基于ECMWF集合预报产品的降水相态客观预报方法

基于欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）集合预报系统的降水相态产品（precipitation type,PTYPE）,分别以HSS评分最优、TS评分最优和频率偏差最优为标准,运用最优概率阈值法,生成雨、雨夹雪、雪和冻雨4类降水相态的确定性预报产品,并与ECMWF集合预报系统控制成员及细网格模式确定性预报进行对比。最优概率阈值显示:3种最优标准下,不同相态降水最优概率阈值不同,但冻雨和降雪最优概率阈值均最大,为40%~80%,雨夹雪最优概率阈值最小,约为10%,三者最优概率阈值均随预报时效延长而减小;降雨最优概率阈值为7%~25%,随预报时效延长而增大。对比检验结果显示:最优概率阈值法明显提高了降水相态预报能力,且以HSS评分最优时预报效果最佳;最优概率阈值法有效减小冻雨空报,同时显著改善降雨和降雪预报的频率偏差和TS评分,对雨夹雪预报改进效果有限。     

基于三种机器学习方法的降水相态高分辨率格点预报模型的构建及对比分析

冬季降水相态及其转变时间的精细化客观预报对提高气象预报和服务质量具有重要的现实意义。利用京津冀地区国家级自动气象站观测资料及网格化快速更新精细集成产品,统计分析了京津冀地区复杂地形下各类降水相态温度和湿球温度平均气候概率的分布差异及不同降水相态时网格化快速更新精细集成产品中可能影响降水相态判断的特征信息。然后将地面观测天气现象资料、复杂地形下降水相态气候特征及高分辨率模式输出产品作为特征向量,分别基于梯度提升（XGBoost）、支持向量机（SVM）、深度神经网络（DNN）3种机器学习方法建立了降水相态的高分辨率客观分类模型,并对同样条件下3种机器学习方法对雨、雨夹雪和雪3种京津冀主要降水相态的预报效果进行了对比检验,进一步提升了雨夹雪复杂降水相态的客观分类预报技巧。      

冬季降水相态的探空廓线分型研究

首先阐述了不同降水相态的形成机理及其与典型温度分布之间的联系,提出应用面积元方法计算出的探空廓线与0℃等温线相交形成的正、负区面积和两者的交点数,以及地面温度作为降水相态(雨,雨夹雪,雪,冻雨,冰粒)的预测因子。再利用我国120个测站2007—2013年冬季地面和高空观测资料,统计分析了探空廓线与降水相态的关系,指出可以根据交点数区分冻雨、冰粒与雨雪,地面温度区分冰针和米雪,而雨、雪和雨夹雪可以根据探空廓线与0℃线有1个交点和低层正面积区的大小进行相态区分。     

ECMWF降水相态预报产品(PTYPE)应用和检验

运用我国2016—2018年三个冬半年(10月至次年3月)地面2515个站的天气现象观测资料,对ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的降水相态预报产品(PTYPE)(分为雨、雨夹雪、雪和冻雨四类)进行了系统性的检验评估,包括细网格确定性模式预报产品和集合预报系统概率预报产品。结果显示,ECMWF的确定性预报产品对四类降水相态的正确率普遍达到90%以上,对降雨和降雪的TS评分也较高,冻雨次之,雨夹雪的TS评分较低,预报能力有限。确定性模式对我国雨雪分界线的预报,普遍存在短期位置略偏南、中期随时效延长越来越偏北的误差特点,且对雨夹雪的预报范围明显偏小,对冻雨的预报范围明显偏大。集合预报系统从概率的角度一定程度上弥补了确定性模式的上述误差。对概率预报的检验结果显示,集合预报系统降雨概率普遍偏低,降雪概率短期偏高、中期偏低,而雨夹雪和冻雨概率普遍偏低,但是都有一定的预报技巧。集合预报系统相对于确定性模式的优势,降雨体现在较小花费损失比事件的预报上,降雪体现在较大花费损失比事件的预报上。对雨夹雪和冻雨,相对于确定性模式,集合预报系统体现出了显著的优势,尤其是冻雨,集合预报系统的优势更加明显。     

利用WRF模式制作东北地区冬季降水相态预报

利用WRFV3.1.1中尺度数值模式,对东北地区冬季降水相态进行预报尝试。在模式预报输出场中,通过对近地面大气层中冻结部分降水混合比在可凝结成降水的水汽混合比中的比例,来判断雨雪分界线及雨夹雪区或雨、雪过渡区。结果表明：该方法可较准确预报出降水过程中雨区、雪区和雨夹雪区的分布特征以及降水相态随时间的演变情况。降水相态数值预报产品的应用能够明显提高冬季气象预报服务水平。     

基于云微物理过程的北方冻雨的模拟与形成机制研究

本文通过耦合AFWA(Air Force Weather Agency)冻雨参数化方案的WRF模式,对2020年冬季因暖锋引发的中国北方严重冻雨灾害个例进行了模拟,结果显示模式能够很好地模拟此次冻雨过程中降水相态的空间分布。通过分析暖锋的演变、水成物云微物理特征以及降水相态的变化,得到：在辽宁中北部—吉林中东部地区,暖锋导致中低空形成“冷—暖—冷”的温度层结,该区冻雨形成机制以“冰相机制”为主,即高空的雪花落入大于0℃暖层内融化、再降落到次冻结层后形成冻雨。同时,发现存在高空无固态水成物、逆温层内暖雨下落到次冻结层在地面形成冻雨的现象,这种新机制被定义为“暖雨机制”,更多水成物垂直剖面与同期地面观测降水相态的比对,验证了新机制的存在,并解释了该机制形成的可能原因。为更深入理解冻雨形成机理以及北方冻雨的预报、预警提供科学支撑。     

我国冰粒降水天气的观测特征统计分析

研究冰粒降水天气的特征对于更好地认识冰冻天气,提高冰冻天气的预警预报能力有重要意义,但我国相关研究较少。利用2011—2013年中国民航机场的例行观测、特殊观测资料,分析了冰粒降水天气的时空分布、持续时间和地面气象要素等特征。选取2001—2013年50个探空站资料分析了冰粒的垂直环境特征。结果表明:冰粒降水天气集中分布在中纬度的黄河下游、长江中下游地区。冰粒降水发生的次数与其持续时间相关性不强,在少发区,其持续时间也可能较长;冰粒降水天气在1—2月比较常见,单次冰粒降水天气过程的持续时间比较短,一般不超过1 h;我国冰粒天气发生时,同时常会有轻雾或无其他天气情况,一般很少伴随有雪。冰粒的融化参数一般小于冻雨的融化参数,但冰粒冻结参数一般大于冻雨的冻结参数。在冰粒天气发生之前一般温度逐渐降低、气压逐渐升高。冰粒天气发生前后湿度都比较大,发生期间风速变化比较小。     

新疆中强天气过程GRAPES区域模式降水预报检验

利用2009年新疆地面气象观测站的实况降水资料和GRAPES区域模式的降水预报产品,根据降水预报产品在新疆实际天气预报业务工作中的应用制定检验方案,对GRAPES区域模式12 h降水预报产品进行检验。结果表明:GRAPES区域模式的降水落区位置和落区面积预报准确率北疆高于南疆,降水落区位置预报偏南的概率比较高;各时效降水中心强度预报易偏强,随预报时效延长其准确率呈降低趋势。     

安徽冬季地面降水相态的判别研究

文章对安徽省2000—2009年11月至次年4月的雨、雨夹雪、雪和冻雨四类降水相态样本的温度、相对湿度和假相当位温分布特征进行了分析。从地面到500 hPa,气温、相对湿度和假相当位温对平原、山区的地面降水相态的区分能力均逐渐减弱,且相对湿度对降水相态的区分能力远弱于气温和假相当位温。在同一气压层上,假相当位温与气温对平原地区地面降水相态的区分能力相当,而假相当位温在某些气压层上对山区降水相态的区分能力略优于气温。在不同气压层上,平原地区各降水相态的气温和假相当位温均接近正态分布,山区假相当位温相对于气温更接近正态分布。因此假相当位温更适合作为地面降水相态的判别因子。选取地面到500 hPa共6个气压层(山区5个)的假相当位温作为地面降水相态的判别因子建立多级判别方程,利用2010年的降水相态样本对所建立的多级判别方程进行独立性检验。结果表明:多级判别方程对雨、雨夹雪或雪、冻雨的区分能力较好,对雨夹雪与雪的区分能力相对较弱。利用T639模式资料对两个降水相态复杂个例进行预报检验,多级判别方程能较好地预报雨雪转换的时间及区域,对降水相态的预报具有较高的参考价值。     

粤港澳高速韶关段冰雪的预警技术

通过对粤港澳高速韶关段降雪冰冻过程统计分析，按时间梯度模式制定预报产品、临近预警和实况预警3种预报预警模式及Ⅰ到Ⅳ的4种级别，并建立降雪、冻雨和道路结冰预报预警模型实现分路段自动化预警，结果表明：(1)预报预警级别启动条件主要由冷空气强度、影响持续时间长短及降水量多少综合决定。(2)降雪、冻雨和道路结冰发生在寒潮或强冷空气影响下，平流降温显著、地面0℃线过南岭、高空中层(一般700或500 hPa)为西南暖湿气流、冷暖空气南岭附近交汇。(3)气温垂直廓线分布差异造成降水相态不同，其中大气中高层为冷层0℃以下(500 hPa及以上)、中层为暖层0℃以上(700 hPa附近)、低层为冷层0℃以下(925 hPa以下),中低层存在明显逆温层，出现的降水相态为冻雨；从地面至高空各层温度都在0℃以下，则降水相态为降雪。(4)实现模型和预警条件自动化运算，数据依赖于多家数值预报气象要素预报的加权平均以及路面自动气象站监测融合数据和中国气象局陆面数据同化系统中气温等实况数据，随着数值预报能力提升和路面监测密度增加，运算精准度会进一步提升。     

对RIEMS模式中陆面过程的一个改进

中尺度区域气候模式RIEMS中陆面过程使用BATS模式,其缺点是土壤内部过程较为简单,本文把10层土壤模式引入BATS,代替原来的二层土壤模式,并采用了TOPMODEL水文模式中的一些处理方法,使土壤温度、水文的计算更为合理,模拟二个个例,每个例均为夏季一个月的模拟,表明在降水、气压场、流场上均较原RIEMS模式为优,因而是对原RIEMS模式一个改进。     

系统辨识(3)：辨识精度与辨识基本问题

系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法.讨论系统辨识涉及的一些基本问题,包括辨识精度、辨识方法的提出,辨识输入信号的设计,参数可辨识性与系统可辨识性,开环可辨识性与闭环可辨识性,可辨识性与能控性和能观测性的关系,可辨识性与输入信号的关系,以及与辨识方法收敛性相关的激励信号与激励条件,辨识算法收敛分析的基本工具,典型辨识算法的收敛结论等.     

GRAPES全球模式的模式误差估计

现代数值天气模式考虑的物理过程和边界条件越来越复杂, 但是它描述的大气状态和真实的大气流体运动轨迹还有一定的差距, 存在模式误差。在以往的研究中, 模式误差往往被忽略, 在集合卡尔曼滤波同化系统中, 如果忽略模式误差会导致滤波发散现象。本文用不同分辨率的模式预报差异估计了GRAPES全球模式的模式误差, 研究发现模式误差随着分辨率降低而线性增加, 而且模式误差随着预报时效的增加呈现线性增长的趋势。     

2007年3—5月T213与ECMWF及日本模式中期预报性能检验

我国3—5月冷空气活动频繁,温度变化剧烈,且沙尘天气频发。为检验数值模式的预报效果,积累预报经验,对T213模式96小时预报产品进行检验分析,并与ECMWF及日本模式的预报结果进行对比分析。结果表明:T213、ECMWF及日本模式的中期预报性能均较好。相对地,ECMWF在对中高纬度大型环流的调整及副热带高压主体的预报方面,日本模式在对850hPa温度的预报方面能力稍强。另外,选取2007年5月8—10日发生在我国的一次沙尘天气个例,分析发现T213与ECMWF模式对于引发此次沙尘天气的地面强风的中期预报指示意义较好,日本模式稍差。     

2007年6—8月T213与ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2007年6—8月T213模式进行天气学检验,并与欧洲中心ECMWF模式及日本模式进行了比较。结果表明:3种模式对亚洲中高纬环流形势的调整演变具有较好的预报性能。综合来看,ECMWF模式对各系统及要素的预报误差最小,最接近实况,日本模式和T213模式稍差,稳定性不如ECMWF模式,特别是T213模式对0709号台风圣帕路径及强度的预报与实况相差较大,而ECMWF模式及日本模式预报较为准确。     

STOCHASTIC SIMULATION OF TROPICAL CYCLONE TRACKS IN THE NORTHWEST PACIFIC REGION WITH CLASSIFICATION MODEL

Accurate simulation of tropical cyclone tracks is a prerequisite for tropical cyclone risk assessment. Against the spatial characteristics of tropical cyclone tracks in the Northwest Pacific region, stochastic simulation method based on classification model is used to simulate tropical cyclone tracks in this region. Such simulation includes the classification method, the genesis model, the traveling model, and the lysis model. Tropical cyclone tracks in the Northwest Pacific region are classified into five categories on the basis of its movement characteristics and steering positions. In the genesis model, Gaussian kernel probability density functions with the biased cross validation method are used to simulate the annual occurrence number and genesis positions. The traveling model is established on the basis of the mean and mean square error of the historical 6 h latitude and longitude displacements. The termination probability is used as the discrimination standard in the lysis model. Then, this stochastic simulation method of tropical cyclone tracks is applied and qualitatively evaluated with different diagnostics. Results show that the tropical cyclone tracks in Northwest Pacific can be satisfactorily simulated with this classification model.     

4种蒸发波导模型的对比与分析

蒸发波导模型常用来计算海上蒸发波导高度。为了认识当前不同蒸发波导模型之间的差异和方法,本文选取了目前使用广泛的4种蒸发波导模型(即P-J模型、Babin模型、NPS模型和伪折射率模型)进行对比和分析。本文首先探讨了在理想情况下它们对气象要素的敏感性,随后并利用我国南海近海大气层观测试验数据对比了这4种模型的蒸发波导高度计算结果。分析表明:相对湿度、风速和气—海温差的变化对4种模型的计算都有着较大的影响,特别是在不稳定层结状况下,4种模型计算得到的蒸发波导高度都随着相对湿度的增大而降低、随着风速的增大而增高。Babin模型和NPS模型计算的波导高度较为一致,伪折射率模型与前两种模型的计算结果存在差异,而P-J模型与其他3种模型存在较明显的偏差。基于南海气象数据的计算结果表明,不同蒸发波导模型在该海域蒸发波导的模拟结果略有不同,但4种模型计算得到的波导高度日变化变化趋势较为一致,波导高度极低值常出现在早晨,而极高值常出现在傍晚。     

Coupling of a Regional Climate Model with a Crop Development Model and Evaluation of the Coupled Model across China

In this study, the CERES(Crop Estimation through Resource and Environment Synthesis) crop model was coupled with CLM3.5, the land module of the regional climate model RegCM4. The new coupled model was named RegCM4_CERES; and in this model, crop type was further divided into winter wheat, spring wheat, spring maize, summer maize, early rice, late rice,single rice, and other crop types based on each distribution fraction. The development of each crop sub-type was simulated by the corresponding crop model separately, with each planting and harvesting date. A simulation test using RegCM4_CERES was conducted across China from 1999 to 2008; a control test was also performed using the original RegCM4. Data on crop LAI(leaf area index), soil moisture at 10 cm depth, precipitation, and 2 m air temperature were collected to evaluate the performance of RegCM4_CERES. The evaluation provided comparison of single-station time series, regional distributions,seasonal variations, and statistical indices for RegCM4_CERES. The results revealed that the coupled model had an excellent ability to simulate the phonological changes and spatial variations in crops. The consideration of dynamic crop development in RegCM4_CERES corrected the wet bias of the original RegCM4 over North China and the cold bias over South China.However, the degree of improvement was minimal and the statistical indices for RegCM4_CERES were roughly the same as the original RegCM4.     

系统辨识(4)：辅助模型辨识思想与方法

辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是该文作者提出的研究辨识问题的原创性新方法,已经被用在很多辨识问题的研究中,形成了不同的辨识方法族,可以用于解决许多线性或非线性模型的自适应信号处理、自适应参数估计、自适应滤波和预测、自适应控制等问题.由于客观事物具有双重属性:一些特征变量是可观测的;一些是不可测的.如果表征系统特征的观测变量都是可测的,就容易建立描述其运动规律的数学模型.客观事物的不可测属性给建立系统数学模型带来特别的困难.在这种情况下,如何利用系统的可测信息,实现对系统未知变量的估算,来建立系统的数学模型,是辨识领域极具挑战性的研究课题.辅助模型辨识思想就是在这样的背景下发展起来的.该文介绍辅助模型辨识思想和一些基于辅助模型的辨识方法.     

有限时间排放的污染扩散模式及污染特征

利用烟团模式的思想,建立起有限时间排放的污染扩散模式。验证了在排放时间极短时,该瞬时点泊扩散的解析解完全一致;在排放时间充分长时,和连续点源的烟羽扩散模式有非常好的一致性,有限时间放污染的特征,是随着事故发生、排放开始,地面污染浓度有一个很快的积累过程,从近源处开始浓度达到一种动态平衡;事故结束时,由于大气“净化”能力,污染慢慢减轻,直到最后“消失”