MM5模式在三峡工程大风预报中的应用及检验分析

利用基于MM5中尺度模式的短时预警系统的逐小时风向风速预报产品和三峡工程周边自动气象站逐小时观测资料,对2007年1月至2008年5月三峡坝区发生的大风大气进行预报检验分析.结果表明,中尺度模式对雷雨大风基本无预报能力,但对晴卒系统性大风有很强的预报能力,模式可以对晴空系统性大风的出现时间、强度变化趋势和风向提供较准确的预报,对晴空系统性大风的结束时间也有一定的预报能力.宜昌市气象局利用基于中尺度模式的短时预警系统预报晴空系统性大风,用多普勒雷达对雷雨大风进行临近监测,近年来在三峡工程气象保障服务中取得了良好的服务效果.     

集合预报在渤海极大风预报中的应用

利用2015年2月至2018年2月地面气象常规观测中逐小时极大风及欧洲中期天气预报中心集合预报中6 h极大风预报数据,选取渤海海域代表站点,对集合预报极大风产品进行预报误差特征分析。分析表明:集合预报极大风产品的离散度明显偏小于均方根误差,各个预报成员的预报结果集中与否并不能反映出预报可信度。受模式预报能力所限,无法简单通过集合预报选取出最为可信的预报结果。集合平均、第75%分位值、最大值在极大风预报中各有优劣,因此基于以上三个统计量及不同量级风速发生的频率建立了渤海极大风预报客观订正方法,试验对比分析表明,该订正方法可以使极大风预报准确率有效的提高,为大风天气过程预报提供重要参考。     

上海沿岸海域风场质量控制与预报检验

利用2016年上海沿岸海域19个站点的风场资料,进行了风场质量控制,包括完整性检查、内部一致性检查、持续性检查和高度订正。同时挑选10个站点作为实况对2016年风场模式预报进行检验,包括风速预报误差、风速预报准确率和风向预报检验,对比了风场观测资料质量控制前后的检验结果,最后对两次大风过程进行了检验。结果表明:预报检验结果均随着预报时效的增加而变差;整体误差秋季和冬季较小,6月和7月误差较大;分级检验0～5级风速准确率在0.9～1之间,预报值比实况偏大,6级以上风速预报准确率逐渐降低,且预报值比实况偏小;风向检验呈现明显的季节性,冬季12月、1月误差小,准确率最高,夏季6月误差最大,准确率最低;质量控制后检验结果都得到正面提升;两次大风过程预报准确率均在70%以上。     

太原雷暴大风潜势预报方法研究

利用太原市7个国家观测站实况、探空以及MICAPS等资料，对1998—2018年5—9月太原的雷暴大风进行天气学分型，选取雷暴大风的消空因子以及不同天气型下的预报因子并确定其阈值，利用指标叠套法，建立雷暴大风潜势预报方法，并进行预报检验。结果表明：(1)选取700 hPa温度露点差、850 hPa与500 hPa的温差、条件性稳定度指数和混合相层4个环境参数作为消空因子并确定了消空阈值。（2）将雷暴大风分为高空槽型、冷涡型、切变线型、西北气流型和副高边缘型5类，选取了5类天气型下雷暴大风的预报因子，利用指标叠套法，建立了太原雷暴大风潜势预报方法。(3)运用雷暴大风潜势预报方法开展历史样本回报检验和2019-2020年试预报检验，取得了较好的预报效果。     

桂林雷暴大风临近预报研究

该文建立了桂林雷暴大风天气潜势CWP算法,结合雷达回波的外推技术给出雷暴大风临近预报方案.算法构建中使用了桂林市多普勒雷达可扫描范围1.5°仰角的回波参数和对应区域的雷暴大风实况资料,对样本的检验表明,CWP对于发生于桂林市的雷暴大风天气具有一定的预报能力.     

广西大风短临预报预警方法的研究与应用

分析了大风短临预报的现状、困难和原因,重点介绍数据挖掘技术在广西大风短临预报预警方法研究中的应用,利用2019年7月11日—9月11日期间的数据,对广西大风短临预报预警系统的预报能力进行TS评估和时效性检验,结果表明:该系统对广西89个台站所做的大风蓝色预警、大风黄色预警,以及不分级TS评分检验,预报准确率达到18%以上,具有较好的准确率和提前量。     

ECMWF细网格数值预报产品在乌鲁木齐东南大风 预报中的释用

利用ECMWF细网格数值预报产品和区域自动站、风廓线雷达等常规观测资料,对乌鲁木齐2013年春季南郊发生的一次东南大风过程进行诊断分析和预报释用,揭示了乌鲁木齐东南大风发生和维持的物理机制,发现细网格资料在预报时空分辨率和预报性能等方面均有提高,对东南大风预报具有指示意义,提高了预报的准确性。分析表明：达坂城至南郊一带东南风频发是由于春季地面蒙古高压部分南掉,形成东西间气压梯度力同乌鲁木齐南郊地形狭管方向一致时,并在“慢坡”重力下滑的共同作用下所形成的回流型东南大风;细网格850hPa风矢量、10m高度上的风、海平面气压场、2m高度上的温度等要素预报,对乌鲁木齐南郊东南大风的起止时间、风速量级及落区的预报有较好指示意义。     

一次天山翻山大风天气的诊断分析及预报

利用常规观测资料和NCEP 2.5°×2.5°网格再分析资料,对2009年4月16日天山翻山大风的物理机制进行了诊断分析。结果表明：高空急流、垂直环流共同作用是高空动量下传的重要动力机制,500～850hPa较深厚的强冷平流输送是翻山大风形成的热力因子。同时得到天山翻山大风一些有益的预报指标。     

基于概率密度匹配方法的WRF模式阵风风速误差订正

为提高数值模式对阵风风速预报能力,采用概率密度匹配方法 (Probability Density Function Matching Method,简称PDF方法)对WRF模式地面极大风速预报数据开展误差订正。结果表明:①基于PDF方法订正后的阵风预报效果明显优于WRF预报结果,当实况极大风力≤5级时,两种预报结果均与实况较为一致;当实况极大风力≥6级时,WRF预报相比实况明显偏小,而PDF方法订正结果则与实况较为接近;②对比不同地形条件下两种预报结果发现,在实况风力整体偏弱的平原地区,WRF预报和PDF订正结果对极大风的预报效果均较好;在风力偏强的山区和沿江河谷地区,PDF订正结果的预报效果相比WRF预报则有明显提升;③对2017年安徽省81个国家站逐日极大风速的预报效果检验发现:预报误差和过去五年整体拟合误差基本相当,说明基于2012—2016年历史数据建立的概率密度分布函数可以代表安徽各站多年的实况和WRF预报极大风速的联合分布特征,利用PDF方法进行逐日极大风速预报具有一定的可靠性。     

窄带回波在大风超短时预报中的应用

利用新一代天气雷达回波资料,结合地面实况资料,对2004年8月22日发生在新疆准噶尔盆地南缘的一次雷雨大风天气过程进行了分析,认为窄带回波的形态特征及其演变可为大风超短时预报提供较可靠的信息。     

概率密度匹配方法在我国近海海面10 m风速预报中的应用

海面风速对航运及海上生产作业影响重大,但数值模式对于海面的风速预报仍存在较大误差。为降低数值模式海面10 m风速预报的系统性误差,提高海上大风预报准确率,基于2017—2019年中国气象局地面气象观测资料对ECMWF确定性模式的10 m风场预报结果进行检验评估,并采用概率密度匹配方法对模式误差进行订正。分析结果表明,概率密度匹配方法可有效地改善数值模式10 m风速预报的系统性误差,订正后风速在各个预报时效和风速量级的平均误差均较订正前有所降低。对于大量级风速的预报,经概率密度匹配方法订正后的风速预报的漏报率可减少10%以上。订正后12 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差分别由4.15 m/s、5.61 m/s降低至3.12 m/s、4.08 m/s,120 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差由7.38 m/s、9.35 m/s减小至6.46 m/s、8.07 m/s。在冷空气、台风大风天气过程中,基于概率密度匹配方法订正后的风速与实况观测更接近,能够为我国近海洋面10 m风速的预报提供更准确的参考。      

我国近海洋面10 m风速集合预报客观订正方

利用2013—2015年ECMWF集合预报10 m风场及我国沿岸和近海88个代表站点风速实况观测,建立基于ECMWF集合预报众数的我国近海洋面10 m风速客观订正方法。集合预报众数正确率及稳定性高于中值及平均值,因此基于集合预报众数,综合考虑历史数据的预报概率及集合预报各个成员的分布情况进行客观订正,可以提高订正效果。订正后的6~7级、8~9级风速偏小的误差及TS评分有明显改进,其中72~120 h预报时效的8~9级风速预报的TS评分由0.04增加到0.44,能够有效提高中长期时效大量级风速的预报能力。订正的风速产品对于我国近海冷空气及台风大风天气过程有较好的预报效果。     

张掖春季槽型大风分析与预报

根据1988—1992年3—5月的逐日天气图及有关气象资料,分析了春季张掖产生槽型大风的环流特征,并给出了槽型大风的预报方程。     

永新县春季雷雨大风预报

雷雨大风属强对流天气。为了提高强对流天气的预报准确率，增强服务能力，本文对1983～1989年3～4月出现的雷雨大风进行了统计分析，归纳出春季（3～4月）发生雷雨大风的环流形势特征，并以此作为春季雷雨大风的起报讯号，结合有关指标站和单站要素，建立了春季雷雨大风预报方程，经199o～1994年3～4月业务应用，效果良好。1春季雷雨大风的形势特征经普查1983～1989年3～4月500hPa和700hPa实况分析图，可见在高原东部（30～35°N，100～110°E）有明显的冷槽，槽前槽后的风切变明显，平均风速在10n。／。以上，低层850hPa实况分析图上在长…     

基于概率与权重的雷暴大风潜势客观预报方法研究

采用2007—2015年5—8月NCEP再分析资料和国家站、区域站雷暴大风实况观测资料,利用权重和概率统计相结合的方法,确定与雷暴大风联系紧密的物理量,统计其在所选物理量不同阈值范围内出现的概率,建立雷暴大风概率潜势预报方程,并对预报结果进行检验。结果表明:(1)雷暴大风出现在白天与夜间所选物理量参数有所不同。无论白天或夜间,其在山区与其它地区的物理量阈值亦不同。(2)所选每个预报因子的概率统计结果与雷暴大风发生的环境条件基本相符,该概率由因子达到阈值范围内的样本数和在此区间内出现雷暴大风的样本数两者共同决定的。(3)该方法对08—20时和20—08时两个时段雷暴大风预报的命中率均较好,尤其2016年7月最高,预报概率为"60%以上"的命中率接近93%,可预报出雷暴大风出现的概率潜势和可能发生的区域;同时,空报率较高;预报概率为"80%"的预报临界指数更高。     

基于机器学习的风场预报订正方法研究

为了实现更准确的站点风预报,结合中尺度数值模式WRF预报结果和自动气象站观测数据,采用反距离加权插值法,将模式网格和观测站点的数据进行融合构建训练集,利用3种机器学习方法对WRF预报的风场结果进行订正,优化风场预报准确率。其中随机森林模型实现风速的预报均方根误差(RMSE)平均降低了18.22%,风向降低了15.97%;LightGBM模型对于风速、风向的RMSE平均降低了18.60%和17.56%;深度神经网络模型对于风速、风向的RMSE平均降低了5.53%和9.10%。对2020年宁波市9个大风过程进行检验,利用LightGBM模型对于3个站点预报进行订正,结果表明风速的RMSE从4.61 m/s下降到2.14 m/s,平均降低了53.58%,风向的RMSE从30.31°下降到18.20°,平均降低了39.95%。     

台风大风预报研究回顾

大风是台风引发的三大灾害之一,考虑到现有的台风大风研究相对较少、预报经验也比较不足,因此对其预报方法进行回顾总结具有十分重要的意义。从经验预报、统计预报、数值模式预报及数值预报产品释用等4个方向梳理了台风大风预报技术的研究与应用现状:天气图、卫星云图和雷达图是经验预报中非常重要的工具;统计预报根据方法的不同可细分为回归预报、客观相似预报和气候持续性预报;数值模式预报方面,国内外多家机构都研发了相应的台风大风预报产品;数值预报产品的释用目前则包含了动力释用、统计释用和人工智能释用。同时总结了上述4类预报方法各自的优势和不足。最后,讨论了未来研究与实际业务中进一步提高台风大风预报能力的可能发展方向。     

台风网格风场主客观融合技术的应用及评估

针对实际预报工作中,台风主观预报和模式风场客观预报不一致的问题,基于南海台风模式(CMATRAMS)资料、实时台风主观预报资料,采用一种考虑下垫面作用的动力解释应用方法TCwind,得到了能较合理描述台风风场的数学方程组,结合网格预报技术,进行台风主观预报和模式风场的主客观融合,实现了台风风场预报的订正,能为网格预报提供有效辅助。以实时台风主观预报为评判标准,检验评估了2018—2019年西北太平洋所有台风的融合订正效果,发现订正后的台风风场中心能较准确地向主观路径预报调整;台风中心附近最大风速相较模式显著增强,趋近主观强度预报;台风环流风速比模式原始风速增大,风场结构分布相比模式原始风场也更合理。      

BP人工神经网络在MM5预报福建沿海大风中的释用

利用MM5中尺度数值模式输出的福建沿海6个气象站2004年5月到2007年10月每天08、20时48 h每6 h间隔的风速预报和实况资料,采用不同隐层以及节点数,按照风速大小分类建立人工神经网络模型,以此为基础应用BP人工神经网络建立风速预报模型,并将该模型应用到2008年1月至2009年2月福建沿海平潭、崇武、东山三站风力预报,对其效果进行检验。结果表明,采用一层隐层3个隐层节点数的人工神经网络模型是预报风速的最佳模型;经人工神经网络订正后,沿海风速预报比MM5模式预报有很大改善,特别是对大风(10 m.s-1)预报能力有极大提高,其Vs评分比MM5模式提高60分;经检验,经人工神经网络订正后的风速预报精度比MM5模式提高约32.3分,总体上,随风力增大,订正后的风速预报效果越好。     

2017年秋季河北一次飑线引发的雷暴大风过程分析

利用常规地面高空观测资料、地面自动站资料、NCEP 1°×1°再分析资料、卫星云图、多普勒天气雷达资料等,对2017年秋季发生在河北省中部的一次由飑线引发的雷暴大风天气进行分析。结果表明：本次雷暴大风过程发生在高空冷涡底部,槽后冷空气与低层暖平流叠加配合地面冷锋的有利天气背景下,由飑线回波直接造成。环境条件中水汽和热力达到了中国华北地区产生强雷暴大风的平均值,大气温度直减率和垂直风切变比夏季更适宜,但能量不如夏季充足。飑线的强度、形态与夏季产生雷暴大风的雷达回波特征无异,但依据低层径向速度大值区预警秋季飑线大风需提高阈值。秋季飑线过程中地面同样伴随风场辐合、雷暴高压等中尺度系统,冷池密度流作用有利于地面大风产生。