多次取样的网格化暴雨预报“配料法”研究

利用2008—2019年甘肃省陇东342个测站的逐日降水资料和ECMWF_ERA5再分析资料，总结了不同暴雨天气过程的环流特征，建立了精细至模式预报每个格点、综合考虑暴雨日每个预报时次的多次取样网格化暴雨预报“配料法”方案，并通过2020年5次暴雨过程进行验证。结果表明，陇东暴雨可分为副高扰动型、冷槽切变型和偏北气流对流型；由于不同类型暴雨的环流特征差异明显，降水范围及持续时间不同，具有代表意义的关键物理量及阈值也不相同；网格化配料法的过程预报准确率相比ECMWF_THIN提高了20%，站点预报准确率提高了7.8%，性能优于ECMWF_THIN模式的暴雨预报；配料法对小区域预报效果优秀，预报范围越大预报准确率越低。     

泌阳县6—8月大至暴雨预报方法

利用1983-1992年6-8月气象资料，分析了出现大-暴雨的天气形势及单站要素，确定了产生大-暴雨的天气系统和预报指标，经过对1993-1995年的试报，大-暴雨的概括率88.9%，预报成功率66.7%。     

LASG η坐标有限区域数值预报模式对一次登陆台风特大暴雨的数值试验

本文用LASG η坐标有限区域数值预报模式，对1975年8月河南地区登陆台风特大暴雨进行了数值试验。这次暴雨有很强的局地性，主要表现在水文站的雨量极值远超过气象站的最大雨量值，为3～16倍。一般有限区域数值预报模式预报的雨量都比气象站的最大雨量值小。与水文站的雨量极值相差更远。LASG_η坐标有限区域数值预报模式考虑了我国复杂的地形作用，具有能量和质量守恒的动力框架，考虑了与降水有关的主要物理过程。用该模式对著名的“75·8”特大暴雨5～7日3天3次暴雨作了24小时数值试验，取得了较好的预报结果:其预报最大雨量为气象站的最大雨量值的1～5倍，达水文站的雨量极值的34%～49%，为模式网格面积平均的最大深度的54%～98%。预报最大雨量中心位置偏离气象站雨量中心的距离约为0.67～1.47个网格距，偏离雨量极值的水文站的距离为0.23～1.07个网格距。这3次特大暴雨的强度、位置和其变化趋势的预报都与实况相近。同时，模式对暴雨系统和大尺度形势的预报也都与实况基本一致。该模式之所以对这种局地性很强的突发性特大暴雨有较好的预报能力，是由于它有较强的地形处理能力。还有，由控制试验和4种地形敏感性试验的结果可见，山脉的相对高度和陡峭程度，以及山脉与暴雨系统的相对位置等对暴雨的强度是非常敏感的，对地形稍有改变，其暴雨强度将减少3/4以上。这次数值试验为今后提高登陆台风特大暴雨预报水平，以及用数值模式探讨登陆台风造成的特大暴雨的物理机制，提供了良好的条件。     

青岛气旋类暴雨预报方法

使用天气动力学和统计学相结合的方法，以地面影响系统为依据、700hPa西南急流为条件对1983－1999年6－8月青岛地区40次暴雨进行了分型，划分为气旋、台风和冷锋三类。以气旋类暴雨为例，根据预报经验，选取相应的预报因子，建立0、1权重回归方程，用以预报青岛地区6－8月未来24小时的暴雨。气旋类方程准确率为78.0%。用此方法对2000年6－8月进行试报，效果较满意。     

ECMWF集合预报产品在重庆暴雨预报中的检验与应用北大核心

利用重庆地区34个国家气象站降水资料和ECMWF集合预报降水资料,系统检验和评估了集合预报统计量产品及后处理技术产品对2014—2016年5—9月重庆暴雨的预报性能。结果表明:集合统计量产品中最大值、90%分位数、融合产品、概率匹配平均、75%分位数对暴雨预报有一定参考性,其中90%分位数和融合产品对暴雨落区预报较好,最大值对暴雨强度预报有一定指示意义,但表现为明显的湿偏差。集合预报后处理技术产品的暴雨TS评分较控制预报和集合平均有明显提高,其中概率预报、最优百分位、融合—概率匹配、频率匹配法的暴雨TS评分超过最大值,对暴雨强度预报具有较好的指导意义,其预报偏差均表现为湿偏差,融合—概率匹配和频率匹配法对暴雨落区预报较好,概率匹配—融合对降低暴雨空报率较好。     

北方暴雨预报科研的进展

四年来,北方暴雨预报科研工作取得的进展主要有五个方面: 1.建立了各省市的暴雨预报流程和北方暴雨预报流程。实现了天气-统计-动力方法相结合,使暴雨预报研究成果向综合运用和业务化迈进一步。 2.各省市普遍建立了本地区的暴雨预报专家系统,在业务使用中初见成效。 3.大多数省市开展了暴雨短时预报业务,同时取得一批科研成果,为这项业务工作深入开展提供了技术方法。 4.在业务中应用了中尺度滤波等诊断分析方法;充实了北方暴雨形成的物理图象和概念模式;用细网格模式对暴雨个例的试报也取得了成效。 5.最近四年区域性暴雨预报准确率明显提高。1980—1982年平均为41％,1983—1986年平均为59%,预报服务比较成功,起到抗旱防洪的保证作用。     

数值预报产品在2002年汛期暴雨预报中的应用

为了解数值预报产品在暴雨预报中的作用，总结了欧洲中心、华盛顿、日本及中央气象台天气在线网站德国数值预报模式的高空、地面形势预报产品和降水预报产品在湖南省2002年几次典型暴雨预报中的应用情况。结果表明：数值预报产品在2002年湖南省中短期暴雨预报中发挥了重要作用。     

广东省前汛期暴雨专家系统

本文介绍一个广东前汛期暴雨预报专家系统,它总结了广东前汛期业务工作中利用多年,效果较好的暴雨预报经验。在微机上分别建立资料库、规则库及有关服务程序。模拟预报员的思维方法进行简单的推理,制作广东前汛期有无暴雨预报和暴雨落区预报。此外,还建立了强迫学习系统。该系统于1986年4月1日开始正式投入业务使用,二年来暴雨有无预报成功率是68.8%,落区预报成功率66.6%。      

濮阳市汛期大至暴雨预报方法

利用1988～1997年6～8月气象资料,分析了濮阳市汛期出现大至暴雨的天气形势及单站要素,确定了大至暴雨消空指标和预报因子,建立了预报方程.经对1998～2000年试报,预报方程大至暴雨的概括率88.9%,预报成功率66.7%.     

多时刻信息在大—暴雨释用预报中的应用及其集合预报模式

应用NCEP／NCAR逐日再分析资料，进行了不同时刻环境要素场与大—暴雨的相关分析，结果表明，从大—暴雨发生前2天至发生后2天的不同时刻，环境要素场都能提供大—暴雨的预报信息。应用不同时刻的环境要素为预报因子构造的预报方程对大—暴雨都具有预报能力。用大—暴雨发生前后信息进行预报，对应用当天信息进行预报的错误具有修正作用。应用多时刻环境要素为预报因子和统计释用方法构造的大—暴雨集合预报，由于独立预报信息的增加，有利于捕获大—暴雨的预报信息，有效地提高了大—暴雨的预报准确率。     

基于“配料法”的东北冷涡暴雨预报研究

利用1961—2014年中国东北地区200个气象站逐日降水资料以及NCEP/NCAR再分析资料,研究了东北冷涡暴雨的气候特征,分析了低空急流、切变对冷涡暴雨的影响;诊断分析了可表征冷涡暴雨过程中水汽条件、动力条件、热力不稳定条件的比湿、水汽通量、水汽通量散度、散度、垂直速度、K指数等物理参数,研究了东北冷涡暴雨发生时上述各物理参数需要达到的阈值指标,利用研究的物理参数阈值指标以及低空急流和切变等配料因子构建了东北冷涡暴雨的"配料法"预报模型,结合ECMWF模式和T639模式数值预报产品将"配料法"暴雨预报模型进行了业务化应用试验及效果评估。结果表明,东北冷涡有66%会产生暴雨,冷涡暴雨多发生在7—8月;低空急流和切变对冷涡暴雨有触发作用,91.2%的冷涡暴雨发生时对流层低层存在急流或切变;基于"配料法"的冷涡暴雨预报TS评分比ECMWF模式和T639模式暴雨预报评分提高了7.4%和11.1%,且明显减少了暴雨的漏报率。     

气旋冷暖区暴雨对比分析

利用常规资料及MM5的模拟分析结果，对山东两次气旋影响产生不同暴雨落区的天气过程进行了对比分析。研究了气旋冷区和暖区暴雨的高低空系统配置、相当位温的水平及垂直分布、垂直运动及散度的垂直分布。结果表明：冷区暴雨具有明显后倾结构和较强斜压锋区，暴雨出现在850hPa θe暖湿舌后部密集区，其垂直运动沿锋面大范围抬升，动力条件更强；而暖区暴雨高低空系统重合，暴雨出现在850hPa θe暖湿舌里。这些特征可为暴雨落区预报提供参考。     

综合相似预报法在短期暴雨预报中的应用

该文选取１９６１－１９９８年４－１１月造成陕西暴雨天气的５８６个个例，用专家预报暴雨经验与多元相似相结合，把每个个例总一组暴雨指标，同时又做为和以相似的历史样本，在有限区域内对陕西暴雨天气进行短期预报，１９８９年７－８月作预报９次，其次确率达７８％。     

甘肃省陇东南地区大到暴雨时空分布特征

利用甘肃省陇东南地区31个气象站1967~2001年的逐日降水资料,统计分析了该区大到暴雨时空分布的主要气候及年际、年代际变化特征,根据实际需要确定了该区暴雨及标准,其研究结果将为建立陇东南大到暴雨短期预报提供气候背景。     

西南涡加密资料同化对西南区域模式降水预报的影响

本文基于2017年西南涡加密观测试验的四川省11个观测站的探空资料,利用西南区域9km和3km分辨率数值天气预报模式系统,开展了数值预报同化试验。同化试验每日06和18UTC各进行一次,持续40天。西南区域9km分辨率数值预报系统(SWC-WARMS)的模拟结果表明,加密探空观测资料对四川高空观测起到了补充。同化后可以改善模式初始场,有助于提升24小时降水预报的ETS评分,对小雨到大雨量级的BIAS评分也有一定的改善。西南区域3km分辨率系统得益于分辨率的提升,相比SWC-WARMS减小了大暴雨空报面积。同化加密探空观测可以提升降水预报的ETS评分,但空报面积也有所增加。      

Extended Range(10–30 Days) Heavy Rain Forecasting Study Based on a Nonlinear Cross-Prediction Error Model

Extended range(10–30 d) heavy rain forecasting is difficult but performs an important function in disaster prevention and mitigation. In this paper,a nonlinear cross prediction error(NCPE) algorithm that combines nonlinear dynamics and statistical methods is proposed. The method is based on phase space reconstruction of chaotic single-variable time series of precipitable water and is tested in 100 global cases of heavy rain. First,nonlinear relative dynamic error for local attractor pairs is calculated at different stages of the heavy rain process,after which the local change characteristics of the attractors are analyzed. Second,the eigen-peak is defined as a prediction indicator based on an error threshold of about 1.5,and is then used to analyze the forecasting validity period. The results reveal that the prediction indicator features regarded as eigenpeaks for heavy rain extreme weather are all reflected consistently,without failure,based on the NCPE model; the prediction validity periods for 1–2 d,3–9 d and 10–30 d are 4,22 and 74 cases,respectively,without false alarm or omission. The NCPE model developed allows accurate forecasting of heavy rain over an extended range of 10–30 d and has the potential to be used to explore the mechanisms involved in the development of heavy rain according to a segmentation scale. This novel method provides new insights into extended range forecasting and atmospheric predictability,and also allows the creation of multi-variable chaotic extreme weather prediction models based on high spatiotemporal resolution data.     

回归诊断在梅雨期大到暴雨预报中的应用

应用回归诊断方法分析发现，梅汛期大到暴雨回归预报模型的残差分布存在着不对称现象，这种不对称现象是由高杠杆点所引起。这些高杠杆试验点的残差存在着统计天气预报意义上的不合理性，导致了回归系数LS估计的误差，从而又引起暴雨预报的误差。针对这些问题提出了大到暴雨的回归诊断预报模型。实例计算说明，回归诊断预报模型要优于常规回归预报模型。进一步分析指出，梅汛期大到暴雨回归预报模型的不合理性并非个别例子的特殊性所造成，而是由模型的数学特点所决定，因此大到暴雨的回归诊断预报模型具有普遍意义。大量的试验和多年的业务应用表明，回归诊断对提高大到暴雨预报准确率具有明显的效果。     

利用T213物理量“垂叠法”模型制作沙澧河上游关键区面雨量预报

利用沙澧河流域上游关键区2003-2006年6-8月降水资料和同时段T213产品中预报产品,分析了关键区强降水发生前24h T213产品中比湿、相对湿度、水汽通量、水汽通量散度、假相当位温、垂直速度等物理量垂直空间结构特征,并根据不同特征,构建T213物理量"垂叠法"暴雨和大雨预报模型,对沙澧河流域上游关键区分别作大雨以上(面雨量≥20mm)和暴雨以上(面雨量≥40mm)强降水预报。通过检验和试用,该预报模型对2007-2009年6-8月沙澧河流域上游关键区面雨量≥20mm强降水预报准确率平均达54.2%,对面雨量≥40mm强降水预报准确率平均为38.9%。     

2011年长江中下游梅雨期强降水延伸期集合预报性能初探

针对2011年长江中下游旱涝转换时期的环流形势、强降雨期间的四次强降雨过程对欧洲中心集合预报进行了预报性能初步分析。结果表明：集合平均预报对延伸期预报时效内的大尺度环流调整具有较好的预报性能,预报提前时效可达10~15 d。对强降水过程期间主要影响系统的预报在不同预报时效具有较好的稳定性。随着预报时效的临近,集合预报各个成员对天气系统预报的发散度逐渐减小。长江中下游强降水的发生与低层850 hPa较大的风速有密切关联,集合预报给出的延伸期预报时效内大风速出现的小概率预报信息是有意义的,可以为延伸期强降雨过程预报提供参考。