事件概率回归估计与降水等级预报

该文对比分析概率回归降水等级预报和回归降水等级预报的差异, 2007年秋季至2008年夏季全国平均检验结果表明:概率回归降水等级预报效果好于回归降水等级预报, 尤其是小雨预报, TS评分明显高于回归降水等级预报, 同预报偏差过大情况也有很大改善。进一步分析表明:回归降水等级预报方法在建立小雨预报方程的样本中, 少数较大降水量的样本方差占总方差的百分比过大, 导致预报方程中反映的预报量与预报因子的关系以少数大降水量样本为主, 是造成小雨预报空报过大的原因。与模式降水预报的对比分析表明:概率回归降水等级预报效果好于模式直接降水预报, 模式降水空报较大情况得到改善。     

基于雷达回波外推和中尺度模式预报的短时降水对比分析

针对2011年夏季北京四次不同类型的降水过程,利用雷达临近预报算法MTREC和中尺度数值预报系统BJ-RUC对不同类型降水的短时预报能力进行了对比分析,并总结了两者的预报性能及特点。结果表明:(1)从降水预报偏差看,对于不同类型的降水预报,在研究的降水时段内,MTREC和BJ-RUC均表现为降水预报偏强。MTREC对四次降水过程的预报偏差较为平稳,而BJ-RUC随过程差异变化较大。(2)从降水预报落区看,MTREC的预报准确性随降水过程差异明显,降水系统范围越大,预报准确性越高。而BJ-RUC总体上表现平稳,对局地对流性降水的预报能力仍然有限。(3)从整体预报性能看,对于0~6 h降水预报,MTREC和BJ-RUC在预报性能上存在交叉点。交叉点的出现时间因降水过程而异,降水范围越大、组织性越强,交叉点出现越晚。     

WRF模式对吉林省2009年东北冷涡降水的预报能力检验

本文以08-08时的降水为例,应用自动站逐时观测数据和相应的模式预报资料,从降水区域预报、24小时降水量级预报、过程降水预报等几个方面检验XVRF模式对2009年6月份的冷涡天气的降水预报效果。结果表明,WRF模式对东北冷涡降水的预报无论在降水区域预报、不同时段降水、不同量级降水的预报上都表现出了较好的预报能力,特别是24小时降水晴雨确率;此外,对于冷涡天气的降水过程预报也较好,突出表现在逐时预报的晴雨确率、降水过程的起始时间等方面。这些结果都体现了WRF模式具有很好的使用价值和应用前景。     

GRAPES中尺度模式的广东定量降水预报检验

采用客观降水检验方法,对GRAPES中尺度模式2011年4月1日～2012年3月31日广东降水预报进行了分级降水检验、时空分布演变评估以及降水预报个例分析。结果表明:随着降水量级和预报时效提高,模式降水预报质量呈现下降趋势;模式能够对降水过程时间演变做出准确的预报,对于实况较小的降水,模式存在预报比实况偏大的问题,而对于实况较大的降水,模式存在预报比实况偏小的问题;模式不能很好预报出与地形有关的广东3个降水中心;通过对一次台风降水预报个例分析表明,模式24 h预报能较好反映雨带分布和暴雨中心。     

基于模式先验信息的贝叶斯集合降水概率预报试验

为了更好地利用降水预报历史先验概率分布函数信息修订集合概率预报效果,基于贝叶斯原理和贝叶斯降水概率预报模型,分别使用1952—2007年历史观测资料和2009—2011年6月24~120 h中国T213全球集合预报历史资料作为先验信息,对中国不同气候区代表站（广州、南京、武汉和成都）建立贝叶斯降水概率预报模型,对比不同先验信息下集合成员与集成贝叶斯降水概率预报拟合结果差异,分析先验信息对贝叶斯降水概率预报模型的影响,在此基础上,采用模式先验信息的贝叶斯降水概率预报模型,进行2008年6月降水概率预报试验。试验结果表明,由T213集合预报产生的先验信息较历史观测资料产生的先验信息更优,当先验信息的降水概率分布函数曲率最大处偏向降水大值区时,贝叶斯模型的降水预报结果也偏向降水大值区,反之亦然。结果还显示,先验信息对贝叶斯降水概率预报模型有重要影响,若先验信息偏向更多更大降水量时,贝叶斯降水概率预报对有降水的预报更优,若降水先验信息偏向更少更小降水量时,对无雨或微量降水预报效果越好。     

2008年T213与德国降水数值预报产品对比检验

为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报与德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24-120h预报正确率为60％-70％,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5％左右,德国降水预报空报率较低,为20％左右。对2008年4-6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。     

基于集合预报产品的降尺度降水预报试验

利用降水距平百分率的降尺度预报方法和1951-2008 NCEP资料及我国降水资料,建立了降水距平百分率的预报模型,基于T106L19模式的月动力延伸集合预报结果,进行了2007-2009年3 a的预报试验和效果检验.结果表明,基于集合预报产品的统计降尺度方法对降水距平百分率的预报技巧高于模式降水的预报技巧;500 hPa月平均高度场的预报技巧直接影响到降水距平百分率的预报技巧,平均环流的预报技巧越高,降水距平百分率的预报技巧越高;无论集合成员数为多少,集合预报的结果都明显优于控制预报,随着集合成员数的增多,预报技巧呈增大的趋势;我国降水具有显著的季节性和区域性,以江淮地区的降水距平百分率预报技巧最高,华南地区的预报技巧其次.     

支持向量机方法在单站降水预报中的应用探讨

将武汉天空云量预报的81个预报因子运用到该站中等以上强度的降水预报中,基于SVM方法进行了交叉验证和预报试验。结果表明用81个预报因子建立的5～9月和全样本的降水预报模型有较好稳定性、且对降水都有正的预报技巧。因此天空云量的预报因子可以用来做降水的预报因子,同时也证明了这些预报因子在天空云量和降水预报中是协调的。SVM方法为天空云量和降水的预报提供了客观参考依据。     

降水概率预报的评分和经济效益评估

应用Ｂ、Ｂｓ和Ｔｓ评分方法对１９９７年汛期西安市降水概率预报进行评分,评分结果说明降水概率预报方程具有较强的预报能力。介绍２种降水概率预报经济效益评估方法,得出降水概率预报的经济效益明显要高于传统的有无降水预报。同时通过降水概率预报的发布,使天气预报的经济效益具有了客观化、定量化的评估方法。     

2010年国内外3种数值预报在东北地区的预报检验

对中国国家气象中心T639数值预报、德国降水预报和欧洲中心（ECMWF）数值预报中对中国东北地区的降水、温度和环流模式的预报结果,分别进行检验。结果表明：降水预报中,德国降水预报对中国东北地区的晴雨预报、一般性降水预报效果较好,但T639数值预报的漏报率明显低于德国降水预报,而T639数值预报中24-120 h暴雨预报的TS评分明显高于德国降水预报。温度预报中,T639数值预报对中国东北地区温度预报72 h内基本可用;欧洲中心（ECMWF）数值预报在96 h内效果较好。对于24 h的温度预报准确率,T639数值预报稍高于ECMWF数值预报结果。环流模式方面：48h内T639预报效果好于ECMWF,72 h以后ECMWF预报效果好于T639。     

新疆DOGRAFS_3km夏季预报试验与分析

为了提升新疆区域数值天气预报模式的精细化预报能力,基于目前业务应用的沙漠绿洲戈壁区域同化预报系统(Desert Oasis Gobi Regional Assimilation Forecast System,简称DOGRAFS),搭建了DOGRAFS_3 km运行系统,将2016年7月作为预报检验月份,对比分析了目前业务化运行的DOGRAFS_9 km与新搭建的DOGRAFS_3 km系统的短期、短临预报效果,并针对7月31日—8月2日的降水过程进行对比。结果表明:(1)3 km分辨率系统的地面温度、风基本气象要素的预报效果整体要优于9 km系统;(2)从不同层次上的位势高度、温度、风要素预报结果看,3 km系统在925、850、700、500 h Pa预报效果优于9 km系统,300 h Pa和200 h Pa略差于9 km系统;(3)降水检验看,3 km分辨率系统在降水时段、落区和量级等方面的效果均好于9 km系统,尤其是对中量和大量级降水的预报,3 km分辨率系统与9 km系统的降水预报能力均有限。(4)通过用加密自动站的降水量监测值检验分析得知,对于典型降水过程的的过程降水落区、24 h降水落区、以及6 h降水落区的预报,3 km分辨率系统的预报效果更好。综合2016年夏季代表月份的预报以及一次强降水过程的对比分析结果,DOGRAFS_3 km系统在夏季的整体预报性能优于DOGRAFS_9 km,推进DOGRAFS_3 km高分辨率系统建设尤为必要。     

ECMWF集合预报系统对秦岭周边地区降水确定性预报的性能分析

尽管确定性预报不是集合预报系统(EPS)的主要目的和应用方向,但其每一个成员的预报表现决定了集合预报系统的预报性能,集合平均也是实际预报业务的一个重要参考指标。为此,利用2013~2015年5~10月的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报系统的降水预报资料,CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3×10~4余个自动气象观测站的逐小时降水量融合资料,研究ECMWF集合预报系统对秦岭周边地区逐日降水的控制预报、成员预报、集合平均的预报能力,并探索提高降水集合平均预报性能的有效方法。主要结论如下:(1)无论是集合平均还是控制预报,整体上都较好的刻画了秦岭周边地区降水的空间形态,比较而言,控制预报能够更好的表现了降水的方差变化。(2)泰勒分析表明,集合平均的降水方差随预报时效增加单调减小,控制预报的方差变化随预报时效的增长振荡较小,其相关系数略优于集合平均。(3)技巧评分表明,集合平均使小雨(降水发生频次)的预报偏差显著增加,增大了空报率;使大雨以上的降水预报偏差减小,增大了漏报率,从而使得大多数情况下,集合平均TS(Threat Score)、ETS(Equitable Threat Score)评分低于控制及扰动成员预报。分析认为这主要是由于降水这一要素的偏态分布特性引起的。(4)集合平均的显著贡献在于能够较好的指示可能发生降水的空间位置。通过阈值限定,调整预报偏差,减少(增大)其对小雨(暴雨)的预报频率,能够使集合平均的TS、ETS评分大幅度提升,预报技巧显著优于成员预报和控制预报。目前,预报偏差Bias订正方法已成功应用于陕西省精细化格点预报系统中。     

A convection-allowing ensemble forecast based on the breeding growth mode and associated optimization of precipitation forecast

A convection-allowing ensemble forecast experiment on a squall line was conducted based on the breeding growth mode (BGM). Meanwhile, the probability matched mean (PMM) and neighborhood ensemble probability (NEP) methods were used to optimize the associated precipitation forecast. The ensemble forecast predicted the precipitation tendency accurately, which was closer to the observation than in the control forecast. For heavy rainfall, the precipitation center produced by the ensemble forecast was also better. The Fractions Skill Score (FSS) results indicated that the ensemble mean was skillful in light rainfall, while the PMM produced better probability distribution of precipitation for heavy rainfall. Preliminary results demonstrated that convection-allowing ensemble forecast could improve precipitation forecast skill through providing valuable probability forecasts. It is necessary to employ new methods, such as the PMM and NEP, to generate precipitation probability forecasts. Nonetheless, the lack of spread and the overprediction of precipitation by the ensemble members are still problems that need to be solved.     

基于时空不确定性的对流尺度集合预报效果评估检验

针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:（1）邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。（2）对于此类飑线过程的对流尺度天气系统而言,邻域半径为15—45 km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优,其中15—30 km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更强。（3）对流尺度降水预报考虑时间尺度与降水强度存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时,时间尺度与空间尺度对于降水预报效果的影响是相互关联的。（4）改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时、空不确定性,实现了对流尺度降水在时、空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时、空尺度相匹配的概率预报结果。      

一种联合历史和实时资料的定量降水短时预报技术研究

本文提出一种基于百分位映射,使用实时和历史资料联合订正模式定量降水短时订正预报技术,并与仅使用历史资料或实时资料的订正效果进行对比。结果表明:三种方案均能有效订正模式原始降水预报偏差,提高0~12 h降水预报准确率。对于晴雨预报,采用联合订正方案,预报效果最优。在0~7 h预报时效内,仅采用实时资料的订正方案准确率明显优于仅采用历史资料的订正方案,在8~12 h预报时效内,后者准确率稍高。所有预报时效内,仅采用实时资料的订正方案降水预报范围较仅采用历史资料的方案略偏大。对于较强降水预报,采用联合订正方案准确率为三种方案最优,仅采用实时资料的方案预报准确率虽优于仅采用历史资料的方案,但预报范围及量级较实况明显偏大。     

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。     

基于随机物理过程扰动的BMJ积云参数化方案对降水集合预报的影响

基于ARPS模式和随机物理过程参数化扰动（stochastically perturbed parameterization）方法,通过10个2018年6—7月间的降水个例,讨论了针对BMJ积云降水参数化方案下不同参数化扰动方式对降水预报的影响。扰动方式包括扰动BMJ方案的温湿倾向和扰动BMJ方案的温湿参考廓线。试验的结果表明BMJ方案在华东区域的降水预报中存在湿偏差,即预报的降水事件多于相应的观测事件。这一偏差在系统性增加参考廓线湿度后仍然存在。BMJ方案对不同扰动方式的响应存在较大差异。扰动BMJ方案的温湿倾向对降水预报的影响较小,且集合离散度低。扰动BMJ方案的温湿参考廓线对降水预报影响显著,能够大幅增加集合离散度,其中对称的BMJ参考廓线扰动对预报技巧评分改进有限,原因是小雨的湿偏差有所增加,而非对称的BMJ参考廓线扰动（扰动均值大于1.0）能够有效提高预报技巧评分并降低湿偏差。此外,非对称扰动大幅改善了BMJ降水预报初期（0～3 h）的空间分布形态,并且改进了夜间降水预报的强度。非对称扰动评分较高的原因是减少了原BMJ方案在降水预报初期的的大范围虚假预报,避免了大气湿度的大范围下降,保障了预报后期的强降水预报能力。而BMJ方案温湿倾向量级较小则是造成倾向扰动方法效果不明显的重要原因。