SWCWARMS模式及GRAPES模式对西南区域降水预报检验对比分析

使用2014年5~12月西南四省(区)一市每日08时统计的24h雨量观测资料,对SWCWARMS和GRAPES模式降水进行站点统计检验。主要结论为:针对每日08时起报,SWCWARMS模式除24h中雨和48h大暴雨外SWCWARMS模式ETS评分在其它时次及其它量级降水上均高于GRAPES模式,但SWCWARMS模式空报和系统偏差较多;针对每日20时起报,SWCWARMS模式ETS和TS评分均高于GRAPES模式;除小雨外SWCWARMS模式空报率略高于GRAPES模式。从2014年10次西南涡过程统计检验可见,两模式对强降水过程即主要影响贵州的三次过程评分高于四川和云南的西南涡降水过程,24h降水评分在多个时次多个量级上优于GRAPES模式。SWCWARMS模式在汛期表现优于GRAPES模式,SWCWARMS模式对小雨、中雨和大雨有较强的预报能力,但对强降水预报能力有待改进,对中雨及以上量级降水空报率较高,而对小雨漏报多于GRAPES模式。     

基于MET系统对SWCWARMS及GRAPES模式在西南地区的站点检验分析

应用国家基本观测站资料、自动站逐时降水资料,基于客观统计检验方法,针对降水(12h、24h累积雨量)、近地面要素(2m温度、10m风)和高空要素(风场、温度场、高度场),分别评估SWCWARMS模式和GRAPES模式对2015年西南地区预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式降水ETS评分高于GRAPES模式,除24h小雨外SWCWARMS模式偏差值均高于GRAPES模式,两个模式在不同预报时效内对中雨、大雨、暴雨都表现一定程度的空报;(2)12h降水分段评分上,SWCWARMS模式TS评分均高于GRAPES模式,但SWCWARMS模式预报降水范围过大,随着预报时效增长空报多于GRAPES模式;SWCWARMS模式中雨和大雨空报大于其它量级降水,GRAPES模式对大暴雨漏报较多其它量级降水表现为空报;(3)两模式对高度场和温度场预报优于风场,对对流层中层预报优于中低层,SWCWARMS模式对高度场和温度场预报优于GRAPES模式,夏半年SWCWARMS模式均方根误差小于GRAPES模式;(4)两模式都表现出2m温度均方根误差在秋季增加而春季减小这一特征,SWCWARMS模式近地面要素均方根误差均小于GRAPES模式。      

SWCWARMS及ECMWF模式对四川盆地暖区型和斜压锋生型暴雨预报检验分析

利用2014～2016年5～10月四川盆地所有观测站资料及SWCWARMS模式、ECMWF模式同时段20时起报的24h累积降水资料,基于邻域法FSS、ETS评分指数检验了两模式对于高能暖区型暴雨及斜压锋生型暴雨预报的预报性能。主要结论为:(1)两种类型暴雨过程平均误差均是SWCWARMS模式较ECMWF模式大,且误差值为正,表明模式以湿偏差为主;(2)高能暖区型暴雨FSS评分各降水量级各空间尺度均是SWCWARMS模式高于ECMWF模式;斜压锋生型暴雨50mm以下量级降水在36km以下空间尺度ECMWF模式FSS评分高于SWCWARMS模式,54km以上空间尺度SWCWARMS模式评分较高,大暴雨量级降水各尺度下均是SWCWARMS模式评分较高;(3)高能暖区型暴雨ETS评分暴雨、大暴雨量级SWCWARMS模式评分较高,中雨、大雨ECMWF模式预报更优;斜压锋生型暴雨ETS评分,中雨、大雨及暴雨量级降水预报ECMWF优于SWCWARMS,大暴雨量级SWCWARMS模式预报更优。      

SWCWARMS模式对西南区域预报能力的检验

应用国家基本观测站资料,基于MET系统的客观统计检验方法,针对24h降水、近地面要素(2m温度、10m风)和高空要素(风场、温度场、高度场),分别评估SWCWARMS模式和GRAPES模式对2016年西南地区预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式在中雨至暴雨预报上优于GRAPES模式,24h小雨和大暴雨、48h大暴雨预报较GRAPES模式偏差,同时SWCWARMS模式存在空报较多的问题;(2)SWCWARMS模式预报2米温度以低于实况为主,10m风速在秋冬季节以大于实况为主,SWCWARMS模式2m温度、10m纬向风和10m经向风4个季度平均RMSE均小于GRAPES模式,但8月月平均(72h)2m温度RMSE大于GRAPES模式,模式对近地面温度场预报优于10m风场;(3)两模式对高空温度场预报优于高度场和风场,SWCWARMS模式预报对流层中层高度场和温度场都偏低,在500h Pa上,除2月、11~12月(24h)外,其它月份和其它预报时效温度场RMSE均小于GRAPRS模式,春夏季高度场的预报优于GRAPRS模式,秋冬季RMSE大于GRAPRS模式;在850h Pa上,SWCWARMS模式预报风场春夏季误差小于GRAPES模式多于秋冬季,冬半年风场误差大于夏半年,RMSE大于GRAPES模式频次增加。     

2019年汛期大渡河流域面雨量多模式预报效果检验

基于站点观测资料、格点实况资料和智能网格、西南区域中心业务运行的中尺度模式系统(southwest center WRF ADAS real-time modeling system, SWCWARMS)及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式资料,以面雨量为研究对象,采用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等,对2019年6—10月大渡河流域面雨量预报效果进行检验评估。结果表明:预报平均绝对误差、预报正确率及模糊评分检验显示,智能网格的预报效果总体上优于其他模式。随着面雨量等级的增大,TS评分逐渐降低,空报率逐渐减小,漏报率逐渐增大,模式的预报能力逐渐降低。ECMWF模式在小雨和中雨面雨量预报中优势明显,智能网格在大雨和暴雨等级面雨量预报中表现较优。3个模式在小雨和中雨等级面雨量预报中预报的等级偏大,在大雨和暴雨等级面雨量预报中预报的等级偏小。各模式对典型降水过程面雨量预报结果表明,SWCWARMS模式对面雨量的预报等级均偏大,而智能网格和ECMWF模式对小雨和中雨的预报等级偏大,对大雨预报等级偏小。     

基于频率匹配法和最优TS评分法的降水预报订正效果对比

利用2020年1月1日—2023年1月2日ECMWF、NCEP模式降水预报资料和眉山地区降水观测资料,采用频率匹配法（Frequency Matching Method,FM）、最优TS评分法（Optimal Threat Score,OTS）对ECMWF和NCEP的模式降水预报进行订正,对比检验评分和预报个例,并验证两种方法的适用性。结果表明：FM、OTS订正明显改善了小雨空报和暴雨漏报,提高了晴雨预报准确率、小雨ETS评分、暴雨TS评分,且OTS优于FM;FM可能出现参考数据与实况数据有较大偏差的情况,从而影响订正效果,OTS则不受参考数据的影响;数值模式降水的预报偏度明显大于1或小于1时,FM、OTS订正效果越好;FM、OTS难以订正小雨漏报、暴雨空报,也难以对降水差值较大的空漏报或降水落区偏差进行订正。     

基于误差权重的站点降水订正预报方法研究

基于2018—2020年逐日修水国家基本气象站降水实况和模式降水预报数据,对ECWMF、NCEP、JMA、CMA-GFS、CMA-SH9等5种模式24 h及48 h降水预报进行了误差分析及检验。结果表明,总体上各模式24 h、48 h降水预报误差均以一个量级的正误差为主;各模式24 h降水预报误差小于48 h;CMA-SH9、JMA模式24 h、48 h预报误差均较小;总体上各模式24 h预报评分优于48 h;华东模式、日本模式24 h、48 h晴雨准确率均较高;CMA-SH9、ECMWF、NCEP模式24 h、48 h降水预报各量级风险评分均较高;JMA模式对24 h暴雨及以上量级降水可能具有一定的预报指示意义;总体上各模式24 h、48 h降水预报风险评分随量级增大而降低,空报率、漏报率随量级增大而增大;总体上各模式24 h、48 h小雨预报性能较优,中雨均易空报,大雨均易漏报,暴雨及以上降水均易空报与漏报。进一步通过引入滑动训练期,并基于平均绝对误差权重的多模式集成订正方案对降水预报进行订正,且对订正预报结果进行了整体及分季节评估检验。结果表明,相对多数模式,经订正后24 h、48 h降水预报性能总体上均有所提升,即提高了预报准确率,减小了预报误差,改进了晴雨准确率,提升了小雨—中雨的预报评分,提高了夏季48 h暴雨及以上降水的风险评分,并降低了其空报率;48 h降水订正预报效果总体优于24 h,春季及秋季降水订正预报效果总体优于夏季及冬季。     

GRAPES_TCM模式对影响浙江省热带气旋的降水预报评估

基于2006-2009年有热带气旋影响浙江省期间气象站(包括自动站)资料及上海台风研究所的GRAPES_TCM模式输出降水资料,应用TS和BS评分方法,对模式在浙江省的热带气旋降水预报能力进行了评估.结果表明模式晴雨准确率和小雨TS评分24 h和36 h预报相对高,48 h开始随预报时效逐渐下降,中雨、大雨和暴雨TS评分随时效变化趋势不明显,而大暴雨TS评分有较大的随机性.漏报是影响小雨和中雨TS评分的主要原因,空、漏报对大雨和暴雨TS评分的影响基本相同,空报是影响大暴雨TS评分的主要原因.相同预报时效的TS评分随降水等级的提高而减小.BS评分发现模式对大雨及以下量级降水预报站次比实际偏少,对暴雨预报相对接近实际出现站次,对70 mm以上的大暴雨模式有过度预报倾向.与宁波市气象台主观预报比较,对晴雨和小雨预报,相同时效的主观预报一般高于客观,主观暴雨预报TS评分比客观预报一般高出30％以上.GRAPES_TCM模式对于影响程度高的TC降水预报能力相对高.20时输出预报与08时相比,对于晴雨和小雨预报,48 h以内差异不大,而60 h和72 h预报准确率,20时明显高于08时.对于中雨及以上等级降水,20时预报TS评分一般比08时好,主要得益于漏报率的降低.     

岳阳市ECMWF数值模式降水预报检验与释用

该文应用TS评分、预报偏差（BIAS）等方法,对ECMWF模式预报的2015年12月—2018年12月岳阳市降水场资料,开展晴雨和分级降水检验。晴雨预报检验结果表明：ECMWF模式对岳阳市晴雨预报性能总体较稳定,年际变化幅度较小;晴雨预报准确率季节差异大,冬季最高,秋季次之,夏季最低;从逐月晴雨预报检验来看,12月份最高,8月最低;晴雨预报还存在明显的日变化规律,对夜间的预报能力明显优于白天;空间上总体呈北高南低的空间分布特征。分级降水预报检验结果表明：小雨量级降水预报评分明显高于其他量级降水,中雨次之,大雨及以上量级评分较低且无明显规律;小、中、大雨3个量级任一时效的空报率整体上比漏报率大,小雨量级表现得尤为明显,说明小雨量级的空报更为严重。针对小雨降水预报空报率高的现象,该文对岳阳市ECMWF模式预报降水量1.2 mm以下消空处理后进行了预报释用,结果表明：冬季订正空间较小,夏季各时效可适度订正;春季和秋季可视情况适度订正,订正后可以有效提升预报技巧,但增加了一定漏报风险。     

全球和区域数值模式在甘肃2020年汛期降水预报中的检验评估

2020年汛期6—8月甘肃降水日数多、持续时间长、范围广、强度大,对该时间段内3种全球模式(ECMWF、GRAPES_GFS和NCEP_GFS模式)和4种区域模式[GRAPES区域数值预报业务系统(GRAPES_3 km)、西北区域区域模式(GRAPES_LZ10 km)、西北区域快速更新循环预报系统(GRAPES_LZ3 km)和华东区域模式(SMS-WARMS)]24 h累计降水预报性能进行检验评估。结果表明:(1)全球模式中ECMWF模式的预报性能优于其余2个模式,而区域模式中GRAPES_3 km和SMS-WARMS模式预报性能相对较好,且SMS-WARMS模式预报性能更稳定。(2)区域模式晴雨准确率及小雨和中雨的TS评分、ETS评分、命中率低于全球模式,暴雨优于全球模式;大雨和暴雨的空报率和预报偏差均高于全球模式。(3)根据500 hPa环流形势可将甘肃汛期降水划分为副高边缘型和低槽型2种类型,针对2020年4次副高边缘型和3次低槽型降水进行分类检验评估。全球模式和区域模式均对前者的各个量级降水预报性能优于后者;ECMWF模式和区域模式对2种类型大雨和暴雨预报效果优于NCEP_GFS和GRAPES_GFS模式;全球模式中ECMWF模式、区域模式中SMS-WARMS模式对2种类型降水预报效果最好。(4)7种模式对2种类型中雨和大雨雨带走向预报较好,对副高边缘型降水过程降水落区的预报能力优于低槽型降水过程,但预报降水强度较观测偏强,尤其是降水中心区域。     

一次盆地强降雨过程的多模式结果对比分析

运用西南区域数值模式SWCWARMS、欧洲中心细网格预报模式EC以及国家气象中心中尺度区域模式GRAPES对2018年6月25日12时～26日12时发生在四川盆地内的一次强降雨过程进行预报对比分析,多模式结果表明:EC模式与GRAPES模式对盆地西北部的暴雨漏报现象较为突出,SWCWARMS模式能较好模拟整个雨带的强度与位置,对比中尺度系统西南涡的模拟,在低涡出现和发展的12小时内,EC模式对低涡的预报能力偏弱,预报降雨量偏小,低涡位置与强度预报GRAPES与实况最接近,SWCWARMS模式与GRAPES相似,但仅有SWCWARMS预报出低涡南侧与低涡西北象限的强降雨,在低涡减弱阶段,3种模式趋于相同。EC与GRAPES模式在四川盆地内的初始涡度偏弱,辐合偏小,盆地西部边坡对流层低层垂直上升运动偏小,相对湿度偏低,这导致了EC和GRAPES模式在四川盆地西部边坡降雨强度偏小,仅有SWCWARMS模式与实况最符合,尤其对复杂地形下的降雨过程有较强的预报能力。      

多数值模式对2021年7月两次大暴雨过程预报能力检验评估

传统点对点的二分类检验方法能够客观反映模式预报的整体表现,但该方法存在双重惩罚现象。本文在传统检验基础上结合FSS（Fraction Skill Score）评分和MODE（Method of Object-based Diagnostic Evaluation）方法,对2021年7月影响四川的两次区域性大暴雨过程开展检验评估,对比分析了华东区域BCSH模式、ECMWF模式、西南区域SW3KM和SW9KM模式的预报性能。结果表明:（1）BCSH和ECMWF模式在小到中雨评分上略优于西南区域2个模式,SW3KM模式优势体现在暴雨预报上;BCSH和SW9KM模式预报偏差无显著规律,ECMWF模式小到大雨多空报,SW3KM模式中到暴雨多空报。（2）邻域半径为7个格点时,SW3KM模式在72 h预报时效上小雨、36~72 h大雨、24~66 h暴雨评分高于其它模式;区域模式分辨率提高,其FSS和TS评分相应增加,随着预报时间延长,区域模式FSS评分以大于ECMWF模式为主,SW9KM模式各级降水评分整体低于SW3KM模式。（3）4个模式降水落区质心位置预报的经向偏差略大于纬向,BCSH和SW9KM模式降水质心较实况偏西北,ECMWF模式暴雨质心偏西北、大暴雨质心偏西南,SW3KM模式暴雨质心多偏西南、大暴雨质心较实况多偏西北。ECMWF模式对雨带走向和面积的把控好于区域模式;SW3KM模式在72 h预报时效上多个属性值优于BCSH模式,SW3KM模式匹配目标属性值以优于SW9KM模式为主;BCSH、ECMWF和SW3KM模式均存在降水强度预报偏大的特征。      

SWCWARMS 模式对巴中地区预报能力的检验

应用巴中地区218个自动气象观测站2016年6～8月逐日的24h累积雨量,采取基于客观统计的检验方法,针对24h累积雨量,采取TS评分、BIAS评分和空报率对比分析了 SWCWARMS 模式和 EC 细网格模式在巴中地区的预报能力。研究结果表明:(1)从降水落区来看,两个模式都对雨带的移动都有较好的预报能力;(2)从降水 TS 评分看,SWCWARMS模式在各量级上的 TS 评分都优于 EC 模式;(3)从降水 BIAS 评分看,EC 模式容易漏报中雨及以上量级的降水,而 SWCWARMS 模式则对大暴雨的预报有较大的空报;(4)从逐月评估结果看,6月和7月SWCWARMS 模式较EC模式有更好的预报效果,8月两者差异不大。总体而言,SWCWARMS 模式在巴中地区的预报效果优于 EC 模式。      

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。      

基于三大全球集合预报系统对内蒙古降水预报能力评估

利用ECMWF、NCEP和CMC中心的1~3天7种降水集合预报产品,同时结合内蒙古119个气象站同期降水观测资料,对降水预报效果基于晴雨、降水等级划分(包括小雨、中雨、大雨以及暴雨)确定性TS评分以及空间分布特点进行了归纳总结,评估了三大全球集合预报系统在内蒙古地区的降水预报能力,为进一步开发模式预报及应用提供技术支撑。研究结果表明,ECMWF集合预报产品对内蒙古降水预报能力明显优于NEPC和CMC中心的产品。ECMWF集合预报产品24h时效下的晴雨及小雨、中雨、大雨以及暴雨预报都具有良好的预报能力,但是随着预报时效的延长至48h、72h,ECMWF集合预报产品预报能力明显降低,预报能力与NCEP和CMC中心的产品接近。24h的ECMWF集合预报产品在呼伦贝尔市、兴安盟、锡林郭勒盟、巴彦淖尔市西部、阿拉善盟地区预报效果明显较好,三大集合预报系统对内蒙古东部地区的预报能力总体偏高。      

攀西地区2021年夏季多模式降水预报检验

为提高定量降水预报产品在攀西地区的预报能力,对2021年夏季格点预报（Grid Weather Forecasting,GWF）、西南区域模式（South West Center-WRF ADAS Real-time Modeling System,SWCWARMS）、欧洲中心中期预报 （European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF）及中国气象局中尺度模式（China Meteorological Administration Meso-Scale Model,CMA-MESO）降水预报情况进行了检验分析。结果表明:（1）ECMWF模式雨日空报最明显,但其暴雨量级预报较实况偏干,其余各家产品中各量级降水均以湿偏差为主。有雨日数在攀西地区南部预报效果较好,其余地方空报较大。大雨日数在凉山州中部预报偏差较大,攀西地区南部预报偏差较小。（2）从16次过程检验来看,各预报产品在8月份过程中的表现优于其余月份,GWF产品25 mm以上TS（Threat Score）评分高于20分的过程次数最多且预报效果最稳定,CMA-MESO模式空报最大。（3）各产品3 h累计强降水开始时间大多早于实况,SWCWARMS模式雨强偏大且对于持续时间较长的过程预报效果较好,而GWF、ECMWF模式累计雨量较实况偏小。      

切比雪夫多项式在模式地形平滑中的应用研究

利用切比雪夫多项式展开滤波方法获得较为平滑的模式地形,并对2008年7月20～22日四川省一次大暴雨过程进行了数值模拟,通过地形敏感性试验讨论了地形对暴雨的影响作用以及平滑地形对GRAPES模式的适用性。结果表明,切比雪夫多项式展开滤波方案选取高阶截断项数,促使模式地形更为平滑,地形高度变化使得垂直速度发生变化,进而引起降水变化,上升运动强度增强(或减弱)引起该区域内雨强增强(或减弱)。2008年7月2～28日连续26天的试验表明,切比雪夫多项式展开滤波方案对GRAPES模式中的小雨和中雨预报有改善作用,对大雨和暴雨改善较小。总体来看,切比雪夫多项式在地形平滑中对降水预报有正的效果。     

基于SCTP-RF算法的甘肃省短期定量降水客观预报方法研究

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的精细化数值预报产品、中国气象局下发的降水指导产品(TP;MA)及甘肃省340个气象站点降水实况数据,利用泰森多边形与K-means空间聚类方法(spatial cluster and Tyson polygon, SCTP),对2017—2019年4—9月甘肃省340站降水资料进行客观分区。在此基础上,采用随机森林算法(random forest, RF),筛选出与降水相关的物理量因子构建模型,开展甘肃省短期定量降水客观预报订正试验,并进行预报效果检验。结果表明:(1)甘肃省4—9月降水客观分区依次为7、6、14、13、14和11个。(2)就晴雨预报而言,SCTP-RF订正产品对甘肃省汛期的晴雨预报能力较TP;MA指导产品和ECMWF模式产品有一定提升,提升幅度分别为6.1%、4.2%;在空间上,SCTP-RF算法对甘肃省340站的晴雨预报均具有一定的订正能力,大部分站点晴雨预报准确率提升了5%,特别是河东地区。(3)在分级降水预报中,SCTP-RF订正产品对中雨和大雨的预报能力均优于TP;MA指导产品和ECMWF模式产品,且全省大部的订正效果较好,特别是河东中部及陇东南地区,但在强降水过程中对小雨和暴雨的预报订正不稳定,尤其是陇东南地区的小雨。