金华地区汛期暴雨时空分布规律研究

为了全面了解和掌握金华地区汛期暴雨天气的活动规律,给暴雨预报提供一个时空尺度较大的气候背景,也为暴雨预报研究打下良好的基础,我们收集了本地区内7个气象台站和20个水文(雨量)站的22年汛期降水资料,对汛期暴雨天气的时空分布规律进行了较为细致的     

应用日本雨量预报图作我县暴雨预报

日本雨量预报图,是数值预报产品。结合影响我县的主要天气系统和本站的资料作暴雨预报,通过对1988年共7场暴雨以上的降水预报检验,效果很好。现介绍于下:一、确定本站可能产生暴雨的天气系统及所在区间。根据以往经验,使我站次日可能产生暴雨以上降水的天气系统及所在区间为:500hpa槽线在30°N至23°N、100°E至110°E之间;850hpa切变线在金佛山至桂林     

配料法在宁夏暴雨预报中的应用

选取2000—2015年发生在宁夏23次由深厚湿对流引起的区域性暴雨天气过程为研究对象,研究确定暴雨预报的配料方案,采用2016年6—8月宁夏25个常规站和947个自动站逐小时降水量、ECMWF 72 h内模式资料,从统计分析和个例剖析两方面探讨配料法暴雨预报效果,结果表明:(1)通过对比2016年6—8月ECMWF暴雨预报与配料法暴雨预报发现,不同预报时段,配料法暴雨预报均优于ECMWF暴雨预报;(2)配料法能准确预报所选两次暴雨个例降水的中心强度、落区及变化趋势,但强度和落区较实况偏强、偏大;(3)配料法对六盘山区暴雨过程弱降水预报效果较差,对贺兰山沿山暴雨过程存在降水空报。     

阿拉善盟小高压对宝鸡暴雨的影响

本文探讨了西风带上(暴雨区上游4—7个纬距处)的次天气尺度小高压对暴雨发生的影响。从“Ω”形能量场、变形场、垂直锋区结构及涡度场4个方面说明该小高压对暴雨发生的作用。提出可以把700hPa上的次天气尺度小高压作为暴雨预报的一个着眼点。     

基于ECMWF模式的江西及周边地区锋面暴雨预报检验和订正

利用全国降水资料（包括江西加密降水资料）、探空资料、ECMWF模式72—24 h降水和形势预报资料,采用天气学检验、SAL定量降水预报检验等方法,对2017—2019年江西及附近地区锋面暴雨的实况和模式产品进行检验分析,检验主要影响天气系统预报效果,得出ECMWF模式降水预报误差分布特征及原因,并对模式的暴雨预报进行订正。结果表明：ECMWF模式对2017—2019年锋面暴雨过程预报较实况大多偏北,落区预报误差主要源于大尺度降水。从锋面暴雨三种SAL分析误差可见,落区预报较实况大多偏北,暴雨过程强度多数较实况偏弱,结构较实况偏小。对误差较大个例的分析得出两点订正思路：1） 锋区南侧有较明显动力热力对流发展的弱锋区暴雨,暴雨落区可订正至925 hPa锋区南侧高温高湿区。2） 较强锋面暴雨,当中低层切变辐合抬升区重叠时,暴雨落区可向925 hPa锋区位置调整,暴雨通常不易出现在锋区北侧冷区。     

多尺度合成的降水临近预报技术

基于我国新一代多普勒天气雷达观测资料,以梅雨锋等大范围降水为主要研究对象,研究了降水临近预报方法.根据暴雨回波的多尺度特征等,研究暴雨回波的尺度滤波,分割、匹配等处理技术;根据不同尺度回波生命史来约束其预报时效,得到分尺度下的降水预报场,实现暴雨回波多尺度的合成降水量临近预报;将分尺度与不分尺度降水预报结果进行了比较.结果表明,针对大范围强降水多尺度合成的降水量临近预报方法,因不同尺度的回波外推考虑了各自运动的特性及其生命史的差异,预报精度有所提高.     

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。     

EC-thin降水预报与极端天气预报指数在浙江暴雨预报中的检验与释用

利用ECMWF模式降水和极端天气指数资料,以及浙江省68个气象站降水观测资料,评估了ECMWF细网格模式(EC-thin)和降水极端天气指数(EFI)对浙江2018—2020年梅汛期暴雨预报效果。研究表明：对于同一预报时效,随着阈值的增加,EC-thin和降水EFI的暴雨预报评分都呈现“先增加、后减小”的趋势,对于不同预报时效都存在某一阈值使得暴雨预报评分达到最大。从24 h时效到72 h时效,EC-thin的降水预报阈值从45 mm逐渐下降到25 mm,而降水EFI的暴雨预报阈值从07下降到06。EC-thin和降水EFI对暴雨预报的空报率随着阈值的增大而减小,漏报率随着阈值的增大而增大。对于不同预报时效,通过合理组合EC-thin降水阈值和降水EFI阈值,可以得到更好的暴雨预报效果,其评分高于单独使用降水EFI阈值或EC-thin降水阈值得到的评分。     

综合评估多元判据的大—暴雨相似预报模式

提出一个综合评估多元判据的大—暴雨客观相似预报方案。方案应用细网格资料和数值天气预报产品，构造预报时刻前后的不同尺度天气系统和多层次各种要素的动态变化的客观相似判据。通过定义非线性的相似指数综合评估历史样本在多元判据下的相似程度，从而找到相似样本。应用相似样本对应的天气过程预报大—暴雨的发生与否，并通过相似指数的权重综合，进行大—暴雨的定量预测。预报试验表明该方案对大—暴雨发生具有一定的预报能力。     

用Amk场结合天气系统做山东夏季大—暴雨预报

本文应用6年(7月15日至8月15日)的气象资料,结合影响山东的天气系统,分析了500、700和部分850百帕湿—比有效能量(简称Amk,单位为10~4J·hpa~(-1)·m~(-2),下同)场与非局地性大—暴雨之间的关系,归纳出三类六型大—暴雨预报模式,经过两年的试报验证,效果较好,预报时效为12—24小时。 一、暴雨日标准的确定 根据山东的天气气候特点,我们把全省分为5个天气区,即鲁西北、鲁西南、鲁中、鲁东南和半岛地区,大—暴雨日界为当日20时到次日20时。鉴于预报发布的范围不同,我们规定:1.分区分片预报,一个区或相邻两个区有5个站24小时内降水量≥50毫米;2.全省范围的预报,全省有8个站以上24小时内降水量≥     

局部均值伪最近邻算法在降水预报中的应用

分析北京地区日降雨量资料发现,相较于其他降雨事件,大雨或暴雨事件发生的次数较少,因此该地区的降水量预报属于样本不均衡问题。在样本不均衡的情况下,K最近邻算法的分类误差率将会大大提高,这也就使传统的基于K最近邻算法的降水量预报方法的应用受到了限制。针对北京地区降水量预报这一样本不均衡问题,应用局部均值伪最近邻算法构建了北京市的降水量预报模型。该方法利用北京地区日降雨量资料和美国国家环境预报中心全球格点资料,将降雨量作为类,将美国国家环境预报中心全球格点资料的各种因子场作为天气样本特征,计算得到不同天气样本在所有类中的局部均值伪最近邻,通过决策规则实现最优分类。利用提出的降水预报模型对北京市2010年6—8月进行了24 h降水预报,实验结果表明,提出的预报方法对于降水等级预报的预报准确率以及晴雨预报的TS评分、正样本概括率、空报率和漏报率均优于传统的K最近邻预报方法,该方法具有较好的预报效果。     

2005年8月12-14日大范围暴雨天气过程分析

暴雨是我省主要的灾害性天气之一，奉更对我省2005年8月12—14日出现的大范围暴雨天气进行了总结，主要从大尺度环流形势、卫星云图及其反演资料、物理量场、数值预报产品等几个方面分析此次区域性暴雨、大暴雨的成因及预报着眼点，为今后预报此类暴雨天气提供参考。     

乐陵市7—8月份暴雨预报初级专家系统

7—8月是夏季暴雨集中期,经过统计1961年至1988年,本站7—8月暴雨日数占总暴雨日数的84％,暴雨又属于关键性天气,作好7—8月暴雨预报至关重要。为提高夏季暴雨预报能力,特建立本预报专家系统, 本系统(简称MES系统)是在天气学理论和预报经验的基础上,应用计算机技术模拟预报员制作预报思路过程,在PC—1500计算机上使用BASIC语言实现的,经过1990年的使用效果令人满意。     

基于ECMWF模式的定量降水客观订正方法

基于ECMWF高分辨率数值模式物理量诊断产品,利用逻辑回归法开展江西定量降水客观预报试验,并进行检验和改进。结果表明:(1)初始方案中直接提取预报因子单站建模所得到的预报结果较数值模式原始输出降水改进效果有限,但在经过降水分区优化、多倍数暴雨样本扩充、本地气候频率降水订正等改进步骤后,各等级降水预报均较初始方案TS有不同程度的提高。(2)2018年降水试验结果表明,改进方案的晴雨、各等级降水预报TS均高于EC模式降水和预报员,其中大雨、暴雨以上量级相对数值模式以及预报员的订正提高率达到1/4～1倍。(3)本方案预报产品对强天气尺度强迫下、落区相对集中的暴雨天气有较好的识别能力;而在暖区暴雨、盛夏副热带高压边缘暴雨、高架对流等强降水落区分散且范围较小的情况下,或是当模式对天气形势、主雨带预报有明显系统性偏差时,无法有明显改进。     

南方台风与唐山暴雨

文内利用南方台风的中心位置和我国西北地区低压槽的特征作为预报唐山地区7—8月暴雨天气过程的指标。通过1970—1973年四年的预报检验,效果显著。     

泰安地区气旋暴雨的初步分析及其短期预报

气旋暴雨是我区暴雨的一种主要天气系统。根据25年(1960—1984年)5—10月份的资料统计,≥50mm降水共58次,其中气旋暴雨次数占93.1％。平均每年出现2—3次气旋暴雨,最多年份(1957年7月)为5次,没有出现的只有两年(73、81年)。最早出现在5月7日(72年);最晚出现在10月28日(77年),主要集中在6～8月份,占5—10月出现次数的80.8％。 本文应用1960—1984年6—8月500mb、709mb、850mb及地面实况资料和我区各站25年降水资料。前20年(60—79年)作为历史资料,后5年作为独立样本进行试报。     

用双指数综合法预报大—一暴雨

汛期大一暴雨是我区主要的灾害性天气之一。我们以兴城县1961—1975年资料,通过分析各种要素相关,建立预报指标,并以“双指数综合法”作出大一暴雨的预报。一、大—暴雨的气候背景(一)兴城县年降水量594毫米,7—8月320毫米,占全年总降水量的54%。(二)1961—1974年大—暴雨共出现91次(大—暴雨标准以24小时内降水量≥25.0毫米,为一次大一暴雨过程,如连续数天达此标准,则按一次计算),     

ＷＲＦ-ＥｎＳＲＦ同化系统的效果检验及其应用

利用自主构建的针对风暴尺度资料同化的WRF-EnSRF同化系统同化多普勒天气雷达资料,检验其在2003年一次梅雨锋暴雨以及2009年一次强对流天气过程的同化性能.结果显示,在两个例中该同化系统均表现出有效的同化能力,经过60 min同化的分析场和以该分析场集合做初值的30 min的集合预报结果都比较接近实际观测.在同化过程中,径向速度和反射率因子的观测增量均方差分别达到3～4 m/s和9-11 dBz.本文考察了初始扰动时全场扰动与对流区域局部扰动,以及扰动环境风场与否对同化效果的影响.试验结果表明,对流区局部扰动相对于全场扰动并没有提高同化效果;对于尺度较大的梅雨锋暴雨来说,扰动环境风场时同化效果较好.为了考察分析场在降水预报中的表现,在暴雨个例中,以分析场为初值做6 h降水预报,经过同化的集合预报和确定性预报结果都比没有经过同化的控制试验预报结果准确.     

山西一次持续暴雨天气过程诊断与集合预报检验

利用气象观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,对2015年8月1—3日山西省中部一次持续暴雨天气过程进行诊断分析。在对欧洲数值预报中心(ECMWF)集合预报产品检验的基础上,采用联合概率方法,对暴雨集合预报进行改进。结果表明:(1)此次过程降水对流性特征明显,可分为两个阶段,第一阶段为锋前突发性暴雨;第二阶段,地面冷锋过境触发区域性强对流天气,再次造成暴雨。(2)低层辐合造成的较强上升运动使多个中尺度对流云团不断合并发展,是造成暴雨的直接因素。第一阶段,中低空辐合层深厚,高空抽吸作用强烈,降水率更大;第二阶段,低层动力和能量扰动更明显,降水更集中。(3)中尺度斜压诊断表明,第一阶段,低层湿Q矢量辐合和锋生作用出现多次增强,对流运动强而范围大,降水出现多次雨峰;第二阶段,中尺度系统斜压发展更强烈,但不稳定厚度减小,降水强度减小。(4)改进后的联合概率集合预报产品大概率范围与暴雨中心吻合。     

一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法Ⅰ:中国暴雨可预报性综合指数

针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在的双重惩罚导致评分过低,没有考虑到中国暴雨可预报性时、空分布不均,不便于对比分析不同区域暴雨预报能力差异等问题,为了发展基于可预报性的新型暴雨预报评分方法,在综合分析影响预报员暴雨预报信心的主要因素（暴雨气候统计特征、天气影响系统运动尺度特征及数值模式预报能力等）基础上,利用2008—2016年4—10月中国国家气象信息中心5 km×5 km分辨率的多源降水融合格点分析资料、站点降水观测资料和中国国家级业务区域模式降水预报资料以及扩展空间暴雨样本统计方法,构建了一种新型的中国暴雨可预报性综合指数（Synthetic Predictability Index of Heavy Rainfall,以下简称SPI）数学模型,以定量描述中国各区域的暴雨可预报性特征。SPI数学模型由暴雨气候频率、暴雨面积比率和模式暴雨预报成功指数（Threat Score,TS）3个分量组成,计算了2008—2016年4—10月SPI的3个分量及其时、空变化特征。分析结果显示:暴雨面积比率对SPI的时间和空间变化影响最大,两者偏相关系数大于0.9;其次是暴雨气候频率的影响,两者偏相关系数值为0.8左右;第三是模式暴雨预报TS评分的影响,两者的偏相关系数为0.7左右。分析还发现,SPI大值区随季节而变化,空间分布不均匀:4—5月,可预报性大值区主要分布在华南地区;6—7月,主要分布在江淮流域;7月中旬至8月,大值中心从江淮北部移到华北和东北地区;9月,副热带高压南撤,大值中心也相应南撤。