多家数值产品沿海大暴雨预报性能检验

2010年8月4-5日和2010年8月21-22日两次天气过程都是在副热带高压外围产生的沿海大暴雨天气,利用多种资料,重点针对基层气象台(站)常用的几家数值模式产品,对两次暴雨过程从环流形势、影响系统、降水量要素等方面进行检验分析.结果表明:各家数值模式产品对暴雨定量预报有一定的预报能力,但降雨量级普遍偏小,对强降水中心的预报稳定性较差;在降水量级上,EC模式预报较准确,具有较高的参考价值.对产生暴雨天气影响系统位置和强度的预报,不同的数值模式有所差异;对西太平洋副热带高压的预报,T639模式和EC模式各时效预报脊点位置跟实况场一致,但强度较实况偏弱;但对高空槽和切变线的预报跟实况都有一定的偏差.因此在暴雨预报中需要在参考数值预报的基础上,结合强对流工具、实况加密资料、物理量场、相似个例和经验外推等其他辅助手段提高暴雨站点预报准确率,从而提升灾害性天气服务的效果.     

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。     

自贡七月暴雨天气特征分析

应用地面气象观测、雷达、风云二号卫星等资料,对自贡7月的三次暴雨天气进行分析。结果表明：高空低值系统、地面冷空气和副高阻挡,使得三次暴雨天气小时雨量大,范围也较大。“7.15”暴雨过程实况较模式预报低涡位置偏南,副高东退较慢;“7.2”暴雨过程实况地面辐合线均偏东,预报降雨落区与实况略有误差。数值模式预报对雨带把握较好,但对降水强度均较实况偏弱、偏北。NCEP、SWC数值模式和四川省气象台指导预报的降水强度和落区与实况更为接近。     

华东区域模式对河南“7·19”特大暴雨的数值检验与分析

采用9 km分辨率的华东区域模式预报产品,对2016年7月19日发生在河南省的极端暴雨过程进行天气学检验与分析,结果表明:1)华东区域模式提前60 h对本次暴雨过程做出了较好预报,能反映出该暴雨过程的降水中心、强度及强降水发生时段。对临近时效和极端暴雨中心极值,该区域模式表现出优于全球模式的预报能力。2)华东区域模式能较好预报出本次过程中对流层中低层主要影响系统,但对系统位置、强度和移速预报与实况的差异导致了降水落区预报的偏差;西南急流预报较实况偏强是导致豫东南暴雨区空报的原因之一。3)华东区域模式对暴雨发生前K指数分布及不稳定层结有较好预报,对暴雨预报业务有重要指示意义。4)模式能较好地刻画出地面辐合线及气旋位置。     

基于多模式2015年江西省汛期区域性暴雨的检验

利用24 h降水实况资料和高空实况形势场资料、ECMWF模式形势场预报资料及ECMWF、JMA、T639模式降水预报资料,对2015年江西省汛期(4月上旬至7月上旬)区域性暴雨的时空分布特征进行分析,并对2015年江西省汛期区域性暴雨的影响系统和降水预报结果进行了短期主观检验,对比分析了ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省区域性暴雨系统预报的效果。结果表明:ECMWF模式对江西省汛期暴雨天气系统的调整和演变具有一定的预报能力,如对副热带高压和西南急流的预报;但随着预报时效增加,预报误差增大。ECMWF模式预报的48 h和72 h副热带高压强度较实况明显偏弱,预报的副热带高压西脊点位置偏东,随着季节转变预报的副热带高压强度明显偏弱,其中24 h预报的准确率较高。ECMWF模式对高空槽的预报基本准确;ECMWF模式对切变线移动的总体预报效果较好,72 h预报的切变线移动偏慢;ECMWF模式对700 hPa西南急流强度的预报易偏弱,对850 hPa和925 hPa西南急流的预报易偏强;ECMWF模式预报的急流轴位置多数偏北;ECMWF模式对低层比湿的预报较实况偏强。随着预报时效临近,ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省汛期区域性暴雨的预报具有较强的调整能力;JMA模式预报的暴雨与实况最接近,表现出对雨带分布具有较强的预报性能,但对降水量级预报偏弱;ECMWF模式对降水强度的预报性能较好,预报的降水分布总体偏北;T639模式预报的主雨带范围较实况偏大,3个模式均存在对暴雨以上量级降水漏报的问题。     

基于多模式2015年江西省汛期区域性暴雨的检验

利用24 h降水实况资料和高空实况形势场资料、ECMWF模式形势场预报资料及ECMWF、JMA、T639模式降水预报资料,对2015年江西省汛期(4月上旬至7月上旬)区域性暴雨的时空分布特征进行分析,并对2015年江西省汛期区域性暴雨的影响系统和降水预报结果进行了短期主观检验,对比分析了ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省区域性暴雨系统预报的效果。结果表明:ECMWF模式对江西省汛期暴雨天气系统的调整和演变具有一定的预报能力,如对副热带高压和西南急流的预报;但随着预报时效增加,预报误差增大。ECMWF模式预报的48 h和72 h副热带高压强度较实况明显偏弱,预报的副热带高压西脊点位置偏东,随着季节转变预报的副热带高压强度明显偏弱,其中24 h预报的准确率较高。ECMWF模式对高空槽的预报基本准确;ECMWF模式对切变线移动的总体预报效果较好,72 h预报的切变线移动偏慢;ECMWF模式对700 hPa西南急流强度的预报易偏弱,对850 hPa和925 hPa西南急流的预报易偏强;ECMWF模式预报的急流轴位置多数偏北;ECMWF模式对低层比湿的预报较实况偏强。随着预报时效临近,ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省汛期区域性暴雨的预报具有较强的调整能力;JMA模式预报的暴雨与实况最接近,表现出对雨带分布具有较强的预报性能,但对降水量级预报偏弱;ECMWF模式对降水强度的预报性能较好,预报的降水分布总体偏北;T639模式预报的主雨带范围较实况偏大,3个模式均存在对暴雨以上量级降水漏报的问题。     

辽宁区域性大暴雨成因分析及多模式数值预报空间检验

利用三源融合格点降水实况、加密自动站观测资料、雷达基本反射率因子、高分辨率数值预报产品及FNL再分析资料, 对2020年汛期辽宁地区12次区域性暴雨过程进行天气系统分型检验表明, 气旋型暴雨模式的可预报性较低。选取2021年7月12—14日辽宁地区典型气旋型暴雨过程进一步分析, 采用面向对象目标的空间检验方法SAL, 结合传统检验方法, 从结构、强度和位置三个方面定量分析不同模式预报偏差的原因。结果表明: 暴雨落区集中且呈双雨带分布, 局地雨强大, 辽宁东、西部降水成因不同。CMA区域模式较全球模式暴雨TS评分高; SAL空间检验表明, CMA区域模式对于雨带内部结构把握较好, 全球模式结构误差主要来源于降水极值预报不足; 强度检验表明, CMA-MESO3km强度接近实况, EC_THIN次之, CMA_GFS的降水强度预报较差; 各模式暴雨落区基本可信, CMA-MESO3km最优, 暴雨落区的误差主要由于模式预报降水过程主体重心与实况的偏差较大所致。     

长江中下游地区暴雨值预报试验

本文利用NCAR／PSU联合研制的中尺度天气数值模式MM5，对长江中下游地区在1996年6月下旬至7月中旬发生的暴雨过程，以国家气象中心业务运行的合球谱模式T63的分析场作为初值和侧边界条件，进行了一系列的数值预报试验，结果表明，该模式较好地预报了实况相近的降雨区的位置，但对暴雨的中心落点和强度，其预报结果与实测有一定程度的偏差，如何模式提前12小时开始积分，则可在一定程度上克服模式中凝结降水的施转加强问题，使预报的降水强度等有明显的改善。     

变分质量控制在区域GRAPES-3DVAR中的应用研究

观测资料的质量控制是数值预报系统中不可缺少的重要组成部分.质量控制方案的好坏影响到数值预报分析系统中观测资料的使用,影响数值模式初始分析场的效果,还直接影响模式预报的结果.本文将变分质量控制方案应用于我国的区域GRAPES三维变分(3DVAR)同化系统中,改善了该系统分析与预报效果,并对2009年7月2日00:00(北京时)-3日00:00发生在我国南方的一次暴雨过程进行了数值模拟试验及2009年夏季(6-8月)3个月的连续试验.个例试验和连续试验结果均表明,应用变分质量控制后的分析结果更加合理.尽管对高度场和风场的分析结果改变不显著,但湿度场的分析结果得到改善,水汽输送强度得到调整,更加合理且接近实况;对预报模式初值的改善具有积极意义.同时也提高了模式对降水落区、强度的预报能力.     

陕西初夏一次突发性暴雨过程的预报偏差分析

对2006年6月2—3日陕西出现的突发区域性暴雨分析,由于环流、卫星云图征兆和数值模式预报结果均不明显,使预报在强度和范围上与实况偏差较大。结果表明:造成偏差的主要原因是2日20时700 hPa的偏东急流突增所致;孟加拉湾维持稳定的热带风暴对过程强度影响不可忽视;未能较好的释用WRF数值模式预报结果也是预报出现偏差的一个重要因素。     

陇西祖厉河流域降水插值方法的对比分析

降水作为五水转化和水量平衡的一个组成部分,在土壤-植被-大气连续体物质与能量转化中起着重要的作用,是分布式水文模型中的重要参量.本研究选择了陇西黄土高原祖厉河流域,采用5种空间插值方法,对该区域降水的时空分布规律进行研究.经分析比较,空间插值法中趋势面方法最佳.趋势面方法经统计模型调整,使得降水模拟精度有所提高.从模拟结果来看:该流域降水呈现明显的纬度地带性分布,自南向北逐渐减少;降水受地形影响较大,海拔高度每降低100 m,降水量平均减少20 mm;流域绝大地区多年平均降水量分布在280～430 mm范围内.该高时空分辨率的降水模拟模型对区域水资源分析及生态环境治理有着重要的意义.     

西南区域中心模式SWC-WARMS降水偏差分析

本文利用2014—2015年5—10月12(24)h累积降水资料和西南区域模式(SouthWest Center WRF ADAS Real-time Modeling System,SWC-WARMS)36(72 h)预报时效内降水预报资料,从概率和频次角度分析不同海拔高度地区观测和模式降水在量级及空间分布上的特征差异。结果表明,SWC-WARMS模式各预报时效各量级降水的概率密度均比观测偏大,并向10 mm以下雨量集中,且随预报时效延长偏大更显著;模式与观测降水的概率密度曲线差异在盆地小于高原,地形差异小的区域小于地形差异大的区域。SWC-WARMS模式对四川地区降水预报存在雨日较观测明显偏多,量级偏大,降水频次高值区范围偏大、出现虚假高值区等系统性偏差。此外,模式预报在20—08时比08—20时优,24 h累积降水预报优于12 h降水预报,尤以中雨及以上量级降水落区预报为甚。最后,模式极端强降水预报在20—08、20—20时较实况偏大,08—20时,模式预报在盆地较实况偏小,川西高原和攀西地区偏大。     

Present-day constraint for tropical Pacific precipitation changes due to global warming in CMIP5 models

The sensitivity of the precipitation responses to greenhouse warming can depend on the present-day climate. In this study, a robust linkage between the present-day precipitation climatology and precipitation change owing to global warming is examined in inter-model space. A model with drier climatology in the present-day simulation tends to simulate an increase in climatological precipitation owing to global warming. Moreover, the horizontal gradient of the present-day precipitation climatology plays an important role in determining the precipitation changes. On the basis of these robust relationships, future precipitation changes are calibrated by removing the impact of the present-day precipitation bias in the climate models. To validate this result, the perfect model approach is adapted, which treats a particular model’s precipitation change as an observed change. The results suggest that the precipitation change pattern can be generally improved by applying the present statistical approach.     

异模式嵌套及中期降水数值预报的试验

成功地将一有限区域细网格模式嵌套在T63L9全球谱模式中，并利用该嵌套模式 做了降水中期数值预报的试验。结果表明，嵌套的细网格模式预报的中期降水明显地优于该谱模式，要做好中期降水预报，使用嵌套模式是必要的。     

临近预报的两种高时空分辨率定量降水预报融合算法的对比试验

长期以来,雷达回波外推技术是0—2 h临近预报系统主要采用的方法,但其实际有效预报时间≤1 h,而中尺度数值模式预报则受平衡约束时间的限制,最初2 h的降水预报无效。为解决上述两种预报的缺陷,目前国际上流行采用外推预报与数值模式预报融合的技术,形成统一的0—6 h格点化的高分辨率无缝隙定量降水临近预报系统。对目前流行的两种融合算法（INCA（Integrated Nowcasting and Comprehensive Analysis System）算法及RAPIDS（Rainstorm Analysis and Prediction Integrated Data-processing System）算法）进行了分析和对比试验,以期为业务应用提供借鉴。RAPIDS算法的核心是用自动气象站雨量融合雷达估测得到的定量降水对模式预报的降水强度和位相进行修正;INCA算法则是用数值模式预报的风场修正外推技术的降水移动矢量。两种方法在0—6 h预报时效内,外推预报的权重均逐渐减小,模式预报的权重逐渐增大,从而实现外推预报和模式预报的平滑过渡。试验结果表明,两种方法对降水雨带和降水强度的预报均优于单一的外推预报或模式预报。集二者的优势研发最优的高时、空分辨率降水预报无缝隙融合算法,将有助于进一步提升高分辨率定量降水0—6 h无缝隙预报水平。      

汉江流域极端水文事件时空分布特征

利用1960-2012年汉江流域15个气象站点的日降雨资料和3个水文站同时期日径流资料,分析了9个极端降雨指数的空间分布规律,运用广义极值分布（GEV）、Gamma分布两种极值统计模型对各站点的最大1 d降雨、最大3 d降雨极值样本进行拟合,遴选描述降雨极值分布规律最优概率模型,进而推算给定重现期下的降雨设计值,并分析其空间分布规律;选用Gumbel、Clayton和Frank这3种Copula函数建立降雨-洪量极值联合分布模型,优选最合适的Copula函数,由此计算给定重现期下的洪量设计值。结果表明：GEV分布模型能更好地模拟降雨极值序列,不同重现期下的降雨极值在空间上均呈西低东高的特征;3种Copula函数中,Frank Copula函数能更好地拟合降雨-洪量相关关系,由此推求的洪量设计值大于单变量拟合设计值。     

利用二维极值分布模拟我国几个代表站的强降水概率特征

基于中国6个代表站5-9月的逐日降水资料,利用二维Gumbel-Logistic分布,研究了中国不同区域的过程降水量和日最大强降水雨量的联合概率特征。结果表明,各代表性台站的过程雨量和强降水雨量的联合分布均符合二维Gumbel分布。强降水雨量与过程降雨量联合分布所描述的极端事件是更小的小概率事件。相同强降水雨量条件下,过程雨量越大,重现期越长当强降水雨量增大时,同一过程雨量的重现期也延长。在同级强降水雨量出现的条件下,各地过程降雨量往往是愈往南方其条件概率愈大,而其出现的过程雨量也随之增大。这为研究强降水极端状况的全方位特征做出了新的试验．也曼加客观地揭示了极端气候事件的多方面概率特征．     

一种Bayes降水概率预报的最优子集算法

MOS预报最优子集模型,通过消除数值模式系统性误差,可最大程度地提高其预报技巧。为了建立Na?ve Bayes降水最优模型,利用2008—2011年T511数值预报产品和单站观测资料,对介休、运城、丰宁3个站Na?ve Bayes降水概率分级预报模型进行研究。通过设计恰当的适应度函数,提出了一种用遗传算法搜寻Na?ve Bayes模型最优子集的计算方案,得到了3个站的最优子集模型。结果表明:最优子集的拟合效果明显高于普通初始子集,能够显著提升数值模式在单站的预报技巧。最优子集模型主要通过降低数值模式空报率提高单站晴雨、小雨预报效果,通过小幅提高正确次数和降低空报次数改善对中雨预报效果。     

基于QPE和QPF的遗传神经网络洪水预报试验

以湖北省清江上游水布垭控制流域为例,利用分组Z-I关系并结合地面雨量站资料对雷达估算降水进行校准,计算出流域实况平均面雨量;再利用遗传算法和神经网络相结合的方法建立订正AREM预报降水的模型;最后,将订正前后的AREM预报降水输入新安江水文模型进行洪水预报试验。结果表明：订正后AREM预报降水能明显提高过程的累计降水量预报精度,平均相对误差减小幅度在60%以上,对逐小时过程降水预报精度也有一定提高,但与实况相比仍有一定差距;订正前后AREM预报降水的洪水预报试验的确定性系数的场次平均从-32.6%提高到64.38%,洪峰相对误差从39%减小到25.04%,确定性系数的提高效果优于洪峰相对误差,整体上洪水预报精度有所提高。     

南方夏旱期积云含水量和降水效率的云模式估算

在胡志晋二维对流云模式的物理框架上增加了对整块积云的含水量、地面降水量、降水效率的估算部分.改进后的模式模拟了福建夏旱期37 个降水个例,并估算出南方夏旱期冷云、混合云和暖云的含水量、地面降水、降水效率,其结果与湖南积云的实测值较接近.分析了含水量在关键时段的主要分布情况,为研究南方夏旱期积云的人工影响方法提供物理依据.