大庆地区大—暴雨数值预报模式

为开展地市级精细化天气预报 ,在引进和试验的基础上 ,设计研制出了大庆地区 24～120h区域暴雨数值模式滚动预报业务系统 ,并于2003年7～8月进行模式试验。结果表明 :模式对 12～24h区域暴雨具有预报识别能力 ,48～120h具有指示意义。     

北欧数值预报系统HIRLAM在中国的应用——长江流域暴雨的预报试验

将北欧有限区域模式HIRLAM应用于中国地区，以检验该模式在定量预报夏季长江流域暴雨方面的能力。3次长江流域暴雨个例的预报试验表明；0～24 h的累积雨量预报是比较成功的，能够报出长江流域大部分日降水50 mm以上的暴雨区；24～48 h累积雨量预报的质量各个例有较大差异，总体上比0～24 h预报质量有相当大的下降，尤其是在50 mm以上暴雨区的预报方面能力较差。     

LASG η坐标有限区域数值预报模式对一次登陆台风特大暴雨的数值试验

本文用LASG η坐标有限区域数值预报模式，对1975年8月河南地区登陆台风特大暴雨进行了数值试验。这次暴雨有很强的局地性，主要表现在水文站的雨量极值远超过气象站的最大雨量值，为3～16倍。一般有限区域数值预报模式预报的雨量都比气象站的最大雨量值小。与水文站的雨量极值相差更远。LASG_η坐标有限区域数值预报模式考虑了我国复杂的地形作用，具有能量和质量守恒的动力框架，考虑了与降水有关的主要物理过程。用该模式对著名的“75·8”特大暴雨5～7日3天3次暴雨作了24小时数值试验，取得了较好的预报结果:其预报最大雨量为气象站的最大雨量值的1～5倍，达水文站的雨量极值的34%～49%，为模式网格面积平均的最大深度的54%～98%。预报最大雨量中心位置偏离气象站雨量中心的距离约为0.67～1.47个网格距，偏离雨量极值的水文站的距离为0.23～1.07个网格距。这3次特大暴雨的强度、位置和其变化趋势的预报都与实况相近。同时，模式对暴雨系统和大尺度形势的预报也都与实况基本一致。该模式之所以对这种局地性很强的突发性特大暴雨有较好的预报能力，是由于它有较强的地形处理能力。还有，由控制试验和4种地形敏感性试验的结果可见，山脉的相对高度和陡峭程度，以及山脉与暴雨系统的相对位置等对暴雨的强度是非常敏感的，对地形稍有改变，其暴雨强度将减少3/4以上。这次数值试验为今后提高登陆台风特大暴雨预报水平，以及用数值模式探讨登陆台风造成的特大暴雨的物理机制，提供了良好的条件。     

局地暴雨增强数值预报模式的试验研究

局地暴雨增强数值预报模式是建立在适用于地方微机上可实现的区域数值预报业务系统。该模式由兰州高原大气所引进本台并同时开展数值模式的对比试验，并且在１９９４年６月１５日－７月１５日梅汛期中进行试验，结果表明：模式运行正常可靠，计算稳定，对降水具有一定的预报能力。     

区域增强模式数值预报系统及其性能

介绍一个新的中尺度模式业务数值预报系统，即区域增强模式数值预报系统，该系统具有较高的分辨率，并能在广州区域气象中心现有条件下进行实时业务预报。大量准业务预报试验表明，该系统对影响华南的种类主要大气过程、尤其是台风和前汛期暴雨等过程有较强的预报能力。对１９９３、１９９４、１９９５年所有影响华南的台风过程的预报检验其降水邓产分明显高于国家气象中心降水预报模式等大尺度模式的预报，同时，台风路径的预报误差     

豫北“7·9”特大暴雨的短期预报分析和反思

对2016年7月9日豫北特大暴雨的短期预报决策过程进行了总结和反思,主要结论如下:(1)此次降水过程存在明显的对流云团之间的合并及组织化过程,这些过程涉及中小尺度系统相互作用。作为重要业务参考的全球模式(包括确定性和集合预报)均未能提前(24或12h)对此次暴雨过程做出有效预报或提示。(2)高分辨区域模式和快速同化更新系统大多表现出更好的预报能力,可提前12或6h提示预报员豫北地区有暴雨或大暴雨。(3)特大暴雨过程预报失败的主要原因是预报员过份依赖全球模式的结果,缺乏使用高分辨区域模式产品的经验或对这些模式产品信心不足。高分辨区域模式在投入业务运行之前,需加强对预报员的系统性培训,才能更有效地发挥这些模式产品的业务效能。(4)在现有QPF业务流程中逐渐增加概率产品的使用,既符合新技术的发展趋势,也可望对暴雨或极端降水的预报提供更有效支撑。     

一个η坐标有限区域数值预报模式对1993年中国汛期降水的实时预报试验

本文通过展示一个有限区域数值预报模式对1993年中国汛期降水的实时预报试验结果，介绍一个能考虑我国复杂地形的，适合于我国计算机条件的，对我国夏季降水有相当预报能力的η坐标的有限区域数值预报模式。从6月中旬到8月下旬，连续50多天实时降水预报试验的TS(Threat Score)技术评分(模式范围)平均为:雨区范围(24小时降水大于1mm)预报的TS值为50.2%；24小时降水大于10mm和25mm的TS值分别为28.1%和17.3%。优于国内有些已用于业务预报的有限区域数值预报模式的预报结果。模式对1993年梅雨、川西暴雨和华北暴雨都有很好的预报。     

MM4数值模式在贵州“95”初夏暴雨预报中的应用

本文以ＭＭ４中尺度数值模式为基础，在微机上建立了能满足实时业务需要的贵州区域暴雨预报系统。该系统对原始资料进行预处理，模式计算，计算结果处理分析，图形显示来获得暴雨预报产品。通过对历史资料和实时资料的计算及５０个个例的分析，表明本系统在暴雨预报中的应用是成功的。     

“6．28”、“8．18”四川盆地暴雨过程的数值预报

本文选取2001年6月28日四川盆地的首次暴雨过程和8月18日四川盆地的区域暴雨过程，比较了成都区域中心η模式和国家气象中心的HLAFS模式对其降水预报，表明数值模式对此降水过程有一定的预报能力，特别是区域η模式，无论在降水强度和落区上都较HLAFS模式预报要好。     

AREM模式对2002年汛期降水的实时预报试验

2002年主汛期,“973”(中国暴雨)项目研制开发的η坐标有限区域数值预报模式(AREM)在武汉暴雨研究所进行了每天两个时次(08时、20时)的实时数值预报试验。实时预报表明,该模式适合于我国计算机条件,对我国夏季降水有相当预报能力。对试验结果进行了分区Ts评分检验,模式对我国东部地区的降水预报评分最高,08时起报的0～24h时效的降水预报,对24小时降水量大于0．1、10、25和50mm的R评分分别为0．578、0．282、0．144和0．062。对2002年主汛期的几次强降水过程的预报结果表明：模式对2002年梅雨、长江流域暴雨、华南暴雨和华北暴雨都有很好的预报,模式对雨带的位置、移动、降水强度、降水的持续与减弱的预报都具备一定的能力。     

用细网格数值模式的产品制作短时降水预报的探讨

通过模式计算结果和实况的对比分析,说明使用中国科学院大气物理所有限区域细网格数值模式的降水预报结果,有助亍制作湖北省的暴雨短时预报。同时给出了几个使用其它模式数值预报产品制作区域暴雨预报的例子。     

η中尺度暴雨预报模式在湖北的汛期试验分析

在2002年主汛期，将武汉暴雨研究所从中科院引进的宇如聪等设计的两个版本的η坐标有限区域数值预报模式REM、AREM进行了每天两个时次的数值预报试验，并对它们降水预报的TS评分进行了比较。结果表明，改进后的REM模式(AREM)预报水平有明显提高。     

全球和区域数值模式在甘肃2020年汛期降水预报中的检验评估

2020年汛期6—8月甘肃降水日数多、持续时间长、范围广、强度大,对该时间段内3种全球模式(ECMWF、GRAPES_GFS和NCEP_GFS模式)和4种区域模式[GRAPES区域数值预报业务系统(GRAPES_3 km)、西北区域区域模式(GRAPES_LZ10 km)、西北区域快速更新循环预报系统(GRAPES_LZ3 km)和华东区域模式(SMS-WARMS)]24 h累计降水预报性能进行检验评估。结果表明:(1)全球模式中ECMWF模式的预报性能优于其余2个模式,而区域模式中GRAPES_3 km和SMS-WARMS模式预报性能相对较好,且SMS-WARMS模式预报性能更稳定。(2)区域模式晴雨准确率及小雨和中雨的TS评分、ETS评分、命中率低于全球模式,暴雨优于全球模式;大雨和暴雨的空报率和预报偏差均高于全球模式。(3)根据500 hPa环流形势可将甘肃汛期降水划分为副高边缘型和低槽型2种类型,针对2020年4次副高边缘型和3次低槽型降水进行分类检验评估。全球模式和区域模式均对前者的各个量级降水预报性能优于后者;ECMWF模式和区域模式对2种类型大雨和暴雨预报效果优于NCEP_GFS和GRAPES_GFS模式;全球模式中ECMWF模式、区域模式中SMS-WARMS模式对2种类型降水预报效果最好。(4)7种模式对2种类型中雨和大雨雨带走向预报较好,对副高边缘型降水过程降水落区的预报能力优于低槽型降水过程,但预报降水强度较观测偏强,尤其是降水中心区域。     

陕西地方暴雨增强数值预报系统及其试验结果分析

该文介绍了陕西地方暴雨增数值预业务系统，并对１９９５年６－８月进行的降水准业务预报试验结果作了分析及Ｔｓ评分检验。结果表明：模式系统运行４８ｈ以上性能稳定，对陕西区域暴雨的预报效果较好，对日常业务预报有参考价值。     

2007年汛期AREM模式降水预报效果检验分析

过对2007年6～8月AREM模式降水预报做不同时效、不同区域的TS评分对比,比较AREM与T213、JAPAN三个模式降水预报TS评分,并对AREM模式2007年汛期主要降水过程预报效果进行检验分析,从而获得AREM模式2007年汛期降水预报效果和特点,结果表明:(1)从AREM模式不同时效降水预报TS评分对比可知,对长江中下游区域,AREM模式12～36 h预报效果好于0～24 h预报,24～48 h效果相对较差,对华南、华北、东北、西南东部区域的降水,AREM模式预报效果均随时效延长而减弱。(2)由AREM模式对不同区域降水预报TS评分的对比可知,AREM模式(各预报时效)对长江中下游地区各量级降水预报的TS评分均高于全国范围的TS评分,西南东部(各预报时效)小雨(以上)量级TS评分均为各区域最高,但中雨以上各量级TS评分均低于全国范围,其他区域无稳定的预报特性。(3)从AREM、T213、JAPAN对长江中下游地区12～36 h降水预报TS评分对比可知,三个模式小雨(以上)量级降水的TS评分基本相当,对该区域暴雨、大暴雨强降水中心的预报,AREM好于T213,JAPAN相对较差,随量级增加AREM预报优势表现更为明显。(4)对2007年汛期6次个例分析可知,AREM模式对长江中下游尤其是江淮流域的大范围强降水过程预报效果较好,对暴雨、大暴雨中心的预报较T213和JAPAN有明显的优势,但对小范围、局地强降水过程的预报效果不够理想。     

η模式边界层方案的优化及其对暴雨的数值试验

利用16层垂直不等距MEM，引入高分辨边界层方案，将模式垂直分层增加至2l层，并将改进后的模式用于暴雨的数值模拟。结果表明：改进后的模式对降水的预报特别是暴雨的预报有了很大的改进，其降水场的预报TS评分、特别是暴雨TS评分明显高于以前的模式，这对模式进一步的业务化具有重要意义。敏感性试验表明：提高模式的垂直分辨率有益于暴雨预报水平的提高。模式对混合长和湿有效率较为敏感；模式下垫面特征分类的精确性对模式的预报结果有很大的影响。     

华中区域模式三维变分中夏季背景误差协方差统计与对比试验

利用2012年6月12日—8月31日华中区域中尺度业务数值预报模式(WRF)一日两次的预报结果,采用NMC方法对背景误差协方差(B)进行了统计,得到了基于华中区域业务模式框架、分辨率和区域地理特征的夏季背景误差协方差矩阵的回归系数、特征向量、特征值以及特征长度尺度,并对模式三重嵌套各区域B的统计结构特征进行了对比,结果表明不同区域B的统计结构特征差异明显,表明B与模式区域地理特征和分辨率等关系密切。为探讨不同B对模式预报的影响,采用WRF模式自带的通用B矩阵(CV3-B)及本文统计得到的本地化B矩阵两种方案对2013年6—8月进行了批量试验和统计检验,结果表明:采用本地化B后,24 h小雨、中雨、大雨和48 h中雨、大雨、暴雨降水预报TS评分皆有所提高。850 h Pa风、温度及2 m温度等要素场预报的均方根误差减小,但500 h Pa高度场均方根误差略有加大。暴雨个例的分析表明:不同B方案,对初值影响非常显著,本地化B方案分析的初值场更趋合理,因而改进了降水预报。     

基于分位数映射法的四川省ECMWF模式降水预报误差订正分析

为做好ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)模式本地化释用，提高四川省降水预报准确率，对四川省2020—2021年7—9月模式各量级降水预报系统性偏差规律分析发现，该模式预报的雨日较实况偏多，尤其是攀西地区和川西高原；预报的大雨日数盆地西南部及攀西地区多于实况，而盆地南部少于实况。然后，基于分位数映射法对模式预报的24 h累积降水开展大量级降水订正试验与检验。基于分位数映射法订正后，暴雨及以上量级TS(Threat Score)提高7%～15%，且各量级降水TS均高于多模式集成客观预报产品2%～4%，大雨及以上、暴雨及以上量级命中率提高10%～20%，订正后雨带位置特别是暴雨落区与实况更接近。     

长江上游流域数值预报产品评价分析

使用宜昌市气象局研制的数值预报产品评价分析和客观订正系统,对ECMWF、T213L31模式分别进行预报误差分析和降水主要影响系统预报能力分析。结果表明:ECMWF模式总体误差水平好于T213L31模式,T213L31模式24 h的总体误差水平接近ECMWF 72 h预报;ECMWF、T213L31对影响长江上游流域暴雨的主要天气系统有不同的预报能力,使用宜昌市气象局所研制的订正系统可从一定程度上改善模式预报的输出结果。     

2010年国内外3种数值预报在东北地区的预报检验

对中国国家气象中心T639数值预报、德国降水预报和欧洲中心（ECMWF）数值预报中对中国东北地区的降水、温度和环流模式的预报结果,分别进行检验。结果表明：降水预报中,德国降水预报对中国东北地区的晴雨预报、一般性降水预报效果较好,但T639数值预报的漏报率明显低于德国降水预报,而T639数值预报中24-120 h暴雨预报的TS评分明显高于德国降水预报。温度预报中,T639数值预报对中国东北地区温度预报72 h内基本可用;欧洲中心（ECMWF）数值预报在96 h内效果较好。对于24 h的温度预报准确率,T639数值预报稍高于ECMWF数值预报结果。环流模式方面：48h内T639预报效果好于ECMWF,72 h以后ECMWF预报效果好于T639。