登陆台风短时定量降水预报方法初探

利用登陆台风的GMS-5 IR1 TBB资料及地面自动站逐时雨量资料,初步建立了适用于登陆台风的定量降水估计(QPE)方法,基于QPE结果,采用外推法,初步实现了对登陆台风未来0~3 h的短时定量降水预报(QPF)。应用于0104号登陆台风“尤特”和0414号登陆台风“云娜”两个例表明:对单站逐小时雨量定量预报而言,如果50%相对误差可以接受,01、、23、h的QPF准确率分别达20%~70%、30%~80%、30%~70%、20%~60%;对于单站过程雨量定量预报而言,如果50%相对误差可以接受,0、1、2、3 h的QPF准确率基本都达60%~80%;对未来0~3 h的面雨量也具有一定定量预报能力。0~3 h QPF结果对实际短时登陆台风降水业务预报工作具有一定的参考价值。     

主客观融合定量降水预报方法及平台实现

随着天气预报业务现代化的发展,预报员面临气象数据爆发增长、服务前端需求不断提高以及客观预报技术广泛应用带来的挑战。传统以手工绘制降水落区为主的定量降水预报(QPF)技术流程已经不能帮助预报员在更高层面体现附加值。为支撑预报员在QPF流程中的核心作用,设计和开发了主客观融合QPF平台。该平台从海量预报数据选取、多源QPF集成、QPF调整和订正、格点化处理和服务产品制作五个方面帮助预报员控制数字化预报全流程。发展了多项关键技术支持平台的智能化,包括多模式QPF数据集构建技术、多模式QPF集成技术、QPF预报场调整和订正技术以及格点场后处理技术。基于MICAPS4系统,实现了主客观融合QPF平台的主要功能,发布了"QPF Master Blender 1.0"版本,并在2017年5月投入业务应用,取得良好反馈和效果。最后,对平台的未来发展进行了展望,包括发展数值模式检验评估工具支持预报员做出最优判断,研究多尺度模式信息的融合技术等。     

SWAN定量降水估测和预报产品在贵州乌江流域的应用

该文选取乌江流域范围内出现区域性降水达到中雨以上量级的1 h降雨资料,再运用同期SWAN系统中定量降水估测(简称QPE,下同)和定量降水预报(简称QPF,下同)产品,计算贵州乌江流域范围内面雨量,对其进行误差订正及检验分析。结果表明:定量降水估测和定量降水预报的效果不好,经过误差订正后的QPE和QPF更加接近于实况;订正后的QPE的相对偏差在30%左右,而QPF多在40%~60%之间浮动;QPE和QPF经过二次订正后,与实况基本一致,具有更高的估测与预报能力,可应用于实际业务中。     

国家级格点化定量降水预报系统

利用主客观融合降水反演、降水统计降尺度、降水时间拆分等技术构建了国家级格点化定量降水预报系统。该系统结构合理,模块功能明确,于2014年6月在国家气象中心投入业务使用,生成0~168 h时效,10 km分辨率,逐3 h的格点化定量降水预报产品。通过对2015年第13号热带气旋苏迪罗的格点化降水预报个例检验,结果显示,相比欧洲中期数值预报中心的确定性模式预报和预报员主观预报,该产品能更好地体现台风降水的时空精细化分布特点,对福建东北部和浙江东南部的特大暴雨中心位置表现更准确细致。通过对2015年4—9月的格点化产品整体效果检验,结果显示,相比欧洲中期数值预报中心的确定性模式预报和由反距离客观分析后的预报员主观预报,该产品既能保持和预报员主观预报相同的准确率,同时也能较明显地提高降水预报的时空精细化程度。     

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。     

ECMWF的QPF短期预报性能在新疆的评估

为有效掌握ECMWF模式的短期定量降水预报(QPF)产品在新疆地区的时空预报规律,为客观模式订正算法上提供有效依据,利用频率统计、非参数检验法、累积分布函数、公正预兆得分(ETS)等技术方法,从多角度深入分析了2016年9月—2019年12月12～36 h的QPF产品在新疆地区151个气象观测站点的预报性能。研究表明:QPF和实况降水观测(SPO)两组数据还存在很大差距,3 h-QPF在2.4 mm和24 h-QPF在11.0 mm以下存在明显的空报,3 h-QPF在16.5 mm和24 h-QPF在52.5 mm以上的大降水完全无预报能力,QPF中雨预报效果最好。新疆大雨以上降水主要发生在山脉附近,24 h-QPF产品在天山中脉和伊犁河谷地区的大降水预报比其他地区更具有指导意义。3 h-QPF在1天中8个时间的小、中、大雨的QPF频率在时间趋势上都与SPO存在相反情况。大雨以上的QPF与SPO是一个非线性、不确定的对应关系,建议先建立漏报模型,再进行频率匹配会更有效。     

美国国家气象中心预报台主要对流性过程预报方法

国家气象中心(NMC)预报台(FB)的气象工作者负责制做业务定量降水预报。这些人工预报利用了各种预报技术,其预报技术都是建立在观测和数值模式输出资料的主观分析和解释之上。总的来说,NMC 的人工定量降水预报方法在改进定量降水预报(QPF)模式方面是很成功的。     

SWAN中定量降水估测和预报产品的检验与误差分析

采用2010—2011年5—9月河南省区域加密自动站雨量和全省6部新一代天气雷达资料,用点对点统计检验评分方法,分析SWAN系统中定量降水估测(QPE)和定量降水预报(QPF)产品在河南省短时强降水过程中的误差分布,并分别讨论二者在河南省区域与局地强降水过程中的差别及产生误差的直观原因。结果表明:1)SWAN中QPE和QPF均对小时雨量低于10 mm的降水有较好的估测和预报能力;QPE以豫西南和豫北效果最好,QPF在豫中地区预报能力更强。QPE估测较实况偏大;QPF对小时雨量低于20 mm的短时强降水预报略偏大,而对更强降水预报偏小,尤以豫西和豫南最明显。2)QPE和QPF均对区域性降水有更好的估测或预报能力。3)区域降水过程中,QPE对降水中心范围和位置估测较准确,估测值较实况偏大;QPF对强降水中心位置预报略有偏差,其中心强度较实况偏弱。     

基于百度地图的精细化格点预报显示

精细化格点要素预报是目前中国气象局的主推业务和未来天气预报的发展方向,如何有效地将预报产品提供给用户使用,是精细化格点预报的最终环节。本文介绍了基于百度地图API的陕西精细化格点预报显示系统,系统主要实现了:(1)降水预报,以CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3万个自动观测站的逐时降水量融合资料为基础,通过动态偏差订正的方法来提高格点降水的预报能力;温度预报,采用滑动线性回归的方法来改善温度预报效果。(2)任意位置的地理信息获取及对应格点240h预报时效的气象要素实时展示。(3)格点气象要素向站点转换,通过格点值提取全省98个观测站逐3h站点预报值,实时分析过去24h降水、温度预报与观测值的误差,供用户预判未来预报值的可能误差趋势;并提供未来168h逐日要素预报。(4)与以往的数据库后台支撑不同,本系统直接将3.5GB格点预报数据一次性读入内存,进行侦听,解决了数据库检索、调用效率低下的问题。     

一种改进短临降水预报的雷达产品应用方法

通过将组合反射率因子、垂直累积液体水两种雷达产品合并成一种新的雷达产品CR_VIL,使用6万多张CR_VIL产品与对应时次6min自动站雨量数据,通过统计分析得到CR_VIL的6min雨量均值表。在短时临近预报系统中根据雷达回波外推结果,使用CR_VIL的6min雨量均值表求得各时段定量降水估测值(QPE)作为该时段的定量降水预报值(QPF),得到预报时效2h,时间分辨率为6min的定量降水预报数据,业务运行中对1h的预报结果进行检验,晴雨预报准确率为87.0%,短时强降水TS=0.106,Bias=1.09,表明CR_VIL应用在业务系统中对短时强降水具有一定预报能力。     

基于雷达资料的定量降水预报外推算法试验

摘要：目前贵州在短时临近降水预报客观算法方面研究匮乏，而短时强降水常常给贵州造成严重的洪涝灾害和地质灾害。将短时临近降水预报应用于气象防灾减灾、电网输电线路安全预警、水利防洪自动化方面是未来重要的研究应用方向。本文基于灾害天气短时临近系统（Severe Weather Automatic Nowcast System，SWAN）的定量降水预报(QPF)产品进行0～2小时QPF外推试验研究。利用贵州省地面自动站数据、SWAN 输出的1h-QPF产品、SWAN 1h定量降水估测(QPE)产品。选取2018年3次典型暴雨个例进行试验，采用融合订正技术，利用相似离度算法对降水强度位相进行调整、Weibull分布算法对降水极值分布进行订正、改进后的交叉相关法(Improved Cross-correlation Extrapolation Method，COTREC)进行降水外推预报。通过主客观检验对比，初步说明基于Weibull分布算法的降水极值订正对降水极值分布有很好的模拟效果。融合订正外推的贵州省短时临近定量降水预报产品（Nowcasting precipitation forecast of GuiZhou，下文简写为GZ_NPF）在大于5mm以上量级降水的TS检验中评分更高。GZ_NPF的空报率明显降低，但空报率降低的代价是漏报率相对提高。GZ_NPF总的相对误差减小，格点总降水量与实况总降水量更为接近。试验说明新的融合订正外推算法提高了0～2h短时临近降水的预报能力。     

湿Q矢量释用技术及其在定量降水预报中的应用

新发展了一种湿Q矢量释用技术:利用松弛法迭代求解以非地转干Q矢量散度为强迫项的方程得到垂直运动场ω ₁, 然后由ω ₁计算湿Q矢量散度场, 接着再利用松弛法迭代求解以湿Q矢量散度场为强迫项的ω方程得到垂直运动ω ₂, 最后由ω ₂结合水汽条件进行降水量计算, 得到湿Q矢量释用降水场。结合一次典型的江淮梅雨锋暴雨过程研究表明, 湿Q矢量释用降水场对同期观测降水场水平分布特征、极端降水强度都具有一定的反映能力, 反映出湿Q矢量释用技术具备实际应用的可行性和一定合理性。将此释用技术应用于华东区域数值预报模式 (基于MM5 V3.6而建立, 以下简称MM5) 产品, 得到湿Q矢量释用定量降水预报 (QPF) 场, 其独立于模式本身输出的QPF场, 但与模式QPF场具有相同的时空分辨率。针对2004年6—8月汛期华东地区一次梅雨锋降水过程和一次登陆台风降水过程, 结合实况雨量资料, 比较分析了湿Q矢量释用QPF场和MM5模式QPF场对实际观测降水场的反映能力, 结果表明, 前者对有无降水、10.0 mm/24 h以上明显降水的反映能力明显优于后者。进一步进行预报统计检验表明, 湿Q矢量释用预报有无降水、小雨及10.0 mm/24 h以上降水的TS评分、正确率都明显高于MM5模式, 而漏报率、空报率则是前者明显低于后者。这也充分反映出湿Q矢量释用技术应用于QPF研究的有效性。最后, 探讨了数值预报产品释用技术对数值预报模式性能的依赖性, 并指出未来对湿Q矢量释用技术进一步改进的方向及其广泛应用前景。     

基于Meteva的2020年陕西汛期暴雨过程检验评估

利用陕西逐24 h降水站点实况资料,ECMWF、NCEP和CMA-GFS模式降水预报资料、中央气象台预报订正系统(SCMOC)产品、陕西动态交叉最优要素预报(DCOEF)产品等,应用国家气象中心全流程检验程序库Meteva,综合评估各模式在陕西汛期4次暴雨过程中的预报能力.结果表明,当暴雨过程以连续系统性降水为主时,各...     

国外定量降水预报的业务模式概况

定量降水预报(QPF)对于抗洪防灾有重要意义.大气科学委员会根据水文委员会的要求已经考虑了定量降水预报方法问题,并且对现有的定量降水业务模式进行了调查.在调查过程中,澳大利亚、加拿大、法国、日本、德意志民主共和国、瑞典、瑞士、苏联和美国等九个成员国介绍了本国所使用的定量降水预报业务模式,在所介绍的15个模式中,有6个模式是     

2007年6月7日大暴雨定量降水精细化临近预报初步探讨

通过利用多普勒雷达资料、运用交叉相关法计算大面积稳定降水回波的移速,用外推法尝试做未来1~2小时定量降水的精细化预报,经检验,1h定量降水预报效果较好,2h定量降水预报在降水回波较稳定时,仍有一定的效果。     

2007年6月7日大暴雨定量降水精细化临近预报初步探讨

通过利用多普勒雷达资料、运用交叉相关法计算大面积稳定降水回波的移速,用外推法尝试做未来1-2小时定量降水的精细化预报,经检验,1h定量降水预报效果较好,2h定量降水预报在降水回波较稳定时,仍有一定的效果。     

上海市无缝隙天气预报技术

介绍了支持上海市气象局无缝隙预报业务的几类客观预报方法和业务系统。上海市气象局无缝隙格点预报产品涵盖0~45 d的五类不同分辨率、不同要素产品。从0~6 h与实况相衔接的逐10 min定量降水预报,24~240 h的要素最优集成订正预报,到延伸期45 d的逐日趋势预报。依赖各类客观预报方法生成的格点预报背景产品,结合格点预报制作和预报检验系统,使得预报员在此基础上有效地制作发布格点预报,在满足现代化格点预报要求精确度的同时,最大程度地帮助预报员减轻了人工操作的负担。     

SWAN产品在“2012·7”沙澧河流域特大暴雨过程中的应用

利用灾害性天气短时临近预报业务系统(SWAN,Severe Weather Automatic Nowcast System),对2012年7月4—5日发生在河南沙澧河流域的大-特大暴雨过程进行SWAN产品特征分析,总结SWAN产品在此次过程短时临近预报、预警中的特征指标,结果表明:(1)1 h降水量30 mm以上站点对应的1 h最大反射率因子97.4%在45 d Bz以上,回波顶高84.6%在11 km以上,反射率因子对短时强降水预报的指示意义较强;(2)垂直积分液态含水量(VIL,Vertically Integrated Liquid Water)高值区与1 h降水量10 mm以上降水区有很好的对应关系;(3)定量降水估测(QPE,Quantitative Precipitation Estimation)对此次特大暴雨过程30 mm以上1 h降水量有较好的估测能力;(4)定量降水预报(QPF,Quantitative Precipitation Forecast)对此次过程1 h降水量30 mm以上的站点预报量级普遍偏小,平均QPF预报误差偏小30 mm;(5)回波移动矢量(COTREC风场)指示着未来风暴移动的方向,且1 h强降水中心与COTREC风场辐合区有一定的对应关系。     

河北省西南部逐时降水气候特征分析及雨量产品色标修订

利用河北省中南部1999～2005年95个气象站4～10月自记雨量资料,初步分析了逐时降水的统计学特征量,得到了逐时降水的空间分布特征和统计学基本规律:河北省中南部逐时降水具有明显的地理和季节分布特征,强度一般在早晨或傍晚最大,上午最弱.根据逐时降水量级分布情况,调整雷达雨量产品色标设置:小值区间间隔小,大值区间间隔大,突出显示小值降水的层次,跟踪降水中心发生、发展及移动,对降水精细化预报有一定的指导意义.     

基于多模式和网格预报产品融合的降水预报释用方法

网格降水的预报准确率是精细化天气预报业务的核心问题。利用多家数值模式和国家气象中心逐3h网格降水预报指导产品,以格点降水实况分析资料为参照,在客观评估模式表现的基础上,提出多模式和网格降水预报产品融合的降水预报释用方法。研究表明:给定降水阈值,不同降水产品的预报性能有显著差异,存在预报表现好的降水产品漏报,而其他降水产品命中的情况;对确定性单模式来说,在降水检验阈值给定的条件下,预报降水量超出阈值越大,其空报的可能性越低。检验三种降水产品72 h时效内逐3 h降水量,晴雨预报的降水漏报次数明显低于空报次数,基于该特性,可以利用不同模式未预报降水的格点来消除空报。以检验为基础,选用前期表现好的降水预报为背景场,使用高阈值融合满足条件的其他强降水预报产品,使用低阈值消除弱降水空报。回算表明,相对背景场,该方法可以同时提高强降水的TS评分和晴雨预报准确率。