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。     

春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响分析北大核心CSCD

利用美国全球监测与模型研究中心(GIMMS)1982—2006年逐月归一化植被指数(NDVI)、美国国家海洋和大气局(NOAA)1854—2008年海温资料以及中国国家气候中心(NCC)1951—2006年160站月降水资料,通过旋转经验正交函数分解(REOF)和相关分析获得了长江流域夏季降水预报序列和植被、海温预报因子集。基于最优子集回归方法(OSR),并借助交叉验证(CV)以及空间重建等手段,构建了单独以前期春季海温为预报因子和同时引入前期春季海温与归一化植被指数为因子的两类预报模型,对比分析引入陆面植被因子前后长江流域夏季降水预报效果改善状况,评估春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响及预报效果的稳健性。结果表明:(1)相对于海温因子,春季陆面植被因子对长江流域夏季降水预报具有同样重要性,引入春季归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报得到明显改善,相关系数平均由0.49提升到0.66,提高0.17左右,模型解释方差提升平均60%左右,其中单纯海温因子预报效果较差的汉江—淮河地区和淮河流域地区,相关系数更是提高了0.20—0.30,模型解释方差提升1倍左右;(2)交叉验证预报表明,相对于仅考虑海温因子模拟情形,交叉预报相关系数下降较多,模型稳健性较低,引入归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报稳健性得到明显提升,长江中下游及其以南的长江三角洲地区、洞庭湖—鄱阳湖地区改善尤为明显;(3)长江流域降水可预报性存在明显的区域差异,嘉陵江流域地区、汉江—洞庭湖地区预报效果最好,汉江—淮河地区、淮河流域地区、长江三角洲地区预报效果最差,但引入归一化植被指数后预报效果提高最明显,而洞庭湖—鄱阳湖地区虽然模拟效果较好,但预报稳健性较低,交叉验证相关系数降幅达到0.27,这也从侧面说明了长江流域夏季降水分区预报的重要性。     

春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响分析

利用美国全球监测与模型研究中心(GIMMS)1982—2006年逐月归一化植被指数(NDVI)、美国国家海洋和大气局(NOAA)1854—2008年海温资料以及中国国家气候中心(NCC)1951—2006年160站月降水资料,通过旋转经验正交函数分解(REOF)和相关分析获得了长江流域夏季降水预报序列和植被、海温预报因子集。基于最优子集回归方法(OSR),并借助交叉验证(CV)以及空间重建等手段,构建了单独以前期春季海温为预报因子和同时引入前期春季海温与归一化植被指数为因子的两类预报模型,对比分析引入陆面植被因子前后长江流域夏季降水预报效果改善状况,评估春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响及预报效果的稳健性。结果表明:(1)相对于海温因子,春季陆面植被因子对长江流域夏季降水预报具有同样重要性,引入春季归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报得到明显改善,相关系数平均由0.49提升到0.66,提高0.17左右,模型解释方差提升平均60%左右,其中单纯海温因子预报效果较差的汉江—淮河地区和淮河流域地区,相关系数更是提高了0.20—0.30,模型解释方差提升1倍左右;(2)交叉验证预报表明,相对于仅考虑海温因子模拟情形,交叉预报相关系数下降较多,模型稳健性较低,引入归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报稳健性得到明显提升,长江中下游及其以南的长江三角洲地区、洞庭湖—鄱阳湖地区改善尤为明显;(3)长江流域降水可预报性存在明显的区域差异,嘉陵江流域地区、汉江—洞庭湖地区预报效果最好,汉江—淮河地区、淮河流域地区、长江三角洲地区预报效果最差,但引入归一化植被指数后预报效果提高最明显,而洞庭湖—鄱阳湖地区虽然模拟效果较好,但预报稳健性较低,交叉验证相关系数降幅达到0.27,这也从侧面说明了长江流域夏季降水分区预报的重要性。     

数值模式预报性能的地域性特点初步分析

根据地理地貌,将全国分成东北、西北、东南、西南四个区域,对T639、T213、ECMWF、日本和德国数值预报模式2008年5—9月的预报分区域进行了客观检验分析。结果表明:模式的降水预报能力与地理的关系似乎比与地形的关系更为紧密一些;2008年,各模式在西南地区的降水预报能力随着降水级别的增加而减弱,到暴雨级别,西南区已成为各模式Ts评分最低区域;降水级别预报正确率高值区域在北方两区,正确率最低值出现在四川盆地;模式降水量预报平均误差显示,大误差并不出现在高原主体,而基本都与大的山脉对应,且都为负误差,但四川盆地除外,仍然是大误差所在地;2 m温度预报平均误差的量级是随海拔高度的增加而增加,误差由正转为负;各模式高空要素预报最大误差大都出现在西南区,其次是西北区。     

华西南区秋雨异常及其对青藏高原冬季大气冷源的响应

利用1971—2017年华西秋雨南区269个气象站逐日降水资料和NCEP/NCAR再分析资料等,分析华西南区秋雨强度变化及其大气环流异常特征,寻找影响华西南区秋雨强度的大气冷源关键区,并就关键区大气冷源对南区秋雨强度的影响进行诊断。结果表明:华西南区秋雨强度整体变化趋势不显著,其年际变化可能受前期冬季(1月)青藏高原大气冷源异常变化的滞后影响。当前期冬季高原冷源偏强(弱)时,可激发南海到西太平洋一带气旋(反气旋)性异常环流并持续到夏季,其南侧持续偏西(东)气流使得赤道西(中)太平洋地区表层暖水东(西)传,造成赤道中太平洋地区海温暖(冷)异常,继而在其西北侧西太平洋地区激发气旋(反气旋)性环流,华西地区处于该环流西侧的偏北(南)风控制下,水汽条件较差(好),降水偏少(多),华西南区秋雨偏弱(强)。     

我国东部夏季降水分布的季度预报方法

分析了近40年来我国夏季降水的分布特征、形成原因及其变化规律。提出了一个制作我国东部地区夏季大范围降水趋势分布的长期预报方法。经近37年资料检验,拟合率达95%。1989—1991年的试验预报效果也令人满意。     

华北及周边地区夏季分区客观降水预报

在降水客观分区的基础上,对华北及周边地区进行夏季降水预报。利用2006—2008年的6—8月T213资料和相应时段的实况资料,通过概率回归降水等级方案建模,对2009年和2010年6—8月进行了试报。结果表明:分区建模的降水预报与单站建模预报相比,TS评分在不同时效、不同量级上均有提高,并且在空报和漏报上有较大改善,特别是大量级降水预报改善明显。从因子分析上看,分区建模较单站建模所选因子更丰富,利用了模式产品的有用信息,因此做出了更好的预报。分区建模与模式降水预报的对比分析表明:分区建模的降水预报效果好于模式直接降水预报,空报现象改善明显。     

试用完全预报法制作夏季降水预报

为使B模式输出产品尽快投入日常预报,增加预报信息,我们用1972—1981年7、8月份的历史天气图资料建立了降水预报方程。用数值预报产品分辨有无降水,然后用前期实况因子判别降水量级。 一、夏季(7—8月)降水概况 我们规定凡全盟有50％的站日降水量≥10.0毫米为一次中一大雨过程,有50％的站日降水量为0.1—10.0毫米为一次小雨过程。     

塔里木盆地夏季降水和海温的关系

基于1961—2015年6—8月新疆塔里木盆地34个站点的逐日降水数据和全球逐月海温数据,分析了塔里木盆地夏季降水和全球海温的关系。结果表明,塔里木盆地夏季降水和冬季及春季的南印度洋中部、赤道东太平洋以及南大西洋西部等区域海温具有良好的正相关关系,当上述区域海温偏暖时,对应塔里木盆地夏季降水偏多。进一步的分析发现,前期海温影响显著的时段主要集中在1月和5月。基于海温和降水数据,通过分析前期不同季节关键区的海温序列与降水序列的相关系数,取了8个关键区的海表温度作为预报因子,得出逐步回归预报方程。预测结果说明该预测方程对塔里木盆地夏季降水具有较好的预测技巧。     

成都市降水概率预报方法

用实时气象资料与T106数值产品相结合，根据概率统计的方法和原理，采用概率回归估计方法，建立了成都市的夏季降水概率预报方法。此方法可对成都市东、西、北片未来24小时降水作出定量预报。1999年8－9月试用效果较好，可供精力参考应用。     

ECMWF极端天气指数在新疆强降水预报中的检验评估

使用2015年10月—2018年9月欧洲中期天气预报中心集合预报系统(ECMWF EPS)逐日降水极端天气指数(EFI)预报资料,分析新疆区域降水EFI产品与强降水的对应关系并得到预报阈值。结果表明:预报的EFI与实况降水量存在正相关关系,随着降水量增加,EFI预报结果具有线性增加趋势,说明EFI对强降水有一定的指示意义。各量级降水预报的最高TS评分随着预报时效的增加而减小,且随着降水量等级的增大而减小。不同季节暴量降水发生站次为夏季最多,冬季最少,对应的EFI阈值大都在0.4～0.6,夏季EFI值范围在0.2～0.7,夏季更易发生暴量降水。随着预报时效增加,暴量降水发生站点频次最多所对应的EFI值逐渐减小。随着降水量级增加,空报率减小幅度不大,但漏报率增加。     

安庆地区ECMWF细网格降水预报的质量检验与释用

利用安庆市逐日降水实况资料,针对2011—2016年ECMWF细网格降水预报产品对安庆地区的12 h、24 h分辨率晴雨和降水分级预报质量进行检验,基于检验结果对此降水预报产品进行解释应用。结果表明,ECMWF细网格数值降水预报在安庆地区晴雨预报正确率无明显区域差异,夏季晴雨预报正确率明显低于其他各季节,对夜间的预报能力明显优于白天。TS评分中,小雨最高,中雨次之,大雨及以上量级较低且无明显规律。若将冬、春两季0.2 mm以下、夏季1.0 mm以下和秋季0.8 mm以下的降水预报进行消空处理,则晴雨预报正确率会有所提升,且小雨预报的TS评分达最佳;若将≥40 mm的降水预报修正为暴雨,则暴雨预报TS评分提高接近1倍,且大雨和暴雨的预报偏差更接近1。     

成都市降水概率预报方法

用实时气象资料与T106数值产品相结合，根据概率 统计的方法 和原理，采用概率回归估计方法，建立了成都市的夏季降水概率预报方法。此方法可对成都 市 东、西、北片未来24小时降水作出定量预报。1999年8～9月试用效果较好，可供业务参考应用。     

2014—2016年数值降水预报在天津的检验评估

对2014—2016年中国国家气象中心T639数值预报、日本细网格数值预报、欧洲中心细网格(EC thin)数值预报以及天津市乡镇指导预报产品中在天津地区降水预报分别进行检验。结果表明:所有模式降水的晴雨预报准确率均随预报时效的延长而下降。降水预报准确率在秋冬春季的预报效果明显好于夏季。EC thin产品在冬季降水的预报中优势更为明显,而指导预报及T639对5月、6月及9月天津地区局地降水多发期的降水更有指示意义。针对2014—2016年天津地区的23个暴雨日按影响系统分型并统计检验结果,暴雨日降水预报晴雨成绩较好有参考价值,而降水分级检验偏差较大。相对于局地性暴雨过程,区域性的暴雨过程数值预报有更为可靠的参考性。     

雅—布河谷季风云团与西南降水

一、引言夏季,西南地区出现的大范围降水,多数与冷空气活动有关。但每次冷空气(包括低槽、冷锋、切变线等)侵入西南地区后,所出现的降水强度和范围差异很大。为做好西南地区夏季降水预报,我们在天气分析、预报实践的基础上,普查了1973年6—9月卫星云图,发现影响西南地区降水的因素,除冷空气本身的路径和强弱外,还同雅鲁藏布江—布拉马普特拉河谷(以下简称“雅—布河谷”)出现的热带云团有     

全球模式对华北区域性强降水中期预报能力检验

选取2010—2016年夏季华北70个典型强降水个例,根据环流形势场,将其分为低涡型、西来槽型和切变线型。然后,利用降水空间检验法(MODE方法),通过对比质心距离、轴角以及纵横比等要素,讨论了几种常规业务模式对华北地区夏季强降水的中期预报能力。结果表明:ECMWF模式和T639模式对低涡型强降水预报能力较差;当实况强降水落区范围较大时,ECMWF模式和T639模式中期预报的雨带为狭长型并呈东北—西南向,预报与实况较为一致,但两种模式预报的降水落区均较实况偏西、偏南;这两种模式对较小面积降水,其预报的降水范围较实况偏大,而对较大面积降水,预报较实况明显偏小。     

海河流域夏季旱涝趋势的分析和预报

一、前言 本文根据1951—1976年共26年的500毫巴平均图资料,对比分析海河流域(包括河北、山东西北部、河南北部、山西东部)夏季(6—8月)早、涝年前期的环流特征,在此基础上提出了海河流域夏季降水的预报指标,通过1977—1980年4年汛期预报检验,效果较好。 对于海河流域夏季降水的描述,主要着眼于全流域的大范围趋势,选用该区内40个代表站的6—8月总降水量计算全区历年夏季的降水强度指数(R),按下式计算     

用低纬黑潮区冬季海温制作夏季逐月南海高压高度指数及副高西伸脊点预报

近几年随着对副热带系统研究的深入,尤其是对副高诸特征量与我国夏季降水关系研究的进展,不少同志提出夏季南海高压高度指数、西太平洋副高西伸脊点与我国大部分地区降水关系密切,无疑做好南海高压高度指数及西太平洋副高西伸脊点预报,将对我国夏季降水趋势估计起得积极作用。本文运用模糊数学原理,并以前期冬季(12—3月)各月海温为因子制作夏季(5—8月)逐月南海高压高度指数及西太平洋副高西伸脊点预报,取得较好效果。     

西北地区夏季(6—8月)降水趋势预报及其环流特征分析

本文利用1951—1973年共23年资料对西北(陕、甘、宁、青)地区夏季(6—8月下同)降水趋势变化的特点及其环流特征进行了分析。分析指出,夏季西太平洋高压是否稳定西伸与该区降水的多少有密切联系。然后通过典型多雨和少雨年份冬季(12—2月)副高及春季青藏高原的增暖,长江中、下游的春雨等前期特征为线索进行了统计分析,找出了西北地区夏季降水趋势的预报指标。     

华北夏季降水异常的客观分区及时间变化特征

应用1981—2007年华北地区703个站逐日加密站降水资料,运用旋转经验正交函数分解方法,对华北地区夏季降水进行了客观分区研究,并在此基础上应用Mann-Kendall和统计t检验方法分析了华北夏季降水不同区域的时间变化特征。结果表明:华北地区夏季降水区域性较强,华北地区夏季降水可分为7个典型天气区,7个典型天气区集中降水的起止时间不同,各分区的降水季节有别于自然季节,其中华北中部汛期开始迟,南、北部汛期开始早;华北东南部汛期结束最早,京津、河北东北部结束最晚。所分区域和所确定的各区域降水集中时间可应用到建立客观降水预报区域模型中,改善实际业务中客观降水的预报效果。