溃期间的可预报性低于阻塞建立期间.另外,通过集合预报可以获得阻塞发生的概率,从而提前为预报员提供可能发生阻塞的信号.     

2008年1月欧亚阻塞形势的ECMWF集合预报效果评估检验

基于欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)集合预报系统资料,评估和讨论了2008年1月我国南方发生严重冰冻雨雪灾害期间欧亚中高纬阻塞形势的预报效果。结果表明,2008年1月阻塞形势发生频率极端偏高,ECMWF集合预报的阻塞发生频率随着预报时效的延长逐渐降低。环流预报效果检验表明,预报时效大于6 d时,集合平均的预报效果好于确定性预报,因此集合预报的优势主要体现在中期预报时段。对阻塞形势的可预报性的分析表明,阻塞崩溃期间的可预报性低于阻塞建立期间。另外,通过集合预报可以获得阻塞发生的概率,从而提前为预报员提供可能发生阻塞的信号。     

深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用

利用1996—2015年中国的高空探测资料和地面观测数据,挑选发生降水的数十万个样本将其分为降雨和降雪两类事件,抽象为二分类问题,采用深度学习网络技术构建降水相态判识模型,并用2016—2017年的数据进行测试检验,针对2018年1月下旬中国一次大范围雨雪天气过程进行个例检验,在此基础上探讨了深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用。主要结论如下:基于深度学习网络判识模型的判识准确率为98.2%,雨、雪的TS评分分别为97.4%和94.4%,相应空报率为1.7%和2.0%,漏报率为1.0%和3.7%,较传统指标阈值法的判识准确率有较大提高;个例检验显示,基于实况探空数据的模型判识结果与降水相态实况在全国基本保持一致,欧洲中期数值预报中心(ECMWF)的降水相态预报产品和模型的预报结果对全国的降水相态都表现出较好的预报能力,而对雨雪分界线的预报,模型的预报结果较ECMWF总体上更接近实况。测试结果表明,模型较好地提取了雨、雪降水相态的结构特征,深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用具有可行性和一定的优势,可为降水相态的客观判识和预报提供重要技术支撑。