大范围持续性强降水过程与30～60 d低频降水的联系及其预报指数

研究低频振荡是目前开展强降水过程延伸期预报的有效途径。利用1981—2010年中国753站逐日的降水观测资料、NCEP/NCAR第二套再分析资料及实况天气图等资料,分析大范围持续性强降水过程与30～60 d低频降水的联系,并根据前期低频信号构造强降水过程预报指数。研究表明,(1) 大范围持续性强降水过程与低频降水紧密相联,低频降水对强降水过程有显著贡献。在30～60 d低频降水显著年,强降水过程均发生在低频降水峰值阶段;但对于低频降水而言,仅有56%的峰值阶段发生强降水过程。(2) 当低频降水峰值阶段发生强降水过程时,来自东北亚和南海的低频位势高度低值系统在长江中下游汇合,“南北高、中间低”的低频位势高度分布有利于低频气流强烈辐合,并在经向上形成两个完整的反向低频垂直环流圈,促进了上升运动发展,导致强降水过程发生;而对于低频降水峰值未发生强降水过程的情况,北方冷空气南下较弱,高纬度低频影响系统位置偏北,长江中下游附近表现为“南高北低”的低频位势高度分布和单圈垂直环流,不利于低频气流强烈辐合。(3) 综合高、中、低纬的前期低频信号构造了强降水过程预报指数,对延伸期(10～25 d)长江中下游大范围强降水过程预报具有参考价值。      

热带气旋影响下浙江省强降水过程延伸期预报研究

利用2000—2011年NCEP/NCAR水平风场逐日再分析资料以及浙江省逐日降水量资料,基于低频天气图工具,识别出3种与浙江省台风强降水过程相对应的典型低频大气环流型。通过合成分析,划分了与C型环流场和C+SN型环流场相适配的天气关键区。进而结合历史个例,研究了台风强降水期间关键区内低频系统的活动特征,初步建立了热带气旋影响下浙江省强降水过程预报模型,并提出依据模型开展延伸期过程预报的基本思路。对2012年的回报结果表明,模型表现出较好的性能,并针对强降水过程延伸期预报中需要解决的问题,提出了若干思考与建议。     

江苏省汛期强降水过程的延伸期预报试验

针对汛期延伸期降水预报问题,根据大气低频振荡特性,运用低频天气图预报方法,通过分析关键区低频天气系统(低频气旋和低频反气旋)的活动特征,建立低频系统与强降水过程间的对应关系,通过低频系统的活动特征来预报降水过程。在2011年7—9月江苏省延伸期强降水过程预报试验中,低频天气图预报方法的预报效果较好,且预报时效为10~30 d,可以在延伸期业务预报中加以应用。此外,还运用模式统计降尺度方法预报降水落区,为强降水过程的发生提供背景依据和参考信息,具有一定的实用意义。     

SWCWARMS模式对四川盆地强降水预报的检验分析

利用SWCWARMS模式产品、常规观测等资料,对2017年7月27~28日和2018年7月26~27日四川盆地两次强降水过程中的环境场、降水量和物理量场等进行了12h、24h预报时效的天气学检验分析。得出SWCWARMS模式产品在强降水预报中的3大优势:(1) SWCWARMS模式对两次强降水过程的降水强度、范围等预报效果较好,尤其是降水强度更为突出,参考价值高。(2) SWCWARMS模式对中高纬大尺度环流背景和强降水主要影响系统预报效果较好,对高原低值系统也有较好的描述。(3) SWCWARMS模式对物理量场中水汽条件(比湿场)和不稳定能量CAPE值预报效果较好。同时,还需要注意的有2方面:500hPa风速和高原上空天气系统存在系统性偏弱现象;对低层风速预报偏弱,加之风向预报偏差,直接影响了强降水分布及大暴雨中心位置的正确预报。      

江苏省汛期强降水过程的延伸期预报试验

针对汛期延伸期降水预报问题,根据大气低频振荡特性,运用低频天气图预报方法,通过分析关键区低频天气系统(低频气旋和低频反气旋)的活动特征,建立低频系统与强降水过程间的对应关系,通过低频系统的活动特征来预报降水过程.在2011年7-9月江苏省延伸期强降水过程预报试验中,低频天气图预报方法的预报效果较好,且预报时效为10 ～30 d,可以在延伸期业务预报中加以应用.此外,还运用模式统计降尺度方法预报降水落区,为强降水过程的发生提供背景依据和参考信息,具有一定的实用意义.     

区域集合预报对华南一次暴雨试验研究

利用增长模繁殖法(BGM),对2012年6月我国长江中下游及华南地区的一次强降水过程进行了不同扰动方案的集合预报试验研究。分别对集合预报中只考虑初值扰动、加入模式物理过程扰动和加入地表参量扰动的三种不同扰动方案进行了对比试验,并对最优试验方案的降水集合预报结果进行检验分析。(1) 同时考虑风场、温度场、湿度场、高度场和地表参量的初值扰动,以及考虑模式物理过程扰动的降水集合预报效果最优,可有效提高灾害性天气的预报效果。(2) 初值扰动和模式物理过程扰动对降水预报都有着重要的影响,相同的模式物理过程扰动会由于不同的初值扰动而产生较大差异,并且扰动的集合平均预报对降水有较好的指导意义 。(3) 对于位势高度场预报检验 ,集合预报平均要好于控制预报,并且随着预报时效延长,这种优势更加明显。(4) 对此次强降水过程在长江中下游、华南地区和全国区域的各量级降水预报TS评分检验可知,集合预报较单一的决定性预报(控制预报)效果有明显改善;集合平均预报一般都好于控制预报 ,同时集合预报也为预报员提供了天气不确定性的警示作用。      

集合预报产品在梅州市一次强降水过程中的释用

依据常规气象观测资料,分析2017年5月15—16日梅州市强降水过程的特征,利用欧洲中心(ECMWF)集合预报产品,分析可知,中位数产品对分析区域暴雨发生的大尺度大气环流形势有一定的借鉴意义,要素预报产品集合预报也对该次暴雨过程强降水大值区和天气系统发展过程有较好的指导意义,具有较高的应用价值。     

基于低频振荡特征的夏季江淮持续性降水延伸期预报方法

本文利用1981~2008年我国南方地区200站逐日降水量、NCEP再分析资料和NCEP气候预报系统 (CFS) 的模式回算数据, 针对降水低频信号, 分析了江淮地区夏季降水的延伸期可预报性, 并选取对江淮持续性强降水有显著影响的东亚环流指数作为预报因子, 以降水20~50天低频分量作为预报量, 进行了针对江淮地区夏季持续性强降水过程的延伸期预报试验。结果表明, 江淮地区夏季降水具有明显的20~50天周期的低频振荡特征。降水的20~50天低频振荡, 尤其是峰谷值位相的变化与实际降水集中期和中断期的交替有较好的关系, 研究20~50天降水低频分量的延伸预报, 对于江淮地区夏季持续性强降水过程的延伸预报有一定的指示意义。本文尝试提出一种基于大气环流低频信号和数值模式预报产品的动力与统计相结合的预报方法, 以期为江淮地区夏季持续性降水过程的延伸期预报提供参考。     

2016年梅汛期降雨环流特征及ECMWF中期预报偏差分析

利用NCAR/NCEP逐日再分析资料和台站观测日平均降雨资料,分析2016年梅汛期的大气环流演变特点和期间3次强降雨过程的环流特征,对比了欧洲中期数值模式(EC模式)的预报能力,并对其中期预报降雨的落区偏北、强度偏弱的偏差原因进行分析。结果表明,2016年梅汛期中高纬度环流多变化,多冷空气活动但势力总体不强,夏季风在6月下旬和7月上旬逐步增强,西太平洋副热带高压稳定维持,为强降雨的发生提供了有利动力和水汽条件。在梅汛期前期EC在中期时效对于夏季风的预报强度偏强、副高位置偏北,直接造成模式预报的雨带位置偏北。EC对于乌拉尔山一带的环流系统预报能力较好,但对于日本海-鄂霍茨克海一带的环流系统预报能力较差,从而使得影响我国的冷空气路径和强度预报均出现偏差,这对于7月初的强降水的强度和落区预报也有明显影响。      

GRAPES区域集合预报系统应用研究

为发展GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Regional Ensemble Prediction System,GRAPES-REPS),采用集合变换卡尔曼滤波(ETKF)初值扰动方法以及多物理过程组合的模式扰动方法,基于业务区域模式GRAPES_MesoV3.3.2.4构建了区域集合预报系统,进行了连续40 d的批量试验,重点分析了ETKF初值扰动的结构及其演变特征,并通过概率预报检验方法对GRAPES-REPS进行了集合预报系统性能检验和降水预报检验,分析了该系统对强降水个例的预报效果。试验结果表明,GRAPES-REPS能产生较合理的集合预报初值扰动,扰动结构随流型依赖并对观测有较好的响应,且扰动成员相互正交。扰动总能量分析表明集合扰动能够随预报时效保持合理增长状态。集合预报检验表明集合预报结果优于控制预报,集合成员间在72 h预报时效内能保持合理的集合离散度。将该区域集合预报系统与业务上基于WRF模式的区域集合预报系统WRF-REPS进行了降水预报对比,表明GRAPES-REPS的降水预报能力表现要优于业务WRF-REPS。强降水个例分析表明集合预报能较好预报出强降水中心,预报效果明显优于控制预报。     

基于局地增长模培育法的对流可分辨尺度WRF模式对河南“21·7”特大暴雨的预报评估

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,选取河南“21·7”特大暴雨事件,采用局地增长模培育法(Local Breeding Growth Mode,LBGM)生成对流尺度集合预报系统,在此基础上对24 h累积降水量进行SAL(Structure,Amplitude and Location)检验,结合预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分等评分结果进行对比分析,综合评估集合预报成员的预报效果,表明:1)基于局地增长模培育法生成初始扰动的集合预报系统成员对于强降水预报有一定优势,在降水强度和位置的预报上与实况较接近;2)经检验,成员e003的TS和ETS评分在20日00时—21日00时(北京时,下同)和21日08时—22日08时两个强降水时段内表现最佳,并在SAL检验中对应较好的降雨强度A和雨区位置L,而成员e008暴雨TS、ETS评分最低,对应SAL检验中具有一定的位置偏差,即TS、ETS评分和SAL检验之间存在相关性,将二者有机结合,可以为业务工作中定量评估模式降水预报效果提供参考;3)通过对比整体评分表现较好的成员e003和较差的成员e008,两者预报的位势高度场与ERA5(ECMWF reanalysis v5,ERA5)再分析资料之间的差值,可以验证降水预报误差主要源于对低涡系统的预报偏差,同时预报评分较好的成员其位势高度偏差较小,综合评估效果更佳。     

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。     

基于20—30d振荡的长江下游地区夏季低频降水延伸期预报方法研究

用长江下游降水低频分量和环流低频主成分,构造多变量时滞回归模型(MLR)和主成分复数自回归模型(PC-CAR)的混合预报模型(MLR/PC-CAR),对长江下游降水低频分量进行延伸期逐日变化预报,延长预报时效。通过2011年6—8月预测试验表明,20—30 d时间尺度的长江下游低频降水预测时效可达50 d左右,采用南半球中高纬度地区850 hPa低频经向风的主成分作为预测因子的模型的预测精度明显高于东亚地区低频经向风作为预测因子的模型。这表明在20—30 d时间尺度上,长江下游降水与南半球中纬度绕球遥相关(SCGT)型有关的主分量的时滞相关更加密切。进一步对于较强20—30 d振荡的多年资料构建的MLR/PC-CAR混合模型预测试验表明,SCGT是预测夏季长江下游低频降水未来50 d变化的显著信号。基于SCGT的发展和演变,对于把握类似长江下游地区2011年6月初旱涝急转和7月中旬持续降水和强降水过程异常变化过程很有帮助,SCGT可以作为夏季长江下游20—30 d低频降水和强降水过程进行延伸期预报的主要可预报性来源之一。     

基于快速更新同化数值预报的小时降水量时间滞后集合订正技术

由中小尺度对流系统造成短时强降水天气的发生发展十分迅速,对其落区和时效的预报预警一直都是预报业务中的难点。本文基于快速更新同化的中尺度数值预报系统GRAPES-RAFS 0. 1°×0. 1°分辨率逐小时降水预报,首先通过时间滞后集合预报方法构建了多个集合成员,使用平均TS评分值计算相应预报成员权重系数建立预报方程,然后采用频率匹配订正法进行降水量级订正,从而得到集合订正的逐小时降水量预报。2017年8-9月的逐日试验和典型个例预报结果评估表明效果良好。(1)GRAPES-RAFS最新时次的预报场并不完全代表最好的预报效果,通过时间滞后集合订正方法自动识别优选预报成员,显著提高了预报能力;(2)GRAPES-RAFS预报存在降水量级偏弱的系统性误差,经过频率匹配方法订正后,在量级预报上更接近实况;(3)时间滞后集合预报对我国中东部(包括黄淮、江淮、江南地区)的小时降水量订正效果最好;(4)进一步使用的频率匹配订正方法显著提升了逐时降水量的预报效果,其在降水频率更高、强度更大的江南南部、华南、西南地区效果更为显著;(5)对于中小尺度的强降水过程,经过上述方法订正后,显著提高了模式对强降水系统位置、形态及降水量级的预报水平。     

金沙江下游多种面雨量集成预报方法的对比分析

集成方法有利于提高降水要素预报的准确性和可预报性。本文基于格点实况资料和智能网格预报、西南区域数值预报、ECMWF模式预报、GRAPES模式预报产品，以面雨量为研究对象，采用多元回归法、BP神经网络法、评分权重法、加权集成预报法和算术平均法，得到集成面雨量预报，再运用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等方法，对2020年4—10月金沙江下游面雨量预报效果进行对比分析。结果表明：多元回归集成法和BP神经网络法的预报效果总体上优于其他几种集成方法。在考虑流域面雨量的预报量级时，下游可以采用预报量级较小的模式和集成方法。集成后偏差百分比均有降低，且多元回归法和BP神经网络法对预报量级较小的模式有矫正作用。在面雨量有无、小雨和中雨预报中，多元回归法集成效果较好，在大雨量级预报中，BP神经网络法集成效果较好。这些结论可为流域面雨量预报提供参考借鉴。     

长三角盛夏—初秋强降水的延伸期过程预报探析

针对长三角汛期强降水过程,根据不同降水类型的特性,提出分时段建立低频模型并给出建模流程。综合分析长三角汛期强降水期的低频特性,将低频气旋及反气旋区分划分7个关键区。重点研究盛夏—初秋时段的强降水特征,在总结强降水期低频特征的基础上,借助EOF分解建立延伸期大—暴雨的预报模型:1区或2区有低频气旋维持并发展;6区、7区或5区存在低频反气旋。并且在7个关键区中1、2区的低频气旋及5、6、7区的低频反气旋为主要低频系统,起决定作用,而3区的低频系统为次要低频系统,起辅助作用。利用该模型提前30 d预报出2012年汛期最强降水过程,并分析本次过程的低频系统演变,给出动态演变模型。     

基于集合预报和支持向量机的中期强降雨集成预报试验

本文基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和美国国家环境预报中心(NCEP)集合预报资料和支持向量机(SVM)回归方法建立了多模式集成的动力-统计客观预报模型(SVM-多模式集成预报),继而选用2012年5—9月(共计153 d)发生在淮河流域及其以南地区的大雨和暴雨开展了回报试验,并将所得预报结果与ECMWF的控制预报和集合平均预报进行了多角度比对评估。结果表明:在中期预报时效(4~7 d),SVM-多模式集成预报方法对2012年5—9月大雨和暴雨的预报效果最优,尤其对暴雨预报准确率明显提高,其优势主要体现在对强降雨中心分布范围和强度的预报更接近实况。     

青藏高原对流云团东移发展的不稳定特征

利用1998年6~7月的逐时GMS红外TBB资料、T106的客观分析资料以及沿长江5个站的探空资料，对青藏高原上的对流云团东移维持发展的环流背景条件进行了分析。研究表明:高层气流辐散、低层气流辐合的垂直结构，高低空急流的引导作用，高原东南部和长江流域充沛的水汽条件以及大气层结的不稳定性是造成青藏高原上空对流云团东移的前提条件。     

一次梅汛期强降雨过程的中期时效预报误差分析

2016年6月30日至7月4日,中国长江流域发生了入汛以来最强的一次极端降雨过程,但对雨带位置的预报却出现了显著误差。为此,本文基于欧洲中期天气预报中心的预报资料,利用天气学诊断方法,分析了确定性和集合预报的基本情况,讨论了预报误差产生原因及其演变特征。结果表明：梅雨锋上次天气尺度波动在中国黄淮—辽东半岛到朝鲜半岛—日本东部一带呈“负—正—负”的分布,它的强弱对雨带位置的变化起着重要影响。当该波动偏强时,有利于低层季风向北伸展,加之冷空气强度偏弱,进而造成雨带位置偏北,反之亦然。此外,通过对比集合预报成员中的准确和偏北成员组,发现该次天气尺度波动来源于青藏高原东北部的初始误差场。伴随着中纬度西风波动的向东传播,该误差在中低层沿着梅雨锋向东移动、并不断增强,最终造成中国长江中下游地区雨带位置明显偏北。     

一种卫星和雷达资料结合的强降水临近预报方法

在短期和短时天气预报的基础上，通过对气象卫星红外数字资料的定量处理和统计分析，作出降水云系的实时降雨量估计，并根据降水云系生命史的演变和移动、传播等特征，结合天气系统分型和雷达回波资料，提出一种北京密云水库上游潮河，白河流域区域性０－３小时强降水临近预报方法。