2012年6月东北冷涡天气长春地区WRF要素预报统计

2012年6月东北冷涡天气长时间持续影响吉林省,历史罕见。本文对此次冷涡天气中WRF3.3.1数值模式预报中的极端气温和降水要素进行检验统计分析。分析发现在此次冷涡天气中长春地区6个站点极值温度预报成绩较好,在75%到80%之间。最高气温一般预报偏高,最低气温预报偏低,站点逐小时温度预报偏差具有昼高夜低的特点,即白天预报偏高,夜间预报偏低,最高气温偏差与日照时数呈反相关,与"冷涡天气高温不高,低温不低"的预报经验一致。站点晴雨成绩出色,为78%左右,具有漏报低、空报少的特点;分级检验统计中,只有小雨降水正确率较好,分级检验空报和漏报过多。降水预报形态的主观分析发现,预报与实况落区形态上一般是一致的,但WRF预报较实况范围大,对几百公里以上的降水天气降水预报与实况很相似,但是对一百公里以下尺度的降水天气预报能力仍显不足。     

区域气候模式RegCM3在华东地区夏季的10年回报和2010年业务预报

利用国家气候中心全球海气耦合模式(BCC_CM1.0)嵌套区域气候模式RegCM3进行了近10年(1998-2007年)夏季回报及2010年华东夏季实时业务预报。从10年回报的模拟平均状况来看,模式基本能反映出中国东部夏季的平均状况,模式回报的夏季气温分布与实况较为相似,但回报的夏季降水量分布形态与实况有一定差异。使用国家气候中心六级Ps评分及简化的Ps评分对模式10年回报进行了评估。结果表明,该模式对华东地区夏季气温和降水有一定的跨季度预报能力,温度和降水10年平均Ps评分分别为69.9和60.9;对华东地区南部的气温及其东南部的降水有较好的回报效果。利用该模式进行了2010年夏季实时业务预报,预报检验表明,模式预报的2010年夏季温度距平和降水距平百分率分布与实况较为一致,夏季温度和降水的Ps评分分别为71.4和55.3;对影响较为严重的气候事件如江西降水极端偏多等也进行了准确预报。     

数值模式对2016年1月世纪寒潮过程的预报能力检验

对比检验了ECMWF和T639对2016年1月23—24日强寒潮天气过程的中期预报能力,表明ECMWF和T639 216h时效500hPa高度场的预报能刻画出西高东低的环流形势,ECMWF预报比实况偏晚,高低压中心比实况偏弱,T639预报比实况偏快,低压中心值比实况偏强,96h时效的高度场预报均基本接近实况。ECMWF 168h时效850hPa冷中心强度、气温梯度与实况相等,冷中心比实况偏东5个经度,T639 144h时效气温梯度比实况偏小,冷中心比实况偏东5个经度,48h时效的预报均与实况非常接近,等温线重合度很高。ECMWF 192h时效的海平面气压场冷高压中心位置及中心强度与实况一致,只是1060hPa及以上的区域比实况偏小。T639 192h时效的海平面气压场冷高压中心比实况偏南7个纬度,中心强度比实况偏强2.5 hPa,等压线走向及梯度与实况类似。24h内短期时效对比检验T639、ECMWF、山东WRF确定性预报（EnWRF）、WRF集合不同分位数的最低气温、最大风力和降水预报可知,WRF集合最小值预报最低气温评分最高,WRF集合较大值对大风力的预报准确率最高,Japan模式对降水落区预报较好,EnWRF很好地预报了较强降水区域,T639和ECMWF细网格对2mm降雪量预报效果较好。     

一次冷涡过程云系和降水模式产品检验分析

结合2015年6月6日冷涡前部飞机增雨降水过程,利用实测资料对国家人影模式产品进行定性检验,包括对云系和降水进行对比检验,结果表明:模式对于云系的发展演变趋势、移动方向预报与实测基本一致,但云系移动速度比实况稍慢,导致预报云带整体偏西;预报雨带的分布、降水量级与实况较为一致。     

陕西中短期网格客观预报降水产品在西安地区的检验

基于2017—2020年6—9月陕西中短期网格客观预报产品（简称DCOEF）的降水产品,采用晴雨预报准确率、TS评分、预报偏差BIAS,对其在西安地区21个气象观测站的预报效果进行检验;同时采用第99%分位值的降水量值作为测站极端降水量的阈值,进一步了解DCOEF对极端降水的预报效果。结果表明,（1）DCOEF在西安地区逐年和逐月的晴雨预报准确率均在069以上,空间分布上在西安城区、高陵、阎良、临潼和灞桥地区的晴雨预报准确率普遍在075以上,具有较好的参考价值。（2）6—9月中,9月的晴雨预报准确率可达08,各量级的TS评分明显高于其他月份,且BIAS接近于1,预报效果最好。（3）随着降水量级的增加,TS评分明显下降,小雨的TS评分最高,且时间和空间差异小;暴雨TS评分时间和空间差异明显,除9月外整体评分较低,且空报率明显偏高。（4）DCOEF对西安区域平均降水量雨带分布和强降水中心位置分布预报与实况差别较大,但能较好地反映出区域降水的时间演变趋势,与实况较为接近,只是在降水量上存在一定的偏差,预报值较实况以偏大为主。（5）DCOEF对极端降水的预报缺乏稳定性,偏差大,尤其是对短时强降水所造成的极端降水事件预报能力弱。     

WRF模式对浙江2011年夏季降水和温度预报评估及其湿过程敏感性分析

检验评估是数值天气预报的一个重要组成部分,评估结果是模式改进及其产品解释应用的重要依据。利用全省1500多个包括区域自动站在内的站点观测资料,采用要素的空间分布、时间演变和统计检验3种方法评价了WRF模式对浙江省2011年夏季（6—8月）降水和温度的整体预报性能;在此基础上,进一步对比分析了不同湿过程参数化方案对梅雨典型过程的预报效果,探讨了不同微物理参数化方案和积云参数化方案对模式预报降水的影响。结果表明,WRF模式能基本预报出降水和气温的细致空间分布形态及整体演变趋势,对于主要降水落区、高温区具有较好的指示性;就浙江省区域平均而言,在实况出现较大降水期间模式预报误差较小,而在实况出现小到中雨期间误差较大,主要表现为降水量的高估和气温的低估;模式湿过程中积云参数化方案对降水影响明显,它可以导致整体雨带偏移,采用Betts-Miller-Janjic积云对流参数化方案的预报降水更接近实况。这些信息对改进模式的精细化预报能力和高分辨率数值产品的解释应用具有一定的参考作用。     

基于概率密度匹配方法的WRF模式阵风风速误差订正

为提高数值模式对阵风风速预报能力,采用概率密度匹配方法 (Probability Density Function Matching Method,简称PDF方法)对WRF模式地面极大风速预报数据开展误差订正。结果表明:①基于PDF方法订正后的阵风预报效果明显优于WRF预报结果,当实况极大风力≤5级时,两种预报结果均与实况较为一致;当实况极大风力≥6级时,WRF预报相比实况明显偏小,而PDF方法订正结果则与实况较为接近;②对比不同地形条件下两种预报结果发现,在实况风力整体偏弱的平原地区,WRF预报和PDF订正结果对极大风的预报效果均较好;在风力偏强的山区和沿江河谷地区,PDF订正结果的预报效果相比WRF预报则有明显提升;③对2017年安徽省81个国家站逐日极大风速的预报效果检验发现:预报误差和过去五年整体拟合误差基本相当,说明基于2012—2016年历史数据建立的概率密度分布函数可以代表安徽各站多年的实况和WRF预报极大风速的联合分布特征,利用PDF方法进行逐日极大风速预报具有一定的可靠性。     

2003年夏季长江三角洲甚高分辨率区域气候模拟

利用区域气候模式WRF对2003年夏季长江三角洲极端区域气候进行高分辨率模拟,通过与站点观测降水、TRMM反演降水的对比分析表明,模式较合理地模拟出2003年夏季长江三角洲降水的主要特征,模拟的夏季各月平均降水量和强降水中心位置及降水强度都与实况较接近;模拟和观测的江淮流域、长江流域及浙江南部的区域平均逐日降水序列的相关系数较高;模拟出小雨、中雨和暴雨三类不同等级的降水概率特征,对暴雨概率分布的模拟结果最好;还模拟出长江三角洲梅雨期的多次中尺度强暴雨事件,模拟的暴雨发生时间和发生区域及雨带南移、北跳与实况都很接近,但降水量略有偏差。模式合理模拟出2003年夏季高温天气较多以及受多次强降水冷却效应引起长江以南、以北地区温差较大的区域气候特征,模拟的最低、最高气温的空间分布及极大值中心与观测都较接近,最低气温模拟结果更好;还非常好地模拟出了区域平均的逐日最高、最低气温的时间演变特征,比降水更接近观测,并具有更高的时间相关系数。      

2013年汛期华中区域业务数值模式降水预报检验

为充分了解华中区域中尺度业务数值预报模式更新为WRF后的预报性能,对该模式2013年汛期24 h和48 h的累积降水预报产品,采用TS评分、预报正确率、漏报率、空报率、偏差及ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明：从日平均降水率分布来看,24 h预报的降水中心位置和强度与实况更接近,48 h的预报明显偏大、偏强;汛期总体降水检验表明,该模式的降水预报以偏大为主,随着降水量级的增大,TS和ETS评分逐渐减小,且ETS评分逐渐靠近TS;逐月降水检验结果发现,该区域汛期月晴雨预报正确率与雨日率呈正相关;通过梅雨期WRF与GRAPES_Meso的预报对比检验可见,两个模式都表现出了较好的预报性能。值得指出的是,随着降水量级的增大,WRF模式降水预报优势逐渐显现。总的来说,该模式的降水预报产品具有一定的参考价值。     

东北区域数值模式产品在天气预报业务中的检验

利用2015年大连地区7个主要气象站的地面气温、降水、风向风速和相对湿度观测资料,针对东北区域中尺度数值模式(Weather Research and Forecast,WRF)产品中常规天气要素进行检验分析,了解掌握WRF模式对不同天气要素的预报能力,以期为天气预报业务中WRF模式产品的订正提供参考。结果表明:WRF模式产品的气温预报准确率整体上08时起报的比20时起报的稍好,最低气温预报效果比最高气温稍好,且WRF模式对升温和降温的趋势预报较好,具有一定参考性。WRF模式产品的降水预报准确率相对较高; WRF模式对风向的预报准确率可以达到50%左右,而风速的预报准确率可以达到60%—70%;大雾天气的预报,可以相应参考WRF模式的相对湿度。     

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。     

GRAPES中尺度模式的广东定量降水预报检验

采用客观降水检验方法,对GRAPES中尺度模式2011年4月1日～2012年3月31日广东降水预报进行了分级降水检验、时空分布演变评估以及降水预报个例分析。结果表明:随着降水量级和预报时效提高,模式降水预报质量呈现下降趋势;模式能够对降水过程时间演变做出准确的预报,对于实况较小的降水,模式存在预报比实况偏大的问题,而对于实况较大的降水,模式存在预报比实况偏小的问题;模式不能很好预报出与地形有关的广东3个降水中心;通过对一次台风降水预报个例分析表明,模式24 h预报能较好反映雨带分布和暴雨中心。     

吉林省内WRF模式对辽源地区24小时降水预报能力检验

WRF数值气象预报模式系统是美国气象界开发的新一代中尺度气象研究与预报数值模式及同化系统,设计用于1～10km格距的模拟,为理想化动力研究以及完整物理的数值气象预报与区域气候模拟提供共同框架.文章通过已本地化的wRF模式对辽源地区降水预报进行检验分析,找出吉林省内WRF预报结果对辽源地区一般性降水、晴雨、降水量级的预报能力,得出一些有意义的结论,对数值预报本地化应用,具有一定参考价值。     

RSM模式对中国东部夏季降水模拟能力的检验

本文利用美国国家环境预报中心NCEP(National Centers for Environmental Prediction)区域谱模式RSM(Regional Spectral Model)对中国东部地区夏季降水进行了为期20 a(1984—2003年)、水平分辨率为30 km的高精度模拟,并对模拟所得降水的气候态、年际变率、逐日变化以及极端事件进行了检验,和对造成降水偏差的大气环流特征进行了分析。结果表明RSM模拟所得夏季降水的空间分布、时间变率,以及降水量值都与实况相近,也基本可以再现夏季降水的年际变率分布情况,但是模拟所得的雨带存在偏南且偏弱的特点。对于逐日降水特征,RSM模拟所得季节内逐日降水变化与实况的走势基本一致,再现了夏季降水主要集中于东部和南部的特点,模拟出了江淮地区6月日降水区随时间北抬的特点。对于极端事件,模拟和实测的夏季不同雨强的天数分布对比表明模拟与实况基本接近,但是模拟的降水日大值中心较实况偏北;极端降水指数的计算结果也表明RSM模拟的极端降水情况与实况基本一致。综上,RSM模式对中国东部地区降水有着较好的模拟能力,可以用于中国东部地区的夏季降水气候特征研究。     

NCEP CFSv2模式对川渝夏季降水次季节预测技巧评估及预报偏差分析

利用NCEP的第二代气候预测系统(CFSv2)提供的2000-2009年降水场历史回报试验资料以及川渝182个测站的降水实况资料。采用时间相关系数、均方根误差、距平相关系数、距平符号一致率以及PS评分等方法,对模式在川渝地区夏季降水以及夏季降水异常的次季节尺度预测技巧进行检验,并进一步分析了模式在概率密度和降水频次方面的预报偏差特征。结果表明：该模式对川渝夏季降水的可用预报时效为3候左右,能够较好地模拟出夏季降水的高值中心,但量级偏大。预报技巧高值区主要位于四川盆地西北部及渝东北地区,对攀西地区南部及川西高原部分地区也有一定的预报技巧。该模式也能够较好地把握川渝地区夏季降水异常偏少的趋势,有效预报技巧为2候以内。模式各时效预报与观测的降水概率密度主要集中在10 mm以下量级;模式预报各量级降水频次与实况相比均偏高得较为明显,且随着预报时效延长,偏差越大,其中偏高最为明显的是小雨频次。     

基于降水遥相关型的夏季降水模式预测改进研究

我国月—季降水分布在空间上存在类似于大气环流遥相关的空间遥相关型。本文基于中国近57年夏季降水资料研究了我国夏季降水空间遥相关型的主要空间模态特征及其年代际变化,评估并改进了BCC_CSM模式、ECMWF_SYSTEM4模式以及NCEP_CFSV2模式对中国夏季降水的预测能力。研究结果显示,中国夏季降水实况中存在华北—长江下游、华东—中国中北部、华南—长江流域、西南—东北中部等4类显著的空间遥相关型。动力模式可以预测大尺度的降水分布,而对于不同区域之间降水遥相关这种雨带细节特征的预测能力则较为薄弱,存在着较多虚假相关。为改善模式降水预测技巧,以实况中的降水遥相关型作为约束条件构建了修正方案,以此来修正模式中的降水遥相关型分布。结果显示,经过修正能够有效地改善模式对东北中部、长江下游的预测能力,4年的回报检验结果显示,模式预测的平均距平一致率从47%提高为58%;平均均方根误差从153 mm减小为120 mm;平均趋势异常综合检验（PS）评分从64提高为73。     

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。     

RegCM3模式对青藏高原温度和降水的模拟及检验

为了检验RegCM3区域气候模式对青藏高原地区的模拟能力,利用NCEP再分析资料和观测站点资料,采用三种不同的对流参数化方案,对青藏高原地区2006年夏季进行了模拟分析,并重点对温度和降水进行了细致的检验。结果表明：模式能较好地再现青藏高原地区大尺度的环流特征,具有对青藏高原地区的温度和降水分布特征的模拟能力;对于量值的模拟,三种对流参数化方案均模拟出了与实况温度一致的变化趋势,但均存在5~6 ℃的冷偏差;Grell方案模拟的降水量均大于实况,Kuo-Anthes方案对于高原地区的降水量的模拟较为接近于实况,但模式对降水量的模拟能力仍有待进一步提高。     

全球模式对华北区域性强降水中期预报能力检验

选取2010—2016年夏季华北70个典型强降水个例,根据环流形势场,将其分为低涡型、西来槽型和切变线型。然后,利用降水空间检验法(MODE方法),通过对比质心距离、轴角以及纵横比等要素,讨论了几种常规业务模式对华北地区夏季强降水的中期预报能力。结果表明:ECMWF模式和T639模式对低涡型强降水预报能力较差;当实况强降水落区范围较大时,ECMWF模式和T639模式中期预报的雨带为狭长型并呈东北—西南向,预报与实况较为一致,但两种模式预报的降水落区均较实况偏西、偏南;这两种模式对较小面积降水,其预报的降水范围较实况偏大,而对较大面积降水,预报较实况明显偏小。     

MM5、WRF-RUC及T639模式对山东沿海风力预报分级检验

为客观评价不同的数值模式对山东沿海风的预报性能,结合中国气象局降水分级预报评分办法,定义了一种风力预报分级检验办法.对MM5、WRF-RUC和T639模式在山东沿海9个精细化海区代表站的日最大风速预报进行了检验,结果发现:各模式普遍存在对于小风天气预报偏大、大风天气预报偏小的特点.T639模式风力预报偏弱,因此,对于4级以下的风预报评分较高,而对于8级以上大风几乎没有预报能力.MM5和WRF-RUC模式对于4级以上的较强风力的预报结果明显好于T639模式,其中WRF-RUC模式预报准确率稍高于MM5模式,但风力越大,各模式均漏报越多.各模式分析场以及24 h风力预报与实况的一致性检验表明:5级以下的风力,MM5和WRF模式预报风力与实况基本为一致,但对于6级以上的大风,MM5模式预报较分散,WRF模式预报更接近实况风力.综合各模式对于风力预报的平均绝对误差,WRF-RUC模式预报误差最小,具有较高的参考价值.MM5模式预报准确率稍低于WRF-RUC模式,且存在一定的不稳定性.