ECMWF极端降水预报指数在华东台风暴雨中的应用研究

台风强降水易引发极端天气事件,预报的难度和不确定性都很大。选取2013—2017年影响华东的13个台风个例,研究ECMWF集合预报降水极端天气预报指数(extreme forecast index,EFI)与台风暴雨的统计关系。研究结果表明:EFI降水指数对台风暴雨的预报具有一定的指示意义,对不同时效选取不同的EFI阈值可以作为暴雨落区预报的参考依据。总体来看:EFI增大,发生强降水的可能性增大;随着预报时效的增加,EFI阈值逐渐减小。以TS评分最大为标准,分别确立了不同时效、不同等级暴雨在华东区域的预报阈值。对于24、48、72、96 h时效的暴雨预报,EFI阈值分别取0.7/0.8、0.7、0.6、0.5可以获得较高的TS评分及合理的预报偏差,因此可将它们作为不同时效暴雨预报的参考阈值。EFI与降水的气候百分位有较好的相关关系,EFI值越大,降水气候百分位值也越大。当EFI值较大时,可参考相对应气候百分位的实况降水量来估测台风降水。极端天气预报指数对极端降水天气具有较好的识别能力,可提前3～5 d提供极端降水信息。     

EC-thin降水预报与极端天气预报指数在浙江暴雨预报中的检验与释用

利用ECMWF模式降水和极端天气指数资料,以及浙江省68个气象站降水观测资料,评估了ECMWF细网格模式(EC-thin)和降水极端天气指数(EFI)对浙江2018—2020年梅汛期暴雨预报效果。研究表明：对于同一预报时效,随着阈值的增加,EC-thin和降水EFI的暴雨预报评分都呈现“先增加、后减小”的趋势,对于不同预报时效都存在某一阈值使得暴雨预报评分达到最大。从24 h时效到72 h时效,EC-thin的降水预报阈值从45 mm逐渐下降到25 mm,而降水EFI的暴雨预报阈值从07下降到06。EC-thin和降水EFI对暴雨预报的空报率随着阈值的增大而减小,漏报率随着阈值的增大而增大。对于不同预报时效,通过合理组合EC-thin降水阈值和降水EFI阈值,可以得到更好的暴雨预报效果,其评分高于单独使用降水EFI阈值或EC-thin降水阈值得到的评分。     

基于ECMWF集合预报的极端天气预报产品应用和检验

通过个例总结和大样本分析的方法,本文分析和总结了ECMWF集合预报系统(EPS)中的极端温度和降水预报产品。以上产品主要为08—08时的平均气温、最高气温、最低气温和降水量四个要素的极端天气预报指数(extreme forecast index,EFI)和SOT("shift of tail"index)。研究显示,气温EFI和SOT预报效果接近,降水SOT优于EFI。运用过去3年的资料,以TS评分最大为标准,分别确定了不同时效、不同百分位的极端高低温和极端强降水事件在我国的预报阈值,及其对应的各检验参数。对于1%(99%)百分位的极端低温(高温)事件,平均气温EFI和SOT的阈值分别在-0.85(0.75)和0.38(0),最高和最低气温的阈值与平均气温的阈值接近。对于95%和99%的极端强降水事件,EFI的阈值分别在0.45和0.7左右,SOT的阈值分别在-0.6和0.4左右。整体上呈现时效越长阈值越小,预报效果越差;事件越极端,阈值越大的特点。且此时的bias接近或略大于1,表明预报的发生频率与实况比较接近,具有较好的应用价值。气温EFI和SOT的预报效果和阈值存在明显的季节差异,夏季预报较好,阈值较大,冬季预报较差,阈值较小。降水的季节差异不明显。EFI和SOT的预报效果和阈值在空间分布上也存在一定的差异,且不同的产品空间分布差异不同。     

ECMWF降水极端天气指数在浙江的应用评估

利用2016年6月—2017年5月ECMWF降水极端天气指数(EFI)预报资料,分析了降水EFI与不同量级强降水、降水气候百分位在浙江的关系。结果表明:总体而言,浙江省降水EFI与实况降水存在明显的正相关关系。随着EFI阈值的增加,暴雨发生频次先增加后减少,而且暴雨发生的概率随着EFI阈值的增加而增大。综合考虑TS、BS评分,EFI阈值随着预报时效的延长而减小;随着降水量级的增加而增大。降水EFI值与降水气候百分位存在明显的正相关关系,当EFI值较高时,预示着较大的几率出现极端降水,此时可参考当地相对应的气候百分位的降水量来估计降水。     

ECMWF模式降水预报与极端天气预报指数在暴雨预报中的评估与应用

评估分析了欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)细网格模式(以下简称EC-thin)在长三角地区汛期(5—9月)的暴雨预报评分及ECMWF降水极端天气预报指数(EFI)对暴雨预警的指示作用。研究发现:(1) EC-thin降水和降水EFI对暴雨预报的ETS评分随着预报时效的延长而明显降低,在短时效内,细网格模式降水预报占优,超过60 h后,降水EFI的评分相对更好。(2)对EC-thin降水而言,在不同的预报时效采用不同的降水阈值来预报暴雨,可望达到最佳的评分效果。短期时效内该阈值随着预报时效的延长,大致从55 mm逐渐下降到35 mm。(3)对于降水EFI而言,12—36 h内EFI为0.65～0.7时,暴雨预报ETS评分最高。随着预报时效的延长逐渐下降,60—84 h内EFI为0.55～0.6时,暴雨预报ETS评分最高。(4)在不同预报时效内,采用合理的方式和阈值综合考虑EC-thin降水和降水EFI,可望得到更高的暴雨预报评分。     

ECMWF降水极端天气指数在安徽省的应用评估

使用2012年10月—2014年9月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)全球集合预报系统逐日降水、5 d和10 d累计降水极端天气指数(EFI)预报资料,分析了降水EFI和强降水、降水气候距平的统计关系。结果表明:整体而言,降水EFI大值区和强降水具有较好对应关系,EFI越大,发生强降水的可能性越大,但随着预报时效增加,EFI的指示作用逐渐下降;对逐日降水EFI大值区和降水落区TS评分表明,在最优TS评分条件下,EFI阈值随着降水量级增加而增大,随着预报时效增加而降低;冬半年(10—3月)5 d和10 d累计降水EFI对过程降水的指示意义优于夏半年(4—9月),但当EFI超过0.4时,随其增加,不同季节对应降水气候距平均迅速增加;另外,5 d累计降水EFI对过程降水的指示作用优于10 d累计降水EFI。     

极端天气预报指数和集合异常预报法在浙江台风和梅雨暴雨预报中的应用北大核心

利用2016—2021年ECMWF集合预报,评估了极端天气指数EFI(Extreme Forecast Index)、尾偏移指数SOT(“Shift of Tail”index)以及集合异常预报法在浙江台风和梅雨暴雨预报中的应用效果。通过研究极端天气预报指数对浙江台风和梅雨暴雨的最优预报阈值,发现梅雨暴雨阈值比台风暴雨明显偏小,且随预报时效增加减小速度偏慢。最优阈值预报相比确定性模式预报,在台风和梅雨暴雨预报检验中体现出更好的稳定性、提前性和准确性。进一步研究发现,通过区分天气类型确定的最优预报阈值,可作为台风和梅雨暴雨落区预报的参考依据。925 hPa水汽通量散度的集合异常度对浙江台风暴雨的落区和强度变化有较好的预报效果,850 hPa涡度和700 hPa垂直速度的集合异常度可以反映稳定性梅雨暴雨的过程演变。     

ECMWF极端天气指数在新疆强降水预报中的检验评估

使用2015年10月—2018年9月欧洲中期天气预报中心集合预报系统(ECMWF EPS)逐日降水极端天气指数(EFI)预报资料,分析新疆区域降水EFI产品与强降水的对应关系并得到预报阈值。结果表明:预报的EFI与实况降水量存在正相关关系,随着降水量增加,EFI预报结果具有线性增加趋势,说明EFI对强降水有一定的指示意义。各量级降水预报的最高TS评分随着预报时效的增加而减小,且随着降水量等级的增大而减小。不同季节暴量降水发生站次为夏季最多,冬季最少,对应的EFI阈值大都在0.4～0.6,夏季EFI值范围在0.2～0.7,夏季更易发生暴量降水。随着预报时效增加,暴量降水发生站点频次最多所对应的EFI值逐渐减小。随着降水量级增加,空报率减小幅度不大,但漏报率增加。     

基于降水极端预报指数的福建台风极端降水预报研究

应用1961—2017年中国气象局热带气旋最佳路径数据集、国家地面气象观测站日降水观测资料和2015年8月—2017年12月欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报系统降水极端预报指数（EFI）数据,根据百分位法定义台风影响期间福建省各站点的台风极端降水阈值,采用最小阈值法剔除台风极端降水时EFI箱线图中的异常值,保留最小值作为台风极端降水EFI阈值,建立基于EFI阈值的台风极端降水预报方法。用该方法分别对2015年8月—2017年12月和2018年登陆或影响福建台风进行台风极端降水回报和预报试验,采用TS、空报率、漏报率对回报和预报结果进行检验。结果表明:福建台风极端降水阈值由沿海向西北内陆逐渐减小,其中中北部沿海地区的阈值最大;台风日降水量与日降水EFI预报、台风极端降水时的日降水量与日降水EFI预报均存在明显的正相关,日降水EFI预报的箱线图差异指数（I_bd）也表明EFI可以较好地区分台风极端降水和非极端降水;预报试验20时（北京时）起报时效12—36、36—60、60—84和84—108 h的台风极端降水预报TS分别达到0.26、0.22、0.20和0.19,总体上略优于回报试验;台风极端降水越显著,台风极端降水预报效果越好,回报和预报都存在的不足是空报率高,主要出现在台风极端降水不明显的个例中。降水EFI预报对台风极端降水预报具有较好的指示意义,基于降水EFI阈值的台风极端降水预报产品可在业务中作为台风极端降水预报的参考。      

基于集合预报的中国极端强降水预报方法研究

极端强降水天气属于小概率事件,其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。根据Anderson-Darling检验原理研究基于集合预报资料的极端强降水天气预报方法,利用2007—2010年中国T213集合预报资料和2001—2010年6—8月中国降水观测资料,分析观测与集合预报累积概率密度分布函数的特征,建立基于集合预报与模式历史预报累积概率密度分布函数连续差异的数学模型——极端降水天气预报指数(EPFI),并对2011年7月中国极端强降水天气进行预报试验。结果表明,极端降水天气预报指数可以充分利用集合降水累积概率密度分布的尾端信息,为极端强降水提供科学合理的预报,基于中国气象局(CMA) T213集合预报的极端降水天气预报指数可提前3—7 d发出极端强降水预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。研究还表明,模式气候累积概率分布的合理性将直接影响极端强降水天气识别能力。     

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。     

2016-2020年广东省定量降水预报检验评估

对2016-2020年全球模式ECMWF和区域模式GZ_GRAPES、基于模式的解释应用和广东省气象局发布的定量降水预报（QPF）进行检验和评估。结果表明:ECMWF和GZ_GRAPES模式对一般性降水预报技巧在逐年提升,对大雨或以上的降水预报技巧的提升缓慢。GZ_GRAPES对大雨以上降水的预报技巧和定量降水预报的精细时空分布均优于ECMWF,区域模式更易预报出中小尺度降水信息。分类暴雨评定表明,模式对台风暴雨预报最好、锋面暴雨次之、季风暴雨预报最差。模式的暴雨预报落区偏小、低估明显,预报员通过经验订正明显提升了暴雨预报评分,其中季风暴雨的订正量最大,但存在预报范围偏大、空报较高的问题。基于ECMWF集合预报的解释应用与预报员的定量降水预报能力相当,降水越强,解释应用技术的优势越明显,但对季风暴雨也存在严重低估或漏报。目前降水精细时空分布、季风暴雨、极端性暴雨等依然靠预报员的经验订正为主,随着集合预报模式和区域高分辨率模式能力的提升,将预报经验客观化并与数值预报解释应用技术结合是提升QPF的一个方向。      

台风“温比亚”引发豫东“18.8”极端降水的特征与成因分析

利用多源气象资料，对台风“温比亚”引发豫东降水的极端性特征及极端降水产生机制进行分析，提炼预报着眼点。此次降水是河南继驻马店“75·8”暴雨之后的又一次罕见特大暴雨，表现为过程雨量极大、破极值站数最多、降水强度极大、强降水时段集中的特征。结果表明：（1）高低空系统耦合为特大暴雨的发生发展创造了良好的环境条件，极端降水的产生主要受台风北侧螺旋云系影响，并有持续不断的强回波单体在同一个地点移动，冷空气与台风环流相互作用是重要的预报着眼点，重点分析台风和副热带高压的相对运动及西风带对台风的引导作用。（2）河南东部水汽输送条件一直处于较好的状态，这是降水维持较长时间的重要因素，急流中心区域和强度的变化对降水量多少有指示意义。（3）豫东地区对流不稳定和斜压不稳定均比较明显，低层MPV1<0、MPV2>0的区域与强降水落区有较好的对应关系。（4）强辐合中心位于台风中心的北侧，降水强度与辐合强度有较好的对应关系，螺旋度大值区分布对强降水的分布区域有较好的指示意义。     

ECMWF集合预报统计量产品在重庆降水预报中的检验与分析

利用ECMWF集合预报降水资料和重庆市自动站降水资料,运用晴雨、TS评分、预报偏差等检验方法对重庆地区2014—2016年ECMWF集合预报降水产品在短期时效的预报性能进行检验分析。结果表明:最小值的晴雨预报准确率最高。对于TS评分检验,小雨量级可优先参考最小值、10%分位数和融合产品,中雨量级参考平均数和概率匹配平均,大雨和暴雨量级分别参考75%分位数和90%分位数。对于预报偏差检验,小雨量级可优先参考最小值、Mode,中雨量级参考融合产品、中位数,大雨量级参考控制预报、融合产品,暴雨量级参考90%分位数。对于百分位值预报产品和概率预报产品,小雨量级可参考5%～10%分位数和80%～90%概率预报产品,中雨量级可参考45%～55%分位数和40%概率预报产品,大雨量级可参考70%～80%分位数和20%概率预报产品,暴雨量级可参考90%～95%分位数和10%概率预报产品。     

深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报的检验评估

目前数值模式对台风降水预报的准确率仍有待提高。为了评估深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报能力,选取了2015—2018年共14个影响广东台风个例,利用广东省2 300多个自动气象观测站的24小时累计降水观测资料,检验该系统的集合预报方法(含集合平均方法和概率匹配平均方法)和控制预报方法的24小时降水预报结果。(1)系统对台风24小时降水预报具有较好参考价值,三种方法的暴雨等级预报TS评分均达到0.39以上。(2)集合预报方法总体上优于控制预报方法,可改善珠江口两侧暴雨中心降水预报。其中集合平均方法总体预报效果最好,其降水预报均方根误差为38.1 mm,比控制预报方法减少18.8%,对暴雨等级预报TS评分为0.469比控制,预报方法提升20.1%,但是对特大暴雨等级预报能力不足;而概率匹配平均方法改善了小雨和特大暴雨的预报能力。(3)系统对较强台风的降水预报能力优于弱台风。在较强台风情形下,系统对粤东暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报方法偏差最大,其他地方降水预报偏大为主;在弱台风情形下,系统对降水预报存在明显系统性偏大,但对粤西暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报偏差最大。