用近地层温差因子改进广东沿海海雾区域预报

利用2000—2011年的NCEP 1 °×1 °的再分析资料和2010—2011年的台站海雾观测资料,分析了近地层温差因子(T1 000 hPa-T2 m)与海雾发生的关系;尝试将近地层温差因子作为GRAPES模式的预报变量因子,改进广东沿海海雾区域预报。(1) 近地层温差因子与海雾发生有着比较明确的对应关系:当台站出现海雾时,近地层温差一般处于某一时间段的高值区,近地层温差负值明显减小或转为正值。这是近地层暖湿空气平流逐渐加强的结果,存在海雾发生发展的可能。(2) 广东沿海地区暖湿平流的输送具有阶段性和跳跃性,而且是不断增强的;同时,暖湿平流的向北推进与中国沿海海雾自南向北推进的演变过程相一致。(3) GRAPES模式能够较好地模拟和实现近地层温差因子,引入该预报变量因子后,海雾区域预报的准确率、Ts和Hss评分都有明显的提高。      

广东沿岸海雾决策树预报模型

利用汕头、珠海和湛江地面观测站2000-2008年1-5月的海雾历史观测资料和NCEP/NCAR FNL再分析资料,采用分类与回归树(CART)方法对海雾及其生成前24 h的海洋气象条件进行分类分析,建立了海雾决策树预报模型;并根据现有的海雾理论认识,对海雾预报规则包含的物理意义进行讨论.10次交叉检验的结果表明:采用...     

基于最小二乘支持向量机的雷暴预报初探

利用2007年和2008年南京地区NCEP 1°×1°历史再分析资料和江苏省闪电定位资料,探讨最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法在雷暴预报中的应用.将NCEP 1°×1°资料作为实况,选取了该资料与雷暴相关性较好的参数作为预报因子,而江苏省闪电定位资料则作为预报量,建立南京地区雷暴预报的最小二乘支持向量机模型,并用...     

内蒙古乌海市沙尘天气潜势预报方法研究

利用1990—2015年内蒙古乌海市逐日地面、高空气象观测资料和NCEP/NCAR FNL再分析资料,分析沙尘天气发生时各预报因子的分布特征,确定预报因子的阈值及消空指标,建立基于PP法和指标叠套法的乌海市沙尘天气潜势预报模型。通过2011—2018年逐日回报检验显示,其TS评分为0.24,准确率为89%,说明该模型对乌海市沙尘天气有较好的判别效果和较好的业务应用价值。     

二阶位涡在暴雨预报中的应用

提出并推导二阶位涡物理量,并利用美国NCEP/NCAR 0.5°×0.5°GFS的24 h预报资料,计算了东北冷涡暴雨、锋面暴雨、低槽暴雨、台风暴雨等类型暴雨500—850 h Pa二阶位涡绝对值的垂直积分,与相对应时刻的24 h累积地面观测降水量进行对比。结果表明：二阶位涡的水平分布与暴雨落区有较好的对应关系,其对观测降水具有指示预测作用。2013年6—8月华南地区（20°—35°N,105°—125°E）24 h预报的6 h累计降水量大于10 mm的ETS评分表明,二阶位涡预报降水的平均ETS评分高于美国GFS预报降水的平均ETS评分,其对降水有较好的指示作用。     

黄山冬半年云海预报研究

利用2004—2014年黄山气象站地面气象观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,分析了云海发生时气温、气压、湿度、风速等要素的垂直分布、时间演变特征,选取能够反映云海天气特征的指标作为预报因子,分析预报因子分布特征,确定其阈值及消空指标,采用指标叠套法建立了黄山冬半年各月08时云海预报模型,总体正确率为88%,T_S评分为31%。利用2015—2016年资料进行检验,总体正确率为88%,T_S评分为36%,其中3月、10月T_S评分为44%,1月T_S评分为38%,模拟结果对黄山冬半年的云海预报具有一定的参考价值。     

基于支持向量机的雷暴潜势预报初探

根据2008—2010年夏季邵阳地区的NCEP全球再分析资料(分辨率为1°×1°)和闪电定位资料,利用支持向量机(SVM)分类方法建立该地区雷暴潜势预报模型,并用测试样本检验了该模型的预报能力,同时与Logistic回归模型和Bayes判别法的预报效果进行了比较。结果表明,SVM模型的预报准确率为86.21%,虚警率为15.25%,漏报率为13.79%。对比三种模型的TSS技术评分,发现使用SVM方法建立的模型对邵阳地区雷暴预报的效果最好,评分值为0.79。因此,SVM方法所建立的模型可以为邵阳地区6 h的雷暴潜势预报提供一定的参考价值。     

基于BP神经网络的浙北夏季降尺度降水预报方法的应用

利用NCEP提供的全球空间分辨率为2.5°×2.5°、2007—2012年6—8月日平均500 h Pa高度场再分析格点资料和浙北地区158个站点观测资料,研究了不同大气环流型下局地降水与大尺度降水场之间的关系,以4种不同环流型下的预报对象和预报因子分别采用BP神经网络方法对观测资料进行逼近,得到4种空间降尺度的预报模型,分析对比4种预报模型158站逐日的降水量的预报。结果表明:神经网络模型的隐层节点数为2时,对降水的拟合效果最好;对降水的极值拟合效果中,环流分型中NW型和C型的效果优于SW型和SE型;从4种分型下的误差空间分布来看,浙北地区沿海的宁波、舟山一带的误差小于浙北其他区域;把雨量分等级后进行预测,发现模型对暴雨的预测能力最好。     

龙川县气温预报方法的建立与应用

利用龙川站2008-2012年地面观测资料、欧洲中心数值预报产品,采用常规统计预报方法（逐步回归）,将最高（低）气温实况作为预报对象,把可能影响气温变化的气象要素作为预报因子,分月建立未来24～ 72 h最高（低）气温的MOS预报方程,通过对2013年全年的检验预报表明：未来24～72 h最高（低）气温预报平均绝对误差均在2.0℃以内.     

一次天山翻山大风天气的诊断分析及预报

利用常规观测资料和NCEP 2.5°×2.5°网格再分析资料,对2009年4月16日天山翻山大风的物理机制进行了诊断分析.结果表明:高空急流、垂直环流共同作用是高空动量下传的重要动力机制,500～850 hPa较深厚的强冷平流输送是翻山大风形成的热力因子.同时得到天山翻山大风一些有益的预报指标.     

Prediction of sea fog of Guangdong coastland using the variable factors output by GRAPES model

By analyzing the NCEP 1°×1° reanalysis (2004–2008), a number of predictors (factors of variables) are established with the output from the GRAPES model and with reference to the sea fog data from observational stations (2004–2008) and field observations (2006–2008). Based on the criteria and conditions for sea fog appearance at the stations of Zhanjiang, Zhuhai and Shantou, a Model Output Statistics (MOS) scheme for distinguishing and forecasting 24-h sea fog is established and put into use for three repres...     

粤西沿海海雾天气气候特征及微物理结构研究

利用粤西12个测站2000-2010年常规气象资料及2010年3月湛江东海岛一次海雾过程观测数据,分析了粤西沿海海雾发生的天气气候特征以及湛江东海岛海雾的微物理特征。结果表明：粤西沿海年均雾日数呈西部（17．8d·a^-1）〉东部（7．7d·a^-2）〉中部（3．5d·a^-1）的特点;年际变化差异明显,除2008年外呈逐步升高趋势;年雾日数冬、春季多,夏、秋季少;一天中海雾大部分出现在02：00—08：00,这一时段雾生成的平均概率为50．8％;最多持续时间在1-3d内。海雾生成的综合气象条件主要为：气温15．025．0℃、3小时变压-3．5-2．5hPa、温度露点差0．0-2．0℃、多发风向为NNE-ESE或静风,风速≤7m·s^-1。成雾的天气形势可以分为高压型、低槽型、冷锋型、静止锋型和鞍型或均压场型5类。雾过程中各阶段能见度变化及雾滴谱分布差异较大,平均雾滴谱分布符合指数递减规律,谱型大体上呈“单峰”结构,整个滴谱明显偏向小滴一端,雾滴谱径主要出现在2～10μm。     

温州地区雾霾气候特征及其预报

利用温州8个气象站点近40年的雾日和霾日统计资料,从时间和空间两方面分析了温州雾、霾日数的气候特征和变化规律。结果表明, 1971—2008年期间,温州市区（平原）地区雾日数显著减少,洞头（海岛）地区雾日数缓慢减少,泰顺（高山）地区雾日数呈波动式缓慢增长,21世纪初有明显增多;温州地区霾日数,除泰顺（高山）地区缓慢增长外,总体呈快速增多趋势,增多开始发生在20世纪70年代后期,21世纪初霾日数显著增加,其中永嘉和瑞安增加最快。温州雾日数冬春多,夏秋少;霾日数冬季最多,夏季最少。同时,利用近年来气象部门与环保部门联合开展的空气质量预报产品,如空气污染指数（API）,建立雾、霾预报方法。统计2004—2009年间的雾、霾与空气污染指数的相关关系,并兼及晴雨天气条件,总结出包含晴雨、空气污染指数及雾、霾3要素的线性公式,作为预报雾、霾工具。经检验,效果较好,预报未来24 h雾、霾准确率达57%～66%。并通过编程实现计算机自动预报。     

Evaluation of the Global and Regional Assimilation and Prediction System for Predicting Sea Fog over the South China Sea

In the South China Sea, sea fog brings severe disasters every year, but forecasters have yet to implement an effective seafog forecast. To address this issue, we test a liquid-water-content-only(LWC-only) operational sea-fog prediction method based on a regional mesoscale numerical model with a horizontal resolution of about 3 km, the Global and Regional Assimilation and Prediction System(GRAPES), hereafter GRAPES-3 km. GRAPES-3 km models the LWC over the sea, from which we infer the visibility that is then used to identify fog. We test the GRAPES-3 km here against measurements in 2016 and 2017 from coastal-station observations, as well as from buoy data, data from the Integrated Observation Platform for Marine Meteorology, and retrieved fog and cloud patterns from Himawari-8 satellite data. For two cases that we examine in detail, the forecast region of sea fog overlaps well with the multi-observational data within 72 h. Considering forecasting for0–24 h, GRAPES-3 km has a 2-year-average equitable threat score(ETS) of 0.20 and a Heidke skill score(HSS) of 0.335,which is about 5.6%(ETS) and 6.4%(HSS) better than our previous method(GRAPES-MOS). Moreover, the stations near the particularly foggy region around the Leizhou Peninsula have relatively high forecast scores compared to other sea areas.Overall, the results show that GRAPES-3 km can roughly predict the formation, evolution, and dissipation of sea fog on the southern China coast.     

卫星云图在海岸带大雾天气监测及预警中的应用

利用2005-2010年卫星云图FY-2E、海岸带一海区出现的28次大雾天气资料和2008-2010年海岛站资料,依据大气状态方程、热力学原理,在MICAPS3．0系统下,应用云图与同步探空、地面雾区叠加图、温度场逆温层剖面及TBB值与海面温度比较,估算雾区面积、高度及秋、冬季雾区温度垂直递减率。结果表明：在环渤海地区特定的环流背景下,红外云图和可见光云图监测到的雾区分别在大连、烟台及天津一带由轻雾转为大雾,沿海岸带向北发生发展,雾区垂直厚度为400-600m,递减率为0．02-0．04℃／100m,渤海东西向温度差值为1q℃,南北向为3-5℃;辐射雾对应弱高压均压场,平流雾对应弱低压均压场;低云覆盖雾区浓雾加重,轻雾被低云叠加使得能见度降低;平流雾被锋面抬升后混合到低空水汽输送带之中,对后期降雪（水）具有指示作用。在2009-2010年海区一海岸带大雾天气预报及预警信号升级应用中效益显著,可为海岸带大雾预报因子选取及预报监测业务流程的改进提供参考。     

环渤海地区4～10天风速预报中相似预报法的应用

依据逐步相似过滤法和最小相似离度原理,利用NCEP逐日再分析资料、T213数值预报产品和环渤海72站1958—2008年地面观测站风速资料,建立不同因子组合的相似过滤方案,制作环渤海72站4～10天每日4次、日最大风速预报。通过多个相似过滤方案预报准确率检验,确定“最佳”逐步相似过滤方案。经过2007—2008年预报检验表明：每日4次风速预报中,0~2级风速的预报效果最好,4～10天平均TS评分达到67%;日最大风速预报中,3~4级4～10天平均TS评分为54.1%,5级及以上的TS评分为17.1%。在风力不太强的情况下,该方法对于中期风速预报有一定的参考价值。     

基于WRF模式的青岛近海能见度算法比较研究

采用GFS背景场资料和ADAS资料同化系统,使用WRF模式对2014—2016年青岛近海17个海雾个例进行了模拟,分析了3种能见度算法的预报效果。结果表明, FSL（Forecast Systems Laboratory）算法对于沿海站、岸基站雾的预报较SW99（Steolinga and Warner 1999）算法有优势;对于海岛站而言,SW99算法则优于FSL算法。混合算法CVIS（Combined Visibility）较单一算法预报雾准确率有所提高。3种能见度算法基本上是高估能见度的,SW99算法能见度预报均方根误差最大。另外,SW99算法对沿海站、岸基站雾开始时间预报较实况多偏晚,结束时间预报较实况多偏早,持续时间预报较实况多偏短。     

Fog Detection over China’s Adjacent Sea Area by using the MTSAT Geostationary Satellite Data

A fog threshold method for the detection of sea fog from Multi-function Transport Satellite (MTSAT1R) infrared (IR) channel data is presented.This method uses principle component analysis (PCA),texture analysis,and threshold detection to extract sea fog information.A heavy sea fog episode that occurred over China’s adjacent sea area during 7 8 April 2008 was detected,indicating that the fog threshold method can effectively detect sea fog areas nearly 24 hours a day.MTSAT-1R data from March 2006,June 2007,and April 2008 were processed using the fog threshold method,and sea fog coverage information was compared with the meteorological observation report data from ships.The hit rate,miss rate,and false alarm rate of sea fog detection were 66.1%,27.3%,and 33.9%,respectively.The results show that the fog threshold method can detect the formation,evolution,and dissipation of sea fog events over period of time and that the method has superior temporal and spatial resolution relative to conventional ship observations.In addition,through MTSAT-1R data processing and a statistical analysis of sea fog coverage information for the period from 2006 to 2009,the monthly mean sea fog day frequency,spatial distribution and seasonal variation characteristics of sea fog over China’s adjacent sea area were obtained.     

2015-04-28渤海海雾形成过程中的海气相互作用分析

利用FY和MTSAT卫星资料、ERA Interim再分析资料、黄渤海浮标站资料、黄渤海自动站逐小时观测资料,对发生在2015年4月28—29日的渤海海雾成因进行分析,着重探讨了海雾形成过程中的海气相互作用。结果发现,近海面处大气低层逆温层抬升,大于90%的大湿度区向上、向西扩展,对海雾形成非常有利;海雾生成前、生成发展过程中存在明显的东到东南风,有利于黄海水汽向渤海输送,海面上空有水汽通量大值区由渤海海峡向渤海中部移动,使得渤海上空水汽输送加强,提供了海雾形成所需的水汽;在海雾形成过程中渤海上空气温高于海温,风切变造成的海气界面湍流热交换为大气输送向海洋,使得冷海面上空暖湿空气降温冷却达到饱和形成海雾,是平流冷却雾。