四种降水融合产品在四川持续性强降水过程中的对比评估

利用四川省地面降水观测资料,针对2020年8月发生在四川的一次持续性强降水过程,采用多种评估指标对国家气象信息中心研发的四种降水融合产品（FAST_5KM、FRT_5KM、RT_1KM、NRT_1KM）进行对比评估。结果表明:对于过程累计降水量,四种融合产品均能很好地反映此次降水过程,1km产品对降水落区的刻画更为细致,和实况有较高一致性,NRT_1KM偏差最小,FAST_5KM差别最大。四种产品的降水中心与实况都略有偏差,1km产品降水中心更接近实况。四种产品小时降水量走势与实况一致,但峰值均低于实况小时降水峰值,1km产品小时雨量更接近实况。对于24h累计降水量,四种降水融合产品均能表征出逐日降水落区的移动,且落区、走向和雨带形态均与实况较为一致,1km产品的雨强和落区更接近实况。对于晴雨准确率,四种产品无雨站点较实况均偏少,1km产品最为接近实况,准确率基本维持在95%。降水融合产品的小时最大雨强与实况均有较好的对应关系,1km产品优于5km产品,FRT_5KM优于FAST_5KM,NRT_1KM最优。综合来看,1km产品优于5km产品,1km近实时产品优于实时产品,5km三源产品优于二源产品。      

CLDAS地面要素产品在陕西的适用性评估

基于陕西省1 540个地面自动气象站的观测资料,采用平均误差、平均绝对误差、均方根误差、相关系数等评估指标对5 km分辨率的CLDAS小时产品——2 m气温、2 m相对湿度、能见度、10 m风速在陕西的适用性进行了评估检验。结果表明:CLDAS 2 m气温、2 m相对湿度产品在陕西质量较好,能见度次之,10 m风速质量相较差。对CLDAS 2 m气温评估结果的进一步分析表明,各评估指标具有一定的月变化、日变化特征,但整体质量趋于稳定;高海拔地区,评估指标变化明显,代表性相对差。CLDAS 2 m气温对日最高、最低气温也有很好的指示性。分辨率为1 km与5 km的CLDAS 2 m气温产品对比评估表明,1 km气温产品的误差较小,相关系数更大,尤其对于高海拔地区,质量有明显改善,代表性增强。     

新疆快速更新循环数值预报系统预报能力检验评估

对新疆快速更新循环数值预报系统2009年1、12月和2010年1、4、7、10月份的降水量和气温进行了检验,并与不做同化的预报结果进行了对比,得到以下结果：（1）降水Ts评分北疆好于南疆,偏西好于偏东,其中北疆西部、北部、北疆沿天山一带、天山山区、南疆西部山区最好。漏报率的分布表现为北疆沿天山一带、天山山区较小,南疆、东疆较大。空报率的情况为：南疆、东疆普遍较高,北疆沿天山一带较低,其他地区居中。（2）典型个例检验发现降水落区预报有较好的参考价值,但大降水中心位置的预报能力不稳定,和田、巴州南部的空报现象比较突出。（3）温度预报准确率南疆、东疆总体偏低,北疆西部、北部较高,其他地区居中,个别山区站存在较大误差。（4）现行新疆快速更新循环数值预报系统的预报能力不比不采用同化高。     

多源融合格点实况数据在四川高温过程的适用性分析

利用1km和5km多源融合格点实况数据和四川地面观测站点资料,采用预报准确率、平均绝对误差、均方根误差和Alpha Index(AI)等统计量,选取2020年夏季四川2次高温天气过程对多源融合格点实况数据的质量进行了检验评估。研究结果表明:多源融合格点实况数据利用邻近插值方法插值到站点优于双线性插值;误差大值区主要位于高海拔地区,如川西高原、攀西地区及盆地山周;AI指数接近于0,多源融合格点实况数据没有随机误差,较为接近理想值;1km分辨率融合格点实况数据在四川的适用性优于5km,误差≤2℃的准确率可达98%,且均方根误差< 1。      

广东区域智能网格实况分析产品的检验评估

利用广东省水文站降水观测实况、国家气象观测站和区域自动站资料,对广东区域2020年的网格实况分析产品质量进行检验评估,结果表明:(1)2020年广东省5和1 km温度网格实况数值与站点实况相近,逐时温度、最高气温、最低气温平均绝对误差均小于1℃;(2)降水网格实况的误差随着降水量级增大而增大,个例对比评估显示1 km实时融合分析降水网格数据优于其他三套降水网格数据;(3)10 m风速网格实况的误差随着风级增大而增大,不分级风速误差小于1 m/s,趋势变化与站点实况接近,个例对比显示1 km的网格数据优于5 km数据。     

中国区域高分辨率温度实况融合格点分析产品质量评估

采用两种插值方法将2018年2m气温实况融合格点分析产品插值到2380个国家级考核站,通过相关系数、平均值误差、平均绝对误差、均方根误差及准确率等指标对该产品进行评估。结果表明:利用邻近插值法得到的评估结果略优于双线性插值法,实况融合格点分析产品的评估结果具有一定的日变化和月变化。总体而言,逐小时实况融合格点产品与站点实况基本一致,具有较高的参考性,其相关系数达到0.99以上,均方根误差在1℃以下,2℃以内准确率达到98%以上,1℃以内准确率达到95%以上。分省和分海拔评估结果表明,评估结果随海拔高度的增加而变差,因此在海拔较高、地形较复杂区域、气象站较稀疏区域应用该产品时应谨慎;由小时实况融合格点产品获得的日最高、最低温度也有很高的指示性;该产品对高温过程也有较好的监测能力。      

北京快速更新循环预报系统（BJ-RUC）要素预报质量评估

使用自动站观测资料对BJ-RUC系统预报的北京15个观测站的逐时2 m温度、相对湿度、1小时降水量和风速等地面要素质量进行检验评估。结果表明：BJ-RUC系统预报的2 m温度、相对湿度和风速与实况具有一致的变化趋势,但各要素的预报性能不尽相同。结果表明：（1）对于2 m温度的预报,±1℃误差的准确率为0.2～0.5,±2℃误差的准确率更高;预报性能与预报时效无明显关系;温度预报准确性与季节和日变化有关,春、秋季优于冬、夏季,夜间优于白天。（2）对相对湿度的预报整体偏低,夏季白天偏低、冬季白天偏高。（3）对1小时降水的预报,无论全年还是夏季,晴雨预报准确率很高;对0.1 mm降水的TS评分在0.2左右。（4）对不同站点的预报性能存在明显差异。对平原地区,即海拔高度较低的站点预报性能相对较好,15个站点中,对北京的代表站点（南郊观象台）的预报最为准确;对山区站点的预报性能相对较差,对海拔最高的延庆站的预报性能最差。总体来说,BJ RUC对站点要素预报的变化趋势较好,预报准确率较高,具有很好的参考价值,但要素预报与季节、日变化及海拔高度等因素有关.具体应用时还需做适当订正。     

两套降水融合实况产品在陕西省的质量检验

利用陕西省99个国家气象站、1 894个区域气象站2021年3月1日00时—2022年2月28日23时（北京时）的小时降水量数据,采用相关系数、平均误差、均方根误差、晴雨准确率、降水分量级评估等指标,对国家气象信息中心研制的1 km、5 km降水融合产品进行质量检验。结果表明：（1）两套融合产品在陕西省的评估效果较好,1 km融合产品评估结果（相关系数为0928 1,平均误差为0000 8 mm,均方根误差为0236 2mm）优于5 km融合产品（相关系数为0892 2,平均误差为-0001 0 mm, 均方根误差为0335 3 mm）;（2）两套融合产品对降水的有、无均反映较好,其中1 km融合产品的晴雨准确率为0959 0,5 km融合产品为0957 1;（3）小雨、中雨量级降水融合降水产品与观测值较接近,其他级别降水融合产品的TS评分随着降水量级的增大而降低;（4）两套融合降水产品能较好反映陕西区域内降水的时空变化特征,陕北地区平均误差、均方根误差较小,效果较好,关中南部及陕南秦巴山区的误差较大。     

两种高分辨率气温实况融合产品在四川省的质量评估

选取四川省156个国家级考核站、1282个区域考核站及1411个区域非考核站2019年8月1日～2020年7月31日的气温数据,利用相关系数、平均值误差、均方根误差等指标,评估了CLDAS(5 km×5 km)和HRCLDAS(1 km×1 km)两套气温实况融合产品在四川省的适用性.结果表明:两套融合产品的相关性都很...     

国家级格点实况分析产品在江苏地区的适用性评估分析

利用国家级格点实况分析资料与地面气象站实况数据,采用误差分析、技巧评分等方法评估了2017年7月至2018年6月逐时的格点实况产品在江苏地区的地面2 m气温、2 m相对湿度、10 m风和降水要素的一致性和准确性,同时采用MODE检验方法对格点降水产品空间分布偏差进行了分析。结果表明:2 m气温格点实况与自动站观测基本一致,平均绝对误差在0.5~0.8℃,均方根误差在0.8℃左右,其中日最高气温误差较小。格点实况和自动站2 m相对湿度之间的平均绝对误差在5%左右,均方根误差在6%~7%,表现出较高的准确性和稳定性。格点实况10 m风向准确率达到70%左右,而风速准确率仅为56%,与气象站点观测相比有明显差异。格点降水产品的全年有无降水准确率为90%~98%,对于晴雨检验存在带来较大影响的可能。格点实况产品对小雨级别降水的准确率最高,随着降水量级增大,格点实况降水场相比站点观测存在较多的降水漏报,因此,对于降水分量级检验还不适合用格点实况场来替代气象站点观测。设计了一种基于空间形态的降水准确率评分方法对降水空间落区进行检验,格点实况降水场的空间形态准确率评分在0.9左右,较准确地反映了实际降水空间分布。因而,格点实况数据在江苏平原地区都有较高的精度,误差在可接受的范围内,基本可以代替自动站观测作为预报和模式检验的真实实况场,但也存在以下几个方面的问题:(1)格点2 m气温、2 m相对湿度产品在江苏的丘陵地带误差较大,降水产品在海岛气象站准确性较低;(2)格点降水产品一定程度地弱化了大雨以上量级降水强度;(3)格点实况风速产品误差较大,与业务服务需求有一定差距。     

CMA-GD模式江西省智能网格预报区域2 m气温预报误差分析

利用2020年6月1日—2022年5月31日CMA GD模式2 m气温预报产品（预报时效为13—36 h）和同期江西省智能网格预报区域内地面站气温观测资料,计算气温预报准确率、平均误差和均方根误差,并统计分析其时空分布特征。结果表明： 1）模式预报准确率在不同月份、起报时次存在差异,暖季总体较高,冷季总体较低;暖季08时起报产品的月准确率总体高于20时,冷季反之;秋、冬季旬准确率分布更离散。模式预报产品其准确率明显低于中央气象台和江西省气象台订正产品,需订正后使用。08时起报产品对寒潮的预报效果优于20时。2）气温预报年误差分布存在日变化,最大值出现在08时,最小值出现在15时;年均方根误差峰值出现在15时和06时,白天大于夜间。3）冬季平均误差多为正值,夏季为负值,春、秋季平均误差大小界于冬、夏季之间;白天时段夏季均方根误差最大,夜间时段冬季最大。4）气温预报年误差地理分布特征明显,平原地区预报值偏低,年均方根误差最小;丘陵和山区22 h时效预报值偏高,31 h时效偏低;高山站预报值偏高,年均方根误差最大。丘陵地区负误差最大,平原地区最小;山区正误差最大。     

基于DEM的新疆克州气候要素空间分布模拟

摘要: 根据新疆克州及其周边13个气象台站1961-2010年的历史气候资料,采用基于DEM的空间插值技术对该地区年平均气温、降水量和日照时数等气候要素的空间分布进行了模拟分析。结果表明：（1）经验证,该方法对克州年平均气温等主要气候要素的空间分布模拟效果较好,精度较高;（2）新疆克州年平均气温的空间分布总体呈现“平原高,山区低”的特点;年降水量呈现“北部多,南部少;山区多,平原少”的空间分布格局;年日照时数的空间分布总体呈现“高山带多,中、低山带和山前倾斜平原少”的特征。     

新疆北部暖季短时强降水的时空分布特征

基于2013—2019年暖季新疆北部518个自动站逐时降水资料,运用常规统计、归一化及其偏离程度、降水集中度(PCD)和集中期(PCP)等方法,研究该区短时强降水(Flash Heavy Rain,FHR)时空分布和统计特征。结果表明:(1)近7 a新疆北部FHR发生频次年变化大,2016年最多,2014年最少,前者是后者的3.9倍。(2)FHR集中发生在6—7月,6月下旬为峰值,且日变化呈明显的单峰型,峰值主要在17:00—19:00。(3)FHR发生频次集中在山脉的迎风坡和喇叭口地形附近。(4)FHR PCD呈现由南向北、由西向东逐渐集中,阿勒泰地区最集中;PCP自伊犁河谷至天山北坡,从克拉玛依向西、向北逐渐推迟,阿勒泰地区最晚。(5)PCD伊犁河谷、天山北坡年变化呈增大的趋势,其它区域呈减小的趋势。PCP阿勒泰地区、博州、天山北坡年变化呈增大趋势,其它区域呈减小的趋势。     

北疆冬季持续性低温事件特征及大气环流异常分析

利用新疆天山山区及其以北地区（北疆）45个气象站1961-2010年冬季逐日最低气温资料,提出了45站低温日标准和区域性持续性低温事件的定义,并分析了持续性低温事件的时空分布和变化特征,研究了低温事件的年代际变化环流差异特征、大尺度环流背景、冷空气影响路径及强度特征。结果表明：(1) 低温日阈值呈东北向西南升高的分布趋势,低温日阈值最小值分布于准噶尔盆地和新疆北部阿勒泰地区,阈值为-34～-30℃,而西部伊犁地区和天山山区低温日阈值为-24～-20℃;(2) 1961-2010年出现35次大范围持续性低温事件,1月和2月发生频次均为0.29次/年,12月为0.14次/年;低温事件持续时间为5~25 d,其中超过10 d有16次,5~9 d有19次。持续性低温事件发生频率呈年际和年代际显著减少趋势,但强度无显著变化趋势;(3) 北半球大范围环流异常造成新疆持续低温事件,以经向环流异常为主,根据冷空气影响路径可分为4类：西西伯利亚横槽、中西伯利亚低槽东灌、北风带和西北风带、北脊南槽（涡）,这4类冷空气影响路径表现为500 hPa冷空气从极地或西伯利亚以超极地、西北和偏东路径进入新疆后,-32℃冷空气南压位于北疆地区,海平面气压场同时表现为蒙古高压盘踞欧亚大陆,高压中心达1045 hPa以上且位于阿勒泰山地区,1035 hPa冷高压控制北疆地区,这种环流配置造成新疆持续性低温事件。     

基于遥感数据的夏玉米高温热害监测评估

玉米作为一种重要的粮食作物,其产量对于国家粮食安全的影响至关重要。该文结合遥感与地面实测气温数据,基于地表温度与气温具有显著的线性相关关系,构建我国夏玉米主产区高温热害评估模型,并对该模型进行精度检验。结果表明:平原区域日平均气温的模拟结果决定系数在0.8以上,达到0.001显著性水平,均方根误差在1.8℃左右的小范围内波动;平原区域精度略高,山区精度略低（均方根误差为2.4℃）。利用该模型对2008—2018年黄淮海夏玉米主产区高温热害进行评估,发现2017年和2018年夏玉米受高温热害影响最严重,高温热害区主要分布在河北省东南部、河南省大部以及山东省西部,该结果与实际情况相符。     

大理、理塘和林芝气象要素的日变化特征对比分析

用大理、理塘和林芝的地面自动气象站资料,对比分析3站气温、相对湿度、本站气压、瞬时风速、地面温度的日变化特征。结果表明：大理、理塘和林芝气温最低值和相对湿度最大值的出现时间分别为7时、7时左右和8时左右,气温最高值和相对湿度最小值出现的时间均在16时左右。3站气压日变化呈＂双峰双谷型,＂2个高峰值时段分别出现在10时左右和凌晨0～1时,2个低谷值时段分别出现在17时左右和5时左右。风速在凌晨至7时左右较低,之后至傍晚不断增大并出现极大值,日落后逐渐减小。3站地面温度7时左右出现最低值,14时左右出现最高值。从季节变化情况看,气温和地面温度出现最高值、最低值的月份及变化幅度最大的月份基本相同。地面温度增、降幅度最大的季节分别是春季、秋季。气压随季节变化幅度较气温、相对湿度小。初春风速较大,秋季风速较小,风速对相对湿度有一定影响,大理和林芝相对湿度出现最小值的月份与风速出现最大值的月份相同。各要素值基本是大理最大,林芝次之,理塘最小,这与3站的纬度、海拔高度和下垫面性质有关。     

不同气候背景下新疆冬季极端冷(暖)事件的变化特征

利用1961—2013年新疆89站逐日气温和NCEP再分析高度场资料,分析了不同气候背景下新疆1961年以来冬季(12月—翌年2月)出现的极端冷(暖)事件年代际变化及与其相联系的环流特征。根据对新疆冬季极端冷(暖)事件的气候背景划分,认为新疆冬季极端冷(暖)事件在不同气候背景中都有明显的不同,全疆冬季极端冷事件存在随气候背景转变而发生区域一致变化的特征,但冬季极端暖事件的变化则有南北反相的区域差异。总体而言,新疆极端冷暖事件发生的日数趋于减少,极端冷暖事件强度也具有显著减小的趋势;北疆西部和天山两侧是气候极端性变化最显著的区域。从冷暖期环流特征的差异来看,北疆型极端冷事件减少的主要原因来自于突变后极涡减弱,而南疆型极端冷(暖)事件减少(增加)则主要受欧亚范围内大片正变高区的影响。     

WRF模式2m温度在山东预报效果的评估

利用山东省内123个国家气象站2017年11月至2018年2月逐时观测地面温度对WRF模式08：00和20：00起报的2 m温度进行检验,评估了预报时效为72 h的逐时温度与日最低（高）温度的预报效果并初步分析了个别站点大值误差成因。结果表明：WRF模式08：00起报2 m温度的准确率要高于20：00起报,白天预报的效果优于夜晚;鲁西北和半岛地区的2 m预报温度的平均绝对误差总体低于鲁中和鲁南地区,全省大部分站点负误差比例高于正误差比例;WRF模式对于日最高温度的预报效果优于日最低温度;模式地形高度误差造成泰山站2 m预报温度正误差较大,基于两种温度梯度方案对泰山站2 m温度进行订正,订正后的平均绝对误差总体下降,利用单一的温度梯度在有的预报时刻出现负的订正效果,利用随预报时刻变化而变化的温度梯度在各预报时刻订正效果更为稳定;泰安站出现焚风时2 m预报温度有较大负误差,这主要是受WRF模式泰山站地形高度误差影响;WRF模式在微山湖区域土地类型与真实土地类型存在差异是薛城站夜间2 m温度负误差较大的重要因素之一。     

川西高原地区SCMOC温度精细化指导预报质量检验及影响因子分析

利用2014~2015年阿坝州13站共730天08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报资料,对比实况日最高(低)气温,进行预报质量检验。结果表明:日最高(低)气温预报准确率与预报时效成反比,两个时次预报的最低气温准确率高于最高气温,且最低气温预报准确率有明显的季节变化。08:00起报的日最低气温多出现负误差,其余预报最高(低)气温多出现正误差。日最低气温预报绝对误差与海拔高度有关。24h最高(低)气温预报绝对误差>4℃样本分析表明,温度平流、大气稳定度与非绝热过程对温度的影响明显,造成气温偏差的主要原因是降水及冷空气影响范围和强度,冷、暖平流影响偏差,高空槽强度和移动偏差等几方面。