海河流域东北冷涡背景下的降水预报订正研究

针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心（ECMCWF）降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采用预报—实况概率匹配方法建立1～3日的短期订正模型并进行试报检验。结果表明:欧洲中心数值模式对于海河流域东北冷涡降水的预报较实况偏慢;概率匹配法主要通过订正降水量级来改善预报结果,订正后降水预报对于小雨、大雨、暴雨预报的TS（Threat Score）评分技巧均有提升,尤其对于大雨和暴雨及以上量级预报,订正后预报量级及预报落区大小均与实况更加接近,订正效果显著。东北冷涡降水对流性强,模式预报能力弱,而订正后预报能有效提高此类强降水的预报技能,具有较好的应用价值。     

基于西南区域模式预报的川西高原东坡过渡带降水地形订正试验

基于西南区域模式（SWCWARMS）网格降水预报,通过地形降水估算量构建地形降水订正方程,分别应用模式地形和实际地形的订正方案对2020年6~8月发生在川西高原东坡过渡带的11次强降水过程进行订正试验。结果表明:应用模式地形订正后各量级降水预报的平均TS（Threat Score）评分较模式预报均有所提高,大雨及以上量级TS评分提高4%以上,平均空报、漏报率均减小,订正效果优于应用实况地形订正的效果。该方法具有普适性,对于地形复杂的川西高原东坡、攀西河谷及盆地西部沿山地区,预报和实况落区相似、不相似及强、弱降水过程均适用。      

ECMWF集合预报统计量产品在重庆降水预报中的检验与分析

利用ECMWF集合预报降水资料和重庆市自动站降水资料,运用晴雨、TS评分、预报偏差等检验方法对重庆地区2014—2016年ECMWF集合预报降水产品在短期时效的预报性能进行检验分析。结果表明:最小值的晴雨预报准确率最高。对于TS评分检验,小雨量级可优先参考最小值、10%分位数和融合产品,中雨量级参考平均数和概率匹配平均,大雨和暴雨量级分别参考75%分位数和90%分位数。对于预报偏差检验,小雨量级可优先参考最小值、Mode,中雨量级参考融合产品、中位数,大雨量级参考控制预报、融合产品,暴雨量级参考90%分位数。对于百分位值预报产品和概率预报产品,小雨量级可参考5%～10%分位数和80%～90%概率预报产品,中雨量级可参考45%～55%分位数和40%概率预报产品,大雨量级可参考70%～80%分位数和20%概率预报产品,暴雨量级可参考90%～95%分位数和10%概率预报产品。     

降水预报-观测概率匹配动态订正法在江西降水集中期的应用与检验

为提高数值预报降水预报的准确率,本文利用欧洲中期天气预报中心的高分辨率数值预报（ECMWF）降水预报资料和江西省国家级气象观测站实况降水资料进行概率匹配,选取Gamma累积概率分布函数用于拟合预报与观测的降水累积概率,通过在2017年江西省一次降水集中期的应用试验,得到以下结论：基于ECMWF的降水预报-观测概率匹配动态订正法由于把最新的预报与实况结果带入概率匹配中,并根据近期模式预报调整及误差不断自动更新各量级降水修正值,可实时动态订正模式降水预报;检验发现ECMWF模式降水产品对于24 h内12 h间隔的10 mm及以下量级的预报普遍偏大,25 mm及以上量级的预报普遍偏小,在江西区域九江沿江地区和景德镇的各量级降水预报较为接近实况、预报效果较好.本降水预报订正法能提高小雨和暴雨的TS评分、降低暴雨的漏报率且提升其命中率,但对大雨及部分中雨的订正效果不佳,在实践中应权衡利弊使用.     

基于频率匹配法的SWC-WARMS模式降水订正试验

基于西南区域数值预报模式（SWC-WARMS）2019年5~8月00时起报的24h累计降水预报资料和四川省气象站点降水观测资料,采用频率匹配法对6月1日~8月31日降水预报值进行了偏差订正。结果表明:模式预报的24h累计降水量总体为湿偏差;订正后降水量平均绝对误差减小;大雨和暴雨的偏差评分提高;小雨、中雨、大雨的TS评分提高,暴雨TS评分降低;各量级的空报率均有所降低,小雨和中雨漏报率减小,大雨和暴雨漏报率增大,尤其是暴雨漏报率显著增加;当模式对暴雨降水落区预报较好（差）时,频率匹配订正能提高（降低）TS评分。      

基于误差权重的站点降水订正预报方法研究

基于2018—2020年逐日修水国家基本气象站降水实况和模式降水预报数据,对ECWMF、NCEP、JMA、CMA-GFS、CMA-SH9等5种模式24 h及48 h降水预报进行了误差分析及检验。结果表明,总体上各模式24 h、48 h降水预报误差均以一个量级的正误差为主;各模式24 h降水预报误差小于48 h;CMA-SH9、JMA模式24 h、48 h预报误差均较小;总体上各模式24 h预报评分优于48 h;华东模式、日本模式24 h、48 h晴雨准确率均较高;CMA-SH9、ECMWF、NCEP模式24 h、48 h降水预报各量级风险评分均较高;JMA模式对24 h暴雨及以上量级降水可能具有一定的预报指示意义;总体上各模式24 h、48 h降水预报风险评分随量级增大而降低,空报率、漏报率随量级增大而增大;总体上各模式24 h、48 h小雨预报性能较优,中雨均易空报,大雨均易漏报,暴雨及以上降水均易空报与漏报。进一步通过引入滑动训练期,并基于平均绝对误差权重的多模式集成订正方案对降水预报进行订正,且对订正预报结果进行了整体及分季节评估检验。结果表明,相对多数模式,经订正后24 h、48 h降水预报性能总体上均有所提升,即提高了预报准确率,减小了预报误差,改进了晴雨准确率,提升了小雨—中雨的预报评分,提高了夏季48 h暴雨及以上降水的风险评分,并降低了其空报率;48 h降水订正预报效果总体优于24 h,春季及秋季降水订正预报效果总体优于夏季及冬季。     

四川冕宁“6.26”大暴雨模式预报检验

运用气象观测资料和GRAPES、ECMWF、SWCWARMS_9KM(简称SWC)模式预报资料,对冕宁“6.26”大暴雨天气过程模式预报性能进行检验。结果表明:（1）对于24 h累计降水预报,中尺度区域模式优势明显,量级与落区预报效果均为最好,其中GRAPES_3KM模式预报落区分布与实况重合度较高,暴雨及以上量级降水TS评分最高。（2）GRAPES_3KM模式最大小时雨强10 mm以上降水落区与实况大雨及以上量级降水落区匹配度最高,ECMWF模式24 h累计降水多物理量订正产品及短时强降水概率产品次之。（3）SWC及GRAPES_3KM模式24 h累计降水极值点相比实况略偏北,量级偏小。对于小时降水峰值出现时间,SWC模式偏早4 h,GRAPES_3KM模式偏早3 h。（4）GRAPES_GFS模式环流背景预报更接近实况,SWC模式能较好地预报出冕宁上空中尺度辐合系统的存在。      

MM5中尺度非静力模式对云南省降水预报检验

根据MM5／V3中尺度非静力模式数值预报结果，检验了该模式在云南2001年汛期（6－10月）的降水预报效果。结果表明，MM5模式降水预报对云南大部分地区的小雨有较高的TS评分，对于全省性大雨过程，MM5模式24小时降水预报的TS评分高于同期预报员的主观预报，但对暴雨及以上量级的降水预报，模式结果不太理想。     

频率匹配技术在暴雨预报中的应用及改进分析

利用欧洲中期天气预报中心和美国国家环境预报中心2017年5—8月逐日降水预报资料及同时段MICAPS降水观测资料,采用频率匹配技术对江淮流域夏季降水预报进行模式偏差订正及改进技术探讨。结果表明:(1)模式对小雨预报偏多,存在大量空报;对大雨及以上降水预报偏少,存在较大漏报。(2)偏差订正通过下调小量级降水、上调大量级降水,使各量级降水的强度和面积偏差均得到一定程度改善,降水量级两端订正效果明显,订正后小雨和暴雨准确率显著提升。(3)偏差订正对暴雨落区预报的改进效果与过程相关,个例分析表明:对于雨带位置预报较准确的大范围梅雨锋暴雨,偏差订正后暴雨TS评分明显提升;对于副高边缘的小范围暴雨以及雨带位置预报失误的梅雨锋暴雨或台风暴雨,偏差订正后暴雨TS评分改善不明显甚至降低。(4)针对上述问题,提出了系数动态调整和模式集成的改进思路,即对于平均雨量5 mm以下的小范围暴雨,适当上调订正系数;平均雨量在15 mm以上的大范围暴雨,适当下调订正系数。模式集成订正可有效提高暴雨TS评分。     

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。     

改进的ECMWF集合预报融合产品在海河流域的检验与分析

利用2012—2015年5—8月欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)集合预报在海河流域的17个降水统计量产品与对应降水实况的TS评分检验结果,设计了适合该地区的多种统计量融合技术改进方案,并对新方案进行试验评估。4个月(2016年5—8月)的逐日试验分析结果显示:对于36 h预报时效,与国家气象中心下发的产品相比,改进后的融合产品在5个降水量级的TS评分上均有一定程度提高,降低了暴雨以下量级降水的漏报率,同时消除了大暴雨的虚报区;对于60 h和84 h预报时效,改进后的产品对大雨及以下量级降水的TS评分均有所提高,降低了大雨及以下量级降水的漏报率。新方案更符合海河流域夏季降水特点,提高了该地区降水预报准确率。     

GRAPES_TCM模式对影响浙江省热带气旋的降水预报评估

基于2006-2009年有热带气旋影响浙江省期间气象站(包括自动站)资料及上海台风研究所的GRAPES_TCM模式输出降水资料,应用TS和BS评分方法,对模式在浙江省的热带气旋降水预报能力进行了评估.结果表明模式晴雨准确率和小雨TS评分24 h和36 h预报相对高,48 h开始随预报时效逐渐下降,中雨、大雨和暴雨TS评分随时效变化趋势不明显,而大暴雨TS评分有较大的随机性.漏报是影响小雨和中雨TS评分的主要原因,空、漏报对大雨和暴雨TS评分的影响基本相同,空报是影响大暴雨TS评分的主要原因.相同预报时效的TS评分随降水等级的提高而减小.BS评分发现模式对大雨及以下量级降水预报站次比实际偏少,对暴雨预报相对接近实际出现站次,对70 mm以上的大暴雨模式有过度预报倾向.与宁波市气象台主观预报比较,对晴雨和小雨预报,相同时效的主观预报一般高于客观,主观暴雨预报TS评分比客观预报一般高出30％以上.GRAPES_TCM模式对于影响程度高的TC降水预报能力相对高.20时输出预报与08时相比,对于晴雨和小雨预报,48 h以内差异不大,而60 h和72 h预报准确率,20时明显高于08时.对于中雨及以上等级降水,20时预报TS评分一般比08时好,主要得益于漏报率的降低.     

攀西地区2021年夏季多模式降水预报检验

为提高定量降水预报产品在攀西地区的预报能力,对2021年夏季格点预报（Grid Weather Forecasting,GWF）、西南区域模式（South West Center-WRF ADAS Real-time Modeling System,SWCWARMS）、欧洲中心中期预报 （European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF）及中国气象局中尺度模式（China Meteorological Administration Meso-Scale Model,CMA-MESO）降水预报情况进行了检验分析。结果表明:（1）ECMWF模式雨日空报最明显,但其暴雨量级预报较实况偏干,其余各家产品中各量级降水均以湿偏差为主。有雨日数在攀西地区南部预报效果较好,其余地方空报较大。大雨日数在凉山州中部预报偏差较大,攀西地区南部预报偏差较小。（2）从16次过程检验来看,各预报产品在8月份过程中的表现优于其余月份,GWF产品25 mm以上TS（Threat Score）评分高于20分的过程次数最多且预报效果最稳定,CMA-MESO模式空报最大。（3）各产品3 h累计强降水开始时间大多早于实况,SWCWARMS模式雨强偏大且对于持续时间较长的过程预报效果较好,而GWF、ECMWF模式累计雨量较实况偏小。      

2021年攀西地区精细化预报与数值模式小时降水检验

基于精细化预报（GDDZ）和CMA-MESO、西南区域模式（SWC）两家高分辨率模式的小时降水预报,从TS（Threat Score）评分、小时降水频次、小时降水强度、峰值时间等方面,对2021年汛期攀西地区16次降水过程进行小时尺度的检验。结果表明:（1）从逐时降水来看,在晴雨（0.1 mm）TS评分中,GDDZ在00~11时表现较优,CMA-MESO模式在12~23时表现较优;在大雨（7 mm）和暴雨（15 mm）TS评分中,CMA-MESO模式表现较优。（2）从小时降水频次来看,SWC模式预报的降水发生频次空间分布与实况更为接近;从小时降水强度来看,GDDZ预报的降水强度与实况更为接近。（3）从降水量峰值时间来看,GDDZ与实况更为接近;从小时降水强度峰值和降雨频率峰值时间来看,CMA-MESO模式预报与实况更为接近。      

1998年7～8月HLAFS山东降水预报检验

以站点方式对1998 年7 ～8 月HLAFS08 时的12 ～36 小时降水预报进行了评分,统计了预报有降水时实况出现降水的几率。结果表明:HLAFS改进模式对大雨以上降水的预报效果有明显改善,预报有降水,实况出现降水的几率随预报值的增大而提高。另外对主要过程降水分布趋势预报效果的评价表明,HLAFS对较大暴雨过程的预报效果较好,优于日本传真图。     

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。      

多种数值预报产品在贵州定量降水预报中的检验

通过对2011—2012年期间欧洲中心、日本、T639、WRF各家数值预报24 h降水预报产品插值到贵州省85个县观测站,对比每日累计实况降水量,划分为≥0.1 mm(晴雨)、≥10.0 mm(中雨以上)、≥25.0 mm(大雨以上)共3个等级进行了评估。结果发现:欧洲中心细网格和T639在贵州省各个量级降水预报均有偏大的趋势;日本模式在大雨以上量级的降水预报中对我省有偏少的趋势;WRF模式在晴雨预报中表现最好,而在明显降水的预报中表现略差。预报结果空间分布显示:欧洲中心细网格对贵州中部一线地区的明显降水预报较好;T639模式在一般性降水预报中与其他模式效果相当,但在大雨以上量级的预报中表现出明显的地区差异;日本模式在贵州东北部地区效果明显;WRF模式大雨以上量级的预报效果总体差异并不大,主要有3个大值中心,分别位于省的北部边缘、西部边缘和南部边缘,说明在以上地区WRF对大雨以上降水的预报效果具有一定的参考意义。     

T213与AREM模式分级降水预报对比检验

为检验T213与AREM模式的降水预报效果,将2004-2005连续两年两个模式的预报结果与河南省117站逐日降水实况进行分级TS评分检验,结果发现:两个模式对小雨以上量级的预报能力基本相当,夏秋季节的预报效果好于冬春季节;中雨以上量级预报均无季节特征;大雨以上量级的预报评分夏季T213高于AREM模式;大暴雨预报AREM模式好于T213.对3例不同性质降水过程落区的预报检验表明:AREM对一般稳定性降水和暴雨以上量级降水的预报能力较强.     

基于频率匹配法的江西省ECMWF降水预报订正研究

利用2016—2019年ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）降水预报资料和江西省93个国家气象站降水资料,基于频率匹配法进行降水偏差订正,采用4种方法统计降水频率对降水预报进行订正试验（不分区试验）,根据江西省汛期暴雨气候特征对汛期降水进行分区订正试验,并对典型强降水个例进行分析。结果表明: 频率匹配法降低了模式预报小雨的空报率和大雨、暴雨的漏报率,预报技巧改进明显。在4种降水频率统计方法中,准对称滑动平均法效果最好。分区试验对强降水的订正效果优于不分区试验,该试验对模式预报正技巧暴雨过程的订正能力大于无技巧过程。对于模式预报效果差（TS=0）、一般（0 < TS < 0.2）、好（TS≥0.2）的暴雨过程,分区试验改善的概率分别为40.8%、89.1%和65.3%。频率匹配分区订正后强降水面积更加接近实况,但强降水落区不能得到明显的改善。订正方法对模式预报强降水形态、位置与实况较接近的过程,效果较好。     

一种定量降水预报误差检验技术及其应用

面向对象检验技术是定量降水预报误差分析方法之一,通过对某一降水过程进行分离,实现对其落区、量级等预报误差的定量化分析。基于面向对象的检验方法和天气系统识别技术,本文利用实况观测资料、ECMWF全球数值模式产品,以2012年汛期西南地区5个典型强降水天气过程作为检验对象,对其降水及天气尺度影响系统1～10 d模式预报误差进行了定量化分析。分析表明:在中短期时效内,模式均对西南地区雨带位置预报偏北、偏西,中期时效内偏差更显著,雨带主轴上70%以上的点预报较实况偏北在2°以内,偏西约3°以内;预报的大雨及以上量级降水量较实况偏弱;模式1～2 d预报的极值分布与实况较为接近,随着预报时效延长,预报的极值较实况明显偏小;模式预报的小雨及以下量级的降水范围较实况偏大,对大雨以上量级的降水范围较实况明显偏小。对于四川盆地而言,预报的切变线较零场偏西0.5°～3°。低空急流预报偏西0.5°～1.5°;低空急流强度预报偏差具有季节差异。