不同初始场资料对台风“桑美”数值模拟的影响

以2006年超强台风"桑美"为个例,分别以GFS(全球预报系统)再分析资料和JMA(日本气象厅)区域客观再分析资料为初始场,利用中尺度模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)对台风"桑美"进行高分辨率数值模拟,分析不同初始场资料对台风内部结构和移动路径的影响。结果表明:对于500hPa高度场和850hPa水汽、风场等预报,GFS再分析资料和JMA区域客观再分析资料均能较好地把握台风整体的流场形势。从700hPa风场、近地面风速、降水、雷达反射率、最小海平面气压和最大风速等模拟效果来看,JMA区域客观再分析资料均优于GFS再分析资料。对于台风路径的预报,前15h内JMA区域客观再分析资料较GFS再分析资料要好,而15h之后,以这两种资料作为初始场的台风预报路径与实况均有较大偏差。     

辽宁地区ECMWF模式气温预报检验及误差订正研究

利用2016—2018年ECMWF细网格模式12—36 h内2 m温度预报产品,选取辽宁地区65个城镇站点观测资料,评估预报产品在不同季节的预报准确率,并按季节分析固定误差订正方法和最优滑动周期订正方法对提高准确率的作用。结果表明：ECMWF模式预报产品对辽宁地区气温预报的准确率表现为,ECMWF模式最高气温冬季预报最优(城镇站点预报准确率为81.5%),最低气温夏季预报最好(城镇站点预报准确率为84.3%);采用最优滑动周期订正后,2016—2018年辽宁地区的最高气温和最低气温准确率较ECMWF模式自身分别提高了19.7%和20.5%,最低气温的预报准确率提高程度优于最高气温;在整个空间分布中,ECMWF模式对辽宁中部平原地区最高(低)气温预报准确率高于东、西部地区,辽宁东北部和西南部以及东南部的长白山余脉影响区域准确率明显低于其他区域。同时,在各季中,最高气温和夏季最低气温的订正预报能力优于其他季节;在地面晴、雨两种特征下,对辽宁地区24 h气温预报进行订正检验表明,该检验结果对辽宁地区最高(低)气温订正有一定补充作用,尤其是冬季降水出现时,最高气温预报补充订正效果最为显著。     

数值模式对强台风“菲特”登陆期间预报能力评述

基于自动站观测和ECMWF再分析资料,针对中国气象局上海台风研究所区域高分辨率台风模式(Shanghai Tropical Cyclone High Resolution Analysis and Prediction System,STI-THRAPS)和业务常用的4个数值模式,即欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,EC)全球模式,美国全球预报系统(The Global Forecast System,GFS),日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)全球模式和我国T639(T639L60)全球模式,对1323号台风"菲特"登陆过程的预报性能进行了综合检验评估。结果显示:对暴雨以上的强降水预报STI-THRAPS有明显优势。仅有该模式对超过500 mm的极端降水做出预报,且各项评分均好于全球模式,漏报率也明显优于其他模式。对暴雨以下的降水预报各个模式差距不大。美国GFS和STI-THRAPS较好地预报了大风区,STI-THRAPS预报的风场与实况的空间相关程度最高。从漏报率上来看,STI-THRAPS模式的风场预报具有明显优势。虽然预报最大风速偏大,但是STI-THRAPS在24 h后的路径预报有较大优势。     

ECMWF模式对2020年冬季广东气温预报的时空检验

利用2020年广东省冬季气温观测资料、业务常用评分方法对ECMWF模式24～48 h预报时效内的最高、最低气温预报进行检验评估.结果表明:(1)ECMWF模式较好预报了气温的时间变化趋势,日最高、最低气温预报平均绝对误差分别为1.95和1.42℃;(2)ECWMF模式最高气温预报普遍偏低,最低气温预报误差普遍在2℃以内...     

榆林2017年7月26日区域性大暴雨数值预报降水检验及误差分析

采用2017年7月25日08时—26日08时地面观测资料与欧洲中期数值模式(ECMWF,简称“EC”)、中国气象局全球中期数值模式（GRAPES_GFS,简称“GFS”）和日本气象厅数值模式（简称“JMA”）的降水预报进行对比,分析各模式对此次区域性大暴雨过程的预报性能,并将各模式预报的环流形势、物理量场与NCEP1°×1°再分析资料做对比,分析模式降水误差的产生原因。结果表明：EC对降水量预报较好,达到大暴雨量级;GFS降雨量级预报为暴雨,中心位置比EC更接近实况;JMA中心位置预报最好,但降雨量与实况相差较大。各模式均为20时预报优于08时预报,且随着预报时效的临近,预报结果更接近实况。EC预报的低层切变、垂直速度中心、水汽通量散度大值区和假相当位温能量舌均偏北,因而预报的降雨区域偏北。GFS预报低层辐合、θse相对大值区、垂直上升运动中心均明显偏西,故降水大值区在内蒙地区,垂直运动次上升中心对应榆林上空降水中心。JMA的各因素均与实况位置一致,降水中心预报在各模式中最接近实况,由于低层气流较弱以及弱的水汽辐合,导致降水量预报与实况相差较大。     

自动站资料在WRF 3DVAR中的同化敏感性试验

为了了解国家级地面自动观测站不同观测要素对数值预报作用,利用WRF三维变分同化系统对自动站资料的不同观测要素开展同化＆预报试验。两个月的数值预报检验结果表明：1）只同化自动站温度观测对位势高度、温度和相对湿度场预报的影响作用最大,且主要为负作用,而同化气压或风向风速观测对上述要素预报影响作用比同化温度小,但会改善位势高度预报和部分温度预报,对相对湿度预报改善作用不明显;2）对于降水预报,同化风向风速方案的评分结果最差,同化温度的方案次之,同化气压的方案可以改善24h降水预报结果。由此看出用WRF 3DVAR同化地面观测资料时,气压观测十分重要,同时也说明要想用好地面观测资料,让其为数值预报提高发挥最大作用仍需开展很多研究工作。     

3个全球模式对近地层风场预报能力的对比检验

为了使检验的预报风速具有可比性,首先利用WRF模式对3种常用全球环流预报场(ECMWF、GFS、T639)在中国区域进行4个典型月的10 km水平分辨率的降尺度计算,再利用中国400座测风塔同期观测资料对24 h内70 m高度的风速预报性能进行了对比检验。结果表明:(1)从4个典型月的全风速检验情况来看,ECMWF预报效果略好于GFS,T639稍差,但三者做简单的集合平均可获得最优的预报结果;(2)3种全球预报场降尺度后的预报风速误差平面分布比较相似,整体来看,内蒙古、东北和沿海部分区域误差较小,内陆地区误差较大,尤其在高原和内陆复杂地形下预报效果不佳;(3)从预报风速在4个风速区间的平均检验情况来看,在(0,3]m·s-1和(3,15]m·s-1区间内,ECMWF的TS评分略好一些,在(15,25]m·s-1区间GFS的TS评分最高,在25 m·s-1以上ECMWF具有明显优势;(4)在(3,15]m·s-1区间,3种全球环流预报场的风速预报误差平均在35%左右,ECMWF略好于GFS,GFS略好于T639;(5)从各测风塔点位最优预报效果的全球场统计情况来看,在(3,15]m·s-1区间内,有55.5%的点是ECMWF效果最优,24.8%是GFS最优,19.7%是T639最优。     

基于多模式降水量预报的浙江省统计降尺度研究

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国全球集合预报系统(GFS)、日本气象厅(JMA)3个中心3~96 h预报时效的降水量预报资料,以及浙江省1957个高密度的自动站观测资料,对数值模式预报结果进行统计降尺度处理。首先利用线性回归方法对插值后的预报结果进行降尺度订正,然后把3个数值预报的降尺度结果进行消除偏差集合平均,最后得到多模式集成的降水量预报场。结果表明,统计降尺度订正后的预报结果比直接插值更加准确,多模式集成的预报效果优于单模式结果,其改进效果随预报时效的延长减小。     

ECMWF业务预报模式地面气温预报的不一致性特征研究

为探讨ECMWF业务预报模式(以下简称ECMWF)的地面气温预报不一致性问题,本文利用2015年12月1日—2016年11月30日业务预报中常用的地面气温预报数据,研究ECMWF地面气温预报产品在不同季节里的不一致性指数分布及变化特征。结果表明:各个季节不一致性指数有不同的特点,冬季不一致性指数最大,大值区主要分布在除华南和青藏高原外的大部分区域;而夏季不一致性指数最小,在青藏高原地区不一致性指数相对较大;春、秋两季不一致性指数大小均处于冬、夏季之间。此外,研究还发现冬季地面气温预报不一致性指数单日变化较大,而夏季较小。夏季不同起报时间的地面气温预报比较稳定。     

自动站资料在WRF3DVAR中的同化敏感性试验

为了了解国家级地面自动观测站不同观测要素对数值预报作用,利用WRF三维变分同化系统对自动站资料的不同观测要素开展同化&预报试验.两个月的数值预报检验结果表明:1)只同化自动站温度观测对位势高度、温度和相对湿度场预报的影响作用最大,且主要为负作用,而同化气压或风向风速观测对上述要素预报影响作用比同化温度小,但会改善位势高...     

中国区域3种数值模式的地面气象要素预报初步评估

ECMWF 和 GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)预报产品是国内目前主要的应用服务产品.为了了解ECMWF和GRAPES预报产品的性能,使用户在实际应用中,根据需求可选择性地应用上述预报产品,本文利用中国气象局2421个国家级自动站和81...     

利用无人机探测台风海鸥的气象要素特征

2008年7月18日对0807号台风海鸥进行了无人机探测工作。该次探测为中国大陆首次利用无人机直接向台风中心方向飞行, 进行台风基本气象要素的探测。无人机对台风海鸥进行了近4 h的飞行探测, 飞行高度为500 m, 距台风中心最近距离为108.4 km, 成功获得了探测时段内的温度、气压、相对湿度、风向、风速及海拔高度等基本气象要素数据。结果表明:气压和海拔高度呈显著性相关 (r=-0.98);距离台风中心越近, 气压越低, 风速越大, 温度也呈明显下降趋势; 地面至300 m的平均温度梯度为-1.02 ℃/100 m, 300~500 m的平均温度梯度为-0.46 ℃/100 m, 近地面的温度随高度变化较大; 探测时段内, 风速最大值为22.3 m/s, 平均值为15.1 m/s。     

桂林城区大气能见度与颗粒物浓度和气象因子关系研究

利用2015年1月至2017年6月桂林国家基本气象站能见度、相对湿度、气温、气压、降水等气象要素和PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0颗粒物质量浓度资料,分析桂林城区大气能见度与颗粒物浓度和气象因子之间关系。结果表明：桂林城区大气能见度和PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0呈对数关系,相关系数分别为-0.341、-0.461、-0.509,颗粒物对大气能见度影响在相对湿度为60%—70%时最为显著。在各气象因子中,大气能见度与风速的相关性最好,其次为相对湿度,与风速呈二次函数关系,与相对湿度呈幂指数关系,与温度相关性较小,与气压在秋冬季节呈正相关,相关系数冬季可达0.301,但在春、夏季节相关性不显著;利用颗粒物浓度和气象要素建立8种大气能见度非线性统计回归模型,比较后发现利用PM_1.0、风速、相对湿度、气温等因子建立的不同季节大气能见度拟合公式在实际检验中效果最优,能较好地模拟桂林地区大气能见度的变化。     

基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报

利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)和英国气象局(UKMO)5个模式预报的结果,对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究。结果表明,卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均(BREM)和单模式的预报,但是对于地面气温和降水,其预报效果也存在一定的差异。在中国区域2 m气温的预报中,卡尔曼滤波的预报结果最优。而对于24 h累积降水预报,尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM,但随着预报时效增加,其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当,改进效果不明显。卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优,预报效果更佳且稳定。     

大连自动站与人工站观测数据的差异对比分析

利用2005—2006年大连自动气象站与人工站观测的温度、气压、降水、相对湿度、0 cm地温和风速风向等资料,对其差值、粗差率、一致率和风向相符率等进行对比分析。结果表明：自动站与人工站气温、本站气压、降水和0 cm地温观测差值较小,其准确度能够满足日常业务使用;而相对湿度、10 min与2 min风速和风向相符率观测差值较大,距离正常业务使用有一定的距离。因观测数据采集方法不同、感应器所处的环境不同、观测仪器原理不同、观测样本不同、观测时间的差异和人为因素的影响是造成对比观测差异的主要原因。     

部分地面要素历史基础气象资料质量检测

为深入了解地面基础气象资料中存在的问题,进一步提高资料质量,综合利用国家级和省级气象资料部门存储的1951—2009年2474个国家级地面气象站观测的气温、气压、水汽压、相对湿度、风向、风速、降水量7种要素信息化基础数据,检测并分析了数据中存在的问题。结果显示:国家级和省级气象部门存储的资料中均存在大量与实际观测数据不符的信息化问题,包括资料的替代问题、要素数据类似缺测问题以及数据录入错误等;还存在国家级和省级气象部门保存的基准基本站资料不一致现象,包括资料序列长短不同、对外服务时提供自动还是人工观测数据不一致、更正不同步造成的数据不同等。该文针对上述资料问题给出了详细的检测方法及检测结果。为了确保数据的正确性,有必要在此次数据质量检测经验的基础上,对所有历史月报数据文件中的所有要素观测值进行彻底检测与更正。     

基于TIGGE资料的地面气温和降水的多模式集成预报

利用TIGGE资料集下中国气象局(CMA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)和英国气象局(UKMO)5个中心集合预报结果,对多模式集成预报方法进行讨论。结果表明,多模式集成方法的预报效果优于单个中心的预报,但对于不同预报要素多模式集成方法的适用性存在差异。滑动训练期超级集合(R-SUP)对北半球地面气温的改进效果最优,但此方法对降水场的改进效果并不理想。在北半球中低纬24 h累积降水的回报试验中,消除偏差(BREM)的结果优于单个中心的预报,且此方法预报结果稳定。进一步利用滑动训练期消除偏差(R-BREM)集合平均对2008年1月中国南方极端雨雪冰冻过程进行多模式集成预报试验,结果表明,在固定误差范围内,R-BREM将中国南方大部分地区的地面气温预报时效由最优数值预报中心的96 h延长至192 h,且除个别时效外,小雨、中雨的TS评分得到明显提高。     

Validation of the Atmospheric Infrared Sounder Retrieval Products over China and Their Application in Numerical Mode

The atmospheric infrared sounder (AIRS) instrument onboard Aqua Satellite is a high spectral resolution infrared sounder. In recent years, AIRS has gradually become the primary method of atmospheric vertical observations. To examine the validation of AIRS retrieval products (V3.0) over China, the AIRS surface air temperature retrievals were compared with the ground observations obtained from 540 meteorological stations in July 2004 and January 2005, respectively. The sources of errors were considerably discussed. Based on the error analysis, the AIRS retrieved surface air temperature products were systemically corrected. Moreover, the AIRS temperature and humidity profile retrievals were compared with T213 numerical forecasting products. Because T213 forecasting products are not the actual atmospheric states,to further verify the validation, the AIRS temperature and humidity profile products were assimilated into the MM5 model through the analysis nudging. In this paper, the case on February 14, 2005 in North China was simulated in detail. Then, we investigated the effects of AIRS retrievals on snowfall, humidity field,vertical velocity field, divergence field, and cloud microphysical processes. The major results are: (1) the errors of AIRS retrieved surface air temperature products are largely systematic deviations, for which the influences of terrain altitude and surface types are the major reasons; (2) the differences between the AIRS atmospheric profile retrievals and T213 numerical prediction products in temperature are generally less than 2 K, the differences in relative humidity are generally less than 25%; and (3) the AIRS temperature and humidity retrieval products can adjust the model initial field, and thus can improve the capacity of snowfall simulation to some extent.