中期数值天然预报的误差订正方法探讨

本文利用一个全球谱模式（Ｔ６３Ｌ９）和１９９４年４个时段个例的全球客观分析资料探讨了中期数值天气预报的误差订正方法。个例分析的结果表明,采用定常误差订正和时空平滑误差订正方法,误差订正效果显著,可考虑在业务系统中采用。     

一种雷暴运动路径的预测方法

采用线性外推结合位置预测误差订正的方法开展雷暴路径的预测研究,并结合个例进行检验和效果评估,以此来进一步改善雷暴路径预测,研究结果表明:确定位置误差订正的阈值为0.005°时修正的结果更接近TITAN输出的结果;线性外推结合位置预测误差订正的方法在路径预测上与TITAN预测的结果相接近,比直接使用线性外推有较大的改进。     

GRAPES全球模式的误差评估和订正

以欧洲中期预报中心的ERA-interim再分析资料为参考,对GRAPES全球模式的数值预报结果误差进行了评估,并运用基于历史资料的模式距平积分订正（ANO）方法,对数值预报结果进行了订正试验,检验了ANO方法对GRAPES模式全球中期天气预报的订正改进效果。对1984~2014逐年7月15~24日10天的预报结果订正前后对比分析表明,ANO方法对不同区域位势高度、温度等要素预报订正效果明显,31个个例200 hPa位势高度一周预报距平相关系数平均提高0.05、均方根误差减少12 gpm。其它各层误差订正也显示类似结果,验证了ANO方法对提高GRAPES全球模式10天数值天气预报技巧的有效性,并与MOS（Model Output Statistics）方法对比,更便利、更经济,具有更好的可操作性以及业务预报应用能力。     

动力延伸(月)数值天气预报中的信息提取和减小误差试验

用一个全球谱模式通过较多个例的月数值天气预报试验,研究了预报结果的有用信息提取问题.模式预报误差的谱分析表明,纬向平均(零波)场误差占很大比例,试验了两种用气候倾向改善纬向平均(零波)场误差的方案,一是对逐日预报结果进行订正,二是在积分过程中进行订正,两种方案都取得了一定成效.     

一种气温的数值预报权重误差订正释用方法

该文在对几种数值预报产品的气温要素预报结果进行检验的基础上,尝试建立了一种权重误差订正方法:通过对数值预报产品进行检验订正,首先根据EC粗网格预报结果结合典型天气形势判断气温走势建立方程,对不同预报产品以近期准确率作为权重平均并结合误差加以订正,建立订正预报方程,对历史个例的检验和试报说明此方法对于提高气温预报的准确率,减小误差是有效的。     

复杂地形下地面观测资料同化III. 两种解决模式地形与观测站地形高度差异方法的对比分析

模式地形与观测站地形高度差异是地面资料同化方案设计中的一大难点。本文通过个例和单点试验对第I和第II部分 (徐枝芳等, 2007a, 2007b) 中涉及的两种解决模式地形与观测站地形高度差异的地面资料同化方法 (即增加温度地形代表性误差和温度订正方法) 进行对比分析, 并将这两种方法应用于WRF_3DVAR, 进行3个月的连续数值试验。研究结果表明: 随着地形高度差异的增加, 采用增加观测误差方法得到的估计值向其它资料同化分析值 (背景场值) 靠近, 在一定的高度差异下则失去了同化分析地面资料的意义; 温度订正方法对温度递减率的取值较为敏感, 在有探空资料参与同化分析时, 温度递减率取值敏感性相对减弱。当采用的订正值较为准确时, 采用温度订正方法较增加观测误差方法能更好地处理两种地形高度差异, 地面资料信息应用更充分, 得到的估计值最有可能接近真实值。当模式地形与观测站地形高度差异较小 (小于100 m) 时, 两种解决模式地形与观测站地形高度差异的方法达到的效果基本一致。单点及个例试验表明, 有探空资料等高质量观测参与同化分析时, 采用增加观测误差方法得到分析场更接近真实场。三个月连续试验也表明有探空资料参与同化分析时, 采用增加观测误差方法比温度订正法改进的郭永润同化方案 (Guo et al., 2002) 同化地面资料效果好, 且加入地面资料同化对所有量级降水预报都有所改善。当地面资料同化方案没处理好时, 加入地面资料同化的效果反而不如不加地面资料同化。     

复杂地形下地面观测资料同化Ⅲ.两种解决模式地形与观测站地形高度差异方法的对比分析

模式地形与观测站地形高度差异是地面资料同化方案设计中的一大难点.本文通过个例和单点试验对第Ⅰ和第Ⅱ部分(徐枝芳等,2007a,2007b)中涉及的两种解决模式地形与观测站地形高度差异的地面资料同化方法(即增加温度地形代表性误差和温度订正方法)进行对比分析,并将这两种方法应用于WRF_3DVAR,进行3个月的连续数值试验.研究结果表明:随着地形高度差异的增加,采用增加观测误差方法得到的估计值向其它资料同化分析值(背景场值)靠近,在一定的高度差异下则失去了同化分析地面资料的意义;温度订正方法对温度递减率的取值较为敏感,在有探空资料参与同化分析时,温度递减率取值敏感性相对减弱.当采用的订正值较为准确时,采用温度订正方法较增加观测误差方法能更好地处理两种地形高度差异,地面资料信息应用更充分,得到的估计值最有可能接近真实值.当模式地形与观测站地形高度差异较小(小于100 m)时,两种解决模式地形与观测站地形高度差异的方法达到的效果基本一致.单点及个例试验表明,有探空资料等高质量观测参与同化分析时,采用增加观测误差方法得到分析场更接近真实场.三个月连续试验也表明有探空资料参与同化分析时,采用增加观测误差方法比温度订正法改进的郭永润同化方案(Guo et al.,2002)同化地面资料效果好,且加入地面资料同化对所有量级降水预报都有所改善.当地面资料同化方案没处理好时,加入地面资料同化的效果反而不如不加地而资料同化.     

一种2 m温度误差订正方法在复杂地形区数值预报中的应用

利用模式三维预报变量,结合地面要素预报产品,采用2 m温度三维插值方法进行地形订正,以确保预报与观测三维空间上的一致性,在地形订正基础上,利用历史月均预报误差作为参考误差,剔除模式系统性误差,获取具备日变化特征的预报产品。基于陕西地区复杂地形条件下的典型观测站点,利用2016年8月28日48 h预报个例进行对比分析发现,三维插值方法有效改善了地形差异引起的评估误导问题,但无法改进模式预报的日变化趋势,进一步采用系统性误差订正后,日变化特征明显改善,特别是前24 h预报效果体现出与实况良好的一致性及更佳的预报技巧。通过2016年夏季统计评估表明,误差订正后的2 m温度预报产品有效改善了周期性误差振荡,均方根误差稳定在2 K左右,显示出明显的改进优势。     

天气雷达回波衰减订正算法的研究(Ⅱ):数值模拟与个例实验

通过数值模拟研究雷达反射率因子呈均匀分布情况下的“可订正厚度”，计算了“无误差”情况下的订正效果以及“观测误差”、“k的误差”、库分辨等因素对订正效果的影响，还用实际观测个例进行衰减订正实验，并与解析算法和迭代算法的订正结果进行比较。结果表明，逐库算法，尤其是逐库近似算法，比迭代法计算效率高，比解析法有更大的稳定范围。     

风能模式预报的相似误差订正

采用一种基于相似误差的模式后处理方法,对2011年10月18日—2012年1月5日WRF模式24 h预报的陕西延长风电场风速进行误差订正。该方法通过寻找与当前预报相似的历史预报来进行误差订正,克服了一般基于时间顺序的误差订正方法的不足,即不能处理由于天气系统的剧烈转变引起的预报误差的快速变化。相似误差订正方法减小了预报的均方根误差和中心均方根误差,相对原始预报分别减小9%和10%左右。该方法不仅可以减小系统误差,还可以减小随机误差,从而提高预报准确率。同时,订正结果相对原始预报具有更好的Taylor图模态相关。相似误差订正方法对风能预报敏感区的订正效果更为显著,均方根误差和中心均方根误差分别减小了12%和22%左右。该方法尤其适用于基于风能模式预报的风速误差订正,同时该方法对其他的预测系统和预报变量也有很好的应用潜力。     

PARSIVEL2对降雪测量的订正方法及误差计算

为了获得更加准确的冬季降水数据,针对PARSIVEL2（Particle Size and Velocity）测量降雪时近地面水平风的影响进行了订正及误差计算。订正结果表明:一定风速下,不考虑风的影响会造成小粒子直径的明显低估,而对于同一粒径段的粒子,风速越大,计算过程中对于粒子直径的低估越明显。风速不超过2 m s?1时,其降雪粒子下落末速度计算误差在3%左右,直径计算误差在7%以内（水平偏转角度45°）。在对2018年1月4日南京一次降雪过程中获取的真实雪花谱的分析中可以看出,忽略风的影响会导致雪花谱峰值的偏移和谱的缩窄,这会造成小粒子数浓度的高估和大粒子数浓度的低估,进而影响微物理量的计算。具体表现在雷达反射率因子Z和降雪强度I的低估,及Z–I关系拟合系数a值的实际数值会大于计算值,b值则偏小。但当风速较大时,近地面流场比较复杂,垂直向湍流运动不可忽略,此种订正方法很可能不再适用。建议在以后的业务观测中增设防风圈或在后续的数据处理中增加针对风的订正,以排除风对降雪测量的影响。     

基于正态分布拟合与检验的闪电定位资料控制

选取福州地区2007—2012年闪电定位资料,使用Matlab对数正态分布拟合方法以及STATA的正态分布检验方法对数据进行质量控制,研究闪电定位数据误差修正方法。结果表明:利用Matlab对数正态分布拟合方法与STATA正态分布检验方法,可以定量找到闪电定位资料小幅值电流干扰区间,对于有效利用闪电定位资料有较好的参考价值。福州地区小幅值雷电流干扰区间为0~1 kA,剔除此区间资料后正闪拟合效果最佳。在使用福州地区闪电定位资料时可先将此区间小幅值闪电误差数据删除,该结论可为福州地区闪电定位数据修正提供参考。     

系留气艇探测风速的误差订正及其应用评估

使用系留气艇探空系统在常州、苏州、南京市区对边界层风速、温度、湿度廓线进行了观测,原始数据表明探测结果存在明显的系统误差。本文主要讨论风速订正问题,分析发现风速误差与高度和风速有关,据此提出了依据高度和依据风速的两种订正方案。对比结果表明:两种方案都能有效修正系留气艇测量风速的系统误差,高度订正方案表现更好。本文还用订正后的系留气艇探测结果与苏州市气象局的风廓线雷达资料进行对比,结果显示风廓线雷达探测结果在500 m以下系统偏小。     

双多普勒雷达风场反演误差和资料的质量控制

提出了用双多普勒雷达观测资料进行回波强度、径向速度和方位定位的质量控制方法，以及利用概率分布法订正配对的双多普勒雷达回波强度的方法。以2001年973“中国暴雨”外场试验期间获取的双多普勒雷达观测资料为例，比较了合肥、马鞍山和宜昌、荆州的两对双多普勒雷达同步观测的回波强度、径向速度和方位的改变对观测数据对比的影响；分析了这两对双多普勒雷达径向速度测量误差引起的风场反演的误差。结果表明:两对双多普勒雷达观测的回波强度和径向速度的空间位置和变化趋势比较一致，合肥与马鞍山雷达的回波强度有一定差异，径向速度也有1～2 m/s的差异。风场反演的误差与风场的方向、大小、空间位置等有关。在两个径向速度夹角在40°～140°范围内，共面上的风场的反演误差在1～2倍的雷达探测径向速度的误差范围内。     

区域四维变分资料同化的数值试验

针对中尺度数值预报模式预报误差的主要来源,尝试利用四维变分资料同化的方法来改善预报效果。在已建立的中尺度模式（ＭＭ４）四维变分资料同化系统基础上,进行了若干数值试验,通过比较同化前后的预报来检验同化的效果。这些试验中初始场、模式误差和侧边界条件被分别或同时作为控制变量来进行调整,主要探讨了模式误差和侧边界条件对同化及预报的影响,以及同时结合两者或三者的途径和方法。对两组个例分别进行的试验结果表明,区域中尺度模式预报误差除了来源于初始误差外,模式误差、侧边界条件也有不可忽视的作用。同化时应同时考虑初始场、模式误差和侧边界条件这三方面的共同作用,仅修正其中某一个或某两个会把由于其它方面造成的预报误差转嫁到它们之上,从而出现尽管目标函数下降很快而预报结果并没有相应改善的现象。     

京津冀夏季雷达定量降水估测的误差统计及定量气候校准

雷达定量降水估测（QPE）是短时临近预报的关键部分,在定量降水预报（QPF）、强降水预警、城市积水内涝、地质山洪灾害、精细化天气服务等方面具有重要作用。利用京津冀地区雷达定量降水估测资料和逐时自动气象站降水观测数据,分析了2011—2016年夏季京津冀地区雷达定量降水估测的误差空间分布特征,并重点提出了一种新的雷达本地化定量气候校准算法。结果表明,京津冀地区雷达定量降水估测较好地反映了总降水量东北—西南带状分布特征,但西北部山区、东北部山区及西南部山区估计偏弱,东北部山前地带估计偏强,西北部存在虚假降水估计,而北京市城区估计最为准确。利用雷达本地化定量气候校准算法对1 h雷达定量降水估测进行气候尺度上的约束订正,检验结果表明,经过校准后的雷达定量降水估测偏差（BIAS）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和均方根相对误差（RRMSE）均减小。绝大部分站点偏差减小幅度超过50%,京津冀东部及南部平原地带平均绝对误差、均方根误差和均方根相对误差减小幅度在20%左右,而北部及西南部山区误差减小幅度相对较小。降水个例检验结果表明,经过雷达定量气候校准后的雷达定量降水估测强度更接近自动气象站观测的降水量级,且降水结构细致,偏差、平均绝对误差和均方根误差均减小,与自动气象站观测降水的相关系数增大,因此该算法有助于改进雷达定量降水估测的准确度。      

用NOAA/AVHRR探测地表反射率和NDVI的订正及误差分析

NOAA/ AVHRR反射率和标准化差值植被指数 (NDVI) 资料在气象、水文等领域都有广泛的应用。但因为地表双向反射和大气对可见光和近红外辐射的影响, 即使在地表没有变化的情况下, 卫星探测到的反射率和NDVI也有很大的变化。在除云处理和NOAA-14/AVHRR衰减校准的基础上, 利用6S模式对NOAA-14/AVHRR可见光和近红外反射率及NDVI资料进行了大气订正, 并利用Roujean和Rahman模式在大气订正后进行了双向反射订正。大气订正使可见光反射率减小3.34(反射率单位), 近红外反射率增加3.43(反射率单位), NDVI增加了0.22, 分别占各自平均值的78.2%, 15.9%, 35.5%。双向反射订正对NDVI的绝对值影响不大, 但消除了反射率和NDVI的不规则变化, 订正后能够较好地反映森林植被的物候效应。对各订正参数进行了误差分析, 结果表明订正对太阳和卫星天顶角的误差最敏感。     

辽宁地区ECMWF模式气温预报检验及误差订正研究

利用2016—2018年ECMWF细网格模式12—36 h内2 m温度预报产品,选取辽宁地区65个城镇站点观测资料,评估预报产品在不同季节的预报准确率,并按季节分析固定误差订正方法和最优滑动周期订正方法对提高准确率的作用。结果表明：ECMWF模式预报产品对辽宁地区气温预报的准确率表现为,ECMWF模式最高气温冬季预报最优(城镇站点预报准确率为81.5%),最低气温夏季预报最好(城镇站点预报准确率为84.3%);采用最优滑动周期订正后,2016—2018年辽宁地区的最高气温和最低气温准确率较ECMWF模式自身分别提高了19.7%和20.5%,最低气温的预报准确率提高程度优于最高气温;在整个空间分布中,ECMWF模式对辽宁中部平原地区最高(低)气温预报准确率高于东、西部地区,辽宁东北部和西南部以及东南部的长白山余脉影响区域准确率明显低于其他区域。同时,在各季中,最高气温和夏季最低气温的订正预报能力优于其他季节;在地面晴、雨两种特征下,对辽宁地区24 h气温预报进行订正检验表明,该检验结果对辽宁地区最高(低)气温订正有一定补充作用,尤其是冬季降水出现时,最高气温预报补充订正效果最为显著。     

CLDAS融合土壤相对湿度产品适用性评估及在气象干旱监测中的应用

基于2008—2017年全国自动气象观测站逐旬土壤相对湿度观测数据,综合评估中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）0～20 cm层融合土壤相对湿度产品在中国地区的适用性,评估表明CLDAS土壤相对湿度产品在中国东北、西北、江南大部及华南等地区存在较大系统性误差,总体上适用性较差。为消除CLDAS土壤相对湿度产品的系统性误差,采用回归订正法、7旬滑动平均订正法和临近加权前旬订正法对CLDAS土壤相对湿度产品进行误差订正处理,对订正结果评估发现：订正处理后CLDAS土壤相对湿度产品与站点观测的相关性显著增加,系统偏差基本消除,适用性明显提高,3种订正方法中临近加权前旬订正法的订正效果最优。最后,采用经不同方法订正后的CLDAS土壤相对湿度产品对2017年5月东北—华北地区一次气象干旱个例进行重现,对比验证表明：相对其他两种订正方法,经临近加权前旬订正法处理后的CLDAS土壤相对湿度产品能更为精准地重现2017年5月东北—华北地区气象干旱的落区和强度。〖JP〗     

基于空间检验技术的甘肃河东地区短时暴雨预报产品误差分析

以6个短时暴雨过程为例,采用空间检验技术对甘肃河东地区短时暴雨预报产品误差进行分析。结果表明：降水概率预报对于系统性降水过程预报准确度明显高于突发性降水过程;短时暴雨预报方法的预报位置较实况偏东偏南,纬度偏差-2.1°～1.3°,经度偏差-0.4°～3.1°;强度较实况偏弱,61%本地预报方法雨强为实况的0%～90%;降水范围较实况偏小,偏小程度最多仅6个格点;强度误差占比最大,其次为范围误差,位移误差最小。预报员可基于本地短时暴雨预报方法对预报误差进行相应的调整。