四川盆地暴雨对初值敏感性的模拟研究

本文基于区域暴雨数值预报模式AREM,针对2007年7月发生在四川地区的多次强降水过程进行数值试验,检验了NCEP和站点资料(STN)初始分析场资料预报结果,发现由于台站资料稀少,NCEP资料在四川地区的评分较高。讨论了四川盆地降水对初值的高度敏感性,揭示了四川盆地降水对初值中各个物理量场的不同敏感性,其中,降水对初值中湿度场的响应最为显著。初值不仅决定着降水的范围和强度,还对降水的发生时间产生明显影响。      

AREM初值敏感性试验及误差分析

本文基于区域暴雨数值预报模式AREM,对2008年7月四川地区的整月天气过程进行数值模拟试验,分别采用台站常规报文资料、T213预报场资料和以T213资料为背景场,融合常规报文资料3种初值,发现得到的模拟结果差异很大,其中以台站常规资料为初值模拟的降水最接近实况。和台站资料相比,T213预报场资料在四川盆地中西部中低层大气的湿度偏大,温度偏高,风场偏强,而位势高度偏低,直接导致了模拟的降水偏强。这些初值的差异随着积分时间逐渐变小,通过对比逐时降水发生发展过程,发现降水的差异与湿度的调整最为吻合,初值中各个量场对模拟结果都有一定的影响,其中水汽场的影响最为显著,位势高度场的影响最弱。通过比较不同时次初值的模拟结果还发现,0000UTC时刻大气系统相对稳定,故以此为初值模拟的降水比从1200UTC时刻开始模拟的降水更合理。模式模拟的前24h降水比后24h降水的效果更好,一方面说明临近预报的准确度更可靠,另一方面也反映积分前期模式对初值的响应相当敏感。      

初值不确定性对暴雨数值预报影响的初步研究

为了研究初值不确定性对我国南方暴雨数值预报的影响,依据历史降水资料的统计分型,选取华南暴雨型、江淮暴雨型和黄淮暴雨型等三类型中具有代表性的暴雨过程,采用AREM模式以不同资料分析场(常规观测资料、NCEP和ERA40同化分析资料)作为初值进行暴雨预报对比试验。试验结果表明,对于各类型暴雨,不同资料初值的差异都会引起暴雨数值预报结果的较大差异;在此基础上,采用经验正交函数(EOF)分析方法,分析了各类暴雨初值误差及其变化信息,从中提取出主要的误差分量,并对这类误差的数值预报影响进行了敏感性试验和预报验证,结果显示,寻找和消除主要的初值误差,对改进暴雨数值预报结果具有重要作用。     

华南暖区暴雨预报的模式初始场质量敏感性分析北大核心

本文利用高分辨率中尺度数值预报模式WRF和两组再分析资料,在研究不同模式初值对华南暖区暴雨预报质量差异明显的基础上,利用合成初值方法进行了模式初值对暖区暴雨预报的敏感性数值试验研究,讨论了模式初始场关键物理量对暖区暴雨预报质量的影响,重点开展了模式初值湿度场质量对华南暖区暴雨降水预报的敏感性分析。结果表明:模式初始场质量的较小差异,可显著影响本次华南暖区暴雨预报的降水强度、降水落区以及降水发生时间等的质量。初始水汽场对暖区暴雨预报影响最大,也最为敏感,是准确预报对流单体的发生发展以及地面强降水的基础。风场和温度场对暖区暴雨预报的影响相对较小。对流层低层较强的风速辐合是本次暖区暴雨强对流单体触发、生成和加强发展以至产生暖区强降水的物理基础。     

L波段雷达发生丢球的原因及解决办法

1 初值不确定性对暴雨数值预报影响的初步研究 《暴雨灾害》 2007年 第1期 徐幼平 北京应用气象研究所 100029 摘要：为了研究初值不确定性对我国南方数值预报的影响，依据历史降水资料的统计分型，选取华南暴雨型等三种类型中具有代表性的暴雨过程，采用AREM模式以不同资料分析场（常规观测资料、NCEP和ERA40同化分析资料）作为初值进行暴雨预报对比试验。     

不同对流参数化方案和初值场组合对四川两次暴雨影响的数值模拟

针对2004年9月2~6日四川盆地东北部一次持续性暴雨过程和2004年6月30日成都地区暴雨过程,利用MM5中尺度数值模式,进行了Grell、Kuo、KF及BM四种积云对流参数化方案与T213模式分析值及NCEP再分析值两种初始值组合的数值试验,分析了不同积云方案和初值组合的模拟性能。比较结果表明,MM5模式较好地再现了这两次强降水过程。在同一模式中,不同对流参数化方案和不同初值组合在降水落区和强度模拟上存在一定程度的差异。初步模拟表明NCEP资料模拟的降水强度较T213资料模拟的降水强度偏弱,但降水落区较T213资料模拟的更接近实况,T213资料模拟的降水空报现象较严重。以T213资料模拟得到的高度、温度场都较NCEP资料更有利于影响系统的加强,模拟的湿度场、散度场和垂直运动场都较NCEP资料更有利于强降水的发生。相对而言,NCEP资料模拟结果更接近实况,Kuo和Grell方案对初值表现出更为敏感。     

四川盆地一次暴雨过程的初步分析

利用NCEP1°×1°再分析资料、结合多种数值预报产品对2007年7月27-29日发生在四川盆地的大范围暴雨过程进行了分析。结果表明：这次暴雨环流不同于四川盆地常见的四种基本类型,主要表现为500hPa中高纬度为两槽一脊并在贝加尔湖南侧伴有大范围阻塞高压,西太平洋副热带高压588线西端位于114°E附近,同时河套附近的冷涡为此次降水的发生补充了冷空气。大气低层伴有西南低涡,云南、贵州、四川一带维持一支8-12m／s的西南急流;高层辐散、低层辐合的垂直配置及暴雨区维持的垂直环流是此次暴雨发生的动力条件;暴雨区的降水中心变化,与垂直环流的上升区域位置变化有密切关系：欧洲数值预报产品对此次暴雨发生的环流形势预报效果较好,具有很好的预报参考价值,但数值预报产品对降水量级的预报误差较大。     

2005年西南区域集合预报系统试验与检验

在2004年利用MM5模式构造西南区域集合预报系统的基础上,2005年增加了多初值扰动,并在2005年汛期进行了准业务试验。对四川区域152个站的降水检验表明,集合预报对四川区域内小雨到暴雨量级的降水预报有明显的预报技巧,对大暴雨的预报技巧不显著;在四川盆地,预报暴雨发生位置比实际发生区域略偏西、偏北;对于小雨到暴雨量级的降水,集合预报优于T213和大部分集合预报成员。     

2005年西南区域集合预报系统试验与检验

在2004年利用MM5模式构造西南区域集合预报系统的基础上,2005年增加了多初值扰动,并在2005年汛期进行了准业务试验.对四川区域152个站的降水检验表明,集合预报对四川区域内小雨到暴雨量级的降水预报有明显的预报技巧,对大暴雨的预报技巧不显著;在四川盆地,预报暴雨发生位置比实际发生区域略偏西、偏北;对于小雨到暴雨量级的降水,集合预报优于T213和大部分集合预报成员.     

GRAPES_GFS不同湿物理过程对云降水预报性能的诊断与评估

积云对流和云微物理是数值天气预报模式中最为重要的两类湿物理过程,它们共同影响云和降水的预报性能。通过采用CMAP降水资料和MODIS、MLS及Cloud Sat卫星云观测资料对全球中期数值预报模式GRAPES_GFS中这两类湿物理过程参数化方案的不同组合所预报的降水场和云宏微观场进行诊断和评估,以揭示其对云和降水的预报性能。结果表明:(1)云微物理方案是中高纬度地区总降水预报差异的主因,三种云微物理方案预报的降水强度为SINCEP3NCEP5。赤道及低纬地区降水差异主要是由积云对流方案引起的,KF_SI组合与CMAP降水最为一致。(2)SI方案和NCEP3方案在中纬度地区格点降水要显著多于混合相云NCEP5方案;与SAS方案和KF方案相比,BM方案使与其组合的云方案产生的格点降水明显偏少。(3)BM方案产生的对流降水要明显多于SAS方案和KF方案,中高纬地区SAS方案和KF方案预报的对流降水基本一致,在低纬地区SAS方案对流降水最少。(4)NCEP5方案预报的云顶温度与MODIS观测吻合较好,NCEP3方案和SI方案预报的云顶温度要较实况偏暖。三种对流方案预报的云顶温度冷暖关系为SASBMKF,BM和KF预报的云顶温度与实况较为接近。(5)NCEP5方案预报的积分云水与卫星观测最为接近,两种简冰方案显著偏少,尤以SI方案偏少最多。SAS和KF方案能较好的预报积分云水的空间分布,但其量值较观测偏大,BM方案预报的积分云水在低纬度地区偏少明显。(6)所有方案组合预报的卷云较MLS卫星观测显著偏少,混合相云方案对卷云预报较简冰方案具有一定优势,BM方案偏少最显著。(7)全球平均而言,KF对流方案和NCEP5云微物理方案对GRAPES_GFS的云和降水预报性能较其他降水物理方案具有一定优势。     

川西高原持续性暴雨特征和水汽输送

利用常规资料、NCEP FNL分析资料和HYSPLIT模式,对2008—2017年川西高原持续性暴雨过程的时空分布、环流分型、水汽源地和输送路径进行分析。结果表明:①2008—2017年川西高原单站持续性暴雨的总频次为337次,在21次区域持续性暴雨中,位于高原与盆地过渡区的泸定、康定、汶川出现持续性暴雨次数最多;②7月发生频率最高,持续时间多为3～4天;③将影响川西高原暴雨的环流分型为两槽一脊型、一脊一槽型、西风槽型和偏西气流型,其中孟加拉湾气旋影响有16例,6—7月个例都有孟加拉湾气旋的存在;④川西高原上空气团主要通过4条路径进入,源自北大西洋、地中海和伊朗中北部的西北路径占比29%,源自里海到咸海之间地区的东北路径占比17%,源自热带印度洋洋面的西南和东南路径各占比43%和11%,偏北路径的空气质点起始高度比偏南路径的高,相应的温度和水汽含量也偏低;⑤将水汽输送分为"S"型、偏西气流型和偏南气流型3个类型。     

四川地区短时强降水事件时空演变特征研究

利用四川地区自动气象站逐小时降水观测资料,分析了2010~2019年5~9月短时强降水事件24h累计降水量、频次和强度的时空分布特征,探讨了短时强降水事件发生的频次、极值分布及其与地形、海拔高度等的关系。结果表明:四川地区平均24h累计降雨量基本在50mm以上,盆地东北部、西南部、南部及阿坝州东部甚至超过100mm,最大值出现在广安,达175mm。四川地区短时强降水事件开始时间的日变化特征表现为“V”型结构的夜间峰值位相,事件持续时段多为傍晚至凌晨,时长可达10h以上,最长甚至可持续22h。在强降水事件极值的日变化上,极大值频次和降水量呈单峰结构,在03时达到最大,其后逐渐减小至15时达到谷值,而后再次增大;降水强度呈弱双峰结构,分别在04时和16时达到谷值,13时和18时达到峰值,其日变化呈“增-减-增-减”的特征。四川短时强降水事件与复杂地形有密切的关系,5~6月事件活跃区在四川盆地中部,7月在盆地西部的龙门山脉一带,8月在雅安、乐山附近,9月在盆地北部且频次明显减少;短时强降水事件的最大小时雨强可达80mm以上,出现在7~8月的盆地西部龙门山一带和南部地区。短时强降水事件随着海拔高度的增加,发生频次和日数逐渐减少,海拔2000m以上地区基本无强降水发生日出现( 峨眉山气象站例外)。      

GRAPES千米尺度模式在西南复杂地形区降水预报偏差与成因初探

利用2019年夏季（6—8月）西南复杂地形区地面观测站逐时和逐日降水量观测数据,从降水量和降水频率入手,对同期GRAPES-Meso 3 km业务模式短期（36 h以内）降水预报性能,特别是在不同典型地貌区—四川盆地子区、云贵高原北部子区和南部子区、青藏高原东缘山地子区的预报偏差进行细致评估与分析。结果表明:（1）GRAPES-Meso 3 km模式能合理地刻画出西南复杂地形区夏季日降水和日内尺度降水的主要特征,以及小时降水频次-强度的基本关系。（2）在各子区,模式日降水量（频率）预报表现为清晰的正偏差,正偏差在盆地子区最显著,为观测值的1.1倍（0.3倍）;日降水量正偏差主要由强降水日降水量预报偏大引起,但频率正偏差在云贵高原南、北子区与其他两个子区不同,主要是中小雨日数预报偏多的贡献;强降水（中小雨）落区预报存在明显（轻微）偏大倾向,强降水预报落区偏大频率在青藏高原东缘山地子区最高,达82.8%,在云贵高原南部子区最低,为53.6%。（3）日循环上,各时次小时降水量（频率）预报整体偏大,且主要正偏差出现在观测的夜雨峰值时段,其中海拔1200 m以下区域的降水频率正偏差从夜间峰值区延续到中午,模式偏强的日降水量预报往往表现为日内偏长的降水时长或小时降水空报。（4）诊断分析显示,模式在四川盆地区突出的夏季日降水预报正偏差是模式对流层低层在云贵高原南-东南侧偏强的西南风预报与西南地区特殊地形结合的产物。      

一次对流性强降雨过程的雷达特征分析

采用新一代多普勒雷达探测资料和自动站雨量资料,针对2008年9月22~23日夜间四川省北川附近的强降雨天气过程,基于反射率因子、液态水含量、体扫雨量等资料,对四川盆地内对流性强降雨天气的雷达回波特征进行了深入分析,分析表明,①四川盆地内对流性强降雨天气的强风暴单体具有前倾、低质心、悬垂结构等特征,且引起强降雨的强对流风暴移动缓慢。②低仰角反射率因子强度与雨强有较好对应关系,2.4~6.0度仰角的回波强度越强,降雨强度也就越强,当2.4度仰角的回波强度超过50dbz时,将出现雨强>1mm/分钟的短时强降雨。③四川盆地内产生对流性强降雨的强对流风暴在其生消过程中有一个回波强度质心下移的过程,而当6.0度仰角的回波强度下降迅速时,降雨强度也相应地趋于减弱。④四川盆地内产生对流性强降雨的强对流风暴雷达回波特征有较明显的跃增现象,当低仰角的回波强度增率≥14dbz/体扫,垂直液态水含量增率≥10 kg/m2时,20~30分钟后强降雨产生,可作为短时强降雨预警指标。      

1981—2000年四川夏季暴雨大尺度环流背景特征

利用四川盆地及周边地区1981—2000年逐日降雨量资料和ECMWF逐日4次再分析资料,合成分析近20 a发生在四川夏季的22次典型暴雨过程的大尺度环流背景特征。结果表明,四川夏季暴雨的发生具有显著的轴向分布性和区域移动性特征。西伸的西太平洋副热带高压、北上东进的伊朗高压及高原东部的弱高压、活跃的孟加拉低压和影响四川北部的中高纬长波分裂的低压槽共同作用形成了四川暴雨发生阶段的特殊的＂鞍＂型大尺度环流背景。在＂鞍＂型大尺度环流背景下,有利于西南支孟加拉湾水汽和南海水汽输送在四川盆地形成低层辐合,同时在高层形成西南—东北的轴向急流辐合带,水汽输送散度负的大值区即为暴雨发生的主要落区。此外,四川北部在两高压相夹下,有利于高纬度大尺度的两高一脊环流调整产生的弱槽携带冷空气影响四川盆地,形成高层弱冷干与低层强暖湿的强垂直对流不稳定。对比40 a四川夏季平均环流可知,导致四川夏季暴雨发生的＂鞍＂型大尺度环流背景特征极为显著,具体表现为：西太平洋副热带高压西伸到110°E附近,青藏高原西侧伊朗高压偏北、青藏高原高层南压高压偏东,而高原低层有弱高压,四川北部冷槽显著偏南。     

四川盆地西部暴雨对初始水汽条件敏感性的模拟研究

基于区域暴雨数值预报模式AREM, 针对2003年8月发生在四川盆地西部的多次局地强暴雨过程, 通过数值试验, 讨论了川西暴雨对初始水汽条件的高度敏感性, 揭示了川西暴雨过程独特的局地水汽循环特征。初始水汽条件不仅决定着暴雨的强度, 还对最大降水发生时间产生明显影响, 从而决定模式对降水日变化的模拟效果。局地初始水汽偏大, 不仅导致24小时降水总量的迅速增加, 甚至空报暴雨, 还使得主要降水时段明显提前, 使夜雨变为昼雨。局地初始水汽减少不仅会显著减小降水量, 甚至会致使暴雨消失,还会使主要降水时段滞后。     

2003年8月“巴蜀夜雨”过程的模拟和分析研究

结合中尺度数值预报模式AREM的数值试验和观测资料分析,对2003年8月川西地区的9次夜雨过程进行了模拟研究和综合分析.结果表明,在一定环流背景下,川西地区特殊地形引起的沿坡地的辐合上升运动和下垫面提供给低层大气的热通量所导致的大气层结不稳定,对川西夜雨的形成和发展有重要影响.白天,随着陆-气通量交换的增加,低层大气的温度和湿度逐步升高,并在午后达到极值.与此同时,低层偏南暖湿气流在盆地西部由于气旋性弯曲而形成的东北风在午后逐渐加强,这支气流在盆地西部被地形阻挡,产生爬升运动.辐合上升将低层高温高湿的大气向上输送,使得大气不稳定层结的厚度以及强度都增加;日落以后,低层大气的相对湿度随着气温的降低而增大,容易饱和而形成凝结,同时大气中积累了相当可观的对流有效位能,低层辐合抬升等因素容易触发不稳定能量释放,造成对流性夜雨天气.强烈的对流辐合运动需要周围大气的入流补偿,促使偏东风气流增强且向高空伸展,这令辐合抬升作用进一步增强.     

Warm season heavy rainfall events over the Huaihe River Valley and their linkage with wintertime thermal condition of the tropical oceans

Warm season heavy rainfall events over the Huaihe River Valley (HRV) of China are amongst the top causes of agriculture and economic loss in this region. Thus, there is a pressing need for accurate seasonal prediction of HRV heavy rainfall events. This study improves the seasonal prediction of HRV heavy rainfall by implementing a novel rainfall framework, which overcomes the limitation of traditional probability models and advances the statistical inference on HRV heavy rainfall events. The framework is built on a three-cluster Normal mixture model, whose distribution parameters are sampled using Bayesian inference and Markov Chain Monte Carlo algorithm. The three rainfall clusters reflect probability behaviors of light, moderate, and heavy rainfall, respectively. Our analysis indicates that heavy rainfall events make the largest contribution to the total amount of seasonal precipitation. Furthermore, the interannual variation of summer precipitation is attributable to the variation of heavy rainfall frequency over the HRV. The heavy rainfall frequency, in turn, is influenced by sea surface temperature anomalies (SSTAs) over the north Indian Ocean, equatorial western Pacific, and the tropical Atlantic. The tropical SSTAs modulate the HRV heavy rainfall events by influencing atmospheric circulation favorable for the onset and maintenance of heavy rainfall events. Occurring 5 months prior to the summer season, these tropical SSTAs provide potential sources of prediction skill for heavy rainfall events over the HRV. Using these preceding SSTA signals, we show that the support vector machine algorithm can predict HRV heavy rainfall satisfactorily. The improved prediction skill has important implication for the nation’s disaster early warning system.     

盛夏四川盆地西部地区降水年际变化及其对应的环流异常

利用7、8月全国756站站点降水资料、NCEP/NCAR再分析资料的月平均资料,研究了盛夏四川盆地西部地区降水年际变化的基本特征及其对应的环流异常,并分析了该地区与江南地区降水年际变化的关系及其对应的700 hPa环流异常。结果表明：四川盆地西部地区盛夏降水偏多年,四川盆地上空为显著的南风异常,说明西南涡较常年活跃,同时西太平洋副热带高压偏北;而降水偏少时,上述环流异常符号相反,但更加明显,说明西南涡明显弱于常年,西太平洋副热带高压偏南。此外,四川盆地西部盛夏降水年际变化和我国西北、华北地区降水呈明显的正相关关系,而与江南地区降水有明显的负相关关系。这些关系与对流层低层环流异常有关。