华东区域数值预报系统对极端降水预报能力的评估

对SMS-WARMSV2.0业务系统、欧洲中期天气预报中心全球模式(EC模式)及全球预报系统模式(GFS模式)2016年1—12月降水预报结果进行统计检验,并对2016年我国多个极端降水案例进行对比检验。结果表明:技巧评分(TS)、公平技巧评分(ETS)、真实技巧评分(TSS)和击中率(PODY)多种统计检验指标证实华东区域数值预报系统对小雨、暴雨和大暴雨的预报技巧优于EC和GFS全球模式,在暴雨以上量级优势更为显著。多个极端降水案例检验表明,区域模式相对于全球模式对极端降水具备更强的预报能力。     

2022年8月四川盆地持续性极端高温特征及不同模式预报误差分析

本文基于2022年8月四川盆地104站逐时温度、降水数据和1971—2021年历史同期数据,及EC、CMA GFS、CMA MESO模式的2 m气温预报等数据,运用统计学相关方法分析了此次极端高温过程的特征及预报误差。结果表明：①2022年8月四川盆地极端高温过程范围大、强度强、持续时间长,有87.5%站最高气温超过该站历史同期极值,且高温最强盛时段较历史同期明显推后。②2022年8月最高气温分布为东高西低,最高气温与历史同期极值差分布则相反,其中最高气温随站点海拔增大而减小,而极值差则随站点海拔先增大再减小。另外,受热岛效应影响,极值差大值站点主要集中在龙泉山脉附近。③高温期间,最高、最低气温平均值高、距平大,且累计降水量和雨日数也明显低于历史同期。④相较而言,EC模式的预报优势主要在盆地低海拔地区。而CMA MESO模式在盆地周边陡峭地形区域的平均绝对误差则更小。另外,EC模式预报的最高气温峰值出现时间更接近于实况,而CMA MESO模式预报高温持续日数更接近实况。     

2019年影响中国台风的降水预报误差及其来源研究

针对2019年影响中国的8个台风,利用面向降水对象的CRA(contiguous rain area)方法研究了欧洲中期天气预报中心确定性预报的降水误差来源,及其在不同预报时段和降水量级下的变化趋势,分析了台风路径预报误差与降水对象的CRA位置误差之间的相关性,对比计算了台风路径修正与CRA shifting方法对于改进降水预报的作用,并评估了台风降水概率分布、径向分布和非对称分布的预报误差。结果表明:总体而言,台风降水预报的主要误差来自于位置误差和形态误差;除特大量级降水以外,台风降水对象的CRA位置误差与路径误差显著相关,通过修正台风路径能改进降水预报,但其效果要逊于CRA shifting方法;预报的台风降水概率密度分布形态与观测总体上较为一致,但台风核心区内的预报降水强度均大于观测;台风登陆或靠近我国沿海前后,预报降水较观测更靠近台风中心,且略滞后于观测,预报降水的非对称性明显弱于观测。     

数值模式对强台风“菲特”登陆期间预报能力评述

基于自动站观测和ECMWF再分析资料,针对中国气象局上海台风研究所区域高分辨率台风模式(Shanghai Tropical Cyclone High Resolution Analysis and Prediction System,STI-THRAPS)和业务常用的4个数值模式,即欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,EC)全球模式,美国全球预报系统(The Global Forecast System,GFS),日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)全球模式和我国T639(T639L60)全球模式,对1323号台风"菲特"登陆过程的预报性能进行了综合检验评估。结果显示:对暴雨以上的强降水预报STI-THRAPS有明显优势。仅有该模式对超过500 mm的极端降水做出预报,且各项评分均好于全球模式,漏报率也明显优于其他模式。对暴雨以下的降水预报各个模式差距不大。美国GFS和STI-THRAPS较好地预报了大风区,STI-THRAPS预报的风场与实况的空间相关程度最高。从漏报率上来看,STI-THRAPS模式的风场预报具有明显优势。虽然预报最大风速偏大,但是STI-THRAPS在24 h后的路径预报有较大优势。     

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。     

不同初始场资料对台风“桑美”数值模拟的影响

以2006年超强台风"桑美"为个例,分别以GFS(全球预报系统)再分析资料和JMA(日本气象厅)区域客观再分析资料为初始场,利用中尺度模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)对台风"桑美"进行高分辨率数值模拟,分析不同初始场资料对台风内部结构和移动路径的影响。结果表明:对于500hPa高度场和850hPa水汽、风场等预报,GFS再分析资料和JMA区域客观再分析资料均能较好地把握台风整体的流场形势。从700hPa风场、近地面风速、降水、雷达反射率、最小海平面气压和最大风速等模拟效果来看,JMA区域客观再分析资料均优于GFS再分析资料。对于台风路径的预报,前15h内JMA区域客观再分析资料较GFS再分析资料要好,而15h之后,以这两种资料作为初始场的台风预报路径与实况均有较大偏差。     

高分辨率模式雷达回波预报能力分析

利用2018年7—8月GRAPES_3 km、东北短临(WRFRUC)高分辨率模式综合雷达回波预报数据和辽宁省SWAN雷达组合反射率(MCR)实况,基于邻域法FSS评分指数,分析模式在台风北上和副热带高压边缘暴雨过程中的雷达回波预报能力。结果表明:两家模式在不同降水过程中对小阈值雷达回波有较好的预报技巧,随着回波量级增大,模式预报FSS逐渐减小,雷达回波55 dBz时,FSS甚至为0。当邻域半径是3时,35 dBz以下的回波预报中GRAPES模式在台风北上暴雨中的预报技巧低于副热带高压边缘,35 dBz则相反。WRFRUC模式始终表现为台风北上暴雨中预报较好。当邻域半径9时,WRFRUC模式在台风暴雨中的FSS评分高于GRAPES模式,GRAPES模式在副热带高压暴雨中的FSS评分始终高于WRFRUC模式。GRAPES和WRFRUC模式的最大FSS评分技巧均出现在邻域半径是11时,分别为0.239和0.195。GRAPES模式中FSS评分在12 h逐小时预报中前3个时次较强,WRFRUC模式则表现为中间时次强,两头弱。     

SAL方法在东北地区台风降水预报检验中的应用

选取2020年3次影响东北地区的北上台风的最强降水日作为个例,利用最佳方法确定阈值并识别降水主体与个体,对其进行SAL检验分析并评价中国气象局全球同化预报系统(CMA-GFS)、欧洲中期天气预报中心数值模式(EC)以及中国气象局中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)模式12～36 h预报在东北地区对台风降水的预报效果。结果表明：台风“巴威”降水过程CMA-GFS的预报效果各方面均最佳。台风“美莎克”降水过程强度方面CMA-MESO预报较其他两个模式结果偏强,CMA-GFS结构预报得更好,EC对降水位置的预报最好。台风“海神”降水过程CMA-GFS和EC模式强度预报更好,EC模式对结构判断得最差但对降水位置的预报最佳。通过对2020年3次影响东北的台风模式检验分析,初步探索了各个模式在台风预报中的预报倾向,在未来东北地区台风降水强度的预报中,特别是在相似台风个例发生时,可以根据分析的模式预报特点进行选择性的参考与有目的的主观订正。     

“21·7”河南极端暴雨多模式预报性能综合评估

采用CRA、邻域TS评分、FSS等多种空间检验方法,对多个不同尺度业务数值模式在“21·7”河南极端暴雨过程中的预报性能进行了综合检验评估,并从低空急流、水汽辐合和热力条件等方面对模式偏差原因进行诊断分析。结果表明:1)在24 h大暴雨降水位置预报偏差上,WARMS预报性能最优,GRAPES_3 km次优;大暴雨降水预报范围与实况相当时,RMAPS降水强度预报较实况明显偏强,且落区较实况出现持续偏西的特征;2) GRAPES_3 km和WARMS预报3 h累积降水的位置偏差更多表现在经向方向上,且离散度较大,但在更临近预报时效经向偏差明显减小,而纬向偏差则随预报时效变化较小;RMAPS的位置偏差主要表现在纬向方向上,19—21日分别有86.7％、91.3％、72.7％的降水个体预报偏西;3) WARMS对低空急流和水汽辐合预报偏弱导致其对19—20日降水强度估计不足,EC和RMAPS对19—20日低空急流预报明显偏西是导致降水落区位置存在偏差的主要原因;MESO对20日急流和水汽辐合发生时间及位置预报较好,但明显偏弱的热力条件导致其缺乏对极端强降水的预报能力;4)21日,MESO和RMAPS预报低空急流过多的偏东分量导致其在太行山陡峭地形处预报了偏强的地形增幅降水;EC和WARMS预报低空急流风向更接近实况,但对低层水汽辐合强度和时间的预报偏差导致预报降水个体出现了较明显的经向位置偏差。     

基于邻域法的区域模式环渤海短时强降水预报评估

利用2020年5—9月Grapes＿3km、华东、华北、东北中尺度区域模式降水预报资料和中国气象局陆面数据同化系统产品数据集1 h降水资料,基于邻域法对副热带高压外围850 hPa切变线、东北冷涡、500 hPa高空槽、台风、台风外围500 hPa高空槽和850 hPa切变线5类影响系统下环渤海区域的短时强降水预报(≥20 mm·h^-1)进行检验评估。结果表明：5 km邻域时,各区域模式在环渤海区域短时强降水预报的FSS和命中率都很低,随着邻域增大,从50 km邻域开始,检验结果给出了当预报存在位移偏差时有价值的评分结果。第5类影响系统下的短时强降水,Grapes＿3km和华东区域模式分数技巧评分(FSS)分别于250 km和300 km邻域达到了最低预报技巧,其他区域模式各邻域均未达到最低预报技巧。其他影响系统下的短时强降水,4种模式各邻域FSS均未达到最低预报技巧,在各邻域华北区域模式对于第2、3、4类影响系统下的短时强降水预报FSS高于其他模式,Grapes＿3km对于第1类影响系统下的短时强降水预报FSS高于其他模式。根据命中率和空报率的检验结果,Grap...