用相应时段累积因子预报累积降水的初步探讨

本文针对当前数值预报产品释用工作中通常存在的因子的瞬时量与预报降水的累积量这样一个时间尺度的不相匹配的问题，提出了用相应时段内因子的累积量预报降水的累积量的预报方案，用该方法处理的累积因子与降水量之间的相关系数，与瞬时因子相比有显著提高，以此为依据，用HLAFS数值预报产品，建立了一个降水量滚动预报系统，有较好的使用效果。     

基于数值预报的汉中市降水分县预报方法

利用现有基层台站所能获取的国家气象中心T213数值预报产品和欧洲中心数值预报产品,经过数学方法处理后,将各预报要素插值到站点作为预报因子,通过Г检验分析预报因子与本地降水的相关,提取相关好的因子建立预报方程。经实践检验证明:数值产品经因子累积处理后对降水预报能力明显增强,数值预报对24h的预报能力较高,中低层要素与汉中盆地降水相关较好。方法对降水量仅做了简单的分级预报,试用中发现该方法对突发性降水预报能力不理想。     

神经网络方法在广西日降水预报中的应用

以广西前汛期5、6月区域平均日降水量作为预报对象，采用人工神经网络方法进行新的数值预报产品释用预报研究。对T213预报因子进行自然正交分解，有效浓缩数值预报产品因子的预报信息，并结合日本降水预报模式因子建立广西3个不同区域的逐日降水神经网络释用预报模型。运用与实际业务预报相同的方法对2004年5、6月进行逐日的实际预报试验，并与T213的降水预报进行对比分析。结果表明，本文建立的3个区域日平均降水量神经网络预报模型，在预报性能上明显优于同期的T213降水预报。     

诊断分析在数值预报产品释用中的探讨

针对地方性天气预报特点，根据现有数值预报产品及实时探空资料的接收情况，作者利用中尺度数值预报模式ＭＭ４引入中尺度信息，提出一个实际可行的夏季降水预报方案，以求提高区域范围内具有明显突发性对流降水的预报能力。作法是用ＭＭ４模式计算逐日物理量诊断场，加入同期的欧洲中心数值预报产品，共计４１个场作为预报因子场；应用典型相关分析法，并结合逐步判别和逐步回归法，计算得出９个分区和８个单站中雨以上降水预报方程。降水预报方程的因子变量多数为中尺度诊断分析场构成的典型团子，可以认为，ＭＭ４模式计算得出的中尺度信息对预报中雨以上降水是有贡献的。     

概率匹配订正法在湖北襄阳地区降水预报中的应用

数值预报产品在天气预报预警中有着重要的作用。2016—2020年汛期ECMWF模式预报降水与湖北襄阳区域站观测降水的对比分析表明：ECMWF对中雨及以上降雨的预报，第1、2天预报偏小，而第3天预报偏大；三个预报时段强降雨中心位置偏差无规律。为了更好地对ECMWF产品进行释用，提高汛期降水预报准确率，从概率匹配角度研究了不同降水量级订正值，并对2021年汛期ECMWF降水预报进行逐日检验。结果显示：概率匹配订正法可有效地改善模式预报性能，对中雨及以上降雨预报均有良好的订正效果，尤其对第1天暴雨预报改进最为明显。228站平均的TS评分提高了6个百分点，由11.1%增加到17.1%，漏报情况改良了13.5个百分点，由85.0%降为71.5%。采用该订正法开展定量降水预报，由于增加了当地降雨概率分布的背景信息，能表现出比原模式更高的参考价值。     

以T63产品为因子用灰色系统方法做逐日降水预报

以Ｔ６３数值预报产品为因子，用灰色系统建立可更新方程系数的预报模型，作郑州站７２ｈ逐日降水预报。     

人机交互系统应用于南宁地区冬半年降水预报

利用T63数值产品，用动力统计模型组合因子，建立南宁地区降水的统计预报方程。再选取日本数值预报产品02的24小时预报结果和预报员的经验预报结果，三者结合建立综合预报模型，该方法克服了单一预报方法的缺陷，提高了预报准确率，是一个值得试验的方法。具体作法：（1）本文读取T63产品0时效中南宁、贵阳、昆明、南昌、海口五个站共120个预报因子建立数据库，输入11、12月南宁市降水资料作为预报童。〔2）首先利用相关分析方法初选出48个基本因子，相关系数取0．4。（3）然后用逐步判别方法对48个基本因子进行选取或剔除，得14个因子。”…     

T639数值产品对吉林地区降水预报的释用分析

通过把T639数值预报产品中有关降水所需水汽、动力条件的物理量,按吉林市各点进行插值,进入数据库,与降水实况资料进行对比检验,找出各物理量在降水预报中的临界值,在此基础上用各物理量集合确率进行集合降水预报,有效提高了T639数值预报产品对吉林地区降水天气的预报水平。由于降水在天气过程中是非连续性因子,而各物理量因子都是连续性因子,本文将对使用连续性好的物理量预报非连续性的降水方面进行分析。     

应用K指数和TOT指数作江苏中期降水预报的试验

用国家气象中心的T63和T106中期数值预报产品，计算所划定区域的K指数和TOT指数作为预报因子，并统计与江苏省9个代表站降水的相关。用逐步回归方法建立了江苏省4－7月第4－6天的PP降水预报方程36个、MOS降水预报方程108个，多级判别临界值144组。在此基础上经统计制作江苏省降水概率预报。     

诊断分析在数值预报产品释用中的探讨

文章针对地方性天气预报特点，根据现有数值预报产品以及实时探空资料的接收情况，利用中尺度数值预报模式ＭＭ４引入中尺度信息，提出一个实际可行的夏季降水预报方案，以求提高区域范围内具有明显突发性对流降水特征天气过程的预报能力。作法是用ＭＭ４模式计算出１９８４—１９８７年７月、８月逐日的零时刻物理量诊断场，格距为１００公里，使用欧洲中心数值预报产品和诊断物理量共计４１个场作为预报因子场；将内蒙古全区划分为９个气候区和８个代表站；应用典型相关分析法，并结合逐步判别法和逐步回归法，得到相应的９个区域和８个单站降水预报方程。９个分区预报方程降水ＣＳＩ指数在９７．６７％以上，８个单站降水预报方程对中雨以上降水ＣＳＩ指数在８０％以上。方程的实际预报能力令人满意。由于所采用的典型相关分析的典型因子绝大部分取自于中尺度诊断分析量，降水预报方程的因子变量多数为中尺度量。换句话说，方程中包含了大量的中尺度信息，８５０百帕零时刻水平Ｕ分量、温度Ｔ，７００百帕位势高度、涡度、湿球位温，５００百帕位势高度、温度Ｔ、涡度和湿球位温场对降水预报方程的贡献最大。     

春玉米积温稳定性及在发育期预报中的应用

修正已有积温模型,提高积温稳定性,对积温指标更好地应用于农业生产实践有重要意义。基于东北地区春玉米的生长发育情况,综合分析影响积温稳定性的气象因素,订正常用的活动积温模型。在进行积温稳定性评价基础上,将订正模型应用于春玉米的发育期预报中。结果表明:温度条件是影响积温稳定性的最主要因素,基于温度因子得到的订正模型,在出苗-抽雄阶段和抽雄-成熟阶段较原模型年际间变异系数分别平均减小了0.42%和1.42%,订正模型计算的积温稳定性更好。分别利用1981-2010年及2011-2017年资料进行回代及预报检验,发现订正模型对抽雄期的预报结果改进不明显,对成熟期的预报结果误差较原活动积温模型在回代及预报检验中分别降低了3.78 d和1.1 d。     

Experiments of DSAEF_LTP Model with Two Improved Parameters for Accumulated Precipitation of Landfalling Tropical Cyclones over Southeast China

The Dynamical-Statistical-Analog Ensemble Forecast model for landfalling tropical cyclones (TCs) precipitation (DSAEF_LTP) utilises an operational numerical weather prediction (NWP) model for the forecast track, while the precipitation forecast is obtained by finding analog cyclones, and making a precipitation forecast from an ensemble of the analogs. This study addresses TCs that occurred from 2004 to 2019 in Southeast China with 47 TCs as training samples and 18 TCs for independent forecast experiments. Experiments use four model versions. The control experiment DSAEF_LTP_1 includes three factors including TC track, landfall season, and TC intensity to determine analogs. Versions DSAEF_LTP_2, DSAEF_LTP_3, and DSAEF_LTP_4 respectively integrate improved similarity region, improved ensemble method, and improvements in both parameters. Results show that the DSAEF_LTP model with new values of similarity region and ensemble method (DSAEF_LTP_4) performs best in the simulation experiment, while the DSAEF_LTP model with new values only of ensemble method (DSAEF_LTP_3) performs best in the forecast experiment. The reason for the difference between simulation (training sample) and forecast (independent sample) may be that the proportion of TC with typical tracks (southeast to northwest movement or landfall over Southeast China) has changed significantly between samples. Forecast performance is compared with that of three global dynamical models (ECMWF, GRAPES, and GFS) and a regional dynamical model (SMS-WARMS). The DSAEF_LTP model performs better than the dynamical models and tends to produce more false alarms in accumulated forecast precipitation above 250 mm and 100 mm. Compared with TCs without heavy precipitation or typical tracks, TCs with these characteristics are better forecasted by the DSAEF_LTP model.     

东北春玉米非线性积温模型参数改进

结合我国东北地区春玉米生长发育的实际情况,以观测年份较多、观测地点较广为原则选取4个春玉米品种,分别为东农248、龙单13、四单19和丹玉13,利用生长发育观测资料和同期气象观测资料,判断4个玉米品种的相对熟型并对沈国权非线性积温模型（简称NLM）进行参数拟合,讨论参数的生物学意义及其与品种熟型的关系,对NLM进行有效改进及验证。结果表明:4个春玉米品种NLM均不存在无效参数,参数K与参数Q存在显著的相关性,说明K可能仅是一个统计参数,没有明确的生物学意义;积温在品种间存在显著差异,全生育期模型参数Q与多年站次平均有效积温或活动积温有较好的相关性,由于不同的积温意味着不同的玉米品种熟型,说明Q与玉米品种的熟型有关,将模型参数Q和K用反映玉米品种熟型的参数（有效积温、活动积温）表示,建立了适用于不同品种的通用积温模型,取得较好的应用效果。     

CMA-MESO关键技术集成及应用

基于GRAPES-MESO 10 km系统,提高模式动力框架计算精度和稳定性,选择调试适合高分辨率模式的物理过程参数化方案组合,建立面向数值天气预报的全国雷达质量控制拼图系统,通过云分析系统融合全国三维组网反射率因子拼图,建立面向中小尺度系统的对流可分辨同化系统和陆面资料同化系统,实现雷达径向风、风廓线雷达、FY-4A成像仪辐射率、卫星云导风、卫星GNSSRO、地面降水观测以及近地面资料等非常规局地稠密资料的同化应用,发展快速循环技术,建立全国3 km间隔3 h的快速循环同化预报系统——CMA-MESO（GRAPES-MESO 3 km）并实现业务化运行。2020年6—9月汛期业务检验结果表明:CMA-MESO预报的近地面要素（降水、2 m温度、10 m风场）检验评分全面超越GRAPES-MESO 10 km结果;CMA-MESO的24 h累积降水TS评分略低于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的结果,但逐3 h累积降水预报TS评分尤其是对于较大降水阈值评分明显优于ECMWF结果;同时,对于能够表征模式对降水时空精细化特征预报能力的降水频次和降水强度等检验,CMA-MESO对我国汛期的预报准确率超过了ECMWF细网格模式结果。     

东北春玉米积温模型的改进与比较

积温是农业气象科研和业务工作中最常使用的指标之一,但由于受其他环境条件的影响,农作物生育期间的积温在年际间和地区间均表现出不稳定性。因此,如何对已有积温模型进行修正,使农作物生育期间积温计算值趋于稳定并反映实际情况,对农业生产和气象服务均有重要意义。该文以东北春玉米四单19为例,应用沈国权提出的非线性积温模型（简称NLM）进行拟合,分析了参数选择对积温稳定性的影响,提出使用平均温度的二次函数对线性积温模型（简称LM）进行修正（修正后模型称TRM）并进行效果分析,与NLM进行比较。结果表明:NLM拟合时参数P越小,模拟有效积温越稳定;NLM积温在年际间、地区间均存在差异,造成积温不稳定的主要因子是温度强度,与其他因子相关性较差;有效积温与生育期平均温度呈二次曲线关系,对LM的温度二次方修正结果与NLM结果比较发现,二次方修正方法具有可行性。     

Key Deviation Analysis of Initial Fields on Ensemble Forecast in South Chinaduring the Rainfall Event on May 21, 2020

Extreme rainfall is common from May to October in south China. This study investigates the key deviation ofinitial fields on ensemble forecast of a persistent heavy rainfall event from May 20 to 22, 2020 in Guangdong Province, south China by comparing ensemble members with different performances. Based on the rainfall distribution and pattern, two types are selected for analysis compared with the observed precipitation. Through the comparison of the thermal and dynamic fields in the middle and lower layers, it can be found that the thermal difference between the middle and lower layers was an important factor which led to the deviation of precipitation distribution. The dynamic factors also have some effects on the precipitation area although they were not as important as the thermal factors in this case. Correlating accumulated precipitation with atmospheric state variables further corroborates the above conclusion. This study suggests that the uncertainty of the thermal and dynamic factors in the numerical model can have a strong impact on the quantitative skills of heavy rainfall forecasts.     

降雪含水比研究进展

降雪深度预报与定量降水预报(QPF)一样是冬季天气预报最重要的业务之一,而降雪含水比是降雪深度预报中所必须的重要参数,国外一般多将其称为snow-to-liquid ratio(SLR)。本文回顾了过去几十年来国内外在SLR的变化特征、影响因素等方面的主要研究进展,并对其预报技术和方法进行了总结和比较。研究表明:SLR具有明显的时间变化,并且存在季节和空间分布差异;大气温度和相对湿度是影响SLR的两个最重要气象因子,气压、垂直运动等气象因素,以及地表风、积雪自重、太阳辐射和积雪融化也会不同程度地影响SLR;随着预报技术的发展,SLR的预报方法可概括为气候学的、统计学的和基于物理基础的三类预报方法,气候学方法过于简单化,统计学方法的应用提高了SLR的预报能力,但仍无法摆脱统计方法自身的缺陷,比较而言,基于数值模式的瞬时预报更符合未来雪深预报业务的精细化发展趋势;目前,国内降雪深度观测资料较少、观测频率较低,有效开展地面降雪和探空加密观测,解决观测资料不足是今后SLR研究中亟待解决的问题;基于数值天气预报业务模式,探索气象因子对SLR的影响机理,建立适合我国冬季天气预报业务需求的降雪预报系统是未来的发展方向。     

SWC-WARMS在重庆地区的降水预报性能分析

本文利用2016年5~7月SWC-WARMS和CQMFS逐日20时起报的24h累计降水预报资料及24h累计降水观测资料,对两家模式在重庆地区的24~48h和48~72h的24h累计降水预报结果进行客观检验评分和对比分析,并针对2016年5~7月重庆地区的8次区域性强降水天气过程,进行了SWC-WARMS的24~48h强降水落区和强度的主观检验,结果表明:对于24~48h累计降水,CQMFS的TS评分除暴雨和大暴雨量级外均优于SWC-WARMS,且相对于SWC-WARMS而言,空报较少,漏报较多;对于48~72h累计降水,各个量级降水的TS评分、空报率和漏报率的表现一致,SWC-WARMS的各项评分均明显优于CQMFS;对于重庆地区2016年5~7月的8次强降水天气过程,除个别个例预报较差外,SWC-WARMS对强降水落区和强度的预报均具有一定的指示意义,能为预报员提供有用的参考,但降水强度总体偏强,大暴雨量级的降水空报现象较为明显。