降水成因的定量分析及对流不稳定的雨量预报

一、多种要素的雨量分析为了解各种因素在形成雨量中所起的作用,我们分别计算了由各种垂直运动引起的凝结量,并分析了每个过程雨量与总雨量之间的比例。一般认为造成下雨的各种垂直运动,有动力原因造成的整层上升运动,地形性强迫     

南支槽对四川地区降水影响的定量分析

对1981—2017年NCEP/NCAR逐日再分析资料采用客观方法识别南支槽活动,并结合四川地区156个国家观测站的逐日降水资料,统计分析了南支槽的时空分布特征及其对四川地区降水的影响。结果表明:①南支槽平均每年出现47.9次,月分布呈双峰型,1月和5月出现频次最高;②出现最多的区域为孟加拉湾以北、青藏高原南侧的90°E附近,22°～24°N地区;③11月至次年1月为南支槽的增强期,南支槽强度大致上随着经度的增加而减小,但在86°E和96°E附近为增强区;④南支槽活动同期,约73.97%的对应时段四川地区有降水过程,降水频率大值区主要位于盆地西南部和南部;⑤南支槽位置偏西时四川地区更容易出现降水过程,但呈现出较强降水过程对应的南支槽强度较弱的现象。     

定量分析数值模式日降水预报结果的不确定性

集对数值预报模式日降水预报结果与观测资料,根据联合熵处于最大、最小联合熵之间的相对位置设定不确定性指标U,以便定量分析NWM降水预报结果的不确定性.初步计算结果表明:U与模式预报随机偏差有着紧密联系,但与系统偏差无关;NWM的降水预报不确定性指标超过60%,即其既具有参考性,又具有不确定性,特别是对强降水的预报,不确定性更大;对我国大陆范围24小时降水预报而言,日本模式比T213不确定性小,特别是日本谱模式(RSM)预报在出现40～80 mm降水时比T213具有更高的参考价值.     

GRAPES_MESO模式预报降水相态诊断及应用研究

当地面气温在0℃附近时,降水相态通常比较复杂,降水相态预报一直是天气预报的难点之一。本文根据降水粒子在下落过程中的热力结构,利用BTC算法、修订的BTC算法、Ramer算法、Bourgouin算法4种计算方案,通过GRAPES_MESO中尺度模式提供所需参数,对落到地面的降水相态进行诊断,诊断的降水相态包括雨、雪、冻雨和冰粒4种,然后利用集成方法获得大概率且破坏程度大的降水相态预报产品。基于2个冬季降水个例,研究发现4种计算方案都能较合理地得到雨雪分界线,以及降雨、降雪落区范围。其中,修订后的BTC算法可以修正原始BTC算法对降雪的诊断偏差,并且预测的冰粒比原始冰粒更少。Ramer算法会比其他几种算法获得更多的冻雨事件,而Bourgouin算法最接近合成算法的结果。对于不确定性较大的中间态的冻雨和冰粒预报,鉴于其高影响特性,方案倾向于过高估计冻雨和冰粒的预报落区。集成的最终降水相态产品反映其发生的概率大或影响程度大,能为防灾减灾提供有效的警示信息。     

“海棠”台风降水非对称分布特征成因的定量分析

2005年7月19日08时～20日08时“海棠”（Haitang)台风登陆福建省前后24小时期间, 带来一次明显降水过程, 且台风北侧降水较南侧强, 呈明显非对称分布。利用WRF模式对此次降水过程进行了数值模拟, 基于模拟结果, 不仅分析研究了相对湿度、 垂直上升运动场, 同时还进行改进的湿Q矢量诊断分析, 以及计算分析地形抬升和地表摩擦的强迫作用, 定量分析“海棠”台风降水非对称分布特征形成的可能成因。结果表明:（1) WRF模式成功地模拟出了此次降水非对称分布特征、主要降水落区, 以及300 mm以上极端强降水的强度、位置, 模拟效果令人鼓舞。（2) 垂直上升运动条件可能是造成降水非对称分布特征的主要因素。（3) 台风北侧改进的湿Q矢量散度辐合强度明显较其南侧强, 进一步计算分析发现, 改进的湿Q矢量散度强迫产生的降水场也呈明显非对称分布, 且台风北侧强于南侧。（4) 地形因子强迫产生的降水强度约是改进的湿Q矢量散度强迫产生的降水强度的1.6～2.5倍, 且地表摩擦作用强迫产生的降水强度约是地形抬升作用强迫产生的降水强度的2～3倍。     

层状云降水微物理特征及降水机制研究概述

层状云是中国北方大部分地区降水的主要云系,采用综合观测资料的分析研究并结合最新的数值模式对层状云特征和降水机制进行深入研究很有必要,也是含后工作的方向。描述了层状云的种类、特点,通过分析机载PMS(粒子测量系统)资料和地面雨滴谱资料介绍了国内外在层状云云滴谱、冰晶谱、雪质粒谱、雨滴谱、云中质粒总谱等微物理特征方面的研究方法及成果,还介绍了国内外在层状云降水机制方面的研究方法及成果,包括层状云降水数值模拟以及暖云降水机制和冷云降水机制研究。     

黄河上游降水云层对流特性及降水微结构机制研究

主要利用1997—2000年6～9月在黄河上游河曲地区实施人工增水实验所获取的各类降水云层回波、雨滴谱及多点宏观气象资料，进一步阐明各类云层降水中对流作用的普遍性和特殊性，并且通过全过程的雨滴谱的演变个例，初步揭示了该地区云中降水微物理过程可能存在冷云和暖云两种机制且暖云机制起重要作用。以上是该地区产生降水频繁的重要原因。     

中国区域降水过程综合强度评估方法研究及应用

在暴雨灾害预评估的评价体系中,需要一个度量方法能够准确描述致灾性暴雨的模式降水准确度,将其作为暴雨灾害发生的可能性和严重性的判断依据之一。以暴雨灾害预评估服务为着眼点,设计了一种新的降水准确度计算方法。该方法的主要特点：提高达到致灾性暴雨的大量级降水在评分中的权重,减少小量级降水的权重,并且当模式预报降水与观测降水分别位于公式中致灾性暴雨阈值两侧时,对降水准确度进行惩罚。首先通过理想试验,分析公式的合理性和参数的敏感性。然后利用该方法,针对暴雨个例进行检验分析,通过比较模式降水与观测降水的关系,验证了该方法的合理性及能反映出公式中大量级降水权重大的特性。最后利用该方法通过批量试验对ECMWF模式和NCEP模式的降水准确度进行统计分析和检验,并与TS评分进行比较,验证了降水准确度的合理性。批量试验的降水准确度表明ECMWF模式对暴雨灾害预评估具有更好的指导意义。

     

沈阳市降水概率预报业务应用研究

概述了沈阳市降水概率预报服务系统的研制过程、技术路线、程序实现和降水概率预报的Brier评分方法。     

沈阳市降水概率预报业务应用研究

概述了沈阳市降水概率预报服务系统的研制过程、技术路线、程序实现和降水概率预报的Brier评分方法。     

基于目标的降水检验方法及应用

针对目前天气预报业务和模式研究中常用的如TS评分等基于点对点的降水检验方法的不足,本文对近十年发展起来的基于目标的降水量检验方法进行了讨论.基于目标的检验是将降水场看作多个天气系统相伴随的降水目标组成,它将观测场和预报场中的降水场进行识别和配对后再对各个降水目标的位置、尺度和形状等属性进行检验,因此能够提供更加详细且定量的具有天气学含义的检验信息.此类检验方法包含三个基本的步骤:目标识别、目标配对和目标检验.本文详细介绍了此方法的算法流程,并对目标识别算法中度量目标之间临近度和目标配对算法中度量目标之间匹配度的算子进行了改进.将本文改进的算法应用到对T639、ECMWF和日本模式降水预报的检验中,开发出包含强降水雨带位置、形状和范围等属性信息的检验产品,为业务预报提供定量的参考信息.     

西安6月份降水预报指标及应用

分析6月西安气侯背景,将500hPa环流型,分为有利降水和无雨等类型,并找出各种类型预报指标,经应用效果良好。     

转折性天气降水预报检验方法及应用

采用转折性天气降水检验评估方法,从转折天气预报能力的角度评价了模式降水预报能力。对全球中期T213、日本和德国数值预报模式在2006年9月至2008年8月的降水预报检验评估分析表明:转折天气降水预报能力检验是目前降水检验方法的有效补充。3种模式的转折天气降水预报能力随着预报时效的延长,存在逐渐递减的趋势;短期预报能力分析,T213和日本模式春季最好,而德国模式是夏季最好;48h预报分析,T213和日本模式在长江中下游、华北及东北等部分地区、德国模式在四川盆地和华南部分地区预报效果较好。     

龙岩市降水时空分布及趋势研究

利用龙岩市1960—2013年7个国家级气象站的逐日降水资料,采用Mann-Kendall趋势和突变检验法及Morlet小波功率谱分析方法,分析龙岩市降水的时空分布规律。结果表明,龙岩市年降水量呈微弱增加趋势,年际波动振幅较大。年降水量多年平均值为1 641 mm,最小值出现在1991年(1 139.9 mm),最大值则出现在1975年(2 286.9 mm),年降水时间序列存在显著的2~8 a的周期。降水主要集中在春季,春季降水量占全年降水量的38.2%左右,其次是夏季和秋季,冬季降水量最少,仅占全年降水量的11.5%。1—6月月平降水量呈现增长趋势,8—12月呈现递减趋势。北部和南部年降水量整体变化趋势基本一致,南部地区总体小于北部地区,只有极个别年份南部地区降水量大于北部地区。     

基于C4.5算法的长江中下游地区夏季降水预测模型研究及应用

为了对长江中下游夏季降水进行短期气候预测,利用国家气候中心提供的74项环流指数和NOAA整编的西太平洋型WP指数、MEI指数、ENSO指数等多种全球环流指数资料,归纳整理了影响长江中下游夏季降水的34个前期春季因子,讨论了前期春季因子与夏季降水的关系,并利用这34个前期春季因子通过数据挖掘中的C4.5算法对1951—2013年(63 a)长江中下游夏季降水,建立判别降水偏多以及偏少的两类决策树预测模型,并分别得到5条和7条综合判别规则。随机选取80%左右历史年份数据作为模型的训练集,两模型的训练集准确率分别为94.12%和93.88%,剩余20%年份数据作为模型测试集,模型的测试预测准确率分别达91.67%和85.71%。模型预测应用也显示结果正确。模型研究和应用显示,基于C4.5算法的长江中下游夏季降水预测模型具有较高的预测准确率,模型构建合理有效,判别规则依据大数据理论,广泛考虑相关因子以及因子的排列组合,智能化选择关键因子,易于客观化、自动化实施,为长江流域汛期降水的短期气候预测提供了新的思路与方法。     

杭州市降水特征及极端降水趋势预估

利用国家气候观象台杭州站百年降水观测数据和CMIP5模式模拟预估数据,分析了杭州市降水长期变化特征,采用累积概率分布函数转换方式(CDF-T),降尺度预估了未来气候情景下杭州极端降水发生趋势。结果表明:杭州市年降水量在百年时序(1907—2015年)上无显著性增加或减小趋势,1980年后春季降水明显下降,下降速率约32.1mm·(10a)~(-1),冬季降水显著增加,增加速率约35.4mm·(10a)~(-1)。1988—2015年的3和6h及日降水的各重现期降水量均较1961—1987年有所增大,1961—1987年的100年一遇日最大降水已演变为1988—2015年的50年一遇甚至是20年一遇。CMIP5模式降水的降尺度分析表明,2020—2039年杭州市日极端降水强度将可能会进一步加强,2020—2039年日降水的R95值和R99p值均较现气候期(1981—2010年)有所提高,超R95p和超R99p的极端降水发生日数分别为11.08和2.24d·a~(-1),分别较现气候期平均值增加了3.52和0.69d·a~(-1)。     

降水概率预报业务应用系统的研究

降水是大气中不同尺度天气系统相互作用的结果,降水概率预报是利用现代科技和手段,对未来天气出现降水的可能性用百分率定量表达的一种天气预报方法。黑龙江省气象台于１９９６年开始了对哈尔滨市降水概率预报系统的研究工作。这里简要介绍该预报系统的研究情况。