Calculation of Probability of Cloud-Free Lines-of-Sightat Given Heights in Foshan,China

1.IntroductionWhetherornottherearecloudsonalineaswelookingatapointonthegroundfromapointintilespaceorinreverseorderisimportantforsuchpurposeasdeterminingtheutilityofopticalandinfraredsearchingandtrackingsystems.ProbabilityofCloud--FreeLines--of--Sight...     

天气概率预报的科学性及其应用前景

介绍了天气概率预报的科学性、对象、方法及应用前景，指出天然概率预报是我国天气预报技术的发展，它是适应社会需求，提高天气预报效益的重要手段。     

广州降水概率预报

讨论了长水概率预报的意义,原理和方法,介绍了广州降水概率预报的业务流程及试验效果,并提出深入开展降水概率预报的若干建议。     

Modelling daily temperature extremes: recent climate and future changes over Europe

Probability distributions of daily maximum and minimum temperatures in a suite of ten RCMs are investigated for (1) biases compared to observations in the present day climate and (2) climate change signals compared to the simulated present day climate. The simulated inter-model differences and climate changes are also compared to the observed natural variability as reflected in some very long instrumental records. All models have been forced with driving conditions from the same global model and run for both a control period and a future scenario period following the A2 emission scenario from IPCC. We find that the bias in the fifth percentile of daily minimum temperatures in winter and at the 95th percentile of daily maximum temperature during summer is smaller than 3 (±5°C) when averaged over most (all) European sub-regions. The simulated changes in extreme temperatures both in summer and winter are larger than changes in the median for large areas. Differences between models are larger for the extremes than for mean temperatures. A comparison with historical data shows that the spread in model predicted changes in extreme temperatures is larger than the natural variability during the last centuries.     

基于Local-BGM法的冷涡暴雨集合预报试验及评估检验北大核心

基于传统增长模繁殖法(Breeding Growing Mode,BGM)和局地增长模繁殖法(Local Breeding Growing Mode,Local-BGM)生成初始扰动成员,对一次冷涡暴雨过程进行集合预报试验,从多方面比较两种方案的预报效果,并且在邻域概率法(Neighborhood Probability,NP)中引入时间邻域,评估概率预报结果。结果表明,引入局地化思想的Local-BGM方案能够生成比传统BGM方案更合理的初始扰动,具有很明显的局地特征。对于扰动变量的预报,Local-BGM方案在均方根误差和离散度等方面均表现更好,同时能够提高各量级降水的预报技巧。邻域集合概率法能够综合各个集合成员预报的降水信息得到优于集合平均的概率预报,分数技巧评分更高。并且在考虑时间不确定性后,无论是控制预报、集合平均还是邻域集合概率法,分数技巧评分均有很大改善,并且降水阈值越大改善效果越明显,能够为极端强降水天气提供较为客观的概率预报信息。     

概率匹配平均法在山东强降水预报中的应用

基于WRF集合预报系统开发了概率匹配平均降水产品,选取了山东省2014—2016年共13次强降水过程,检验评估了概率匹配平均法在山东省强降水预报中的综合表现。结果表明：对于不同的强降水过程,各预报产品的预报能力差异较大,尤其是对暴雨以上量级降水的预报存在较大偏差;概率匹配平均相对集合平均,对大雨以上量级降水预报有明显改善,较WRF确定性预报产品也有一定提高,对强降水预报具有一定指示意义;该方法的改进主要体现在对不同量级降水的调整上,尤其是强降水的落区,相对集合平均增大了强降水的范围和强度,但对整个区域的总降水量预报没有很好的改进作用。     

基于BMA方法的地面气温的10～15 d延伸期概率预报研究

利用TIGGE资料提供的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)、英国气象局(UKMO)三个预报中心2013年6月1日至8月31日的地面2 m气温10~15 d预报资料,对延伸期地面气温进行贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging,BMA)预报试验。结果表明,BMA方法的预报效果随训练期长度而改变,训练期长度为30 d时预报效果最优。BMA方法可提供全概率密度函数,定量描述预报不确定性的大小,且陆地上预报不确定性大于海洋上的预报不确定性,高纬度地区预报不确定性大于低纬度地区的预报不确定性。利用CRPS评分对BMA概率预报技巧进行评估,发现预报技巧随预报时效的延长降低,且预报技巧在海洋上优于陆地、低纬度地区优于高纬度地区。此外,3 d、5 d和7 d滑动平均的预报值反映某些天气过程的平均要素预报,对于提高10~15 d延伸期概率预报技巧有一定效果,且滑动天数越长,预报效果越好。     

低纬高原地区短时强降水与雷电活动相关性研究

为了研究短时强降水过程与雷电活动过程的相关性,统计了2012—2016年云南省126个国家级气象站的短时强降水次数和降水量,以及强降水时段内、强降水前1小时站点周边50公里、30公里、10公里半径范围内的地闪次数。运用概率统计理论分析强降水过程发生时、过程前1小时周边不同尺度范围内地闪发生的概率。同时应用相关回归方法分析短时强降水过程降水量与地闪次数的相关性,建立多元回归方程,并对方程进行验证。研究结果表明:低纬高原地区春夏季节,80%的短时强降水过程伴随有闪电活动发生,70%左右的短时强降水过程前1小时,就有闪电活动发生。同时,短时强降水过程降水量与地闪次数存在函数对应关系,在一定程度上,地闪次数可作为区域强降水过程降水量的预测因子之一。      

中国日降水量与其占有面积的函数关系

根据中国近40年逐日降水观测资料,分析了大范围空间域上不同等级日降水量与其占有面积的函数关系。研究表明,几乎每一年任何一天中国区域的不同等级日降水量场的统计分布都呈明显的左偏态型。利用负指数分布和Weibull分布的概率密度函数(PDF)拟合实测降水资料的结果表明,后者拟合效果优于前者。负指数分布型可能仅适用于同一天气系统控制下的一次降水过程或较小的区域范围,在更大的区域内(如中国区域),由于构成降水的多种天气系统在同一日相互叠加,可能用Weibull分布更适合。     

中央气象台台风强度综合预报误差分析

本文从总误差、逐年趋势、误差分布等方面对2001—2012年中央气象台（Central Meteorological Observatory, CMO）的台风（TC）强度综合预报水平进行分析,初步分析了强度迅速变化台风预报偏差大的原因。结果表明,强度预报水平没有明显改善,预报误差呈现逐年波动状态,强度稳定TC的预报误差最小,迅速加强TC的预报误差最大。24、96~120 h预报偏强的概率较大,而48~72 h预报偏弱的概率大。南海东北部等海域的预报误差较大,应在业务预报中特别予以关注。随着TC强度的逐渐增强,强度预报在120 h内预报偏强的可能性变大,而强度预报偏弱的可能性减小。根据误差分析结果,提出了一个强度概率预报方案,检验结果表明可在业务中参考使用。     

晴雨(雪) 和气温预报评分方法的初步研究

利用全国逐日天气预报产品和对应实况数据, 分析了目前普遍使用的晴雨(雪) 和气温预报评分方法存在的问题, 并进行了改进尝试和研究。结果表明:由于没有考虑降水概率的影响, 在降水概率全国差异较大的多数月份, 晴雨(雪) 预报正确率与单站无降水频率表现为正相关, 具有无降水频率越大评分越高的趋势; 采用绝对标准值(1 ℃或2 ℃) 作为阈值进行气温预报准确率评分, 评分结果与气温日际变化呈明显负相关, 气温日际变化偏小则评分值偏高的趋势比较明显。该文提出的晴雨(雪) 和气温预报改进评分方法能有效减少降水概率和气温日际变化对晴雨(雪) 和气温预报评分的影响, 提高不同气候背景地区天气预报评分结果的可比性, 在天气预报质量检验和评估业务中具有一定的应用和推广价值。     

CINRAD/SA雷达冰雹探测算法效果检验及参数本地化

2004年CINRAD/SA雷达新的冰雹探测算法(HDA)代替了原来的算法,新的冰雹探测算法(HDA)估测任意尺寸的冰雹概率(POH)、直径大于等于19 mm的强冰雹概率(POSH)和最大冰雹直径预测(MEHS)。结合济南雷达探测资料对冰雹探测算法预测效果进行了检验,虽然有较高的探测准确率,但同时错误率较高,临界成功率较低,最大冰雹尺寸预测值与实况的平均差值约为14.6 mm。对2002~2005年济南雷达站的历史资料进行了统计分析,降雹单体和非降雹单体在最大反射率因子上存在较大差异,5、6、7月的降雹单体最大反射率因子平均值分别为59.7、61.86、3.9 dBz,非降雹单体最大反射率因子平均值分别为53.8、54.9、55.6 dBz。依据统计数据,对冰雹探测算法中的反射率因子等门限值调整为53 dBz后,冰雹预测仍具有较高的探测准确率,错误率和临界成功率得到了明显改善;对最大冰雹尺寸预测中的算法因子门限值调整后,预测值与实况有较好的对应关系。     

上对流层/下平流层水物质分布与输送特征

基于Aura卫星微波临边探测仪（MLS）探测的水汽、冰水含量和温度等资料,对比分析了夏季亚洲季风区与北美季风区、暖池区以及伊朗高原上对流层/下平流层水汽、冰水含量以及水物质总含量（水汽和冰水含量之和）的分布特征,并探讨了不同区域水汽的输送过程。结果表明：在215-83 hPa高度上水物质总含量在亚洲季风区均出现了高值中心,且亚洲季风区水物质总含量明显大于北美季风区;在215 hPa高度水汽对水物质总含量起主要的贡献,而到了147-83 hPa高度,冰水含量与水汽对水物质总含量的贡献大致相当,亚洲季风区上对流层/下平流层水汽的高值中心揭示了反气旋对水汽的隔离作用。水汽混合比在147 hPa和100 hPa高度不同的概率密度分布反映出不同高度影响水汽输送的不同因素。北半球冬季暖池区100 hPa上空温度极低,水汽混合比峰值概率仅为2 ppmv;而在147 hPa高度上,亚洲季风区频繁的深对流使得大量水汽被输送到对流层上层,这是亚洲季风区水汽概率“长尾”分布的主要原因。在100 hPa和147 hPa高度,冰水含量主要集中在小值,可能是由冰晶粒子消耗水汽而增长到一定尺度后沉降造成的。     

基于最优概率的中期延伸期过程累计降水量分级订正预报

采用ECMWF集合预报降水量资料和中国降水量观测资料,研发了基于最优概率的过程累计降水量分级订正预报(OPPF)技术,并在遵循总体技术思路的基础上设计出三种不同的OPPF计算方案(OPPF1、OPPF2、OPPF3),继而选用2015—2017年汛期(5—9月)中国91次区域性强降水过程进行回报试验和预报效果对比评估,结果表明:(1)在中期延伸期预报时效(96~360小时),对强降水和有无降水的预报效果,三种OPPF均明显优于集合平均(EMPF)和控制预报(CTPF);对中等以上或较强以上强度降水的预报效果,OPPF1和OPPF3明显优于CTPF、与EMPF基本接近。(2)三种OPPF相比,OPPF3的预报效果较OPPF1总体略胜一筹,两者均好于OPPF2。(3)预报效果存在明显的地域差异,南方地区强降水预报的TS评分明显大于北方地区,且OPPF3预报效果明显优于EMPF;在96~240小时预报时效,东北地区东部OPPF3强降水的预报效果也明显好于EMPF。      

A CRPS-Based Spatial Technique for the Verification of Ensemble Precipitation Forecasts

Traditional precipitation skill scores are affected by the well-known“double penalty”problem caused by the slight spatial or temporal mismatches between forecasts and observations. The fuzzy (neighborhood) method has been proposed for deterministic simulations and shown some ability to solve this problem. The increasing resolution of ensemble forecasts of precipitation means that they now have similar problems as deterministic forecasts. We developed an ensemble precipitation verification skill score, i.e., the Spatial Continuous Ranked Probability Score (SCRPS), and used it to extend spatial verification from deterministic into ensemble forecasts. The SCRPS is a spatial technique based on the Continuous Ranked Probability Score (CRPS) and the fuzzy method. A fast binomial random variation generator was used to obtain random indexes based on the climatological mean observed frequency, which were then used in the reference score to calculate the skill score of the SCRPS. The verification results obtained using daily forecast products from the ECMWF ensemble forecasts and quantitative precipitation estimation products from the OPERA datasets during June-August 2018 shows that the spatial score is not affected by the number of ensemble forecast members and that a consistent assessment can be obtained. The score can reflect the performance of ensemble forecasts in modeling precipitation and thus can be widely used.     

Derivation of Cloud-Free-Region Atmospheric Motion Vectors from FY-2E Thermal Infrared Imagery

The operational cloud-motion tracking technique fails to retrieve atmospheric motion vectors(AMVs) in areas lacking cloud; and while water vapor shown in water vapor imagery can be used, the heights assigned to the retrieved AMVs are mostly in the upper troposphere. As the noise-equivalent temperature difference(NEd T) performance of FY-2E split window(10.3–11.5 μm, 11.6–12.8 μm) channels has been improved, the weak signals representing the spatial texture of water vapor and aerosols in cloud-free areas can be strengthened with algorithms based on the difference principle, and applied in calculating AMVs in the lower troposphere. This paper is a preliminary summary for this purpose, in which the principles and algorithm schemes for the temporal difference, split window difference and second-order difference(SD) methods are introduced. Results from simulation and cases experiments are reported in order to verify and evaluate the methods, based on comparison among retrievals and the "truth". The results show that all three algorithms, though not perfect in some cases,generally work well. Moreover, the SD method appears to be the best in suppressing the surface temperature influence and clarifying the spatial texture of water vapor and aerosols. The accuracy with respect to NCEP 800 h Pa reanalysis data was found to be acceptable, as compared with the accuracy of the cloud motion vectors.     

概率匹配订正法在湖北襄阳地区降水预报中的应用

数值预报产品在天气预报预警中有着重要的作用。2016—2020年汛期ECMWF模式预报降水与湖北襄阳区域站观测降水的对比分析表明：ECMWF对中雨及以上降雨的预报，第1、2天预报偏小，而第3天预报偏大；三个预报时段强降雨中心位置偏差无规律。为了更好地对ECMWF产品进行释用，提高汛期降水预报准确率，从概率匹配角度研究了不同降水量级订正值，并对2021年汛期ECMWF降水预报进行逐日检验。结果显示：概率匹配订正法可有效地改善模式预报性能，对中雨及以上降雨预报均有良好的订正效果，尤其对第1天暴雨预报改进最为明显。228站平均的TS评分提高了6个百分点，由11.1%增加到17.1%，漏报情况改良了13.5个百分点，由85.0%降为71.5%。采用该订正法开展定量降水预报，由于增加了当地降雨概率分布的背景信息，能表现出比原模式更高的参考价值。     

利用T106资料制作降水概率和相对湿度预报

利用T10 6模式产品 ,采用MOS预报方法 ,建立了甘肃省 15个站降水概率和相对湿度的预报方程。通过相对湿度的绝对误差评分、降水概率的B评分和Bs 评分对预报方程的预报结果进行评估 ,认为预报方程有一定的预报能力。     

Tropical Precipitation Estimated by GPCP and TRMM PR Observations

In this study, tropical monthly mean precipitation estimated by the latest Global Precipitation Climatology Project （GPCP） version 2 dataset and Tropical Rainfall Measurement Mission Precipitation Radar （TRMM PR） are compared in temporal and spatial scales in order to comprehend tropical rainfall climatologically. Reasons for the rainfall differences derived from both datasets are discussed. Results show that GPCP and TRMM PR datasets present similar distribution patterns over the Tropics but with some differences in amplitude and location. Generally, the average difference over the ocean of about 0.5 mm d^-1 is larger than that of about 0.1 mm d^-1 over land. Results also show that GPCP tends to underestimate the monthly precipitation over the land region with sparse rain gauges in contrast to regions with a higher density of rain gauge stations. A Probability Distribution Function （PDF） analysis indicates that the GPCP rain rate at its maximum PDF is generally consistent with the TRMM PR rain rate as the latter is less than 8 mm d^-1. When the TRMM PR rain rate is greater than 8 mm d^-1, the GPCP rain rate at its maximum PDF is less by at least 1 mm d^-1 compared to TRMM PR estimates. Results also show an absolute bias of less than 1 mm d^-1 between the two datasets when the rain rate is less than 10 mm d^-1. A large relative bias of the two datasets occurs at weak and heavy rain rates.     

GRAPES-MESO模式浅对流参数化的改进与试验

参考Berg 等2005、2013年提出的扰动对流触发函数方法,对GRAPES-Meso模式积云对流参数化方案(KF eta)中的浅对流激发进行改进设计和试验,将单一的温、湿度触发改为对近地层进行一组温度、湿度扰动后的触发,并且用与该组扰动相关的边界层温、湿度分布确定的联合概率密度函数(JPDF)来表征浅对流云的特征参量及计算浅对流的强度。 着重分析了改进方案的浅对流激发、浅对流对环境场的反馈、模式地面降水和2 m气温的相关响应等,并与原方案和相关观测比较,验证了改进方案的合理性。 结果显示,改进方案比原方案能较早地激发出浅对流,且浅对流的激发频次高,浅对流激发的增加致使在模式低层距地数百米至2—3 km的垂直层内对环境温、湿度场和云雨水反馈增大,对GRAPES-Meso浅对流激发偏弱有改进作用,并对格点尺度与次网格尺度降水分配比不协调有改进。 对连续两个月批量试验的检验表明,浅对流激发的改进,可对GRAPES-Meso的24 h降水预报技巧的提高和2 m气温偏差的减小等产生不同程度的正影响。