基于CMA-MESO冰粒子含量的雨雪相态判据应用

利用中国气象局中尺度模式(CMA-MESO)云降水物理直接输出的水凝物混合比,确定基于冰相水凝物占比的雨雪相态判据,并应用于2023年1月14—15日我国大范围降水过程的雨雪相态判别。结果表明:该判据明显改善了基于温度和高度场的厚度判据对我国东部地区雨夹雪范围判别偏大、对分散性雨夹雪漏报的问题,6～18 h时效雨夹雪预报TS评分较厚度判据提升75%～100%,24 h时效降雪预报TS评分较厚度判据提升67%;对全国雨雪范围判别合理,对小范围雨夹雪具有指示作用;对全国3～36 h时效降雨、降雪和雨夹雪预报TS评分为0.76～0.62,0.69～0.63和0.11～0.08;对降雨和降雪存在一定空报和漏报,对24 h时效雨夹雪空报明显;对相态转换过程有较好指示效果,判别代表站相态转换开始时间误差为1～2 h,对我国东部地区代表站的相态转换和雨夹雪持续时间判别优于厚度判据,基于厚度判据雨夹雪预报持续时间偏长。研究结果可为雨雪相态业务预报提供客观预报产品参考。     

山东冬半年降水相态的温度特征统计分析

采用济南和青岛1999-2011年的降水、高空和地面观测资料,研究了山东冬半年降水相态与影响系统的关系及温度垂直变化特征,获得不同降水相态的温度预报指标.结果表明:(1)降水相态变化与影响系统有关,江淮气旋和回流形势产生的大雪以上强降雪存在雨雪转换,低槽冷锋、黄河气旋和切变线(低涡)多产生中雪以下直接降雪.(2)无相态变化的降雪过程一般发生在温度较低、垂直变化单一的条件下,850 hPa以下各层均有明显温度阈值.(3)有相态转换的降雪过程中,850和925 hPa的温度对于雨、雪、雨夹雪的识别没有明显指示性,1000 hPa以下的温度最为关键,将925 hPa以下各层与地面的温度结合起来判别相态,较使用单一特性层温度更为可靠;冰粒区别于其他降水类型,在温度场上的显著特征为700 hPa的温度较高.(4)0℃层高度可用于雨雪转换指标:降雨时0℃层高于925 hPa或在925 hPa上下,当0℃层的高度降至1000 hPa上下时转为降雪.(5)雨夹雪和冰粒发生在有雨雪相态转换的降水过程中,为过渡形态,不会单独出现.     

近30a山西不同相态降水的统计特征及概念模型

利用山西省1981~2010年108站的地面降水观测数据,以降水量≥0.1 mm的日数为指标,对山西108个县市不同相态降水的时空分布特征进行了分析,结果表明:五寨(山西西北部)和陵川(山西东南部)平均降雨日数、平均降雪日数、平均雨夹雪日数都位于全省之首;30 a间山西的降雨日数和降雪日数分别以3.333 d/10 a和1.529 d/10 a的趋势减少,而雨夹雪日数则以0.34 d/10 a的趋势增多;山西区域降雪和降雨日数变化趋势的空间分布都具有西部减少趋势高于东部的特征,雨夹雪日数变化趋势的空间分布则具有东部增多趋势高于西部增多趋势的特征;朔州和忻州西部是降雪日数减少趋势最强的区域,运城是降雨日数减少趋势最强的区域,晋城是雨夹雪日数增多趋势最强的区域。应用328个多相态降水过程资料和NCEP再分析资料进行统计分析,结果表明:冷空气侵入导致中低空温度下降,0℃层高度降低是降水相态发生变化的主要原因;-3℃和0℃是山西中南部降水相态转变时850 hPa和925 hPa的临界值;3.5℃则是山西北部和高海拔地区降水相态发生转变时850 hPa温度的临界值;西北路冷空气侵入多相态降水过程,地面冷锋是降水相态的分界线,东路冷空气侵入多相态降水过程,低空切变线则是降水相态的分界线。     

江淮气旋影响下的山东降雪过程相态特征

利用常规的地面观测资料、高空探测资料、自动气象站1 h间隔观测资料、NCEP/NCAR再分析资料（1°×1°,6 h）和ERA5再分析资料（0.25°×0.25°,1 h）,针对1999—2013年山东省12例江淮气旋降雪过程,总结了降水形态类型及时空分布、相态转换等特征并讨论了降水相态“逆转”现象的物理机制。结果表明：1）江淮气旋降雪过程的降水形态种类多样,可出现雨、雪、雨夹雪、冰雹、冰粒、霰、米雪和雨凇,降水相态转换过程中,除了雨夹雪,冰粒也是一种过渡形态;2）冰雹、冰粒、霰、米雪和雨凇5种特殊降水形态最易出现在2月和3月,“雷打雪”现象亦多发于2月和3月;3）鲁东南和半岛南部地区以降雨为主,鲁西北地区多出现降雪,雷暴集中出现在鲁中的中西部和鲁南地区,尤其是鲁东南地区;4）江淮气旋降雪过程相态转换的基本形式为雨转雪,以有无明显雨雪分界线为依据,可分为“典型雨转雪”和“无明显雨雪转换”两类,二者的影响系统特点显著不同;5）范围较大的相态逆转现象易发区域在地面雨雪分界线附近,位于地面倒槽后部,走向与地面倒槽槽线走向一致。气旋生成前低层暖温度平流增强引起低层增温以及气温日变化导致的中午前后近地层浅薄增温均可引起相态逆转,上述两个因素均与地面倒槽的发展态势关系密切。     

宝鸡市冬半年降水相态精细化客观预报方法研究

为探究复杂地形下冬半年降水相态预报方法,进一步提升降水相态预报时空分辨率和准确率,利用2010—2019年冬半年(11月至次年3月)宝鸡市11个国家气象站观测资料及欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)第五代大气再分析资料,统计分析宝鸡市冬半年雨、雨夹雪和雪3种降水相态时空分布特征,筛选确定降水相态判识因子及阈值,构建降水相态精细化客观预报方法,并检验预报效果。结果表明：宝鸡市初冬-冬末时期以降雨为主,雨雪转换时期3种相态日数占比相当,而隆冬时期则以降雪为主。降水相态空间分布与地形密切相关,海拔较低的渭河两岸川塬区降雨较多,而海拔较高的南北部山区降雪较多。地面2 m气温(T₂)、850 hPa和700 hPa温度(T₈₅₀、T₇₀₀)、850～1 000 hPa和700～850 hPa位势厚度(H_850-1000、H_700-850)可作为宝鸡市冬半年降水相态组合判据,川塬区渭滨站初...     

ECMWF降水相态预报产品(PTYPE)应用和检验

运用我国2016—2018年三个冬半年(10月至次年3月)地面2515个站的天气现象观测资料,对ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的降水相态预报产品(PTYPE)(分为雨、雨夹雪、雪和冻雨四类)进行了系统性的检验评估,包括细网格确定性模式预报产品和集合预报系统概率预报产品。结果显示,ECMWF的确定性预报产品对四类降水相态的正确率普遍达到90%以上,对降雨和降雪的TS评分也较高,冻雨次之,雨夹雪的TS评分较低,预报能力有限。确定性模式对我国雨雪分界线的预报,普遍存在短期位置略偏南、中期随时效延长越来越偏北的误差特点,且对雨夹雪的预报范围明显偏小,对冻雨的预报范围明显偏大。集合预报系统从概率的角度一定程度上弥补了确定性模式的上述误差。对概率预报的检验结果显示,集合预报系统降雨概率普遍偏低,降雪概率短期偏高、中期偏低,而雨夹雪和冻雨概率普遍偏低,但是都有一定的预报技巧。集合预报系统相对于确定性模式的优势,降雨体现在较小花费损失比事件的预报上,降雪体现在较大花费损失比事件的预报上。对雨夹雪和冻雨,相对于确定性模式,集合预报系统体现出了显著的优势,尤其是冻雨,集合预报系统的优势更加明显。     

2012年3月17日北京降水相态转变的机制讨论

由于受到资料分辨率的限制,对于降水相态转变过程以及机理的认识一直不够深入.在北京地区2012年3月17日夜间的降水过程中,降水相态经历了降雨、雨夹雪和降雪3个阶段.本文利用常规探测资料以及时间和垂直方向上分辨率较高的微波辐射仪温度廓线及基于雷达探测和中尺度模式的反演资料,首先分析了上述3个降水阶段温度的垂直分布,而后讨论了导致温度差异的机制.结果表明,降雪阶段冰雪层(包含冰雪和过冷水混合层)的厚度较降雨阶段增厚并且其下边界距离地面更近.3个降水相态温度分布差异较大的层次在对流层下层特别是抬升凝结高度附近.0℃层相对于云底的高度与降水相态密切相关.在降雨阶段,0℃层在云内,雨夹雪阶段在云底附近,降雪阶段下降到云底以下.冷空气活动是造成3个降水相态温度乖直分布不同的原因,但是在不同阶段影响的方式各异.在降雨转成雨夹雪阶段,“回流”东风将冷空气输送到北京,导致边界层内降温;雨夹雪转降雪的阶段,对流层低层温度进一步降低主要缘于高空槽后冷空气的侵入.因此,在北京地区导致降水相态转变的机制是多样且复杂的.     

利用WRF模式制作东北地区冬季降水相态预报

利用WRFV3.1.1中尺度数值模式,对东北地区冬季降水相态进行预报尝试。在模式预报输出场中,通过对近地面大气层中冻结部分降水混合比在可凝结成降水的水汽混合比中的比例,来判断雨雪分界线及雨夹雪区或雨、雪过渡区。结果表明：该方法可较准确预报出降水过程中雨区、雪区和雨夹雪区的分布特征以及降水相态随时间的演变情况。降水相态数值预报产品的应用能够明显提高冬季气象预报服务水平。     

四川省降水相态识别判据研究

本文运用1981~2013年四川省156个国家级地面观测站的原始气象记录整编数据,分析了四川省雨、雨夹雪和雪三种降水相态的气候分布特征,并从地面要素和高空要素两个方面详细分析了不同降水相态对应的变量阈值,主要结论如下:(1)降雨日数的第一特征向量近些年呈现出减少趋势,第二特征向量在雅安和广元地区的降水日数有所增加,攀西地区降水日数在减少;从降雪日数的第一特征向量看,四川地区降雪日数近些年也呈现减少趋势,第二特征向量四川中部一线近些年的降雪日数有所增加;雨夹雪日数第一特征向量说明四川大部分地区雨夹雪日数近20年都在减少,阿坝州地区的雨夹雪日数在增加,第二特征向量的趋势并不明显,第三特征向量近15年盆地地区的雨夹雪日数有所增加,川西高原和攀西地区的雨夹雪日数在减少。(2)地面和高空近地层的温度(T)和露点温度(Td)对区分降水相态有较好的指示意义。盆地西部,T_850hPa对三种降水相态有较好区分;盆地南部,各要素都能很好的区分雨和雪两种降水相态,但是雨夹雪与雪并不好区分;盆地东北部,只有H_{700-第一层}较容易区分三种不同的降水相态。川西高原上,H_{500-第一层}为区分三种不同降水相态的最佳高空要素;攀西地区,T_第一层、T_600hPa、零度层高度3个要素是识别三种不同降水相态的较好指标。      

青海初秋一次雨雪天气过程数值模拟分析

利用中尺度数值模式WRFV3.6对2014年10月10—11日发生在青海省境内的一次雨雪天气进行了数值模拟及实况对比分析。研究表明,模式对造成此次雨雪相态变化降水过程的500hPa及地面天气影响系统的位置及移动路径模拟效果较好,并成功模拟出15日青海省雨雪天气过程雨带、雨雪强度中心。通过对模式每小时输出物理量的分析发现,此次雨雪相态的变化主要是由地面冷空气引起;雨雪过程的水汽来源主要为近地层的偏东气流和500hPa的偏南气流;雨雪天气过程中上升运动不强;出现降雨天气时,近地层(100 m以下)的雨水含量比较大;出现雨夹雪时,近地层有少量的冰晶含量,但未接地;出现降雪天气时,近地层雪晶及霰含量较大,并且接地;利用地面大气层中冻结部分降水混合比在可凝结成降水的水汽混合比中的比例作为降水相态判据指标,进行青海地区降水相态的预报是可行的。     

基于三种机器学习方法的降水相态高分辨率格点预报模型的构建及对比分析

冬季降水相态及其转变时间的精细化客观预报对提高气象预报和服务质量具有重要的现实意义。利用京津冀地区国家级自动气象站观测资料及网格化快速更新精细集成产品,统计分析了京津冀地区复杂地形下各类降水相态温度和湿球温度平均气候概率的分布差异及不同降水相态时网格化快速更新精细集成产品中可能影响降水相态判断的特征信息。然后将地面观测天气现象资料、复杂地形下降水相态气候特征及高分辨率模式输出产品作为特征向量,分别基于梯度提升（XGBoost）、支持向量机（SVM）、深度神经网络（DNN）3种机器学习方法建立了降水相态的高分辨率客观分类模型,并对同样条件下3种机器学习方法对雨、雨夹雪和雪3种京津冀主要降水相态的预报效果进行了对比检验,进一步提升了雨夹雪复杂降水相态的客观分类预报技巧。      

The water phase of precipitation—a comparison between observed, estimated and predicted values

The results from two projects aimed at improving precipitation products for the Norwegian Road Authorities are presented and compared in this paper: A precipitation forecast with water phase type (rain, sleet, snow) from the HIRLAM weather prediction model, and a precipitation type estimate based on synoptic observations and weather radar data. Operational forecasts of water phase type from HIRLAM are biased towards predicting too many cases with snow. This is caused by the mainly positive difference between model terrain and real topography. It is shown that additional calculations of snow melting based on temperature and humidity in the lowest model level reduce this error. The second product presented here is a precipitation type estimate based on synoptic observations and weather radar data. Synoptic observations of 2 m-temperature and dew point temperature at 3 h temporal resolution are used to estimate the water phase of precipitation at ground level. The dew point temperature is converted to relative humidity. Temperature and relative humidity are interpolated in space using a digital elevation model after deriving local vertical gradients of the two variables. The water phase is estimated and merged with the actual radar precipitation estimate every 15 min. The result is a high resolution image showing the intensity and the water phase of precipitation. A comparison to observed water phase types at the synoptic stations for the winter season 2002/2003 shows that the percentage correct is 86%. The Probability of Detection is 0.84 for rain and 0.97 for snow. For January 2002, the observed, estimated, and forecasted water phase types are compared at an independent set of precipitation stations in Southern Norway. The results confirm the good quality of the precipitation type estimate and show that the adjustment of HIRLAM water phase type to real topography improves the forecast in cases with observed rain.     

基于观测事实的四川天气现象发生空间分布特征

利用四川省145个气象台站1981～2013年连续人工观测资料,对34种天气现象发生日数和概率进行统计。结果表明:除极光外,四川省共观测到33种天气现象,露和轻雾日平均发生频率大于40%;雨和阵雨日平均发生频率大于20%;结冰、霜和雷暴日平均发生频率大于10%。露、霜、结冰、雷暴、闪电、大风、积雪、雨、阵雨、雨夹雪、雪11种天气全省各站均有发生,而雨凇、雪暴、吹雪、龙卷仅在个别站点发生。液态降水、雾、轻雾、霾、浮尘、烟幕、露均是盆地内多于高原,而混合降水、固态降水、扬沙、沙尘暴、吹雪、雪暴、雷暴、霜、大风、结冰、积雪、冰针、龙卷、尘卷风则是川西高原多于盆地。      

连云港市冬季降水天气过程对比分析

对连云港市近5 a冬季45个不同形态降水样本统计分析基础之上,利用常规天气图、物理量场以及新一代天气雷达资料,对发生在2007年冬季的三次不同形态(纯雨、雨夹雪、纯雪)降水天气过程进行了对比分析,归纳了冬季降水在物理量场及多普勒天气雷达图上的基本特征,总结了对降水形态预报具有指示意义的关键因子,同时探讨了连云港市冬季降水形态的预报着眼点,结果表明:降水区上空温度700 hPa是否低于-3 ℃、850 hPa是否低于0 ℃和地面温度是否小于3 ℃,以及雷达回波强度图上是否出现零度层亮带等,都可作为判断降水形态的重要指标.     

中国东部地区冬季降水相态的识别判据研究

基于中国东部5个冬季的地面降水观测和高空探测资料,针对不同的降水相态,对它们对应的不同温度及不同厚度进行统计分析,最终得到一组中国东部地区冬季降水相态的推荐识别判据。分析发现：由于气候背景不同,我国东部的识别判据阈值和西欧的略有差别,而北美洲识别判据在我国东部的适用性也不好;综合考虑温度因子和厚度因子的识别判据表现则更好一些。该组判据对雨和雪的判别性能较好,TS评分分别达到0.91和0.73;对雨夹雪的容忍性判别TS评分也能达到0.57;但对冻雨（冰粒）的判别效果不好,TS评分仅为0.25左右,空报率达0.70～0.80,主要原因还是识别判据的针对性不足。鉴于该类天气的复杂成因,开发该类天气的客观识别判据需要考虑更细致的大气层结状况和局地气候条件,而当地预报员的预报经验仍将发挥重要的作用。本工作的结果能为我国东部地区的相关业务预报和数值模式产品后处理提供较好的参考。     

江淮地区不同相态降水日数变化特征

基于1960—2013年106个地面气象站观测数据,对江淮地区雨、雪、雨夹雪及冻雨4种相态降水日数气候特征、月际分布、年际变化、长期趋势以及各相态降水日数与纬度、海拔高度之间关系等方面进行探讨,结果表明:江淮地区全年降雨日数为各相态降水日数之最多,空间分布上呈南多北少的分布特点,雪日数空间分布与雨日数相反,为北多南少;雨夹雪和冻雨日数主要表现为纬向差异,东部沿海少于西部内陆;在近54a中,各相态降水日数区域平均值均呈减少趋势,其中雨、雪、雨夹雪减少趋势显著;从各站点降水日数变化趋势的空间分布看,虽然各相态降水日数普遍以减少趋势为主,但冻雨显著减少的站点最少;除降雨主要出现在3—8月,其他相态的降水出现较多的时段为11月至翌年3月;4种相态降水日数中,降雪和冻雨日数与海拔高度关系最为密切,呈显著正相关,其次为雨夹雪。     

北京降水相态判别指标及检验

为提高降水相态预报准确率,以北京南郊观象台为代表站,选取1951年1月至2011年4月逐日20时至20时出现的雨夹雪日数,统计分析其月变化特征;再选取2000-2011年10月-4月08时和20时出现的雨、雨夹雪、雪个例,使用与降水个例对应时次的地面及高空常规观测数据,统计分析各层常用气象要素在各降水相态判别中的作用,并找出主要影响因子及降水相态判别指标;应用多元回归方法,建立降水相态统计预报方程,并对方程及判别指标进行检验。结果表明：雨和雪的温度、露点平均值在低层（地面到850 hPa）有明显差异,但随着高度增加其差异逐渐减小;因雨和雪的温度露点差平均值各层差异均很小,使用温度露点差很难区分降水相态;经过对2011年11月至2012年3月出现的降水相态进行检验可知,总结出的地面温度和露点判别指标以及降水相态统计预报方程均有一定的参考价值,可为今后做降水相态预报服务提供参考依据。     

基于ECMWF集合预报产品的降水相态客观预报方法

基于欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）集合预报系统的降水相态产品（precipitation type,PTYPE）,分别以HSS评分最优、TS评分最优和频率偏差最优为标准,运用最优概率阈值法,生成雨、雨夹雪、雪和冻雨4类降水相态的确定性预报产品,并与ECMWF集合预报系统控制成员及细网格模式确定性预报进行对比。最优概率阈值显示:3种最优标准下,不同相态降水最优概率阈值不同,但冻雨和降雪最优概率阈值均最大,为40%~80%,雨夹雪最优概率阈值最小,约为10%,三者最优概率阈值均随预报时效延长而减小;降雨最优概率阈值为7%~25%,随预报时效延长而增大。对比检验结果显示:最优概率阈值法明显提高了降水相态预报能力,且以HSS评分最优时预报效果最佳;最优概率阈值法有效减小冻雨空报,同时显著改善降雨和降雪预报的频率偏差和TS评分,对雨夹雪预报改进效果有限。     

深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用

利用1996—2015年中国的高空探测资料和地面观测数据,挑选发生降水的数十万个样本将其分为降雨和降雪两类事件,抽象为二分类问题,采用深度学习网络技术构建降水相态判识模型,并用2016—2017年的数据进行测试检验,针对2018年1月下旬中国一次大范围雨雪天气过程进行个例检验,在此基础上探讨了深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用。主要结论如下:基于深度学习网络判识模型的判识准确率为98.2%,雨、雪的TS评分分别为97.4%和94.4%,相应空报率为1.7%和2.0%,漏报率为1.0%和3.7%,较传统指标阈值法的判识准确率有较大提高;个例检验显示,基于实况探空数据的模型判识结果与降水相态实况在全国基本保持一致,欧洲中期数值预报中心(ECMWF)的降水相态预报产品和模型的预报结果对全国的降水相态都表现出较好的预报能力,而对雨雪分界线的预报,模型的预报结果较ECMWF总体上更接近实况。测试结果表明,模型较好地提取了雨、雪降水相态的结构特征,深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用具有可行性和一定的优势,可为降水相态的客观判识和预报提供重要技术支撑。