L波段雷达发生丢球的原因及解决办法

1 初值不确定性对暴雨数值预报影响的初步研究 《暴雨灾害》 2007年 第1期 徐幼平 北京应用气象研究所 100029 摘要：为了研究初值不确定性对我国南方数值预报的影响，依据历史降水资料的统计分型，选取华南暴雨型等三种类型中具有代表性的暴雨过程，采用AREM模式以不同资料分析场（常规观测资料、NCEP和ERA40同化分析资料）作为初值进行暴雨预报对比试验。     

不同背景场误差样本模拟方案对数值预报的影响——以“苏迪罗”台风为例

利用天气研究和预报模式(Weather Research and Forecasting Model,WRF)、WRF三维变分同化(Weather Research and Forecasting-Three-Dimensional Variational Data Assimilation,WRF-3DVAR)及美国国家气象中心(National Meteorological Center,NMC)方法,采用热启动循环同化和冷启动两种不同初值方案开展数值试验,探讨不同初值方案模拟的背景场误差样本对背景误差协方差及其同化预报效果产生的影响。结果表明:由不同初值方案模拟的背景场误差样本统计得到的背景误差协方差,其单点同化试验均符合理论模型,但二者分析增量场的差异较显著。对2015年"苏迪罗"台风降水个例进行的数值试验表明,不同初值方案模拟的背景场误差样本统计得到的背景误差协方差对同化分析场具有一定影响,进而对台风移动路径和台风降水的模拟产生了较显著的影响,但对台风强度和台风中心附近最大风速的影响不显著。4个不同起报时刻数值试验进一步表明,采用热启动循环同化背景场误差样本模拟方案统计的背景误差协方差,对"苏迪罗"台风路径和降水预报效果较好,其中对台风路径的影响主要体现在数值预报模式积分24 h之后。     

华南暖区暴雨预报的模式初始场质量敏感性分析北大核心

本文利用高分辨率中尺度数值预报模式WRF和两组再分析资料,在研究不同模式初值对华南暖区暴雨预报质量差异明显的基础上,利用合成初值方法进行了模式初值对暖区暴雨预报的敏感性数值试验研究,讨论了模式初始场关键物理量对暖区暴雨预报质量的影响,重点开展了模式初值湿度场质量对华南暖区暴雨降水预报的敏感性分析。结果表明:模式初始场质量的较小差异,可显著影响本次华南暖区暴雨预报的降水强度、降水落区以及降水发生时间等的质量。初始水汽场对暖区暴雨预报影响最大,也最为敏感,是准确预报对流单体的发生发展以及地面强降水的基础。风场和温度场对暖区暴雨预报的影响相对较小。对流层低层较强的风速辐合是本次暖区暴雨强对流单体触发、生成和加强发展以至产生暖区强降水的物理基础。     

四川盆地暴雨对初值敏感性的模拟研究

本文基于区域暴雨数值预报模式AREM,针对2007年7月发生在四川地区的多次强降水过程进行数值试验,检验了NCEP和站点资料(STN)初始分析场资料预报结果,发现由于台站资料稀少,NCEP资料在四川地区的评分较高。讨论了四川盆地降水对初值的高度敏感性,揭示了四川盆地降水对初值中各个物理量场的不同敏感性,其中,降水对初值中湿度场的响应最为显著。初值不仅决定着降水的范围和强度,还对降水的发生时间产生明显影响。      

基于多中心TIGGE资料的区域GRAPES集合预报初步试验

基于全球交互式大集合(TIGGE)预报资料,研究利用TIGGE全球集合预报大尺度不确定信息,构造区域GRAPES集合预报的初值扰动方法和试验方案,并对2008年7月22日发生在黄淮地区的一次暴雨过程进行了集合预报试验.试验结果表明:构造的初值扰动场能够表征TIGGE全球集合预报初值中的大尺度不确定信息,区域GRAPES集合预报系统可以捕获极端降水天气,对降水预报具有显著的改进作用,集合预报平均及降水概率预报能有效地反映暴雨降水特点,暴雨发生概率较高的区域与实况对应关系较好.积分初期,暴雨的预报一致性(集合离散度)和预报技巧(集合平均预报均方根误差)之间的关系显示了区域GRAPES集合预报系统是合理的,但积分后期,由于模式在积分过程中的动力调整作用,减小了初值扰动对预报结果的影响,限制了集合离散度的增长速度.     

华中区域模式三维变分中夏季背景误差协方差统计与对比试验

利用2012年6月12日—8月31日华中区域中尺度业务数值预报模式(WRF)一日两次的预报结果,采用NMC方法对背景误差协方差(B)进行了统计,得到了基于华中区域业务模式框架、分辨率和区域地理特征的夏季背景误差协方差矩阵的回归系数、特征向量、特征值以及特征长度尺度,并对模式三重嵌套各区域B的统计结构特征进行了对比,结果表明不同区域B的统计结构特征差异明显,表明B与模式区域地理特征和分辨率等关系密切。为探讨不同B对模式预报的影响,采用WRF模式自带的通用B矩阵(CV3-B)及本文统计得到的本地化B矩阵两种方案对2013年6—8月进行了批量试验和统计检验,结果表明:采用本地化B后,24 h小雨、中雨、大雨和48 h中雨、大雨、暴雨降水预报TS评分皆有所提高。850 h Pa风、温度及2 m温度等要素场预报的均方根误差减小,但500 h Pa高度场均方根误差略有加大。暴雨个例的分析表明:不同B方案,对初值影响非常显著,本地化B方案分析的初值场更趋合理,因而改进了降水预报。     

陆面参数化方案对两例不同类型暴雨可预报性的影响

以2003年7月3～4日淮河流域平流型暴雨和2003年8月2～3日江西蒸发型暴雨个例为例, 采用模式试验方法, 研究了陆面参数化方案对两种不同类型暴雨的模式可预报性的影响。关闭陆气通量的试验表明, 陆气通量对淮河流域暴雨的贡献很小, 模式预报结果之间的差异较小, 平流型暴雨具有较高的模式可预报性; 而陆气通量对热对流暴雨的贡献很大, 其误差对暴雨的分布和强度影响也较大, 蒸发型暴雨的模式可预报性相对较低。不同陆面过程参数化方案的比较试验表明, 陆气通量误差引起的能量误差仅在特定区域发展。当陆气通量误差超过一定的临界值, 能量误差将在降水区和风速大值区 (急流区) 迅速发展, 能量误差和不稳定能量同源且同时增长。从陆气通量影响天气过程的角度来讲, 模式预报启动时间选择在夜间, 能量误差发展相对缓慢, 可以延长预报时效。     

四川盆地暴雨对初值敏感性的模拟研究

本文基于区域暴雨数值预报模式AREM,针对2007年7月发生在四川地区的多次强降水过程进行数值试验,检验了NCEP和站点资料（STN）初始分析场资料预报结果,发现由于台站资料稀少,NCEP资料在四川地区的评分较高。讨论了四川盆地降水对初值的高度敏感性,揭示了四川盆地降水对初值中各个物理量场的不同敏感性,其中,降水对初值中湿度场的响应最为显著。初值不仅决定着降水的范围和强度,还对降水的发生时间产生明显影响。     

华中区域LRUC系统的构建与试验

如何将区域观测资料在中尺度模式中快速有效同化是提高区域精细化数值预报准确率和时效性的关键所在。本文简单介绍了基于LAPS和WRF建立的快速循环同化预报系统LRUC,以一次影响长江中游的典型梅雨锋暴雨过程为例,设计几种试验方案,结合实况降水分布,对比分析华中区域多普勒雷达资料循环同化对改善暴雨预报的作用;根据个例试验结果,设计批量后报试验方案,对比分析雷达资料同化对华中区域2007年主汛期(6—8月)多个时效降水预报评分。暴雨个例试验结果表明,华中区域多普勒雷达资料在LAPS中的同化,能为WRF提供更优初值场;同化华中区域地面资料和雷达资料后,比仅同化地面资料更能改进模式初值,改善模式降水预报,且降雨量级越大,24 h降水预报TS评分越高。批量后报试验结果表明,建立的快速循环同化预报系统LRUC,能对区域多源观测资料进行多时次循环同化分析,为模式初值增加观测资料的时间演变信息,提高模式对暴雨量级降水的预报水平;系统具有稳定性和一定的评分水平。     

数值预报在青藏高原的不确定性对其下游预报的影响

通过NCEP全球预报在不同地区的预报误差分析、包含大地形(亚洲青藏高原、北美落基山脉)与否的区域模拟试验、同化青藏高原地区人造观测的观测系统模拟试验,探讨了数值预报在青藏高原地区的不确定性对其下游地区预报的影响。结果表明:(1)数值模式在青藏高原地区的不确定性包括模式本身的动力与物理过程不确定性以及模式初值的不确定性,这种不确定性引起的预报误差会制约青藏高原下游地区预报性能;(2)若数值模拟区域不包含青藏高原地区,可避免青藏高原地区的模式不确定性引起的预报误差对下游地区的影响,提高下游地区预报技巧;(3)同化青藏高原地区"人造"加密观测资料,可有效减少数值预报在青藏高原地区的初值不确定性,进而减小青藏高原本区及其下游地区的预报误差、改进预报水平。     

数值模式误差对降水四维变分资料同化及预报的影响

利用一个无量纲的水汽发展方程,针对同化时间窗口内出现和不出现降水两种情况,分析了不同模式误差和初始误差对降水四维变分资料同化预报效果的影响。结果表明,应用四维变分资料同化方法进行降水预报前,应该充分考虑数值模式中的误差,才能得到比较满意的同化及预报结果。假定同化窗口内获得的比湿观测场是准确的,当不存在模式误差时,四维变分资料同化方法可以有效地消除初始场误差,找到比湿真实初始场;而存在模式误差时,四维变分资料同化后的模式初始场会偏离真实的比湿初始场,并且模式误差越大,偏离程度越严重。在一些模式误差情况下,由于模式误差在同化窗口及延伸预报时段的作用不同,进行四维变分资料同化处理后,尽管累积降水量的预报结果在同化时间窗口内优于同化前的预报,而在最终预报时刻反而差于同化前。     

不同观测误差确定方法对地基GNSS-ZTD资料同化预报效果影响的对比分析

利用2016年6—8月华北—东北地区的地基全球卫星导航系统的天顶总延迟（GNSS-ZTD）观测资料、东北区域中尺度数值预报系统,以2016年6—8月的13 d强降水为例,开展基于Desroziers等（2005）理论的Des方法和传统方法进行观测误差确定的天顶总延迟资料同化对比试验研究,探讨Des方法相对于传统观测误差确定方法对天顶总延迟资料同化预报效果的影响,并以未做天顶总延迟资料同化的试验为对照试验,考察天顶总延迟资料在数值模式中的同化应用效果。结果表明:（1）Des方法得到的天顶总延迟观测误差诊断值较为合理,诊断值站点间差别较大,说明逐站进行观测误差诊断的必要性;（2）天顶总延迟资料同化使强降水的强度、落区预报性能得到提高,使温、湿、风等要素的预报与观测接近,Des方案同化分析、预报效果优于传统方案;（3）对2016年7月25日华北—东北强降水过程进行了同化预报分析,整体而言,天顶总延迟资料同化有效增强了对流层中低层初始湿度场,修正了积分初期水凝物含量与位置,进而改善了降水预报效果,修正了对照试验对辽宁东部地区强降水的明显漏报,且通过降水的反馈作用改进了温度与风场预报效果。基于Des方法逐站诊断观测误差相比传统方法得到的观测误差更为合理,因此能够提高天顶总延迟资料的同化预报效果,同化天顶总延迟资料能够提高降水及温、湿、风等气象要素的预报水平。      

区域初始分析误差对梅雨锋中尺度低压数值预报的影响

以梅雨锋中尺度低压个例为研究对象,根据目标观测的思想,采用NCEP和T106再分析资料分析了区域初始分析误差对梅雨锋中尺度低压数值预报误差的影响。结果表明:区域初始分析误差对数值预报误差有重要影响,改善某些特定区域初始场质量有可能改善随后数值预报的效果。但是,区域初始分析误差对数值预报误差的影响较为复杂,它与天气类型、不同个例和区域间误差相互作用等因素密切相关。对梅雨锋中尺度低压短期数值预报有较大影响的初始分析误差与梅雨锋锋区及其附近地区的要素场关系密切,相比较而言,风场似乎更加重要一些。如果对梅雨锋带中低层风切变区及相伴低空急流区有更好的描述,这将对梅雨锋中尺度低压系统数值预报效果的改善有着积极的作用。在此基础上,就相关的目标观测设计问题作了简要讨论。     

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。     

2004年主汛期各数值预报模式定量降水预报评估

随着数值预报技术的飞速发展, 模式定量降水预报已成为天气预报业务工作中的主要参考依据。本文对目前在国家气象中心应用的3个业务运行模式T213L31, HLAFS0.25, 华北中尺度模式MM5和德国模式及日本模式的降水预报产品进行了季节空间分布、区域时间序列演变及统计检验, 试图从空间、时间及统计方面对降水预报产品的预报性能进行综合评估。检验结果表明:目前的数值预报模式对短期时效内定量降水预报均具有一定的空间预报能力, 但强降水中心位置有一定的偏差; 从时间序列演变检验来看, 模式对区域强降水过程的发展趋势具有较强的预报能力, 但降水量预报与实况有一定的差距; 从累加统计评分检验结果来看, 模式短期时效的预报性能差别不大, 全球模式在小中雨预报方面有一定优势, 其中日本模式的综合预报性能最好, 大雨以上量级的预报则是国内的模式有一定的优势, 其中华北中尺度MM5模式, T213L31模式各有所长, 但均存在预报量和预报区偏大问题。     

MM5模式中湿方案的不确定性对“03·7”南京暴雨数值模拟不确定性的影响

利用有限区域非静力MM5模式, 分析了显式降水方案对于2003年7月4—5日南京暴雨数值模拟的不确定性影响。采用混合方案模拟此次暴雨时, 这种不确定性决定于显式和隐式方案的相互协调性及敏感性; 隐式方案基本决定了雨带的整体的空间分布, 而显式方案对于降水型及降水量起到一定的调节作用, 调节的程度与选择的参数化方案有关; 采用隐式方案Grell和KF2模拟此次暴雨时, 应考虑不同的显式方案对于降水模拟的不确定性的影响。     

密云水库流域性暴雨的短期预报方法研究

为了探索密云水库流域性暴雨的预报，着眼于影响暴雨的天气系统，从数值预报的解释应用入手，试验制作了密云水库流域性暴雨预报方法。通过整理1970-1993年24年间水库流域内20个水文站雨量资料，分析45个暴雨天气样本与历史天气形势和数值预报产品的关系，筛选出预报指标和预报因子，使用数值预报产品的解释应用方法，根据天气环流形势的分型，分别组建了6、7、8月每个月份的未来24小时暴雨天气预报方程。预报检验表明该预报方法是可信的，同时也表明客观划分环流型、筛选预报因子、恰当确定暴雨标准等是预报方法的关键。     

初始场中尺度信息对暴雨预报的影响

由于观测资料分辨率与模式分辨率的不同,利用高分辨率模式对暴雨进行预报时,常规观测资料形成的初始场不能直接分辨出中尺度系统,这种中尺度系统特征的缺少可以认为是初始场的一种信息误差。利用中尺度天气分析的尺度分离方法可以提取这种中尺度信息。通过分析初始场中尺度信息的结构、演变特征及其对暴雨预报影响的机理,发现初始场中尺度信息的结构在主要雨带的对流敏感区具有明确的天气学意义,包含了有利暴雨产生的信息;其能量随时间也是增长的,特别是在积分12小时以后,能量迅速增长然后趋于稳定,超过了初始随机扰动的能量增长。利用减弱和增强初始场中中尺度信息的两种初始场作暴雨预报,其结果反映了初始场中尺度信息对暴雨预报的重要性,特别是对雨团位置和强度的预报,这些信息会直接影响暴雨的精细预报。     

西南区域模式在成都地区的降水检验及物理量分析

本文选取2014年6～9月西南区域模式产品的每日20 h (北京时)起报的00 h～24 h降水量、相关物理量及成都地区实况降水量。首先利用领域法建立高分辨率模式与稀疏站点对应关系,其次比较领域内的降水量分级传统技巧评分以及强降水(25mm以上)与模式物理量阈值进行概率分析,得出强降水物理量阈值,最后通过个例对模式物理量阈值进行检验。得出如下研究结论:降水量分级评分结果表明模式对成都地区有无降水预报总体效果较好;TS评分随着预报降水量级增大而减小,同时模式空报率高于漏报率;而暴雨及暴雨以上量级降水混合评分为11.6%,具有一定的参考性。强降水与模式物理量阈值概率分析表明模式对强降水有一定的预报能力,但量级、落区相对较差。两次降水个例物理量阈值均满足以暴雨、暴雨以上降水为主的条件。      

降水资料同化在GRAPES-MESO模式中应用试验研究

利用国家气象中心中尺度业务数值预报模式GRAPES-MESO v3.0,以2010年6月1～30日为例,开展地面降水率1DVAR(one-dimensional variational assimilation)同化方案在GRAPES-3DVAR(three-dimensional variational assimilation)同化系统中的应用试验研究(ASSI试验),并以未加降水资料同化的试验为对照试验(CNTL试验),以评估全国1h加密雨量资料在模式中同化应用的效果。结果表明:1)在相对湿度背景误差和降水率观测误差范围内,1DVAR同化方案能够对湿度廓线进行有意义的调整,使分析降水向观测降水靠近;ASSI试验对初始温、压、湿、风场的修正主要为正效果;2)对2010年6月17～21日江南、华南连续性降水过程进行了分析,整体而言ASSI试验对逐日及逐时降水强度的预报普遍强于CNTL试验,与实况更加接近;3)ASSI试验对2010年6月1～30日08时起报的0～24 h模式预报的小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨各个降水量级TS评分及ETS评分相比CNTL试验均有较明显提高,预报偏差也更接近于1;4)ASSI试验较CNTL试验能更好地模拟雨带的分布、雨带演变特征和降水强度的变化;5)对降水所做的典型个例和统计检验分析从不同角度说明了地面降水资料1DVAR同化方案在GRAPES-3DVAR系统中的应用改善了GRAPES-MESO v3.0的降水模拟效果。