多数值模式对台风暴雨过程预报的空间检验评估

采用FSS评分(fractional skill score)和CRA方法(contiguous rain area)结合国家气象信息中心地面、卫星、雷达三源降水融合产品(CMPA_Hourly V2.1),对SHANGHAI_HR(SH)、GRAPES_MESO(MESO)、ECMWF_HR(EC)、GRAPES_GFS(GFS)四个模式2018年8月三次登陆台风暴雨过程的的降水预报进行了检验评估,对比分析了各模式的预报性能,得到结论如下:FSS评分相较于传统TS评分能够更好地通过量化的方式反映出不同模式的预报能力差别,而CRA方法能更全面详细地评估模式的误差来源;区域模式对于局地性强降水或大尺度降水的强中心预报相对于全球模式有一定优势,但全球模式对于较小量级降水的范围预报可参考性更好;对于"摩羯"、"温比亚"台风影响的两次过程,EC模式的预报位移误差明显偏西,同样的特征也表现在MESO和GFS对于"温比亚"台风影响的降水的预报;GFS模式对于降水范围、降水强度预报偏小、偏弱,EC模式预报略好于GFS模式但对于降水极值估计仍存在不足。相对而言,区域模式对于极值估计优于全球模式,SH模式对于极值的估计要优于MESO模式,但其预报降水存在范围、强度偏大的特征;大部分模式预报降水个体的误差主要来源于位移误差,强度误差和形态误差大致相当。     

超强台风“利奇马”登陆前后多模式降水预报评估对比分析

利用欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)、美国全球预报系统(GFS)、中国气象局全球区域一体化同化预报系统—全球数值预报系统(GRAPES_GFS)、上海区域中尺度数值预报业务系统(SMSWARMS)、以及浙江省中尺度数值预报业务系统(ZJWARMS)和浙江省快速更新同化预报系统(ZJWARRS)降水预报资料,开展了各模式对超强台风"利奇马"登陆前后浙江省强降水的预报性能检验评估。结果表明:(1)过程降水预报方面,ECMWF对降水落区预报表现最佳,但对降水极值中心强度的预报技巧较低; 3个区域模式各有优势,其中ZJWARRS和ZJWARMS对登陆点附近及浙西北强降水落区、强度的预报均与实况一致,SMSWARMS对几个强降水落区的预报也表现较好,但雨强偏弱。(2)对逐日降水预报技巧上,登陆前全球模式ECMWF、GFS评分较高,而临近登陆及登陆后区域模式表现较好;其中SMSWARMS、ZJWARRS和ZJWARMS在预报时效12 h内的大暴雨及特大暴雨的预报上有较大优势,尤其ZJWARRS对0～3 h大暴雨的预报技巧表现最为突出。(3)对强降水致灾地区(永嘉、临海、临安)的短时降水预报方面,ZJWARMS无论在落区还是强度预报方面均表现较好,ZJWARRS与之接近,对多个降水中心的预报方面可互为补充;SMSWARMS对降水中心的预报往往存在位置偏差且雨强显著偏弱;全球模式对致灾强降水的短临预报参考价值较低。(4)各模式对850 hPa水汽通量及辐合区的预报差异较大是导致"利奇马"预报降水差异显著的重要原因。对于浙江省级区域来说,ZJWARRS及ZJWARMS在强降水落区及强度的短临预报方面有显著优势。     

GRAPES-GFS模式暴雨预报天气学检验特征

本文采用天气学检验方法,对2016年度国家气象中心GRAPES全球数值预报系统(GRAPES-GFS)业务预报暴雨过程及2013-2015年部分回算个例进行了检验,并结合对比欧洲中期天气预报中心确定性预报模式(EC模式)和国家气象中心全球谱模式T639L60(T639模式)降水预报,梳理总结业务GRAPES-GFS模式预报性能优势和系统性偏差特征。被检验暴雨过程共38次,其中南方暴雨过程20次,北方暴雨过程6次,热带扰动或台风降水过程12次。依靠预报员主观天气学检验分析,从降水预报效果检验出发,结合主要影响天气系统和示踪物理量检验,梳理总结模式预报系统性偏差,以期全面发掘该业务预报模式性能。结果表明对短期时效内的降水预报,GRAPES-GFS模式预报稳定性较好,整体明显优于T639模式。但还存在诸如对对流性降水预报较实况偏北或对主雨带南侧暖区降水预报不足的偏差特征;另对弱高空波动背景下的对流性降水预报偏弱;而在降水预报强度大致正确的情况下,对降水系统南侧偏南气流控制区域预报湿度偏大,对副热带地区的低涡系统预报偏强。     

不同初始场资料对台风“桑美”数值模拟的影响

以2006年超强台风"桑美"为个例,分别以GFS(全球预报系统)再分析资料和JMA(日本气象厅)区域客观再分析资料为初始场,利用中尺度模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)对台风"桑美"进行高分辨率数值模拟,分析不同初始场资料对台风内部结构和移动路径的影响。结果表明:对于500hPa高度场和850hPa水汽、风场等预报,GFS再分析资料和JMA区域客观再分析资料均能较好地把握台风整体的流场形势。从700hPa风场、近地面风速、降水、雷达反射率、最小海平面气压和最大风速等模拟效果来看,JMA区域客观再分析资料均优于GFS再分析资料。对于台风路径的预报,前15h内JMA区域客观再分析资料较GFS再分析资料要好,而15h之后,以这两种资料作为初始场的台风预报路径与实况均有较大偏差。     

2009 年我国汛期降水形势总结与三个常用模式预报效果检验

利用实况24小时降水、形势场资料及T213、T639、Japan模式降水、形势场的预报资料,对2009年汛期(5-9月,下同)中国降水时空分布进行分析,并对T213、T639、Japan三个常用模式对2009年汛期的天气形势、降水及其影响系统的预报做主客观检验,以期得出2009年汛期降水分布特点及三个模式的降水预报效果对比.结果表明:(1) 2009年汛期华南地区降水量为全国之最,长江中下游和西南东部地区其次,东北和华北地区再次.(2)从TS评分看,Japan模式的小雨～大雨量级评分较高,T639模式暴雨～大暴雨量级评分较高；T213模式对华北地区暴雨、大暴雨量级降水预报评分高于Japan和T639模式.(3)从降水预报偏差看,T213模式对华北预报明显偏强,T639模式对华北预报强度较为适中,两模式对其他区域中等以下强度降水预报偏强,对强降水预报偏弱；T639对中等以下强度降水预报偏强程度明显小于T213,而对强降水除华南和东北区域外,预报偏弱程度明显大于T213；Japan模式预报偏差随降水量级增大而减小,对大雨以上各量级预报均明显偏弱,且偏弱程度明显大于T213、 T639.(4)由代表性形势场预报检验结果可知,除T213对500hPa高度场、850hPa温度场预报效果好于其他两模式外,各模式预报效果相差不大.(5)三个模式对500 hPa副高总体预报偏东、偏北、偏强,但Japan预报效果明显好于T213、T639.(6) T639模式对台风和低涡的预报相对较好,T213较差.     

2010年国内外3种数值预报在东北地区的预报检验

对中国国家气象中心T639数值预报、德国降水预报和欧洲中心（ECMWF）数值预报中对中国东北地区的降水、温度和环流模式的预报结果,分别进行检验。结果表明：降水预报中,德国降水预报对中国东北地区的晴雨预报、一般性降水预报效果较好,但T639数值预报的漏报率明显低于德国降水预报,而T639数值预报中24-120 h暴雨预报的TS评分明显高于德国降水预报。温度预报中,T639数值预报对中国东北地区温度预报72 h内基本可用;欧洲中心（ECMWF）数值预报在96 h内效果较好。对于24 h的温度预报准确率,T639数值预报稍高于ECMWF数值预报结果。环流模式方面：48h内T639预报效果好于ECMWF,72 h以后ECMWF预报效果好于T639。     

营口地区数值预报降水产品定量检验和预报指标研究

选取2010年8月至2011年7月天气在线、日本传真图、美国全球预报系统（以下简称GFS）、以及T639等数值预报降水预报产品,采用统计学方法和天气学方法,按照预报时效、预报降水量级、影响系统等不同方面对营口地区的降水预报产品进行检验分析,以便更好的利用数值产品做好降水预报,提高营口地区的降水预报准确率。结果表明：从整体角度看各种数值预报产品预报准确率随时间变化逐渐降低,但天气在线和GFS预报效果相对较好且稳定,日本传真图次之,T639稳定性最差;各种数值预报产品均存在预报偏小的情况,特别是对暴雨的预报效果均不太理想,稳定性差、量级偏小;小雨量级降水空报和漏报明显;各种数值预报产品对高空槽和冷涡漏报情况较明显,主要为小雨量级。     

2017年5月7日广州特大暴雨模拟中的背景场影响分析

2017年5月7日广州发生了特大暴雨,为研究不同背景场资料对这次暴雨过程的影响,模式背景场分别采用美国NCEP的GFS资料和中国的T639资料,利用GRAPES_Meso模式对这次暴雨过程进行了数值模拟和影响分析;数值试验结果表明,采用不同的背景场对这次暴雨过程具有显著影响,用T639资料(T639_run)作为模式背景场大致模拟出了这次暴雨过程,而采用NCEP GFS数据(GFS_run)模拟的降水明显偏北。其原因是,采用T639资料做背景场时,华南暴雨区域存在深厚的水汽输送,同时存在强烈的上升运动,可以产生极端强降水;而采用GFS资料进行数值模拟时,实际暴雨区上空的上升气流较弱,水汽输送也较弱,使强降水落区偏北。GRAPES_Meso模式模拟的华南地区的云顶高度整体偏高,云顶温度整体偏低,相对来说,采用T639_run的模拟结果优于GFSrun的结果,该研究结果可以为云降水方案中的水物质和云量计算方案的改进和优化提供一定的参考。     

T639和德国模式对新疆地区大降水预报的检验

对T639和德国数值预报模式(简称德国模式)的降水预报产品进行了分类检验,挑选新疆2011年6场大降水过程分别进行晴雨、大雨(雪)、暴雨(雪)对比分析,了解了降水模式产品误差并为业务中选择较好的预报产品提供了依据。结果表明:两种模式对预报过程降水落区和强降水中心都有较好的指示意义,在过程累计降水预报中,德国模式的晴雨预报准确率为80.49%,高于T639模式;大雨(雪)预报的准确率两种模式接近,大约为44%;T639模式暴雨预报的准确率为29.07%,明显高于德国模式。在逐24 h降水预报中,两种模式都以48～72 h的预报准确率为最高。     

用SMAT建立台风暴雨预报模型的试验研究

台风暴雨的灾害性天气预报是科研与业务都特别关注的问题,因此其预报技术方法的研究显得尤为必要.采用综合多级相似预报技术(简记为SMAT),对"浙东南沿海"区域台风过程所引发的暴雨天气进行研究.该技术利用数值模拟结果对样本间的相似程度进行描述,同时将描述样本相似程度的物理量由单因子拓展为因子组合.通过对13年间历史资料的试验,得出了台风暴雨预报模型(SMAT-Ty-phoon).详细介绍了该模型的试验过程和试验结果,给出了重要试验数据参数.台风暴雨的相似试验结果显示,建模时的CSI(forecast successful index)高于0.7,且漏报率为0.在试报阶段,CSI也能保持在0.45以上.此外,台风暴雨预报模型的准确率(0.72)和漏报率(0.26)与业界同行相比,也具有一定优势.在引进数值产品和多因子求相似技术后,试验结果证明SMAT具有较强的平均预报能力,说明了所得到的台风暴雨预报模型是有优势的.最后,通过对试验的分析,得出了对当地台风暴雨发生可能起重要作用的一些物理量,对于这些指标,预报员在业务预报中应给予足够考虑;同时也给出了在做类似相似试验中关键区和相似因子选取时的一些建议.     

中国区域多种数值模式资料的地面气象要素评估

利用中国气象局国家级自动站(2421个站)的观测资料,分别对2010年7月1日至2013年6月30日的欧洲中期数值预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)和美国国家海洋大气局的全球预测系统(GFS)数值模式资料的地面气温、相对湿度和风速在中国区域的适用性进行了比较研究。结果表明,3种数值模式资料都能在一定程度上反映观测资料所具有的时间和空间分布特征,东部地区的适用性要高于西部地区。不同的地面气象要素,差异较大:对于地面气温和地面相对湿度,ECMWF比JMA和GFS更接近实际观测,ECMWF和JMA的分析场数据质量要好于预报场;ECMWF和JMA地面气温在冬季与观测差异最大,GFS地面气温在夏季与观测差异最大;3种数值模式资料的地面相对湿度在秋季和冬季与观测差异最大;对于地面风速,在江淮流域和华南等东部区域JMA与实际观测差异最小,在北部和西部区域ECMWF最好,JMA和GFS地面风速在冬季与实际观测差异最大。     

T639、ECMWF细网格模式对2012年5～8月四川盆地降水预报的天气学检验

为了对比T639和ECMWF模式预报产品性能的优劣,提高预报员使用其产品的能力,针对2012年5~8月四川盆地降水天气过程,根据不同的影响天气系统,分别对T639和ECMWF细网格模式96h降水预报进行检验对比。结果表明:(1) EC模式对不同系统降水的预报效果都优于T639,预报指示意义大,且两家模式对高原涡和西南涡降水预报效果均优于模式对其它系统降水预报。(2) T639模式对主雨带强度和降水中心强度预报易偏弱,主雨带范围预报易偏小,漏报可能性大;EC模式对主雨带强度、降水中心强度预报也易偏弱,但主雨带范围预报易偏大。(3) T639和EC模式在预报主雨带落区、降水中心位置和实况不一致时,预报易偏西、偏南,雨带的移速偏慢。      

三种数值模式对四川省汛期降水预报性能的检验

应用国家基本观测站资料,基于MET系统的客观统计检验方法,针对24h降水分别评估SWCWARMS模式、GRAPES模式和ECMWF模式对2017～2019年5～10月四川地区汛期预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式小到大暴雨降水范围大于实况,GRAPES模式小到暴雨降水范围大于实况、大暴雨多漏报,ECMWF模式小雨和中雨降水范围大于实况、大到大暴雨多漏报,三个模式无降水或微量降水均少于实况。(2)ECMWF模式对四川雨季小到大雨预报能力优于SWCWARMS和GRAPES模式,SWCWARMS模式在部分时次上暴雨和大暴雨预报优于ECMWF模式,GRAPES模式TS评分略偏低。(3)GRAPES模式在2018年秋季开始中雨及以上量级降水预报上改善大于SWCWARMS和ECMWF模式,SWCWARMS模式2019年空报较2017年和2018年显著降低;3个模式在小雨和中雨预报上不相上下,GRAPES模式优势在2019年大雨和暴雨预报上,ECMWF模式优势在2017年秋季和2018年初夏大雨预报上,SWCWARMS模式大雨和暴雨预报能力介于二者之间。(4)ECMWF和SWCWARMS模式川东预报优于川西,GRAPES模式川西预报优于川东;三个模式存在不同程度空报,川东地区空报略多于川西,其中ECMWF模式空报最多。      

Impact of ECMWF,NCEP, and NCMRWF global model analysis on the WRF model forecast over Indian Region

The global model analysis has significant impact on the mesoscale model forecast as global model provides initial condition (IC) and lateral boundary conditions (LBC) for the mesoscale model. With this objective, four operational global model analyses prepared from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Global Data Assimilation System (GDAS), NCEP Global Forecasting System (GFS), and National Centre for Medium Range Weather Forecasting (NCMRWF) are used daily to generate IC and LBC of the mesoscale model during 13th December 2012 to 13th January 2013. The Weather Research and Forecasting (WRF) model version 3.4, broadly used for short-range weather forecast, is adopted in this study as mesoscale model. After initial comparison of global model analyses with Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) retrieved temperature and moisture profiles, daily WRF model forecasts initialized from global model analyses are compared with in situ observations and AIRS profiles. Results demonstrated that forecasts initialized from the ECMWF analysis are closer to AIRS-retrieved profiles and in situ observations compared to other global model analyses. No major differences are occurred in the WRF model forecasts when initialized from the NCEP GDAS and GFS analyses, whereas these two analyses have different spatial resolutions and observations used for assimilation. Maximum RMSD is seen in the NCMRWF analysis-based experiments when compared with AIRS-retrieved profiles. The rainfall prediction is also improved when WRF model is initialized from the ECMWF analysis compared to the NCEP and NCMRWF analyses.     

三种全球预报产品中国区近地面气温短期预报效果检验

全球气象预报产品是扩散模式、空气质量模式的重要基础资料和前提条件,其误差直接影响模拟结果的准确度。为考察不同气象预报产品的误差,选取2016年6月至2017年5月GFS、ECMWF、T639三种全球气象预报产品,利用中国2100个地面观测站数据,对预报产品中近地面气温进行了对比,并分析了其在不同季节、不同区域的特征。结果表明：在中国区域三种气象产品气温预报存在偏低预报的趋势,其均方根误差的年平均值为2.60—3.52℃,相关系数的年平均值为0.89—0.92,平均绝对误差的年平均值为1.87—2.67℃。整体而言,EC表现最佳,其余依次为GFS、T639。气温预报误差存在季节变化特征,三种产品均方根误差与平均绝对误差均表现为夏秋季优于春冬季,相关系数表现为秋冬季优于春夏季。气温预报误差存在明显的地域差异,三种气象预报产品的气温误差空间分布特征较为相似,在中国华东地区误差值表现较低,在西南地区误差较高。同时,其误差水平在中国沿海地区表现较低,在地形复杂地区表现较高。     

阜新地区东北冷涡多模式降水预报检验

为了评估欧洲数值中心全球模式（ECMWF）、中国全球模式（GRAPES）和美国全球模式（NCEP_GFS）对东北冷涡降水的24 h预报性能,提高数值模式在阜新的预报能力,为模式物理参数方案的选择和调整提供客观依据,利用2019年5—8月降水产品对阜新市两个国家级观测站阜蒙县站和彰武县站进行晴雨、一般性降水和分量级降水检验,以及平均绝对误差和平均误差检验。结果表明：ECMWF模式降水预报要好于其他两种模式,冷涡发展期和成熟期ECMWF产品TS评分较高,衰减期则较低。从平均绝对误差来看,阜蒙县站5—8月ECMWF误差最小,GRAPES和NCEP_GFS预报效果不稳定;彰武县站ECMWF并无明显优势,5—6月GRAPES预报能力最强,7—8月NCEP_GFS预报能力最强。分析平均误差可知,三种模式对阜蒙县的降水预报偏弱,对彰武县的降水预报只在6月偏强。在大雨及以上量级的降水预报上三种模式均偏小,其中ECMWF的TS评分最高为40.2%。三种模式针对阜蒙县的降水TS评分均高于彰武县。     

2015年6—8月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2015年6—8月T639、ECMWF及日本（文中简称EC和JP）数值模式的中期预报产品进行了对比分析和检验,结果表明：三个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变具有较好的预报性能,其中EC模式的预报效果最好。EC模式对西太平洋副热带高压的预报较为准确,T639模式的预报与实况存在一定偏差。三个模式均能较好地预报出2015年7月新疆持续性高温天气,且对北方地区850 hPa温度的预报较零场均偏高。在南方地区,三个模式预报的温度偏差比北方地区小,EC模式的预报效果优于T639和JP模式。对于1513号台风苏迪罗,T639模式较好地预报了台风的登陆位置和路径变化,强度预报略偏强,而EC模式预报的台风登陆时间偏早。     

2014年3—5月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

为了更好地应用T639模式中期预报产品,对2014年3—5月T639模式中期预报时效产品进行了天气学检验,并与ECMWF(简称EC)和日本模式(简称JP)进行了对比分析。结果表明:3家模式均对亚洲中高纬大气环流形势的调整和演变具有较好的预报性能,并且可以较好地预报出南支槽东移演变的过程;对于850 hPa温度场,ECMWF模式的预报效果要明显优于T639和日本模式;另外,选取了2014年4月22—24日的强沙尘暴过程进行个例分析,发现ECMWF模式对此次过程的地面高压系统的中期预报指示意义最好。     

2013年6—8月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2013年6—8月T639、ECMWF及日本数值模式的中期预报产品进行了对比分析和检验。结果表明：就西太平洋副热带高压而言,ECMWF模式预报效果较为优越。3家数值模式对今年夏季出现在我国中东部地区的异常高温天气均提前给出预报,但ECMWF模式预报的高温持续时间以及高温幅度均更接近实况,且ECMWF模式对高温天气转折预报效果较好。对1307号强台风,ECMWF模式较好地预报台风登陆位置及路径变化,但预报强度偏弱;而T639和日本模式预报台风登陆时间均偏晚。     

2017年6—8月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2017年6—8月T639、ECMWF及日本（文中简称JP）数值模式的中期预报产品进行了分析和检验,结果表明：三个模式对欧亚中高纬环流形势的调整和演变均具有较好的预报性能,能较准确地反映出欧亚地区中高纬大尺度环流形势的演变和调整,表现出较好的中期预报能力。ECMWF和T639模式在中期时效能够较好地对副热带高压的南北摆动和东西移动趋势进行预报,其中ECMWF的预报偏差更小且模式对于盛夏副热带高压西伸脊点的预报优于初夏。ECMWF和T639模式对全国大部分地区温度预报偏低,ECMWF模式的预报效果最好,而JP模式温度预报偏差相对较大,各模式对温度的升降波动预报较为准确。对强台风天鸽,三个模式对台风强度的预报均偏弱,其中ECMWF模式相对更准确地把握了台风的强度变化和移动路径,综合预报效果最好。