四种定量降水预报客观订正方法对比研究

基于2019年全年、不同季节、不同预报时效的欧洲中期天气预报中心模式的定量降水预报,检验评估了频率匹配、最优TS评分、最优百分位、概率匹配4种定量降水预报客观订正法的综合性能。利用理想模型研究了不同雨带位移偏差和干湿偏差情形下频率匹配法与最优TS评分的表现,并通过个例订正展示了4种定量降水预报订正法的基本特征。结果表明:频率匹配与最优TS评分仅能对确定性预报的降水量级进行调整,最优百分位和概率匹配法通过引入集合预报信息可在一定程度上改变预报的降水落区。频率匹配法以频率偏差最优为目标,可以很好地消除模式的干湿偏差,但仅在位移偏差较小且存在较大干湿偏差时提升原始预报的TS评分。最优TS评分法难以改进存在弱湿偏差的中雨预报的TS评分,而最优百分位法利用集合预报信息可以显著提升所有降水等级的TS评分,在较长预报时效下优势尤其明显,但也存在春、夏两季湿偏差较大的问题。概率匹配法由于没有使用历史实况信息,在暴雨订正中干偏差较大。经济价值模型检验评估表明,最优百分位法在暴雨量级的风险决策中具有较高的参考价值。      

2016-2020年广东省定量降水预报检验评估

对2016-2020年全球模式ECMWF和区域模式GZ_GRAPES、基于模式的解释应用和广东省气象局发布的定量降水预报（QPF）进行检验和评估。结果表明:ECMWF和GZ_GRAPES模式对一般性降水预报技巧在逐年提升,对大雨或以上的降水预报技巧的提升缓慢。GZ_GRAPES对大雨以上降水的预报技巧和定量降水预报的精细时空分布均优于ECMWF,区域模式更易预报出中小尺度降水信息。分类暴雨评定表明,模式对台风暴雨预报最好、锋面暴雨次之、季风暴雨预报最差。模式的暴雨预报落区偏小、低估明显,预报员通过经验订正明显提升了暴雨预报评分,其中季风暴雨的订正量最大,但存在预报范围偏大、空报较高的问题。基于ECMWF集合预报的解释应用与预报员的定量降水预报能力相当,降水越强,解释应用技术的优势越明显,但对季风暴雨也存在严重低估或漏报。目前降水精细时空分布、季风暴雨、极端性暴雨等依然靠预报员的经验订正为主,随着集合预报模式和区域高分辨率模式能力的提升,将预报经验客观化并与数值预报解释应用技术结合是提升QPF的一个方向。      

集合模式定量降水预报的统计后处理技术研究综述

集合数值模式预报已在定量降水预报业务中广泛应用,以获得预报不确定性、最可能预报结果以及极端天气预警。由于集合系统的数值模式不完善,且不能提供所有的不确定性信息,常表现出系统性偏差以及欠离散或过离散（如对于多模式集合）。为此,需要发展统计后处理技术,在尽量保持集合预报解析度的条件下,提高预报的技巧和可靠性。近年来,各种集合预报统计后处理技术得到快速发展。针对定量降水预报,依据技术方法的途径和成熟度将后处理研究归纳为3方面进行总结,包括:（1）不基于统计模型的非参数化后处理,包括集合定量降水预报偏差订正、多成员或模式信息集成以及基于空间分析的对流尺度模式后处理;（2）基于概率分布统计模型的参数化后处理,包括集合模式输出统计和贝叶斯模型平均两种方法框架;（3）考虑预报量的时间、空间和多变量间依赖关系或结构的处理方法,包括参数化和经验连接概率法。最后,讨论发展统计后处理技术需要关注的问题,包括考虑不同来源、不同尺度的多模式信息集成;提供高质量、高分辨率的降水分析资料;发展再预报技术扩充训练样本;基于不同的订正目的和应用场景来使用不同的后处理技术;发展面向海量预报数据、捕捉极端降水以及考虑预报量结构的新技术。      

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。     

辽宁省春季透雨集合预报误差分析

利用2016—2018年4月1日至6月30日三个全球数值预报业务中心（CMA、ECMWF和NCEP）的24 h降水集合预报资料和辽宁省降水观测资料,采用TS评分、预报偏差B、Talagrand分布以及BS评分等方法对辽宁省春季透雨（4—6月）CMA、ECMWF和NCEP三套全球集合预报结果进行对比分析。结果表明：三个集合预报中心的集合预报系统的离散度均具有偏小的特征,Talagrand都呈U型分布,即各集合预报系统对量级较小的降水预报值偏大,空报率高;对量级较大的降水预报能力不足,极值偏小,容易产生降水预报偏差。将各中心的确定性检验结果和概率性检验结果进行对比后发现,ECMWF相比CMA和NCEP的TS评分值更高,预报偏差B值更接近于1,也就是说另外两个预报中心对辽宁省春季透雨预报漏报更为明显。从BS评分值和其分解评分值结果来看,ECMWF优于另外两个预报中心。ECMWF对辽宁省春季透雨预报的结果与实况最为接近,检验结果最好,可在日后的预报服务工作中作为主要参考。     

重庆风暴尺度集合预报系统降水预报性能分析

本文利用重庆风暴尺度集合预报系统业务存档的2017年8月1～31日逐日08时起报的模式预报资料及相应的观测资料对该系统的降水预报进行了检验评估及综合分析,综合各种检验结果,总体而言:该系统集合平均和概率匹配平均等集合预报产品相对于控制预报表现出了较明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级降水概率匹配平均的TS评分优于集合平均;各预报时效的Talagrand分布均表现出实况落在第11个概率区间的概率明显高于其他概率区间,需要在今后的科研和业务中加以关注;Outlier评分介于0.12～0.26;降水概率预报检验方面,各个降水量级的预报失误概率Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统在降水预报方面相对于单一的确定性预报而言表现出了一定的优势。      

月动力延伸预报产品在三峡工程建设服务中的应用

用3种客观评分方法对国家气候中心为三峡库区提供的月动力延伸预报产品（500hPa位势高度场）进行了全面评估，结果表明，延伸预报月平均环流场预报准确率明显高于持续性预报和气候预报，有一定的预报技巧，对三峡工程气象服务有参考价值，从动力统计相结合的角度出发，利用推导的月降水距平与月环流场的关系，建立了三峡库区代表站点月降水距平预报议程，利用月动力延伸预报的500hPa高度场和实际降水场资料反演出月降水距平预报方程的系数，经过1999年降水预报试验，证明效果较好。     

定量降水预报技术进展

对21世纪以来定量降水预报技术流程中的数值模式预报、统计后处理、检验评估和预报员作用4个方面的研究工作进行了归纳,主要进展包括:业务全球模式对于降水的预报能力持续提升,而发展高分辨率模式 (尤其是对流尺度模式) 和集合预报是提高定量降水预报精准化水平的主要途径,且将两者相结合以促进短期降水预报是发展趋势;统计后处理技术已发展到应用数据挖掘方法对海量预报数据中有效信息进行提取和集成,而再预报资料的出现将进一步促进统计后处理技术的发展;为解决评估精细化定量降水预报面临的新问题,多种新的检验技术得到发展和应用,如极端降水检验评分、空间检验技术及概率检验方法等;预报员在模式和后处理方法上能够提供的附加值越来越有限,但在预报流程中仍将处于核心地位,其角色将逐渐向帮助用户进行决策方向转变。文章指出,定量降水预报技术的发展所面临的挑战包括大气水汽观测及同化技术改进、暖区和复杂地形下暴雨预报等科学问题的解决。     

数值降水预报定量集成方法的业务应用

利用相似权重集成预报法对辽宁区域12个数值模式预报的降水量进行集成,并投入业务化应用。结果表明：通过对2009年5月1日至10月20日的24 h降水量预报进行TS评分,发现降水集成方法要优于12个集合成员的单个预报,同时也要优于简单的集合平均。试验表明,滞后时间和扩大圈数对集成预报效果影响很大,而单个的集合成员对集成预报效果影响较小。根据试验结果修改集成方法应用方案,按照不同降水量级和预报时效选择扩大的圈数,预报效果好于原方案,对大量级、长时效预报改进更明显,其中25 mm量级预报时效72 h的TS评分增加了20%或以上,具有实际应用价值。     

基于雷达外推临近预报和中尺度数值预报融合技术的短时定量降水预报试验

为克服目前中尺度数值模式在对流尺度定量降水短时预报方面的不足,弥补基于“外推”的临近预报技术在2h以上定量降水预报能力方面的缺陷,研究设计了一种基于“外推”临近预报技术和中尺度数值模式的定量降水预报(QPF)融合技术方案,并进行了试验应用.该方案首先基于雷达探测和自动气象站观测的定量降水估计(QPE)结果,对中尺度数值模式输出的定量降水预报在谱空间进行相位校正,分析计算出数值预报和观测的偏差,导出一个附加的数值预报校正场;其次,根据数值预报校正场满足一定时间变化分布的特征,调整相应时段的数值预报降水区域和强度;最后,利用双曲正切线权重函数,对校正后的数值模式定量降水预报和基于临近预报技术的定量降水预报进行融合,融合权重根据典型环流特征动态变化.融合后的定量降水预报在前1-2h表现出主要依赖“外推”临近预报结果,之后随着融合权重的变化,数值预报对融合结果的贡献逐渐加大,直至融合后5-6h占主导地位.通过对京津冀地区2011年夏季5个及2012年夏季2个典型强降水个例的80次预报试验及其检验,表明融合后的0-6h定量降水预报结果改进较为明显,总体优于单独的临近预报技术或者中尺度数值预报模式的结果.     

重庆中尺度集合预报系统预报性能分析

本文利用2017年6～8月重庆中尺度集合预报系统逐日20时起报的预报资料及相应的观测资料对该系统的预报性能进行了综合分析,结果表明:500hPa位势高度、850hPa温度和2m温度的集合平均预报的均方根误差均优于控制预报,集合离散度均明显低于集合平均的均方根误差,Talagrand分布均呈现出“J型”或“U型”分布,500hPa位势高度和850hPa温度Outlier评分介于0.26～0.32,2m温度的Outlier评分普遍较高,总体介于0.33～0.67;降水预报方面,集合平均和概率匹配平均相对于控制预报表现出了较为明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分明显优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级的降水概率匹配平均的TS评分明显优于集合平均;0～24小时和24～48小时累计降水的Talagrand分布呈现出一定的“U型”分布且0～24小时更为明显,其余时效较为理想,Outlier评分随预报时效的延长而减小,最高0.31,最低0.20;降水概率预报检验方面,各个降水量级的Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统相对于单一的确定性预报表现出了一定的优势。      

降水集合预报集成方法研究

基于TIGGE(the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料,对中国气象局(CMA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)和日本气象厅(JMA)的集合数值预报结果进行降水集成.采用算术平均法、TS评分集成法和BS评分集成法在我国东南地区进行降水集成,对比分析结果表明:基于TS评分的多模式降水集成无论在分区降水评分中,还是在东南地区的台风型降水和非台风型降水实例中,都有效地改进了大雨以上的降水预报效果;基于BS评分的集成方法和算数平均集成法预报效果次之.东南地区5个子区域的降水集成试验结果表明:各子区域基于TS评分集成后降水的平均绝对误差普遍小于基于BS评分后的降水平均绝对误差.广东东南和浙江北部区域基于TS集成后的降水TS评分值最优,浙闽沿海和广东西北部区域基于TS集成后的降水TS评分次之,处于中上水平.基于算术平均集成和BS集成的降水的TS评分值只有在广东东南区域表现出较好的效果.     

ECMWF集合预报产品在广西暴雨预报中的释用

基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。     

动力降尺度和多物理参数化方案组合对华南前汛期降水集合预报的影响研究

针对华南前汛期降水过程,基于全球集合预报系统（GEFS）资料,利用WRF中尺度模式以及GEFS动力降尺度获取的区域集合预报初值场,通过多物理过程参数化方案组合和模式积分方法实现华南前汛期降水的区域集合预报。对2019年5月15日—6月15日共32天的华南前汛期降水过程进行了单一物理过程区域集合预报（REFS_SINGLE）和多物理过程区域集合预报（REFS_MULTI）的数值模拟批量敏感性试验,通过GEFS、REFS_SINGLE和REFS_MULTI的对比分析,探讨多物理过程参数化方案组合对华南前汛期降水的影响,同时利用一次华南前汛期暴雨过程进一步探讨集合预报试验的预报效果。结果表明:（1）REFS集合平均的预报效果明显好于控制性预报。（2）REFS降水集合离散度与预报误差的对应关系好于GEFS。（3）积分48小时后,REFS_MULTI和REFS_SINGLE的扰动能量分别是GEFS的4.7倍和6.3倍。（4）降水级别越大,REFS的TS评分效果就越好于GEFS;REFS_MULTI略微好于REFS_SINGLE。（5）基于32天的批量试验,REFS的AUC值有28天大于GEFS,REFS_MULTI有22天大于REFS_SINGLE,表明REFS的预报技巧好于GEFS,且REFS_MULTI的预报技巧好于REFS_SINGLE。      

集合预报产品在江苏省暴雨预报中的应用评估

利用2011—2015年6—8月TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)数据集中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,以下简称EC)的集合降水预报数据和江苏省70个基本站逐日24 h(20时至次日20时)降水数据,通过大量暴雨样本系统检验和评估了EC集合预报及多种后处理释用产品对江苏暴雨的预报能力。结果表明:作为集合预报的初级产品,集合平均对暴雨的预报存在明显的漏报率,TS预报评分尚不及EC确定性预报;集合预报不同成员间对暴雨的预报技巧差异大,其最优成员组合的预报能力显著优于EC确定性预报,表明集合预报具有较大的应用潜力;在多种集合预报后处理释用技术中,最大值、最优百分位、降水偏差订正频率匹配法、概率预报、集合异常预报法和杜-周排序法(最大值法)的平均TS评分均较高,超过10%,其次90%分位数、融合、融合-概率匹配和杜-周排序法(集合平均或中位值法)的预报效果也均优于EC确定性预报。集合中位值、概率匹配方法对江苏暴雨的预报评分低于集合平均预报,在暴雨预报上的参考价值相对较低。该评估结果进一步加深了对各集合预报产品区域暴雨预报能力的认识,为预报员更直接快速地选取有效的集合预报产品提供参考。     

ECMWF集合预报统计量产品在重庆降水预报中的检验与分析

利用ECMWF集合预报降水资料和重庆市自动站降水资料,运用晴雨、TS评分、预报偏差等检验方法对重庆地区2014—2016年ECMWF集合预报降水产品在短期时效的预报性能进行检验分析。结果表明:最小值的晴雨预报准确率最高。对于TS评分检验,小雨量级可优先参考最小值、10%分位数和融合产品,中雨量级参考平均数和概率匹配平均,大雨和暴雨量级分别参考75%分位数和90%分位数。对于预报偏差检验,小雨量级可优先参考最小值、Mode,中雨量级参考融合产品、中位数,大雨量级参考控制预报、融合产品,暴雨量级参考90%分位数。对于百分位值预报产品和概率预报产品,小雨量级可参考5%～10%分位数和80%～90%概率预报产品,中雨量级可参考45%～55%分位数和40%概率预报产品,大雨量级可参考70%～80%分位数和20%概率预报产品,暴雨量级可参考90%～95%分位数和10%概率预报产品。     

Assessment of probability multimodel seasonal forecast based on the APCC model data

The probability multimodel forecast system based on the Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center (APCC) model data is verified. The winter and summer seasonal mean fields T ₈₅₀ and precipitation seasonal totals are estimated. To combine the models into a multimodel ensemble, the probability forecast is calculated for each of single models first, and then these forecasts are combined using the total probability formula. It is shown that the multimodel forecast is considerably more skilful than the single-model forecasts. The forecast quality is higher in the tropics compared to the mid- and high latitudes. The multimodel ensemble temperature forecasts outperform the random and climate forecasts for Northern Eurasia in the above- and below-normal categories. Precipitation forecast is less successful. For winter, the combination of single-model ensembles provides the precipitation forecast skill exceeding that of the random forecast for both Northern Eurasia and European Russia.     

基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报

利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)和英国气象局(UKMO)5个模式预报的结果,对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究。结果表明,卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均(BREM)和单模式的预报,但是对于地面气温和降水,其预报效果也存在一定的差异。在中国区域2 m气温的预报中,卡尔曼滤波的预报结果最优。而对于24 h累积降水预报,尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM,但随着预报时效增加,其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当,改进效果不明显。卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优,预报效果更佳且稳定。     

基于快速更新同化数值预报的小时降水量时间滞后集合订正技术

由中小尺度对流系统造成短时强降水天气的发生发展十分迅速,对其落区和时效的预报预警一直都是预报业务中的难点。本文基于快速更新同化的中尺度数值预报系统GRAPES-RAFS 0. 1°×0. 1°分辨率逐小时降水预报,首先通过时间滞后集合预报方法构建了多个集合成员,使用平均TS评分值计算相应预报成员权重系数建立预报方程,然后采用频率匹配订正法进行降水量级订正,从而得到集合订正的逐小时降水量预报。2017年8-9月的逐日试验和典型个例预报结果评估表明效果良好。(1)GRAPES-RAFS最新时次的预报场并不完全代表最好的预报效果,通过时间滞后集合订正方法自动识别优选预报成员,显著提高了预报能力;(2)GRAPES-RAFS预报存在降水量级偏弱的系统性误差,经过频率匹配方法订正后,在量级预报上更接近实况;(3)时间滞后集合预报对我国中东部(包括黄淮、江淮、江南地区)的小时降水量订正效果最好;(4)进一步使用的频率匹配订正方法显著提升了逐时降水量的预报效果,其在降水频率更高、强度更大的江南南部、华南、西南地区效果更为显著;(5)对于中小尺度的强降水过程,经过上述方法订正后,显著提高了模式对强降水系统位置、形态及降水量级的预报水平。     

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。