基于GIS的气温和降水推算方法研究

针对开展乡镇天气预报对高精度逐日气象要素输入值的需求,以辽宁地区为例,选用克立格法(Kriging)、距离权重反比法(IDw)、带高度梯度订正的距离权重反比法(GIDW)及样条函数法(spline)4种插值方法,进行有限气象站点1～12月逐日气象要素空间插值方法研究并对估值进行检验.结果表明:对温度而言,GIDW方法估值精度较高,插值结果分布趋势也较为接近实际站点的分布;对降水而言.IDW估值精度高于其他插值方法,更适合于日降水量的空间插值.     

东北地区逐日气象要素的空间插值方法应用研究

针对作物生长动力模型区域应用时对高精度格点逐日气象要素输入值的需要，以东北地区为例，选用克立格法 (Kriging)、以经纬度分布方向为权重的距离权重反比法（IDW）及带高度梯度订正的距离权重反比法（GIDW）3种插值方法进行有限气象站点4~10月逐日气象要素空间插值方法研究，并进行插值的统计量分析和估值的交叉验证。结果表明，对温度而言，GIDW方法估值精度较高，插值结果的平滑程度适中，插值结果分布趋势也较为接近实际站点的分布。对降水而言，IDW估值精度高于Kriging, 而且插值结果的平滑程度较小，更适合于日降水量的空间插值。GIDW、IDW估值精度较高的原因是研究中考虑到日最高温度、最低温度和降水量的经向、纬向梯度、海拔高度梯度存在明显的季节性变化，采用了根据气象要素经纬度方向确定权重，以及根据气象要素高度梯度年内变化进行高度订正的结果。     

一种基于改进克里金法的地面气温质量控制算法

依据气温间的空间相关性,将地统计学中的普通克里金法(Ordinary Kriging,OK)引入地面气温资料的质量控制。考虑气温在空间上的连续性,提出一种基于高斯模型改进的普通克里金(Improved Ordinary Kriging,IOK)质量控制方法。为评估该方法的性能,运用IOK法对江苏省67个台站2008年地面日平均气温资料进行质量控制,并与OK法以及反距离加权法(Inverse Distance Weighted,IDW)进行比较。试验结果表明,IOK法的检验效果优于OK法与IDW法,且稳定性与适用性较高,能有效地标记出气温观测数据中的可疑数据。     

江西省降水空间插值方法适用性分析

文中基于数字高程模型,建立了多元线性回归插值模型(MLR)和PRISM空间插值方法,并与传统的反距离权重法(IDW)和普通克里金插值法(OK)进行比较.结果表明:1)江西省5月、7—10月降水量与海拔高度存在显著的相关性,与坡度、坡向无明显相关.2)从插值精度来看,3—9月PRISM和MLR空间插值精度明显优于IDW和OK,冬半年IDW和OK插值精度略高于MLR和PRISM;4种插值方法的年降水量插值精度排序为PRISM>MLR>OK>IDW;PRISM和MLR在高海拔地区的插值精度远高于IDW和OK.3)从插值效果来看,4种插值方法的降水空间分布具有一致性,MLR和PRISM优于IDW和OK.     

都江堰特大暴雨过程中GIS的多种面雨量计算方法对比

本文采用GIS栅格插值的常用方法,反距离权重法(IDW),样条函数法(Spline),克里金法(Kriging),协同克里金法(Co-Kriging),泰森多边形法(Thissen)对2013年7月8～11日都江堰特大暴雨过程进行面雨量计算的对比分析,并用FLood Area模型对此次过程中白沙河流域的暴雨洪涝过程进行模拟,结果显示:5种面雨量计算方法的结果受雨量站密集程度和降水空间分布特征的制约,特别是样条函数法和泰森多边形法,对雨量站分布影响较为敏感;小时面雨量计算中站点分布对样条函数法影响更大;协同克里金法计算面雨量可使FLood Area模拟结果更优,更接近于真实值;在复杂地形条件下面雨量计算中,考虑地形的相关影响可有效提高降水插值精度,使Flood Area模型的模拟结果误差更小。      

四川省2002年气候公报

1　气候概述2 0 0 2年 ,四川省年平均气温大部偏高 ,其中盆地西北部显著偏高 ;年总降水量四川省内除川西高原西南部较常年略偏多外 ,大部地区偏少 ,其中盆地西北部、阿坝州北部显著偏少。年内主要天气、气候灾害偏轻。表现为 :全年暴雨日数省内大部地区偏少 ,区域性暴雨天气过程偏少、偏弱 ,尤其是主汛期暴雨天气过程明显偏少 ;春旱、夏旱、冰雹、大风等主要天气、气候灾害均较常年偏轻 ,秋季连阴雨轻微。盆地 7月降水量显著偏少、伏旱严重 ,7月中旬持续高温 ,年初连续大雾 ,6月 8日盆地中部的局地强暴雨天气过程及 4月盆地内出现三次强降温…     

配料法在宁夏暴雨预报中的应用

选取2000—2015年发生在宁夏23次由深厚湿对流引起的区域性暴雨天气过程为研究对象,研究确定暴雨预报的配料方案,采用2016年6—8月宁夏25个常规站和947个自动站逐小时降水量、ECMWF 72 h内模式资料,从统计分析和个例剖析两方面探讨配料法暴雨预报效果,结果表明:(1)通过对比2016年6—8月ECMWF暴雨预报与配料法暴雨预报发现,不同预报时段,配料法暴雨预报均优于ECMWF暴雨预报;(2)配料法能准确预报所选两次暴雨个例降水的中心强度、落区及变化趋势,但强度和落区较实况偏强、偏大;(3)配料法对六盘山区暴雨过程弱降水预报效果较差,对贺兰山沿山暴雨过程存在降水空报。     

降水融合格点产品在陕西2019年暴雨过程中的检验

利用陕西省2019年8次区域性暴雨天气过程对中国区域融合降水分析系统(CMPAS-V2.1)的降水融合分析实时产品进行检验.结果表明:(1)降水融合产品的降水量空间分布与站点实况空间分布基本一致,但强降水落区有所偏差.相对于站点实况,融合产品的小雨和中雨数值偏大,大雨和暴雨的数值偏小.(2)融合产品的降水准确率随着降水...     

重庆暴雨面积估测技术应用

运用距离权重反比法对重庆市气象自动观测站的雨量资料进行格点化处理,采用地球椭球体梯形面积的计算方法计算出暴雨面积,对重庆市2007—2016年的各次区域暴雨天气过程进行暴雨面积估测,计算出的暴雨面积能真实反映暴雨的影响范围,并充分证实了重庆市2014年的"9·17"区域暴雨是该年重庆市影响范围最大的暴雨。通过对暴雨面积的估测,分析重庆市近10 a的暴雨面积变化趋势,反映出其总体呈增大的趋势。     

2018年7月四川盆地降水异常特征及成因分析

利用1961—2018年四川站点降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,应用统计和天气学诊断方法,分析了2018年7月四川盆地降水异常特征、大气环流特征、异常降水期间水汽、低值系统与冷暖空气活动等对降水的影响。结果表明：2018年7月四川暴雨频繁出现,较气候均值降水异常偏多,表现在降水日数长、降水量增加显著,降水增加的区域主要在盆地西部。同时,降水异常偏多还表现在日最大降水量和连续降水日数显著增加,大雨量级降水、暴雨及以上量级降水的降水量和降水日数显著增加。大气环流与气候态相比,2018年7月更强、更暖、更偏东的南亚高压和更偏西、偏北的副热带高压,有利于青藏高原及其以东高层大气辐散,使得降水天气系统维持,水汽源源不断地输送到盆地,使得降水发生。2018年7月较气候态有更充沛的水汽聚集,异常水汽输送源地为南海和西太平洋,水汽沿副热带高压南侧输送,该水汽输送带与副热带高压异常偏北、偏西以及热带气旋活动密切相关。大气可降水量和水汽通量大值出现时段与降水过程有较好的对应。2018年7月降水期间,盆地低值系统活动频繁,低层为暖湿气流输送,中层为(弱)冷空气活动,有利于触发盆地降水。     

融合格点降水产品在四川盆地西部一次极端暴雨过程中的评估分析

利用地面降水观测资料、国家气象信息中心研发的4种降水融合产品（FAST_5 km、FRT_5 km、RT_1 km、NRT_1 km）,采用误差分析、偏差分析、正确率、TS评分等方法,对其在四川盆地西部的适用性进行分析,并选取2020年8月10—11日一次极端暴雨过程进行详细评估。结果表明：融合格点降水资料与实况较为一致,且1 km产品更接近实况。极端暴雨过程中,对于过程累积雨量,4种融合格点降水资料均能很好地反映此次降水过程,降水落区、走向和雨带形态均与实况较为一致。1 km产品的强度和落区都更接近实况,其中以NRT_1 km与实况的匹配度最高,偏差更小。融合格点降水资料存在24 h雨量极大值比实况偏小的情况,1 km产品的极值较5 km产品有很大提升。融合格点降水资料的小时最大降水量低于实况,存在一定的偏差量。强降水时段,融合降水资料与实况偏差不大,能够反映降水的大值区。总体上看,三源融合实况格点产品效果优于二源融合实况格点产品,其中融合了CMORPH和FY 2种卫星资料的近实时三源融合实况格点产品最优。     

台风阻塞形势下两次四川盆地持续性暴雨过程对比研究

利用 CMORPH融合资料、地面降水资料和卫星云图资料，针对2015年6月22~24日（过程一）和2018年7月10~12日（过程二）四川省持续性暴雨过程，从动力、热力、水汽、云图等多方面进行对比分析。结果表明:两次过程的落区、强度均不相同；过程一主要降水产生于四川盆地东北部到中部，48h内共有338个区域自动站出现了暴雨以上的降水，最大雨量达到313.5mm；过程二强降水出现在四川盆地西北部，48h内共有942个区域自动站出现了暴雨以上的降水，最大雨量达到481.7mm。两次过程都有高空低槽、台风、切变线等多个不同尺度影响系统的相互作用；台风登陆点对四川盆地的暴雨落区有明显影响，台风从广西登陆，盆地降水偏北，而从东部沿海登陆，盆地降水偏西。两次过程低槽均为后倾槽，斜压特征明显；过程一降水激发了盆地涡的生成，盆地涡又使得降水持续，整个降水过程基本处于不稳定层结下，有MCC生成，多个时次的1h降水超过30mm；过程二随着副高东退，低槽东移，降水由前期的对流性转为稳定性降水。从位涡发展和移动来看，两次过程高位涡与强降水的发生时段吻合，位涡指示四川盆地暴雨落区具有重要的参考价值。      

四川山地暖季夜间暴雨的空间分布以及对海拔高度的依赖性

四川盆地是我国夜雨发生频次最高的地区，夜间暴雨是夜雨中可致灾并加剧防范难度的一类特殊气象灾害，但以往对四川山地夜间暴雨精细特性的相关研究较少。利用四川省2010—2019年2 165个国家及区域气象站逐小时降水资料，分区统计了四川暖季（5—9月）暴雨日夜间降水占日降水量的比例、夜间暴雨频次和夜间平均暴雨强度的基本特征，并通过趋势分析和地理加权回归等统计方法，分析了其空间分布及其与海拔高度的关系，获得以下结果：（1）四川暴雨日夜间降水占日降水量比例呈现自南向北递减的趋势，以海拔2 800 m为分界，表现为随海拔高度升高呈先增大、后减小的垂直分布特征，川西南山地与其他山地区域整体上升的变化趋势明显不同。（2）夜间暴雨频次较多的测站沿川西与川西南山地陡峭地形呈线性分布，夜间暴雨频次随海拔高度升高总体呈现减小的特征，川西山地和川西南山地的频次最大值分别出现在海拔800 m和500 m。（3）四川夜间平均暴雨强度整体随海拔的升高而减小，大值区主要位于川西山地和川东北山地，海拔700 m高度处的峰值强度主要由川西山地贡献。（4）川西山地夜间暴雨特征呈次数较多且每次强度大，川西南山地夜间暴雨为次数多但单次降水量较小，而川东北夜间暴雨的强度较大但次数较少。以上结果有助于深化对山地夜间暴雨精细特征的认识。     

应用主成分构建的暴雨致灾能力评估指数及其应用

为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。      

辽宁区域性大暴雨成因分析及多模式数值预报空间检验

利用三源融合格点降水实况、加密自动站观测资料、雷达基本反射率因子、高分辨率数值预报产品及FNL再分析资料, 对2020年汛期辽宁地区12次区域性暴雨过程进行天气系统分型检验表明, 气旋型暴雨模式的可预报性较低。选取2021年7月12—14日辽宁地区典型气旋型暴雨过程进一步分析, 采用面向对象目标的空间检验方法SAL, 结合传统检验方法, 从结构、强度和位置三个方面定量分析不同模式预报偏差的原因。结果表明: 暴雨落区集中且呈双雨带分布, 局地雨强大, 辽宁东、西部降水成因不同。CMA区域模式较全球模式暴雨TS评分高; SAL空间检验表明, CMA区域模式对于雨带内部结构把握较好, 全球模式结构误差主要来源于降水极值预报不足; 强度检验表明, CMA-MESO3km强度接近实况, EC_THIN次之, CMA_GFS的降水强度预报较差; 各模式暴雨落区基本可信, CMA-MESO3km最优, 暴雨落区的误差主要由于模式预报降水过程主体重心与实况的偏差较大所致。     

多次取样的网格化暴雨预报“配料法”研究

利用2008—2019年甘肃省陇东342个测站的逐日降水资料和ECMWF_ERA5再分析资料，总结了不同暴雨天气过程的环流特征，建立了精细至模式预报每个格点、综合考虑暴雨日每个预报时次的多次取样网格化暴雨预报“配料法”方案，并通过2020年5次暴雨过程进行验证。结果表明，陇东暴雨可分为副高扰动型、冷槽切变型和偏北气流对流型；由于不同类型暴雨的环流特征差异明显，降水范围及持续时间不同，具有代表意义的关键物理量及阈值也不相同；网格化配料法的过程预报准确率相比ECMWF_THIN提高了20%，站点预报准确率提高了7.8%，性能优于ECMWF_THIN模式的暴雨预报；配料法对小区域预报效果优秀，预报范围越大预报准确率越低。     

基于空间检验技术的甘肃河东地区短时暴雨预报产品误差分析

以6个短时暴雨过程为例,采用空间检验技术对甘肃河东地区短时暴雨预报产品误差进行分析。结果表明：降水概率预报对于系统性降水过程预报准确度明显高于突发性降水过程;短时暴雨预报方法的预报位置较实况偏东偏南,纬度偏差-2.1°～1.3°,经度偏差-0.4°～3.1°;强度较实况偏弱,61%本地预报方法雨强为实况的0%～90%;降水范围较实况偏小,偏小程度最多仅6个格点;强度误差占比最大,其次为范围误差,位移误差最小。预报员可基于本地短时暴雨预报方法对预报误差进行相应的调整。     

川东平行岭谷对四川盆地暴雨影响的数值试验

利用地面自动站观测和NCEP/NCAR再分析资料,对2014年8月8～9日四川盆地区域暴雨过程进行分析,利用WRFV4.0模式开展了数值模拟研究,在模拟结果和实况较为吻合的情况下,通过地形敏感性试验,分析了川东平行岭谷对暴雨落区和强度的影响。研究表明:本次暴雨过程发生在西太平洋副热带高压被热带气旋切断的形势背景下,由高空槽稳定维持所造成,WRF模式控制试验能够较好的重现此次暴雨过程。川东平行岭谷对降水的落区和强度有较大影响,升高的川东平行岭谷使盆地中部到北部的雨带西移,使盆地西部降水量增加、北部降水量减少。进一步研究表明,升高后的川东平行岭谷通过地形辐合和强迫抬升改变四川盆地700hPa环流形势及850hPa的水汽辐合分布,从而影响四川盆地降水落区和强度,其对850hPa环流形势的影响较小。      

ECMWF和华东WARMS模式对山东半岛汛期暴雨的预报能力检验

利用欧洲中期天气预报中心细网格模式（以下简称ECMWF-Thin）产品和模式水平分辨率为9 km的华东区域气象中心中尺度数值预报模式V1.0（以下简称SMS-WARMS）产品,对山东半岛2016—2017年汛期35个暴雨日（26次过程）的暴雨预报能力进行检验。结果表明：1）对于降水强度,ECMWF-Thin预报偏弱导致暴雨和大暴雨漏报率偏高,大暴雨几乎全部漏报,当其预报有50 mm以上降水时出现暴雨的概率达90%以上,SMS-WARMS则预报降水量偏强、空报率较高,SMS-WARMS降水强度量级预报总体优于ECMWF-Thin,24 h预报能力最佳;2）对于强降水开始时间的预报,两家模式均表现为偏晚为主,且偏晚3 h以内的概率较大,在参考其预报结论的基础上可适当提前3 h;3）对于强降水落区,ECMWF-Thin略优于SMS-WARMS,SMS-WARMS对台风暴雨的落区预报较为精准,而其他类型暴雨的落区ECMWF-Thin预报多偏南或偏向西南1°以内,因此预报员需向偏东或东北1°范围内的区域调整;4）对于强降水范围大小的预报,ECMWF-Thin预报暴雨范围偏小的概率较大,而SMS-WARMS预报范围偏大的概率较大,因此需综合考虑两种数值预报结论进行折中预报。     

多种降水实况融合产品在四川一次强降水过程中的评估

利用四川省地面观测小时和分钟降水数据,针对2019年发生在四川地区的首场区域性暴雨过程,采用多种评估指标对国家气象信息中心研发的九种降水融合产品进行对比评估。结果表明:四种24h降水融合产品(CMPAS_24h_RT05、CMPAS_24h_NRT05、CMPAS_24h_RT01、CMPAS_24h_NRT01)、四种1h降水融合产品(CMPAS_RT05、CMPAS_NRT05、CMPAS_RT01、CMPAS_NRT01)和一种10min降水融合产品(CMPAS_10MIN05)均能较好的反映强降水落区的时空变化趋势,但降水极大值都较实况有一定的低估。总体而言,降水融合产品的质量较高,对强降水有很好的监测能力,累计降水量与实况相当,1h降水融合产品与实况的相关系数超过0.924,晴雨准确率在94.4%以上,10min降水融合产品与实况相关系数为0.85,两种产品的TS评分都随降水量级的增大而降低。对比而言,1km产品优于5km产品,近实时产品优于实时产品,1h产品优于10min产品。1h融合产品的降水合计与24h融合产品降水量一致,10min和1h降水存在不一致的问题,但二者差异不大。