热带气旋路径趋势数值预报的试验研究

给出了一个嵌套于欧洲中期天气预报中心全球谱模式中的套网格模式，用于预报热带气旋路径趋势，提出了一种以欧洲中期天气预报中心提供的时距为24小时的预报场为基础的“接力预报”方法；设计了五种不同的“接力预报”方案；并对8507号和8509号两个热带气旋就各种不同预报方案进行了数值预报试验。结果表明，本模式对热带气旋路径趋势具有较强的预报能力，对疑难路径也具有一定的预报能力，为开展热带气旋的路径趋势预报提供了一个新的途径。文中还对影响热带气旋路径趋势的一些主要因子结合各预报结果进行了分析，为模式尽早投入业务提供了一定的依据。     

区域数值模式在长江下游地区持续性暴雨预报中的作用

文章通过对2001年8月5～10日长江下游地区连续性暴雨过程成因进行分析，认识到弱的热带低压系统对天气影响较大，要给予高度的重视。通过采用各种参数化方案进行数值模式计算，对降水量预报对比分析认为：区域数值预报中参数化方案的选择非常重要，其决定了降水定量预报的准确性，而参数化设置中以对流参数化方案的合理选取最为重要，它是影响区域数值预报的关键因素之一。另外水汽方案和行星边界层方案的选取也会影响数值预报结果。通过所选择的三种对流参数化方案对比分析，认为Betts-Miller方案和GRELL方案预报降水量各具特色，预报质量较高，而Kain-Fritsch方案预报能力相对较弱；水汽方案中单冰相比混合冰相方案预报降水量更为有效，行星边界层方案中Blackadar PBL方案比美国中期数值预报模式方案预报降水量误差小。     

非线性正规模初值化及其对资料同化和预报的影响

文章介绍了国家气象中心中期数值预报谱模式（T42L9）的非线性正规模初值化方案（NNMI）。讨论了该方案对资料同化和预报的影响。试验表明，应用前5个垂直模，经2次迭代能够得到一个对分析资料修正较小的平衡初始场。它成功地消除了预报中虚假的高频重力波振荡，对改进资料同化和模式预报起了重要作用。     

全球最优插值客观分析

主要叙述国家气象中心实时运行的全球资料同化系统中的客观分析方案，该方案采用最优插值统计方法，使用所有可以使用的各种类型有不同误差的观测资料和模式的６ｈ预报值，给出数值形式的全球分析值。在两年的业务运行中，为Ｔ４２中期数值预报谱模式提供了较好的初始场。     

异模式嵌套及中期降水数值预报的试验

成功地将一有限区域细网格模式嵌套在T63L9全球谱模式中，并利用该嵌套模式 做了降水中期数值预报的试验。结果表明，嵌套的细网格模式预报的中期降水明显地优于该谱模式，要做好中期降水预报，使用嵌套模式是必要的。     

多元判据综合评估中期天气客观相似预报模式

提出一个对多元判据综合评估的中期天气客观相似预报模式。模式应用同中期天气过程的时间—空间尺度相适应的经过时间滤波的大气环流背景为客观判据，比较全面地评估了预报时刻前后多层次、多要素的大气环流动态变化的相似，通过定义相似指数综合评估在多元判据下样本的相似程度，从相似时域的历史样本中找到较佳相似的中期过程，预测未来l～10天的中期天气过程。模式检验和预报试验表明该模式具有预报技巧。     

WRF模式中的微物理过程及其预报对比试验

WRF(Weather Research Forecast)模式系统是由许多美国研究部门及大学的科学家共同参与进行开发研究的新一代中尺度同化预报系统。本文主要对公开发布的WRF模式V2.0版本中使用的微物理过程方案进行简单介绍,并在国家气象中心建立的与T213中期预报模式相嵌套的预报系统的基础上,对不同微物理过程方案进行了降水预报对比试验和检验,对各方案的降水预报性能进行初步评估。试验结果表明,总体预报效果LIN方案较好,而对流参数化方案从降水落区预报和对流降水对总降水的贡献两方面看则是KF和NKF方案的预报效果较好。     

Effective approaches to extending medium-term forecasting of persistent severe precipitation in regional models

延伸持续性强降水的模式动力预报能力对防灾减灾具有重要意义。本文总结概述了区域模式对中国南方持续性强降水的一系列动力延伸中期预报新技术方法,研究表明有效利用全球模式的大尺度预报场和区域模式的中小尺度信息对提高持续性强降水的预报至关重要。对于降水场,预报时间越长,降水量级越大,新方案的改进效果越明显,特别是使用谱逼近和更新初值方案。对于大尺度环流场,谱逼近方案对提前1-5天预报的距平相关系数有明显的改进,侧边界滤波方案对提前7-11天的预报有改进效果。     

北部湾北部海面强风成因及其中期预报探讨

对北部湾北部海面强风的成因分析后，建立强风中期天气过程模式，与数值预报产品相结合选取有物理意义的预报因子，建立强风中期预报判别规则和预报方程，使强风预报时效提前到3～5天，过程预报准确率可达80％以上。     

北部湾北部海面强风成因及其中期预报探讨

对北部湾北部海面强风的成因分析后，建立强风中期天气过程模式，与数值预报产品相结合选取有物理意义的预报因子，建立强风中期预报判别规则和预报方程，使强风预报时效提前到３－５天，过程预报准确率可达８０％以上。     

河湟谷地暴雨频率的研究

利用青海（黄）河湟（水）谷地12个气象台站1980～2002年自记降水资料，分析了该流域不同历时暴雨的时空特征及其不稳定性，统计了不同历时、不同频率的设计暴雨。研究表明：河湟谷地不同历时的最大暴雨均呈现出增多趋势，且随着降水历时的延长和降水量的增大，其倾向率在不断增大，年际变化的阶段性波动逐步趋缓，各时段最大暴雨的平均值的空间分布特征逐步与年降水量的空间分布趋于接近，地形对暴雨的空间分布影响明显；30分钟的最大暴雨最为不稳定，同时随着降水时段的延长，最大暴雨的稳定性逐步增大；各时段最大暴雨的分布为正偏态；各时段不同频率的最大暴雨的空间分布总体上与实测值有很好的一致性，但较之于实测值则具有较大的不稳定性。     

L波段高空探测系统的时差及其测量不确定度

通过分析L波段高空探测系统的时序设计原理,进行GTS1型探空仪与RS92型探空仪的同球比对施放试验验证,确定了由L波段高空探测系统的时序设计造成的测量元件感应气象要素至地面设备计算机软件赋时之间的时间差,会造成测量结果的随机波动。L波段探空系统总体时差对气压测量影响较大,对温度的影响较小,对湿度的影响较为复杂;由此造成的气压不确定性,将影响探空应用文件的准确性。相对于测量元件的感应时间总是延迟的,其总体散布中心为测量元件感应气象要素后1.2s,时差散布的扩展不确定度为0.98s,气压误差最大可达0.86hPa。北斗-GPS双模式导航测风探空仪的设计中采用了消除时差的方法,大大减小了测量结果的随机误差,并且在2013年12月中国气象局阳江试验中效果良好,为该问题提出了改进方法。     

Relationship between radar reflectivity and the time scale of warm rain formation in a global cloud-resolving model

The connections between radar reflectivity and the time scale of warm rain formation are examined within a global cloud-resolving model. The parameterizations formulae of auto-conversion and accretion processes in the model reveal specific relationships between the time scale for auto-conversion and radar reflectivity of cloud water as well as between the time scale for accretion and radar reflectivity of rain water. The overall time scale for warm rain formation, determined by combined contributions from these processes, is found to relate with total radar reflectivity in the manner that varies with cloud-rain composition between auto-conversion and accretion limits. The global statistics from the model output reveals that the time scale is closely related with the total radar reflectivity, thus suggesting that the radar reflectivity is a gross measure of the warm rain time scale. The relationship developed is applied to both model-simulated and CloudSat-observed radar reflectivities to compare the time scales of warm rain formation between observation and the model. Comparison of the time scale so derived reveals significant differences between the model and CloudSat observations. These differences suggest that the simulated cloud-rain composition in the model is biased toward larger rain water contents and smaller content of cloud water compared to reality due to an accelerated cloud-to-rain water conversion in the model.     

塔克拉玛干沙漠腹地近地层春季铅直湍流的小波分析

利用塔克拉玛干沙漠腹地近地层10m高度处快速响应探测系统的湍流资料,对春季晴天和沙尘暴天气下不同稳定层结的铅直湍流脉动进行小波变化及其方差分析,以期了解铅直湍流的尺度结构特征。结果表明,不稳定层结条件下,春季晴天近地层的铅直湍流脉动以12—17S的周期为主,最小周期为1-1．5s;春季沙尘暴时最主要的周期则为6-10s,最小周期为0．4—0．6s。沙尘暴时不稳定层结的湍流尺度总体上小于晴天,较小尺度波动振荡更加明显,湍流运动比晴天更加频繁。稳定层结条件下,春季晴天以10—16S的周期振荡为主,最小周期为1．3-1．8s;春季沙尘暴则以11—20s的周期振荡为主,最小周期为0．5—0．8s。晴天稳定层结时的铅直脉动比沙尘暴时周期小,小周期的湍流运动更明显一些,但周期更小的波动在沙尘暴天气时则多一些。     

湖北省卫星云图短时暴雨概率预报方法及应用

利用实时红外卫星云图资料,在湖北省分区域短时暴雨云图特征分析的基础上,通过提取与短时暴雨相关的云图特征参数,结合NCEP数值预报综合判断,建立湖北省分区域0～6h卫星云图短时暴雨概率预报方法,并已投入实时业务预报应用。结果表明:所选云图特征参数能够较好的体现不同区域间短时暴雨云团特征,概率预报计算方法合理,对于短时暴雨的预报起到一定的指导作用。从预报检验看,预报方法还应在减小空报和漏报方面继续改进。     

气象信息传输业务流程优化的初步分析

以雷达、自动站、T213数值预报产品及卫星4种资料为例, 应用规范的流程分析方法分别绘制了其传输流程图, 在此基础上选定了几个关键时间点(资料产生时刻、资料到省气象局时刻、省气象局发送时刻、国家气象信息中心接收时刻、国家气象信息中心广播时刻、省气象局广播接收时刻等), 并据此定义了几个关键性能指标(KPI:key performance indicator), 通过传输时效测试, 捕获了4类资料端到端流程中各关键点时刻, 然后进行定量统计和分析, 针对分析中揭示的影响时效的关键环节进行诊断, 提出优化调整方法并实施, 较大地提高了传输时效, 取得了很好的业务效果。     

显式自由表面模型时间分裂格式的一个积分方案

讨论了有关显式自由表面模型的时间分裂格式中的分裂误差。在传统的积分方案中，由于采用蛙跳格式，斜压动量方程具有三层的时间离散结构，但是，正压动量方程在相应的时间层上只有二层的离散结构。因此，正压方程与斜压方程的时间离散结构是不相容的。分析结果表明，这是导致分裂误差的原因。本提出一种能保持时间离散结构相容的正压和斜压方程的时间积分方案。该积分方案的分裂误差很小因此特别适合于需要长期积分的气候研究。该方案在北太平洋的一个自由表面模型中得到了应用。     

GRAPES-GFS模式2 m温度预报的最优时窗滑动订正方法

利用2017—2018年GRAPES-GFS模式预报资料和广西区域自动站逐时气温观测资料,分析模式预报偏差特征,发现GRAPES-GFS模式对广西区域2m温度的预报系统性偏低,随着预报时效增加,预报偏差增大,系统性偏差主要出现在桂北山区、左右江河谷及沿海;春夏秋三季的午后气温预报偏差有明显的系统性,冬季午后气温和四季凌晨气温预报偏差的随机性较大。为了确定滑动订正的最优时窗,通过活动时窗长度的方法,设计不同的滑动订正方案,制定最优时窗滑动订正方案,并进一步利用2020年最优时窗滑动订正业务试验产品,对比验证了该方案的订正效果。结果表明:分别采用固定时窗、季节最优时窗、月份最优时窗等滑动平均订正方案进行订正,春夏秋3季的订正效果明显好于冬季、午后订正技巧高于夜间,其中固定时窗滑动平均方案中的长时窗(15～60d)订正、季节最优时窗滑动订正以及月份最优时窗滑动订正这几种方式订正效果最优;所制定的最优时窗滑动平均订正方案,可以在不同滑动方案的基础上稳定地提高预报准确率,达到最优时窗滑动的目的。     

四川不同等级雾的时空分布及其生消时间

利用四川省153个气象观测站点的逐时能见度和相对湿度资料,根据水平能见度将雾分为大雾、浓雾、强浓雾和特强浓雾四个等级,分析了四川不同等级雾的时空分布、持续时间及生消时间,结果表明:四川地区,雾在冬季最多,夏季最少,特强浓雾在4~9月比较罕见;各等级雾均在后半夜到早上（03~09时）最为频发,午后到晚上最少,强浓雾和特强浓雾几乎不会在午后到晚上（13~20时）发生;四川盆地是雾的多发区,川西高原和攀西地区雾较少,四川大部地区没有强浓雾和特强浓雾发生;四川大雾和浓雾持续时间短,一般为1~3h;强浓雾和特强浓雾一旦形成,便不容易在短时间内消散;成雾时间主要在夜间到日出前,消雾时间主要在日出后。      

An introduction to combined Fourier–wavelet transform and its application to convectively coupled equatorial waves

Convectively coupled equatorial waves (CCEWs) are major sources of tropical day-to-day variability. The majority of CCEWs-related studies for the past decade or so have based their analyses, in one form or another, on the Fourier-based space–time spectral analysis method developed by Wheeler and Kiladis (WK). Like other atmospheric and oceanic phenomena, however, CCEWs exhibit pronounced nonstationarity, which the conventional Fourier-based method has difficulty elucidating. The purpose of this study is to introduce an analysis method that is able to describe the time-varying spectral features of CCEWs. The method is based on a transform, referred to as the combined Fourier–wavelet transform (CFWT), defined as a combination of the Fourier transform in space (longitude) and wavelet transform in time, providing an instantaneous space–time spectrum at any given time. The elaboration made on how to display the CFWT spectrum in a manner analogous to the conventional method (i.e., as a function of zonal wavenumber and frequency) and how to estimate the background noise spectrum renders the method more practically feasible. As a practical example, this study analyzes 3-hourly cloud archive user service (CLAUS) cloudiness data for 23 years. The CFWT and WK methods exhibit a remarkable level of agreement in the distributions of climatological-mean space–time spectra over a wide range of space–time scales ranging in time from several hours to several tens of days, indicating the instantaneous CFWT spectrum provides a reasonable snapshot. The usefulness of the capability to localize space–time spectra in time is demonstrated through examinations of the annual cycle, interannual variability, and a case study.