西昌卫星发射场大-暴雨的预报集成

综合集成是提高预报产品应用效能的一种有效的方法,将集对分析中的联系度概念用于西昌发射场大-暴雨过程预报综合集成,首先对大-暴雨天气过程进行分型,确定国家气象中心T213模式预报、西昌发射场降水模式的客观预报、预报员经验预报与西昌发射场大-暴雨过程的联系度,用权重法将大-暴雨预报进行集成,从而给出集不同预报于一体的西昌发射场大-暴雨过程预报集成方法.     

西昌卫星发射场大-暴雨的预报集成

综合集成是提高预报产品应用效能的一种有效的方法，将集对分析中的联系度概念用于西昌发射场大-暴雨过程预报综合集成，首先对大-暴雨天气过程进行分型，确定国家气象中心T213模式预报、西昌发射场降水模式的客观预报、预报员经验预报与西昌发射场大-暴雨过程的联系度，用权重法将大-暴雨预报进行集成，从而给出集不同预报于一体的西昌发射场大-暴雨过程预报集成方法。     

2001～2002年云南雨季第一场大雨过程的数值模拟试验

用η坐标中尺度模式中对2001、2002年云南雨季开始强降雨过程进行模拟检验.模拟结果表明模式对云南第一场透雨具有预报能力.试验也说明,由于影响系统不同,模式预报的雨区在分布上有偏差,对初始场进行同化将提高模式对云南强降水天气的预报能力.     

濮阳市汛期强降水短期HLAFS数值预报产品释用技术

选用１９９６年５月１６日～８月３１日ＨＬＡＦＳ数值预报产品的９种物理量场资料对濮阳市强降水过程进行动力、热力诊断分析,释用结果表明,其中θｓｅ、ｔ－ｔｄ、相对辐散、垂直速度及涡度等５个物理量预报场有较高的释用价值。把在诊断分析基础上所选出的因子指标进行量化处理,分别用来作濮阳市强降水的消空和预报,建立了濮阳市汛期强降水短期ＨＬＡＦＳ数值预报产品释用业务系统。系统包括消空、相关预报、相似预报及预报集成。全部判断、计算过程在微机上实现了自动化。经１９９７～１９９８两年业务试用,系统对本市强降水有很强的预报能力和很高的概括力。     

海河下游延伸期降水过程的低频预测方法

本文对海河下游地区强降水过程与大气低频信号进行了诊断分析,结果表明雨日的低频涡度场在我国存在显著的偶极子型异常分布。根据这一异常分布特征构造了一对低频预报指数Dcurl35和Dcurl12以及相应的延伸期强降水过程的低频预报方法。进一步使用该低频预报方法进行了历史降水过程的回报检验和2014年强降水过程的预报试验,结果证明该方法对海河下游延伸期强降水过程有较好的预报能力,可以实际应用于海河下游延伸期强降水过程预报业务。      

Q矢量分析方法在内蒙古暴雨预报中的应用

利用国家气象中心HLAFS资料,对Q 矢量、Q 矢量散度等进行了计算。通过Q 矢量散度等动力因子对强降水过程进行的诊断分析,得出它们之间的联系,并在此基础上建立一种内蒙古局域性暴雨落区的预报方法。     

2005年7月7～10日襄樊大暴雨天气分析及模型预报检验

2005年7月7～10日,襄樊境内出现了连续性暴雨和大暴雨,个别县市出现特大暴雨,该文对这次过程的环流形势和物理量场进行了诊断分析。并对基于T213数值预报产品的强降水预报模型的预报结果进行了评估。分析表明:对流层中低层的中尺度切变、东北冷涡、高原暖涡是该次过程的主要影响天气系统;中层切变线上分布不均匀的辐合区、中低层正涡度区、高层负涡度区以及明显的垂直上升运动,是造成此次强降水的重要动力条件;强降水预报模型对这次暴雨过程在时段上有较强的预报性,但在定点预报方面存在不足,其预报范围较实况偏大。     

台风"灿都"造成云南强降水过程的水汽螺旋度诊断分析

利用地面加密观测、Micaps资料和NCEP1°×1°再分析资料对1003号"灿都"台风造成云南暴雨进行诊断分析。结果表明:台风低压为高温高湿且具有强对流不稳定的深厚系统。进入云南后除了自身携带的大量水汽和能量外,先后有副热带高压西侧强盛偏南急流和孟加拉湾西南气流卷入,使得台风低压在云南持久不衰,并产生全省性强降水。诊断量"水汽螺旋度"对暴雨落区和强度有较好的对应关系,强降水多发生在水汽螺旋度正值中心的偏南侧。"水汽螺旋度"随时间变化的两个影响因子"螺旋度通量散度"和"湿螺旋度散度"对强降水的落区和强度也有较好的指示作用。若是分别对两个因子进行诊断,再综合分析环流形势,将能达到更好的强降水预报效果。     

利用贵阳单站对流参数的强降水潜势预报方法研究

该文利用2002-2011年10 a的常规观测资料,筛选出贵阳单站24 h强降水、12 h强降水及6h强降水个例.对大气温湿类、层结稳定度、热力及能量类物理指标与强降水进行相关性统计分析,确立了相关性较好的常用物理指标(IQ、K、mK、SWEAT、Tg).通过分析降水前后其物理指标的变化特征,并利用成功指数建立指标预警阈值.再利用逐步消空法和BP神经网络集成方法对指标进行集成,得到相应的预报模型,从而建立了贵阳强对流天气未来0～6h,0～12h的潜势预报的预警预报指标,对贵阳地区降雨预报具有一定的指示作用.分析表明,利用逐步消空法建立的预报模型要优于BP神经网络集成的模型.     

三维变分同化在一η坐标中尺度模式预报中的应用

将中国气象局的GRAPES三维变分系统与一η坐标中尺度模式结合,对模式初始场进行同化前后对比试验,研究η坐标中尺度模式对云南降水的预报能力,并用于2002年5月10～15日00:00云南雨季开始降雨过程的模拟试验.试验结果表明,三维变分同化方案目标函数收敛快,采用同化方案的η模式预报的强降水中心、分布范围、预报精度比不进行同化的效果好.     

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。     

基于集合成员订正的强降水多模式集成预报

基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明:采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。     

混合集合预报法在华南暴雨短期预报中的试验

-WRF多模式集合3组试验,对比分析混合集合预报法与传统方法的降水预报效果。结果表明:ARPS模式集合改善了广东省南部局地强降水预报,该方法在中雨、大雨、暴雨量级改进效果显著。WRF模式集合对广东省北部强降水预报优于ARPS模式集合,但空报、漏报率较大,该方法有一定局限性。ARPS-WRF多模式集合在降水落区和量级预报上均优于传统方法。混合集合预报法利用低分辨率 (36 km) 集合预报和高分辨率 (12 km) 控制预报实现了高分辨率 (12 km) 集合预报,改善了降水预报效果,该方法可为业务高分辨率集合预报提供参考。     

基于集合预报的四川夏季强降水订正试验

四川历来多暴雨洪涝,然而其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。从观测与模式预报的累积概率密度函数角度出发,利用2007—2012年6—8月中国降水观测格点资料和2012—2013年6—8月ECMWF模式集合预报资料,探索了一种提高四川地区强降水预报准确率的方法——概率阈值订正法,并运用该方法对2012年6—8月盆地东部的降水过程进行批量试验。试验结果表明:订正后的模式预报相比订正前的预报而言,不仅强降水落区更接近实况,而且较大程度地延长了预报时效,能提前6~7天给出强降水过程的警示信息,经过订正后显著提升了ECMWF模式的降水预报水平。      

基于目标对象检验法的多种模式强降水能力的比较

针对传统TS检验方法的不足,引入了目标对象检验方法,通过对降水落区的面积、位置、形状和强度进行匹配,可获取空间场潜在的预报信息。以欧洲中心细网格、T639、山东WRF集合模式和华东区域中尺度模式(BCSH)为例,采用强降水过程模式预报最优次数及要素箱线图统计方法,得到模式及集合预报产品的性能特征,根据环流形势及影响系统对强降水分型,结果表明:热带气旋与中低纬度系统相互作用的强降水过程模式预报效果最好,最具参考性;低涡和切变线相伴随的强降水过程效果次之,且以BCSH和山东WRF集合最大值预报效果更好,各模式对低槽系统强降水预报能力一般,对温带气旋类型强降水过程模式预报效果差的概率最大。     

多物理ETKF在暴雨集合预报中的初步应用

基于集合转换卡尔曼滤波（ETKF）的初值扰动方法是目前集合预报领域热点方法之一,但应用在短期集合预报中仍存在离散度不够、误差较大等问题。考虑到在区域短期集合预报中,模式不确定性和边界不确定性的影响不能忽略,本文尝试在ETKF生成分析扰动的过程中,同时考虑初值不确定性、物理不确定性与边界不确定性,进而构建多初值、多物理、多边界ETKF集合,并以2010年9月30日到10月8日海南岛特大暴雨作为研究个例,对其在暴雨集合预报中的应用展开初步研究,重点分析多种物理参数化过程对预报结果的影响。结果表明,多物理过程的ETKF（多物理ETKF）和单物理过程的ETKF（单一ETKF）均优于对照预报,多物理ETKF优势更加明显,其均方根误差、离散度等指标均得到很好的改善;对于降水采用SAL方法进行检验,发现多物理ETKF对于降水位置的预报有明显的改善,对于特大暴雨的强度预报也略有改善。研究表明,在ETKF初值扰动中加入多种物理过程,可以有效改善短期集合的离散度,提高预报准确率,有良好的发展前景和应用潜力。     

1997年初夏云南严重干旱的诊断分析

对１９９７年初夏云南发生的严重干旱灾害从大气环流和海气相互作用角度对其成因进行了详细的诊断研究,提出了一个考虑物理诊断与统计预测相结合的云南初夏降水综合预测方案,对作好该地区的气候预测有一定的参考价值。     

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。     

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。     

基于最优概率的中期延伸期过程累计降水量分级订正预报

采用ECMWF集合预报降水量资料和中国降水量观测资料,研发了基于最优概率的过程累计降水量分级订正预报(OPPF)技术,并在遵循总体技术思路的基础上设计出三种不同的OPPF计算方案(OPPF1、OPPF2、OPPF3),继而选用2015—2017年汛期(5—9月)中国91次区域性强降水过程进行回报试验和预报效果对比评估,结果表明:(1)在中期延伸期预报时效(96~360小时),对强降水和有无降水的预报效果,三种OPPF均明显优于集合平均(EMPF)和控制预报(CTPF);对中等以上或较强以上强度降水的预报效果,OPPF1和OPPF3明显优于CTPF、与EMPF基本接近。(2)三种OPPF相比,OPPF3的预报效果较OPPF1总体略胜一筹,两者均好于OPPF2。(3)预报效果存在明显的地域差异,南方地区强降水预报的TS评分明显大于北方地区,且OPPF3预报效果明显优于EMPF;在96~240小时预报时效,东北地区东部OPPF3强降水的预报效果也明显好于EMPF。