聚类分析在暴雨预报和环流形势分型中的应用

数值预报投入业务运行以来，高空形势预报具有较高的准确率，要素预报的准确率也在不断提高，对数值预报产品的释用是近年来人们极为关注的问题，作者早用数值预报５００ｈＰａ高度场及降水实况资料，采用聚类分析法，研究暴雨落区预报和我国暴雨环流形势特征，所得结果在暴雨预报业务中有一定参考价值，同时也给出我国暴雨环流型。     

配料法在宁夏暴雨预报中的应用

选取2000—2015年发生在宁夏23次由深厚湿对流引起的区域性暴雨天气过程为研究对象,研究确定暴雨预报的配料方案,采用2016年6—8月宁夏25个常规站和947个自动站逐小时降水量、ECMWF 72 h内模式资料,从统计分析和个例剖析两方面探讨配料法暴雨预报效果,结果表明:(1)通过对比2016年6—8月ECMWF暴雨预报与配料法暴雨预报发现,不同预报时段,配料法暴雨预报均优于ECMWF暴雨预报;(2)配料法能准确预报所选两次暴雨个例降水的中心强度、落区及变化趋势,但强度和落区较实况偏强、偏大;(3)配料法对六盘山区暴雨过程弱降水预报效果较差,对贺兰山沿山暴雨过程存在降水空报。     

一种改进的频率匹配法在网格降水预报订正中的应用

为提高精细化网格降水的实际预报能力,评估了2021年汛期ECMWF(EC)、CMA-MESO、SXWRF和SCMOC降水预报产品在陕西的表现,讨论了卡尔曼动态频率匹配方法对不同模式的订正效果,然后针对该方法不足,基于最优TS评分阈值法和SCMOC在天气过程判定中占优信息对小量级降水进行了二次订正,最后利用分类降水过程建模和基于图像相似识别技术改进的卡尔曼动态频率匹配法对暴雨进行了订正研究。结果表明:SCMOC晴雨预报准确率和暴雨TS评分均最高,分别为81.60%和0.30,表现最好;卡尔曼动态频率匹配法可明显提高EC、CMA-MESO和SXWRF模式降水预报产品晴雨预报准确率,对暴雨预报的改善效果不稳定,对EC晴雨预报准确率和暴雨TS评分提升幅度均最大,分别为6.35%和6.99%,该订正方法更适合于EC模式;经晴雨消空二次订正后的EC模式晴雨和小雨预报准确率较一次订正后的EC模式均有提高,分别提高了0.51%和0.64%;分类降水过程建模订正可进一步提高EC暴雨TS评分,较未分类过程订正后的暴雨TS评分提高了1.05%,且暴雨其他评分指标也均变好;改进后的卡尔曼动态频率匹配法较改进前...     

大气中对称不稳定机制的动力学分析及暴雨的分析与预报

用气块法从力学角度对对称不稳定机制及在对称不稳定条件下产生的环流进行分析，更全面地定义了对称不稳定及它的产生机制和中尺度环流形成的过程。对暴雨个例诊断分析表明，有些强降水区在降水前和降水过程中存在着不对称不稳定，说明对称不稳定条件下形成的环流对暴雨有引发和加强作用。在以往研究原基础上，总结出了利用常规观测资料分析对称不是否存在，及其能量大小的方法，用它来预报是否降水及降水的强度，从而提高降水预报准确率。     

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。     

基于“配料”的暴雨预报

本文介绍一种使用显著“配料”进行暴雨预报的方法。2007年和2003年的暴雨个例分析表明, 我国主要的几类暴雨发生过程中具有一些共同的动力、热力特征, 表征深厚湿对流发生发展的物理“配料”具有明显的演变特征。综合环境场动力、热力条件配置和物理“配料”分析了暴雨的“配料法”主观预报思路。并利用数值模式输出产品追踪有利于暴雨发生的“配料”演变发展了“配料法”暴雨客观预报方法, 应用于国家级降水预报业务中。     

《甘肃气象》1988年目录索引

.天气分析与预报·甘肃省暴雨预报专家系统知识 库介绍1一2南亚高压季节性变化与陇东夏 秋雨的关系1一6西北区东部区域性大一暴雨的 两类云系演变模式1一9一种短期降水预报方法1一13西北区东部暴雨云团的统计分 析2一2用格点资料作汛期大降水预报 2一5南亚高压研究在中期天气预报 中的应用2一9武威6一7月大风的环流特征 及预报方法2一12祁连山区的降水分布特征2一16甘肃省夏季降水的时空分布3一2甘肃省降水量模湖聚类分区3一5中尺度a类对流云团平均降雨 率和降水面积的估计方法3一8雹云回波一般特性的统计分析 3一10用湿有效能量分析预报北…     

频率匹配技术在暴雨预报中的应用及改进分析

利用欧洲中期天气预报中心和美国国家环境预报中心2017年5—8月逐日降水预报资料及同时段MICAPS降水观测资料,采用频率匹配技术对江淮流域夏季降水预报进行模式偏差订正及改进技术探讨。结果表明:(1)模式对小雨预报偏多,存在大量空报;对大雨及以上降水预报偏少,存在较大漏报。(2)偏差订正通过下调小量级降水、上调大量级降水,使各量级降水的强度和面积偏差均得到一定程度改善,降水量级两端订正效果明显,订正后小雨和暴雨准确率显著提升。(3)偏差订正对暴雨落区预报的改进效果与过程相关,个例分析表明:对于雨带位置预报较准确的大范围梅雨锋暴雨,偏差订正后暴雨TS评分明显提升;对于副高边缘的小范围暴雨以及雨带位置预报失误的梅雨锋暴雨或台风暴雨,偏差订正后暴雨TS评分改善不明显甚至降低。(4)针对上述问题,提出了系数动态调整和模式集成的改进思路,即对于平均雨量5 mm以下的小范围暴雨,适当上调订正系数;平均雨量在15 mm以上的大范围暴雨,适当下调订正系数。模式集成订正可有效提高暴雨TS评分。     

基于分位数映射法的四川省ECMWF模式降水预报误差订正分析

为做好ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)模式本地化释用，提高四川省降水预报准确率，对四川省2020—2021年7—9月模式各量级降水预报系统性偏差规律分析发现，该模式预报的雨日较实况偏多，尤其是攀西地区和川西高原；预报的大雨日数盆地西南部及攀西地区多于实况，而盆地南部少于实况。然后，基于分位数映射法对模式预报的24 h累积降水开展大量级降水订正试验与检验。基于分位数映射法订正后，暴雨及以上量级TS(Threat Score)提高7%～15%，且各量级降水TS均高于多模式集成客观预报产品2%～4%，大雨及以上、暴雨及以上量级命中率提高10%～20%，订正后雨带位置特别是暴雨落区与实况更接近。     

基于EC数据通过"配料法"构建吉林省暴雨预报模型

利用2015—2017年吉林省地面常规气象观测资料,基于EC数据通过配料法构建吉林省暴雨预报模型.研究表明:吉林省暴雨出现时段为每年的5—9月,集中时段为7—8月,7—8月降水站次占总数的79.1％;吉林省各站点暴雨年平均次数以2～5次为主,白城西部、长春北部地区暴雨<2次,东部暴雨次数稍多,尤其是长白山天池站3a内暴雨达到了13次;该预报模型的FY预报方法TS评分为22.34％,比EC模式预报的TS评分高5.02％;FF预报方法漏报率为36.65％,明显少于EC模式的75.16％;FF预报方法空报率偏高,FY和FF两种预报方法结合使用可以有效提高对吉林省暴雨预报的准确率.     

基于SCTP-RF算法的甘肃省短期定量降水客观预报方法研究

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的精细化数值预报产品、中国气象局下发的降水指导产品(TP;MA)及甘肃省340个气象站点降水实况数据,利用泰森多边形与K-means空间聚类方法(spatial cluster and Tyson polygon, SCTP),对2017—2019年4—9月甘肃省340站降水资料进行客观分区。在此基础上,采用随机森林算法(random forest, RF),筛选出与降水相关的物理量因子构建模型,开展甘肃省短期定量降水客观预报订正试验,并进行预报效果检验。结果表明:(1)甘肃省4—9月降水客观分区依次为7、6、14、13、14和11个。(2)就晴雨预报而言,SCTP-RF订正产品对甘肃省汛期的晴雨预报能力较TP;MA指导产品和ECMWF模式产品有一定提升,提升幅度分别为6.1%、4.2%;在空间上,SCTP-RF算法对甘肃省340站的晴雨预报均具有一定的订正能力,大部分站点晴雨预报准确率提升了5%,特别是河东地区。(3)在分级降水预报中,SCTP-RF订正产品对中雨和大雨的预报能力均优于TP;MA指导产品和ECMWF模式产品,且全省大部的订正效果较好,特别是河东中部及陇东南地区,但在强降水过程中对小雨和暴雨的预报订正不稳定,尤其是陇东南地区的小雨。     

甘肃东南部两次极端致灾暴雨对比分析

为了研究甘肃东南部相同气候背景条件下极端暴雨天气的成因,提高极端暴雨强度和落区预报的准确率,利用NCEP再分析、自动气象站降水、常规观测资料及卫星云图资料,对2013年8月7日和2017年8月7日发生在甘肃东南部两次极端暴雨进行对比分析。结果表明:两次极端暴雨天气过程都伴随着短时强降水等强对流性天气,具有降水量大、雨强强、灾害重的特点,其中冷空气的强度对暴雨落区、空间分布以及影响系统移动以及对流强度产生重要影响。在强冷空气和高空低槽、低层切变线影响下,暴雨区偏南,强降水区域小,持续时间短,不稳定条件更好,对流强度更强;在弱冷空气和高原槽、低层低涡、低空急流作用下,暴雨区偏北,强降水范围大,持续时间长,大气湿层厚度大,低层水汽辐合强度、涡度以及垂直速度更强,降水效率更高,但对流强度相对较弱。卫星云图上,在强冷空气的影响下对流发展旺盛,形成强中尺度对流云团,对流云团呈带状;在弱冷空气作用下对流云团尺度小,发展范围小,有暖云降水特征,降水效率高。     

ECMWF和华东WARMS模式对山东半岛汛期暴雨的预报能力检验

利用欧洲中期天气预报中心细网格模式（以下简称ECMWF-Thin）产品和模式水平分辨率为9 km的华东区域气象中心中尺度数值预报模式V1.0（以下简称SMS-WARMS）产品,对山东半岛2016—2017年汛期35个暴雨日（26次过程）的暴雨预报能力进行检验。结果表明：1）对于降水强度,ECMWF-Thin预报偏弱导致暴雨和大暴雨漏报率偏高,大暴雨几乎全部漏报,当其预报有50 mm以上降水时出现暴雨的概率达90%以上,SMS-WARMS则预报降水量偏强、空报率较高,SMS-WARMS降水强度量级预报总体优于ECMWF-Thin,24 h预报能力最佳;2）对于强降水开始时间的预报,两家模式均表现为偏晚为主,且偏晚3 h以内的概率较大,在参考其预报结论的基础上可适当提前3 h;3）对于强降水落区,ECMWF-Thin略优于SMS-WARMS,SMS-WARMS对台风暴雨的落区预报较为精准,而其他类型暴雨的落区ECMWF-Thin预报多偏南或偏向西南1°以内,因此预报员需向偏东或东北1°范围内的区域调整;4）对于强降水范围大小的预报,ECMWF-Thin预报暴雨范围偏小的概率较大,而SMS-WARMS预报范围偏大的概率较大,因此需综合考虑两种数值预报结论进行折中预报。     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

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。      

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

不同数值模式对江淮地区梅汛期暴雨模拟的对比分析

从降水偏差特征、预报技巧和对象诊断分析3个角度评估了欧洲中期天气预报中心模式(EC)、华东区域中心区域数值模式(WARMS)和江苏区域模式(PWAFS)对2020年江淮地区梅汛期11次典型暴雨过程的预报性能,并分析了各模式的优点及不足。结果表明:(1)24 h观测日平均累计降水主要分布在大别山—江苏淮北以及大别山—皖南山区,相应的模式降水偏差大值区与主要雨带位置有较好的对应关系,其中,EC在大别山和皖南山区存在明显干偏差,在江苏淮北地区则出现系统性北偏。WARMS和PWAFS两种区域模式均在大别山和皖南山区上游地区和下游浙江地区出现大范围湿偏差,而在江苏淮北地区出现干偏差;(2)24 h预报技巧评分结果表明,EC对暴雨及以下量级的TS评分最高,但大暴雨量级PWAFS最优,原因是EC对大暴雨量级出现较高漏报。对比WARMS和PWAFS两家区域模式可见,PWAFS在几乎各量级的空报和漏报率都低于WARMS,因此TS评分也高于WARMS;(3)通过MODE对象诊断分析发现,EC对降水位置预报最稳定,PWAFS对降水强度和范围的预报效果最优,但对雨带位置的预报不够稳定。总得来说,PWAFS的预报性能略优于WARMS,与EC相比在对降水强度和雨带范围的刻画上也具有优势,但预报稳定性尚有待提高。     

面向台风暴雨的集合预报成员优选订正技术研究及应用试验

本文以2013—2015年主要登陆台风暴雨过程为研究对象,利用ECMWF降水和台风路径集合预报以及中央气象台实时业务台风中心定位资料,在统计分析的基础上,提出一种业务上可用的针对单模式集合预报的台风降水实时订正技术(简称集合成员优选技术)。结果表明,在登陆台风暴雨过程预报中,集合成员优选技术对改进集合统计量降水产品有明显的帮助,并较ECMWF确定性预报产品有一定优势;该方法对改进短期时效预报产品的效果优于中期时效预报,对大暴雨评分的改进高于暴雨和大雨评分。另外,本文基于概率匹配平均(Probability Matching average,PM)和融合(FUSE)产品的计算原理,提出融合匹配平均(Fuse Matching average,FM)产品,结果表明,对36 h时效预报,优选10~15个成员的PM产品TS(Threat Scores)评分可达最优,大暴雨评分较确定性预报提高近10%;对60和84 h时效预报,FM产品大暴雨评分较确定性预报提高超过20%。     

基于三大全球集合预报系统对内蒙古降水预报能力评估

利用ECMWF、NCEP和CMC中心的1~3天7种降水集合预报产品,同时结合内蒙古119个气象站同期降水观测资料,对降水预报效果基于晴雨、降水等级划分(包括小雨、中雨、大雨以及暴雨)确定性TS评分以及空间分布特点进行了归纳总结,评估了三大全球集合预报系统在内蒙古地区的降水预报能力,为进一步开发模式预报及应用提供技术支撑。研究结果表明,ECMWF集合预报产品对内蒙古降水预报能力明显优于NEPC和CMC中心的产品。ECMWF集合预报产品24h时效下的晴雨及小雨、中雨、大雨以及暴雨预报都具有良好的预报能力,但是随着预报时效的延长至48h、72h,ECMWF集合预报产品预报能力明显降低,预报能力与NCEP和CMC中心的产品接近。24h的ECMWF集合预报产品在呼伦贝尔市、兴安盟、锡林郭勒盟、巴彦淖尔市西部、阿拉善盟地区预报效果明显较好,三大集合预报系统对内蒙古东部地区的预报能力总体偏高。      

8.19华北暴雨模拟中微物理方案的对比试验

在中尺度模式多种物理过程中,微物理过程是一个非常关键的环节,其不仅直接影响降水预报,而且也影响模式的动力过程.微物理方案有明确的物理基础,但是在实际暴雨模拟中,究竟采取哪一种方案的结果更理想,需要深入比较,因为不同的微物理方案对降水模拟结果有着很大的差异.本文利用中尺度非静力模式WRF (V3.2.1版本),采用36 km、12 km和4 km的格点分辨率,选用七种微物理方案,对2010年8月18~19 日华北地区的暴雨过程进行了敏感性试验.从降水落区和强度方面对总降水的预报性能进行了对比,模拟结果表明:选用不同的微物理方案,可以不同程度地模拟这场暴雨的范围和强度,且选择合理的微物理方案对细网格（4 km）嵌套的模拟也可以相应的提高,从而提高了暴雨模拟的分辨率,为暴雨中小尺度成因分析提供了参考.其中,水平分辨率为36 km时,Lin方案模拟的雨带范围和降水强度与实况拟合的最好;水平分辨率为12 km时,Thompson方案模拟的强降水位置、强度与实况最为接近;而水平分辨率为4 km时,WSM6方案模拟的强降水位置、强度与实况拟合得较好.再结合垂直速度、涡度、散度和雨水混合比等基本物理量的诊断分析,可以更好地理解各微物理方案对降雨预报的影响,所得的结论对我国华北暴雨强降水预报和中尺度模式微物理过程在业务和研究方面有相当的参考价值.