降水落区多模式超级集合预报系统

利用多个数值模式的雨量预报集合为站点雨量预报初值，遵循预报员对降水预报分析的思路，将其以系统、能量、水汽、地形等因子对降水所作的定性预报分析结论转换为因子信度，利用因子信度对站点雨量预报初值作增减的强迫运算，并将地面站点上的相关要素转换为强迫系数，再次对站点雨量预报值作增减的强迫运算，由此得出包含多模式集合预报值、人对诸多定性因子分析信息、站点地面要素差异等综合因素的站点雨量定时定量预报值，从而实现降水客观、定点、定量预报。     

用拟合误差分析寻找周期作七月雨量预报

自然界存在着很多周期变化的现象，如果知道了周期循序演变的位相，就能从目前的状态预报了一个状态．寻找周期用得最多是方差分忻，但从预报的拟会角度考虑，应用拼合误差寻找周期，更有合理之处，而且运算简便，更适合是站。现以我市7月雨量预报为例，介绍其运算步骤：1应用拟合设基值，寻找主要周期将赤水站历年7月雨量（以毫米为单位，小数四舍五入）按2、3……11年周期排列．分别计算各周期各级平均值以及总离差价（取绝对值）．这个“总离差和”称之为拟会误差。显然，误差越小，周期序列越能反映过去7月雨量的年度情况．经过各周期拟…     

降水落区多模式超级集合预报系统

利用多个数值模式的雨量预报集合为站点雨量预报初值,遵循预报员对降水预报分析的思路,将其以系统、能量、水汽、地形等因子对降水所作的定性预报分析结论转换为因子信度,利用因子信度对站点雨量预报初值作增减的强迫运算,并将地面站点上的相关要素转换为强迫系数,再次对站点雨量预报值作增减的强迫运算,由此得出包含多模式集合预报值、人对诸多定性因子分析信息、站点地面要素差异等综合因素的站点雨量定时定量预报值,从而实现降水客观、定点、定量预报.     

基于动力统计模型重构的副热带高压中长期预报

基于T106数值预报产品500 hPa位势高度场序列,用EOF方法对位势场序列进行时、空分解,在考虑相邻时段位势场空间模态基本稳定的前提下,引入动力系统重构的思想,以EOF分解的空间模态时间系数序列作为动力统计模型变量,用遗传算法全局搜索和并行计算优势,进行了模型参数的优化反演,建立了EOF分解的时间系数的非线性预报模型。通过模型积分和EOF的时、空重构,实现了副热带高压活动场的中长期预报。试验结果表明,在短期预报(1—5 d)该模型与T106模式的预报效果大致相当;但对于中长期预报(≥5 d),其预报效果优于T106预报产品;特别是10 d以上的预报结果对副热带高压的形态和范围仍然能较为准确地描述。该研究方法对副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路。     

月雨量业务预报的相空间投影技术

考虑到系统状态量之间的物理关系和动力学物为特性，提出了月雨量业务预报的相空间投影技术，该技术不仅考虑了局地降水的直接因素，而且考虑了该地与降水的间接因素及外界对该地的影响，从而发展了长期预报的相空间技术。     

用年际变量自相关法作秋季降水量预报

用年际变量自相关法作秋季降水量预报苏喜福（忻州地区气象局０３４０００）在长期天气预报中，常采用统计滤波的办法对气象数据进行处理，分析气象要素序列的历史变化，揭露各种非随机性的潜在形式，从中提取有效的信息，达到外推预报量的目的。距平要素序列年际变量自相...     

湖北省月雨量的相空间投影预报法

考虑到气候系统的非线性特性及有关变量之间的物理关系，应用相空间投影技术来制作月雨量预报。试验表明：该技术对月雨量距平百分率预报的符号相关准确率可达63．8％，对目前的日常长期预报有一定的参考意义。     

泉州市关键点FZMOS预报检验与误差分析

从降水和气温要素入手,对FZMOS客观订正预报产品性能进行初步评估,总结其误差发生特点并分析误差来源,供预报员参考,提高市级关键点预报订正业务质量。研究表明:预报员在FZEC-MOS雨量及高温预报上仍有提高订正质量的空间;高温预报在冬春季普遍偏低而夏秋季普遍偏高,夏季的低温普遍预报偏高,雨量预报普遍偏大,在夏季尤为明显;泉州地区某些关键点(如德化葛坑、大坠岛等)预报性能较差;初冬冷空气可能预报偏强,春末初夏的冷空气有可能预报偏弱;3-6月地面温度回暖不均,易产生暖区辐合辐散,触发对流,雨量往往预报偏小,需调大;春季低层变性冷空气之上的西南风推进较快,雨量需要往大调;夏季台风影响下的雨量预报偏大,需要适当调小。     

山西省主要河流流域面雨量预报业务流程

以T213、HLAFS模式、MM5中尺度模式输出的格点资料以及日本降水量格点资料为基础，将影响山西降水的天气动力模型归纳为诊断模型，从中引出多个能够全面反映降水模型特征的综合物理因子；根据各种数值模式输出的降水量预报性能和质量优劣特点，依据数值模式的形势场预报优于要素场预报的现实，构造在不同环流形势背景下，启动不同预报方程的面雨量预报业务流程，有效地遏止了在环流形势调整时预报输出不能快速响应的弱点，提高了点和面雨量预报的准确度。     

金沙江下游多种面雨量集成预报方法的对比分析

集成方法有利于提高降水要素预报的准确性和可预报性。本文基于格点实况资料和智能网格预报、西南区域数值预报、ECMWF模式预报、GRAPES模式预报产品,以面雨量为研究对象,采用多元回归法、BP神经网络法、评分权重法、加权集成预报法和算术平均法,得到集成面雨量预报,再运用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等方法,对2020年4—10月金沙江下游面雨量预报效果进行对比分析。结果表明：多元回归集成法和BP神经网络法的预报效果总体上优于其他几种集成方法。在考虑流域面雨量的预报量级时,下游可以采用预报量级较小的模式和集成方法。集成后偏差百分比均有降低,且多元回归法和BP神经网络法对预报量级较小的模式有矫正作用。在面雨量有无、小雨和中雨预报中,多元回归法集成效果较好,在大雨量级预报中,BP神经网络法集成效果较好。这些结论可为流域面雨量预报提供参考借鉴。     

基于季节内振荡的延伸预报试验

2～4周的延伸预报是近年来国际上天气和气候业务预报发展的一个重要方向。本文以江淮梅雨区降水为例, 在利用集合经验模态分解 (EEMD) 及多变量EOF方法获取梅雨区降水及其影响系统低频信号的基础上, 采用最优子集回归方法、 经验波传播 (EWP) 方法及全球海气耦合模式产品, 对梅雨季节内演变的延伸期预报方法进行了预报和试验, 以期为建立延伸期预报业务提供科学依据。试验结果表明: (1) 大气季节内振荡对梅雨区降水的延伸预报具有重要的应用价值, 可能是联系天气过程和异常的重要系统。(2) 通过EEMD方法提取前期降水演变及影响因子的季节内振荡信号, 采用最优子集回归统计学方法对梅雨区逐候降水量演变进行超前30天预报是有可能的。(3) EWP经验动力方法对热带ITCZ活跃异常的未来40天东传可能具有较好的预报效果, 还可能较好地预报出延伸期的梅雨区风场距平演变, 具有一定应用价值。(4) 全球海气耦合动力模式输出产品在延伸期环流形势趋势预报及20天左右的MJO指数预报方面有一定的参考价值。     

2003年汛期淮河流域降水的集合预测试验研究

利用并行化全球中期数值预报模式MPGM,对2003年夏季淮河流域特大降水作了集合预报试验。试验中提出一种繁殖循环初始扰动生成方法,产生9个集合成员的初值场,利用该初值集合对这次降水过程进行了集合模拟,然后对集合预报试验的结果同对照试验进行了对比分析,并对降水期间的物理量场及降水情况的模拟结果进行了分析。结果表明:集合预报试验的结果优于不加扰动的对照试验的结果,说明集合预报技术在一定程度上能够减小甚至消除数值预报中的不确定性,提高数值预报的精度;集合预报试验较好地模拟出了降水期间的物理量场与天气形势,并对此次降水情况作了较好的预报,可以对降水预报提供有益的参考。     

三维变分系统在我国夏季降雨预测中的应用试验

采用MM5模式及其三维变分系统(MM5/3DVAR)对我国夏季降雨进行了一个月的连续预测试验,并对试验结果进行评估.试验中首先采用"National Meteorological Center(NMC)"方法,将2005年8月的MM5模式的预测结果形成与试验区域和水平分辨率相匹配的背景误差场,并将其与全球背景误差场进行了对比分析,结果表明,采用2005年8月MM5模式预报结果生成的背景误差场的基本特征与系统提供的全球背景误差场相似,且长度尺度随着水平分辨率的提高而减小.之后,分别利用NCEP再分析资料(NCEP试验)、NCEP再分析资料基础上采用CRESSMAN方法分析观测资料(LITT试验)和NCEP再分析资料基础上采用3DVAR系统同化观测资料(3DVAR试验)形成模式预报初始场,再次对2005年8月降雨进行逐日连续预报.逐日降雨预报结果表明,相对NCEP试验,LITT试验中1 和10 mm的预报评分有明显提高,但 25 和 50 mm的预报评分却有所下降,而3DVAR试验的预报评分在10 mm以上均有明显提高.对于降雨期间的形势场预报,3个试验中,除温度场和湿度场外,其他变量场的均方根误差随高度增加而增加,但相比而言,3DVAR试验的均方根误差小于其他2个试验.3DVAR试验对降雨的明显改进,可能是因为其对与背景场信息差别比较大的反应中尺度系统的观测资料的分析结果比较靠近观测资料.     

基于探空数据集成学习的短时强降水预报试验

使用2015—2019年6—9月08:00（北京时）我国119个探空站的大气层结和对流参数作为特征参数,基于XGBoost集成学习方法,建立短时强降水事件预报模型。同时,提出一种面向高影响天气的模型优化思路,通过使用分段权重损失函数,进行模型调优,在空报率不超过一定阈值的情况下,可提升模型预报的命中率和TS评分。设计分段权重损失函数权重敏感性试验和损失函数对比试验,选取7个区域中心探空站对比分析模型优化方法的有效性和泛化性。利用2019年6—9月全国探空数据针对短时强降水预报开展批量独立检验和个例分析,结果表明:改进后的预报模型TS评分提高0.05~0.1,命中率提高0.15以上,空报率提高0.05~0.1,表现出明显的“宁空勿漏”预报倾向,模型预报能力得到明显提升;在全国短时强降水预报试验中,预报模型命中率为0.65,空报率为0.37,漏报率为0.34,TS评分为0.47,说明该模型对短时强降水天气具有一定预报能力。     

从’98特大洪水中看改进的HLAFS数值降水预报的性能

文章对1998年大洪水期间改进的HLAFS[1]的降雨预报产品进行检验.结果表明, 改进的HLAFS对松嫩流域的暴雨预报较好, 中到大雨则是长江中下游地区预报较好, 而三峡库区相对较差; 对于主要降雨过程降雨区的强度预报往往比实况弱, 且其落区约有半数较实况偏北, 但其轴向一般与实况一致; 改进的HLAFS对小雨预报比原HLAFS好, 对中雨和暴雨预报也有不同程度的改进; 整体预报面积偏大和大雨以上降水预报准确率低仍是HLAFS有待改进的问题.对三峡库区面降水量预报, 半数左右的预报较好; 对大量级降水预报往往偏弱, 而小量级则相反     

分类型最优法在江苏沿江地区降水估测中的应用与讨论

为提高现有天气雷达产品生成模块中处理系统算法精度、并为其他短时临近预报系统或数值预报模式提供合适的Z-I关系为目的,选择江苏沿江地区作为试验区域,采用分类型最优法建立相应的Z-I关系,并比较分类型最优法与单一Z-I关系对过程雨量和分段雨量的估测能力.结果表明:分类型最优法比单一Z-I关系法明显提高过程雨量估测的精度,梅汛期降水估测精度提高近2.5倍,夏季台风降水估测由低估72％降低至低估45％.对不同雨量段进行估测比较后发现,分类型最优法对强降水雨量段改善较为明显,对雨强＞ 10 mm/h的梅汛期对流云降水和台风降水所有雨量段的雨量估测改善明显.最后在气候统计的基础上,通过改进雷达估测降水产品色标数值等级,以达到优化雷达估测降水产品图像的显示能力.     

Comparative Experiments on the Effect of Radar Data Assimilation and Increasing Horizontal Resolution on Short-term Numerical Weather Prediction

To examine the effect of radar data assimilation and increasing horizontal resolution on the short-term numerical weather prediction, comparative numerical experiments are conducted for a Huabei (North China) torrential rainfall event by using the Advanced Regional Prediction System (ARPS) and ARPS Data Analysis System (ADAS). The experiments use five different horizontal grid spacings, i.e., 18, 15, 9, 6, and 3 km,respectively, under the two different types of analyses: one with radar data, the other without. Results show that, when radar data are not used in the analysis (i.e., only using the conventional observation data), increasing horizontal resolution can improve the short-term prediction of 6 h with better representation of the frontal structure and higher scores of the rainfall prediction, particularly for heavy rain situations. When radar data are assimilated, it significantly improves the rainfall prediction for the first 6 h, especially the locality and intensity of precipitation. Moreover, using radar data in the analysis is more effective in improving the short-term prediction than increasing horizontal resolution of the model alone, which is demonstrated by the fact that by using radar data in the analysis and a coarser resolution of the 18-km grid spacing, the predicted results are as good as that by using a higher resolution of the 3-km grid spacing without radar data. Further study of the results under the radar data assimilation with grid spacing of 18-3 km reveals that the rainfall prediction is more sensitive to the grid spacing in heavy rain situations (more than 40 mm) than in ordinary rain situations (less than 40 mm). When the horizontal grid spacing reduces from 6 to 3 km, there is no obvious improvement to the prediction results. This suggests that there is a limit to how far increasing horizontal resolution can do for the improvement of the prediction. Therefore, an effective approach to improve the short-term numerical prediction is to combine the radar data assimilation with an optimal horizontal resolution.     

有限区域卫星云图资料变分分析的试验研究

资料分析在数值预报中的重要性受到越来越多的关注，星目前常规探测网的时空局限性，利用分辨率较高的非常规资料势在必行。该文利用一个有限区域中尺度模式ＭＭ４，采用变分分析技术对有限区域的常规探空资料和非常规云图资料进行变分分析和数值模拟。     

基于时间尺度分离的中国东部夏季降水预测

基于时间尺度分离,利用NCEP第2代气候预测系统 (CFSv2) 每年4月起报的夏季月平均预测资料, 结合实际观测资料和再分析资料,对江淮流域及华北地区夏季降水距平百分率进行降尺度预测。将预测量和预测因子分为年际分量和年代际分量,在两个时间尺度上分别建立降尺度模型,两个预测分量之和为总预测量。对1982—2008年拟合时段的夏季降水距平百分率的回报结果表明:降尺度预测结果相对于原始模式结果预测技巧显著提高。降尺度预测与实况降水在江淮流域和华北地区的空间相关系数最大值超过0.8,多年平均值也分别提高到0.53和0.51;时间相关在每个站点也显著增强,相关系数为0.38~0.65。对2009—2013年进行独立样本检验,结果表明:降尺度模型能较好地预测出该时段的降水异常空间型态。同时,该模型对2014年夏季降水长江以南偏多、黄淮地区偏少的分布形势也有一定预测能力。