长三角地区短时临近融合定量降水预报

通过雷达外推及高分辨率数值模式预报相互订正融合,建立了时效6 h的长三角地区短时临近融合定量降水预报产品。采用一种主流的融合方案,并在外推、模式订正和融合方案上进行改进,完成了基于长三角地区11部雷达反射率组网和数值预报资料的COTREC外推扩展,基于韦伯变换的数值预报强度修正和基于目标识别匹配的位相修正,基于回波尺度和预报时效的动态权重系数调整和基于实况降水的动态Z-R关系选择等技术开发。结果表明融合方法能够延长外推预报时效,订正数值模式预报的强度及位置误差,预报效果总体优于两者。     

临近预报的两种高时空分辨率定量降水预报融合算法的对比试验

长期以来,雷达回波外推技术是0—2 h临近预报系统主要采用的方法,但其实际有效预报时间≤1 h,而中尺度数值模式预报则受平衡约束时间的限制,最初2 h的降水预报无效。为解决上述两种预报的缺陷,目前国际上流行采用外推预报与数值模式预报融合的技术,形成统一的0—6 h格点化的高分辨率无缝隙定量降水临近预报系统。对目前流行的两种融合算法（INCA（Integrated Nowcasting and Comprehensive Analysis System）算法及RAPIDS（Rainstorm Analysis and Prediction Integrated Data-processing System）算法）进行了分析和对比试验,以期为业务应用提供借鉴。RAPIDS算法的核心是用自动气象站雨量融合雷达估测得到的定量降水对模式预报的降水强度和位相进行修正;INCA算法则是用数值模式预报的风场修正外推技术的降水移动矢量。两种方法在0—6 h预报时效内,外推预报的权重均逐渐减小,模式预报的权重逐渐增大,从而实现外推预报和模式预报的平滑过渡。试验结果表明,两种方法对降水雨带和降水强度的预报均优于单一的外推预报或模式预报。集二者的优势研发最优的高时、空分辨率降水预报无缝隙融合算法,将有助于进一步提升高分辨率定量降水0—6 h无缝隙预报水平。      

基于雷达外推临近预报和中尺度数值预报融合技术的短时定量降水预报试验

为克服目前中尺度数值模式在对流尺度定量降水短时预报方面的不足,弥补基于“外推”的临近预报技术在2h以上定量降水预报能力方面的缺陷,研究设计了一种基于“外推”临近预报技术和中尺度数值模式的定量降水预报(QPF)融合技术方案,并进行了试验应用.该方案首先基于雷达探测和自动气象站观测的定量降水估计(QPE)结果,对中尺度数值模式输出的定量降水预报在谱空间进行相位校正,分析计算出数值预报和观测的偏差,导出一个附加的数值预报校正场;其次,根据数值预报校正场满足一定时间变化分布的特征,调整相应时段的数值预报降水区域和强度;最后,利用双曲正切线权重函数,对校正后的数值模式定量降水预报和基于临近预报技术的定量降水预报进行融合,融合权重根据典型环流特征动态变化.融合后的定量降水预报在前1-2h表现出主要依赖“外推”临近预报结果,之后随着融合权重的变化,数值预报对融合结果的贡献逐渐加大,直至融合后5-6h占主导地位.通过对京津冀地区2011年夏季5个及2012年夏季2个典型强降水个例的80次预报试验及其检验,表明融合后的0-6h定量降水预报结果改进较为明显,总体优于单独的临近预报技术或者中尺度数值预报模式的结果.     

雷达资料和数值模式产品融合技术研究

以雷达外推为基础,配合中尺度数值模式产品作为环境场,提出两种新的雷达资料和数值模式融合技术:动态权重融合法和趋势演变叠加法。且在动态权重融合法中提出用正弦权重、双曲正切权重以及实时滚动权重三种方法计算权重。使用上海及周边地区2009年6月21日的一次对流过程进行个例分析及误差检验,结果表明:利用这两种方法进行融合后的预报结果与雷达外推和数值模式预报结果相比均有所改进,特别是动态权重融合法中的正弦权重和双曲正切权重对于预报结果的改进尤为明显,融合后的结果更接近实况,表明动态权重融合法和趋势演变叠加法这两种方法是有效可行的,对短时临近预报技术研究有较高的参考价值。     

温度集合预报的类卡尔曼滤波自适应订正方法在海南省东北部的应用

利用类卡尔曼滤波的自适应业务订正方法,对2010—2016年欧洲中心数值模式集合预报产品在海南东北部地区的温度预报进行订正分析,结果表明:1)数值模式集合预报较控制模式和业务模式在最高、最低温度预报上有准确率更高和时效更长的优势;2)对类卡尔曼滤波自适应订正方法中权重系数的选取进行了试验,从而通过在不同时效选择最优的权重系数对该方法进行本地化改进;3)对优化后的订正方法进行检验,结果显示有效地提高最高、最低温度预报准确率,各时效温度平均绝对误差有效下降0.5℃,接近甚至超过主观预报水平;同时可以改善模式对高温事件的预报性能,提高高温事件概率预报的Brier评分和技巧评分。     

基于邻域最优概率的GRAPES快速更新循环同化预报系统逐时降水订正方法

针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。      

多模式短期集合降水概率预报试验

利用AREM、MM5和WRF3个中尺度数值模式,通过积云参数化和边界层方案组合构成15个集合成员,对中国2003年7月汛期降水分别采用平均法、相关法、Rank法开展多模式短期集合降水概率预报试验。结果表明：用上述3种方法制作的多模式短期集合概率预报都能对降水落区及中心做出较准确的预报,但平均法和相关法易使降水落区虚假放大,Rank法则能较好地刻画降水落区边界及强度,其概率预报效果优于平均法和相关法结果。采用BS（Brier score）、RPS（ranked probability score）评分和ROC（relative operating characteristic）曲线对3种方法的降水概率预报效果评价时发现,对某一临界值等级的概率预报,3种方法结果差异较小;但对某一天降水概率预报结果的综合评价表明,Rank法显著优于前两种方法;降水强度大、范围广的降水的RPS评分和各级的BS评分较高,表明多模式降水概率预报也具艰巨性。     

基于TIGGE资料的流域概率性降水预报评估

利用2008年7月1日至8月6日TIGGE-CMA资料存储中心的ECMWF、NCEP和CMA等业务中心1～10天的集合预报降水结果,结合淮河流域上游大坡岭—王家坝流域内19个站点的降水观测资料,对流域内的日降水预报效果进行了基于降水等级划分的确定性TS评分、概率性Brier评分以及考虑所有降水强度概率的百分位降水评估,并对2008年7月22—23日的强降水过程的预报效果进行了重点评估分析,探索了多模式概率预报降水面向流域的评估方法。结果表明,超级集合的TS评分和Brier评分优于单个中心的集合预报平均,集合平均由于平滑作用削弱了对长预报时效较强降水的预报能力;三套集合预报都体现部分成员具有捕捉实际降水的多种可能性;流域面雨量和单站百分位的分析表明:随着预报时效的延长,强降水的预报能力逐渐减弱,而超级集合由于考虑了更多的降水可能性,预报强降水的量级和空间分布同观测更为接近。     

基于数值预报与雷达外推预报融合方法的降水回波短临预报试验研究

采用傅里叶-梅林变换、多尺度光流法及威布尔分布,对湖北省2020年6—7月4次降水过程雷达回波进行多尺度预报试验及其相位和强度校正。在此基础上,利用双曲正切函数对校正后的模式降水回波预报和雷达回波外推临近预报进行融合。最后,基于预报技巧评分和平均绝对误差及命中率等指标对不同时效、尺度及回波阈值的预报结果进行定量分析。结果表明:(1)融合后的0~3 h降水回波预报在范围和位置上均较模式预报和雷达外推预报改进明显,尤其对强回波预报有明显优势,对对流预报有积极作用;0.01°×0.01°尺度的0~1 h预报效果明显好于其他尺度及预报时效。(2)武汉RUC模式预报效果最差,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)最大为6.1~8.2 dBZ,而融合预报效果最好,MAE最小为4.7~6.5 dBZ。0.01°×0.01°尺度下融合预报的命中率(probability of detection,POD)随回波阈值和预报时效增加而降低,而其他尺度下20 dBZ回波阈值的平均POD最大、MAE最小,平均POD(MAE)均高于(低于)其他2种预报。总体来看,融合预报明显优于单一预报,对改进0~3 h定量降水预报有一定参考。     

沈阳市降水概率预报服务系统

沈阳市降水概率预报服务系统是在日本数值预报的基础上应用多种统计方法建立MOS预报方程,对其预报结果应用概率回归集成制作降水概率预报。TS评分结果表明:MOS预报的降水确率高于日本数值预报,MOS集成预报的结果在各种MOS预报结果平均偏上的水平。概率预报的Brier评分结果表明:在MOS综合基础上的概率回归(REEP)方法得出的概率预报结果较为理想。     

一种基于数值模式诊断自适应的北京地区对流性降水临近集合预报新方法

局地触发及组织化发展中尺度系统的生消演变是影响对流性降水临近预报的核心和关键。本文结合雷达外推预报、专家系统以及快速循环更新的高分辨数值模式系统,发展和构造了一种适合北京地区的基于数值模式预报诊断自适应的对流性降水临近集合预报新方法（APEN）。APEN基于降水外推预报结果,采用模糊逻辑算法,利用北京市气象局快速循环更新同化系统（RMAPS-IN）提供的对流诊断因子,计算对流系统发展演变（新生、增加和减弱）概率;在此基础上,扰动诊断因子阈值和权重,形成对流发展的集合概率预报;最后综合专家经验,根据对流集合概率,在降水外推预报基础上进行对流性降水调整。应用APEN,针对北京两次强弱降水过程,进行了降水的临近预报试验,结果表明:基于RMAPS-IN多种诊断因子的对流发展集合概率在强弱两种天气背景下,都能较好的反映对流系统在临近时段的发展趋势;基于专家经验模型的三种对流发展状态（对流新生、增加和减弱）下的降水调整,能合理的表征对流系统发展演变对降水的影响。APEN降水预报和RMAPS-IN的业务预报的对比显示:无论是系统性对流过程还是局地激发对流过程,APEN预报的降水落区和强度都更接近于实况,尤其是考虑对流发展演变影响的降水强度预报明显优于RMAPS-IN,APEN在北京地区对流性降水的临近预报中有明显的优势和应用潜力。     

雷达资料与中尺度数值预报的融合方法研究及其在临近预报中的应用

通过融合多普勒天气雷达资料与中尺度数值预报产品,发展了一种便于临近预报业务使用的方法。该方法首先通过相关分析计算当前相同时刻雷达估测降水与中尺度数值预报的反射率因子估测降水之间的位置偏差,导出一个位移偏差矢量场;然后,利用人机交互的方式对矢量场进行分区,并对各分区的矢量场进行平滑处理,计算出各分区的平均位移偏差矢量;最后,采用最小二乘法对各分区连续多次的平均位移偏差矢量进行线性拟合,得到各分区平均位移偏差矢量随时间的变化特征,订正未来时段相应区域的数值预报反射率因子估测降水的位置偏差。利用该方法对2012和2013年夏季发生在重庆西部、四川东部的3次强降水天气过程进行临近预报试验并对预报结果进行了检验,结果表明:对0~2 h的临近预报,融合预报效果总体上优于模式预报效果;另外,与雷达外推定量降水预报相比,0~1 h雷达外推预报效果优于融合预报效果,1~2 h融合预报效果优于雷达外推预报效果。     

一种改进的降水临近外推预报技术方法研究及效果检验

中尺度模式对于0～2h的预报存在起转问题,因此外推预报成为0～2h临近预报中不可或缺的技术方法。目前INCA(Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis System)降水外推预报中,外推矢量扰动由外推矢量随时间的变化确定,即相邻时次外推矢量差确定,本文统计2017年7月江淮地区(29°～35.5°N,114°～120°E)INCA系统相邻10min外推矢量偏差来代表外推矢量随时间变化。若降水向东北方向移动,则外推矢量方向规定为东北方向。统计结果表明:①对于江淮地区,外推矢量以东北方向和西南方向偏差为主,外推矢量越大,其偏差的大小越大;②从外推矢量方向看,东北方向外推矢量占绝大多数(73%),可能是因为绝大多数降水发生在槽前形势下,引导气流为西南风。基于外推矢量偏差统计样本,随机生成多个符合外推矢量偏差分布的外推矢量扰动,得到多个不确定的外推矢量,将INCA确定性外推预报变为0～2h降水外推集合预报,采用均方误差(MSE)、TS评分、BIAS评分和Brier技巧评分等方法,对集合预报结果检验表明:随着预报时效增加,集合预报比确定性预报的优势更明显。因此,考虑外推矢量的不确定性可以提高降水外推预报准确率。     

黄淮地区夏季日降水分区概率预报方法研究

利用我国黄淮地区1961—2010年50年6—8月的日降水资料,采用REOF和t检验的方法,将中国黄淮地区夏季降水分成Ⅰ—Ⅴ区。5个区域进行差异性t检验表明5个区域之间（彼此）差异显著,说明了区域划分的正确性。在此基础上利用1999—2007年6—8月站点日降水资料以及CFSv2模式后预报的日降水资料建立了5个区域内共5个代表站点的夏季日降水概率预报方程,并进行了确定性、概率性预报检验和业务试用检验。对各区域内5个代表站日降水量的确定性预报检验表明：Logistic回归降水概率预报方程的TS评分要高于CFSv2模式预报和T213的集合预报平均,空报率也低于CFSv2模式预报和T213集合预报平均,但是漏报率却略高。各区域代表站日降水量的概率预报Brier评分检验表明：Brier评分均不超过0.2,大大低于T213集合预报所得概率预报的Brier评分分值,说明本文Logistic回归方程的概率预报较为可靠。Brier技巧评分表明：Logistic回归降水概率预报方程各站的BSS技巧评分都大于0.0,说明各站的预报技巧高于检验样本气候概率的预报技巧,且高于T213集合预报的Brier技巧评分,说明在分区基础上建立Logistic回归降水概率预报方程的方法是有预报意义的。     

结合中尺度模式物理约束的雷达回波临近外推预报方法研究

研究设计了一种结合中尺度模式物理约束的雷达回波临近智能外推预报方法,该方法在外推预报时效(0—2 h)内即利用中尺度高分辨率模式信息对外推进行约束.首先将模式风场和雷达回波轨迹风场融合成融合风场,然后利用融合风场光流外推形成动力约束外推;并在此基础上利用模式诊断产品和雷达历史资料通过投票回归器集成多种深度学习算法构建回...     

重庆风暴尺度集合预报系统降水预报性能分析

本文利用重庆风暴尺度集合预报系统业务存档的2017年8月1～31日逐日08时起报的模式预报资料及相应的观测资料对该系统的降水预报进行了检验评估及综合分析,综合各种检验结果,总体而言:该系统集合平均和概率匹配平均等集合预报产品相对于控制预报表现出了较明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级降水概率匹配平均的TS评分优于集合平均;各预报时效的Talagrand分布均表现出实况落在第11个概率区间的概率明显高于其他概率区间,需要在今后的科研和业务中加以关注;Outlier评分介于0.12～0.26;降水概率预报检验方面,各个降水量级的预报失误概率Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统在降水预报方面相对于单一的确定性预报而言表现出了一定的优势。      

基于模式相对湿度的降水概率预报方法研究

本文采用EC数值模式预报结果与历史观测资料结合的方法,建立了一种基于模式确定性相对湿度预报制作降水概率产品的方法。通过对2012—2013年华东地区EC细网格模式大气相对湿度预报进行分类,将不同层次和不同湿度等级的大气进行分类采样,并统计各类别对应的历史降水概率,分析模式相对湿度与实际降水概率的分布特征,进而根据当前模式预报的相对湿度预报降水概率。采用ETS评分、Brier评分、可信度对比及个例分析方法检验2013年7月至2014年5月降水预报试验效果,结果表明:本文建立基于模式相对湿度的降水概率预报方法可较好的反映未来降水的分布,对天气尺度雨带的预报效果优于对流性降水;与EC模式相比,可有效降低空报现象;与传统集合概率预报相比,本文建立的降水预报方法可更好地反映实际降水的发生概率,降水概率产品能较好的指示降水发生的位置和可能性,具有较好的实际参考价值。     

观测降水概率不确定性对集合预报概率Brier技巧评分结果的分析

利用淮河地区652个站点日降水量和参加全球交互式大集合预报计划的中国T213集合预报系统24 h累积降水预报,建立了新的集合预报评分中观测资料的处理方法.该方法基于模式检验的观测资料处理中考虑不确定性的思想,构建了观测概率法和观测百分位法的观测资料处理方法.本文方法和通常数值预报检验观测资料处理方法的模式检验对比分析表明:采用了观测概率法和观测百分位法处理降水观测后,五个降水阈值预报Brier评分检验表明,新的观测资料处理方法使预报的Brier评分分值下降,即预报性能得到提高,尤其在中低降水阈值区域较为明显.Brier技巧评分可靠性和分辨性的分析表明,模式五个降水阈值预报都有预报技巧.新的观测资料处理方法普遍提高了五个降水阈值预报的分辨性,但是降低了可靠性.本研究结果对在今后集合预报评分方法中考虑观测资料不确定性的影响,尤其是对集合预报降水的评估起到非常积极的作用.     

降水邻域集合概率方法尺度敏感性试验

降水邻域集合概率法是处理高分辨率降水集合预报不确定性的一种新方法。利用2017年5~7月GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)区域集合预报系统24 h降水预报资料,进行GRAPES降水邻域集合概率方法试验,并针对邻域概率法的等权重和邻域尺度问题,设计了邻域格点权重修正邻域方案以及二分类权重修正邻域方案,进行降水的集合概率法、等权重邻域集合概率方法、权重修正邻域集合概率方法和二分类权重修正邻域集合概率方法等四种方法的格点相关及敏感性试验,并利用多种概率预报检验评分评估上述四种方法的预报效果。试验结果表明:(1)尽管采用邻域计算方案的三种邻域集合概率方法的降水概率预报评分各有优劣,如等权重邻域集合概率法的相对作用特征曲线面积评分略优,而权重修正邻域集合概率法和二分类权重修正邻域集合概率法的降水概率预报可靠性更高,但采用了邻域计算方案的降水概率预报评分均优于传统的集合概率方法;(2)降水邻域集合概率方法的预报技巧对邻域尺度很敏感,统计评分最优的邻域半径为5~8倍模式水平格距;(3)引入了权重修正的两个邻域集合概率预报方法在24 h降水量超过10 mm时改进较明显,能够提供更加客观的概率预报结果。总体上看,降水邻域集合概率方法具有较好的应用前景,恰当的邻域概率方法及邻域半径可以获得更合理的降水概率预报结果。     

基于数值预报模式降水产品的集成应用方法试验

利用2008年5~7月四川省152个站点的逐日降水实况和T213、德国数值预报模式、日本数值预报模式、西南区域本地化的MM5集合降水预报模式和各成员的逐日降水预报产品进行Ts评分,然后基于西南区域集合预报8个成员Ts评分权重系数进行集成预报试验和集成方法对比试验,结果表明:基于Ts评分为权重系数的集成预报效果得到明显改进,且该方法优于逐步回归和支持向量(SVM)回归方法;最后根据上述5~7月T213、日本、德国和集合预报8个成员共11个数值模式降水预报的Ts评分按权重系数集成,预报四川2008年8~9月降水并进行效果评价,结果显示:以多个模式Ts评分为权重系数集成的降水预报效果相对于单一模式有明显提高,有较好的预报指导意义。