上海区域降水集合预报系统改进的对比试验

以2005年8月开始运行的、8个成员的上海区域降水集合预报系统为基础,设计2个对比试验方案,进行了3个月(2005年9—11月)的平行对比试验。对比试验将成员从8个增加至12个,系统的8个成员与试验一增加的成员都从预报模式的不确定性出发形成,试验二增加的成员考虑了模式初始条件的不确定性。对试验结果进行了检验与分析,并与控制试验结果进行比较。结果显示:增加集合成员数可以增大系统发散度,但对比试验仍存在系统发散度偏小的问题;同时考虑预报模式与初始条件不确定性的试验二的降水集合平均预报效果与降水概率预报效果都好于只考虑预报模式不确定性的试验一,也好于控制试验,试验一的降水集合平均预报效果总体上则比控制试验差,降水概率预报效果也不理想。采用试验二方案对系统进行改进后的整体预报效果较改进前有提高。     

上海区域数值预报模式集合预报系统的建立与试验

以目前运行的上海区域业务数值预报模式为基础,从预报模式的不确定性出发构造8个预报成员,建立了上海区域数值预报模式集合预报系统的初步模型,并对2004年夏季进行了逐日48 h预报试验。结果表明:集合平均对华东地区城市降水、温度、海平面气压等气象要素的总体预报能力与分辨率高3倍的业务模式相当,其中对雨量较大降水、最低温度、海平面气压(0~24 h)的预报效果好于业务模式;集合预报还能提供客观化、定量化的降水概率预报,对降水的发生、尤其是特大降水的发生有着很好的提示作用。     

基于三大全球集合预报系统对内蒙古降水预报能力评估

利用ECMWF、NCEP和CMC中心的1~3天7种降水集合预报产品,同时结合内蒙古119个气象站同期降水观测资料,对降水预报效果基于晴雨、降水等级划分(包括小雨、中雨、大雨以及暴雨)确定性TS评分以及空间分布特点进行了归纳总结,评估了三大全球集合预报系统在内蒙古地区的降水预报能力,为进一步开发模式预报及应用提供技术支撑。研究结果表明,ECMWF集合预报产品对内蒙古降水预报能力明显优于NEPC和CMC中心的产品。ECMWF集合预报产品24h时效下的晴雨及小雨、中雨、大雨以及暴雨预报都具有良好的预报能力,但是随着预报时效的延长至48h、72h,ECMWF集合预报产品预报能力明显降低,预报能力与NCEP和CMC中心的产品接近。24h的ECMWF集合预报产品在呼伦贝尔市、兴安盟、锡林郭勒盟、巴彦淖尔市西部、阿拉善盟地区预报效果明显较好,三大集合预报系统对内蒙古东部地区的预报能力总体偏高。      

对一次局地短时强降水过程的集合预报研究

以上海区域降水集合预报系统为基础,对2007年6月23~24日发生在上海地区的一次短时强降水过程进行了集合预报研究。结果表明:该集合预报系统总体上对这次强降水过程作出了较好的预报,但对强降水发生的时间、地点的预报还有误差,集合预报提供的概率预报结果比集合平均预报结果更具有参考价值。模式物理过程、初值和侧边界的不确定性对降水预报结果的影响是不同的。对降水结果,模式对流参数化方案的影响非常大,并贯穿于整个积分过程;边界层参数化方案的影响较小;侧边界不确定性的影响在初始阶段较小,随后逐渐增大,积分一定时间后,其影响与对流参数化方案的影响相当;初值不确定性在初始阶段有一定的影响,随后逐渐减小。同时考虑3种不确定性的集合预报效果总体上好于没有考虑侧边界不确定性的集合预报效果,考虑模式物理过程和侧边界不确定性的集合预报效果总体上比考虑3种不确定性的集合预报效果更好。对于考虑模式物理过程和侧边界不确定性的集合预报,改进初值能有效地改进对有无降水的预报,但对强度稍大一些的降水预报没有改进。     

一次短期集合预报试验

数值模式中物理过程描述不准确是造成数值预报误差的主要来源之一,采用数值模式中不同物理过程的集合预报方案是减小模式预报误差的有效方法。本文结合一个典型的夏季东北冷涡型降水天气过程,选用不同的积云对流参数化方案、显式降水方案、辐射方案以及模式采用不同的地表分辨率构成10集合预报成员,进行了48h的预报。结果显示集合预报在总体预报效果上比各个集合成员的预报效果好,简单的集合平均就可以提高模式形势场和降水要素场的预报准确率。在集合平均提高预报准确率的同时,采用天气系统移动路径图、面条图以及降水概率预报等方法,可以增强小概率事件的预报能力。     

观测降水概率不确定性对集合预报概率Brier技巧评分结果的分析

利用淮河地区652个站点日降水量和参加全球交互式大集合预报计划的中国T213集合预报系统24 h累积降水预报,建立了新的集合预报评分中观测资料的处理方法.该方法基于模式检验的观测资料处理中考虑不确定性的思想,构建了观测概率法和观测百分位法的观测资料处理方法.本文方法和通常数值预报检验观测资料处理方法的模式检验对比分析表明:采用了观测概率法和观测百分位法处理降水观测后,五个降水阈值预报Brier评分检验表明,新的观测资料处理方法使预报的Brier评分分值下降,即预报性能得到提高,尤其在中低降水阈值区域较为明显.Brier技巧评分可靠性和分辨性的分析表明,模式五个降水阈值预报都有预报技巧.新的观测资料处理方法普遍提高了五个降水阈值预报的分辨性,但是降低了可靠性.本研究结果对在今后集合预报评分方法中考虑观测资料不确定性的影响,尤其是对集合预报降水的评估起到非常积极的作用.     

短期集合预报技术在梅雨降水预报中的试验研究

数值预报的误差来源于初始场和模式的误差,集合预报技术是减小这些误差的有效方法。该文以MM5模式作为试验模式框架,模式的积云参数化方案分别取Anthes-Kuo、Grell、Kain-Fritsch和Betts-Miller方案,边界层参数化方案分别取MRF和Eta方案,通过组合4种积云参数化方案和两种边界层参数化方案产生8个集合成员,对1999年华东地区梅雨期间3个降水个例进行48 h集合预报试验。结果显示不同集合成员的预报结果各不相同,积云参数化方案对降水的影响比边界层参数化方案对降水的影响大;不同集合成员预报降水的偏差也各不相同,大多存在湿偏差,量级小的降水的湿偏差程度比量级大的降水的湿偏差程度小;对于不同个例,各成员中预报效果相对较好的成员是不同的,集合平均后可以得到一个比较稳定的预报结果;从集合预报结果中还能得到客观化和定量化的降水概率预报,它能对可能发生的天气现象发出信号。     

基于集合预报产品的降尺度降水预报试验

利用降水距平百分率的降尺度预报方法和1951-2008 NCEP资料及我国降水资料,建立了降水距平百分率的预报模型,基于T106L19模式的月动力延伸集合预报结果,进行了2007-2009年3 a的预报试验和效果检验.结果表明,基于集合预报产品的统计降尺度方法对降水距平百分率的预报技巧高于模式降水的预报技巧;500 hPa月平均高度场的预报技巧直接影响到降水距平百分率的预报技巧,平均环流的预报技巧越高,降水距平百分率的预报技巧越高;无论集合成员数为多少,集合预报的结果都明显优于控制预报,随着集合成员数的增多,预报技巧呈增大的趋势;我国降水具有显著的季节性和区域性,以江淮地区的降水距平百分率预报技巧最高,华南地区的预报技巧其次.     

基于数值预报模式降水产品的集成应用方法试验

利用2008年5~7月四川省152个站点的逐日降水实况和T213、德国数值预报模式、日本数值预报模式、西南区域本地化的MM5集合降水预报模式和各成员的逐日降水预报产品进行Ts评分,然后基于西南区域集合预报8个成员Ts评分权重系数进行集成预报试验和集成方法对比试验,结果表明:基于Ts评分为权重系数的集成预报效果得到明显改进,且该方法优于逐步回归和支持向量(SVM)回归方法;最后根据上述5~7月T213、日本、德国和集合预报8个成员共11个数值模式降水预报的Ts评分按权重系数集成,预报四川2008年8~9月降水并进行效果评价,结果显示:以多个模式Ts评分为权重系数集成的降水预报效果相对于单一模式有明显提高,有较好的预报指导意义。      

2003年江淮汛期多模式短期集合预报方法研究

利用AREM、MM5和WRF模式为试验模式,由对短期天气预报结果影响颇大的积云参数化方案和边界层方案构成15个集合预报成员,开展有限区域多模式短期集合预报在我国汛期时段的应用与研究.分别研究了单个模式集合预报和多模式集合预报在2003年汛期(7月)预报中的应用,预报对象主要包括降水、500 hPa位势高度和700 hPa相对湿度.试验结果表明:(1) 由AREM、MM5和WRF模式构成的多模式集合对以上要素的集合预报总体效果比其任一单个模式的集合预报效果好;(2) 对于降水的集合预报,单个模式的集合平均结果对多模式集合预报效果有影响.且对于不同的降水临界值影响不同;当降水临界值较小时,单模式集合平均结果对多模式集合效果影响较小;当降水临界值较大时,影响较大,甚至可以影响多模式集合的集合平均预报成败;(3) 对于降水、500 hPa位势高度和700 hPa相对湿度,其单个模式以及多模式的48 h集合预报对确定性预报的改善度都比24 h的显著.(4) 对于形势预报和相对湿度预报,多模式集合预报效果明显比同期T213模式的预报水平高.     

A Prototype Regional GSI-based EnKF-Variational Hybrid Data Assimilation System for the Rapid Refresh Forecasting System:Dual-Resolution Implementation and Testing Results

A dual-resolution(DR) version of a regional ensemble Kalman filter(EnKF)-3D ensemble variational(3DEnVar) coupled hybrid data assimilation system is implemented as a prototype for the operational Rapid Refresh forecasting system. The DR 3DEnVar system combines a high-resolution(HR) deterministic background forecast with lower-resolution(LR) EnKF ensemble perturbations used for flow-dependent background error covariance to produce a HR analysis. The computational cost is substantially reduced by running the ensemble forecasts and EnKF analyses at LR. The DR 3DEnVar system is tested with 3-h cycles over a 9-day period using a 40/13-km grid spacing combination. The HR forecasts from the DR hybrid analyses are compared with forecasts launched from HR Gridpoint Statistical Interpolation(GSI) 3D variational(3DVar)analyses, and single LR hybrid analyses interpolated to the HR grid. With the DR 3DEnVar system, a 90% weight for the ensemble covariance yields the lowest forecast errors and the DR hybrid system clearly outperforms the HR GSI 3DVar.Humidity and wind forecasts are also better than those launched from interpolated LR hybrid analyses, but the temperature forecasts are slightly worse. The humidity forecasts are improved most. For precipitation forecasts, the DR 3DEnVar always outperforms HR GSI 3DVar. It also outperforms the LR 3DEnVar, except for the initial forecast period and lower thresholds.     

长江中下游地区梅雨期降水的集合预报试验

本文利用MM5模式,通过改变模式的积云参数化方案、边界层过程和云微物理方案,构造了一个15个成员的集合预报系统,对2001年长江中下游地区梅雨期降水做了集合预报试验。试验表明,集合预报与决定预报相比,可以有效地提高梅雨降水的预报准确度;在不同分辨率条件下集合预报相对于决定预报的提高程度是不同的,分辨率越低,集合预报的价值越大。尽管如此,集合预报还具有的内在缺陷是对小雨高估、大到暴雨低估。试验也揭示了,MM5模式本身对于降水有过分预报的倾向,粗网格模式配置对细网格内降水产生重大影响。     

基于模式先验信息的贝叶斯集合降水概率预报试验

为了更好地利用降水预报历史先验概率分布函数信息修订集合概率预报效果,基于贝叶斯原理和贝叶斯降水概率预报模型,分别使用1952—2007年历史观测资料和2009—2011年6月24~120 h中国T213全球集合预报历史资料作为先验信息,对中国不同气候区代表站（广州、南京、武汉和成都）建立贝叶斯降水概率预报模型,对比不同先验信息下集合成员与集成贝叶斯降水概率预报拟合结果差异,分析先验信息对贝叶斯降水概率预报模型的影响,在此基础上,采用模式先验信息的贝叶斯降水概率预报模型,进行2008年6月降水概率预报试验。试验结果表明,由T213集合预报产生的先验信息较历史观测资料产生的先验信息更优,当先验信息的降水概率分布函数曲率最大处偏向降水大值区时,贝叶斯模型的降水预报结果也偏向降水大值区,反之亦然。结果还显示,先验信息对贝叶斯降水概率预报模型有重要影响,若先验信息偏向更多更大降水量时,贝叶斯降水概率预报对有降水的预报更优,若降水先验信息偏向更少更小降水量时,对无雨或微量降水预报效果越好。     

短期集合降水概率预报试验

以MM5模式作为试验模式, 通过选取不同的物理过程参数化方案产生8个集合成员, 分别用平均法、相关法和Rank法对2001年11月至2002年5月期间的22个降水个例进行短期集合降水概率预报试验。试验结果显示对小雨—大暴雨6类降水的概率预报, Rank法的综合预报效果明显好于相关法和平均法, 相关法的综合预报效果与平均法基本相同; 无论从均方误差角度还是从命中率和假警报率的相对大小角度, 对小雨、中雨、大雨和暴雨各量级以上降水的概率预报, Rank法的平均预报效果是三种方法中最好的, 相关法的平均预报效果与平均法相同; Rank法好于平均法的平均幅度从均方误差角度较大, 从命中率和假警报率的相对大小角度则较小。平均而言, 三种方法对各量级以上降水的概率预报都是有技巧预报, 对量级小的降水的概率预报技巧高于对量级大的降水的概率预报技巧。     

基于ECMWF集合预报产品的降水相态客观预报方法

基于欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）集合预报系统的降水相态产品（precipitation type,PTYPE）,分别以HSS评分最优、TS评分最优和频率偏差最优为标准,运用最优概率阈值法,生成雨、雨夹雪、雪和冻雨4类降水相态的确定性预报产品,并与ECMWF集合预报系统控制成员及细网格模式确定性预报进行对比。最优概率阈值显示:3种最优标准下,不同相态降水最优概率阈值不同,但冻雨和降雪最优概率阈值均最大,为40%~80%,雨夹雪最优概率阈值最小,约为10%,三者最优概率阈值均随预报时效延长而减小;降雨最优概率阈值为7%~25%,随预报时效延长而增大。对比检验结果显示:最优概率阈值法明显提高了降水相态预报能力,且以HSS评分最优时预报效果最佳;最优概率阈值法有效减小冻雨空报,同时显著改善降雨和降雪预报的频率偏差和TS评分,对雨夹雪预报改进效果有限。     

夏季亚欧中高纬度环流的集合预报效果检验

使用NCEP集合预报资料, 对亚洲中高纬地区2003年6—8月500 hPa高度场的集合预报效果进行了检验。环流预报效果检验结果表明:预报时效大于5 d时, 集合平均预报明显优于单一预报; 使用相同模式分辨率时, 集合平均能将可用预报时效延长12 h以上, 达到7.5 d; 通过集合预报可获得真正意义的概率预报结果, 取得较单一高分辨率预报好的预报效果。阻塞过程的个例分析也表明集合平均的预报效果明显优于单一确定性预报; 特征等值线可反映集合成员的不一致信息和少数集合成员的异常表现, 以此为基础, 可估计分析对象出现与否的概率, 达到提高预报效果的目的。     

中国东南地区复杂地形下降水概率预报的订正研究

使用TIGGE (the THORPEX interactive grand global ensemble)资料集下欧洲中期天气预报中心(the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)逐日起报的预报时效为24～168 h的日降水量集合预报资料,集合预报共包括51个成员,利用左删失的非齐次Logistic回归方法(left-Censored Non-homogeneous Logistic Regression,CNLR)和标准化的模式后处理方法(Standardized Anomaly Model Output Statistics,SAMOS)对具有复杂地形的中国东南部地区降水预报进行统计后处理。结果表明:采用CNLR方法能够有效改进原始集合预报的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和连续分级概率评分(Continuous Ranked Probability Score,CRPS),提升了降水的定量预报和概率预报的预报技巧。而使用SAMOS方法对数据进行预处理,考虑地形等因素的影响,能在CNLR方法的基础上进一步订正由于地形影响造成的预报误差,并得到更加准确的全概率的降水概率预报。     

地面气象要素多模式集成预报研究进展

目前,集合预报已成为天气预报业务的主要支撑。然而,由于数值模式本身的限制与不完善以及集合系统存在初值扰动、集合大小等方面的局限,常存在预报偏差。不同预报模式通常具有不同的物理过程参数化方案、初始条件等,导致其预报能力各有不同。为此,如何纠正预报偏差以及如何充分有效地利用不同模式的预报信息以获得更加准确的天气预报广受关注。近年来,利用统计理论与预报诊断,基于多个集合预报系统的多模式集成预报技术得到快速发展,已成为有效消除预报偏差从而提高天气预报技巧的一种统计后处理方法。针对气温、降水和风3个最基本的地面气象要素,首先依据预报形式将应用范围较广的简单集合平均、消除偏差集合平均、超级集合、贝叶斯模式平均、集合模式输出统计等加权或等权平均多模式集成技术,分成确定性预报和概率预报两大类,并做系统介绍。最后,讨论使用和发展多模式集成技术需要关注的问题,包括考虑参与集成的模式个数、发展降水及风速分级预报模型和发展基于机器学习的多模式集成新技术。     

Evaluation of the Added Value of Probabilistic Nowcasting Ensemble Forecasts on Regional Ensemble Forecasts

Ensemble forecasting systems have become an important tool for estimating the uncertainties in initial conditions and model formulations and they are receiving increased attention from various applications. The Regional Ensemble Prediction System(REPS), which has operated at the Beijing Meteorological Service(BMS) since 2017, allows for probabilistic forecasts. However, it still suffers from systematic deficiencies during the first couple of forecast hours. This paper presents an integrated prob...