烟台市暴雨过程的数值预报产品分析检验

分析了日本数值预报产品对2003年5—8月烟台市暴雨过程的预报结果，发现当其预报未来24小时有20mm以上降水时，烟台市未来24小时出现降水可能性较大，可结合天气在线、T213等数值预报产品进行综合判断未来是否有暴雨出现；当烟台市当天已有大的降水时，而数值预报未来24小时有19mm以上降水时，易出现虚假的暴雨预报；对暴雨落区的预报，要仔细分析大尺度环流特征和要素场，并结合预报员的经验进行综合分析。     

浙西地区大降水概率预报分析

从天气学上分析造成浙西地区大降水的原因,利用历史上大降水发生概率与相关的物理量进行回归分析,建立模拟方程,对各种数值预报产品的降水预报进行集成.将两种方法结合使用,结果评估表明,此方法对浙中西部地区的大降水概率预报有很好的指导意义.     

MM5数值产品在大同地区短期预报中的应用

本文主要通过研究MM5数值预报产品在大不同地区短期降水预报中的释用，发现MM5数值产品具有较好的降水预报能力，对中小尺度的局地对流性降水预报效果更为明显，对强降水的预报量级亦有很好的指导意见。     

通辽市一次明显降水天气过程分析

文章通过数值预报产品的解释应用及对比检验,对2010年10月10—11日通辽市出现的大范围的降水天气过程进行了分析,这次天气过程在西来槽与地面低压倒槽共同作用下,并且在低层配合有切变线,前期暖湿气流的蓄积与后来冷空气的交汇而产生的。通过对数值预报产品的解释应用及对比检验,EC形势预报比较准确,对预报具有较好的指导作用,对于降水预报德国和日本传真预报都比较准确,只是德国降水预报在一定程度上比日本降水预报保守一些。通过检验,使数值预报产品在今后的预报工作中发挥更大的作用。     

数值预报产品效果检验及在降水预报中的应用

通过对目前天气预报业务中使用的Ｔ１０６、ＨＬＡＦＳ和日本模式三种数值预报产品对烟台市降水预报效果的检验、对比和分析,发现：数值预报产品在暴雨和一般降水预报中有一定指导作用;暴雨和一般降水预报效果都是日本模式好于ＨＬＡＦＳ,ＨＬＡＦＳ好于Ｔ１０６;三种预报产品对低压或倒槽型的降水预报准确率普遍较高;当三种预报产品均预报有降水时,其出现降水的准确率为７５．９％。     

数值预报产品在阿克苏一次降水强度预报中的应用

应用常规观测资料和数值预报产品资料对2004年4月28～30日发生在阿克苏地区的降水天气强度的预报能力进行对比分析,得到数值预报产品对本次降水天气的强度有较强的预测能力,有很好的应用价值,在今后的降水强度预报中有借鉴作用.     

莎车一次大暴雨天气分析

对莎车县2004年4月28日至5月2日大降水的环流形势分析、欧洲数值预报产品的应用、本站要素曲线图分析、T213预报产品稳定度及物理量场特征分析,总结本县大降水过程的发生规律。     

高原东部一次大雨天气过程预报失误原因分析

利用常规天气图、数值预报产品、云图资料、西宁多普勒雷达资料,对2011年6月25—26日青海东部地区出现的大范围降水天气的成因和预报失误原因进行了分析。结果表明数值预报产品和指导预报量级偏小,预报员对数值预报依赖程度高是此次预报失误的主要原因。     

大量级降水日本预报图物理量场特征对比分析

短期晴雨 MOS 预报系统投入业务使用后,量级预报已成为今后 MOS 预报优化完善的重点之一。为了更好地开展大～暴雨的预报,有必要进一步了解大量级降水时数值预报产品的基本特征和预报能力,本文以大～暴雨出现较多的梅雨期为例,对比分析中～大雨和大～暴雨时日本数值预报产品各物理场分布特征,将得到的结果应用于分析预报。     

数值预报产品在和田市2009年汛期降水预报中的准确性检验

利用目前在天气预报业务中使用的T213、MM5、GERMANY和JAPAN等4种数值降水预报产品(以下简称产品)资料,对2009年汛期(6—8月)和田市24～72 h不同量级降水和预报技巧的预报效果进行了检验和对比分析。结果表明:除JAPAN产品对24h一般降水和小量降水、GERMANY产品对24～48 h中量降水的预报效果较好,准确率在50%以上外,其它产品对24～72 h各量级的预报效果较差,准确率均在33%以下。当3种及以上预报产品均预报有降水时,其出现降水的准确率为100%;而两种预报产品均预报有降水时,出现降水的准确率为40%;仅一种预报产品预报有降水时,其出现降水的准确率为0%。     

GRAPES-MESO模式不同空间分辨率对中国夏季降水预报的影响分析

国家气象中心业务运行的中尺度数值预报系统GRAPES-MESO（Global/Regional Assimilation and Prediction System mesoscale model）在升级到4.0版本后采用了与以往版本不同的三维空间分辨率设置,本文通过计算精度分析、个例分析及统计分析的方法详细阐述了两者水平分辨率和不等距垂直分层的差异,并由此深入分析了不同模式三维空间分辨率对中国夏季汛期降水预报的影响。主要结论表明,GRAPES-MESO预报系统4.0版本在水平分辨率提高到10 km并同时使用更为合理的加密垂直分层设置后,不仅提高了计算精度和计算稳定性,同时仍能满足业务预报的时效要求。对个例降水特征的分析结果表明,提高模式空间分辨率可以在一定程度上改善对降水中心的预报,但对降水落区的预报改进较为有限。对2012年7月整月批量试验的统计检验结果表明,月平均技巧评分总体变化不大,但对逐日大到暴雨评分提高较大,通过各气象要素统计检验分析可以认为,模式空间分辨率提高的主要作用是通过降低了中低层高度场、温度场和水平风场的误差,改进了对流层中层环流背景场以及对流层低层降水直接触发系统的强度预报,从而能够提高大到暴雨的降水评分。     

应用数值预报产品作韶关市强冷空气、寒潮预报

以数值预报产品为基础，结合预报经验，选取影响气温变化的主要因子，设计了一种将预报因子按三级编码的释用方案，来制作韶关市强冷空气、寒潮预报。     

东亚夏季风降水年代际变异模态及其与太平洋年代际振荡的关系

利用全球陆地月平均降水资料、英国气象局哈德莱中心的月平均海表温度距平(SSTA)资料及NCEP/NCAR再分析大气环流资料,探讨东亚夏季风降水年代际变率及其与太平洋年代际振荡(PDO)的联系。研究指出:东亚夏季风降水年代际变异模态以及PDO均在1976年前后呈现显著的年代际转折,并且东亚夏季风降水与PDO在年代际尺度上具有较好的相关关系。PDO能够在对流层低层激发出与年代际东亚夏季风环流较为相似的大气环流异常特征,表明东亚夏季风环流的年代际变化可能受大气外强迫因子PDO在对流层低层的外源强迫作用影响,最终导致东亚夏季风降水发生年代际变化。     

CAPPS在国家气象中心多城市污染指数数值预报业务系统中的应用

国家气象中心在中国气象科学研究院CAPPS系统的基础上,建立了多城市污染指数数值预报业务系统,同时预报47个重点城市的SO2、NO2和PM10的日均污染指数.从2001年6月21日至7月17日的试验预报表明,总体预报准确率和与监测值的相关都在60%以上,与各城市气象局、环境保护局联合发布的综合预报准确率和与监测值的相关比较接近.说明CAPPS用于国家气象中心多城市污染指数数值预报业务系统,能够为城市空气质量业务预报提供有参考价值的数值预报产品.     

21世纪末华南汛期强降水变化分析

利用英国Hadley气候预测与研究中心的区域气候模式系统PRECIS,基于政府间气候变化专门委员会（IPCC）2000年“排放情景特别报告”（SRES）B2情景下对华南区域2071～2100年汛期（前汛期：4～6月;后汛期：7～9月）强降水的模拟结果进行分析。结果显示PRECIS对华南地区汛期强降水具有较好的模拟能力。相对1961～1990年（以下称气候基准时段）,2071-2100年华南汛期的强降水比例有所增大,强降水日数变化百分数大值中心分布在广西中北部和福建省北部,后汛期大值中心主要分布在广东和福建省。对华南4省（区）除了海南岛外各省逐月变化百分数基本为正值,汛期极端降水的发生频率相比气候基准时段有明显增加。     

台风试验陆地加密观测在数值天气预报中的作用

采用国家气象中心（NMC）有限区同化预报系统（HLAFS）和华北区域分析预报系统（NCAFS）的基本方案,选择“八五”期间台风试验期进行陆地测站特殊加密观测的两个台风个例作数值天气预报（NWP）试验,探讨这些资料在NWP中的作用。试验结果表明:陆地测站加密地面观测资料,对NMC的NWP系统的预报,尤其在较高分辨率情况下,具有较明显的改进作用。     

GRAPES区域集合预报对2019年中国汛期降水预报评估

2019年,数值预报中心开发了以GRAPES全球模式为驱动场,集合变换卡尔曼滤波为初值扰动方法,随机物理过程倾向项为模式扰动方法的10 km水平分辨率GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式,并投入业务运行。基于该模式,作者开展了2019年7～9月夏季降水不确定性的集合预报实时试验,并从统计检验和个例分析角度,与GRAPES-REPS V2.0和ECMWF全球集合预报模式进行对比,由此对GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式的降水预报能力给予客观评价,并分析了引起中尺度强降水预报不确定性的物理机制,研究结论可为诊断集合预报模式及改进集合预报方法提供依据。结果表明:（1）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统的降水ETS评分在所有预报时效和量级内均优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式,降水成员具有明显等同性,且概率预报技巧FSS评分较高,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式降水预报效果全面优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式。（2）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报的集合平均降水BIAS评分及小雨和暴雨ETS评分均明显优于ECMWF全球集合预报系统,降水概率预报与ECMWF降水概率具有一定可比性。（3）个例分析结果表明,不同集合预报模式通过刻画中尺度特征物理量不确定性来捕捉降水预报不确定性,初始时刻,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式和ECMWF全球集合预报模式环流形势分布较为相似,随预报时效演变,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式对中尺度动力、热力场捕捉更为准确,相应地对降水落区与量级预报较好,概率预报技巧较优。（4）与ECMWF全球集合预报模式相比,GRAPES区域集合预报模式集合成员能很好地预报降水发生、发展、消亡整个过程,故GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统对中国汛期降水具有较强的预报能力。     

IMPROVEMENT OF NUMERICAL SIMULATION OF TYPHOON RANANIM (0414) BY USING DOPPLER RADAR DATA

Typhoon Rananim (0414) has been simulated by using the non-hydrostatic Advanced Regional Prediction System (ARPS) from Center of Analysis and Prediction of Storms (CAPS). The prediction of Rananim has generally been improved with ARPS using the new generation CINRAD Doppler radar data. Numerical experiments with or without using the radar data have shown that model initial fields with the assimilated radar radial velocity data in ARPS can change the wind field at the middle and high levels of the troposphere; fine characteristics of the tropical cyclone (TC) are introduced into the initial wind, the x component of wind speed south of the TC is increased and so is the y component west of it. They lead to improved forecasting of TC tracks for the time after landfall. The field of water vapor mixing ratio, temperature, cloud water mixing ratio and rainwater mixing ratio have also been improved by using radar reflectivity data. The model’s initial response to the introduction of hydrometeors has been increased. It is shown that horizontal model resolution has a significant impact on intensity forecasts, by greatly improving the forecasting of TC rainfall, and heavy rainstorm of the TC specially, as well as its distribution and variation with time.     

High-Resolution Hindcast of Record-Breaking Rainfall in Beijing and Impact of Topography

In this paper,a hindcast study of the record-breaking rainfall event occurring in Beijing on 21July 2012,is conducted by using the Weather Research and Forecasting(WRF)model forced by National Centers for Environmental Prediction(NCEP)Global Forecasting System(GFS)outputs,paired with an investigation of the impact of topography in this region.The results indicate that WRF can reasonably predict the salient features of orographic precipitation;the 24-h rainfall amount and spatial distribution compare reasonably well with the observations.The hindcast simulation also indicates that rainfall events can be predicted approximately 36 h ahead.When the topography is removed,the spatial distribution of rainfall changes remarkably,suggesting the importance of the topography in determining rainfall structure.These results also indicate that prediction of such city-scale heavy rainfall events would benefit from a high-resolution prediction system.     

Simulation of weather systems over Indian region using mesoscale models

Summary Simulation studies have been carried out for two weather systems namely; a pre-monsoon thunderstorm over east coast of India and a weak cyclonic circulation associated with feeble low pressure area over south peninsular India. Two sets of forecast results are obtained: one using Advanced Regional Prediction System Model and other using Weather Research and Forecasting Model. The model performances are compared by examining the predicted parameters like mean sea level pressure, wind, moisture fields and rainfall. The rainfall prediction is assessed qualitatively by comparing the spatial distribution with satellite cloud images and quantitatively by comparing rainfall rates with Tropical Rainfall Measuring Mission products and/or the observed station values reported in Indian Daily Weather Reports. It is found that in case of idealized simulation of thunderstorm, Advanced Regional Prediction System Model has well predicted the spatial distribution of rainfall which is consistent with the clouding in satellite cloud images. It also has simulated the diverging winds at lower levels associated with downdraft during mature/dissipation stage of thunderstorm. Weather Research and Forecasting Model failed to predict these features. In case of a weak cyclonic circulation simulation experiment, Advanced Regional Prediction System model is able to simulate the rainy area better compared to those produced by Weather Research and Forecasting Model. Both models failed to produce observed heavy precipitation rates.