集合模式定量降水预报的统计后处理技术研究综述

集合数值模式预报已在定量降水预报业务中广泛应用,以获得预报不确定性、最可能预报结果以及极端天气预警。由于集合系统的数值模式不完善,且不能提供所有的不确定性信息,常表现出系统性偏差以及欠离散或过离散（如对于多模式集合）。为此,需要发展统计后处理技术,在尽量保持集合预报解析度的条件下,提高预报的技巧和可靠性。近年来,各种集合预报统计后处理技术得到快速发展。针对定量降水预报,依据技术方法的途径和成熟度将后处理研究归纳为3方面进行总结,包括:（1）不基于统计模型的非参数化后处理,包括集合定量降水预报偏差订正、多成员或模式信息集成以及基于空间分析的对流尺度模式后处理;（2）基于概率分布统计模型的参数化后处理,包括集合模式输出统计和贝叶斯模型平均两种方法框架;（3）考虑预报量的时间、空间和多变量间依赖关系或结构的处理方法,包括参数化和经验连接概率法。最后,讨论发展统计后处理技术需要关注的问题,包括考虑不同来源、不同尺度的多模式信息集成;提供高质量、高分辨率的降水分析资料;发展再预报技术扩充训练样本;基于不同的订正目的和应用场景来使用不同的后处理技术;发展面向海量预报数据、捕捉极端降水以及考虑预报量结构的新技术。      

集合预报统计学后处理技术研究进展

近年来,随着集合预报的广泛应用,大量新颖的集合预报统计学后处理方法层出不穷,因此有必要对其进行系统地回顾。首先,对单变量集合预报统计后处理方法进行分类介绍,包括基于特定数学分布的参数化方法:逻辑回归、非均匀回归、贝叶斯模型平均、集合敷料法,以及灵活的非参数化方法:排序直方图订正、可靠性曲线订正、衰减平均偏差订正、分位数映射、分位数回归、概率匹配、频率匹配、最优百分位、最优评分法、逐成员订正、相似法、邻域法、基于对象的概率预报方法和虚拟降水法。其次,拓展到须考虑变量依赖性结构的多变量集合预报统计后处理方法,包括参数化的连接方法,以及非参数化的集合连接耦合和Schaake洗牌法。再次,介绍多模式集合和机器学习方法。最后,总结并讨论了常用的集合预报统计后处理方法使用中需要注意的问题。     

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.     

基于重组降水集合预报的洪水概率预报

采用条件亚正态模型方法,生成了具有包含不同可能性的降水集合预报。为了保持各子流域降水集合预报变量之间的空间相关性,采用集合预报重组方法对降水集合预报进行重新排列。使用重组后的降水集合预报驱动水文模型,实现了淮河上游大坡岭-息县、淮河上游息县-王家坝和汝河-洪河上游3个子流域的12次洪水过程的洪水概率预报,并对1988年9月7日和1991年7月31日两次洪水概率预报进行个例分析。结果表明:相对于单一确定性预报,通过条件亚正态分布模型生成降水集合预报后,再经过Schaake洗牌法空间相关性重新组合的降水集合预报,捕捉洪峰出现时间和流量的能力更强。对洪水概率预报来说,降水概率预报更能达到对未来的水文事件进行最大可能估计的目的,并尽可能综合了降水预报不确定性因素,同时也说明维持变量原有的空间相关特征对于降水概率预报具有重要意义。     

基于MM5模式的站点降水预报释用方法研究

对MM5模式输出产品解释应用，建立县级站点定量降水MOS预报模型。方案为将影响辽宁降水的天气模型归纳为动力诊断模型，从中构造出多个能够较全面反映降水模型特征的综合物理因子；根据站点降水的气候分布特征，对偏态分布的降水量进行正态化处理，处理方案为首先将降水量划分为有雨和无雨两档，然后对有雨样本进行分级、开4次方处理，经分析对比降水量经过正态化处理后建立的预报模型优于未经处理的模型。运用统计方法建立站点降水预报模型，该模型分为晴雨预报模块和雨量预报模块。通过2001和2002年夏季业务试运行表明，该模型对降水有较强的预报能力，较原模式预报水平有一定改进。     

降水邻域集合概率方法尺度敏感性试验

降水邻域集合概率法是处理高分辨率降水集合预报不确定性的一种新方法。利用2017年5~7月GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)区域集合预报系统24 h降水预报资料,进行GRAPES降水邻域集合概率方法试验,并针对邻域概率法的等权重和邻域尺度问题,设计了邻域格点权重修正邻域方案以及二分类权重修正邻域方案,进行降水的集合概率法、等权重邻域集合概率方法、权重修正邻域集合概率方法和二分类权重修正邻域集合概率方法等四种方法的格点相关及敏感性试验,并利用多种概率预报检验评分评估上述四种方法的预报效果。试验结果表明:(1)尽管采用邻域计算方案的三种邻域集合概率方法的降水概率预报评分各有优劣,如等权重邻域集合概率法的相对作用特征曲线面积评分略优,而权重修正邻域集合概率法和二分类权重修正邻域集合概率法的降水概率预报可靠性更高,但采用了邻域计算方案的降水概率预报评分均优于传统的集合概率方法;(2)降水邻域集合概率方法的预报技巧对邻域尺度很敏感,统计评分最优的邻域半径为5~8倍模式水平格距;(3)引入了权重修正的两个邻域集合概率预报方法在24 h降水量超过10 mm时改进较明显,能够提供更加客观的概率预报结果。总体上看,降水邻域集合概率方法具有较好的应用前景,恰当的邻域概率方法及邻域半径可以获得更合理的降水概率预报结果。     

基于贝叶斯理论的集合降水概率预报方法研究

将贝叶斯理论应用到集合降水概率预报方法研究中.采用集合预报资料和历史观测资料,通过建立贝叶斯产品处理技术(Bayesian Processor of output,BPO)降水概率预报模型,将一组集合成员降水确定预报值修订为一组贝叶斯降水概率分布或概率密度的预报,并获得表征每个集合成员预报能力有效信息评分(Informativeness Score,IS).基于IS值对集合成员概率预报信息融合,得到集成贝叶斯降水概率预报,并采用连续等级概率评分(Continuous Ranked Probablity Score,CRPS)方法检验试验结果.结果表明,基于BPO方法得到的集成贝叶斯降水概率预报可靠性高于由集合预报得到的直接概率预报.     

暴雨集合预报-观测概率匹配订正法在四川盆地的应用研究

利用2008—2011年6—8月中国气象局T213全球集合预报24—240 h降水预报资料和四川盆地观测降水资料,提出四川盆地暴雨集合预报-观测概率匹配订正法。该方法将集合预报降水累积概率分布与观测降水累积概率分布进行概率匹配,对降水量为50 mm的集合预报平均值进行订正,获得暴雨预报订正值(A Calibrated Heavy Rainfall forecast value),累积降水概率分布拟合函数采用Gamma函数。选取2013年6月28日—7月10日进行独立样本暴雨预报试验,分析四川盆地暴雨预报订正值分布特征和订正前后降水检验评分变化,讨论该方法存在的若干局限性。结果显示:T213集合预报对四川盆地降水预报存在预报量较观测量级小、模式预报时效越长降水预报越弱等系统性偏差,暴雨集合预报-观测概率匹配订正值普遍小于50 mm,且随预报时效延长而逐渐减小,有效地订正了T213暴雨集合预报系统性误差;暴雨集合预报-观测概率匹配订正法对"有或无暴雨"二分类暴雨预报改善较明显,ETs评分获得提高,且漏报率和空报率有所降低。     

地面气象要素多模式集成预报研究进展

目前,集合预报已成为天气预报业务的主要支撑。然而,由于数值模式本身的限制与不完善以及集合系统存在初值扰动、集合大小等方面的局限,常存在预报偏差。不同预报模式通常具有不同的物理过程参数化方案、初始条件等,导致其预报能力各有不同。为此,如何纠正预报偏差以及如何充分有效地利用不同模式的预报信息以获得更加准确的天气预报广受关注。近年来,利用统计理论与预报诊断,基于多个集合预报系统的多模式集成预报技术得到快速发展,已成为有效消除预报偏差从而提高天气预报技巧的一种统计后处理方法。针对气温、降水和风3个最基本的地面气象要素,首先依据预报形式将应用范围较广的简单集合平均、消除偏差集合平均、超级集合、贝叶斯模式平均、集合模式输出统计等加权或等权平均多模式集成技术,分成确定性预报和概率预报两大类,并做系统介绍。最后,讨论使用和发展多模式集成技术需要关注的问题,包括考虑参与集成的模式个数、发展降水及风速分级预报模型和发展基于机器学习的多模式集成新技术。     

青藏高原东侧"2003.8.28"暴雨的集合预报试验

利用MM5模式和国家气象中心的T213模式的预报资料,通过研究非绝热物理过程参数化方案对高原东侧"2003.8.28"暴雨数值预报的影响特征,进行了多物理模式集合预报试验,为开展青藏高原东侧集合预报扰动技术研究进行了试验.试验结果表明,模式物理参数化方案对中尺度降水预报结果有明显影响,包括局地降水强度、空间分布型态、时间演变特征等.随着模式分辨率的提高,积云对流参数化方案将增加小雨量级降水区域,产生一些虚假降水,就现阶段模式水平而言,高分辨率集合预报应重点发展考虑强降水预报不确定性的集合预报模式系统.多物理模式集合预报的初步试验结果表明,高分辨率集合预报可以改进单一确定性预报结果不稳定的缺点,为强降水灾害性天气预报提供有价值的预报信息.     

动力-统计客观定量化汛期降水预测研究新进展

汛期降水预测是短期气候预测的重要内容之一,也是难点之一。近20年来,动力-统计相结合的预测方法在解决这一复杂的科学难题方面取得了一定进展。该文系统地介绍了近年来国家级气候预测业务中关于动力-统计客观定量化预测的原理、最优因子订正和异常因子订正两类预测方案,及动力-统计集成的中国季节降水预测系统 (FODAS1.0)。2009—2012年的汛期降水预测中,动力-统计客观定量化预测方法4年平均PS评分为73,距平相关系数为0.16,体现了较高的预报技巧。但该方法仍存在不足,需通过加强气候因子与降水之间关系的诊断分析、完善短期气候模式的物理过程、改进参数化方案及研发有针对性的区域气候模式等手段,进一步提高模式本身的预报技巧,使动力-统计预测方法在汛期降水预测中发挥更大作用。     

水文气象研究进展

从面向流域的定量降水估测与预报、流域水文模型、水文气象耦合预报三个方面系统介绍水文气象研究进展。研究指出,融合天气雷达、卫星遥感及实况降水等多源信息是精细化定量降水估测产品的主要发展方向;采用多模式降水预报集成技术是提高定量降水预报精度的重要途径;分布式水文模型是流域水文模型的发展方向;引入定量降水预报的水文气象耦合预报模式可以延长洪水预报预见期,水文集合预报是水文预报方法的有效解决途径,而数值预报模式与水文模型的双向耦合模式是另一重要发展方向。     

基于季节内振荡的延伸预报试验

2～4周的延伸预报是近年来国际上天气和气候业务预报发展的一个重要方向。本文以江淮梅雨区降水为例, 在利用集合经验模态分解 (EEMD) 及多变量EOF方法获取梅雨区降水及其影响系统低频信号的基础上, 采用最优子集回归方法、 经验波传播 (EWP) 方法及全球海气耦合模式产品, 对梅雨季节内演变的延伸期预报方法进行了预报和试验, 以期为建立延伸期预报业务提供科学依据。试验结果表明: (1) 大气季节内振荡对梅雨区降水的延伸预报具有重要的应用价值, 可能是联系天气过程和异常的重要系统。(2) 通过EEMD方法提取前期降水演变及影响因子的季节内振荡信号, 采用最优子集回归统计学方法对梅雨区逐候降水量演变进行超前30天预报是有可能的。(3) EWP经验动力方法对热带ITCZ活跃异常的未来40天东传可能具有较好的预报效果, 还可能较好地预报出延伸期的梅雨区风场距平演变, 具有一定应用价值。(4) 全球海气耦合动力模式输出产品在延伸期环流形势趋势预报及20天左右的MJO指数预报方面有一定的参考价值。     

沈阳市降水概率预报服务系统

沈阳市降水概率预报服务系统是在日本数值预报的基础上应用多种统计方法建立MOS预报方程,对其预报结果应用概率回归集成制作降水概率预报。TS评分结果表明:MOS预报的降水确率高于日本数值预报,MOS集成预报的结果在各种MOS预报结果平均偏上的水平。概率预报的Brier评分结果表明:在MOS综合基础上的概率回归(REEP)方法得出的概率预报结果较为理想。     

登陆热带气旋降水预报研究回顾与展望

重点围绕登陆热带气旋（LTC）降水预报研究进行了回顾和总结,指出针对LTC降水有三类预报技术：动力模式、统计方法和动力-统计结合的预报方法。以数值天气预报（NWP）模式为代表的预报技术对LTC降水的预报能力仍然非常有限。改进NWP模式预报误差的途径主要有两条：一是发展NWP模式;二是发展动力-统计结合的方法。分析表明,动力-统计相似预报是一项很有潜力的技术;针对现有研究中的不足,开展LTC降水动力-统计相似预报研究,探索减小数值模式LTC降水预报误差的有效方法,将是一个充满希望的研究领域和方向。     

中国东部夏季降水与东亚垂直环流结构及其预测试验

本文在分析中国东部夏季降水的时空分布特征基础上, 从东亚高、中、低层大尺度环流异常着手, 选取对中国东部夏季降水异常有显著影响的大气环流预报因子, 分别应用逐步回归和最优子集回归法两种统计降尺度方法, 以动力气候模式CAM3.1预报输出的大气环流预报因子为基础, 以中国东部夏季降水的典型空间分布型为预报对象, 建立动力与统计相结合的中国东部夏季降水预测模型, 并对1981～2000年的中国东部夏季降水进行回报试验。结果表明: 中国东部夏季降水具有4类典型的空间分布型式, 且具有显著的准2年和年代际尺度振荡周期; 东亚高、中、低层大气环流异常的特定配置, 对东部夏季降水的空间分布型有显著影响; 使用两种降尺度方案建立的动力与统计相结合的预测模型对中国东部夏季降水异常具有一定的预报技巧, 可以在一定程度上提高动力模式对中国东部夏季降水的预报效果。     

湖北省月雨量的相空间投影预报法

考虑到气候系统的非线性特性及有关变量之间的物理关系，应用相空间投影技术来制作月雨量预报。试验表明：该技术对月雨量距平百分率预报的符号相关准确率可达63．8％，对目前的日常长期预报有一定的参考意义。     

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。     

降雪含水比研究进展

降雪深度预报与定量降水预报(QPF)一样是冬季天气预报最重要的业务之一,而降雪含水比是降雪深度预报中所必须的重要参数,国外一般多将其称为snow-to-liquid ratio(SLR)。本文回顾了过去几十年来国内外在SLR的变化特征、影响因素等方面的主要研究进展,并对其预报技术和方法进行了总结和比较。研究表明:SLR具有明显的时间变化,并且存在季节和空间分布差异;大气温度和相对湿度是影响SLR的两个最重要气象因子,气压、垂直运动等气象因素,以及地表风、积雪自重、太阳辐射和积雪融化也会不同程度地影响SLR;随着预报技术的发展,SLR的预报方法可概括为气候学的、统计学的和基于物理基础的三类预报方法,气候学方法过于简单化,统计学方法的应用提高了SLR的预报能力,但仍无法摆脱统计方法自身的缺陷,比较而言,基于数值模式的瞬时预报更符合未来雪深预报业务的精细化发展趋势;目前,国内降雪深度观测资料较少、观测频率较低,有效开展地面降雪和探空加密观测,解决观测资料不足是今后SLR研究中亟待解决的问题;基于数值天气预报业务模式,探索气象因子对SLR的影响机理,建立适合我国冬季天气预报业务需求的降雪预报系统是未来的发展方向。