淮河流域汛期面雨量多模式预报检验评估

基于站点观测资料和四个数值模式预报资料,以2011—2012年汛期(6—8月)为例,评估四个模式对淮河流域15个子单元客观面雨量预报效果。这四个模式为欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,简称ECMWF)全球模式、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,简称JMA)全球模式、安徽省气象台业务中尺度模式MM5(Mesoscale Model Version 5)和WRF(Weather ResearchForecasting)。15个子单元面雨量预报值采用网格算术平均法计算,面雨量实况值采用泰森多边形法计算。检验评估采用平均绝对误差、模糊评分、正确率以及TS评分。检验评估结果表明:1)ECMWF预报效果整体上优于其他模式,尤其是在小雨到大雨等级优势明显;JMA、MM5以及WRF的预报效果依次降低。2)各模式预报效果均表现出随降水等级(小雨、中雨、大雨、暴雨)增大而下降的趋势。3)随预报时效(24、48、72 h)延长,各模式预报效果逐渐下降。4)分析典型个例发现,ECMWF、JMA及WRF对于24 h预报时效的强、弱降水过程,预报效果存在较明显差异,对于强降水过程预报等级偏小;MM5对于强、弱过程预报等级均有所偏大。     

多模式多分辨率面雨量预报在淮河流域的性能评估

利用2015～2017年淮河流域汛期ECMWF(空间分辨率0.125~ox0.125~o)、JMA(空间分辨率0.5~ox0.5~o)、WRF(空间分辨率0.1~ox0.1~o)6h、12h、24h时间分辨率的降水预报产品计算淮河流域面雨量预报,对比评估各预报时效的绝对误差、相对误差、晴雨正确率及各量级面雨量预报的TS评分。结论如下:(1)0～72h预报时效,EC的绝对误差最小、WRF居中,JMA最大。(2)三个模式的晴雨正确率随着时效的增加缓慢下降,但都维持较高水平。(3)EC和JMA的面雨量预报存在系统性高估。(4)WRF在对短历时强降水的预报性能优于其他两个模式。(5)各模式的面雨量预报性能存在日变化,且随着降水强度的增大,日变化特征更加显著,对午后到傍晚的暴雨预报准确率明显低于其他时间段。     

多种细网格模式对湖南水库流域面雨量的预报检验

选取2016年5—12月欧洲ECMWF、日本JMA、T639、德国GERMAN、湖南本地细网格HNGRIB的高分辨率降水预报产品,从预报时效、流域区域、面雨量量级、影响系统和预报偏差五个方面,检验分析了各模式对湖南水库流域面雨量的预报效果。结果表明:各细网格模式对流域面雨量的预报能力随预报时效的增加而下降,但ECMWF和JMA的预报效果相对较好且稳定,T639最差;各模式在非汛期10—12月的流域面雨量预报效果要优于汛期5—9月;随着面雨量量级增大,各模式的预报能力均下降,特别是对30mm以上的面雨量预报能力非常低;各模式对高空槽降水的预报能力最好,对西南低涡降水的预报能力最差;ECMWF、JMA、HNGRIB在各个时效上存在面雨量预报偏小的情况,而GERMAN、T639随着时效的增加,面雨量预报偏大的情况增多。     

基于多模式的巢湖降水集成预报效果检验

利用2014年2月—2015年9月中尺度模式(INCA、WRF)、全球模式(ECMWF、JMA)预报数据,结合巢湖湖泊周边区域站降水实况数据,应用加权平均法建立方程,开展多模式集成预报实验,得到不同时效最佳集成预报方程,并对各时效的方程预报能力进行了对比检验。结果表明:在最佳集成方程中,ECMWF模式预报稳定性较好,权重最大。随着预报时效的延长和降水量等级增大,集成预报和各单一模式预报的误差逐渐增大,评分逐渐降低。集成预报比单一模式预报的误差明显降低,预报准确率有所提高,开展多模式集成预报具有明显优越性。     

浙江省水库流域面雨量的多模式预报效果分析与检验

基于站点观测资料和欧洲细网格(ECMWF)、日本高分辨率(JMA)及多模式客观集成预报技术(OCF)模式预报资料,以2015年2-7月为例,评估这三种模式对浙江省6个水库流域客观面雨量预报效果。水库流域面雨量预报值采用网格算术平均法计算,面雨量观测值采用泰森多边形法计算。检验评分方法采用平均绝对误差、TS评分(Threat Score)和模糊评分法。初步检验结果表明:1)ECMWF对大雨暴雨的预报效果优于其他模式的,OCF对中雨的预报效果优于其他模式的,对小雨预报,三种模式效果相当。2)各模式预报效果均随着降水等级增大而下降。小雨时,空报率远高于漏报率,其中ECMWF和OCF漏报率不到10%;大雨暴雨时,漏报率远高于空报率,其中JMA漏报率达75%~90%。3)三种模式对浙江中部北部地区水库流域面雨量预报效果整体优于对浙江南部地区水库的,且随着降水等级升高,南北水库之间预报效果差异增大。4)ECMWF对大雨暴雨的预报效果随着时效临近表现为明显改善,OCF和JMA在72 h预报时效以外,预报效果随时效临近呈改善趋势,在72 h时效以内,预报效果不稳定。     

基于ECMWF集合预报的淮河流域面雨量预报性能评估

对面雨量预报进行性能评估可以更好地发挥降水预报在流域防汛抗旱调度中的决策支持作用。分别利用CMORPH融合降水产品与地面降水观测资料估算2008—2017年淮河流域15个子单元逐日面雨量;利用2013—2017年ECMWF集合预报降水产品,采用正确率、TS评分、空报率、漏报率、CPRS、RCRPS、CRPSS等指标,对淮河流域面雨量预报性能进行评估。结果表明:CMORPH融合降水产品与地面降水观测资料的面雨量估算结果之间存在显著的线性相关,CMORPH融合降水产品可用于淮河流域面雨量估算; ECMWF确定性预报的晴雨预报正确率随着预报时效延长呈下降趋势,平原地区各等级面雨量TS评分高于山区,大暴雨以下量级降水预报量级有不同程度偏大现象;各累积时段集合预报性能基本上随着预报时效延长逐渐降低,0～96 h集合预报相对于气候均值预报的优势更为明显;汛期山区集合预报性能整体优于平原地区,非汛期反之。     

基于多模式2015年江西省汛期区域性暴雨的检验

利用24 h降水实况资料和高空实况形势场资料、ECMWF模式形势场预报资料及ECMWF、JMA、T639模式降水预报资料,对2015年江西省汛期(4月上旬至7月上旬)区域性暴雨的时空分布特征进行分析,并对2015年江西省汛期区域性暴雨的影响系统和降水预报结果进行了短期主观检验,对比分析了ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省区域性暴雨系统预报的效果。结果表明:ECMWF模式对江西省汛期暴雨天气系统的调整和演变具有一定的预报能力,如对副热带高压和西南急流的预报;但随着预报时效增加,预报误差增大。ECMWF模式预报的48 h和72 h副热带高压强度较实况明显偏弱,预报的副热带高压西脊点位置偏东,随着季节转变预报的副热带高压强度明显偏弱,其中24 h预报的准确率较高。ECMWF模式对高空槽的预报基本准确;ECMWF模式对切变线移动的总体预报效果较好,72 h预报的切变线移动偏慢;ECMWF模式对700 hPa西南急流强度的预报易偏弱,对850 hPa和925 hPa西南急流的预报易偏强;ECMWF模式预报的急流轴位置多数偏北;ECMWF模式对低层比湿的预报较实况偏强。随着预报时效临近,ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省汛期区域性暴雨的预报具有较强的调整能力;JMA模式预报的暴雨与实况最接近,表现出对雨带分布具有较强的预报性能,但对降水量级预报偏弱;ECMWF模式对降水强度的预报性能较好,预报的降水分布总体偏北;T639模式预报的主雨带范围较实况偏大,3个模式均存在对暴雨以上量级降水漏报的问题。     

基于多模式2015年江西省汛期区域性暴雨的检验

利用24 h降水实况资料和高空实况形势场资料、ECMWF模式形势场预报资料及ECMWF、JMA、T639模式降水预报资料,对2015年江西省汛期(4月上旬至7月上旬)区域性暴雨的时空分布特征进行分析,并对2015年江西省汛期区域性暴雨的影响系统和降水预报结果进行了短期主观检验,对比分析了ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省区域性暴雨系统预报的效果。结果表明:ECMWF模式对江西省汛期暴雨天气系统的调整和演变具有一定的预报能力,如对副热带高压和西南急流的预报;但随着预报时效增加,预报误差增大。ECMWF模式预报的48 h和72 h副热带高压强度较实况明显偏弱,预报的副热带高压西脊点位置偏东,随着季节转变预报的副热带高压强度明显偏弱,其中24 h预报的准确率较高。ECMWF模式对高空槽的预报基本准确;ECMWF模式对切变线移动的总体预报效果较好,72 h预报的切变线移动偏慢;ECMWF模式对700 hPa西南急流强度的预报易偏弱,对850 hPa和925 hPa西南急流的预报易偏强;ECMWF模式预报的急流轴位置多数偏北;ECMWF模式对低层比湿的预报较实况偏强。随着预报时效临近,ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省汛期区域性暴雨的预报具有较强的调整能力;JMA模式预报的暴雨与实况最接近,表现出对雨带分布具有较强的预报性能,但对降水量级预报偏弱;ECMWF模式对降水强度的预报性能较好,预报的降水分布总体偏北;T639模式预报的主雨带范围较实况偏大,3个模式均存在对暴雨以上量级降水漏报的问题。     

2019年汛期大渡河流域面雨量多模式预报效果检验

基于站点观测资料、格点实况资料和智能网格、西南区域中心业务运行的中尺度模式系统(southwest center WRF ADAS real-time modeling system, SWCWARMS)及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式资料,以面雨量为研究对象,采用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等,对2019年6—10月大渡河流域面雨量预报效果进行检验评估。结果表明:预报平均绝对误差、预报正确率及模糊评分检验显示,智能网格的预报效果总体上优于其他模式。随着面雨量等级的增大,TS评分逐渐降低,空报率逐渐减小,漏报率逐渐增大,模式的预报能力逐渐降低。ECMWF模式在小雨和中雨面雨量预报中优势明显,智能网格在大雨和暴雨等级面雨量预报中表现较优。3个模式在小雨和中雨等级面雨量预报中预报的等级偏大,在大雨和暴雨等级面雨量预报中预报的等级偏小。各模式对典型降水过程面雨量预报结果表明,SWCWARMS模式对面雨量的预报等级均偏大,而智能网格和ECMWF模式对小雨和中雨的预报等级偏大,对大雨预报等级偏小。     

多源降水预报集成技术应用研究

基于欧洲中期天气预报中心全球高分辨率预报模式ECMWF、中国自主研发的新一代业务化区域数值模式GRAPES_Meso和WRF中国全国区域预报模式的降水预报结果进行未来3 d降水集成预报。以中国地面-卫星-雷达三源融合逐时降水格点产品(CMPA-Hourly,V2.0)作为"观测值"进行建模,采用消除偏差多模式平均法和基于无偏平均绝对误差集成法对中国大陆地区进行降水集成预报,同时采用2800个国家自动气象站降水观测数据对降水集成预报效果进行检验。结果表明：基于无偏平均绝对误差的降水集成方法能够综合每个模式成员降水预报场的优势,提供一种更为稳定可靠且具有更高分辨率的优质精细化降水预报产品;其在试验期间对中国大陆地区汛期的降水预报ETS评分,优于消除偏差多模式平均降水集成预报和最优单模式降水预报,BIAS评分更接近于1,与"实况"的距平相关系数也明显提高,是对降水大值捕捉能力较优的一种集成方法,尤其对中雨到暴雨量级预报的改进较好。     

概率匹配订正法在湖北襄阳地区降水预报中的应用

数值预报产品在天气预报预警中有着重要的作用。2016—2020年汛期ECMWF模式预报降水与湖北襄阳区域站观测降水的对比分析表明：ECMWF对中雨及以上降雨的预报，第1、2天预报偏小，而第3天预报偏大；三个预报时段强降雨中心位置偏差无规律。为了更好地对ECMWF产品进行释用，提高汛期降水预报准确率，从概率匹配角度研究了不同降水量级订正值，并对2021年汛期ECMWF降水预报进行逐日检验。结果显示：概率匹配订正法可有效地改善模式预报性能，对中雨及以上降雨预报均有良好的订正效果，尤其对第1天暴雨预报改进最为明显。228站平均的TS评分提高了6个百分点，由11.1%增加到17.1%，漏报情况改良了13.5个百分点，由85.0%降为71.5%。采用该订正法开展定量降水预报，由于增加了当地降雨概率分布的背景信息，能表现出比原模式更高的参考价值。     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

2013年汛期华中区域业务数值模式降水预报检验

为充分了解华中区域中尺度业务数值预报模式更新为WRF后的预报性能,对该模式2013年汛期24 h和48 h的累积降水预报产品,采用TS评分、预报正确率、漏报率、空报率、偏差及ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明：从日平均降水率分布来看,24 h预报的降水中心位置和强度与实况更接近,48 h的预报明显偏大、偏强;汛期总体降水检验表明,该模式的降水预报以偏大为主,随着降水量级的增大,TS和ETS评分逐渐减小,且ETS评分逐渐靠近TS;逐月降水检验结果发现,该区域汛期月晴雨预报正确率与雨日率呈正相关;通过梅雨期WRF与GRAPES_Meso的预报对比检验可见,两个模式都表现出了较好的预报性能。值得指出的是,随着降水量级的增大,WRF模式降水预报优势逐渐显现。总的来说,该模式的降水预报产品具有一定的参考价值。     

WRF-RUC在2014年江西汛期降水预报中的检验分析

利用江西省92个国家气象观测站雨量资料,对2014年汛期江西WRF-RUC系统的降水预报进行逐6 h、12 h和24 h晴雨检验、降水分级检验以及同期区域暴雨个例检验分析。结果表明:1)6 h、12 h、24 h晴雨检验PC评分分别达0.6、0.7、0.8,系统表现了稳定的预报性能。2)系统对小雨、中雨和大雨具有较好的预报能力,对局地暴雨、大暴雨的预报能力较弱,而对区域暴雨的预报具参考意义。3)系统有效地缩短了spin-up时间,系统在积分6 h后达到最佳预报性能,并在起报后6—12 h时段,预报效果最佳。4)系统对降水范围以及小雨、中雨、大雨过度预报,对暴雨、大暴雨范围预报比较合理。     

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。     

概率匹配平均法在山东强降水预报中的应用

基于WRF集合预报系统开发了概率匹配平均降水产品,选取了山东省2014—2016年共13次强降水过程,检验评估了概率匹配平均法在山东省强降水预报中的综合表现。结果表明：对于不同的强降水过程,各预报产品的预报能力差异较大,尤其是对暴雨以上量级降水的预报存在较大偏差;概率匹配平均相对集合平均,对大雨以上量级降水预报有明显改善,较WRF确定性预报产品也有一定提高,对强降水预报具有一定指示意义;该方法的改进主要体现在对不同量级降水的调整上,尤其是强降水的落区,相对集合平均增大了强降水的范围和强度,但对整个区域的总降水量预报没有很好的改进作用。     

中小河流域暴雨洪涝灾害风险评估及效果检验

本文基于FloodArea水动力模型及WRF模式,运用气象资料、水文资料、地理信息资料、社会经济统计资料以及灾情调查资料等,以长江一级支流的秋浦河流域为研究区,开展中小河流域暴雨洪涝灾害风险评估及效果检验。结果表明:FloodArea模型对洪水的淹没范围、淹没水深以及淹没历时等具有较好的模拟效果,可用于中小河流域暴雨洪涝灾害风险评估与预警业务,并由此初步建立了包含模式降水预报→面雨量计算→洪涝淹没模拟→风险评估→预警发布→效果检验等环节的暴雨洪涝灾害风险评估及效果检验业务流程,实现从以往常规的强降水预报到暴雨洪涝灾害预报的业务延伸,可进行推广应用。     

2013年华中区域中尺度业务数值预报的客观检验

应用国家气象中心模式检验方法,对华中区域中尺度业务数值预报模式WRF和中国气象局下发的GRAPES模式2013年1-12月的预报产品（包括降水、2 m温度场、850 hPa温度场、850 hPa风场和500 hPa位势高度场预报）进行统计检验。检验结果表明：所有要素24 h预报均优于48 h;对于晴雨预报,GRAPES模式TS评分高于WRF,但随着降水量级增大,WRF的TS评分基本都高于GRAPES,同时WRF降水预报范围明显偏大;分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现,WRF的2 m温度场预报优于GRAPES,且暖季预报优于冷季;形势场要素分析表明,WRF对850 hPa温度场和风场预报具有相当大的优势,全年误差变化较稳定,而对500 hPa位势高度场的预报误差存在一定的季节性特征,即夏半年WRF高度场预报优于冬半年,GRAPES模式则相反。总体上,华中区域中尺度业务数值模式产品对天气预报具有一定的参考价值。