成都区域气象中心高低分辨率η模式降水预报检验分析

利用成都区域气象中心η坐标模式,对2002年汛期及主要降水过程进行了η坐标模式降水预报检验,对典型个例进行了详细的分析.结果表明:模式对夏季区域性过程有较强的预报能力,模式预报雨量中心强度有50%与实况相差小于25毫米.模式对晴雨预报有较好的指导意义,对降水强度的预报通常偏弱,对落区的预报位置易偏西、偏北.模式易漏报不易空报,当模式预报有较大量级的降水时,实况出现的概率很大,但要注意落区的位置.高分辨率模式在降水中心强度的预报较低分辨率模式接近实况,低分辨率模式在降水落区和中心位置预报上较接近实况.     

2002年η模式降水预报检验分析

利用成都区域气象中心η坐标模式。对2002年汛期主要降水过程进行了η坐标模式降水预报检验。并分析了模式预报对不同影响系统的反应，进行了个例分析。检验分析结果表明：η模式对区域性中雨以上降水过程有较强预报能力。在夏季500hPa高原或西北地区有低值系统、700hPa有西南涡或兰州涡、850hPa盆地有涡情况下，则模式降水预报强度偏小；反之，在能量过高、500hPa高原至川西北有高值系统、700hPa有兰州低涡、850hPa盆地弱南风情况下。模式预报降水易漏报或强度偏弱。就平均情况而言。模式对有无降水预报有较好的指导意义，对降水强度的预报通常偏弱。对落区的预报位置易偏西、偏北。随着降水量级的增大。降水预报能力减弱，空报率和漏报率增大。模式易漏报不易空报；当模式预报有较大量级的降水时，实况出现的概率很大，但要注意落区的位置。     

2002年η模式降水预报检验分析

利用成都区域气象中心η坐标模式,对2002年汛期主要降水过程进行了η坐标模式降水预报检验,并分析了模式预报对不同影响系统的反应,进行了个例分析.检验分析结果表明:η模式对区域性中雨以上降水过程有较强预报能力,在夏季500hPa高原或西北地区有低值系统、700hPa有西南涡或兰州涡、850hPa盆地有涡情况下,则模式降水预报强度偏小;反之,在能量过高、500hPa高原至川西北有高值系统、700hPa有兰州低涡、850hPa盆地弱南风情况下,模式预报降水易漏报或强度偏弱.就平均情况而言,模式对有无降水预报有较好的指导意义,对降水强度的预报通常偏弱,对落区的预报位置易偏西、偏北.随着降水量级的增大,降水预报能力减弱,空报率和漏报率增大,模式易漏报不易空报;当模式预报有较大量级的降水时,实况出现的概率很大,但要注意落区的位置.     

天气学检验在东北区域数值模式秋冬季降水预报中的应用

根据影响天气系统不同,利用2007年9月－2008年2月东北区域中尺度数值模式12h累积降水预报和东北地区常规站降水实况资料,采用天气学检验方法,从降水中心强度、中心位置、降水主体强度、落区、范围和移速6个方面对东北区域中尺度模式降水预报产品的预报性能进行检验。结果表明：模式对东北地区秋、冬季降水有很好的预报能力,但因天气系统和预报时效不同其预报能力也有较大差异,其中对高空槽预报效果最好;一般情况下,在预报出现偏差时中心和主体强度易偏强,雨带范围易偏大,移速易偏慢。     

T639、ECMWF细网格模式对2012年5～8月四川盆地降水预报的天气学检验

为了对比T639和ECMWF模式预报产品性能的优劣,提高预报员使用其产品的能力,针对2012年5~8月四川盆地降水天气过程,根据不同的影响天气系统,分别对T639和ECMWF细网格模式96h降水预报进行检验对比。结果表明:(1) EC模式对不同系统降水的预报效果都优于T639,预报指示意义大,且两家模式对高原涡和西南涡降水预报效果均优于模式对其它系统降水预报。(2) T639模式对主雨带强度和降水中心强度预报易偏弱,主雨带范围预报易偏小,漏报可能性大;EC模式对主雨带强度、降水中心强度预报也易偏弱,但主雨带范围预报易偏大。(3) T639和EC模式在预报主雨带落区、降水中心位置和实况不一致时,预报易偏西、偏南,雨带的移速偏慢。      

新疆中强天气过程GRAPES区域模式降水预报检验

利用2009年新疆地面气象观测站的实况降水资料和GRAPES区域模式的降水预报产品,根据降水预报产品在新疆实际天气预报业务工作中的应用制定检验方案,对GRAPES区域模式12 h降水预报产品进行检验。结果表明:GRAPES区域模式的降水落区位置和落区面积预报准确率北疆高于南疆,降水落区位置预报偏南的概率比较高;各时效降水中心强度预报易偏强,随预报时效延长其准确率呈降低趋势。     

超强台风“利奇马”登陆前后多模式降水预报评估对比分析

利用欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)、美国全球预报系统(GFS)、中国气象局全球区域一体化同化预报系统—全球数值预报系统(GRAPES_GFS)、上海区域中尺度数值预报业务系统(SMSWARMS)、以及浙江省中尺度数值预报业务系统(ZJWARMS)和浙江省快速更新同化预报系统(ZJWARRS)降水预报资料,开展了各模式对超强台风"利奇马"登陆前后浙江省强降水的预报性能检验评估。结果表明:(1)过程降水预报方面,ECMWF对降水落区预报表现最佳,但对降水极值中心强度的预报技巧较低; 3个区域模式各有优势,其中ZJWARRS和ZJWARMS对登陆点附近及浙西北强降水落区、强度的预报均与实况一致,SMSWARMS对几个强降水落区的预报也表现较好,但雨强偏弱。(2)对逐日降水预报技巧上,登陆前全球模式ECMWF、GFS评分较高,而临近登陆及登陆后区域模式表现较好;其中SMSWARMS、ZJWARRS和ZJWARMS在预报时效12 h内的大暴雨及特大暴雨的预报上有较大优势,尤其ZJWARRS对0～3 h大暴雨的预报技巧表现最为突出。(3)对强降水致灾地区(永嘉、临海、临安)的短时降水预报方面,ZJWARMS无论在落区还是强度预报方面均表现较好,ZJWARRS与之接近,对多个降水中心的预报方面可互为补充;SMSWARMS对降水中心的预报往往存在位置偏差且雨强显著偏弱;全球模式对致灾强降水的短临预报参考价值较低。(4)各模式对850 hPa水汽通量及辐合区的预报差异较大是导致"利奇马"预报降水差异显著的重要原因。对于浙江省级区域来说,ZJWARRS及ZJWARMS在强降水落区及强度的短临预报方面有显著优势。     

华南快速循环同化模式在湖南不同环流型下的小时降水预报性能检验

利用T-mode斜交旋转主成分分析法,对湖南2021年汛期(4—9月)逐小时850 hPa风场进行环流分型,在此基础上开展同期华南快速循环同化模式(CMA-GD-R3)小时降水预报性能检验。结果表明：影响湖南2021年汛期的主要环流型为西南涡切变型、切变型、副热带高压边缘南风型和台风外围东风型4类;模式小时降水预报的晴雨准确率和分级降水TS评分日变化特征明显,晴雨准确率夜间高于白天,分级降水TS评分峰值出现在早晨,各环流型的临近时效降水预报效果较好,短时强降水发生频次最高的西南涡切变型晴雨准确率较低,副热带高压边缘南风型在较大量级降水表现相对较差;SAL(structure amplitude and location)检验显示,西南涡切变型、切变型过程模式位置预报较接近实况,强度预报表现为前弱后强,副热带高压边缘南风型过程预报落区分散,位置预报不稳定,整体强度较实况明显偏弱,台风外围东风型过程在短时预报时效落区接近实况,强度预报显著偏弱,该方法能较客观地反映模式降水预报空间偏差。     

—η坐标模式降水预报敏感性试验

采用η坐标模式，对1995年8月23-24日四川盆地西部一次强降水过程进行了降水敏感性试验。试验结果表明：适当放宽饱和凝结比临界条件，可增大大尺度降水成分，但对不同地域、不同季节需适当调整饱和凝结比。减小积云活动特征时间，将导致积云对流降水增大，总降水也增大；当增大饱和气压差绝对值时，对降水的范围、中心预报及其演变有一定程度改进，与实况较为接近。     

WRF模式2005年汛期在陕西应用与分析

对W RF模式在陕西2005年汛期试运行情况进行分析,发现模式对暴雨落区及降水强度和不同类型的降水预报结果比较理想,5 km模拟的降水落区和强度更接近实况,但预报时效相对较短;15 km模拟结果具有较长的预报时效,对强降水过程预报结果较好,一般可达36~48 h。利用每6 h模拟降水输出结果,可判断出强降水发生时段。模式可作为未来客观预报陕西转折性天气和暴雨天气的一种新技术工具。     

基于分位数映射法的四川省ECMWF模式降水预报误差订正分析

为做好ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)模式本地化释用，提高四川省降水预报准确率，对四川省2020—2021年7—9月模式各量级降水预报系统性偏差规律分析发现，该模式预报的雨日较实况偏多，尤其是攀西地区和川西高原；预报的大雨日数盆地西南部及攀西地区多于实况，而盆地南部少于实况。然后，基于分位数映射法对模式预报的24 h累积降水开展大量级降水订正试验与检验。基于分位数映射法订正后，暴雨及以上量级TS(Threat Score)提高7%～15%，且各量级降水TS均高于多模式集成客观预报产品2%～4%，大雨及以上、暴雨及以上量级命中率提高10%～20%，订正后雨带位置特别是暴雨落区与实况更接近。     

基于ECMWF模式的江西及周边地区锋面暴雨预报检验和订正

利用全国降水资料（包括江西加密降水资料）、探空资料、ECMWF模式72—24 h降水和形势预报资料,采用天气学检验、SAL定量降水预报检验等方法,对2017—2019年江西及附近地区锋面暴雨的实况和模式产品进行检验分析,检验主要影响天气系统预报效果,得出ECMWF模式降水预报误差分布特征及原因,并对模式的暴雨预报进行订正。结果表明：ECMWF模式对2017—2019年锋面暴雨过程预报较实况大多偏北,落区预报误差主要源于大尺度降水。从锋面暴雨三种SAL分析误差可见,落区预报较实况大多偏北,暴雨过程强度多数较实况偏弱,结构较实况偏小。对误差较大个例的分析得出两点订正思路：1） 锋区南侧有较明显动力热力对流发展的弱锋区暴雨,暴雨落区可订正至925 hPa锋区南侧高温高湿区。2） 较强锋面暴雨,当中低层切变辐合抬升区重叠时,暴雨落区可向925 hPa锋区位置调整,暴雨通常不易出现在锋区北侧冷区。     

一种定量降水预报误差检验技术及其应用

面向对象检验技术是定量降水预报误差分析方法之一,通过对某一降水过程进行分离,实现对其落区、量级等预报误差的定量化分析。基于面向对象的检验方法和天气系统识别技术,本文利用实况观测资料、ECMWF全球数值模式产品,以2012年汛期西南地区5个典型强降水天气过程作为检验对象,对其降水及天气尺度影响系统1～10 d模式预报误差进行了定量化分析。分析表明:在中短期时效内,模式均对西南地区雨带位置预报偏北、偏西,中期时效内偏差更显著,雨带主轴上70%以上的点预报较实况偏北在2°以内,偏西约3°以内;预报的大雨及以上量级降水量较实况偏弱;模式1～2 d预报的极值分布与实况较为接近,随着预报时效延长,预报的极值较实况明显偏小;模式预报的小雨及以下量级的降水范围较实况偏大,对大雨以上量级的降水范围较实况明显偏小。对于四川盆地而言,预报的切变线较零场偏西0.5°～3°。低空急流预报偏西0.5°～1.5°;低空急流强度预报偏差具有季节差异。     

一η坐标模式降水预报敏感性试验

采用η坐标模式,对1995年8月23～24日四川盆地西部一次强降水过程进行了降水敏感性试验.试验结果表明适当放宽饱和凝结比临界条件,可增大大尺度降水成分,但对不同地域、不同季节需适当调整饱和凝结比.减小积云活动特征时间,将导致积云对流降水增大,总降水也增大;当增大饱和气压差绝对值时,对降水的范围、中心预报及其演变有一定程度改进,与实况较为接近.     

GRAPES模式对湖北省汛期强降水预报的分类检验分析

使用常规观测资料及GFS资料(1°×1°),选取2005-2008年汛期22次湖北省强降水天气过程,按照其影响系统分为低槽型、台风型和副高外围型三类,对GRAPES模式(2.1版本)预报效果进行分类检验分析,结果表明:(1)就低槽型降水而言,0-24 h预报时效内,模式对晴雨、小雨、大雨的预报效果在三类降水中最好,24～48 h则中雨预报效果最好,0～24 h预报效果总体而言优于24～48 h.模式预报的主要降水区从雨型、雨区范围和雨强的分布特征均与实况较为一致,预报的主要偏差在于强中心位置偏离和强度偏弱.(2)就台风型降水而言,0～24 h预报时效内,模式对中雨和暴雨的预报效果在三类降水中最好,24～48 h,则晴雨、小雨、大雨、暴雨预报效果最好,24～48 h预报效果总体而言优于0～24 h.模式对台风的主体降水落区把握得比较好,和实况较为一致,但对于台风外围云系产生的降水往往与实况差别较大,另外,主体降水中暴雨落区预报总是比实况偏小.(3)副高外围型降水在上述两个预报时次中,各量级的评分成绩均为最低,0～24 h预报效果总体而言优于24～48 h.模式对副高外围局地性强降水过程预报能力较弱,基本不具备预报中雨以上降水的能力.最后对(;RAPES模式的进一步改进提出了一些建议.     

-η模式对“2002．10．18”四川盆地暴雨的预报及模拟试验

采用数值模拟和天气学分析方法，针对2002年10月18～20日区域性暴雨过程发生时的环流背景和主要影响系统，进行了η坐标模式降水预报的数值试验和对比分析。结果表明：η模式对此过程有较强的预报能力。在有利于降水的环流背景条件下，盆地高温和近地层冷空气活动是此次秋末暴雨形成的关键，冷暖空气交汇的强弱在很大程度上决定了降水量的大小。高空急流的存在有利于降水的加大。     

榆林2017年7月26日区域性大暴雨数值预报降水检验及误差分析

采用2017年7月25日08时—26日08时地面观测资料与欧洲中期数值模式(ECMWF,简称“EC”)、中国气象局全球中期数值模式（GRAPES_GFS,简称“GFS”）和日本气象厅数值模式（简称“JMA”）的降水预报进行对比,分析各模式对此次区域性大暴雨过程的预报性能,并将各模式预报的环流形势、物理量场与NCEP1°×1°再分析资料做对比,分析模式降水误差的产生原因。结果表明：EC对降水量预报较好,达到大暴雨量级;GFS降雨量级预报为暴雨,中心位置比EC更接近实况;JMA中心位置预报最好,但降雨量与实况相差较大。各模式均为20时预报优于08时预报,且随着预报时效的临近,预报结果更接近实况。EC预报的低层切变、垂直速度中心、水汽通量散度大值区和假相当位温能量舌均偏北,因而预报的降雨区域偏北。GFS预报低层辐合、θse相对大值区、垂直上升运动中心均明显偏西,故降水大值区在内蒙地区,垂直运动次上升中心对应榆林上空降水中心。JMA的各因素均与实况位置一致,降水中心预报在各模式中最接近实况,由于低层气流较弱以及弱的水汽辐合,导致降水量预报与实况相差较大。     

C波段雷达资料同化对GRAPES中尺度数值模式短临降水预报的影响

将C波段雷达资料用LAPS模式的云分析系统进行反演,并采用Nudging技术将反演得到的云微物理场引入GRAPES中尺度数值模式,结合1次强降水天气过程的模拟实验,研究了C波段雷达资料同化对GRAPES中尺度数值模式短临降水预报的影响。结果表明：①雷达资料同化能够改进中尺度模式的降水预报,模式前6 h的降水预报相关系数和不同等级降水TS评分都有提高,同时降水峰值提前了1 h,有助于缓解模式spin-up问题。②模式降水预报的改进效果主要由强降水贡献,最大改进效果集中在4~6 h。③同化雷达资料后25 mm以上强降水预报站数比更接近实况,落区偏差幅度更小,降水落区和强度向实况方向得到调整。④10 mm以下弱降水在吸收雷达资料后,站数比相较于控制预报,比实况增加更多,落区偏差幅度增大,存在预报过量的问题。弱降水预报过量主要集中在4~6 h,而前3 h对降水预报的改进有积极作用。     

“6．28”、“8．18”四川盆地暴雨过程的数值预报

本文选取2001年6月28日四川盆地的首次暴雨过程和8月18日四川盆地的区域暴雨过程，比较了成都区域中心η模式和国家气象中心的HLAFS模式对其降水预报，表明数值模式对此降水过程有一定的预报能力，特别是区域η模式，无论在降水强度和落区上都较HLAFS模式预报要好。     

基于集合成员订正的强降水多模式集成预报

基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明:采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。