长江上游流域面雨量预报系统

以T213数值预报产品降水格点为基础，采用权重方法和逐次订正法计算，然后根据统计、经验、模式等方法订正来预报单站降水，采用泰森多边形法计算长江上游流域面雨量的“四川省气象台长江上游流域面雨量预报系统”。     

格点选择对MAPS面雨量预报效果的影响

以MAPS数值预报产品为基础，采用1998～2001年MAPS数值格点降水预报场资料，选取长江上游六大流域不同的代表格点计算该流域不同时段、不同时效的面雨量。以历年面雨量实况为标准，对上述时段面雨量预报值进行相关分析。结果表明，格点选择不同，该流域面雨量预报结果存在较大差异，对于MAPS数值降水预报而言，采用将格点北移1纬度、东移3经度的方式，其预报效果最佳。将这种格点选择方式应用于2002年长江上游六大流域面雨量预报，其效果较好。     

应用最优化订正法制作长江上游面雨量预报

利用最优化订正法，通过对MAPS数值降水预报进行订正，制作长江上游六大流域短期面雨量预报。2002年6－10月业务试验表明，长江上游六大流域平均的常规降水面雨量预报准确率比MAPS高19％左右，强降水天气过程的击中率为48％左右，取得了较好的效果。     

数值预报产品系统性误差的客观订正

从评价Ｔ４２数值预报模式的性能出发，找出Ｔ４２系统性误差的特征及其订正的客观判据。高度场Ｈ和温度场Ｔ采用不同时间权重和空莘平滑的订正方案，风场ｕ，ｖ采用动力订正方案，湿度场Ｑ采用平流（风场）订正方案。并对Ｔ４２１９９２年４－５月的数值预报产品进行了客观订正，经过均方根误差缩减率η和误差比ｅ方案的检验，效果是令人满意的。     

LASG η坐标有限区域数值预报模式对一次登陆台风特大暴雨的数值试验

本文用LASG η坐标有限区域数值预报模式，对1975年8月河南地区登陆台风特大暴雨进行了数值试验。这次暴雨有很强的局地性，主要表现在水文站的雨量极值远超过气象站的最大雨量值，为3～16倍。一般有限区域数值预报模式预报的雨量都比气象站的最大雨量值小。与水文站的雨量极值相差更远。LASG_η坐标有限区域数值预报模式考虑了我国复杂的地形作用，具有能量和质量守恒的动力框架，考虑了与降水有关的主要物理过程。用该模式对著名的“75·8”特大暴雨5～7日3天3次暴雨作了24小时数值试验，取得了较好的预报结果:其预报最大雨量为气象站的最大雨量值的1～5倍，达水文站的雨量极值的34%～49%，为模式网格面积平均的最大深度的54%～98%。预报最大雨量中心位置偏离气象站雨量中心的距离约为0.67～1.47个网格距，偏离雨量极值的水文站的距离为0.23～1.07个网格距。这3次特大暴雨的强度、位置和其变化趋势的预报都与实况相近。同时，模式对暴雨系统和大尺度形势的预报也都与实况基本一致。该模式之所以对这种局地性很强的突发性特大暴雨有较好的预报能力，是由于它有较强的地形处理能力。还有，由控制试验和4种地形敏感性试验的结果可见，山脉的相对高度和陡峭程度，以及山脉与暴雨系统的相对位置等对暴雨的强度是非常敏感的，对地形稍有改变，其暴雨强度将减少3/4以上。这次数值试验为今后提高登陆台风特大暴雨预报水平，以及用数值模式探讨登陆台风造成的特大暴雨的物理机制，提供了良好的条件。     

卡尔漫滤波方法在四川盆地面雨量预报中的应用

本文用卡尔曼滤波方法释用ECMWF输出产品于四川盆地的面雨量预报。研究结果表明：不对面雨量做任何形式的变换做为预报对象为0小时的ECMWF输出量资料进行面量的模拟结果最好。用订正后的24－144小时ECMWF输出资料于面雨量的预报结果表明，卡尔曼滤波方法对面雨量从无到有的转折性降雨预报具有参考价值。     

长江上游流域面雨量预报系统

以T213数值预报产品降水格点为基础,采用权重方法和逐次订正法计算,然后根据统计、经验、模式等方法订正来预报单站降水,采用泰森多边形法计算长江上游流域面雨量的"四川省气象台长江上游流域面雨量预报系统".     

基于MICAPS平台的四维天气诊断分析系统

以T213模式、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，研究了面雨量的计算方法和预报方法；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，构造了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，有效的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，并建立了“山西省主要河流流域面雨量预报业务系统”。2003年将该预报系统投入业务运行，取得了良好的预报服务效果。     

用青藏高原考察订正FGGE Ⅲ b资料作中期预报的数值试验

利用1979年5—8月青藏高原科学实验取得的资料，对1979年6月15日00 GMT 100—850 hPa等9层FGGE Ⅲ b分析的高度和风场进行了客观分析订正，并以订正前后的资料为初值，用T21L5和T42L9两种不同分辨率的北半球谱模式作了5个5天预报的数值试验。研究结果表明，通过高原实验资料对FGGE Ⅲ b资料的订正，将使FGGE Ⅲ b资料在高原地区的分析得到改善。对流层上层的资料订正比下层效果明显。高原地区初值场的订正对数值预报结果有显著影响，并且对较高分辨率模式的预报结果影响更大。初值订正后不仅影响未来高原地区的预报，而且通过能量频散可以影响到我国东部和日本，大约经过5天左右，甚至可以影响到阿拉斯加和北美。     

卡尔曼滤波方法在四川盆地面雨量预报中的应用

本文用卡尔曼滤波方法释用ECMWF输出产品于四川盆地的面雨量预报。研究结果表明：不对面雨量做任何形式的变换做为预报对象用0小时的ECMWF输出资料进行面雨量的模拟结果最好。用订正后的24-144小时ECMWF输出资料于面雨量的预报结果表明，卡尔曼滤波方法对面雨量从无到有的转折性降雨预报具有参考价值。     

ECMWF集合预报产品在重庆暴雨预报中的检验与应用北大核心

利用重庆地区34个国家气象站降水资料和ECMWF集合预报降水资料,系统检验和评估了集合预报统计量产品及后处理技术产品对2014—2016年5—9月重庆暴雨的预报性能。结果表明:集合统计量产品中最大值、90%分位数、融合产品、概率匹配平均、75%分位数对暴雨预报有一定参考性,其中90%分位数和融合产品对暴雨落区预报较好,最大值对暴雨强度预报有一定指示意义,但表现为明显的湿偏差。集合预报后处理技术产品的暴雨TS评分较控制预报和集合平均有明显提高,其中概率预报、最优百分位、融合—概率匹配、频率匹配法的暴雨TS评分超过最大值,对暴雨强度预报具有较好的指导意义,其预报偏差均表现为湿偏差,融合—概率匹配和频率匹配法对暴雨落区预报较好,概率匹配—融合对降低暴雨空报率较好。     

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ECMWF细网格模式产品的湿螺旋度在四川盆地强降水预报的应用试验

利用欧洲中期数值预报中心(ECMWF)高分辨率预报场(0.25°×0.25°)资料以及四川省加密自动站降水量资料对2011年汛期7—9月和2012年5—7月共计20例强降水个例进行湿螺旋度指标的统计分析,分别归纳总结出6和24 h内强降水发生发展及落区分布的判据指标。利用这些判据指标对2012年8月30日至9月1日及9月8日发生在四川盆地的两例强降水过程及2013年汛期6—8月暴雨个例进行检验并在汛期投入了业务预报工作。检验结果表明:低层700或850 hPa湿螺旋度正值区的分布对强降水落区分布指示较好;当强降水发生时,24 h时效预报的24~48 h 3 h间隔预报场湿螺旋度数量值超过了指标值并持续了2个时次以上,达到了强降水发生的要求;零场预报的0~24 h及12 h时效预报的12~36 h间隔3 h预报场任一时刻湿螺旋度数量值达到了6 h指标判据值,对其后6 h的暴雨落区有较好的指示作用,可作为短时临近预报的业务参考;湿螺旋度订正预报暴雨发生的TS评分远高于ECMWF模式,预报效果好。     

利用T213和ECMWF数值预报产品作暴雨落区概率预报

充分利用T213和ECMWF数值预报产品的优势，对相关预报场进行定量集成。根据历史统计和产生暴雨的几个必要条件，选取相关因子进行判别，并按权重进行叠加，得出未来24h暴雨落区概率预报图，在业务应用取得了满意的效果。     

利用T213和ECMWF数值预报产品作暴雨落区概率预报

充分利用T213和ECMWF数值预报产品的优势,对相关预报场进行定量集成。根据历史统计和产生暴雨的几个必要条件,选取相关因子进行判别,并按权重进行叠加,得出未来24h暴雨落区概率预报图,在业务应用取得了满意的效果。     

利用T213物理量“垂叠法”模型制作沙澧河上游关键区面雨量预报

利用沙澧河流域上游关键区2003-2006年6-8月降水资料和同时段T213产品中预报产品,分析了关键区强降水发生前24h T213产品中比湿、相对湿度、水汽通量、水汽通量散度、假相当位温、垂直速度等物理量垂直空间结构特征,并根据不同特征,构建T213物理量"垂叠法"暴雨和大雨预报模型,对沙澧河流域上游关键区分别作大雨以上(面雨量≥20mm)和暴雨以上(面雨量≥40mm)强降水预报。通过检验和试用,该预报模型对2007-2009年6-8月沙澧河流域上游关键区面雨量≥20mm强降水预报准确率平均达54.2%,对面雨量≥40mm强降水预报准确率平均为38.9%。     

应用综合统计方法预报长江上游短期强降水面雨量

将完全预报方法和模式输出统计方法结合起来，使其优势互补。同时，充分考虑数值预报和经验预报在实际工作中的作用，改善模式输出统计中的因子组成，建立MOS预报方程，提高了统计预报模型性能。2002年6－9月业务试用结果表明，该预报方程对强降水面雨量有较强的预报能力。     

贵州西部极端对流性暴雨预报失败案例剖析

2020年6月1—2日,贵州西部发生了1次局地性的对流性暴雨过程,预报员和各数值模式对此次过程的预报量级显著偏小,对暴雨范围的低估,造成了特大暴雨、大暴雨的漏报。该文利用常规地面、高空资料,加密自动站观测资料,多普勒天气雷达资料,卫星资料及业务中常用的数值预报产品等对此次暴雨漏报案例进行剖析,结果表明：在弱天气尺度强迫背景下,高温高湿的环境中,未能准确判断对流的触发条件,未分析出露点锋、偏西风和偏南风的辐合、冷池和地面辐合线等的存在及其对强降水的影响,加之难以在短时间内对风场的发展演变进行精细分析,导致此次暴雨过程漏报;对于发生在暖湿气团中的对流性降水的预报,需考虑高温高湿环境下露点锋、辐合区、冷池、地面辐合线的相互作用触发对流并使其组织化发展,从而导致局地性、对流性强降水的产生;基于地面加密自动站资料和雷达资料等的短时临近预报可以帮助捕捉中小尺度系统,从而提高对此类暴雨的预报准确率。     

实时天气背景依赖的反射率因子间接同化及多暴雨个例试验

为避免直接同化时反射率非线性观测算子线性化带来的线性近似误差问题,目前许多研究和业务中还常采用间接同化方式来同化雷达反射率因子,其通过背景场温度判定水凝物类型及比例。基于一种实时天气背景依赖的雷达反射率因子间接同化方案,进行了4次暴雨过程（2次强对流,2次锋面）的循环同化及预报试验。结果表明:对于强对流暴雨个例,相对于传统温度判定方案,天气背景依赖方案的温度预报误差更小、降水预报评分更高,而对于锋面过程区别不明显;进一步机理分析表明,对于强对流暴雨个例,由于背景依赖方案在同化反射率因子时引入了实时天气背景信息,使得分析场水凝物结构能够更好表征实际对流特征且与其它模式变量更为协调,进而改善了模式预报的热、动力及水汽条件,从而改善了降雨预报效果;而锋面暴雨由浅对流过程占主导,水凝物以低层的雨水为主导,冰相水凝物对于该过程的影响较小,由于两种方案反演的雨水结构和量级均相似,因此降雨预报差异较小。     

一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法Ⅱ:暴雨检验评分模型及评估试验

针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在较严重的“空报”“漏报”双重惩罚,没有考虑暴雨时空分布不均和预报评分可比性不够等问题,在分析预报员对暴雨预报评分期望值基础上,设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验评分新方法和计算模型,分析了理想评分,并对2015-2016年4-10月中国中央气象台5 km×5 km定量降水格点预报和降水落区等级暴雨预报进行评分试验,获得了以下结果和结论:（1）预报员对暴雨预报评分期望值呈现梯级下降特征,与传统的TS评分存在显著差异;（2）设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验新方法,通过引入e指数函数构建暴雨预报评分基函数,进而构建暴雨评分模型,该模型可以较好地拟合预报员对暴雨预报评分的期望值,同时改善了评分在不同量级阈值处的断崖式突变情况;（3）提出了预报与观测的邻域匹配方法,即一个预报点与所定义邻域中的一组观测相匹配,并利用距离加权最大值法确定暴雨评分值权重系数,预报与观测距离越近,距离权重系数越大,评分值权重越大,提高了评分的合理性,避免了距离较远的匹配站点得高分不利于鼓励预报员提高预报精度的问题;（4）对中国中央气象台逐日5 km×5 km水平分辨率的定量降水格点预报产品和中央气象台定量降水落区等级预报产品进行了评分试验,暴雨预报准确率全国平均值大于60分。基于可预报性的暴雨预报检验新评分与传统暴雨预报TS评分逐日演变特征相似,但可以较好地解析TS为0的预报评分,解析后的新评分与预报员和公众的心理预期更为接近。