GRAPES-GFS模式暴雨预报天气学检验特征

本文采用天气学检验方法,对2016年度国家气象中心GRAPES全球数值预报系统(GRAPES-GFS)业务预报暴雨过程及2013-2015年部分回算个例进行了检验,并结合对比欧洲中期天气预报中心确定性预报模式(EC模式)和国家气象中心全球谱模式T639L60(T639模式)降水预报,梳理总结业务GRAPES-GFS模式预报性能优势和系统性偏差特征。被检验暴雨过程共38次,其中南方暴雨过程20次,北方暴雨过程6次,热带扰动或台风降水过程12次。依靠预报员主观天气学检验分析,从降水预报效果检验出发,结合主要影响天气系统和示踪物理量检验,梳理总结模式预报系统性偏差,以期全面发掘该业务预报模式性能。结果表明对短期时效内的降水预报,GRAPES-GFS模式预报稳定性较好,整体明显优于T639模式。但还存在诸如对对流性降水预报较实况偏北或对主雨带南侧暖区降水预报不足的偏差特征;另对弱高空波动背景下的对流性降水预报偏弱;而在降水预报强度大致正确的情况下,对降水系统南侧偏南气流控制区域预报湿度偏大,对副热带地区的低涡系统预报偏强。     

天气系统预报效果的量化检验方法及应用

对中国天气过程进行了分类,并介绍了一种针对模式对于降水及各种天气系统预报效果的天气学检验方法,将此方法应用于AREM模式对2007年降水个例预报及2005—2007年汛期天气过程的批量预报检验,得出结论如下:(1)此天气学检验方法能够对各类天气系统及降水进行有效的检验,(2)对于中国典型高空槽类降水,AREM模式总体上对高空槽预报较为稳定、强度接近实况,对降水预报稳定性相对较差、强度偏弱,槽预报的较好(差)与降水预报的较好(差)不完全对应,(3)对于梅雨锋类降水,AREM模式对副高预报总体偏西、偏北、偏强,对高空槽、降水预报均总体偏弱,副高预报的较好(差)对应降水预报的较好(差)。     

2004—2006年日本数值预报产品分析检验

本文利用吉林省气象台提供的2004年10月到2006年12月的日本数值预报产品的降水天气系统资料,通过系统性分类,并结合对应的降水填图资料,从不同季度、不同天气系统出发,以雨区范围、雨区位置、中心位置、中心强度、移速作为检验指标,对三年中日本数值预报产品的预报效果进行了系统性检验,结果表明：日本数值预报产品对吉林省降水系统的预报是比较稳定可靠的,其中以西风带系统为主,占总个例的65．0％,五项指标检验平均准确率达到68．6％。     

北京地区高分辨率快速循环同化预报系统性能检验和评估

为充分了解北京地区高分辨率快速循环同化预报系统(简称BJ-RUC)的业务预报性能,对该系统在2007年汛期的预报结果采用客观检验方法进行了检验和评估,并针对典型个例进行分析,得到如下结论:BJ-RUC系统预报性能稳定,具有较好的预报参考价值;常规预报量的检验表明,3 km分辨率的预报无论是高空还是地面预报量都要优于9 km的预报;降水预报检验表明,3 km分辨率无论是降水时段、落区和雨量均较9 km分辨率有更好的预报效果,尤其是大量级降水的预报.但BJ-RUC系统对局地对流降水的预报能力仍然有限,在前6 h的预报仍然差于后面时段的预报.     

2004年汛期(5～9月)主客观降水预报检验

随着气象事业的发展，天气预报的质量越来越依赖于数值预报产品的性能。预报产品检验是评价预报质量和提高预报水平的有效手段。针对2004年汛期（5～9月）中央气象台预报员及T213、HLAFS25、MM5、GRAPES、日本及德国等国内外数值预报模式短期时效的降水预报做了详细的统计学检验。检验结果表明，对于汛期平均而言，各模式与预报员的小雨预报较好，随降水量级的增加TS评分迅速下降，国内外数值预报模式之间降水预报水平差别不大，预报员与模式相比水平略高；但对于过程预报而言，过程不同，各模式和预报员的表现不同，预报员和MM5对河南暴雨预报较好；GRAPES和日本模式对台风暴雨预报略好；T213对于四川东部暴雨的大量级降水预报较好；无论是预报员，还是数值预报模式，北京暴雨的预报是一个典型的失败个例。同时，我们也发现检验系统存在一些问题，有待今后逐步改进。     

GRAPES中尺度模式对2005年长江流域重大灾害性降水天气过程预报性能的检验分析

GRAPES是中国新一代具有自主知识产权的中尺度数值天气预报模式。使用在国家气象中心业务运行的最新版本的GRAPES模式、常规观测资料以及NCEP分析资料(1°×1°),对2005年主汛期发生在长江流域的重要降水天气过程进行了模拟和检验,重点分析了该模式对这一地区西风带影响系统的预报能力及可信度,从而得到GRAPES模式对于2005年长江流域重大灾害性降水天气预报性能的初步评价,并对该模式的应用及进一步改进提供一些有意义的参考依据。     

2013年汛期华中区域业务数值模式降水预报检验

为充分了解华中区域中尺度业务数值预报模式更新为WRF后的预报性能,对该模式2013年汛期24 h和48 h的累积降水预报产品,采用TS评分、预报正确率、漏报率、空报率、偏差及ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明：从日平均降水率分布来看,24 h预报的降水中心位置和强度与实况更接近,48 h的预报明显偏大、偏强;汛期总体降水检验表明,该模式的降水预报以偏大为主,随着降水量级的增大,TS和ETS评分逐渐减小,且ETS评分逐渐靠近TS;逐月降水检验结果发现,该区域汛期月晴雨预报正确率与雨日率呈正相关;通过梅雨期WRF与GRAPES_Meso的预报对比检验可见,两个模式都表现出了较好的预报性能。值得指出的是,随着降水量级的增大,WRF模式降水预报优势逐渐显现。总的来说,该模式的降水预报产品具有一定的参考价值。     

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。     

2010年汛期多模式对山东降水预报的检验

为提高数值预报模式在山东汛期降水的预报能力,为降水预报及模式物理参数方案选择和调整提供客观依据,对2010年汛期（6-9月）山东区域MM5、WRF-RUC（WRF快速循环同化系统）和T639模式24 h、48 h累积降水预报产品,进行晴雨、一般性降水和分量级降水TS评分及平均绝对误差、平均误差分析。结果表明：从晴雨预报准确率来看,3种模式相差不大;一般性降水和小雨预报,MM5模式评分结果最差,T639模式预报效果最好;中雨以上量级,24 h降水T639模式预报效果最好,特别是24 h大暴雨评分T639模式达到了10.37 %,而48 h降水T639模式预报效果下降明显。无论24 h降水还是48 h降水,除9月WRF-RUC模式平均绝对误差最小外,6-8月T639模式平均绝对误差均为最低,WRF-RUC模式24 h和48 h降水各月平均误差均为负偏差;不同的降水预报检验方案和天气过程类型对检验结果有一定的影响。     

全球和区域数值模式在甘肃2020年汛期降水预报中的检验评估

2020年汛期6—8月甘肃降水日数多、持续时间长、范围广、强度大,对该时间段内3种全球模式(ECMWF、GRAPES_GFS和NCEP_GFS模式)和4种区域模式[GRAPES区域数值预报业务系统(GRAPES_3 km)、西北区域区域模式(GRAPES_LZ10 km)、西北区域快速更新循环预报系统(GRAPES_LZ3 km)和华东区域模式(SMS-WARMS)]24 h累计降水预报性能进行检验评估。结果表明:(1)全球模式中ECMWF模式的预报性能优于其余2个模式,而区域模式中GRAPES_3 km和SMS-WARMS模式预报性能相对较好,且SMS-WARMS模式预报性能更稳定。(2)区域模式晴雨准确率及小雨和中雨的TS评分、ETS评分、命中率低于全球模式,暴雨优于全球模式;大雨和暴雨的空报率和预报偏差均高于全球模式。(3)根据500 hPa环流形势可将甘肃汛期降水划分为副高边缘型和低槽型2种类型,针对2020年4次副高边缘型和3次低槽型降水进行分类检验评估。全球模式和区域模式均对前者的各个量级降水预报性能优于后者;ECMWF模式和区域模式对2种类型大雨和暴雨预报效果优于NCEP_GFS和GRAPES_GFS模式;全球模式中ECMWF模式、区域模式中SMS-WARMS模式对2种类型降水预报效果最好。(4)7种模式对2种类型中雨和大雨雨带走向预报较好,对副高边缘型降水过程降水落区的预报能力优于低槽型降水过程,但预报降水强度较观测偏强,尤其是降水中心区域。     

THE BEIJING AREA MESOSCALE NWP SYSTEM AND ITS APPLICATION

Significant progress has been made on the development of mesoscale numerical weather prediction(NWP)system for Beijing area,as a joint project of the National Meteorological Center(NMC)andthe Beijing Meteorological Bureau(BMB).On the basis of the non-hydrostatic mesoscale model PSU/NCAR MM5,a mesoscale NWP system for Beijing area(BJ-MM5V.1)has been developed on thecomputer IBM/SP2 MPP with 24 nodes at NMC.As a two-way nested grid model two grids arechosen with 45 and 15km grid length respectively,and 23 levels in the vertical.It takes 2 hours and20 minutes to make a 36h forecast,which satisfies the time requirement for the operational use.Inaddition to the routine data received from GTS at NMC,the enhanced observations over Beijingregion are used for the objective analyses.This system was put into semi-operational use during thesummer of 1997 to test its performance.The forecast products,hourly rainfalls and all of themeteorological elements needed,are provided to the forecasters at BMB for use.It is identified fromthe test results that the system is robust and has pretty good ability to forecast the spatial andtemporal distribution of the precipitation for the local heavy rainfalls.     

北京地区中尺度非静力数值预报系统的开发与实时预报应用

国家气象中心与北京市气象局联合开发并将于1999年底建成“北京地区中尺度数值天气预报业务系统”。作为开发的第一阶段,以PSU/NCAR的MM5非静力中尺度模式为基础,在国家气象中心IBM/SP2机并行运算环境下与国家气象中心资料源连接并应用北京地区加密地面观测资料,初步建成了“北京地区中尺度数值天气预报试验系统”（以下简称BJ-MM5V.1）。模式设计为垂直23层,水平分辨率分别为45和15km的两重双向嵌套网格。在IBM/SP2计算机上用24个节点作36 h预报所需机时为2 h 20 min,满足实时业务预报需要。该系统于1997年夏季进行了实时运行试验,可提供北京地区每小时降水量预报每3 h多种气象要素预报,预报产品在北京市气象局试用。结果表明,系统有较强的稳定性和实用性,对降水时空分布的预报效果较好。     

雷达反射率资料的三维变分同化研究

应用天气研究和预报模式(WRF)三维变分系统中一种新的雷达反射率资料间接同化方法来进行反射率资料的三维变分同化研究,评估雷达反射率资料对夏季短时定量降水预报的作用.该方法不直接同化雷达反射率资料,而是同化由反射率资料反演出的雨水和估计的水汽.以2009年夏季北京地区发生的4次强降水过程为例,考察了北京市气象局业务运行的快速更新循环同化预报系统对京津冀地区雷达网的雷达反射率资料的同化性能以及雷达反射率资料和径向风资料同时同化的效果.数值试验结果表明:(1)同化反演雨水或水汽都能改善降水预报,但同化反演水汽对降水预报效果的改善起了更重要的作用;(2)同化反射率资料能极大地提高短时降水预报的效果,其稳定的正面效果可以延伸到6h的预报时效,而同化径向风资料不能得到稳定的正效果;(3)同化雷达资料时,应用快速更新循环同化预报系统是提高短时定量降水预报的一个有效途径.     

上海梅汛期候降水异常的低频信号及延伸期预报

提高汛期降水过程的延伸期预报能力是目前天气预报和气候预测发展的重要方向。本文以上海梅汛期降水为例,利用非传统滤波方法提取多变量季节内分量,分析了梅汛期季节内候降水异常及其相联系的延伸期关键低频信号,进一步综合多变量低频信号建立了梅汛期候降水异常延伸期预报方法,并开展了多年的回报和试报检验。结果表明:①梅汛期候降水异常季节内分量具有显著的40～60d低频振荡周期,与降水异常实况具有显著的正相关和较高的符号一致率;②梅汛期季节内候降水异常与超前10～35d的热带及中高纬低频信号有关,主要包括:热带MJO(Madden Julian Oscillation)自阿拉伯海的向东传播、西太平洋副热带高压季节内活动的西北向传播、PNA(Pacific-North American)遥相关型的季节内位相转换以及东北亚冷空气的持续性异常影响;③综合上述多变量低频信号建立了延伸期候降水异常预报模型,对提前10～35d的延伸期候降水异常的季节内分量具有预报技巧,也能较好地预报实际的候降水异常趋势。     

“天气在线”网上气象站对郑州单点要素预报能力的检验

对“天气在线”网上气象站所预报的郑州市2004和2005年的汛期(6~8月)降水、最低气温、最高气温3项气象要素的准确率进行了检验与分析,结果表明:“天气在线”对郑州市一般降水的预报准确率具有参考价值,对中雨及以上量级的降水预报能力比较差,尤其是对单站暴雨预报能力更弱;对郑州单点的温度预报能力很强,特别是晴天的情况下,不论是最高温度、最低温度还是高温天气都有很高的预报准确率。     

兰州区域气象中心暴雨增强数值预报业务系统

兰州区域气象中心暴雨增强数值预报业务系统包括资料处理，质量控制、客观分析、模式预报、图形处理及显示、评分检验和作业流程控制等。由于业务系统采用了先进的并行计算技术，同时对模式结构和部分物理过程进行了改进，使模式的分辨率得到了大幅度的提高。     

利用TRMM卫星资料对人工增雨云系模式云微观场预报能力的检验

文中利用TRMM卫星测雨雷达探测反演的云水、雨水、云冰和降冰4种云参数产品及实况降水资料,对比检验该人工增雨云系业务模式对云微观场和地面降水场的预报能力.结果表明,人工增雨云系模式系统对降水的预报能力要略优于现行业务运行的GRAPES模式;人工增雨云系模式系统能较好地预报云系系统云物理微观量的垂直结构特征,模式预报的微观场与卫星监测吻合较好;在播撒窗区的水平分布上,模式预报的各水凝物分布形势和强中心位置与卫星监测一致,其大小也接近监测值;人工增雨云系模式能较好地预报云的微观场和天气形势场,可作为云系人工增雨条件决策的重要参考依据.     

BCC_CSM1.1m模式对福建前汛期降水预测的误差订正

采用1991—2017年BCC_CSM1.1m季节预测模式的月降水预测数据及福建省前汛期（4—6月）66个国家气象站降水资料,利用距平相关系数(ACC)、时间相关系数(TCC)、平均方差技巧评分(MSSS)和趋势异常综合评分(Ps)等评估方法,检验评估了提前0、1、2和5个月模式对福建省前汛期降水的预测能力。采用系统偏差、一元线性回归和EOF-相似误差（EOFL和EOFNL）等4种统计方法对回报结果进行订正,并进行效果检验。BCC_CSM1.1m在不同起报时间对福建省前汛期降水的预测均能抓住降水的前两个主模态：全省一致和南北反向分布的空间特征,但预测的气候平均值较实况存在负偏差。模式在不同起报时间对前汛期降水预测的TCC高技巧区主要位于福建省北部,ACC技巧和Ps评分存在比较大的年际差异,负系统偏差的存在使得MSSS技巧不高。经订正后,模式的预测能力得到明显提升。系统偏差、线性回归、EOF相似误差线性和非线性订正方法提前2个月起报的2011—2017年平均Ps评分分别提高5.9、3.5、6.7和7.8分;不同起报时间线性回归订正的2011—2017年平均ACC技巧分别提高0.02、0.21、0.12和0.11;上述4种方法订正的MSSS评分均有了显著提高,其中系统偏差和线性回归订正后达正技巧。综合而言,线性回归订正较其他3种订正方法表现出更为稳定的订正技巧。