山东WRF集合预报系统对“麦德姆”台风预报检验

2014年第10号台风“麦德姆”登陆北上,对山东造成较大的影响。此文对业务上常用的各种数值模式对于“麦德姆”台风的预报情况进行了对比检验,重点检验了山东WRF集合预报系统对此次台风的预报性能。结果表明,山东WRF集合预报系统对于此次台风预报具有较高的参考价值。WRF确定性预报台风路径预报类似EC细网格预报,在23日20时以前预报较好,23日20时后预报最好的为T639。WRF集合预报对于台风路径预报具有较好的指示意义。WRF确定性预报02时、14时更新预报效果好于其前面6h起报结果,体现了HYBRID-3DVAR集合混合同化对于改进预报效果的作用。通过中尺度模式与其外层全球背景场模式预报对比发现,由于中尺度模式具有自身的物理参数化方案和同化系统,其对于台风路径的预报效果可以显著优于其全球背景场模式。WRF确定性预报对于“麦德姆”台风降水预报与实况最为接近。对于台风大风预报,WRF集合预报最大值最好。     

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。     

西北太平洋台风季节预报的数值模拟

利用中尺度气象模式WRF（weather research and forecasting）对2006年7月1日-9月30日的西北太平洋夏季台风进行了动力季节预报试验。结果表明：1）在对3个月以内的台风作动力季节预报试验时,WRF模式模拟的台风总个数与实况接近,模式模拟的总登陆台风数与实况相比偏小。从各月模拟情况看,台风总数与登陆数的模拟均与实况有差距。WRF模式对台风强度的模拟总体偏弱。2）WRF在模拟2006年7q月台风以及平均高度场、水平风垂直切变时,7月与实况接近,随时间增长,与实况的差别明显增大．WRF模式具有一定的台风动力季节预报能力,但其预报时限有待探讨。     

WRF集合预报对济南暴雨过程的检验与分析

为了将WRF集合预报更好地应用于济南大城市精细化预报,提高暴雨预报准确率,利用2013—2014年汛期济南龟山观测站和市区及历城区36个区域自动观测站的降水资料,检验WRF集合预报24h确定性降水量对暴雨的TS评分、空报率、漏报率以及平均绝对误差和均方根误差,并且检验24h暴雨概率的可信度。2013年和2014年的空报率和漏报率均较高,2013年暴雨预报TS评分明显好于2014年。确定性预报24h降水量达到30mm以上,且天气形势和各物理量满足产生暴雨的条件时,可考虑预报暴雨;低层湿度大时确定性降水最易出现暴雨空报;24h暴雨概率预报对济南局地性较强的暴雨有较好的指示意义。     

GRAPES区域集合预报系统对登陆台风预报的检验评估

针对2015年7—9月登陆中国大陆沿海的台风,利用GRAPES-REPS区域集合预报资料和集合统计诊断分析方法,对登陆台风的移动路径、时间、地点、强度和降水等进行检验评估,以期为预报员应用GRAPES登陆台风概率预报提供依据。检验结果表明,(1)集合平均移动路径要优于控制预报,集合预报各成员登陆地点存在20~340 km差异,但实况登陆地点均能落在集合成员登陆地点中。(2)对24 h和48 h登陆地点误差而言,集合平均较控制预报更接近实况。(3)随着预报时间的趋近,集合平均、控制预报和集合成员登陆地点距离误差逐渐缩小,登陆地点空间位置预报也没有明显的系统性误差。(4)集合成员对台风登陆时间预报偏早,平均提前2.3 h。(5)在强度预报中,尽管最低气压和近中心最大风速存在登陆前偏弱而登陆后偏强的趋势,但登陆点预报值区间包含了实况观测值,表明GRAPES-REPS集合预报能够较好展示多种可能信息。(6)不同量级降水AROC评分为0.56~0.76,具有预报参考价值;另外AROC评分的高低及台风暴雨落区的准确性与台风登陆点和登陆时间误差密切相关。可见,GRAPES-REPS区域集合预报可以在台风登陆地点、时间、强度和降水预报等方面提供更多的预报不确定性信息,有助于做出正确的预报决策。      

不同 AMDAR资料同化时间窗对台风“摩羯”预报影响研究

2018年第14号台风“摩羯”对山东造成了大范围暴雨和大风天气,基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式及其Hybrid-3DVAR混合同化预报系统,对Hybrid-3DVAR不同集合协方差比例和不同航空气象数据转发（aircraft meteorological data relay,以下简称AMDAR）资料同化时间窗对台风“摩羯”预报的影响进行了数值研究。结果表明：加大集合协方差比例对台风“摩羯”路径预报有较大影响和改进;当全部取来自集合体的流依赖误差协方差时,预报的台风路径最好,降水预报也最接近实况;AMDAR资料同化对于台风路径和降水预报也有正的改进作用,但加大集合协方差比例到100%时对台风路径预报影响更大;不同资料同化时间窗会影响同化的AMDAR资料数量,从而影响台风降水精细化预报;45 min同化时间窗的要素预报误差最小,对台风造成的强降水精细特征预报最接近实况;不同资料同化时间窗主要影响台风降水预报落区分布,对台风路径预报影响相对较小。     

基于Grapes 1 km 分钟级模式分析LAF法的预报效果

基于华南区域中尺度分钟级快速更新同化的Grapes 1 km数值预报模式系统,应用时间滞后法(LAF),对发生在广东的一次飑线过程进行集合预报分析与检验。时间选取2017年5月3日21:00—4日03:00(UTC)阶段,其中前2 h即21:00—23:00的逐12 min起报的11组构成集合预报成员,进行均等权重计算,预报未来4 h的降水。结果表明:不是越接近降水发生时刻起报的结果越理想。模式对后期降水预报效果优于前期,而且模式预报后期离散度增大,也证实了预报效果有所改善,但是否与LAF法有关,仍需深入研究。集合概率预报凸显短时强降水集中区并与实况较为一致,为短临预警提供有力支撑。     

区域中尺度模式对西南地区一次强降水过程的预报分析

为了认识区域数值模式对西南地区降水预报能力,探索降水预报误差原因,本文应用MICAP资料,NCEP再分析资料,FY-2E辐射亮温资料,自动站资料,西南涡加密观测资料等,针对2012年7月2～5日西南地区一次强降水过程,分析了西南区域中心运行的WRF模式和GRAPES中尺度模式的预报能力,得到：（1）两模式不同程度反映了本次强降水过程.相对而言,WRF模式的预报略好于GRAPES,得益于WRF模式对对流层中低层温度、水汽、流场等演变的较好反映.（2）两模式预报对流层中低层温度偏差总体呈现正偏差,GRAPES模式呈现较大的温度偏差,正偏差特征更显著.两模式不同程度出现空报降水,特别是在高原东南坡.GRAPES模式空报雨区特征更明显.（3）两模式预报近地层湿度较实况大,都预报高原南坡,特别是高原东南坡风场辐合、水汽场辐合偏强,可能是造成虚假降水的主要原因.（4）较实况,WRF模式预报对流层高层的高压和对流层中低层的低压系统偏强,GRAPES模式预报西南低空急流偏强（可能是引起温度正偏差的原因）,两个模式预报的对流层正涡度较深厚,辐合上升运动强,这些可能是造成降水预报偏差的原因.     

陕西省中尺度模式降水预报效果检验

对2006年汛期AREMS、GRAPES、WRF模式的降水预报结果作每日定量检验和2006年汛期的主要大降水过程作定性检验。结果表明：WRF模式48h的预报效果要明显好于24h;各模式的小雨预报效果基本接近;AREMS和GRAPES对中雨以上量级预报时效主要在24h之内;AREMS在24h之内对中雨、大雨的预报效果好于GRAPES、WRF模式。定性检验显示,WRF对强降水的量级和降水中心落区有较好的参考意义;AREMS模式对系统性降水的雨带走向预报较好,雨带比实况略偏北,量级比实况偏小;GRAPES模式对强降水雨带走向预报与AREMS模式类似,但对各量级的降水预报范围偏大。     

GRAPES-REPS西南低涡预报检验评估

利用2015年6—8月GR APES-REPS(Global/RegionalAssimilation and Prediction System-Regional Ensemble·Prediction System)区域集合预报资料,并设计西南低涡格点资料客观识别方法对西南低涡中心位置进行定位,首先评估GRAPES控制预报对西南低涡的预报准确性,之后挑选出四次生命史较长的西南低涡过程,分析评估GRAPES-REPS对西南低涡发生、发展、移动及降水过程集合预报性能。结果表明:(1)GRAPES模式对西南低涡预报的命中率较高,空报率略大于漏报率。(2)GRAPES-REPS对西南低涡发生和发展的预报效果较好,绝大部分集合预报成员能预报西南低涡发生和发展过程,但对西南低涡发生时间预报总体偏早。(3)GRAPES-REPS对西南低涡移动路径在24 h预报时效内比较合理,且集合预报平均明显优于控制预报,24 h之后东移型西南低涡移动路径明显偏北。(4)GRAPES-REPS对西南低涡强度预报总体偏强,表现为中心正涡度值偏大,位势高度值偏低。(5)24 h预报时效内,西南低涡触发的小雨到大雨量级的降水概率评分均有较好表现,且落区与实况接近,而暴雨落区个别略有偏北,但基本吻合。24 h之后,由于东移型西南低涡移动路径偏北导致模式预报降水落区偏北。可见,模式对西南低涡强降水有一定预报能力,因此,提高GRAPES-REPS中尺度集合预报能力,将有助于改进西南低涡强降水预报。     

不同集合预报产品对1907号台风“韦帕”的检验

采用3种集合预报模式产品(TRAMS-EPS、EC-EPS、NCEP-EPS),对比分析2019年7月31日12:00(世界时)起报的1907号台风"韦帕"的预报效果,结果表明:(1)在台风路径预报方面,TRAMS-EPS较EC-EPS和NCEP-EPS具有一定的优势,但在较长预报时效(66～72 h)以及台风生命史的预报上,EC-EPS相对更好,而NCEP-EPS在3种模式中表现总体较差;(2)在强度预报方面,3种集合预报产品普遍存在强度偏弱的情况;总体来看EC-EPS的误差在大部分预报时效都较小,TRAMS-EPS在12～30 h时效上误差最小;(3)在结构预报方面,TRAMS-EPS的成员预报离散度最大,并且预报的半径(最大风速半径、8、7、6级)相对偏大,EC-EPS最大风速半径的集合离散度最小,同时8和7级风圈半径同实况最为接近;NCEP-EPS对台风强度的预报明显较其他两家偏弱;3种模式对6级风圈半径都有一定程度的高估。     

我国近海洋面10 m风速集合预报客观订正方法

利用2013—2015年ECMWF集合预报10 m风场及我国沿岸和近海88个代表站点风速实况观测,建立基于ECMWF集合预报众数的我国近海洋面10 m风速客观订正方法。集合预报众数正确率及稳定性高于中值及平均值,因此基于集合预报众数,综合考虑历史数据的预报概率及集合预报各个成员的分布情况进行客观订正,可以提高订正效果。订正后的6~7级、8~9级风速偏小的误差及TS评分有明显改进,其中72~120 h预报时效的8~9级风速预报的TS评分由0.04增加到0.44,能够有效提高中长期时效大量级风速的预报能力。订正的风速产品对于我国近海冷空气及台风大风天气过程有较好的预报效果。     

我国近海洋面10 m风速集合预报客观订正方

利用2013—2015年ECMWF集合预报10 m风场及我国沿岸和近海88个代表站点风速实况观测,建立基于ECMWF集合预报众数的我国近海洋面10 m风速客观订正方法。集合预报众数正确率及稳定性高于中值及平均值,因此基于集合预报众数,综合考虑历史数据的预报概率及集合预报各个成员的分布情况进行客观订正,可以提高订正效果。订正后的6~7级、8~9级风速偏小的误差及TS评分有明显改进,其中72~120 h预报时效的8~9级风速预报的TS评分由0.04增加到0.44,能够有效提高中长期时效大量级风速的预报能力。订正的风速产品对于我国近海冷空气及台风大风天气过程有较好的预报效果。     

辽宁省夏季多模式降水预报检验及晴雨预报技术研究

利用辽宁省291个国家气象观测站的降水资料,对2019年夏季（6-9月）8种模式降水预报及中央气象台格点降水预报进行了检验评估和比较,并采用消空方法进行晴雨预报技术研究。结果表明：2019年,EC模式具有最优的暴雨预报性能,而日本模式暴雨TS评分最高;中尺度模式对于局地性暴雨和短时强降水具有较好的预报潜力,性能较好的是GRAPES_MESO模式和睿图东北3 km模式;全球模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏低30%,3 h强降水则偏低60%,中尺度模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏高30%,3 h强降水则偏低20%。由于对小量级降水存在较多空报,各模式原始预报的晴雨预报大多呈现空报偏多的情况;使用小量级降水剔除的消空策略能够明显提高晴雨准确率,消空之后EC模式具有最优的晴雨预报性能。分别使用24 h和3 h累计降水量优化消空策略,发现分别取1.0 mm和0.8 mm的阈值进行消空可以使24 h晴雨准确率提高15.58%,3 h晴雨准确率提高10%-30%。     

基于随机全倾向扰动的台风路径集合预报试验

以GRAPES-TCM为试验模式设计3种集合方案对2011年9个台风进行109次72 h的路径集合预报试验。结果显示:在3种集合方案中,路径预报效果总体最好的是方案1,其路径平均绝对误差与台风移速、移向的总体偏差都最小;方案1和方案2的平均绝对误差与台风移速、移向的总体偏差都小于它们的控制预报的结果,集合预报表现出优于确定性预报的预报能力;与实况比较,3种集合方案预报的台风移向总体以偏右为主,台风移速在积分后期以偏慢为主;方案1的路径离散度最大,方案3最小,3种方案的集合离散度比其合理的离散度都明显偏小;与国内外8个业务数值模式的预报结果比较,方案1的路径预报优于除欧洲中心数值模式以外的7个业务模式的预报,表现出一定的业务应用价值。      

ECMWF和华东WARMS模式对山东半岛汛期暴雨的预报能力检验

利用欧洲中期天气预报中心细网格模式（以下简称ECMWF-Thin）产品和模式水平分辨率为9 km的华东区域气象中心中尺度数值预报模式V1.0（以下简称SMS-WARMS）产品,对山东半岛2016—2017年汛期35个暴雨日（26次过程）的暴雨预报能力进行检验。结果表明：1）对于降水强度,ECMWF-Thin预报偏弱导致暴雨和大暴雨漏报率偏高,大暴雨几乎全部漏报,当其预报有50 mm以上降水时出现暴雨的概率达90%以上,SMS-WARMS则预报降水量偏强、空报率较高,SMS-WARMS降水强度量级预报总体优于ECMWF-Thin,24 h预报能力最佳;2）对于强降水开始时间的预报,两家模式均表现为偏晚为主,且偏晚3 h以内的概率较大,在参考其预报结论的基础上可适当提前3 h;3）对于强降水落区,ECMWF-Thin略优于SMS-WARMS,SMS-WARMS对台风暴雨的落区预报较为精准,而其他类型暴雨的落区ECMWF-Thin预报多偏南或偏向西南1°以内,因此预报员需向偏东或东北1°范围内的区域调整;4）对于强降水范围大小的预报,ECMWF-Thin预报暴雨范围偏小的概率较大,而SMS-WARMS预报范围偏大的概率较大,因此需综合考虑两种数值预报结论进行折中预报。     

基于集合预报的台风“利奇马”登陆后远距离暴雨预报的敏感性分析

2019年第9号台风“利奇马”在8月10日登陆后引发了远距离大范围的暴雨,本文利用ECMWF(EC)和GRAPES全球集合预报模式等资料对暴雨短期预报的误差及原因进行了分析。此次台风远距离暴雨主要集中在8月10日夜间的山东中部地区,EC集合预报对该区域的降水量预报效果总体优于GRAPES集合预报。集合敏感性分析可以识别出和预报变量高相关(敏感)的天气系统,结果表明山东区域平均降水量对同期500 hPa副高、台风西北侧海平面气压和山东北部低层温度较为敏感,而对流层高层的高度及经向风存在更大范围的敏感区。根据暴雨预报TS评分选取EC集合预报成员作为优势组和劣势组,结果表明优势组预报成员表现为山东上空300 hPa低槽前倾,北侧高空偏南急流更强,同时配合低层台风外围偏东风急流,形成高层辐散、低层辐合的有利条件。另外,优势组预报的中纬度低层冷空气和斜压锋区更强,导致优势组在山东中部预报出暴雨,更加接近于实况。     

基于集合成员订正的强降水多模式集成预报

基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明:采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。     

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.     

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。