基于集合成员订正的强降水多模式集成预报

基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明:采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。     

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。     

滞后平均法（LAF）在热带气旋路径集合预报中的应用

本文用-正压模式，采用滞后平均法(LAF)对2000年热带气旋进行路径集合预报试验，并与基于热带气旋初始结构扰动的集合预报方法进行了比较分析，结果表明LAF方法对热带气旋路径预报具有较好的改进作用。但LAF的集合预报效果受模式本身误差的影响，在完美模式的假设下，LAF集合预报相对于控制试验的技巧水平20～40％。     

初始场对暴雨数值预报的影响及集合预报试验

以2003年7月3日至4日发生在淮河流域的暴雨过程为例,利用AREM模式,分析了初始场对暴雨预报的影响,提出了暴雨预报中初始场不确定性包含的两层含义,一是被常规观测遗漏的中小尺度信息误差;另一个则是随着环流变化造成的信息误差的不确定性。并针对着初始场的不确定性,设计了一种初值集合预报的方法,它包含了经典的集合预报方法MCF、LAF、BGM的思想。用这种方法进行了集合预报试验,结果表明:集合平均预报的预报技巧高于24 h控制预报,集合预报还可给出降水概率预报、离散度等产品为暴雨可预报性的评估提供参考。     

混合集合预报法在华南暴雨短期预报中的试验

-WRF多模式集合3组试验,对比分析混合集合预报法与传统方法的降水预报效果。结果表明:ARPS模式集合改善了广东省南部局地强降水预报,该方法在中雨、大雨、暴雨量级改进效果显著。WRF模式集合对广东省北部强降水预报优于ARPS模式集合,但空报、漏报率较大,该方法有一定局限性。ARPS-WRF多模式集合在降水落区和量级预报上均优于传统方法。混合集合预报法利用低分辨率 (36 km) 集合预报和高分辨率 (12 km) 控制预报实现了高分辨率 (12 km) 集合预报,改善了降水预报效果,该方法可为业务高分辨率集合预报提供参考。     

上海区域数值预报模式集合预报系统的建立与试验

以目前运行的上海区域业务数值预报模式为基础,从预报模式的不确定性出发构造8个预报成员,建立了上海区域数值预报模式集合预报系统的初步模型,并对2004年夏季进行了逐日48 h预报试验。结果表明:集合平均对华东地区城市降水、温度、海平面气压等气象要素的总体预报能力与分辨率高3倍的业务模式相当,其中对雨量较大降水、最低温度、海平面气压(0~24 h)的预报效果好于业务模式;集合预报还能提供客观化、定量化的降水概率预报,对降水的发生、尤其是特大降水的发生有着很好的提示作用。     

GRAPES-REPS西南低涡预报检验评估

利用2015年6—8月GR APES-REPS(Global/RegionalAssimilation and Prediction System-Regional Ensemble·Prediction System)区域集合预报资料,并设计西南低涡格点资料客观识别方法对西南低涡中心位置进行定位,首先评估GRAPES控制预报对西南低涡的预报准确性,之后挑选出四次生命史较长的西南低涡过程,分析评估GRAPES-REPS对西南低涡发生、发展、移动及降水过程集合预报性能。结果表明:(1)GRAPES模式对西南低涡预报的命中率较高,空报率略大于漏报率。(2)GRAPES-REPS对西南低涡发生和发展的预报效果较好,绝大部分集合预报成员能预报西南低涡发生和发展过程,但对西南低涡发生时间预报总体偏早。(3)GRAPES-REPS对西南低涡移动路径在24 h预报时效内比较合理,且集合预报平均明显优于控制预报,24 h之后东移型西南低涡移动路径明显偏北。(4)GRAPES-REPS对西南低涡强度预报总体偏强,表现为中心正涡度值偏大,位势高度值偏低。(5)24 h预报时效内,西南低涡触发的小雨到大雨量级的降水概率评分均有较好表现,且落区与实况接近,而暴雨落区个别略有偏北,但基本吻合。24 h之后,由于东移型西南低涡移动路径偏北导致模式预报降水落区偏北。可见,模式对西南低涡强降水有一定预报能力,因此,提高GRAPES-REPS中尺度集合预报能力,将有助于改进西南低涡强降水预报。     

基于快速更新同化的滞后短时集合预报试验及检验

本文基于华东区域中尺度快速更新同化数值预报模式系统(Shanghai Meteorological Bureau WRF ADAS Rapid Refresh System,SMB WARR),应用时间滞后法进行集合预报试验,试验由7个集合预报成员组成,进行逐小时预报,预报时效为6 h。本文通过对2011年6月17日至9月30日期间降水过程进行集合预报试验,引入面雨量对降水预报进行检验。结果表明：(1)小 大雨量级,集合平均优于集合成员预报,但暴雨量级集合平均不及部分集合成员预报。(2)不同的降水量级,并非都是最接近预报时刻,技巧最高,小 大两量级的降水可以提前6 h预报。(3)降水概率预报优于集合平均预报,具有很好的指示作用。可关注最接近预报时刻,小 中雨以上的降水,预报概率较大时,其可用性较大,而大 暴雨以上的降水,预报概率较小时,可用性较大。     

短期集合降水概率预报试验

以MM5模式作为试验模式, 通过选取不同的物理过程参数化方案产生8个集合成员, 分别用平均法、相关法和Rank法对2001年11月至2002年5月期间的22个降水个例进行短期集合降水概率预报试验。试验结果显示对小雨—大暴雨6类降水的概率预报, Rank法的综合预报效果明显好于相关法和平均法, 相关法的综合预报效果与平均法基本相同; 无论从均方误差角度还是从命中率和假警报率的相对大小角度, 对小雨、中雨、大雨和暴雨各量级以上降水的概率预报, Rank法的平均预报效果是三种方法中最好的, 相关法的平均预报效果与平均法相同; Rank法好于平均法的平均幅度从均方误差角度较大, 从命中率和假警报率的相对大小角度则较小。平均而言, 三种方法对各量级以上降水的概率预报都是有技巧预报, 对量级小的降水的概率预报技巧高于对量级大的降水的概率预报技巧。     

ECMWF集合预报在安徽大别山区降水预报中的检验

利用2015年6月1日至8月31日ECMWF集合预报系统(EPS)51个成员的降水预报结果,基于安徽省大别山区12个代表站点1～3 d的逐12 h降水观测资料,采用TS评分、箱须图、泰勒图等方法,研究ECMWF集合预报降水结果在安徽省大别山区降水分级预报中的应用效果。主要结论如下:ECMWF集合降水预报中,08时起报的24 h降水量和20时起报的48 h降水量可参考性较大;降水分级检验中,晴雨预报正确率在70%以上,小雨和中雨的空报率较高,对大雨以上量级的预报能力相对较差;大型降水过程中,暴雨以上量级的预报需关注不同预报时效下降水量预报的变化趋势,个别成员对极端降水的表现也值得关注。     

乌鲁木齐区域数值预报业务系统降水预报检验与评估分析

基于乌鲁木齐区域数值预报业务系统,运用Ts和Bias评分方法,对2012年9月1日—2015年8月31日逐日2个起报时次的逐6 h累积降水量的年与季节预报性能进行检验,并从空间上分析了2015年全疆站点逐6 h累积降水量在4个预报时段的评分特征。结果表明:(1)2个起报时次的降水评分相差较小,00 UTC起报略优于12 UTC起报,2015年系统改进了白天大量级降水的空报现象。(2)系统对晴雨预报较为准确,Bias接近1,空报、漏报率很小;随着降水阈值的升高,Ts评分减小,Bias变幅增大,空、漏报率也随之增加。系统对强降水过程以漏报为主。(3)系统的降水预报能力存在季节差异,夏季Ts评分最高,秋季次之,冬季最小;随时间模式对四季降水预报能力均有提高,降低了冬季大量级降水的漏报率和夏季大量级降水的空报率。(4)在新疆地区,08—14 BT(Beijing Time)、14—20 BT、20—次日02 BT空报站点数多于漏报,14—20 BT空报率最高;在02—08 BT整体呈漏报。(5)各站点整体来看,白天Ts评分高于夜间,山区及邻近地区评分高于平原地区;西天山评分略优于东天山,夜间晴雨预报有天山北坡漏报、南坡空报的趋势。     

“7·20”华北强暴雨集合预报的中期预报转折和不确定性分析

中央气象台主观预报和数值模式对2016年7月20日华北强暴雨过程的中期预报出现了一定的误差,本文利用ECMWF(简称EC)集合预报和T639集合预报等资料对"7·20"华北强暴雨过程的中期预报效果进行了分析,结果发现:(1)EC集合预报在7月16日前后对降雨区及强度的预报出现了明显转折,其因是大尺度影响天气系统的预报发生了转折性变化,7月16日20:00起报的环流形势集合平均场对比15日20:00起报场显示,在河套地区附近500hPa低槽发展更深,其下游华北高压脊也更强,形成了移动缓慢"东高西低"的环流型,黄河气旋及中低层西南涡北抬加强,导致降雨预报更接近于实况;(2)集合敏感性分析发现对降雨中期预报敏感的区域与转折前后预报的环流差异的分布型一致,引起降雨预报转折的影响系统也是降雨中期预报不确定性的来源;(3)对于降雨预报最敏感的环流系统是黄河气旋,集合成员预报的黄河气旋偏西偏北,强度越强,则预报的京津冀地区降水量越大。     

基于对流尺度集合预报方法对一次暴雨过程预报的分析

为了更加直观和深入地理解对流尺度集合预报中的降水集合预报产品,以便进一步向预报员推广应用,本文开展了基于对流尺度集合预报方法对2021年8月28—29日的一次暴雨过程的预报性能分析,对集合预报的暴雨和大暴雨量级降水预报技巧进行了综合分析。结果表明：(1)不同集合成员降水预报结果的差异随着降水量级的增大越发明显,预报最优和最差的成员的TS评分相差0.3以上。(2)概率匹配平均预报对于暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧优于控制预报,也优于集合平均。集合平均由于集合成员预报的平滑作用导致其对极端降水不敏感,因此,简单的集合平均不适合于大暴雨以上量级的极端降水预报。(3)从最小值预报到最大值预报,随着集合百分位的增大,命中率、空报率和频率偏差均逐渐增大,70%或者80%集合百分位预报的预报技巧最优,且优于集合平均和概率匹配平均预报。(4)对于重庆东北部偏西地区出现的大暴雨量级降水,较长预报时效集合概率预报均预报出了一定的降水概率,最长提前60 h,相应的最优的集合成员的降水预报与实况也较为接近。     

两种定量集合降水预报方法对比分析

文章基于EC集合平均预报产品,选取EC集合预报的51个成员包括温度(500h Pa和700hpa)及降水量,以内蒙古2014年8月份5次暴雨降水过程为例,用择优法(以500h Pa和700h Pa的温度差即稳定度相关系数作为对集合成员的筛选因子)进行试验,并与集合平均预报方法进行对比,结果如下:(1)在短期24h预报中集合成员个数增加到3时预报效果得到一定改善,并优于集合平均法的预报,成员个数增加到较多(如4或5时)或减少到2时预报效果反而较差。因此分析集合预报中集合成员的个数对预报结果的影响有非常重要的意义;(2)无论是集合平均法还是择优法对小量级降水预报效果好于大雨以上降水预报,因此有必要去分析更好的集合预报方法使得集合预报在灾害性天气预报中应用得到进一步发展。     

基于WRF和一维雾模式的能见度集合预报的个例研究

利用WRF(weather research and forecasting)中尺度模式为一维辐射雾模式PAFOG提供扰动场,构建了一个有30个成员的辐射雾集合预报系统。对2007年12月13—14日南京地区一次典型辐射雾过程进行了预报效果分析,结果表明:该方法在地面能见度预报及雾层垂直结构预报上均好于实际探空作为初始场的单一预报结果;模式启动时刻对预报结果有较大影响,由于辐射雾多发生在夜间,且模式需要一定时间达到稳定,本方法中一维模式在14:00启动预报效果最好,集合预报成员与实测值的标准差平均值为0.516 km,集合平均值的平均预报绝对误差为0.287 km。     

基于路径相似的登陆热带气旋降水之动力-统计集合预报模型

数值天气预报(NWP)过去几十年在热带气旋(TC)预报方面的最大进步是越来越准确的路径预报。对于登陆TC降水的预报,目前以数值模式为代表的技术手段预报能力还十分有限。围绕动力-统计结合之方法研究,初步发展了登陆热带气旋降水(LTP)预报的一种新方法:基于路径相似的登陆热带气旋降水之动力统计集合预报(LTP_DSEF)模型。该方法主要分为五步:TC路径预报、相似路径TC识别、其他特征相似性的判别、TC降水集合预报和最佳预报方案选择;涉及两个关键技术:TC降水分离的客观天气图分析法(OSAT)和TC路径相似面积指数(TSAI)。LTP DSEF模型对2012-2016年影响华南地区出现最大日降水量≥100 mm的21个TC的定量降水预报(QPF)试验结果显示,该模型对登陆TC过程降水的预报结果优于动力模式。登陆TC过程降水≥50 mm情况下,建模样本和独立样本平均TS评分均高于动力模式(EC、GFS、T639)相应的最好表现。对LTP_DSEF模型三个最佳方案的参数取值分析显示,起报时刻参数设定为最临近影响时刻即TC对陆地产生降水的前一天12:00 UTC、集合参数取最大值时预报效果稳定趋好。     

基于LAF思想的一种初始扰动生成方法及集合预报试验

在时间滞后平均法(LAF)思想的基础上,提出了一种改进的LAF方法,这种方法的思路是将不同的初始扰动叠加到模式初始场上进行不同的扰动预报,形成集合预报的成员;而不同的扰动场是通过在滞后不同时次上求取不同资料分析场之差获得。这种扰动不仅体现了不同分析场的差异,而且不同的滞后时间也体现了LAF方法的思路。然后利用经典的LAF方法及改进的LAF方法和AREM模式,分别对2004年6月14~15日安徽入梅首场暴雨过程进行了集合预报试验。结果表明,无论是雨带还是雨团位置和强度的预报,改进的LAF方法都优于经典的LAF方法。进一步研究发现,对于同一个扰动,加扰预报结果比减扰结果要好,若只选择加扰预报作集合平均,其预报结果更接近实况。     

两个集合预报系统对秦岭及周边降水预报性能对比

利用欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)、美国大气环境预报中心 (NCEP) 集合预报系统 (EPS) 降水量预报资料,CMORPH (NOAA Climate Prediction Center Morphing Method) 卫星与全国3万个自动气象站降水量融合资料,基于技巧评分、ROC (relative operating characteristic) 分析等方法,对比两个集合预报系统对秦岭及周边地区的降水预报性能。结果表明:两个系统均能较好表现降水量的空间形态,对于不同量级降水,ECMWF集合预报系统0~240 h控制及扰动预报优于NCEP集合预报系统,但NCEP集合预报系统264~360 h预报时效整体表现更好; ECMWF集合预报系统0~120 h大雨集合平均优于NCEP集合预报系统,两个系统集合平均的预报技巧整体低于其控制及扰动成员预报,这种现象ECMWF集合预报系统表现更为显著; ECMWF集合预报系统降水预报概率优于NCEP集合预报系统。ROC分析显示,随着预报概率的增大,ECMWF集合预报系统在命中率略微下降的情况下,显著减小了空报率,NCEP集合预报系统则表现出高空报、高命中率。     

对流尺度集合预报对川渝地区降水的预报性能分析

为深入认识对流尺度集合预报对川渝地区降水的预报性能，利用2020—2021年暖季（5—9月）川渝地区7 213个自动气象站逐日降水观测数据，综合评估对流尺度集合预报系统的控制预报（Control Forecast, CNTL）、集合平均（Ensemble Mean, MEAN）和概率匹配平均（Probability-matched Ensemble Mean, PM）对川渝地区降水的预报能力，并对比不同起报时次（08:00和20:00，北京时，下同）的预报差异。结果表明：（1）PM和MEAN的预报性能相对CNTL有所提高，MEAN对中雨和大雨量级降水预报具有指示意义，PM对大量级降水具有明显的预报优势。（2）模式预报的降水频率在小雨量级相比观测呈区域一致的正偏差，中雨及以上量级降水的预报正偏差集中在大巴山、华蓥山、武陵山脉等高海拔山区，预报负偏差主要位于四川盆地和丘陵区域，MEAN对小雨和中雨（大雨和暴雨）的预报正（负）偏差最明显。（3）08:00起报的36 h时效临界成功指数（Critical Success Index, CSI）和命中率（Probability of Detect...     

基于降水极端预报指数的福建台风极端降水预报研究

应用1961—2017年中国气象局热带气旋最佳路径数据集、国家地面气象观测站日降水观测资料和2015年8月—2017年12月欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报系统降水极端预报指数（EFI）数据,根据百分位法定义台风影响期间福建省各站点的台风极端降水阈值,采用最小阈值法剔除台风极端降水时EFI箱线图中的异常值,保留最小值作为台风极端降水EFI阈值,建立基于EFI阈值的台风极端降水预报方法。用该方法分别对2015年8月—2017年12月和2018年登陆或影响福建台风进行台风极端降水回报和预报试验,采用TS、空报率、漏报率对回报和预报结果进行检验。结果表明:福建台风极端降水阈值由沿海向西北内陆逐渐减小,其中中北部沿海地区的阈值最大;台风日降水量与日降水EFI预报、台风极端降水时的日降水量与日降水EFI预报均存在明显的正相关,日降水EFI预报的箱线图差异指数（I_bd）也表明EFI可以较好地区分台风极端降水和非极端降水;预报试验20时（北京时）起报时效12—36、36—60、60—84和84—108 h的台风极端降水预报TS分别达到0.26、0.22、0.20和0.19,总体上略优于回报试验;台风极端降水越显著,台风极端降水预报效果越好,回报和预报都存在的不足是空报率高,主要出现在台风极端降水不明显的个例中。降水EFI预报对台风极端降水预报具有较好的指示意义,基于降水EFI阈值的台风极端降水预报产品可在业务中作为台风极端降水预报的参考。