青海短时临近预报系统SWAN1.0本地化及应用

利用SWAN1.0系统对青海省2014年7月的19次降水过程进行个例反算,对其QPE产品进行效果检验,我们发现:对于青海东部农业区西宁和海北的QPE(1小时定量估测降水)产品来说,在青海主汛期7月具有较好的估测效果,对于实况在0~10mm量级的降水估测值比10~20mm量级对应的降水估测更为准确;QPE产品对于东部农业区出现的中雨以上量级的降水有较准确的监测能力。     

SWAN在黑龙江省短时临近预报中应用及产品检验

本文针对SWAN本地化应用,分析了雷达数据、资料配置、设置转换等方面在黑龙江省应用的主要技术手段和方法,并通过3 a的实践应用进行了预报产品检验,得出强天气过程中SWAN预报产品和实况比较的系统偏差,为其在短时临近预报中的应用提供参考依据。     

DOGRAFS温度和风场的预报检验

利用新疆2012年11月1日至2013年10月31日的地面2米温度和10米风场资料,对应用改进后的新疆快速更新循环数值预报同化系统(XJ-RUC)的预报效果进行检验。结果表明：XJ-RUC系统对地面2米温度和10米风场的预报均方根误差和偏差随起报时次和预报时效的不同存在差异,在温度预报方面存在“低温偏高,高温偏低”的趋势,夏、秋、冬三季对18UTC预报最好,春季则对00UTC的预报接近实况;10米风场的预报偏差在冬季随时效推进逐渐增大,春、夏、秋三季则在06UTC出现1.0m/s左右的风速偏差极小值。不论是温度还是风速预报,均在冬季效果最差。     

SWAN中定量降水估测和预报产品的检验与误差分析

采用2010—2011年5—9月河南省区域加密自动站雨量和全省6部新一代天气雷达资料,用点对点统计检验评分方法,分析SWAN系统中定量降水估测(QPE)和定量降水预报(QPF)产品在河南省短时强降水过程中的误差分布,并分别讨论二者在河南省区域与局地强降水过程中的差别及产生误差的直观原因。结果表明:1)SWAN中QPE和QPF均对小时雨量低于10 mm的降水有较好的估测和预报能力;QPE以豫西南和豫北效果最好,QPF在豫中地区预报能力更强。QPE估测较实况偏大;QPF对小时雨量低于20 mm的短时强降水预报略偏大,而对更强降水预报偏小,尤以豫西和豫南最明显。2)QPE和QPF均对区域性降水有更好的估测或预报能力。3)区域降水过程中,QPE对降水中心范围和位置估测较准确,估测值较实况偏大;QPF对强降水中心位置预报略有偏差,其中心强度较实况偏弱。     

T213与T639资料驱动WRF的预报初步检验比较

使用2009年春季和夏季两个时段全国08时24h雨量观测资料,采取累积降水检验、平均误差和均方根误差分析方法,对用T213资料驱动WRF(WRF-T213)和用T639资料驱动WRF(WRF-T639)的预报进行评估检验和比较,并选择一次降水过程作对比分析。主要结果如下:WRF-T639部分雨量级的Ts评分有时略低于WRF-T213,但其空报率和系统偏差比WRF-T213小,从而使其预报效率和ETS评分均高于WRF-T213;分析24、48h的500hPa高度场、850hPa风场和海平面气压预报的平均误差及均方根误差发现,WRF-T639的形势场预报总体上优于WRF-T213;降水个例分析表明,WRF-T213预报的高压脊偏强,西南急流区以及有利的涡度场、散度场和垂直速度位置偏北,这导致其雨区偏北,WRF-T639对高度场、风场等的预报均优于WRF-T213,降水落区的预报和实况接近,其预报的地面低压偏强是造成雨量偏大的原因之一。     

雷达估测降水方法改进在降水预报中的应用

利用2008—2013年自动站雨量资料及相应的雷达体扫资料,用最优化法统计得出海南地区不同区域不同月份的Z-I关系,并将统计结果用于2014年5—9月的非热带气旋影响的的降水估测检验,采用平均绝对误差和均方根误差方法得到计算结果,表明经过优化的Z-I关系后,雷达估测降水比Z=200I1.6时更加接近实际雨量。优化Z-I关系前,雷达与雨量计平均值比值范围在40%~70%之间,即估测降水比实际雨量偏弱,优化Z-I关系后,雷达与雨量计平均值比值范围提高到50%~90%以上,说明雷达估测降水方法改进后,效果有了显著提高。     

探空加密观测资料对西南地区数值预报的影响分析

应用2013年6月逐日全国探空气象加密观测资料和常规观测资料,WRF模式模拟资料,西南地区地面自动站资料等,采用数值模拟、统计方法和天气学方法,分析了探空气象加密观测资料对数值模拟效果的影响。研究得到:(1)探空资料同化,总体上提高了降水的TS评分值,一定程度降低了降水预报空报率,提高了中雨和大雨的6h累积降水预报准确率。(2)探空资料同化主要使降水区上空位势高度增加,气旋环流减弱,从而影响降水落区和降水强度。(3)探空资料同化减小气象要素分析场和预报场的均方根误差,对高空要素预报的改进在前24h较明显,尤其是前6h,对地面气象要素预报在整个积分时段内总体呈现正效果作用。     

SWAN系统雷达定量降水估测产品在江西的应用

利用SWAN1.0系统对江西省2010年1—7月的25次降水过程进行反算。结果表明,雷达定量降水估测(QPE)产品在江西省的主汛期(4—7月)应用效果要好于非主汛期,QPE产品的1 h雨量值比实际观测值要小,偏差大约20%;对3块小流域的QPE检验,其中2块小流域的QPE产品误差与全省范围的误差差别很小,QPE对小流域短时中阵雨以上量级的降水具有较高可靠性。依据检验工作的结果,开发出的QPE修正产品可以作为江西省短时临近天气预报业务使用。     

1990年6-9月中期高空温度预报效果检验

本文对1990年6-9月高空温度预报效果进行了检验。检验结果表明,利用ECMWF的再加工产品——平均温度场建立的中期线性高空温度MOS预报方程,是有一定的预报能力的。本文还利用美国客观分析资料(KWBC)对ECMWF的平均温度场进行了检验,取得了一些有益的结果。     

CMA-GFS模式对东北半球环流形势预报能力的检验评估

基于CMA全球模式（CMA-GFS）2019年10月至2020年12月逐日20:00（北京时）起报的数据,对东北半球高空气象要素预报进行检验评估,检验的要素包括500 hPa位势高度场和风场、 850 hPa温度场和700 hPa相对湿度场。结果表明：（1）从模式预报效果的时间变化来看,预报效果有明显的季节变化,500 hPa位势高度和850 hPa温度的预报场和分析场的相似度在夏季最低,700 hPa相对湿度场的相似度在冬季最低;随着预报时效的增加,各要素的误差幅度在夏季最小。（2）从模式预报效果的空间变化来看,500 hPa位势高度场在东北半球大部分地区预报场与分析场具有较高相似度,且中高纬地区相对低纬地区更相似,预报误差的幅度则在低纬地区相对较小高纬地区相对较大,且预报偏差以大范围负偏差为主。相比而言,模式对东亚地区的位势高度及其梯度具有更高预报技巧。850 hPa温度场预报相似度和误差幅度与500 hPa位势高度场分布相似,预报偏差则主要表现为中高纬地区温度预报整体偏低,中低纬地区偏高。在预报前期（24～48 h）, 20°N以北的中高纬地区温度预报场与分析场相似度较高,均方根...     

2013年华中区域中尺度业务数值预报的客观检验

应用国家气象中心模式检验方法,对华中区域中尺度业务数值预报模式WRF和中国气象局下发的GRAPES模式2013年1-12月的预报产品（包括降水、2 m温度场、850 hPa温度场、850 hPa风场和500 hPa位势高度场预报）进行统计检验。检验结果表明：所有要素24 h预报均优于48 h;对于晴雨预报,GRAPES模式TS评分高于WRF,但随着降水量级增大,WRF的TS评分基本都高于GRAPES,同时WRF降水预报范围明显偏大;分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现,WRF的2 m温度场预报优于GRAPES,且暖季预报优于冷季;形势场要素分析表明,WRF对850 hPa温度场和风场预报具有相当大的优势,全年误差变化较稳定,而对500 hPa位势高度场的预报误差存在一定的季节性特征,即夏半年WRF高度场预报优于冬半年,GRAPES模式则相反。总体上,华中区域中尺度业务数值模式产品对天气预报具有一定的参考价值。     

T213 降水预报订正系统的建立与研究

目前T213降水预报存在一定程度上的系统性误差,为了更好地使用T213降水预报产品,减小系统性误差对主观预报的影响,利用一种统计学方法可以对T213降水预报进行订正,减小T213降水预报的系统性误差。通过对2004年6—11月订正前后的T213降水预报进行统计学和天气学检验分析,检验该订正系统的订正效果。结果表明,订正后的降水预报的预报偏差B值有了显著改善,其他统计检验量也有了不同程度的提高;订正后雨带的位置和轮廓更加接近降水实况。     

多元加权决策法在四川短时临近降水预报中的应用

以解析分析后的多普勒雷达资料、数值预报资料、地面自动站观测资料、卫星云图资料等精细化资料为基础,采用多元加权决策法构建起了四川短时临近降水预报系统,实现了短时临近天气预报中降水的定点、定时、定量预报,为综合各种精细化资料来制作短时临近降水预报寻求到了一种有效方法。     

云海-2掩星资料在区域数值预报中的同化应用评估

针对中国自主的云海-2掩星资料,基于WRF模式和GSI三维变分同化系统,以2019年5月首次开展了区域同化预报试验,试验结果表明:同化云海-2掩星资料后,风场、温度场的改善主要体现在预报的中后期,而湿度场的改善则贯穿于整个预报时间段,风场、温度场和湿度场的改善程度随着预报时间延长趋于一致;风场和温度场的改善主要体现在模式中层,而水汽混合比的改善则主要体现在模式的中低层;同化云海-2掩星资料能够合理的调整模式的位势高度场、湿度场、温度场和风场,进而改善降水预报结果。     

两种基于雷达的临近预报算法在赣江流域的应用

将多尺度雷达回波跟踪(MTREC:Muti-scale Tracking radar echoes by correlation)算法和基于降水栅格数据的网格追踪临近预报外推(PBN:Pixel-Based Nowcasting)算法应用在赣江流域,对这两种临近预报算法在1~3 h预见期的临近预报降水数据进行评估,总结两种临近预报算法在赣江流域的预报性能和预报特点。结果表明:(1)随着预见期的增加,MTREC方法的预报性能变化较为平缓。PBN方法的预报性能明显变差。(2)MTREC方法预报降水偏弱,且对于低值降水预报较为准确,而PBN方法预报降水偏强,且预报高值降水较为准确。(3)MTREC方法预报的降水高值区的范围偏小而低值降水区范围偏大,PBN方法预报的高值降水区的范围偏大而低值降水区范围偏小。(4)随着预见期的增加,MTREC方法的降水概率预报变化较为平稳,而PBN方法预报高值降水(0.4 mm·h~(-1))的概率偏高,预报低值降水(0.4 mm·h~(-1))的概率偏低。     

东印度洋天气和风暴潮预报系统的初步评估

东印度洋天气和风暴潮实时预报系统（EPMEF_EIO）由区域大气模式和区域风暴潮模型组成,每天实时运行4次.大气初边场来自美国国家环境预报中心（NCEP）的全球预测系统（GFS）,通过区域嵌套得到印度洋-东印度洋-斯里兰卡区域的3 d预报结果.大气模式的10 m预报风场驱动风暴潮模式,得到东印度洋-斯里兰卡区域的潮汐和风暴潮3 d预报结果.通过与中国科学院南海海洋研究所斯里兰卡站气象塔观测数据、最优台风路径数据和科伦坡水位站数据对比,发现模式预报气温和相对湿度的日变化较观测值偏小,气温总体RMSE为1.26℃,相关系数为0.8,相对湿度的总体RMSE为7.0%,相关系数为0.7;模式预报风速以整体偏大为主,总体RMSE为2.3 m/s,相关系数为0.65;模式预报风向能把握主要的变化趋势,RMSE在20°~32°之间,相关系数约0.65;模式24、48和72 h路径预报平均误差分别为110.5、166.4和181.0 km.此外,模式水位预报的RMSE为0.035 m,占最大振幅约5%,与观测的相关系数达到0.996.这说明了模式可以用于预报潮汐和风暴潮过程.     

尺度分解技术在定量降水临近预报检验中的应用

采用2004年Casati提出的强度-尺度检验技术,选取2008年汛期代表不同类型降水(对流云降水、层状云降水、混合云降水)的4个降水过程,从尺度分解角度入手,对"世界气象组织天气研究计划——北京奥运会预报示范项目"(WWRP B08FDP)项目中4个I临近预报参加系统(BJANC,GRAPES-SWIFT,STEPS,CARDS)的1h定量降水预报进行时空尺度分解检验,研究降水预报技巧与降水时空尺度和强度之间的关系。结果表明:尽管目前国际先进的临近预报系统的水平分辨率已高达1～2km,但其有技巧的临近预报能力主要集中于空间尺度大于32km、时间尺度大于1h的降水系统,而对小于这些尺度的降水系统预报能力仍非常有限;在不同时空尺度的临近预报降水误差中,60%以上的误差来自于空间尺度小于8km的降水,85%以上的误差来自于时间尺度小于1h的降水,传统的外推技术不能满足这些较小时空尺度降水预报的需求,要发展有效的预报方法来提高较小时空尺度降水的预报能力。将基于外推的临近预报和基于稠密观测资料、快速更新的数值预报的潜势预报相结合可能是一条有效的解决途径。     

T639L60全球中期预报系统预报试验和性能评估

在目前国家气象中心全球业务中期谱模式T213L31中成功引入ECMWF的稳定外插半拉格朗日方案,将归约高斯格点转换为线性高斯格点,解决了模式分辨率提高的关键技术.将模式谱分辨率从213波提高到639波,垂直层次从31层提升到60层,模式层顶从10hPa升至0.1hPa.建立T639L60中期同化预报系统,进行连续一年多连续滚动试验,对预报员关心的降水预报和500hPa形势场预报进行了统计学检验,与现行全球中期业务模式进行对比分析.分析结果表明,T639L60中期系统对500hPa位势高度场预报性能比业务有明显改进,东亚地区达1天.从降水客观评分上看,中国地区降水各量级降水的Ts评分均明显提高,在预报偏差(B值)方面,小到大雨预报偏差明显降低,暴雨的预报偏差有所增加.     

GRAPES中尺度模式中不同积云参数化方案预报性能对比研究

利用我国新一代中尺度数值模式GRAPES_Meso,采用KFeta和BMJ两种积云对流参数化方案,对我国2009年冬季(1月)和夏季(6—8月)天气进行批量回报试验。回报试验结果表明：在冬季,两种方案对GRAPES_Meso模式的预报性能影响差异较小。在夏季,两种方案对模式回报效果的影响表现明显。在低层BMJ方案对形势场的回报性能略优于KFeta方案,中层则是KFeta方案明显优于BMJ方案,而在高层KFeta方案略优于BMJ方案。TS评分检验表明KFeta方案对降水的预报总体上优于BMJ方案,特别是中雨到暴雨量级在华南地区KFeta方案有明显的优势。两个方案预报积云降水平均贡献率的空间分布差异主要表现在低纬度洋面上,BMJ方案的贡献率比KFeta方案大。两个方案积云降水贡献率的概率分布形态在小雨量级上都呈陡峭的“U”型分布。KFeta方案随着降水量级的增大逐渐向大贡献率偏移,特大暴雨量级时基本上是积云降水的贡献;而BMJ参数化方案则是随着降水量级的增大逐渐向小贡献率偏移,特大暴雨量级时基本上是格点降水的贡献。