高寒山区固态降水观测对比研究

降水类型变化是深入理解全球变暖背景下陆地水循环演变的重要内容,高寒山区降水类型观测研究一直是国内外学者关注的热点和难点问题。本文选用2018年5月至2020年4月乌鲁木齐河源1号冰川末端的PWS100激光雨滴谱仪和Geonor T-200B称重式雨雪量计的同步降水观测数据进行对比研究。结果表明：（1）PWS100观测结果显示该试验场以固态降水为主,固体颗粒物占总颗粒物的63%,液体颗粒物占总颗粒物的37%;月尺度上,6-8月粒子数量最多,其中液态粒子占57%,固态粒子43%。其余月份以固态粒子数为主,占总粒子数的96%。（2）基于降水粒子在不同温度区间所占比重,以气温6.5℃为临界值划分降水类型。修正后T-200B降雨总累积量为1202 mm,占DFIR的67%,低估了降水量,但平均相对捕获率达到了87%。（3）两台仪器观测的降水总量大致相同（仅相差71 mm）,然而,季节性差异明显,6-8月PWS100比T-200B高出73 mm, 9月至次年5月则少37 mm。PWS100在降水量大、降水类型复杂的夏季,观测到的降水量大,而冬季降水量较少,且PWS100对小雨滴不敏感,会导致捕获量...     

大兴安岭火区上空云和降水微物理结构特征个例研究

1987年5月24日云物理专业考查飞机对大兴安岭火区上空的云进行了水平观测。对此次观测结果的分析与研究表明:(1)来自空间状及空间技状区域的冰粒子(25—800μm)及降水粒子(200—6400μm)平均浓度较高;而来自枝状及枝星状区域的冰和降水粒子其平均浓度较低。(2)依据不同降水粒子形态所计算出的降雪强度以空间枝状为最大。     

基于GWR模型的贵州喀斯特山区TRMM 3B43降水资料降尺度分析

基于降水与地形起伏之间的非平稳关系,结合有限的观测降水数据,利用GWR回归模型,对贵州喀斯特山区的TRMM 3B43降水资料进行降尺度和校准,最终得到空间分辨率为1 km×1 km的降水量分布数据并进行了验证。结果显示:(1)考虑地形起伏和降水空间非平稳性的GWR模型,提高了贵州喀斯特山区TRMM 3B43遥感降水资料的空间分辨率和准确度。(2)不同时间尺度的验证结果表明,在与观测降水的相关统计中,TRMM降尺度降水具有较TRMM 3B43降水更高的统计精度和更小的误差,更接近于地面观测降水;该降尺度算法在贵州降水较少的时间尺度更加接近真实值。(3)当TRMM 3B43可以被重采样的地形起伏度(RDLS)进行准确预测时,TRMM 3B43的精度是GWR降尺度算法中的主要误差源;当区域的降水与地形起伏弱相关或无关时,应考虑引入其他影响降水的空间变量来修正这一空间非平稳性关系。     

遥感估算降水在西藏高原中的应用研究

采用遥感估算降水模型RFE 2.0(Rainfall Estimation Algorithm Version 2)模拟了2009年西藏高原的区域降水,并结合该地区气象站降水观测资料分别从日、月、年尺度上评价了该模型在西藏高原降水估算中的适用性,最后通过系数校正分析了2009年8月西藏高原降水量和年降水量的分布格局。结果表明,RFE2.0模型日降水量模拟值与观测值的相关系数在0.40以上的测站占46%,变化趋势较一致,但在日降水量较小时(接近零)模拟结果不稳定,在降水量较大时(>15mm)模拟结果一般会偏低;月平均降水量模拟结果与观测结果的相关系数在0.80以上的测站占62%,模拟结果较好地反映了观测结果的变化趋势,但个别月份的模拟结果会出现偏差。雨季降水量的模拟结果明显好于干季,为进一步提高模拟精度,确定雨季校正系数为1.133,干季校正系数为1.265;年尺度上降水量的模拟值与观测值的相关系数为0.368(P=0.026)。整体来看,遥感估算降水模型(RFE2.0)模拟的西藏高原降水结果较好,可为西藏高原降水模拟提供借鉴和参考。     

降水资料同化在GRAPES-MESO模式中应用试验研究

利用国家气象中心中尺度业务数值预报模式GRAPES-MESO v3.0,以2010年6月1～30日为例,开展地面降水率1DVAR(one-dimensional variational assimilation)同化方案在GRAPES-3DVAR(three-dimensional variational assimilation)同化系统中的应用试验研究(ASSI试验),并以未加降水资料同化的试验为对照试验(CNTL试验),以评估全国1h加密雨量资料在模式中同化应用的效果。结果表明:1)在相对湿度背景误差和降水率观测误差范围内,1DVAR同化方案能够对湿度廓线进行有意义的调整,使分析降水向观测降水靠近;ASSI试验对初始温、压、湿、风场的修正主要为正效果;2)对2010年6月17～21日江南、华南连续性降水过程进行了分析,整体而言ASSI试验对逐日及逐时降水强度的预报普遍强于CNTL试验,与实况更加接近;3)ASSI试验对2010年6月1～30日08时起报的0～24 h模式预报的小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨各个降水量级TS评分及ETS评分相比CNTL试验均有较明显提高,预报偏差也更接近于1;4)ASSI试验较CNTL试验能更好地模拟雨带的分布、雨带演变特征和降水强度的变化;5)对降水所做的典型个例和统计检验分析从不同角度说明了地面降水资料1DVAR同化方案在GRAPES-3DVAR系统中的应用改善了GRAPES-MESO v3.0的降水模拟效果。     

广义线性统计降尺度方法模拟日降水量的应用研究

利用1960—2010年青藏高原23个台站和长江下游25个台站的日降水量观测资料及NCEP再分析资料,采用广义线性模型的统计降尺度方法模拟台站日降水量,并评估了广义线性模型对日降水量的模拟能力。在建模期(1960—2005年)广义线性模型对日降水量表现出良好的模拟能力,两区域模拟结果与观测值1月平均相关系数0.75左右,7月也均超过0.5。模拟结果大部分台站日降水偏大,但偏大的量值较小;模拟的无降水准确率较高,最高值在高原区域,1月平均达85.2%。检验期(2006—2010年)广义线性模型模拟的日降水与建模期具有较好的一致性。此外,对两区域代表站的分析显示,广义线性模型模拟降水极值和降水0值的效果较好,且较好地还原了主要降水过程。总之,广义线性模型对日降水量的降尺度效果良好,适合应用于气候领域的相关研究。     

暴雨集合预报-观测概率匹配订正法在四川盆地的应用研究

利用2008—2011年6—8月中国气象局T213全球集合预报24—240 h降水预报资料和四川盆地观测降水资料,提出四川盆地暴雨集合预报-观测概率匹配订正法。该方法将集合预报降水累积概率分布与观测降水累积概率分布进行概率匹配,对降水量为50 mm的集合预报平均值进行订正,获得暴雨预报订正值(A Calibrated Heavy Rainfall forecast value),累积降水概率分布拟合函数采用Gamma函数。选取2013年6月28日—7月10日进行独立样本暴雨预报试验,分析四川盆地暴雨预报订正值分布特征和订正前后降水检验评分变化,讨论该方法存在的若干局限性。结果显示:T213集合预报对四川盆地降水预报存在预报量较观测量级小、模式预报时效越长降水预报越弱等系统性偏差,暴雨集合预报-观测概率匹配订正值普遍小于50 mm,且随预报时效延长而逐渐减小,有效地订正了T213暴雨集合预报系统性误差;暴雨集合预报-观测概率匹配订正法对"有或无暴雨"二分类暴雨预报改善较明显,ETs评分获得提高,且漏报率和空报率有所降低。     

CMA-BJ V2.0系统华北地区降水预报性能评估

利用CMA-BJ V2.0系统在2021年汛期(6—9月)华北地区预报的平均日降水量和24 h内逐时降水量,评估不同水平分辨率(3 km和9 km)在降水量、有效降水时次占比、降水强度、降水日变化等方面的预报性能。结果表明:9 km和3 km分辨率预报均可较好地反映降水量和落区,捕捉平均日降水量大于8 mm的降水区域分布特征,但降水量级的预报较观测偏大;对小时降水量和有效降水时次占比日变化的预报与观测基本一致,但对傍晚的峰值预报偏强,且多个时段空报,同时高估了小时降水量。与9 km分辨率预报相比,3 km分辨率预报对有效降水时次占比随累积降水量的变化趋势与观测更接近,对小时有效降水时次占比日变化、峰谷值出现时间的预报也与观测更接近。9 km分辨率预报对弱降水过程的预报能力更优,而3 km分辨率预报对强降水过程的预报能力更优。     

格尔木地区降水pH值变化特征及气象影响因子分析

利用格尔木市基准气候观测站2006—2017年的酸雨观测资料,分析格尔木地区降水pH值、电导率K值的变化特征及影响因素。结果表明:格尔木地区年平均降水pH值为7.34,电导率K值为138.7μs·cm~(-1),pH值呈弱碱性,属于非酸雨区。2006—2017年pH值呈上升趋势,电导率K值呈下降趋势。降水的pH值在冬春季明显大于夏秋季,平均K值春季最大为161.1μs·cm~(-1),夏季最小为120.5μs·cm~(-1),秋冬分别为125.5μs·cm~(-1)、147.7μs·cm~(-1)。降水量、风速、降水前及降水时的浮尘、扬沙、沙尘暴等天气现象对该地区降水pH值、K值一定影响。     

RegCM4.0不同对流参数化方案对山东省气温和降水的模拟

利用NCAR/NNRP2的每日4次再分析资料、NOAA的周平均OI_WK再分析资料和山东省122个观测站逐日气温和降水资料,使用RegCM4.0区域气候模式,选取MIT-Emanuel、Grell和Kuo 3种对流参数化方案,对山东省1990—2009年气温和降水进行了数值模拟。结果表明:3种对流参数化方案均能模拟出山东省平均气温和降水量的年际变化,且对气温的模拟效果总体好于降水。模拟的年平均气温偏低,其中Grell试验模拟结果最低,而Ema和Kuo试验模拟的年平均气温在内陆地区存在冷偏差(约-1℃),在沿海地区存在暖偏差(约+1.5℃)。模拟的年降水量偏少,其中Kuo试验模拟值最少。该模式对降水的模拟效果冬季最好,夏季最差。其中,夏季降水量的模拟值Ema试验较观测值偏多13.2%,Grell试验较观测值偏少17.8%。Grell和Kuo试验,对夏季和秋季降水量的模拟值与观测值的相关系数最高。     

BCC-CSM2-MR全球气候模式对东亚地区降水和气温的模拟评估

全球气候模式BCC-CSM2-MR(Beijing Climate Center-Climate System Model version 2-Medium Resolution)由国家（北京）气候中心自主研发并参与了第六阶段国际耦合模式比较计划,该模式在BCC-CSM1.1m版本基础上对大气辐射传输、深对流过程及重力波等方面进行了优化,因此,该模式对东亚地区降水和气温模拟能力的改进亟需进一步评估。本文主要基于不同格点观测数据集与中国区域站点观测数据,系统对比分析BCC-CSM2-MR、BCC-CSM1.1m两个模式版本对东亚地区季节平均降水（气温）和日极端降水（气温）的模拟能力。结果表明：（1）相比BCC-CSM1.1m,BCC-CSM2-MR改进了对东亚大部分区域季节平均降水的模拟能力,尤其是青藏高原地区夏季平均降水,明显提高了对中国东南地区、朝鲜半岛及日本降水月际变化的模拟性能;（2）BCC-CSM2-MR对东亚地区季节平均气温模拟能力改进不明显,且对东亚大部分区域气温月际变化的模拟误差大于BCC-CSM1.1m;(3)对日极端降水（气温）,BCC-CSM2-MR的模拟能力优于B...     

概率调整法在气候模式模拟降水量订正中的应用

应用概率调整法订正区域气候模式系统PRECIS在SRES A1B情景下模拟的各季节全国日降水量。以第95百分位降水量为阈值,利用Γ分布分段拟合1962年12月—1972年11月的模拟值,构建传递函数,得到1991年12月—2001年11月的订正值。结果表明:全国平均日降水量空间分布的模拟改善明显,偏差百分率高于100%的格点比例从23.5%降低到1.0%;对各地区平均降水月循环的模拟结果改善,冷季降水较暖季更接近观测,提高拟合优度是改进订正方法的关键;多数地区连续干日数、连续5 d最大降水量及极端降水贡献率的空间强度、概率分布与空间相关性的订正效果显著。总体来说,该方法对模拟中国区域降水的平均态与极端降水均有明显改善,有助于气候评估工作的展开。     

天山乌鲁木齐河源夏季降水观测中的动力损失及其修正

本文论述雨量计观测降水中动力损失的概念及其影响因素。通过不同雨量计观测降水对比实验资料的分析,评价了不同降水形态下各种防风圈的防风作用;揭示雨量计捕捉降水率与降水时段平均风速的关系,建立修正方案,确定真实降水量,修正乌鲁木齐河源夏季降水观测中的动力损失量。     

辽宁地区“8.16”特大暴雨过程数值预报产品检验

利用地面气象站和探空观测资料,对2013年8月16日辽宁地区特大暴雨过程数值模式预报的产品进行检验和对比分析,主要包括降水、500 h Pa位势高度场和副热带高压指数等。结果表明:一般性降水预报准确率T639模式整体优于EC模式,暴雨预报平均准确率EC模式略高于T639模式,T639模式和EC模式降水预报正负距平出现位置近似。多个数值模式对清原站主要降水时段(8月16日11—23时)的降水预报明显偏弱,WRF模式预报的全省3 h最大降水量远大于实况,T639模式和EC模式预报的降水量级均明显小于实况。EC模式和多模式集成72 h内降水落区与强降水中心位置的预报相对较稳定,过去15 d的滑动平均检验结果对降水预报具有一定的指示意义,72 h内EC模式的特征线预报一致性明显高于T639模式,对于辽宁省大部地区及上游高空槽附近EC模式降水预报的离散度小于T639模式。     

高桥公式在拉萨地区的适用性及其修正

选用1993—1999年拉萨站资料,通过比较多种计算方法得到的潜在蒸散量、高桥浩一郎在1979年提出的基于温度和降水量计算蒸发量的公式所得到的蒸发量以及中日季风试验资料的观测值可知:受温度、水分及相对湿度的影响,潜在蒸散量在5月达到最大值,而蒸发量的最大值则出现在7月。由于青藏高原存在冻土及融冰化雪的特殊现象,水分来源并不完全依靠于降水,所以由高桥浩一郎公式的计算值与观测值之间存在较大差距,温度越高,差值越大;鉴于温度与该差值呈正比关系,可将温度划分为小于0℃,0~5℃,5~10℃,10~15℃,大于15℃共5个等级,在不改变高桥浩一郎公式原有系数的基础上,同时考虑不同的系数对降水量进行修正,修正后的结果明显好于修正前,与观测值更接近。     

不同观测误差确定方法对地基GNSS-ZTD资料同化预报效果影响的对比分析

利用2016年6—8月华北—东北地区的地基全球卫星导航系统的天顶总延迟（GNSS-ZTD）观测资料、东北区域中尺度数值预报系统,以2016年6—8月的13 d强降水为例,开展基于Desroziers等（2005）理论的Des方法和传统方法进行观测误差确定的天顶总延迟资料同化对比试验研究,探讨Des方法相对于传统观测误差确定方法对天顶总延迟资料同化预报效果的影响,并以未做天顶总延迟资料同化的试验为对照试验,考察天顶总延迟资料在数值模式中的同化应用效果。结果表明:（1）Des方法得到的天顶总延迟观测误差诊断值较为合理,诊断值站点间差别较大,说明逐站进行观测误差诊断的必要性;（2）天顶总延迟资料同化使强降水的强度、落区预报性能得到提高,使温、湿、风等要素的预报与观测接近,Des方案同化分析、预报效果优于传统方案;（3）对2016年7月25日华北—东北强降水过程进行了同化预报分析,整体而言,天顶总延迟资料同化有效增强了对流层中低层初始湿度场,修正了积分初期水凝物含量与位置,进而改善了降水预报效果,修正了对照试验对辽宁东部地区强降水的明显漏报,且通过降水的反馈作用改进了温度与风场预报效果。基于Des方法逐站诊断观测误差相比传统方法得到的观测误差更为合理,因此能够提高天顶总延迟资料的同化预报效果,同化天顶总延迟资料能够提高降水及温、湿、风等气象要素的预报水平。      

几种雨量观测方式比对试验分析

为进一步了解不同雨量观测方式对降水测量的影响,在中国气象局大气探测试验基地进行了几种雨量观测方式的比对试验。本文利用该试验的观测资料,分析了不同雨量计及其不同安装方式对降水测量的影响,并分别给出了各雨量计的测量值。结果表明:降水测量与雨量计的安装方式极其相关,坑式安装测量的雨量值最大,其余依次为双栅、防风圈和平地安装(呈水口高出地面70cm);当前业务观测方式测得的降雨量偏小;降雪测量受风场的影响比液态降水测量更显著。     

近20年天津市酸雨变化特征及趋势分析

根据1992—2012年的酸雨观测记录,对天津市近20年的酸雨变化特征及长期趋势进行了统计分析。结果显示:天津市的降水pH值范围变化较大,1992 2012年的降水pH值在3.30 ～8.80变化,pH值低于5.6的酸性降水出现182次,出现频率21.2%。近20年来天津市降水pH值变化分两个阶段,1992-2002年降水pH年均值呈缓慢升高的趋势,pH值平均年增长率约为0.13 a ～(-1);2003—2012年为降水pH值波动阶段,增长趋势放缓,pH值平均年增长率约为0.11 a ～(-1)。近20年春季降水pH值变化趋势不明显,夏、秋两季降水pH值呈明显增加趋势,夏、秋季是主要影响天津的降水pH值长期变化趋势的季节。大气中SO_2和NO_2的浓度与降水pH值呈负相关,本地源和周边源都对天津市的降水酸度有影响。     

中国6个CMIP5模式对全球降水年际-年代际变率模拟的定量评估

本文利用美国全球降水气候中心(GPCC)的降水资料和中国参加国际第五阶段耦合模式比较计划(CMIP5)的6个气候模式[BCC_CSM1.1、BCC_CSM1.1(m)、BNU-ESM、FGOALS-s2、FGOALS-g2和FIO-ESM]的历史模拟试验的降水数据,采用可以表征降水变率相对和绝对量级的方法,定量评估了6个模式对降水年际-年代际变率的模拟能力。研究表明,观测降水的年际变率一般占总方差的65%~80%,年代际变率占总方差的10%~35%。在CMIP5历史试验中,6个模式平均的降水年际分量方差对总方差的贡献(超过70%)较观测偏强,模拟降水年代际分量的方差对总方差的贡献较小(约为10%~20%)。模式总体低估了全球平均总降水、年际降水和年代际降水的变率,但是高估了年际降水对总降水的贡献、低估了年代际降水对总降水的贡献。与观测相比,6个模式对东亚和澳大利亚地区的年代际降水的模拟都比较好,模拟与观测年代际降水方差的比值为1左右。在非洲、南美洲和海洋性大陆,BCC_CSM1.1模式模拟的降水年代际变率最接近观测;在欧亚和北美,BNU-ESM模式模拟的降水年代际变率与观测最接近。在欧亚大陆上,BCC_CSM1.1模式模拟的降水年际分量与年代际分量的方差比最接近观测;在非洲和美洲,FGOALS-s2模式模拟的降水年际分量与年代际分量的方差比最接近观测。本文的研究结果有助于理解中国当前气候模式对降水年际-年代际变率的模拟能力,以及未来改进模式。     

考虑降水时间相关性的地面观测-雷达-卫星遥感逐时降水融合方法研究

以广东省北部山区2018年汛期强降水时段4月23—28日龙舟水、5月7—11日龙舟水和9月16—17日台风“山竹”3次典型暴雨过程的逐时降水为研究对象,研究基于XGBoost算法与地统计学理论的地面观测-前两个时刻逐时降水-雷达-卫星遥感的多源逐时降水融合模型,充分考虑相邻时刻降水的时间相关性,得到空间分辨率为1 km的逐时降水融合数据。此外,分别利用XGBoost与随机森林(RF)算法进行不考虑降水时间相关性的地面观测-雷达-卫星遥感逐时降水融合对比试验,并对试验结果进行精度评价。结果表明：(1) 在3次暴雨过程中,三种融合模型的逐时降水融合结果具有类似的空间分布;(2) 与XGBoost和RF逐时降水融合结果相比,融合了降水时间相关性的逐时降水融合结果在不同暴雨过程的准确性均有明显改进,3次暴雨过程的决定系数(R2)平均提高了7.89%和23.27%;(3) XGBoost逐时降水融合模型的精度整体上优于RF逐时降水融合模型,3次暴雨过程的R2分别提高了7.1%、4.3%和31.4%。