山东省2015年秋季(9—11月)数值预报产品检验

根据中短期天气预报质量检验办法,对2015年9—11月T639、EC细网格、WRF确定性预报(En WRF)12km和4km分辨率及不同集合百分位、上海区域模式(BCSH)以及T639-MOS在山东省陆地120站和沿海12个精细海区的降水、日最大风以及日最高最低气温预报进行检验,分析了不同数值模式产品的预报能力。     

山东省2015年春季(2015年3—5月)数值预报产品检验

根据短期天气预报质量检验办法,对2015年3月—2015年5月T639,EC细网格、WRF-RUC,WRF确定性预报(En WRF)及不同集合百分位、上海区域模式(BCSH)以及T639-MOS在山东省陆地120站和沿海12个精细海区的降水、日最大风速以及日最高最低气温预报进行检验,分析了不同数值模式产品的预报能力。     

山东省2014年冬季(2014年12月—2015年2月)数值预报产品检验

根据短期天气预报质量检验办法,对2014年12月—2015年2月T639、EC细网格、MM5、逐3h的WRF-RUC、WRF确定性预报(En WRF)及不同集合百分位、上海区域模式(BCSH)、T639-MOS在山东省陆地120站和沿海12个精细海区的日最大风速、最高最低气温预报,以及济南和青岛的逐6h内最大风速和6h内最高最低气温预报进行检验,分析了不同数值模式产品的预报能力。     

2014年6—8月数值模式产品对山东气温预报的检验分析

为检验不同数值模式产品对山东不同站点2m日最高、最低气温24h预报效果,利用2014年6—8月逐3h的WRF-RUC、En WRF确定性预报、不同集合百分位数、T639、中国气象局下发的T639-MOS解释应用产品以及EC细网格预报进行TS评分、误差等分析。结果表明:EC细网格对内陆最高气温预报准确率最高,En WRF确定性预报次之,EC细网格和T639-MOS对内陆最低气温预报准确率最高。T639和EC细网格分别对沿海最高和最低气温预报准确率最高。对各模式单站气温预报进行最优模式分析发现,对于最高气温预报最优的模式为EC细网格和En WRF确定性预报,分别集中在鲁西南和鲁北、鲁中和鲁东南。对于最低气温预报最优的模式为EC细网格和T639-MOS,T639-MOS主要对鲁中山区预报较好,其他地区两个模式预报效果基本相当。     

福建省沿海冬半年东北大风的数值预报释用方法研究

基于福建省冬半年沿海32个自动站的极大风观测资料和WRF、EC细网格以及T639 3种模式预报的10 m风场资料,将模式预报的风速与观测资料进行对比分析,结果表明:WRF和EC细网格的预报效果较好,有可参考性,T639可参考性不高。模式预报结果相比实况极大风速偏小,预报平均绝对误差由沿海向内陆逐渐减小,由中部向南北逐渐减小。择取预报效果较好的WRF和EC细网格模式,对沿海代表站点进行风速集成,建立集成预报方程,并进行集成订正。误差订正后,与误差较小的WRF模式相比,预报准确率提高了10%左右,改善效果显著,为提高福建省沿海冬半年东北大风的预报准确率提供定量的预报方法。     

WRF、EC和T639模式在福建沿海冬半年大风预报中的检验与应用

基于福建省冬半年沿海和港湾岛屿自动站的逐时极大风观测资料和WRF(Weather Research and Forecast)、EC(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)细网格以及T639(TL639L60)三种模式预报的10 m 风场资料, 将模式预报的风向风速与观测资料进行对比检验, 结果表明: 福建省沿海冬半年大风的盛行风向以东北风为主, 大风的时空分布极为不均, 沿海风力的脉动性、跳跃性、局地性突出。从三种模式对风速风向的模拟效果来看, WRF 和EC 细网格的预报效果较好, 有可参考性, T639可参考性不高。对于风速, 模式预报结果相比实况极大风速偏小, 港湾岛屿代表站风速的平均绝对误差均小于沿海代表站, 预报平均误差由沿海向内陆逐渐减小, 由中部向南北逐渐减小。风向相比风速的预报效果要差, WRF 和EC 细网格的风向预报误差在45°～50°, 有一定的参考意义; 港湾岛屿代表站风向的平均绝对误差大于沿海代表站, 以浮标站的误差最大。当观测风速出现7 级及以上风速时, 若对大风进行分级检验, 则较低风速的预报平均绝对误差小于较高风速; 风向预报的平均绝对误差也大大降低, 且误差都在45°以内, 具有良好的参考性。     

山东WRF集合预报系统对“麦德姆”台风预报检验

2014年第10号台风"麦德姆"登陆北上,对山东造成较大的影响。此文对业务上常用的各种数值模式对于"麦德姆"台风的预报情况进行了对比检验,重点检验了山东WRF集合预报系统对此次台风的预报性能。结果表明,山东WRF集合预报系统对于此次台风预报具有较高的参考价值。WRF确定性预报台风路径预报类似EC细网格预报,在23日20时以前预报较好,23日20时后预报最好的为T639。WRF集合预报对于台风路径预报具有较好的指示意义。WRF确定性预报02时、14时更新预报效果好于其前面6h起报结果,体现了HYBRID-3DVAR集合混合同化对于改进预报效果的作用。通过中尺度模式与其外层全球背景场模式预报对比发现,由于中尺度模式具有自身的物理参数化方案和同化系统,其对于台风路径的预报效果可以显著优于其全球背景场模式。WRF确定性预报对于"麦德姆"台风降水预报与实况最为接近。对于台风大风预报,WRF集合预报最大值最好。     

WRF模式物理参数化方案对一次局地大暴雨预报的影响研究

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其3Dvar(3-Dimentional Variational)资料同化系统,采用36、12、4 km嵌套网格进行快速更新循环同化和不同的微物理及积云对流参数化方案对比试验,对2011年5月8日鲁中一次局地大暴雨过程进行了研究。结果表明,快速更新循环同化地面观测资料是影响模式降水落区预报准确性的关键因素,不同的微物理和积云对流参数化方案主要影响降水强度预报。采用不同的微物理参数化方案和积云对流参数化方案进行降水预报对比试验表明,LIN方案和WSM6(WRF Single-Moment 6-class)微物理参数化方案对降水预报均较好,LIN方案降水预报较WSM6方案略强。4 km网格预报使用K-F (Kain-Fritsch)积云对流参数化方案或不使用积云对流参数化方案,预报的降水均较好。4 km网格使用旧的K-F积云对流参数化方案,预报的近地层大气风场偏弱,导致大气动力抬升作用偏弱,从而造成模式降水预报偏弱。     

渤海海峡海上客运航线大风精细化预报的数值释用

通过分析2010年10月到2011年12月的19次大风过程,将T639和MM5数值模式产品和客运航线代表站长岛、东口实况大风资料进行对比,通过对大风预报质量评分、大风起止时间等进行细致的诊断分析,得出了量化指标,并最终选定T639模式作为对外服务的参考模式;通过对T639预报产品客观评分和误差分析、集中度分析等方法进行模式产品自动检验,找出了该模式产品和对应航线站点的定量误差规律以及最佳订正方式。     

一次局地大暴雨的地面观测资料同化预报试验研究

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其3DVAR(3-Dimentional Variational)资料同化系统,采用36 km、12 km、4 km三层嵌套网格进行逐3 h资料同化和快速更新循环预报,对2011年5月8日鲁中一次局地大暴雨过程进行了资料同化敏感性试验。试验结果表明,地面观测资料同化和快速更新循环对本次降水的预报起到了关键性作用。在快速更新循环预报时不同化地面观测资料,或同化全部观测资料进行冷启动预报,模式均不能预报出山东的降水。同化地面观测资料后,显著改进了模式降水落区预报。地面观测资料同化可以影响到700 hPa高度以上温压湿风要素的变化,从而改变了大气初始场的温湿结构,导致模式预报的700 h Pa附近高空大气湿度和热力不稳定增强,700 hPa以下低层风场更强,850 h Pa鲁中以南风速较无观测资料同化的偏强2～4 m·s-1,低层风场的动力作用触发高空的不稳定大气,降水出现在山东。     

WRF与MM5在印度洋海域业务化预报结果的对比分析

国家海洋环境预报中心基于MM5模式及WRF模式构建了两套印度洋海域数值预报系统。文中利用这两套系统2012年1月一12月期间的业务化数值预报结果,结合亚丁湾海域两个随船观测站点的观测资料,对亚丁湾海域进行了预报与观测的对比分析;并收集了世界气象组织(WMO)全球气象通信系统(GTS)2012年海洋大气观测资料,对印度洋海域的业务化预报结果进行了检验。结果表明:WRF模式与MM5模式均能很好的对海面风场、温度场和气压场进行预报,WRF模式在风速预报上较MM5模式没有明显改进,但对气温、气压和风向的预报准确性都有所提高;WRF模式风场34h、58h、82h预报与10h预报的差异较MM5模式都有所缩小,说明WRF模式对长时段风场预报的准确度优于MM5模式。     

青岛市供热期最高与最低气温的客观预报方法研究

冬季最高与最低气温的准确预报可以让供热公司调节燃煤使用量,达到节能减排的目的。首先基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式构建一个区域大气实时预报系统,然后建立客观预报方程对WRF预报气温进行修订,利用2011—2012年供热期(12月—3月)预报与观测数据开展青岛站最高与最低气温客观预报方法研究。供热期内气象部门日最高与最低气温预报的均方根误差(RMSE)平均为3.6℃,而WRF预报平均约为2.0℃,减小了44.4%;地面风与温度平流的相关性分析确定温度平流是导致WRF预报气温误差的一个显著因素,利用统计获取的南北方向温度平流和RMSE建立方程并应用于2011年供热期,相对于气象部门预报,1—3月RMSE改进率基本在50.0%以上。文中提出的客观预报方法可以运用于其它站点进行不同供热片区的温度预报服务。     

人工神经网络在成山头风预报中的应用

成山头处于山东半岛最东端,由于其特殊的地理位置,使得成山头站的风对黄海海面风有很好的指示作用。本文使用2005年10月—2010年9月NCEP再分析资料(1o×1o)和实况观测资料,采用动态学习率BP网络(前馈反向传播Back Propagation,简称BP网络)算法的人工神经网络建立模型,在对T639数值预报产品解释释用基础上,针对成山头站进行了24 h和48 h模拟预测。模型预测结果显示,BP网络模型对成山头站的风力预报相对T639模式的平均绝对误差降低了28.2%(24 h)和19.7%(48 h)。对容易致灾的6级以上大风准确率提高显著,尤其是在T639模式对8级以上大风完全漏报情况下,BP模型在24 h仍有25%的预报准确率,48 h能达到50%的准确率。     

1307号台风“苏力”期间T639风场预报产品的有效性检验及应用

文章利用T639风场预报产品,对发生在2013年7月中旬的201307号台风"苏力"的海表风场进行预报,分析台风的结构特征,并探索性地利用来自我国台湾、韩国的观测资料,检验T639风场预报产品在台风期间的精度,以期可为台风风场预报、防灾减灾等提供科学依据。结果表明:(1)从定性的角度来看,预报风速与观测风速在曲线走势上保持了很好的一致性,预报风速具有较高可信度;综合考虑相关系数、偏差、均方根误差、平均绝对误差,定量地分析发现,预报风速具有较高精度,预报值在数值上稍大于观测值。(2)T639风场预报产品在中国海范围整体上具有较高精度,但在部分小区域没有充分考虑到地形效应。(3)T639风场预报产品很好地刻画了台风"苏力"的结构特征,对台风眼、台风尾迹、大风区等台风的显著特征刻画的较为形象,预报的台风走向与观测路径也大体上保持一致。     

浙江区域台风暴雨多模式QPF融合技术应用试验

基于欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)台风路径集合预报逐12 h以及中国气象局中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO 3 km、CMA-MESO 10 km)、中国气象局上海数值预报模式系统(CMA-SH9)和浙江省中尺度数值预报业务系统(ZJWARMS)逐6 h预报资料,以2021年台风“烟花”“灿都”影响下浙江区域6 h暴雨(R≥25 mm)为研究对象,对台风降水多模式定量降水预报(quantitative precipitation forecast,QPF)融合技术在浙江台风暴雨预报中的应用效果进行评估。分析结果表明:(1)针对两次台风降水过程,4家区域模式对浙江暴雨预报过高估计,而台风降水多模式QPF融合技术能够有效提高浙江暴雨预报的公平技巧评分(equitable threat score,ETS)、降低暴雨空报率。(2)与台风“烟花”暴雨预报效果最佳的CMA-MESO 3 km相比,台风降水多模式QPF融合技术对暴雨和大暴雨的预报命中率(probability of detection,POD)分别提高18.80%和23.41%,ETS分别提高24.37%和25.76%;与台风“灿都”暴雨预报效果最佳的ZJWARMS相比,台风降水多模式QPF融合技术对暴雨和大暴雨的预报ETS分别提高23.08%和3.23%;且两次过程中该方法的暴雨预报POD和ETS均高于同期浙江业务应用的客观预报。(3)在各家区域模式的台风路径预报差异较大的情况下,采用台风降水多模式QPF融合技术能显著提高台风暴雨预报准确率。     

台风“菲特”期间T639预报风场在东中国海的有效性检验

海表风场是航海、海洋工程及防灾减灾等都十分关注的海洋要素之一,本文利用来自台湾地区和韩国的风速观测资料,检验了台风"菲特"及一次冷空气过程期间T639风场预报产品在东中国海的有效性。结果表明:(1)台风"菲特"和冷空气期间,预报风速与观测风速在曲线走势上保持了较好的一致性。(2)从相关系数来看,各个观测站的预报风速与观测风速都表现出较为密切的相关性;从偏差来看,预报风速略高于观测风速;从均方根误差和平均绝对误差来看,误差也都在可控范围之内。(3)台风"菲特"期间,T639预报风场对台风眼、台风尾迹等气旋性特征刻画得较为形象,外埔气象站、东吉岛气象站和兰屿气象站受台风影响较为显著,淡水气象站、金门气象站和绿岛气象站受台风的影响则偏弱。T639预报风场对南下的冷空气过程同样有着较好的体现,对风向和风速都有很好的模拟。     

T639数值预报产品对黄渤海沿海大风预报效果检验

根据影响系统对2008—2011年黄渤海沿海的大风分了四个天气类型:气旋、低槽冷锋、台风和综合类。对不同类型的大风天气,就T639数值预报产品天气系统的影响时间、强度和中心位置以及大风出现的开始时间、结束时间、大风落区、最大风速值和最大风速值的开始时间、结束时间和落区的预报准确率进行了统计。结果表明,T639数值预报对黄渤海沿海大风具有较好的预报准确率,漏报率较低;对于台风类的预报能力偏差;预报数值比实况偏小,当预报有气旋、或预报大风时间长范围大时,实况风将增大1—2个量级;对于大风的开始时间预报略偏早,而对于大风的结束时间和最大风速的开始和结束时间预报均略偏晚。     

基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究

结合中尺度数值模式 WRF 预报数据和 ERA5 再分析资料，利用机器学习方法对 WRF 预报场的风场、温度、气压进行预报订正。采用 ERA5 作为真值，与原始 WRF 预报相比，利用随机森林模型可以将预报结果整体均方根误差降低 44%以 上，利用深度神经网络模型可以将预报结果整体均方根误差降低 34%以上。通过随机森林模型实验得到不同输入特征对预报要素的影响程度，分析了关键的预报订正因子。     

WRF与MM5对2007年3月初强冷空气数值预报结果的对比分析

本文应用MM5模式和WRF模式,对2007年3月3～4日发生在中国渤黄海海域的强冷空气和黄海气旋发生过程的数值预报结果进行了比较分析。该过程产生的大风引发了我国渤黄海沿岸部分地区38年不遇的特大温带风暴潮。分析结果表明,WRF模式和MM5模式都成功地预报了这次强冷空气和黄海气旋共同作用产生的大风过程,与MM5模式对比,WRF模式更好地预报了引起这次大风过程的主要天气系统的位置和移动路径。     

WAVEWATCHIII 同化模块的建立和检验

将基于最优插值 (OI) 的同化并行模块植入全谱空间的第三代海浪模式WAVEWATCH III version3.14,建立数据同化的海浪模式预报系统, 并通过实际的预报个例对同化系统进行检验。个例实验是以5°S 以北的印度洋海域为目标计算区域, 海面风场强迫采用业务单位的中尺度天气预报模式WRF(weather research and forecast) 提供的逐时海面风场预报产品。模式积分过程中连续同化2010 年12 月15 日、16 日和17 日过境北印度洋的Jason-2 卫星高度计沿轨有效波高 (SWH) 数据 (需要指出的是, 每次同化得到新的SWH 分析场后需重构相应的二维海浪谱用于谱模式)。SWH 同化分析值和无同化的对照组分别与高度计沿轨观测数据比较发现, 就日平均统计来看, 同化较无同化使SWH分析值的均方根误差减小约25%～50%。以SWH 同化分析场作为初始场的预报表明, 同化对预报影响的时效性可延长至48～60 h。本研究目的是通过将高度计测量的SWH 数据同化到海浪模式进一步提升海浪数值预报的准确度。