ECMWF模式降水预报与极端天气预报指数在暴雨预报中的评估与应用

评估分析了欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)细网格模式(以下简称EC-thin)在长三角地区汛期(5—9月)的暴雨预报评分及ECMWF降水极端天气预报指数(EFI)对暴雨预警的指示作用。研究发现:(1) EC-thin降水和降水EFI对暴雨预报的ETS评分随着预报时效的延长而明显降低,在短时效内,细网格模式降水预报占优,超过60 h后,降水EFI的评分相对更好。(2)对EC-thin降水而言,在不同的预报时效采用不同的降水阈值来预报暴雨,可望达到最佳的评分效果。短期时效内该阈值随着预报时效的延长,大致从55 mm逐渐下降到35 mm。(3)对于降水EFI而言,12—36 h内EFI为0.65～0.7时,暴雨预报ETS评分最高。随着预报时效的延长逐渐下降,60—84 h内EFI为0.55～0.6时,暴雨预报ETS评分最高。(4)在不同预报时效内,采用合理的方式和阈值综合考虑EC-thin降水和降水EFI,可望得到更高的暴雨预报评分。     

ECMWF极端降水预报指数在华东台风暴雨中的应用研究

台风强降水易引发极端天气事件,预报的难度和不确定性都很大。选取2013—2017年影响华东的13个台风个例,研究ECMWF集合预报降水极端天气预报指数(extreme forecast index,EFI)与台风暴雨的统计关系。研究结果表明:EFI降水指数对台风暴雨的预报具有一定的指示意义,对不同时效选取不同的EFI阈值可以作为暴雨落区预报的参考依据。总体来看:EFI增大,发生强降水的可能性增大;随着预报时效的增加,EFI阈值逐渐减小。以TS评分最大为标准,分别确立了不同时效、不同等级暴雨在华东区域的预报阈值。对于24、48、72、96 h时效的暴雨预报,EFI阈值分别取0.7/0.8、0.7、0.6、0.5可以获得较高的TS评分及合理的预报偏差,因此可将它们作为不同时效暴雨预报的参考阈值。EFI与降水的气候百分位有较好的相关关系,EFI值越大,降水气候百分位值也越大。当EFI值较大时,可参考相对应气候百分位的实况降水量来估测台风降水。极端天气预报指数对极端降水天气具有较好的识别能力,可提前3～5 d提供极端降水信息。     

ECMWF极端天气指数在华东台风 降水预报中的应用和检验

选取2015—2018年影响华东地区的13个台风个例,分析降水极端天气指数EFI (Extreme Forecast Index)和SOT (Shift of Tails)与台风降水之间的统计关系。结果表明:EFI和SOT与降水气候百分位之间存在明显的正相关关系。EFI和SOT越大,强降水发生概率越高。随着预报时效的增加,EFI和SOT指数对暴雨和大暴雨的预报效果逐渐变差。对于短期(72 h以内的时效),EFI预报技巧优于SOT,而随着预报时效的延长,SOT的预报技巧逐渐接近并超过EFI。以TS评分最大为标准兼顾合理的预报偏差,得到两种极端天气指数不同预报时效、不同等级暴雨的预报阈值。总体而言,事件越极端,EFI和SOT的预报阈值越大,对于暴雨和大暴雨,EFI指数的预报阈值随着预报时效的延长有减小趋势,而SOT的预报阈值基本保持不变。在台风极端降水预报中,EFI和SOT可以作为EC定量降水预报的补充,有助于减少强降水的漏报,并提早发出预警信息。     

ECMWF降水极端天气指数在浙江的应用评估

利用2016年6月—2017年5月ECMWF降水极端天气指数(EFI)预报资料,分析了降水EFI与不同量级强降水、降水气候百分位在浙江的关系。结果表明:总体而言,浙江省降水EFI与实况降水存在明显的正相关关系。随着EFI阈值的增加,暴雨发生频次先增加后减少,而且暴雨发生的概率随着EFI阈值的增加而增大。综合考虑TS、BS评分,EFI阈值随着预报时效的延长而减小;随着降水量级的增加而增大。降水EFI值与降水气候百分位存在明显的正相关关系,当EFI值较高时,预示着较大的几率出现极端降水,此时可参考当地相对应的气候百分位的降水量来估计降水。     

ECMWF极端天气指数在新疆强降水预报中的检验评估

使用2015年10月—2018年9月欧洲中期天气预报中心集合预报系统(ECMWF EPS)逐日降水极端天气指数(EFI)预报资料,分析新疆区域降水EFI产品与强降水的对应关系并得到预报阈值。结果表明:预报的EFI与实况降水量存在正相关关系,随着降水量增加,EFI预报结果具有线性增加趋势,说明EFI对强降水有一定的指示意义。各量级降水预报的最高TS评分随着预报时效的增加而减小,且随着降水量等级的增大而减小。不同季节暴量降水发生站次为夏季最多,冬季最少,对应的EFI阈值大都在0.4～0.6,夏季EFI值范围在0.2～0.7,夏季更易发生暴量降水。随着预报时效增加,暴量降水发生站点频次最多所对应的EFI值逐渐减小。随着降水量级增加,空报率减小幅度不大,但漏报率增加。     

基于ECMWF极端降水天气指数的四川盆地暴雨预报研究

本文利用EC集合预报提供的极端降水天气指数能指示极端天气事件的特点,研究了四川盆地夏季(6-9月)的暴雨落区预报。综合考虑不同极端降水天气指数阈值对应的暴雨TS、ETS评分及各阈值评分最高时的发生频次,获得暴雨预报对应的最佳极端降水天气指数阈值。结果显示,08时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5\0.6、0.5、0.4\0.5、0.4、0.2\0.3,20时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5、0.4\0.5、0.4\0.5、0.3\0.4、0.1\0.3,通过检验表明这些阈值对暴雨落区的预报具有较好的指示意义。      

ECMWF降水极端天气指数在安徽省的应用评估

使用2012年10月—2014年9月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)全球集合预报系统逐日降水、5 d和10 d累计降水极端天气指数(EFI)预报资料,分析了降水EFI和强降水、降水气候距平的统计关系。结果表明:整体而言,降水EFI大值区和强降水具有较好对应关系,EFI越大,发生强降水的可能性越大,但随着预报时效增加,EFI的指示作用逐渐下降;对逐日降水EFI大值区和降水落区TS评分表明,在最优TS评分条件下,EFI阈值随着降水量级增加而增大,随着预报时效增加而降低;冬半年(10—3月)5 d和10 d累计降水EFI对过程降水的指示意义优于夏半年(4—9月),但当EFI超过0.4时,随其增加,不同季节对应降水气候距平均迅速增加;另外,5 d累计降水EFI对过程降水的指示作用优于10 d累计降水EFI。     

降水EFI产品在新疆夏半年极端降水预报中的检验评估

基于2013—2019年4—9月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报的极端天气指数(EFI)资料和新疆95个气象观测站点的实况降水数据,研究了新疆夏半年(4—9月)极端降水阈值及分布情况,运用TS评分,综合分析降水EFI产品在新疆夏半年极端降水预报中的应用效果.结果表明:(1)夏半年极端降水阈值、极端降水量和极端...     

极端天气预报指数和集合异常预报法在浙江台风和梅雨暴雨预报中的应用北大核心

利用2016—2021年ECMWF集合预报,评估了极端天气指数EFI(Extreme Forecast Index)、尾偏移指数SOT(“Shift of Tail”index)以及集合异常预报法在浙江台风和梅雨暴雨预报中的应用效果。通过研究极端天气预报指数对浙江台风和梅雨暴雨的最优预报阈值,发现梅雨暴雨阈值比台风暴雨明显偏小,且随预报时效增加减小速度偏慢。最优阈值预报相比确定性模式预报,在台风和梅雨暴雨预报检验中体现出更好的稳定性、提前性和准确性。进一步研究发现,通过区分天气类型确定的最优预报阈值,可作为台风和梅雨暴雨落区预报的参考依据。925 hPa水汽通量散度的集合异常度对浙江台风暴雨的落区和强度变化有较好的预报效果,850 hPa涡度和700 hPa垂直速度的集合异常度可以反映稳定性梅雨暴雨的过程演变。     

基于降水极端预报指数的福建台风极端降水预报研究

应用1961—2017年中国气象局热带气旋最佳路径数据集、国家地面气象观测站日降水观测资料和2015年8月—2017年12月欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报系统降水极端预报指数（EFI）数据,根据百分位法定义台风影响期间福建省各站点的台风极端降水阈值,采用最小阈值法剔除台风极端降水时EFI箱线图中的异常值,保留最小值作为台风极端降水EFI阈值,建立基于EFI阈值的台风极端降水预报方法。用该方法分别对2015年8月—2017年12月和2018年登陆或影响福建台风进行台风极端降水回报和预报试验,采用TS、空报率、漏报率对回报和预报结果进行检验。结果表明:福建台风极端降水阈值由沿海向西北内陆逐渐减小,其中中北部沿海地区的阈值最大;台风日降水量与日降水EFI预报、台风极端降水时的日降水量与日降水EFI预报均存在明显的正相关,日降水EFI预报的箱线图差异指数（I_bd）也表明EFI可以较好地区分台风极端降水和非极端降水;预报试验20时（北京时）起报时效12—36、36—60、60—84和84—108 h的台风极端降水预报TS分别达到0.26、0.22、0.20和0.19,总体上略优于回报试验;台风极端降水越显著,台风极端降水预报效果越好,回报和预报都存在的不足是空报率高,主要出现在台风极端降水不明显的个例中。降水EFI预报对台风极端降水预报具有较好的指示意义,基于降水EFI阈值的台风极端降水预报产品可在业务中作为台风极端降水预报的参考。      

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。     

ECMWF集合预报产品在重庆暴雨预报中的检验与应用北大核心

利用重庆地区34个国家气象站降水资料和ECMWF集合预报降水资料,系统检验和评估了集合预报统计量产品及后处理技术产品对2014—2016年5—9月重庆暴雨的预报性能。结果表明:集合统计量产品中最大值、90%分位数、融合产品、概率匹配平均、75%分位数对暴雨预报有一定参考性,其中90%分位数和融合产品对暴雨落区预报较好,最大值对暴雨强度预报有一定指示意义,但表现为明显的湿偏差。集合预报后处理技术产品的暴雨TS评分较控制预报和集合平均有明显提高,其中概率预报、最优百分位、融合—概率匹配、频率匹配法的暴雨TS评分超过最大值,对暴雨强度预报具有较好的指导意义,其预报偏差均表现为湿偏差,融合—概率匹配和频率匹配法对暴雨落区预报较好,概率匹配—融合对降低暴雨空报率较好。     

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。      

多数值模式对2021年7月两次大暴雨过程预报能力检验评估

传统点对点的二分类检验方法能够客观反映模式预报的整体表现,但该方法存在双重惩罚现象。本文在传统检验基础上结合FSS（Fraction Skill Score）评分和MODE（Method of Object-based Diagnostic Evaluation）方法,对2021年7月影响四川的两次区域性大暴雨过程开展检验评估,对比分析了华东区域BCSH模式、ECMWF模式、西南区域SW3KM和SW9KM模式的预报性能。结果表明:（1）BCSH和ECMWF模式在小到中雨评分上略优于西南区域2个模式,SW3KM模式优势体现在暴雨预报上;BCSH和SW9KM模式预报偏差无显著规律,ECMWF模式小到大雨多空报,SW3KM模式中到暴雨多空报。（2）邻域半径为7个格点时,SW3KM模式在72 h预报时效上小雨、36~72 h大雨、24~66 h暴雨评分高于其它模式;区域模式分辨率提高,其FSS和TS评分相应增加,随着预报时间延长,区域模式FSS评分以大于ECMWF模式为主,SW9KM模式各级降水评分整体低于SW3KM模式。（3）4个模式降水落区质心位置预报的经向偏差略大于纬向,BCSH和SW9KM模式降水质心较实况偏西北,ECMWF模式暴雨质心偏西北、大暴雨质心偏西南,SW3KM模式暴雨质心多偏西南、大暴雨质心较实况多偏西北。ECMWF模式对雨带走向和面积的把控好于区域模式;SW3KM模式在72 h预报时效上多个属性值优于BCSH模式,SW3KM模式匹配目标属性值以优于SW9KM模式为主;BCSH、ECMWF和SW3KM模式均存在降水强度预报偏大的特征。      

辽宁省夏季多模式降水预报检验及晴雨预报技术研究

利用辽宁省291个国家气象观测站的降水资料,对2019年夏季（6-9月）8种模式降水预报及中央气象台格点降水预报进行了检验评估和比较,并采用消空方法进行晴雨预报技术研究。结果表明：2019年,EC模式具有最优的暴雨预报性能,而日本模式暴雨TS评分最高;中尺度模式对于局地性暴雨和短时强降水具有较好的预报潜力,性能较好的是GRAPES_MESO模式和睿图东北3 km模式;全球模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏低30%,3 h强降水则偏低60%,中尺度模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏高30%,3 h强降水则偏低20%。由于对小量级降水存在较多空报,各模式原始预报的晴雨预报大多呈现空报偏多的情况;使用小量级降水剔除的消空策略能够明显提高晴雨准确率,消空之后EC模式具有最优的晴雨预报性能。分别使用24 h和3 h累计降水量优化消空策略,发现分别取1.0 mm和0.8 mm的阈值进行消空可以使24 h晴雨准确率提高15.58%,3 h晴雨准确率提高10%-30%。     

辽宁省春季透雨集合预报误差分析

利用2016—2018年4月1日至6月30日三个全球数值预报业务中心（CMA、ECMWF和NCEP）的24 h降水集合预报资料和辽宁省降水观测资料,采用TS评分、预报偏差B、Talagrand分布以及BS评分等方法对辽宁省春季透雨（4—6月）CMA、ECMWF和NCEP三套全球集合预报结果进行对比分析。结果表明：三个集合预报中心的集合预报系统的离散度均具有偏小的特征,Talagrand都呈U型分布,即各集合预报系统对量级较小的降水预报值偏大,空报率高;对量级较大的降水预报能力不足,极值偏小,容易产生降水预报偏差。将各中心的确定性检验结果和概率性检验结果进行对比后发现,ECMWF相比CMA和NCEP的TS评分值更高,预报偏差B值更接近于1,也就是说另外两个预报中心对辽宁省春季透雨预报漏报更为明显。从BS评分值和其分解评分值结果来看,ECMWF优于另外两个预报中心。ECMWF对辽宁省春季透雨预报的结果与实况最为接近,检验结果最好,可在日后的预报服务工作中作为主要参考。