2012年6月东北冷涡天气长春地区WRF要素预报统计

2012年6月东北冷涡天气长时间持续影响吉林省,历史罕见。本文对此次冷涡天气中WRF3.3.1数值模式预报中的极端气温和降水要素进行检验统计分析。分析发现在此次冷涡天气中长春地区6个站点极值温度预报成绩较好,在75%到80%之间。最高气温一般预报偏高,最低气温预报偏低,站点逐小时温度预报偏差具有昼高夜低的特点,即白天预报偏高,夜间预报偏低,最高气温偏差与日照时数呈反相关,与"冷涡天气高温不高,低温不低"的预报经验一致。站点晴雨成绩出色,为78%左右,具有漏报低、空报少的特点;分级检验统计中,只有小雨降水正确率较好,分级检验空报和漏报过多。降水预报形态的主观分析发现,预报与实况落区形态上一般是一致的,但WRF预报较实况范围大,对几百公里以上的降水天气降水预报与实况很相似,但是对一百公里以下尺度的降水天气预报能力仍显不足。     

东北冷涡背景下数值预报产品对内蒙古地区降水预报的检验和分析

收集2011年有代表性的4次东北冷涡过程的EC和T639模式的数值预报产品资料和常规观测资料及实况,进行形势场的天气学检验;选择T639、德国、日本数值预报模式降水产品,经过数据离散化、统一化处理后,针对东北冷涡天气背景,对内蒙古地区降水预报进行24、48h预报质量检验和分析。结果表明,EC和T639模式的形势场预报具有较高的参考价值,其中EC模式比T639模式稳定;T639、德国、日本模式的降水预报产品对冷涡降水具有一定的预报能力,但对各量级降水预报均存在空报和漏报现象,对中雨及其以上量级降水预报能力较差,各模式对东北冷涡背景下的强降水预报量级偏小。     

WRF模式对吉林省2009年东北冷涡降水的预报能力检验

本文以08-08时的降水为例,应用自动站逐时观测数据和相应的模式预报资料,从降水区域预报、24小时降水量级预报、过程降水预报等几个方面检验XVRF模式对2009年6月份的冷涡天气的降水预报效果。结果表明,WRF模式对东北冷涡降水的预报无论在降水区域预报、不同时段降水、不同量级降水的预报上都表现出了较好的预报能力,特别是24小时降水晴雨确率;此外,对于冷涡天气的降水过程预报也较好,突出表现在逐时预报的晴雨确率、降水过程的起始时间等方面。这些结果都体现了WRF模式具有很好的使用价值和应用前景。     

基于多模式和网格预报产品融合的降水预报释用方法

网格降水的预报准确率是精细化天气预报业务的核心问题。利用多家数值模式和国家气象中心逐3h网格降水预报指导产品,以格点降水实况分析资料为参照,在客观评估模式表现的基础上,提出多模式和网格降水预报产品融合的降水预报释用方法。研究表明:给定降水阈值,不同降水产品的预报性能有显著差异,存在预报表现好的降水产品漏报,而其他降水产品命中的情况;对确定性单模式来说,在降水检验阈值给定的条件下,预报降水量超出阈值越大,其空报的可能性越低。检验三种降水产品72 h时效内逐3 h降水量,晴雨预报的降水漏报次数明显低于空报次数,基于该特性,可以利用不同模式未预报降水的格点来消除空报。以检验为基础,选用前期表现好的降水预报为背景场,使用高阈值融合满足条件的其他强降水预报产品,使用低阈值消除弱降水空报。回算表明,相对背景场,该方法可以同时提高强降水的TS评分和晴雨预报准确率。     

乌鲁木齐区域数值预报业务系统降水预报检验与评估分析

基于乌鲁木齐区域数值预报业务系统,运用Ts和Bias评分方法,对2012年9月1日—2015年8月31日逐日2个起报时次的逐6 h累积降水量的年与季节预报性能进行检验,并从空间上分析了2015年全疆站点逐6 h累积降水量在4个预报时段的评分特征。结果表明:(1)2个起报时次的降水评分相差较小,00 UTC起报略优于12 UTC起报,2015年系统改进了白天大量级降水的空报现象。(2)系统对晴雨预报较为准确,Bias接近1,空报、漏报率很小;随着降水阈值的升高,Ts评分减小,Bias变幅增大,空、漏报率也随之增加。系统对强降水过程以漏报为主。(3)系统的降水预报能力存在季节差异,夏季Ts评分最高,秋季次之,冬季最小;随时间模式对四季降水预报能力均有提高,降低了冬季大量级降水的漏报率和夏季大量级降水的空报率。(4)在新疆地区,08—14 BT(Beijing Time)、14—20 BT、20—次日02 BT空报站点数多于漏报,14—20 BT空报率最高;在02—08 BT整体呈漏报。(5)各站点整体来看,白天Ts评分高于夜间,山区及邻近地区评分高于平原地区;西天山评分略优于东天山,夜间晴雨预报有天山北坡漏报、南坡空报的趋势。     

2008年T213与德国降水数值预报产品对比检验

为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报与德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24-120h预报正确率为60％-70％,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5％左右,德国降水预报空报率较低,为20％左右。对2008年4-6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。     

2012年深圳前汛期降水EC与HAPS模式检验

对2012年前汛期（4-6月）欧洲中心全球模式与HAPS中尺度模式的降雨预报场进行逐6h晴雨检验与24 h分量级降水检验,得出：EC逐6h降水预报空报多而漏报少,预报无降水时可信度更高,TS评分在0.3 ～0.4之间;24 h分级检验中预报能力随着降水量级的增大而减小,空报率、漏报率增大,TS评分减小;EC随着预报提前量的减小TS评分增加,起报时次对预报能力无明显影响;总体来说,EC能为深圳10 d预报提供较好的参考价值,尤其是6d预报,对于暴雨的预报有待预报员订正.HAPS逐6h晴雨预报TS评分在0.48～0.32之间,提前量6h内预报效果好,TS评分0.4以上,有较高的参考价值;24 h分级降水预报能力与EC相同,也是随着降水量级的提升预报能力降低;但是HAPS预报能力与提前量的相关性主要表现在提前量6h以内,提前量减小TS评分明显增大,对于提前量大于6h的预报能力无明显变化;总体来说,预报员可依靠HAPS在短期预报基础上做好短临预报的订正工作,开展24 h分区预报.     

2008年汛期两种模式降水预报的检验分析

使用WRF模式和MM5模式分别对吉林省全省50个地面观测站做了降水预报的数值模拟．并进行了检验分析和对比。全省区域降水预报检验结果表明：WRF模式0-24h和24-48h的预报正确率为82．4％和81．1％,分别高出MM5模式6．1和7．4个百分点;WRF模式各级降水预报的TS评分均高于MM5模式,对于暴雨以上的降水预报,WRF模式0-24h和24-48h预报的TS评分为11．2％和14．5％,具有一定的预报能力;两种模式的降水预报都存在着一定的空报率和漏报率,其中大雨以上预报的空报率和漏报率均超过了45％,暴雨以上预报的空报率和漏报率均超过了70％。     

WRF模式对焦作2008年汛期降水的检验

利用WRF模式2008年6-8月逐日降水预报产品资料,对焦作7站降水预报进行分月分时段的统计检验,结果表明:WRF模式对焦作市0-12 h的晴雨预报能力最强,各月各站均在71%以上,其中6月最高,有6站准确率均在80%以上;12-24 h平均晴雨准确率大部分站都在65%左右.对降水的定量、定性预报能力,前12 h明显优于后12 h;对小雨、中雨预报效果较好,对大雨也有一定的预报能力;对暴雨降水预报能力较差,空报率、漏报率较高.总体看来,模式的空报率、漏报率较高,且空报率大于漏报率.     

2008年T213与德国降水数值预报产品对比检验分析

为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报和德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月期间东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24—120h预报正确率为60%—70%左右,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5%左右,德国降水预报空报率较低,为20%左右。对2008年4—6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。     

海河流域东北冷涡背景下的降水预报订正研究

针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心（ECMCWF）降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采用预报—实况概率匹配方法建立1～3日的短期订正模型并进行试报检验。结果表明:欧洲中心数值模式对于海河流域东北冷涡降水的预报较实况偏慢;概率匹配法主要通过订正降水量级来改善预报结果,订正后降水预报对于小雨、大雨、暴雨预报的TS（Threat Score）评分技巧均有提升,尤其对于大雨和暴雨及以上量级预报,订正后预报量级及预报落区大小均与实况更加接近,订正效果显著。东北冷涡降水对流性强,模式预报能力弱,而订正后预报能有效提高此类强降水的预报技能,具有较好的应用价值。     

六种数值模式对芜湖市地面气温和降水预报的对比检验分析

对2008年7月至2009年6月JMA、T213、GRAPES、MM5、T639和GERMANY 6种数值模式产品对芜湖市的地面气温和降水预报结果进行了对比检验分析,结果表明:各模式对最高气温的预报能力一般,其中JMA、GRAPES、T639相对较好;对最低气温的预报JMA表现突出,而GRAPES在冬季预报能力较好.各模式对于芜湖站降水的预报均无绝对优势,对各等级的降水预报效果各有千秋.对于≥0.1 mm降水,JMA和GERMANY在24 h时效内TS评分较高,且JMA漏报率很低,GERMANY空报率较低,T639则从48 h时效起TS评分最高,且漏报率较低;对于≥10 mm降水,T639的TS评分较高且漏报率较低,GERMANY和GRAPES在48 h时效内评分也较高且空报率低,JMA在48 h时效后空报率较高,成绩较差;JMA、T639和GERMANY对强降水预报能力相对较强,特别是T639对暴雨比较敏感,而各模式在72 h之后对强降水的预报能力较差.另外,各模式对降水预报的TS评分均为夏季低、冬季高,空报率均为夏季高、冬季低.     

SWCWARMS模式小时降水量时间滞后集合预报研究

基于SWCWARMS模式9km×9km分辨率逐小时降水预报,通过时间滞后集合预报方法构建多个集合成员,使用SAL评分值计算相应集合成员的权重系数,进行不等权集合平均,从而得到新的逐小时降水预报。利用SAL、TS和BIAS检验方法对四川省2019年8月的逐小时降水量时间滞后集合预报及相应的SWCWARMS模式最新时次预报进行对比分析,结果表明:(1)时间滞后集合预报SAL检验的L值和A值都较模式预报更接近于0,较好地改善了降水位置和强度的整体预报水平;(2)时间滞后集合预报对逐小时降水晴雨TS评分提升明显,评分提高百分率在10%左右,有效地减小了模式在晴雨方面的空报;(3)临近预报时效,时间滞后集合预报方法对于大量级降水预报也有较好的订正效果。     

华北及周边地区夏季分区客观降水预报

在降水客观分区的基础上,对华北及周边地区进行夏季降水预报。利用2006—2008年的6—8月T213资料和相应时段的实况资料,通过概率回归降水等级方案建模,对2009年和2010年6—8月进行了试报。结果表明:分区建模的降水预报与单站建模预报相比,TS评分在不同时效、不同量级上均有提高,并且在空报和漏报上有较大改善,特别是大量级降水预报改善明显。从因子分析上看,分区建模较单站建模所选因子更丰富,利用了模式产品的有用信息,因此做出了更好的预报。分区建模与模式降水预报的对比分析表明:分区建模的降水预报效果好于模式直接降水预报,空报现象改善明显。     

基于EC数据通过"配料法"构建吉林省暴雨预报模型

利用2015—2017年吉林省地面常规气象观测资料,基于EC数据通过配料法构建吉林省暴雨预报模型.研究表明:吉林省暴雨出现时段为每年的5—9月,集中时段为7—8月,7—8月降水站次占总数的79.1％;吉林省各站点暴雨年平均次数以2～5次为主,白城西部、长春北部地区暴雨<2次,东部暴雨次数稍多,尤其是长白山天池站3a内暴雨达到了13次;该预报模型的FY预报方法TS评分为22.34％,比EC模式预报的TS评分高5.02％;FF预报方法漏报率为36.65％,明显少于EC模式的75.16％;FF预报方法空报率偏高,FY和FF两种预报方法结合使用可以有效提高对吉林省暴雨预报的准确率.     

区域性暴雨过程的中尺度数值预报效果检验

本文从多个角度分析了黑龙江省中尺度数值预报系统对2003年8月22-23日区域性暴雨过程预报的质量。分析结果认为：该模式的降水预报对降水过程的开始、结束、落区和强度的预报都有一定的参考价值；全省82个站的分级降水预报的成功率可以达到百分之五十左右；扣除气候概率预报和盲目预报的成功机会，这个结果能够表现出一定的预报技术；根据TS评分、漏报率和空报率的统计，模式直接输出的小雨和中雨预报结果很有价值，大雨还可以参考应用，而仅靠简单插值直接利用输出结果作暴雨预报是很难获得成功的，应该利用该模式同时输出和计算的物理量进行再分析确定暴雨的发生和落区。     

内蒙古地区T639气象要素预报性能评估检验

通过T639模式预报产品在内蒙古地区降水量、2 m温度、相对湿度和10 m风向、风速及降水过程预报效果的适用性研究,得出以下结论,温度和相对湿度预报的准确率较风向、风速明显偏高,温度和相对湿度预报的误差系统偏小,风速预报误差偏大的概率较大;降水量的预报准确率随降水等级增加而递减,对小雨而言,模式漏报率小于空报率,多报降水的偏差和少报降水的偏差相近。在预报要素空间分布上,风向预报的偏差顺时针偏转,其夹角小于45°,温度预报偏差总体偏小,相对湿度预报偏差由西向东表现为“+、-、+、-”的分布特征;小雨和中雨落区预报偏大,暴雨落区预报偏小;贝加尔湖冷涡强度的预报偏强,西太平洋副热带高压的强度预报偏弱,影响范围偏西偏北。     

千米尺度数值预报模式对泰山地区暖季降水预报性能的评估

为深入认识对流可分辨模式对小尺度孤立地形区降水的预报性能,使用2017年暖季（5—9月）台站逐时降水观测数据,以小时尺度降水特征为指标,细致评估了千米尺度分辨率（3 km）的北京“睿图”短期数值预报子系统（RMAPS-ST）对泰山及其周边地区降水特征的预报能力,并对比了不同起报时次（北京时08时和20时）的预报差异。评估发现,RMAPS-ST可以再现泰山站的局地降水中心,但区域西南侧降水预报小于观测,而泰山站及其东北侧则相反。清晨和午后时段的降水预报与观测相比存在较大偏差。以泰山站为例,RMAPS-ST易于低估夜间至清晨时段的降水频率,这可能与模式对降水系统发展演变过程的预报偏差以及清晨泰山站弱降水事件的漏报有关;清晨泰山站降水强度的预报在不同起报时次的结果中存在差异,20时起报存在大幅度高估的问题,进而导致其暖季平均降水量预报大于观测,而08时起报对于清晨降水强度的高估不明显;08时起报易高估泰山站午后的降水频率,这与其午后短历时降水事件数预报偏多有关,模式对山区热动力场的预报偏差是午后降水空报的可能原因。小时尺度降水特征已应用于中国气象局区域数值预报模式的业务评估体系中,本研究结果也表明,此类评估有助于深入认识千米尺度数值预报模式对降水日内变化的预报能力,从而为精细化降水产品的订正提供更详实的科学依据。      

欧洲数值预报产品在夏季明显降水预报中的释用

利用1971～2000年6～8月份96～192小时欧洲数值预报产品的500hPa高度与吉林省6～8月份的明显降水天气进行了分析，找出了欧洲数值预报产品的500hPa高度与吉林省6～8月份明显降水天气的对应关系，建立了4种预报模型，分别是副高后部、高空槽、冷涡、台风等明显降水预报模型，对提高吉林省6～8月明显降水天气预报水平有一定的指导作用。     

吉林省暴雨客观预报业务系统应用效果检验分析

本文依托气象行业专项GYHY200906011“华北、东北暴雨发生发展特点及预报技术研究”项目及相关课题研制的“多模式变权集成预报业务系统”和“吉林省暴雨物理量诊断客观集成预报业务系统”,对2010年-2012年6—8月、2013年6—7月的区域暴雨过程预报进行了检验分析,结果表明：两系统对暴雨预报均有较好的指示意义,其中“多模式变权集成预报业务系统”空报率较低,“吉林省暴雨物理量诊断及客观集成预报业务系统”漏报率较低。从暴雨的影响系统来看,两种客观的暴雨预报方法对台风暴雨预报效果最好,副高后部暴雨次之,冷涡暴雨预报误差与前两系统相比稍差些。