基于对流可分辨集合预报的阜宁龙卷概率预报研究

本文针对2016年6月23日江苏阜宁龙卷,设计了两组对流可分辨尺度集合预报:一组以ERA5再分析资料为初始和侧边界(CEFS_ERA5);另一组以NCEP GEFS为初始和侧边界(CEFS_GEFS),评估了两组试验对此次龙卷的预报能力。结果显示:两组对流尺度集合预报均有约半数以上成员能够再现龙卷超级单体的特征;2~5 km上升螺旋度(UH25)对本次龙卷超级单体有较好的预报指示意义。在上述分析的基础上,考虑位置预报偏差,提出了一种基于UH25的邻域龙卷概率预报产品,分析了龙卷概率预报技巧对关键参数邻域半径和UH25阈值的敏感性,CEFS_ERA5邻域半径取15个格点,UH25阈值取250 m²·s^-2最优;而CEFS_GEFS邻域半径取15个格点,UH25阈值取100 m²·s^-2最优。总的来说,邻域概率预报产品显著提升了对此次龙卷概率预报水平。     

国家级强对流天气分类预报检验分析

预报产品的客观检验是记录、考量各种预报业务质量,促进预报水平提高的重要手段,也是整个天气预报过程中的重要环节。本文采用"点对面"Threat Score(TS)、漏报率、空报率等客观指标首次对2010—2015年4—9月国家级强对流天气预报中雷暴、短时强降雨以及雷暴大风和冰雹等分类预报进行了检验。同时,本文也对强对流天气落区分类预报客观检验存在的问题以及未来发展进行了讨论。检验结果表明:过去6年间,6~24 h时效预报,雷暴TS评分为0.22~0.34,短时强降水为0.18~0.24,雷暴大风和冰雹为0.01~0.07;48、72 h时效预报、雷暴TS评分为0.30~0.40,强对流天气TS评分为0.16~0.23,除雷暴预报TS评分在2012—2013年有所回落外,其他类别的强对流天气预报总体上TS评分呈上升趋势,雷暴大风和冰雹预报评分明显低于其他两个类别。雷暴空报率是漏报率的2~3倍,短时强降水漏报率与空报率接近,雷暴大风和冰雹天气漏报率和空报率都在0.8以上。与美国风暴预报中心(SPC)2000—2010年定期发布的1 d对流展望产品检验结果比较,强天气预报中心雷暴和短时强降水落区预报TS评分较高,雷暴大风和冰雹评分较低。典型个例预报检验结果表明,系统性大范围的风雹天气可预报性较强,评分要显著高于平均预报水平;对于非过程性的、分散的风雹天气,预报难度大,TS评分低。     

GRAPES_3 km数值模式对流风暴预报能力的多方法综合评估

利用传统点对点TS评分、邻域法以及对象检验等多种方法,综合评估了GRAPES_3 km模式的对流风暴预报性能,分析了传统检验方法和新型空间检验方法对高分辨率模式评估的适用性和差异性,并同GRAPES_Meso模式的相关结果进行了对比。结果表明:对强对流典型个例的预报评估发现,综合应用多种评估方法能够更全面地评估对流风暴预报,获取模式在对流风暴初生和发展变化过程中的预报性能。使用点对点评分方法,GRAPES_3 km模式对风暴和强风暴的预报都明显优于GRAPES_Meso模式。对于模式不同起报时间的预报,起报时间越新预报效果越好。邻域TS方法考虑了时空偏差,GRAPES_3 km模式20和35 dBz采用时间邻域1 h,空间点对点时预报技巧最高;50 dBz时空偏差较大,时间邻域尺度为3 h技巧最高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_3 km模式对不同阈值的对流风暴预报均能达到最低技巧尺度,而GRAPES_Meso模式对35 dBz以上的对流风暴基本无预报能力。对象检验可以评估对流风暴特征的预报效果,GRAPES_3 km模式的对流风暴个数预报与实况较为一致,但面积预报明显低估。该模式对β中尺度的对流风暴形态、位置等预报较好,对γ中尺度的对流风暴预报尺度偏大、形状偏圆、轴角偏小,对α中尺度的对流风暴预报尺度偏小、形状偏扁、轴角偏大。GRAPES_Meso模式的对流风暴面积、个数、尺度预报较实况均偏小,位置预报偏差较大,形状预报较实况偏圆、轴角偏小。传统点对点TS评分方法和新型空间检验方法对高分辨率模式对流风暴预报的检验结论一致,依然具有一定的参考价值,但新型空间检验方法能够提供更详细的评估信息。     

改进的AREMS对2003年汛期降水预报及对比检验

利用包含三维变分同化的中尺度暴雨数值预报模式系统AREMS和AREM2．1对2003年主汛期（6-8月）进行了每天两个时次（08时和20时）的实时平行预报试验。对24h累积降水量预报进行了分区检验，结果表明：（1）AREMS对我国夏季降水具有较强预报能力，长江中下游地区TS评分最高。长江中下游、华北和华南地区空报率大于漏报率，东北和西南地区东部则相反。（2）模式条件的改变（模式层顶、侧边界条件及初值分析）对不同区域24h降水预报的影响程度不同：6-8月平均而言，影响最显著的是东北、华北地区，然后依次为华南、西南地区东部，影响最小的是长江中下游地区。（3）模式条件的改变对不同区域TS评分影响不同：6-8月平均而言，AREMS对东北地区降水预报效果改进最显著，特别是12-36h时效的降水预报；对华北地区的改进也非常明显；对华南地区降水预报水平整体下降；对长江中下游和西南地区东部改进不明显。（4）模式条件的改变对不同区域空报率和漏报率影响不同：华北漏报率明显减小，但空报率有所增加；东北绝大多数的空报率与漏报率都较AREM2．1有所减小；西南东部地区，08时漏报率略有所减小，空报率增大，20时反之。（5）长江中下游、华南和西南地区东部TS评分差值在6、7、8各月变化明显。     

一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法Ⅱ:暴雨检验评分模型及评估试验

针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在较严重的“空报”“漏报”双重惩罚,没有考虑暴雨时空分布不均和预报评分可比性不够等问题,在分析预报员对暴雨预报评分期望值基础上,设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验评分新方法和计算模型,分析了理想评分,并对2015-2016年4-10月中国中央气象台5 km×5 km定量降水格点预报和降水落区等级暴雨预报进行评分试验,获得了以下结果和结论:（1）预报员对暴雨预报评分期望值呈现梯级下降特征,与传统的TS评分存在显著差异;（2）设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验新方法,通过引入e指数函数构建暴雨预报评分基函数,进而构建暴雨评分模型,该模型可以较好地拟合预报员对暴雨预报评分的期望值,同时改善了评分在不同量级阈值处的断崖式突变情况;（3）提出了预报与观测的邻域匹配方法,即一个预报点与所定义邻域中的一组观测相匹配,并利用距离加权最大值法确定暴雨评分值权重系数,预报与观测距离越近,距离权重系数越大,评分值权重越大,提高了评分的合理性,避免了距离较远的匹配站点得高分不利于鼓励预报员提高预报精度的问题;（4）对中国中央气象台逐日5 km×5 km水平分辨率的定量降水格点预报产品和中央气象台定量降水落区等级预报产品进行了评分试验,暴雨预报准确率全国平均值大于60分。基于可预报性的暴雨预报检验新评分与传统暴雨预报TS评分逐日演变特征相似,但可以较好地解析TS为0的预报评分,解析后的新评分与预报员和公众的心理预期更为接近。      

2005年AREM模式汛期试验结果评估分析

AREM2．3模式2005年在中国气象局武汉暴雨研究所汛期试验过程中计算稳定，计算了该模式降水预报的分区域（长江中下游、华南、华北、东北、西南、湖北省）汛期（6、7、8三个月）TS评分，全国范围汛期漏报率、空报率、预报偏差，及各区域年内重要降水过程预报和实况的对比及TS评分，计算该模式形势场预报的平均误差、均方根误差、倾向相关系数、误差标准差，并与持续性预报（将前一天的分析场当作前一天对当天的预报场，以此类推）对比，以此对模式预报效果进行分析、评估，并做出总结，为模式的进一步开发和应用提供参考。分析结果表明：AREM2．3模式在2005年汛期试验期问48小时内预报稳定；对于长江中下游、华北、华南、东北、西南、湖北省以至全国范围均有较好的预报水平，但总体上对于强降水中心位置的预报情况不是很好；模式对于高空形势场也具有较好的预报能力，对500hPa位势高度的预报好于对500hPa温度的预报。     

高分辨率区域模式降水预报在云南的检验

为了解高分辨率区域数值模式降水预报在云南的预报效果和误差特点,针对华南中尺度模式、华东区域数值预报业务模式和中央气象台GRAPES-Meso模式对2017年9月—2018年12月云南降水预报进行检验分析。结果表明:华东模式降水预报效果整体最好,其降水的振幅接近实况,晴雨准确率也是最高,而华南和GRAPES模式空报率和漏报率普遍偏高。三种模式对滇东北、滇中西部、滇西北北部≥0.1 mm降水预报评分普遍较低,对滇南、滇西南、滇西边缘地区的评分普遍较高。在滇东北北部、滇中西部、及滇西北北部地区三种模式对≥10 mm降水TS评分普遍较低。对于≥25 mm降水,华东模式和华南模式在滇中、滇西地区的TS评分高于GRAPES模式。对于≥50 mm降水,华东模式和华南模式在滇东南、滇西南、滇西边缘及金沙江河谷沿线TS评分高于GRAPES模式。对于云南强降水天气过程,≥0.1 mm降水华南模式预报效果较好,但10 mm和25 mm以上量级降水华东模式的预报效果较好,≥50.0 mm则是GRAPES模式更具参考价值。     

环境气象业务数值模式预报效果对比检验

基于华北区域气象中心、华东区域气象中心、华南区域气象中心和国家气象中心环境气象业务数值模式2015年1—3月的预报结果,从能见度和空气质量两个方面对环境气象业务数值模式的预报效果进行了对比检验。结果表明:随着能见度降低,各数值模式的预报能力均逐渐下降,对于1 km的能见度,仅华北区域模式和国家级雾霾数值预报业务系统(CMA Unified Atmospheric Chemistry Environment,CUACE)模式表现出一定的预报技巧,其中华北区域模式和CUACE模式对北京本地24 h能见度预报的TS评分分别为0.20、0.10;CUACE模式总体能见度预报误差较各区域数值模式均偏大;CUACE模式和华北区域模式、华东区域模式、华南区域模式能见度预报值与观测值的相关系数普遍低于0.6。随着空气质量下降,各数值模式AQI的预报能力均逐渐下降;AQI为优等级时,各数值模式AQI预报的TS评分均较高,其中空气质量较好的华南地区空气质量等级预报的TS评分最高,为0.81;总体上24 h的AQI预报,区域模式优于CUACE模式;48 h和72 h的AQI预报,CUACE模式优于各区域模式。各数值模式PM_(2.5)浓度的预报值普遍较观测值偏低,华南区域模式24 h的PM_(2.5)浓度预报误差相对较小,华北区域模式和华东区域模式24 h的PM_(2.5)浓度预报误差相对较大;CUACE模式PM_(2.5)浓度的预报误差较各区域模式均偏大,CUACE模式PM_(2.5)浓度预报值与观测值的相关系数较各区域模式均偏低。     

基于EC模式闪电格点概率预报模型及应用

基于EC（0.25°×0.25°）模式预报资料和闪电定位资料，结合雷暴三要素形成条件，分别从水汽、能量、热力、动力等几个方面挑选预报因子，利用主成分分析方法配料权重系数，并根据海拔高度将四川划分为四川盆地、攀西地区、川西高原3个不同的区域分别建立预报模型，研发了四川省闪电格点概率预报产品。检验结果表明：四川盆地在概率预报值为70%以上时，预报效果较好，TS评分为0.294；攀西地区和川西高原在概率预报值为60%以上时，预报效果较好，TS评分分别为0.302和0.299。     

WRF中不同湿过程对青岛一次暴雨过程的预报性能检验

基于9 km分辨率的中尺度数值模式WRF,通过TS评分、降水空间分布和降水强度检验评估3种积云对流和7种云微物理参数化方案对2014年5月10日青岛地区的一次暴雨天气的预报性能。结果表明:在分辨率为9 km的模式中考虑KF、GD和BMJ积云对流参数化方案时,能够不同程度提高大雨和暴雨的TS评分,且GD方案模拟的降雨落区和强度更接近实况。7种云微物理方案对暴雨模拟效果相差不大,平均TS评分达到0.64,其中KESSLER方案预报性能最好,TS评分达到0.73,其次是WSM6、LIN和WSM5方案,但也大都表现出暴雨范围偏大、雨量偏强的特点。对于此次降雨过程,积云对流参数化方案的预报性能优于云微物理过程方案的表现。     

基于CMA-BJ的北京地区短时强降水预报试验

基于2019—2021年4—9月北京快速更新数值预报系统(CMA-BJ)产品以及北京地区地面气象站逐时降水实况,从表征水汽条件、热力和能量条件以及动力条件的多个物理量中筛选出在有无降水、是否强降水情形中有显著差异的物理量作为因子,采用配料法和模糊逻辑算法构建北京地区0～12 h时效逐小时短时强降水概率预报模型。以2019—2021年4—9月最优TS评分和偏差评分的概率值和组合反射率因子为确定性预报的概率阈值和消空处理阈值,运用该预报模型对2022年4—9月每日4次0～12 h预报时效北京地区短时强降水产品进行预报和检验。结果表明:北京地区短时强降水TS评分和偏差评分分别为0.104和1.341,预报效果明显优于CMA-BJ预报产品。概率预报模型能够有效提升强降水高发地区,即山前及平原地区的短时强降水预报技巧,获得较为平衡的命中率和空报率,但对山区预报技巧的提升有限。     

基于FSS的高分辨率模式华北对流预报能力评估

目前高分辨率数值预报模式已具有一定的对流系统结构和演变特征预报能力,但对其预报能力的客观评估仍存在较多不足。选取2017年7—9月华北地区在不同天气系统背景下、具有不同组织模态的7次对流天气个例,使用模糊检验方法中的分数技巧评分（fraction skill score,简称FSS）指标评估不同高分辨率模式（包括快速更新同化GRAPES_Meso,GRAPES_3 km及华东区域中尺度模式）对中小尺度对流过程的预报能力。结果表明:分数技巧评分能够实现当模式预报存在位移和强度偏差时仍然给出有价值的评分结果,其优势还在于可以给出表征模式空间位移偏差尺度的预报技巧尺度信息;所用3个模式的雷达回波强度预报均偏弱,当回波强度小于44 dBZ时,华东区域中尺度模式预报最接近实况,而对于44 dBZ以上的较强回波,GRAPES_3 km模式预报偏差最小;采用百分位阈值（通过升序排列求出预报和实况数列的相同百分位数作为其相应的阈值）进行检验发现,对于预报难度更大的高阈值、小尺度的对流事件,GRAPES_3 km模式预报能力更强。     

基于频率匹配法的SWC-WARMS模式降水订正试验

基于西南区域数值预报模式（SWC-WARMS）2019年5~8月00时起报的24h累计降水预报资料和四川省气象站点降水观测资料,采用频率匹配法对6月1日~8月31日降水预报值进行了偏差订正。结果表明:模式预报的24h累计降水量总体为湿偏差;订正后降水量平均绝对误差减小;大雨和暴雨的偏差评分提高;小雨、中雨、大雨的TS评分提高,暴雨TS评分降低;各量级的空报率均有所降低,小雨和中雨漏报率减小,大雨和暴雨漏报率增大,尤其是暴雨漏报率显著增加;当模式对暴雨降水落区预报较好（差）时,频率匹配订正能提高（降低）TS评分。      

基于ECMWF集合预报产品的降水相态客观预报方法

基于欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）集合预报系统的降水相态产品（precipitation type,PTYPE）,分别以HSS评分最优、TS评分最优和频率偏差最优为标准,运用最优概率阈值法,生成雨、雨夹雪、雪和冻雨4类降水相态的确定性预报产品,并与ECMWF集合预报系统控制成员及细网格模式确定性预报进行对比。最优概率阈值显示:3种最优标准下,不同相态降水最优概率阈值不同,但冻雨和降雪最优概率阈值均最大,为40%~80%,雨夹雪最优概率阈值最小,约为10%,三者最优概率阈值均随预报时效延长而减小;降雨最优概率阈值为7%~25%,随预报时效延长而增大。对比检验结果显示:最优概率阈值法明显提高了降水相态预报能力,且以HSS评分最优时预报效果最佳;最优概率阈值法有效减小冻雨空报,同时显著改善降雨和降雪预报的频率偏差和TS评分,对雨夹雪预报改进效果有限。     

基于ECMWF细网格模式的短时强降水客观概率预报方法研究

根据陕南643个经质量控制的自动气象站2010—2014年逐小时观测降水,采用百分位法确定陕南短时强降水标准。基于2010—2014年11 824站次短时强降水个例和欧洲中心（ECMWF）间隔6 h的0.25 °×0.25 °再分析格点资料,以空间最近、时间最近前1时次原则:计算并确定陕南汛期5—9月各月短时强降水36种对流参数历史概率分布特征值;考虑对流参数的显著性和适度性指标构建评价方案,利用相对模糊偏差矩阵、标准差系数方法,优选出陕南5—9月各月的15种对流参数及其权重。业务运行以ECMWF细网格模式的基本预报产品,计算优选的对流参数值,结合参数历史概率分布值及其权重,建立陕南分月短时强降水客观概率预报模型。将模型概率预报结果升序排列后80%处对应的数值,且大于0.2作为短时强降水的临界概率,对2015年汛期降水过程进行检验,TS评分为0.59,漏报率为0.18,空报率为0.31。      

基于邻域最优概率的GRAPES快速更新循环同化预报系统逐时降水订正方法

针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。      

基于CMA-MESO的分级短时强降水概率预报方法研究

随着预报服务需求不断增长和预报内容日趋精细化,仅针对20 mm·h^(-1)以上的短时强降水预报已不能完全满足业务需要,开展不同雨强等级的短时强降水预报方法研究显得十分必要。利用2016—2019年6—8月中国南方9省1市的国家及区域气象站共51355站次短时强降水样本,将雨强R分为4个等级:20≤R<30 mm·h^(-1)、30≤R<50 mm·h^(-1)、50≤R<80 mm·h^(-1)及R≥80 mm·h^(-1)(分别对应I、Ⅱ、Ⅲ、IV级)。将各级样本与同时段CMA-MESO(China Meteorological Administration mesoscale model)数值预报模式初始场进行时空匹配,提取22个相关物理量建立数据集并进行百分位值统计;利用XG⁃Boost(extreme gradient boosting)机器学习方法对物理量进行重要性排序以确定权重系数;应用连续概率预报方法,选用升、降半岭函数作为隶属函数,建立不同等级短时强降水概率预报模型。运用该模型在2020年汛期进行实时业务预报,并对湖北省2020年6—8月15次大暴雨过程0~36 h预报时效的逐小时不同等级短时强降水概率预报产品进行检验,结果表明:I级概率预报产品60%阈值的TS评分(0.145)最好,对应命中率为55.7%;Ⅱ级概率预报产品65%阈值的TS评分(0.083)最好,对应命中率为39.1%;Ⅲ级概率预报产品70%阈值的TS评分(0.03)最好,对应命中率为21.7%;IV级概率预报产品80%阈值的TS评分(0.005)最好,对应命中率为5.8%。对不同等级雨强个例对比检验表明,各级概率预报产品对CMA-MESO模式在同时次不同等级短时强降水预报上均有较好的订正作用。对3次强降水过程逐小时预报检验表明,I级概率预报产品命中率为40%~80%,空报率为50%~90%,预报时效达36 h,普遍优于同时次CMA-MESO降水量预报。本研究对不同等级短时强降水分型建模并在实际预报中有较好的参考性,能够对CMA-MESO的降水预报起到订正作用。     

基于ECMWF细网格、GRAPES _MESO的短时强降水潜势预报和检验

摘要：利用2016-2018年6-8月ECMWF细网格、GRAPES _MESO、黑龙江省822个自动站资料研究黑龙江省6-8月短时强降水（一般短时强降水和极端短时强降水）的预报方法和各项影响因子指标与他们之间的融合。采用双线插值法或临近格点法、分位数法、配料法、排除法、多重分析法，形成以水汽、不稳定、抬升为框架的客观预报方法。研究发现，强降水的环境背景不仅受限于各物理因子阈值，也与他们之间融合密切相关。各因子间存在一定旬差异和日较差，夜间与水汽相关的各阈值明显大于白天，白天热力不稳定性高于夜间。6月中上旬与水汽含量相关的各因子阈值小于其他时段。从检验结果上看，由于强降水的突发性、局地形和研究方法以及模式本身的特性，预报的空报率非常大，漏报率较低，TS评分最低且随着分布密度的降低而降低。一般强降水检验中，两种模式点对点检验的TS评分为0.015左右，14km和40km点对面检验夜间TS评分约0.03和0.08。极端强降水检验中，两种模式点对点检验TS评分约0.004，14km和40km点对面检验准确率约分别为0.005和0.02。7月份由于强降水分布密度相对较大，检验效果也相对较好。一般性强降水EC细网格TS评分高于GRAPES_MESO，而极端强降水检验TS评分刚好相反。     

基于ECMWF模式的四川夏季强降水订正试验

利用2016—2018年6—8月四川地面观测降水资料(含加密自动站)及同时段ECMWF模式各要素预报场资料,根据基于"配料法"计算所得出的3 h间隔短时强降水概率预报,统计各格点各个转换概率阈值的次数,探索了一种针对模式24 h累计降水预报的强降水订正方法,并运用该方法对2018年6—8月降水集中时段24—72 h时效ECMWF模式降水预报进行逐日试验检验。试验结果表明:(1)从大雨、暴雨降水量级综合检验指标来看,各时效订正后命中率、漏报率、TS评分均有明显改善,且随着预报时效的延长,各指标数值提高的幅度愈大。空报率虽然0—24 h、24—48 h时效预报有所增加,但空报率增加幅度远小于漏报率减小幅度;(2)从个例检验结果来看,订正后的模式预报相比订正前的预报而言,降水量级明显增加,50 mm以上降水落区预报效果有较大程度提升,尤其是0—24 h时效预报,订正后降水落区分布与实况基本一致。     

台风“巴威”不同类型降水多模式预报与空间检验对比评估

以传统的检验方法和基于对象诊断评估方法(MODE), 对首次以台风级别影响辽宁的“巴威”台风(2008)的台风暴雨过程不同性质降水的多模式(ECMWF、CMA_MESO 10KM、CMA_MESO 3km和睿图东北模式)预报结果进行了检验评估。结果表明: 受“巴威”远距离和本体影响, 辽宁省先后出现对流型降水和稳定型降水, 传统检验和MODE检验结果均表明, 多模式的对流型降水预报效果要优于稳定型降水, 这很可能是多模式对于台风北上减弱产生稳定型降水的影响系统的预报强度偏差大导致, 在今后预报中务必注意台风强度预报偏差对本体稳定型为主的降水的影响。传统检验结果中, CMA_MESO 3km和ECMWF模式的评分较高, 并且对于对流型降水雨带的形状、范围和质心距离、交集面积预报效果最好, ECMWF模式对稳定型降水也有着较高的目标相似度评分。尽管睿图东北模式由于对10.0 mm以上量级降水较高的空报和漏报率, 而导致TS评分偏低; 但在MODE检验结果中, 东北模式预报的强降水雨带的中心位置、降水强度和范围均接近实况, 目标相似度更高, 尤其在对流型降水阶段目标相似度达到了1.00, 模式对于对流型降水预报有着较好的可参考性。