GRAPES_TCM模式对影响浙江省热带气旋的降水预报评估

基于2006-2009年有热带气旋影响浙江省期间气象站(包括自动站)资料及上海台风研究所的GRAPES_TCM模式输出降水资料,应用TS和BS评分方法,对模式在浙江省的热带气旋降水预报能力进行了评估.结果表明模式晴雨准确率和小雨TS评分24 h和36 h预报相对高,48 h开始随预报时效逐渐下降,中雨、大雨和暴雨TS评分随时效变化趋势不明显,而大暴雨TS评分有较大的随机性.漏报是影响小雨和中雨TS评分的主要原因,空、漏报对大雨和暴雨TS评分的影响基本相同,空报是影响大暴雨TS评分的主要原因.相同预报时效的TS评分随降水等级的提高而减小.BS评分发现模式对大雨及以下量级降水预报站次比实际偏少,对暴雨预报相对接近实际出现站次,对70 mm以上的大暴雨模式有过度预报倾向.与宁波市气象台主观预报比较,对晴雨和小雨预报,相同时效的主观预报一般高于客观,主观暴雨预报TS评分比客观预报一般高出30％以上.GRAPES_TCM模式对于影响程度高的TC降水预报能力相对高.20时输出预报与08时相比,对于晴雨和小雨预报,48 h以内差异不大,而60 h和72 h预报准确率,20时明显高于08时.对于中雨及以上等级降水,20时预报TS评分一般比08时好,主要得益于漏报率的降低.     

三种数值模式对四川省汛期降水预报性能的检验

应用国家基本观测站资料,基于MET系统的客观统计检验方法,针对24h降水分别评估SWCWARMS模式、GRAPES模式和ECMWF模式对2017～2019年5～10月四川地区汛期预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式小到大暴雨降水范围大于实况,GRAPES模式小到暴雨降水范围大于实况、大暴雨多漏报,ECMWF模式小雨和中雨降水范围大于实况、大到大暴雨多漏报,三个模式无降水或微量降水均少于实况。(2)ECMWF模式对四川雨季小到大雨预报能力优于SWCWARMS和GRAPES模式,SWCWARMS模式在部分时次上暴雨和大暴雨预报优于ECMWF模式,GRAPES模式TS评分略偏低。(3)GRAPES模式在2018年秋季开始中雨及以上量级降水预报上改善大于SWCWARMS和ECMWF模式,SWCWARMS模式2019年空报较2017年和2018年显著降低;3个模式在小雨和中雨预报上不相上下,GRAPES模式优势在2019年大雨和暴雨预报上,ECMWF模式优势在2017年秋季和2018年初夏大雨预报上,SWCWARMS模式大雨和暴雨预报能力介于二者之间。(4)ECMWF和SWCWARMS模式川东预报优于川西,GRAPES模式川西预报优于川东;三个模式存在不同程度空报,川东地区空报略多于川西,其中ECMWF模式空报最多。      

ECMWF集合预报统计量产品在重庆降水预报中的检验与分析

利用ECMWF集合预报降水资料和重庆市自动站降水资料,运用晴雨、TS评分、预报偏差等检验方法对重庆地区2014—2016年ECMWF集合预报降水产品在短期时效的预报性能进行检验分析。结果表明:最小值的晴雨预报准确率最高。对于TS评分检验,小雨量级可优先参考最小值、10%分位数和融合产品,中雨量级参考平均数和概率匹配平均,大雨和暴雨量级分别参考75%分位数和90%分位数。对于预报偏差检验,小雨量级可优先参考最小值、Mode,中雨量级参考融合产品、中位数,大雨量级参考控制预报、融合产品,暴雨量级参考90%分位数。对于百分位值预报产品和概率预报产品,小雨量级可参考5%～10%分位数和80%～90%概率预报产品,中雨量级可参考45%～55%分位数和40%概率预报产品,大雨量级可参考70%～80%分位数和20%概率预报产品,暴雨量级可参考90%～95%分位数和10%概率预报产品。     

内蒙古夏季降雨过程持续性特征

利用1991—2017年夏季(6—8月)内蒙古地区111个国家站逐时降雨量资料和1971—2017年夏季(6—8月)内蒙古地区115个国家站日降雨量资料,分别对内蒙古地区短时强降水过程和日降雨(小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨和特大暴雨)过程持续性特征进行研究。结果表明:(1)内蒙古地区短时强降水过程持续最长时间为38 h,其中持续3 h所占比例最大。持续时间在12 h内的短时强降水过程在16:00(北京时,下同)—18:00降雨量偏离程度最大,但持续时间超过12 h的短时强降水过程在03:00降雨量偏离程度最大,短时强降水过程持续时间越长,降雨量极值越低。自2010年以来内蒙古地区短时强降水过程发生次数开始增多,其中持续时间在4～6 h和7～12 h的短时强降水过程增加显著,但持续时间在1～3 h短时强降水过程明显减少。(2)内蒙古地区小雨过程和暴雨过程发生次数呈现递减趋势,但近年来持续长时间的小雨过程、中雨过程和暴雨过程偏多。在2017年出现首场特大暴雨过程。内蒙古地区特大暴雨过程最长持续日数2天,其余日降雨过程最长持续日数在10～15天,其中大雨过程持续日数最长可达15天,小雨过程和中雨过程(大雨过程和暴雨过程)持续1天(2天)所占比例最高,日降雨过程降雨量极值易发生在前3天。(3)内蒙古地区降雨过程发生次数、持续小时(日)数极值和累计降雨量极值空间分布特征都表现为自内蒙古西部地区向中部偏南和东部地区递增,高值区易发生在内蒙古东部地区。     

WRF-RUC在2014年江西汛期降水预报中的检验分析

利用江西省92个国家气象观测站雨量资料,对2014年汛期江西WRF-RUC系统的降水预报进行逐6 h、12 h和24 h晴雨检验、降水分级检验以及同期区域暴雨个例检验分析。结果表明:1)6 h、12 h、24 h晴雨检验PC评分分别达0.6、0.7、0.8,系统表现了稳定的预报性能。2)系统对小雨、中雨和大雨具有较好的预报能力,对局地暴雨、大暴雨的预报能力较弱,而对区域暴雨的预报具参考意义。3)系统有效地缩短了spin-up时间,系统在积分6 h后达到最佳预报性能,并在起报后6—12 h时段,预报效果最佳。4)系统对降水范围以及小雨、中雨、大雨过度预报,对暴雨、大暴雨范围预报比较合理。     

WRF-RUC在2014年江西汛期降水预报中的检验分析

利用江西省92个国家气象观测站雨量资料,对2014年汛期江西WRF-RUC系统的降水预报进行逐6 h、12 h和24 h晴雨检验、降水分级检验以及同期区域暴雨个例检验分析。结果表明:1)6 h、12 h、24 h晴雨检验PC评分分别达0.6、0.7、0.8,系统表现了稳定的预报性能。2)系统对小雨、中雨和大雨具有较好的预报能力,对局地暴雨、大暴雨的预报能力较弱,而对区域暴雨的预报具参考意义。3)系统有效地缩短了spin-up时间,系统在积分6 h后达到最佳预报性能,并在起报后6—12 h时段,预报效果最佳。4)系统对降水范围以及小雨、中雨、大雨过度预报,对暴雨、大暴雨范围预报比较合理。     

ECMWF集合预报统计量在江西降水预报中的检验分析

利用江西省93个国家气象观测站降水量资料,对2014年ECMWF集合预报降水统计量进行逐6 h和24 h晴雨检验、降水分级检验及区域性暴雨检验。结果表明:1)10%、25%、Mode、融合、最小值在晴雨预报准确率方面较控制预报更有参考价值。2)对于全年降水分级检验,10%、25%、Mode、融合、最小值这5个统计量在小雨的预报方面较控制预报更有参考价值;中位数、概率对中雨的ETS评分要略高于控制预报;90%、75%、概率对大雨预报比控制预报好。对于暴雨预报,最大值、90%、融合比控制预报好;融合、最大值对大暴雨落区的指示意义不大,但对大暴雨量级降水的可能性可以供预报员参考。3)对于区域性暴雨预报,90%、融合、最大值的预报技巧比控制预报高,最大值虽然空报较严重,但对降水量级有一定的指示意义。集合预报各统计量对于强降水过程爆发或发展阶段的预报效果不如降水过程成熟期或末期好。     

2005年夏季华中地区四种数值预报模式的预报效果评估

通过检验2005年夏季四种数值预报模式对华中地区五省降水预报的Ts评分、空报率、漏报率,对各种数值预报模式的降水预报性能及特点进行评估。检验结果表明:小雨等级,德国模式预报评分最高,其他模式差别不大;中雨、大雨等级,日本模式预报评分最高,MM5最低;暴雨等级,德国模式预报评分最高,日本模式最低;大暴雨等级,T213预报评分最高,日本模式基本没有预报。比较数值预报模式对华中地区五省的平均预报成绩,在大雨及大雨以下降水量级,河南省的成绩明显较其他省偏低,暴雨以上降水量级,各省成绩相差不大。     

云南各量级雨日的气候特征及变化

利用1959-2005年云南125个测站的雨量资料,通过计算趋势系数等现代统计诊断方法,研究了云南中雨日、大雨日、暴雨日、大暴雨日及各量级降水量的气候特征和变化,并与雨日的气候变化做了对比分析.结果表明,云南中雨以上强降雨日有明显的干、雨季之分,雨季中雨、大雨、暴雨、大暴雨日数分别占全年中雨、大雨、暴雨、大暴雨日数的84%,90%,94%,99%,特别是6～8月大雨以上强降雨日占全年的61%以上,强雨日的集中程度相当高,且降雨量级越大集中越高.云南大雨日、暴雨日、大暴雨日在增多;大雨日的增多趋势不明显,暴雨日、大暴雨日的增多趋势较明显,且大暴雨日比暴雨日的增多趋势大.雨日、中雨日在减少;雨日的减少趋势十分明显.以每10年平均计算,云南省内总大雨日增多6.9天,暴雨日增多4.3天,大暴雨日增多0.7天,中雨日减少75.4天;云南省内站平均雨日减少7.6天.云南年降水量有减少的趋势,全省减少量是每10年平均减少15.3 mm;大雨量、暴雨量和大暴雨量稍有增多,但变化趋势不明显;小雨量、中雨量有较明显的减少趋势.     

T213与AREM模式分级降水预报对比检验

为检验T213与AREM模式的降水预报效果,将2004-2005连续两年两个模式的预报结果与河南省117站逐日降水实况进行分级TS评分检验,结果发现:两个模式对小雨以上量级的预报能力基本相当,夏秋季节的预报效果好于冬春季节;中雨以上量级预报均无季节特征;大雨以上量级的预报评分夏季T213高于AREM模式;大暴雨预报AREM模式好于T213.对3例不同性质降水过程落区的预报检验表明:AREM对一般稳定性降水和暴雨以上量级降水的预报能力较强.     

鹤山降雨的气候特征及趋势分析

利用鹤山1970～2009年共40a逐日降雨资料,用统计的方法诊断分析了各量级雨日和雨量的气候特征及变化趋势。结果表明:鹤山40年以来降雨集中期为4～9月,中雨以上量级雨日及雨量均呈双峰分布,量级越大双峰分布越明显;雨日及雨量在时空上存在明显干季、雨季分布,年内降雨表现为量级越大、季节性越明显、集中程度越高的特征。雨日量级越大年际变化越大;雨日、小雨日、中雨日、大雨日呈减少趋势,雨日及小雨日减少趋势明显,中雨日及大雨日减少不明显;暴雨日、大暴雨日呈增多趋势,大暴雨日增多的趋势比暴雨日增多的趋势大。鹤山年雨量主要由中雨、大雨、暴雨组成,其中大雨贡献最大;过去40a暴雨及大暴雨增多趋势较明显;年总降雨量及大雨量呈减少的趋势,但减少不明显;小雨量、中雨量减少趋势明显。     

河西走廊东部降水资源变化特征比较

利用1961～2007年河西走廊东部5站(凉州区、民勤、永昌、古浪、乌鞘岭)逐日降水资料,分析了河西走廊东部平原区和山区不同强度降水的演变特征。结果表明:近47a来,河西走廊东部共出现3次暴雨天气,其中平原区出现2次,山区出现1次,都出现在20世纪80～90年代;河西走廊东部平原区总降水日数、小雨日、中雨日和大雨日都呈减少趋势,而山区总降水日数、小雨日、中雨日和大雨日都呈增加趋势;平原区总雨日的减少主要体现在小雨频率的减少,中雨的贡献最小,山区总雨日的增加主要体现在小雨频率的增加,大雨的贡献最小;河西走廊东部平原区和山区近47a来总降水强度和小雨、大雨降水强度都表现出一定增强趋势,而中雨强度都有变小的趋势;平原区和山区总降水强度增强主要体现在小雨、大雨降水强度的增强,中雨的贡献很小;河西走廊东部平原区和山区年平均降水量总体都呈增加趋势;平原区小雨、大雨的贡献率总体为增加趋势,中雨贡献率总体呈减少趋势;山区小雨、中雨的贡献率总体呈减少趋势,大雨贡献率总体为增加趋势;平原区年降水量增加主要是小雨和大雨的贡献,山区则主要是大雨的贡献。     

鲁中地区近35年不同历时降水变化特征

利用鲁中地区8个气象站1980-2014年逐日降水资料,分析不同持续时间不同强度降水的时空变化规律。结果表明：鲁中地区近35年无特大暴雨发生,降水发生频率随降水强度和持续时间的增加而减少,降水频率与降水强度的变化规律基本一致。1日降水除小雨外,其他强度降水发生次数均呈增加趋势,最多发生在7月,大暴雨的降水强度除沂源外,其他地区呈增加趋势,暴雨降水强度在中部平原和南部山区呈增加趋势,除大暴雨外,其他不同强度降水年均发生次数主要空间变化规律一致,但在第二特征向量上存在差异;持续2日降水除暴雨年均发生次数随时间呈增加趋势外,其他强度降水均呈减少趋势,暴雨的降水强度除中西部平原外,其他地区呈增加趋势,大雨和小雨最多出现在8月,暴雨和中雨出现在7月,暴雨中北部平原最多,大雨东部平原最多,中雨、小雨山区最多;持续3日中雨和小雨年均发生次数随时间呈增加趋势,降水强度在多数地区呈增加趋势,最多出现在8月,山区最多;持续4日、5日小雨年均发生次数随时间呈减少趋势,降水强度在多数地区呈减少趋势,最多分别出现在8月、9月,空间分布均匀。     

数值预报产品在一次强降水过程中的释用

2010年6月8-9日江门地区出现强降水天气过程,中北部出现大雨,西南部出现暴雨局部大暴雨。通过分析不同的数值预报产品,进行订正预报,结果发现,欧洲数值预报对西风槽及高空槽的进退有较强的预报能力;日本数值预报对降水落区有一定的指示作用,量级往往偏小。物理量诊断有一定的误差,但仍有一定的指示意义。     

新型局地增长模培育法对两次飑线个例的对流尺度集合预报试验

利用局地增长模培育法对两次典型飑线过程进行了对流尺度集合预报试验,通过与传统增长模培育法对比,检验了局地增长模培育法的实际预报效果。通过概率匹配平均处理后,将降水预报结果与实况资料进行对比分析,并用分数技巧评分来代替传统公平技巧评分实现对降水结果的合理检验,得出结论:1)在飑线降水预报上,局地增长模培育法优于增长模培育法。2)分数技巧评分比公平技巧评分更好地反映对流尺度集合预报能力,特别是在大暴雨量级降水评估上。3)降水评分结果显示,集合平均对于小雨、中雨和大雨级别降水的预报技巧高于概率匹配平均,概率匹配平均对于暴雨和大暴雨级别降水更有优势。     

基于频率匹配法的SWC-WARMS模式降水订正试验

基于西南区域数值预报模式（SWC-WARMS）2019年5~8月00时起报的24h累计降水预报资料和四川省气象站点降水观测资料,采用频率匹配法对6月1日~8月31日降水预报值进行了偏差订正。结果表明:模式预报的24h累计降水量总体为湿偏差;订正后降水量平均绝对误差减小;大雨和暴雨的偏差评分提高;小雨、中雨、大雨的TS评分提高,暴雨TS评分降低;各量级的空报率均有所降低,小雨和中雨漏报率减小,大雨和暴雨漏报率增大,尤其是暴雨漏报率显著增加;当模式对暴雨降水落区预报较好（差）时,频率匹配订正能提高（降低）TS评分。      

1961—2013年内蒙古地区极端降水时空变化分析

选取内蒙古具有代表性的71个地面气象站1961—2013年逐日降水及平均降水量资料,计算各等级降水日数,分析不同时间尺度及等级极端降水时空变化分布特征。结果表明:近53a内蒙古地区降水日数和小雨日数均呈减少趋势,但暴雨、大雨和中雨出现的概率略增;日和小时短时降水强度增大。20世纪80年代和90年代是中雨、大雨和暴雨多发期,也是日和小时降水强度最大时期,进入21世纪后,强降水发生频次减少。     

鲁中地区近35a不同历时降水变化特征

利用鲁中地区8个气象站1980—2014年逐日降水资料,分析不同持续时间不同强度降水的时空变化规律。结果表明:鲁中地区近35 a无特大暴雨发生,降水发生频率随降水强度和持续时间的增加而减少,降水频率与降水强度的变化规律基本一致。1 d降水除小雨外,其他强度降水发生次数均呈增加趋势,最多发生在7月,大暴雨的降水强度除沂源外,其他地区呈增加趋势,暴雨降水强度在中部平原和南部山区呈增加趋势;除大暴雨外,其他不同强度降水年均发生次数主要空间变化规律一致,但在第二特征向量上存在差异;持续2 d降水除暴雨年均发生次数随时间呈增加趋势外,其他强度降水均呈减少趋势,暴雨的降水强度除中西部平原外,其他地区呈增加趋势,大雨和小雨最多出现在8月,暴雨和中雨出现在7月,暴雨中北部平原最多,大雨东部平原最多,中雨、小雨山区最多;持续3 d中雨和小雨年均发生次数随时间呈增加趋势,降水强度在多数地区呈增加趋势,最多出现在8月,山区最多;持续4、5 d小雨年均发生次数随时间呈减少趋势,降水强度在多数地区呈减少趋势,最多分别出现在8月、9月,空间分布均匀。     

SWCWARMS及ECMWF模式对四川盆地暖区型和斜压锋生型暴雨预报检验分析

利用2014～2016年5～10月四川盆地所有观测站资料及SWCWARMS模式、ECMWF模式同时段20时起报的24h累积降水资料,基于邻域法FSS、ETS评分指数检验了两模式对于高能暖区型暴雨及斜压锋生型暴雨预报的预报性能。主要结论为:(1)两种类型暴雨过程平均误差均是SWCWARMS模式较ECMWF模式大,且误差值为正,表明模式以湿偏差为主;(2)高能暖区型暴雨FSS评分各降水量级各空间尺度均是SWCWARMS模式高于ECMWF模式;斜压锋生型暴雨50mm以下量级降水在36km以下空间尺度ECMWF模式FSS评分高于SWCWARMS模式,54km以上空间尺度SWCWARMS模式评分较高,大暴雨量级降水各尺度下均是SWCWARMS模式评分较高;(3)高能暖区型暴雨ETS评分暴雨、大暴雨量级SWCWARMS模式评分较高,中雨、大雨ECMWF模式预报更优;斜压锋生型暴雨ETS评分,中雨、大雨及暴雨量级降水预报ECMWF优于SWCWARMS,大暴雨量级SWCWARMS模式预报更优。      

AMK指标群对暴雨的预报

强降水的过程就是湿有效能量的积累和释放的过程。根据实际工作发现850百帕的Amk对暴雨的反映最好。本文用850百帕这一层上的Amk场进行分析并找出对预报暴雨有较好关系的指标,得出一些有参考作用的判据。一、850百帕形势图的指标群方法 1.标准和思路我区共有七个观测站,规定一站大暴雨或两站暴雨或一站暴雨两站大雨定为一个暴雨日。从75—84年5月21日—6月20日共出现39次暴雨。根据天气系统的历史