多源降水预报集成技术应用研究

基于欧洲中期天气预报中心全球高分辨率预报模式ECMWF、中国自主研发的新一代业务化区域数值模式GRAPES_Meso和WRF中国全国区域预报模式的降水预报结果进行未来3 d降水集成预报。以中国地面-卫星-雷达三源融合逐时降水格点产品(CMPA-Hourly,V2.0)作为"观测值"进行建模,采用消除偏差多模式平均法和基于无偏平均绝对误差集成法对中国大陆地区进行降水集成预报,同时采用2800个国家自动气象站降水观测数据对降水集成预报效果进行检验。结果表明：基于无偏平均绝对误差的降水集成方法能够综合每个模式成员降水预报场的优势,提供一种更为稳定可靠且具有更高分辨率的优质精细化降水预报产品;其在试验期间对中国大陆地区汛期的降水预报ETS评分,优于消除偏差多模式平均降水集成预报和最优单模式降水预报,BIAS评分更接近于1,与"实况"的距平相关系数也明显提高,是对降水大值捕捉能力较优的一种集成方法,尤其对中雨到暴雨量级预报的改进较好。     

北京地区夏季多模式降水预报的降尺度集成应用

以2008—2010年5—9月日本、德国、T639数值预报模式降水产品为基础,采取反距离插值的统计降尺度分析方法,将数值预报模式降水格点数据插值到北京西北、东北、西南、东南区域的延庆、密云、房山、观象台4个典型代表站点上;再结合统计分析,将夏季产生降水的天气系统分为西来槽、东北低涡、蒙古低涡、其他系统4种类型,采用预报准确率定级方法对各家模式配以不等权权重系数,从而建立北京地区夏季多模式集成降水预报模型,并用独立的样本对预报模型进行了业务试运行检验,检验结果表明:所建模型对降水预报的改进效果较好,优于单个数值模式降水预报。该模型的建立和应用方法为其他区域本地释用数值模式降水预报产品提供了一定的客观参考。     

北京地区夏季降水概率预报业务应用研究

作者分析了降水概率预报的基本特征，在北京中尺度数值预报模式（ＢＭＮＦＭ）的基础上应用事件概率回归估计（ＲＥＥＰ）方法，建立北京地区夏季两个量级（≥０．１ｍｍ和≥１０．０ｍｍ）的降水概率预报方程，并结合最新天气观测资料和预报员知识订正客观预报结果。应用Ｂ评分，Ｂｓ评分和Ｂｉａｓ方法对主观降水概率预报和客观降水概率预报进行评估。     

金沙江下游多种面雨量集成预报方法的对比分析

集成方法有利于提高降水要素预报的准确性和可预报性。本文基于格点实况资料和智能网格预报、西南区域数值预报、ECMWF模式预报、GRAPES模式预报产品,以面雨量为研究对象,采用多元回归法、BP神经网络法、评分权重法、加权集成预报法和算术平均法,得到集成面雨量预报,再运用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等方法,对2020年4—10月金沙江下游面雨量预报效果进行对比分析。结果表明：多元回归集成法和BP神经网络法的预报效果总体上优于其他几种集成方法。在考虑流域面雨量的预报量级时,下游可以采用预报量级较小的模式和集成方法。集成后偏差百分比均有降低,且多元回归法和BP神经网络法对预报量级较小的模式有矫正作用。在面雨量有无、小雨和中雨预报中,多元回归法集成效果较好,在大雨量级预报中,BP神经网络法集成效果较好。这些结论可为流域面雨量预报提供参考借鉴。     

三种数值预报模式降水产品在西藏高原检验分析

本文利用西藏7个主要城镇2009年6~9月24h观测降水对T639、日本和德国三种数值预报模式降水产品进行了检验分析。结果表明:三种数值预报模式中,德国模式对晴雨预报准确率最高、空报率低。小雨量级上三种模式预报能力较强,偏差较小。三种数值预报模式对中雨量级预报能力明显减弱,预报量级明显偏小,其中德国和日本模式基本没有预报能力。综合三种数值预报模式降水对西藏北部那曲、东部林芝和昌都具有一定的参考意义。     

NCEP CFSv2模式对川渝夏季降水次季节预测技巧评估及预报偏差分析

利用NCEP的第二代气候预测系统(CFSv2)提供的2000-2009年降水场历史回报试验资料以及川渝182个测站的降水实况资料。采用时间相关系数、均方根误差、距平相关系数、距平符号一致率以及PS评分等方法,对模式在川渝地区夏季降水以及夏季降水异常的次季节尺度预测技巧进行检验,并进一步分析了模式在概率密度和降水频次方面的预报偏差特征。结果表明：该模式对川渝夏季降水的可用预报时效为3候左右,能够较好地模拟出夏季降水的高值中心,但量级偏大。预报技巧高值区主要位于四川盆地西北部及渝东北地区,对攀西地区南部及川西高原部分地区也有一定的预报技巧。该模式也能够较好地把握川渝地区夏季降水异常偏少的趋势,有效预报技巧为2候以内。模式各时效预报与观测的降水概率密度主要集中在10 mm以下量级;模式预报各量级降水频次与实况相比均偏高得较为明显,且随着预报时效延长,偏差越大,其中偏高最为明显的是小雨频次。     

数值模式在遂宁区域暴雨过程中的检验评估

利用ECMWF细网格、GRAPES＿GFS、GRAPES＿MESO、SWC＿WARM四种数值模式降水资料,以及四川省气象台智能网格格点降水预报产品,对遂宁地区2020年7月发生的六次区域性暴雨天气过程进行了24h时效检验分析。结果表明：四种数值预报模式对遂宁地区的降水预报均有较大偏差,预报值普遍偏小1～2个量级;SWC＿WARM针对暖区暴雨的落区预报具有较好的指示意义;在锋面降水过程中,ECMWF细网格模式的参考价值更大;而GRAPES＿GFS和GRAPES＿MESO的偏差最大,对暴雨的指示性较差;四川省气象台的智能网格降水预报产品对暴雨预报有一定的指导作用,但还需要本地预报员对落区和量级进行进一步订正。     

廊坊地区5种数值模式降水预报性能检验与评估

为了提高廊坊地区降水预报数值产品的释用能力,利用廊坊市9个气象观测站24 h的实况降水资料和日本(JPN)、德国(GER)、GRAPES、T639及MM 5模式的降水预报产品资料,对目前降水预报业务中广泛使用的5种数值模式的预报效果进行检验分析。结果表明:日本(JPN)和德国(GER)模式对≥10.0 mm及≥25.0 mm量级降水预报的TS评分比其他模式高10.0%—40.0%,夏季MM 5模式对≥50.0 mm量级降水的预报表现出一定的优越性;T639、GRAPES模式分别对大雨及以上量级的降雨和小雪预报效果较好,日本、德国模式对中雪和大雪的预报表现出一定的优势,T639模式对暴雪预报的TS评分达33.3%,高于其他模式。     

北京奥运期间多模式降水检验及集成试验

应用2008年奥运期间(6-10月)所使用的多种中尺度数值预报业务运行模式GRAPES_MESO15km(GRAPES)、华北中尺度模式(MM5)和北京区域气象中心的快速更新循环同化预报系统(RUC),对北京市24小时定量降水预报产品采用多个统计量进行了较详细的统计检验,并应用多元回归方法对多种模式的降水预报产品进行了集成试验.检验结果表明: GRAPES_MESO15km模式对奥运期间北京市晴雨及小雨预报具有较好的预报能力,而RUC产品对中雨及以上量级的降水预报则表现出较好的预报效果,这对今后北京市精细化降水预报具有一定参考价值.     

多模式集合预报技术及其分析与检验

基于国家气象中心天气预报业务平台,对德国、日本、欧洲中心数值预报模式和我国T213模式的夏季预报产品进行检验,在此基础上,通过不同模式对目标区域预报能力的分析,分别应用神经元网络预报技术和基于Ts评分的客观多模式权重系数法(ME),建立了4个模式的集合预报方法,并应用于2005年汛期业务运行。结果表明:ME对短期降水预报技巧高于简单集合平均,因此具有一定的业务应用前景。