多变量时滞回归模型在江南地区初夏降水低频分量延伸期预报中的应用

利用江南地区77个台站的日降水资料及NCEP/NCAR再分析资料,基于不同时间尺度的江南地区降水低频分量和东亚地区850 h Pa低频经向风主成分,建立了多变量时滞回归(Multivariable Lagged Regression,MLR)模型,并对2011年5—7月江南降水低频分量进行延伸期逐日预报试验。结果表明,50~70 d时间尺度的江南低频降水的平均预报技巧高达0.92,可准确预报持续性强降水过程和降水低频位相的正负转换。对利用2001—2012年资料分别构建的MLR模型的历史回报预测试验表明,在50~70 d振荡较强和正常的年份,模型能提前30 d做出初夏江南低频降水分量预报。模型结果也表明,850 h Pa低频经向风的发展和演变是影响初夏江南低频降水未来30 d变化的显著信号,可作为延伸期强降水预报的关键因子。     

2011年江西汛期降水低频分量的延伸期预报试验

利用2011年2—8月逐日降水量序列及东亚地区850 h Pa经向风场资料建立多变量时滞回归(multivariable lagged regression,MLR)模型,对5—7月江西降水10~30 d和50~70 d低频分量分别进行延伸期逐日预报实验。结果表明:2011年江西降水存在显著的10~30 d和50~70 d的振荡周期。降水50~70 d低频分量延伸期预报技巧明显优于10~30 d低频分量延伸期预报技巧,平均预报技巧高达0.86。降水50~70 d低频分量延伸期预报可准确预报降水低频位相的正负转换,能为江西延伸期强降水过程发生的时段预测提供预报信号。     

考虑不同背景场低频降水的延伸期预测

基于中国国家气象观测站的逐日降水资料、NCEP逐日全球再分析资料和NOAA逐日向外长波辐射资料,选取与10—30 d低频降水相关显著的热带、中高纬环流作为影响因子,针对1979—2013年江南4—6月延伸期低频降水,依照不同背景场下低频降水与影响因子之间的相关性,进行了预测试验。结果表明:江南4—6月降水以10—30 d的低频周期最为显著。印度洋、印尼附近的热带对流和欧亚高纬度地区的大气环流共同影响着我国江南4—6月低频降水,可作为延伸期降水的预测因子。当欧洲及西西伯利亚地区位势高度出现负距平、北美及贝湖以西附近位势高度正距平,且热带对流异常偏弱时,对应江南低频降水异常偏少,异常中心主要位于长江中下游地区; 30 d以上的大尺度500 h Pa低频位势高度场主要表现为3种空间分布型,根据这3种分布型可将逐日降水个例的大尺度背景场划分为3类,每种背景场下低频降水与热带、中高纬度环流因子在前期30 d内的相关特征均不同; 30 d以上时间尺度的500 h Pa低频环流可为10—30 d延伸期变化提供相对稳定的大尺度背景场,不同背景场下区域低频降水与相应低频环流之间的关系演变不同。考虑不同背景,其相关性增强,且显著相关超前的时间更长。     

2011年江西汛期降水低频分量的延伸期预报试验

利用2011年2-8月逐日降水量序列及东亚地区850hPa经向风场资料建立多变量时滞回归(multivariable lagged regression, MLR)模型,对5-7月江西降水10-30d和50-70d低频分量分别进行延伸期逐日预报实验。结果表明：2011年江西降水存在显著的10-30d和50-70d的振荡周期。降水50-70d低频分量延伸期预报技巧明显优于10-30d低频分量延伸期预报技巧,平均预报技巧高达0.86。降水50-70d低频分量延伸期预报可准确预报降水低频位相的正负转换,能为江西延伸期强降水过程发生的时段预测提供预报信号。     

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。     

济南市冬季日降水概率预报方法

利用实时ECMWF2 4～ 1 44小时的格点资料和历史同时效ECMWF( 1 986～ 1 995年 )资料 ,进行相似离度分析 ,经过环流背景相似和天气形势演变相似过滤 ,从历史样本中筛选出与预报日形势及要素场最相似的样本 ,并根据各相似个例的相似程度和对应各站的降水情况 ,计算出济南市各站未来一周逐日的降水概率。     

低频天气图方法在4-9月辽宁干旱月预报中的应用

利用2008-2013年500h Pa NCEP/NCAR逐日再分析风场和位势高度场资料及辽宁省54站逐日降水资料,采用低频天气图方法,对辽宁干旱有影响的9个低频预报关键区,分析各个关键区低频系统的特征及其与干旱过程的分析,找出它们之间有联系,建立干旱过程低频预报概念模型,并对2013年干旱过程进行了回报,预报效果较好。     

基于20—30d振荡的长江下游地区夏季低频降水延伸期预报方法研究

用长江下游降水低频分量和环流低频主成分,构造多变量时滞回归模型(MLR)和主成分复数自回归模型(PC-CAR)的混合预报模型(MLR/PC-CAR),对长江下游降水低频分量进行延伸期逐日变化预报,延长预报时效。通过2011年6—8月预测试验表明,20—30 d时间尺度的长江下游低频降水预测时效可达50 d左右,采用南半球中高纬度地区850 hPa低频经向风的主成分作为预测因子的模型的预测精度明显高于东亚地区低频经向风作为预测因子的模型。这表明在20—30 d时间尺度上,长江下游降水与南半球中纬度绕球遥相关(SCGT)型有关的主分量的时滞相关更加密切。进一步对于较强20—30 d振荡的多年资料构建的MLR/PC-CAR混合模型预测试验表明,SCGT是预测夏季长江下游低频降水未来50 d变化的显著信号。基于SCGT的发展和演变,对于把握类似长江下游地区2011年6月初旱涝急转和7月中旬持续降水和强降水过程异常变化过程很有帮助,SCGT可以作为夏季长江下游20—30 d低频降水和强降水过程进行延伸期预报的主要可预报性来源之一。     

低频天气图方法在湖南省雨季强降水过程预报中的应用

利用2006—2010年4—6月NCEP/NCAR 500 hPa高度场和700 hPa风场逐日格点资料及湖南省97个地面气象观测站逐日降水观测资料,运用低频天气图方法,确定影响湖南强降水过程天气关键区,分析影响湖南强降水过程的低频天气系统活动周期、变化路径及低频天气系统与强降水过程的配置的基础上,建立了湖南省4—6月延伸期强降水过程预报模型,回报拟合率以4月最高,平均为64.4%;5月次之,平均为54.9%;6月最低,平均为50.7%;10、15、20、25和30 d等不同预报时效的准确率以提前30 d的回报准确率最高。应用于2011年4—6月强降水过程预报,准确率为70%,其中报对7次强降水过程,空报3次,无漏报。     

淮河流域6—7月涝年降水的10~30d低频振荡特征

利用1981—2010年全国753站逐日降水资料,NCEP/NCAR逐日再分析资料和NOAA向外长波辐射资料,通过小波分析和Lanczos滤波的方法,得到淮河流域6—7月涝年降水的10~30 d低频振荡特征并进行了分析。结果表明:(1)淮河流域6—7月涝年降水具有明显的10~30 d周期变化。(2)位于高、低空的低频(10~30 d)反气旋和气旋分别影响南亚高压和西太平洋副热带高压的东西进退,从而影响淮河流域的低频降水强度。(3)在850 h Pa上,南海上空的低频反气旋(气旋)和日本海地区的低频气旋(反气旋)使得淮河流域有(无)冷暖气流交汇,并随着低频反气旋和气旋向东北方向移动,造成淮河地区低频降水发展为活跃(中断)期。(4)在低频降水过程中,低频OLR负(正)值区域发展加强对应淮河流域降水过程加强(减弱),当负(正)值区到达淮河流域时,淮河流域降水到达极端活跃(中断)期。随后低频OLR负(正)值区向东移动,淮河流域低频降水过程向过渡期转变。     

黑龙江省主汛期降水气候特征及预测检验评估

采用1961—2016年黑龙江省62个气象代表站逐日降水数据和NCEP逐日再分析资料,分析黑龙江省主汛期"七下八上"降水气候特征及其环流特征,并利用DERF2.0模式不同起报时次的结果对黑龙江省主汛期降水和环流进行了检验评估。结果表明:主汛期的降水量占夏季降水量的25%—35%,是黑龙江省夏季降水的主要时段;多雨年500 h Pa高度场出现以东北西部地区为中心的东西向的"+-+"波列,850 h Pa风场有明显的气旋存在;DERF2.0超前10 d和超前5 d对主汛期降水预测的多年平均PS评分为60分左右,超前1 d预测的PS评分为70分;DERF2.0对500 h Pa环流显著区域超前1 d的ACC多年平均为0.58,对黑龙江省南北两个区域850 h Pa纬向风显著区域超前1 d的ACC多年平均分布分别为0.48和0.52。DERF2.0对黑龙江省主汛期降水预测和环流预测均有一定的可预报性,且随着起报时间的临近,模式的预测技巧有较明显的提升。     

基于低频振荡的西南雨季降水的延伸期预报

采用西南地区站点逐日降水数据和欧洲中心再分析数据,通过滤波、分位相合成等方法,分析了西南地区降水的低频特征及与之相联系的低频环流场演变特征,并采用基于降水自身低频信号和基于降水低频影响因子两种方法建立预报模型进行延伸期预报试验,结果表明：西南地区雨量存在10～20 d和30～60 d的低频变化;低频降水与低频OLR场正、负值区的顺次北移,印度洋北侧850 hPa低频纬向风的转变,500 hPa环流场槽脊的配置以及200 hPa低频气旋、反气旋的交替影响有关;基于降水序列自身低频信号的预报模型可以提前半个月左右给出较为准确的预报结果,而基于低频影响因子的预报模型可以提前20 d左右给出具有一定参考价值的结论,两个模型对于降水偏多年的预报效果好于降水偏少年。     

江淮流域夏季低频降水的前期预报信号

基于ERA-Interim逐日4时次再分析资料和753站逐日降水资料,对1980—2013年江淮流域夏季降水特征进行分析,探究江淮流域夏季低频降水的前期预报信号,结果表明:1)江淮流域夏季降水受10～30 d低频振荡影响显著,10～30 d低频分量在江淮流域夏季降水中占较大比重。2)200 hPa上,低频降水过程发生前9～6 d有低频反气旋(低频气旋)自青藏高原东北部向中国东部移动。500 hPa上超前低频降水过程9 d至低频降水过程发生时有西太副高自东向西(自西向东)移动至中国东部沿海地区,热带地区负(正)低频OLR中心不断向北移动,最北端到达江淮流域并达到最强,进而促进(抑制)江淮流域低频降水的发生。3)青藏高原预报信号能够有效补充西太副高及热带OLR信号的不足,将青藏高原信号、西太副高信号及热带OLR信号作为综合预报因子对江淮流域降水进行预报,对仅依赖低纬度地区信号进行降水过程预报的准确率有较好改进作用。     

基于CFSv2对夏季西太平洋副高逐日预测能力的检验评估

利用NCEP的气候预报系统第2版(CFSv2)提供的2000—2010年夏季逐日500 h Pa位势高度历史回报试验结果,通过均方根误差分析等方法,检验评估了该系统对夏季500 h Pa西太平洋副高的预测能力,发现CFSv2对夏季西太平洋500 h Pa位势高度场的整体相关性较高。CFSv2对副高西脊点和脊线位置的1~7 d的预报准确率在61.8%以上,对副高面积指数、强度指数以及北界位置6~42 h预报时效的预报准确率在60%以上。此外,对副高面积指数、强度值和北界位置的预测结果作功率谱分析,得出CFSv2对500 h Pa副高强度指数1~7 d预测能力的变化在6—8月存在着显著的2.2~3.3 d的变化周期。     

沙漠绿洲戈壁区域同化预报系统降水预报检验

基于沙漠绿洲戈壁区域同化预报系统(Desert Oasis Gobi Regional Assimilation and Forecast System,简称"DOGRAFS"),对2012年11月1日—2013年10月31日逐日四次预报的6h累积降水量和实况资料,利用TS、ETS和BS评分统计量,对该系统的降水预报能力进行客观检验评估,结果表明:总体而言,模式预报效果存在一定的季节差异,夏秋两季预报评分高于冬春两季;对于同一降水阈值,系统不同起报时间对降水的预报结果差别不大,但总体上12 UTC略优于其它三个时次;模式对降水的预报能力随着降水阈值的增大而逐渐降低,其中,对0.1 mm·(6 h)-1阈值的降水预报性能最稳定,对3.1 mm·(6 h)-1和6.1 mm·(6 h)-1两阈值次之但预报范围与实况比较吻合,对12.1 mm·(6 h)-1以上的大阈值降水过程,整体把握能力还有待提高。另外,针对2013年5月26—29日南疆一次极端强降水天气个例进行分析,不同起报时间对强降水时段的落区和量级的预报能力参差不齐,其中26日12UTC的预报结果最优;对其增量场分析表明,同化的资料对预报初始场中、低层的风场、温度场以及湿度场都有明显的调整作用,对预报结果有较好的正效应。     

WRF-RUC在2014年江西汛期降水预报中的检验分析

利用江西省92个国家气象观测站雨量资料,对2014年汛期江西WRF-RUC系统的降水预报进行逐6 h、12 h和24 h晴雨检验、降水分级检验以及同期区域暴雨个例检验分析。结果表明:1)6 h、12 h、24 h晴雨检验PC评分分别达0.6、0.7、0.8,系统表现了稳定的预报性能。2)系统对小雨、中雨和大雨具有较好的预报能力,对局地暴雨、大暴雨的预报能力较弱,而对区域暴雨的预报具参考意义。3)系统有效地缩短了spin-up时间,系统在积分6 h后达到最佳预报性能,并在起报后6—12 h时段,预报效果最佳。4)系统对降水范围以及小雨、中雨、大雨过度预报,对暴雨、大暴雨范围预报比较合理。     

WRF-RUC在2014年江西汛期降水预报中的检验分析

利用江西省92个国家气象观测站雨量资料,对2014年汛期江西WRF-RUC系统的降水预报进行逐6 h、12 h和24 h晴雨检验、降水分级检验以及同期区域暴雨个例检验分析。结果表明:1)6 h、12 h、24 h晴雨检验PC评分分别达0.6、0.7、0.8,系统表现了稳定的预报性能。2)系统对小雨、中雨和大雨具有较好的预报能力,对局地暴雨、大暴雨的预报能力较弱,而对区域暴雨的预报具参考意义。3)系统有效地缩短了spin-up时间,系统在积分6 h后达到最佳预报性能,并在起报后6—12 h时段,预报效果最佳。4)系统对降水范围以及小雨、中雨、大雨过度预报,对暴雨、大暴雨范围预报比较合理。     

广州逐日降水振荡及其延伸期预报的简谐波模型

利用1951—2010年广州逐日降水资料,采用功率谱、小波变换、Lanczos 滤波器和简谐波拟合等方法研究了广州逐日降水的振荡特征及其延伸期预报方法。结果表明,广州逐日降水振荡主要表现为2～4.1 d、8 d、13.3 d、40～60 d和120 d变化等5种时间尺度的准周期振荡,其中准单周变化、11～21 d、21～80 d的季节内振荡具有振幅和周期接近的1～2个振荡周期性循环出现的特征。利用小波变换揭示出近期逐日降水距平5 d滤波序列变化的主要周期,采用简谐波拟合的方法建立了广州逐日降水5 d滤波序列的延伸期预报模型。对1990—2009年近20年的后报结果分析表明,所建立的延伸期预报简谐波模型除第24 d和29 d外,前33 d的预报值与低通滤波值之间的相关达到0.05的显著性水平。对未来34 d降水低频分量极大值的预报与实况低通滤波极大值相差在0～2 d的概率最高,可为中期与延伸期降水过程出现时段的预报提供重要参考。      

江苏暴雨概率预报及其业务应用

以未来12~36 h、36~60 h和60~84 h的暴雨预报为目标,利用2011年—2013年夏季6—8月欧洲细网格数值模式预报产品分析了江苏夏季暴雨的可能预报因子。通过对各因子进行相关性、敏感性和代表性分析后,优选了22个对不同强度降水具有较好区分能力的暴雨预报因子。以这些因子为基础建立了一种简单的江苏省暴雨概率预报方法。其预报产品已在江苏省气象业务一体化平台上投入业务使用。该方法在2011—2013年7月,针对提前12 h预报的历史回报试验中,TS技巧评分平均为13.6,明显高于EC细网格24 h降水预报产品(平均TS评分仅为4.5)。在2014年梅汛期的6月25—26日、7月1—2日和7月4—5日三次区域性暴雨个例的预报试验中,提前60、36、12 h的预报效果均较好,其平均TS评分(44.6)也明显高于欧洲细网格数值模式的降水预报(20.4)。     

中国东南部地区4-6月强降水的低频变化特征

利用全国2 400多台站逐日降水资料,分析了中国东南部地区4—6月10~30 d低频强降水的时空变化特征。结果表明:4—6月10~30 d低频强降水的方差大值区在中国的长江及其以南地区,中心位于江南的中东部,东南部地区4—6月10~30 d低频强降水距平的第一模态反映该区域呈一致变化。功率谱分析表明第一模态时间变化的周期以10~30 d低频分量为主。根据区域强降水及其10~30 d低频强降水、区域强降水正交经验函数(EOF)分析的第一模态时间系数(PC1)及PC1的10~30 d低频分量的年际方差,结合它们两两之间逐年的相关系数,确定了区域强降水10~30 d强振荡典型年份。对典型年降水异常分布的方差分析,表明强振荡年区域总降水量异常主要是由10~30 d强降水的低频变化引起的。