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。     

持续性强降水的区域模式动力中期预报研究

持续性强降水及其次生灾害给人民的生产和生活造成严重影响, 延伸其模式动力预报能力对防灾、减灾具有重要意义。随着对持续性强降水过程形成机理及模式动力中期预报认识的不断提高, 以减小模式初始条件误差、边界条件误差以及内场预报误差为目标提出了一系列动力中期预报技术方法, 主要包括:针对边界条件提出低通滤波技术方案, 改进了5 d以上的环流及降水预报; 针对模式预报内场进行谱逼近技术试验, 对提前3—7 d的小雨以上量级的降水预报改进明显; 针对初始条件进行多尺度混合更新初值技术预报试验, 融合全球预报的大尺度场及区域模式预报的中小尺度场进行15 d预报, 明显提高了50及100 mm以上的持续性累积降水预报时效。      

山东省多模式强降水落区预报检验

由于模式对于强降水落区预报有一定的偏差,TS评分不能完美的刻画模式预报强降水的问题,制定了强降水落区偏离程度的检验方法,基于此种方法对多模式(EnWRF、WRF-RUC、T639和EC-thin)山东省2014、2015年5—9月16次强降水过程预报的降水落区形态进行检验。结果表明:除了副高摆动引起的局地强对流天气外,其他过程模式预报均有指示意义,其中预报效果最好的是EnWRF和EC-thin,降水落区的形态与实况的相似度极高,并且表现出一定的互补性。多数情况下,模式预报的强降水中心整体比实况偏小,EC-thin和EnWRF漏报次数最少、准确次数最多,T639次之,WRF-RUC漏报次数最多并且准确次数最少。对于预报有偏离的过程,各模式整体雨区的偏离方向大多偏西或偏北。     

多区域高分辨率模式强降水预报检验分析

利用气象大数据云平台中逐小时降水资料,基于目标对象检验法和邻域法,评估2019—2020年辽宁主汛期降水过程中中国气象局上海数值预报模式系统(CMA-SH9)、中国气象局中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)、中国气象局睿图东北数值预报模式系统(CMA-DB)的预报性能。结果表明:千米尺度或接近千米尺度的上述三个模式,在36 h时效内,对于累积强降水(12 h降水量≥50 mm)落区形态预报与实况有相似性,落区质心预报偏差一般在20 km左右。然而,预报落区与实况重叠的面积一般都在10%以下,个别情形下(如CMA-MESO对于气旋型降水过程)累积强降水落区预报与实况重叠度能够接近20%;位置偏离的直接结果是导致漏报率高(一般在75%左右,CMA-MESO模式漏报率略低,为10%～20%),其中高压后部型降水过程中累积强降水的漏报率超过80%,位置偏离也造成较高空报率。对于短时强降水(1 h降水量≥20 mm)预报,在方圆40 km内不计偏差情况下,各模式预报命中率平均在10%以下(最大值为9.2%),空报率平均为58.7%;三种降水类型中,模式对台风型降水过程的短时强降水预报性能最...     

安徽省WRF模式短时强降水的预报检验

利用2005—2015年安徽省内1162个站点观测资料简要分析了短时强降水的时空分布特征,并利用中国气象局CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)近实时降水资料检验2012—2015年安徽省WRF(Weather Research and Forecast)模式对短时强降水的预报性能,探讨不同空间插值方法、检验方法对预报效果的影响,以评估模式预报短时强降水的应用价值和使用注意事项。结果表明:短时强降水主要发生在大别山区和皖南山区;一年中发生次数呈单峰分布,集中于6—8月;日变化呈双峰状,强峰为北京时间下午15:00—19:00,弱峰为06:00—09:00,两个低谷分别为01:00、12:00前后。在两分类评分TS(Threat Score)检验中,各个季节评分均十分低,插值方法对TS评分影响不大。邻域法FSS评分(Fractions Skill Score)检验中,春季FSS评分低,最高仅可达15%,空间窗、时间窗、时间超前或滞后变化对FSS评分的影响不如夏季、秋季明显;夏季,不考虑时间窗时,单独的时间超前或滞后不能提高预报准确率;秋季,模式分别滞后1h或滞后2h预报结果优于同期预报,而超前1h或超前2h预报结果低于同期预报,表明秋季WRF模式对短时强降水的预报有一定滞后性。     

T63中期数值预报产品对冷空气活动预报能力检验

对１９９５年１－４月份，Ｔ６３９６－１６８小时５００ｈＰａ东亚槽和地面冷高压进行了检验。结果表明，该产品对冷空气活动具有较强的中期预报能力。     

全球海气耦合模式对我国极端强降水模拟检验

以1961—1999年我国地面观测逐日降水资料作为观测基础, 初步分析了18个全球海气耦合模式对我国20世纪极端强降水的模拟能力。分析模式对不同级别降水的模拟发现, 各模式模拟的我国1~10 mm小雨日数普遍明显偏多; 10~25 mm中雨日数的模拟结果总体上也以偏多为主, 虽然部分模式能够模拟出我国南方存在的高值中心, 但位置偏北至长江中下游地区; 25~50 mm大雨日数在我国南方明显偏少, 并且大值中心的位置基本都没能模拟出来; 50 mm以上暴雨日数的模拟结果也明显偏小, 除MIROC3.2(hires) 外大部分模式在长江以南地区的结果都未超过2 d; 大部分模式不能正确模拟出我国东部地区大雨日数变化趋势的空间分布。进一步分析各模式对极端强降水的模拟发现:各模式极端强降水阈值明显低于观测; 半数左右的模式模拟出了1961—1999年西北西部极端降水增加的趋势, 个别模式趋势系数的大小与观测相当, 大部分模式对东北和长江中下游地区的模拟结果呈与观测反向的变化趋势, 没有模式能够模拟出我国东部地区存在的东北—华北与华中—长江中下游—华南存在的极端强降水日数增加-减少-增加-减少的空间分布; 大部分模式模拟的极端强降水日数标准差与观测结果比较接近, 这可能主要是由于对观测和各模式使用了同样的判定极端强降水发生的方法。总的来看, 全球海气耦合模式对我国极端强降水的模拟能力还有待进一步改进。     

3个全球模式对近地层风场预报能力的对比检验

为了使检验的预报风速具有可比性,首先利用WRF模式对3种常用全球环流预报场(ECMWF、GFS、T639)在中国区域进行4个典型月的10 km水平分辨率的降尺度计算,再利用中国400座测风塔同期观测资料对24 h内70 m高度的风速预报性能进行了对比检验。结果表明:(1)从4个典型月的全风速检验情况来看,ECMWF预报效果略好于GFS,T639稍差,但三者做简单的集合平均可获得最优的预报结果;(2)3种全球预报场降尺度后的预报风速误差平面分布比较相似,整体来看,内蒙古、东北和沿海部分区域误差较小,内陆地区误差较大,尤其在高原和内陆复杂地形下预报效果不佳;(3)从预报风速在4个风速区间的平均检验情况来看,在(0,3]m·s-1和(3,15]m·s-1区间内,ECMWF的TS评分略好一些,在(15,25]m·s-1区间GFS的TS评分最高,在25 m·s-1以上ECMWF具有明显优势;(4)在(3,15]m·s-1区间,3种全球环流预报场的风速预报误差平均在35%左右,ECMWF略好于GFS,GFS略好于T639;(5)从各测风塔点位最优预报效果的全球场统计情况来看,在(3,15]m·s-1区间内,有55.5%的点是ECMWF效果最优,24.8%是GFS最优,19.7%是T639最优。     

GRAPES模式对湖北省汛期强降水预报的分类检验分析

使用常规观测资料及GFS资料(1°×1°),选取2005-2008年汛期22次湖北省强降水天气过程,按照其影响系统分为低槽型、台风型和副高外围型三类,对GRAPES模式(2.1版本)预报效果进行分类检验分析,结果表明:(1)就低槽型降水而言,0-24 h预报时效内,模式对晴雨、小雨、大雨的预报效果在三类降水中最好,24～48 h则中雨预报效果最好,0～24 h预报效果总体而言优于24～48 h.模式预报的主要降水区从雨型、雨区范围和雨强的分布特征均与实况较为一致,预报的主要偏差在于强中心位置偏离和强度偏弱.(2)就台风型降水而言,0～24 h预报时效内,模式对中雨和暴雨的预报效果在三类降水中最好,24～48 h,则晴雨、小雨、大雨、暴雨预报效果最好,24～48 h预报效果总体而言优于0～24 h.模式对台风的主体降水落区把握得比较好,和实况较为一致,但对于台风外围云系产生的降水往往与实况差别较大,另外,主体降水中暴雨落区预报总是比实况偏小.(3)副高外围型降水在上述两个预报时次中,各量级的评分成绩均为最低,0～24 h预报效果总体而言优于24～48 h.模式对副高外围局地性强降水过程预报能力较弱,基本不具备预报中雨以上降水的能力.最后对(;RAPES模式的进一步改进提出了一些建议.     

河南省汛期强降水中期预报业务系统

利用欧洲中期数值预报产品格点资料，研制建立了河南省汛期强降水中期预报业务系统，指导产品上网运行，供市地台调用。     

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。      

MAPS模式对湖北98.4.10强降水过程预报的分析与检验

从湖北省一次强降水天气过程的起报、续报和结束预报三个方面对武汉区域中心数值预报模式ＭＡＰＳ的预报能力进行了检验和评估。结果表明,对于全省性强降水过程ＭＡＰＳ模式具有较强的预报能力。     

夏季EC模式对华北区域预报性能的分析检验

一、引言各种天气现象都是在一定的大尺度环境背景下产生的,环流形势预报是各种天气预报的基础。因此,现代化数值预报业务中的数值形势预报尤为重要。1982年我台使用欧洲中心数值形势预报以来,结果表明EC模式能够较准确地预告出北半球环流形势的演变和调整,具有较好的预报能力和实用价值,并已成为中短期日常业务的主要预报工具,深受广大天气工作者的信赖和喜爱。     

河东区域性降雹的中期预报

冰雹是甘肃省河东地区主要灾害性天气之一,特别是初夏,正值小麦扬花、乳、黄熟时期,区域性降雹经常造成大量减产。因而,摸索区域性降雹的中期预报,对于当好省委防雹抗灾斗争的气象参谋,夺取农业丰收,具有重要意义。     

全球中期模式升级关键技术研发和预报试验

随着模式分辨率的提高,对地形、海陆分布的描述更加精确,从而对天气和次天气尺度动力学的刻画也更准确,但计算需求和存贮量也将有比较明显的增加.因此,在模式分辨率提高的同时尽可能减少计算和存储量是模式发展的重要方面.文中采用规约线性格点,在高斯格点数和格点分布不变的情况下,把国家气象中心业务全球谱模式的水平分辨率由T213提高到TL319,从而使全球谱模式的计算有效率增加了2.25倍;实现了稳定外插两个时问层的半拉格朗日方案,解决了传统的半拉格朗日方案在计算轨迹中点的速度和发展方程的非线性项时,采用时间的线性外插带来的计算噪音,提高了模式积分的稳定性,从而使模式的积分时间步长从900 s增加到1200 s;在这两个关键技术实现的基础上,实现了TL319模式与业务OI同化方案的耦合,进行了连续1年的滚动试验,并对降水预报和500 hPa形势场预报进行了统计学检验,与现行全球中期业务模式的预报也进行了对比分析.分析结果表明,提高模式谱分辨率后,模式的动力过程保持合理稳定,对东亚地区500 hPa位势高度场的预报性能有所改进,对中雨和大雨量级的降水预报在大部分时效也都有改进,但是小雨预报TS评分略有下降.另外对冬、夏季的两次降水过程的天气学分析表明,TL319L31对天气过程的描绘比T213L31也有一定提高.     

汛期大─暴雨中期预报模式的检验

1995～1996年，为适应服务需要，针对农业生产主要灾害天气之一的大一暴雨预报进行改革，此次改革以天气谚语为线索，用本站气象要系验证，建立一套大一暴雨中期预报模式，为加深对这工具的认识和今后改革提供思路，现将20年检验与试报情况如下〉1建立模式为了概括所要的个例，使其具有代表性，要求样本要占现有资料年代2／3以上。共建4个模式，其思路“紧南不过三”、“闷得很，下得稳”……用以下条件表征其含义。Ⅰ．南风型本站08时或14时连续出现南风（SSW～ESE）两天或以上，且最后一天风速＜3m／s为模式条件。当其南风终止后第一天…     

GRAPES模式对2008年两次强降水过程的数值预报检验

利用GRAPES_meso中尺度模式和三维资料变分同化系统,以国家气象中心T213L31全球模式预报结果作为第一猜场,在对我国南方地区的探空、地面站、自动气象站和13部雷达观测径向风进行同化的基础上,对2008年6月中旬造成南方多个省份大暴雨的一次冷锋过程和7月底在福建登陆的8号(凤凰)台风的数值预报结果进行了热力和动力检验,并对模式预报降水和降水系统的结构进行了分析,总结了冷锋系统中对流降水产生的有利条件和维持机制、以及台风登陆后的结构演变,发现这次冷锋具有较强的斜压性和锋区对流不稳定性,热力动力结构与梅雨锋类似。台风"凤凰"登陆后减弱为热带低气压,虽然受地面摩擦影响和水汽供应的减少而导致螺旋云系减弱,但热力结构依然清晰,暖心结构被削弱,呈现高层偏暖和低层偏冷、抑制对流发展的热力结构。通过分析,初步验证了GRAPES_meso模式对这两个个例强对流降水系统的刻画能力,但仍然有必要进行更多更细地检验。     

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。