2005年AREM模式汛期试验结果评估分析

AREM2．3模式2005年在中国气象局武汉暴雨研究所汛期试验过程中计算稳定,计算了该模式降水预报的分区域（长江中下游、华南、华北、东北、西南、湖北省）汛期（6、7、8三个月）TS评分,全国范围汛期漏报率、空报率、预报偏差,及各区域年内重要降水过程预报和实况的对比及TS评分,计算该模式形势场预报的平均误差、均方根误差、倾向相关系数、误差标准差,并与持续性预报（将前一天的分析场当作前一天对当天的预报场,以此类推）对比,以此对模式预报效果进行分析、评估,并做出总结,为模式的进一步开发和应用提供参考。分析结果表明：AREM2．3模式在2005年汛期试验期问48小时内预报稳定;对于长江中下游、华北、华南、东北、西南、湖北省以至全国范围均有较好的预报水平,但总体上对于强降水中心位置的预报情况不是很好;模式对于高空形势场也具有较好的预报能力,对500hPa位势高度的预报好于对500hPa温度的预报。     

2009 年我国汛期降水形势总结与三个常用模式预报效果检验

利用实况24小时降水、形势场资料及T213、T639、Japan模式降水、形势场的预报资料,对2009年汛期(5-9月,下同)中国降水时空分布进行分析,并对T213、T639、Japan三个常用模式对2009年汛期的天气形势、降水及其影响系统的预报做主客观检验,以期得出2009年汛期降水分布特点及三个模式的降水预报效果对比.结果表明:(1) 2009年汛期华南地区降水量为全国之最,长江中下游和西南东部地区其次,东北和华北地区再次.(2)从TS评分看,Japan模式的小雨～大雨量级评分较高,T639模式暴雨～大暴雨量级评分较高；T213模式对华北地区暴雨、大暴雨量级降水预报评分高于Japan和T639模式.(3)从降水预报偏差看,T213模式对华北预报明显偏强,T639模式对华北预报强度较为适中,两模式对其他区域中等以下强度降水预报偏强,对强降水预报偏弱；T639对中等以下强度降水预报偏强程度明显小于T213,而对强降水除华南和东北区域外,预报偏弱程度明显大于T213；Japan模式预报偏差随降水量级增大而减小,对大雨以上各量级预报均明显偏弱,且偏弱程度明显大于T213、 T639.(4)由代表性形势场预报检验结果可知,除T213对500hPa高度场、850hPa温度场预报效果好于其他两模式外,各模式预报效果相差不大.(5)三个模式对500 hPa副高总体预报偏东、偏北、偏强,但Japan预报效果明显好于T213、T639.(6) T639模式对台风和低涡的预报相对较好,T213较差.     

2007年汛期AREM模式降水预报效果检验分析

过对2007年6～8月AREM模式降水预报做不同时效、不同区域的TS评分对比,比较AREM与T213、JAPAN三个模式降水预报TS评分,并对AREM模式2007年汛期主要降水过程预报效果进行检验分析,从而获得AREM模式2007年汛期降水预报效果和特点,结果表明:(1)从AREM模式不同时效降水预报TS评分对比可知,对长江中下游区域,AREM模式12～36 h预报效果好于0～24 h预报,24～48 h效果相对较差,对华南、华北、东北、西南东部区域的降水,AREM模式预报效果均随时效延长而减弱。(2)由AREM模式对不同区域降水预报TS评分的对比可知,AREM模式(各预报时效)对长江中下游地区各量级降水预报的TS评分均高于全国范围的TS评分,西南东部(各预报时效)小雨(以上)量级TS评分均为各区域最高,但中雨以上各量级TS评分均低于全国范围,其他区域无稳定的预报特性。(3)从AREM、T213、JAPAN对长江中下游地区12～36 h降水预报TS评分对比可知,三个模式小雨(以上)量级降水的TS评分基本相当,对该区域暴雨、大暴雨强降水中心的预报,AREM好于T213,JAPAN相对较差,随量级增加AREM预报优势表现更为明显。(4)对2007年汛期6次个例分析可知,AREM模式对长江中下游尤其是江淮流域的大范围强降水过程预报效果较好,对暴雨、大暴雨中心的预报较T213和JAPAN有明显的优势,但对小范围、局地强降水过程的预报效果不够理想。     

TRMM多卫星降水分析资料揭示的青藏高原及其周边地区夏季降水日变化

利用国家气象信息中心提供的2008—2013年6—8月中国自动站逐小时降水资料与CMORPH（CPC MORPHing technique）卫星反演降水资料融合生成的逐小时融合降水产品（0.1°网格数据集）和2001—2012年6—8月的NCEP 1°×1°再分析资料,对辽宁省夏季降水时空分布特征及其成因进行了较为深入统计、分析,结果表明：（1）辽宁省平均日降水频率的大值区位于辽东地区,这与该地区位于千山—龙岗山山区和夏季低层盛行偏南风密切相关。（2）辽宁地区平均小时降水率大值区也分布在辽东,辽东南为大值区的中心,主要原因为其一,该地区位于中低层比湿场的湿舌处,其二,该地区夏季中低层盛行的西南风遇千山—龙岗山被迫抬升形成中低层上升速度中心。（3）辽宁省降水日变化特征明显：辽西山区、辽宁西北部、辽东—东南部山区为午后到前半夜降水峰值频发区,而中部平原地区、南部沿海地区为凌晨降水峰值频发区。（4）地理环境决定的局地热力、动力过程和天气系统同时影响日降水峰值发生时间,当天气系统较为稳定的处于发展初期和后期时,其影响区域内降水日变化符合前述规律,但当天气系统明显发展或移动,其影响区域内日降水峰值多数发生在该时刻附近。（5）降水日变化规律与天气类型关系不是很大,即在各类天气系统诱发的降水过程中,由地理环境决定的降水日变化规律均存在。（6）辽宁地区西部山地高原、中部平原、东部山地丘陵、南临海洋的独特地理环境决定的局地热力、动力环流及夜间到凌晨加强的由海到陆的西南风暖湿气流是其降水日变化特征的产生的主要原因。

     

新降雪密度估算方法研究进展

降雪深度预报是北方地区冬季气象服务的重点和难点,新降雪密度估算是降雪深度预报的关键技术。本文回顾了新降雪密度估算中需要着重考虑的气象要素,并对国内外广泛使用的几类新降雪密度估算方法进行了详细的介绍和对比,在此基础上,评述几种估算方法的特点、局限性以及它们之间的承接联系,并对未来新降雪密度估算的发展方向进行了展望。主要结论为:(1)温度、风速、湿度的垂直分布及太阳辐射、降水量是影响新降雪密度的重要气象要素。(2)目前被广泛应用的新降雪密度估算方法有设为常数法、建立公式法、后处理诊断法和基于微物理过程法等四类,四种方法各具特点和局限性,且存在着上下承接关系。(3)较为科学的后处理诊断法和基于微物理过程法有着各自的相对优势也有着难以克服的不足,未来新降雪密度的估算需要在这两种方法的相互促进、共同提高中逐步发展。     

河套地区大雨以上降水日数的气候变化特征分析

利用长时序（1961—2012年）的辽宁省夏季逐小时降水观测资料、2008—2013年CMORPH（中国自动站与NOAA气候预报中心morphing技术融合的逐时降水量0.1°网格数据）夏季逐小时降水资料、2000—2012年NCEP再分析资料以及高分辨率中小尺度数值模式WRFV3.3.1,对辽宁暴雨日变化规律进行了统计,并对其形成机理进行了分析和数值试验,结果表明：(1)辽宁省内陆地区基本为午后降水（暴雨）峰值,沿海地区基本为午前降水（暴雨）峰值,内陆平原站点凌晨到午前有次峰现象发生。(2)辽宁降水日变化特征与地理环境关系密切,内陆地区午后降水峰值、沿海地区午前降水峰值的主要原因是大兴安岭—内蒙古高原山区、东北平原、海洋三大地形热力性质的不同而诱发的局地环流日变化。内陆地区午后—夜间降水峰值由山地—平原局地环流上升支诱发,沿海地区凌晨—午前降水峰值现象由海—陆局地环流上升支诱发。(3)对内陆站点做去除大地形试验的数值模拟试验表明,去除大地形对于日累积降水量无明显影响,但对内陆站点的降水日变化有影响,去掉地形后,内陆站点降水峰值发生时间基本均明显提前至正午前后且峰值雨量均明显减小;沿海站点做海洋改陆地数值模拟试验结果表明,海洋改陆地试验对于日累积降水量也无明显影响,但对沿海站点降水日变化有影响,海洋改为陆地后,沿海站点降水峰值由午前变为午后至夜间。数值试验结果进一步说明山地、海洋大地形是诱发辽宁降水日变化规律形成的主要原因。

     

天气系统预报效果的量化检验方法及应用

对中国天气过程进行了分类,并介绍了一种针对模式对于降水及各种天气系统预报效果的天气学检验方法,将此方法应用于AREM模式对2007年降水个例预报及2005—2007年汛期天气过程的批量预报检验,得出结论如下:(1)此天气学检验方法能够对各类天气系统及降水进行有效的检验,(2)对于中国典型高空槽类降水,AREM模式总体上对高空槽预报较为稳定、强度接近实况,对降水预报稳定性相对较差、强度偏弱,槽预报的较好(差)与降水预报的较好(差)不完全对应,(3)对于梅雨锋类降水,AREM模式对副高预报总体偏西、偏北、偏强,对高空槽、降水预报均总体偏弱,副高预报的较好(差)对应降水预报的较好(差)。     

不同背景场条件下AREM模式预报效果评估分析

分析了2005年6月1日至11月31日以T213分析场为背景场和以AVN（Aviation）分析场为背景场条件下AREM（Advanced Regional Eta Model）模式降水预报效果,并对两分析场计算日平均偏差和均方根标准差,分析偏差分布、总结两者之间的差别。结果表明：AREM模式在其他条件完全相同,分别使用两种分析场做背景场条件下,出现了降水预报效果的较明显差异,总体上以AVN分析场为背景场条件下AREM模式的预报效果好于以T213分析场为背景场;对两分析场进行统计学对比,发现两分析场在高度、温度和相对湿度3个要素上存在较大的差异,两分析场在新疆北侧的西伯利亚、内蒙古东北部及俄罗斯东南部区域、孟加拉湾、青藏高原等地区存在较大偏差,而这些地区的天气系统对我国天气有重要的影响。     

SAL定量降水预报检验方法的解释与应用

引入德国定量降水预报检验SAL方法,以2009年6月29日降水(长江中下游2009年入梅首场降水)为例,对AREM、T639、T213、JAPAN模式0～24h降水预报的SAL检验进行剖析,与SAL方法原理介绍相结合,全面而详细地对SAL检验方法进行阐释,通过对2009年三次大范围强降水的检验,分析和总结SAL方法在降水预报检验中的应用。结果表明:1)SAL检验方法是对某一天降水的预报效果进行检验的方法,它可对雨带的预报从强度(A)、位置(L)、结构(S)三方面进行评估。2)SAL检验结果中,对降水预报效果指示意义最大的为L值,L值越小,预报效果好的可能性越大,A值其次,S值再次。3)SAL值只在针对同一个降水实况的条件下具有可比性,不同降水日,因作为检验参考系的实况不同,其S、A、L值不具可比性。