风暴尺度集合成员数对预报技巧的影响

利用WRFV2.2模式,对1977年5月20日发生在美国Oklahoma的典型超级单体风暴进行集合预报试验。采用蒙特卡洛法对不同区域初值扰动,对比分析成员个数的变化对预报技巧的影响,检验集合技术应用于风暴尺度系统的可行性及应用价值。结果显示,基于WRFV2.2模式的风暴尺度集合预报（storm-scale ensemble forecasting,SSEF）能够从热力场和动力场上改善单一确定性预报,并成功预报极端降水,表明SSEF具有较高的应用和研究价值;总体上预报技巧随成员数增加而增加,当集合成员数达到5-13时,预报技巧呈饱和特征,不同变量、不同扰动区域时的饱和成员数略有差异。     

基于BGM的对流尺度集合预报试验及其检验北大核心CSCD

基于增长模繁殖法,考虑对流尺度高度非线性特征和精细化预报要求,对一次强飑线天气过程进行了集合预报试验,引入概率匹配平均法对集合预报结果进行对比分析,并通过偏差和公平技巧评分对降水进行了预报效果检验。试验结果表明,BGM法应用到对流尺度集合预报中能够生成代表大气不确定性的快速增长扰动。集合预报结果相比控制预报更加准确,传统集合平均对较小降水强度的预报更加准确,概率匹配平均法对大量级降水的预报能力明显占优。降水评分检验表明,集合平均对小量级降水的预报技巧最高,概率匹配平均法对极端降水事件的预报技巧有明显优势。对流尺度集合预报能够提高降水预报技巧,并对高影响对流天气事件的预报有指导意义。     

基于对流尺度集合预报方法对一次暴雨过程预报的分析

为了更加直观和深入地理解对流尺度集合预报中的降水集合预报产品,以便进一步向预报员推广应用,本文开展了基于对流尺度集合预报方法对2021年8月28—29日的一次暴雨过程的预报性能分析,对集合预报的暴雨和大暴雨量级降水预报技巧进行了综合分析。结果表明：(1)不同集合成员降水预报结果的差异随着降水量级的增大越发明显,预报最优和最差的成员的TS评分相差0.3以上。(2)概率匹配平均预报对于暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧优于控制预报,也优于集合平均。集合平均由于集合成员预报的平滑作用导致其对极端降水不敏感,因此,简单的集合平均不适合于大暴雨以上量级的极端降水预报。(3)从最小值预报到最大值预报,随着集合百分位的增大,命中率、空报率和频率偏差均逐渐增大,70%或者80%集合百分位预报的预报技巧最优,且优于集合平均和概率匹配平均预报。(4)对于重庆东北部偏西地区出现的大暴雨量级降水,较长预报时效集合概率预报均预报出了一定的降水概率,最长提前60 h,相应的最优的集合成员的降水预报与实况也较为接近。     

基于集合预报产品的降尺度降水预报试验

利用降水距平百分率的降尺度预报方法和1951-2008 NCEP资料及我国降水资料,建立了降水距平百分率的预报模型,基于T106L19模式的月动力延伸集合预报结果,进行了2007-2009年3 a的预报试验和效果检验.结果表明,基于集合预报产品的统计降尺度方法对降水距平百分率的预报技巧高于模式降水的预报技巧;500 hPa月平均高度场的预报技巧直接影响到降水距平百分率的预报技巧,平均环流的预报技巧越高,降水距平百分率的预报技巧越高;无论集合成员数为多少,集合预报的结果都明显优于控制预报,随着集合成员数的增多,预报技巧呈增大的趋势;我国降水具有显著的季节性和区域性,以江淮地区的降水距平百分率预报技巧最高,华南地区的预报技巧其次.     

一次特大暴雨过程高分辨率集合预报试验的检验和评估

针对2018年4月22日发生在湖北西部山地的一次特大暴雨过程,采用降尺度方案和显式对流参数化方案模式,开展了高分辨率对流许可尺度(3 km)的集合预报试验,并对全球集合预报(GEFS)和对流尺度集合预报(SSEF)的降水预报进行了对比评估,结果表明:(1)SSEF集合平均的雨量和落区预报均优于GEFS。(2)SSEF各成员的降水离散度分布更合理,因而具有更优的降水区间预报,其“离散度-误差关系”更优,能更好地给出预报误差的分布及其可能的大小。(3)SSEF的概率预报在所有空间尺度上均优于GEFS,且在短历时强降水上的优势更加明显。由此可见,针对此类山地暴雨过程,对流尺度集合预报相对于全球集合预报具有巨大的改进潜力。     

基于时空不确定性的对流尺度集合预报效果评估检验

针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:（1）邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。（2）对于此类飑线过程的对流尺度天气系统而言,邻域半径为15—45 km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优,其中15—30 km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更强。（3）对流尺度降水预报考虑时间尺度与降水强度存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时,时间尺度与空间尺度对于降水预报效果的影响是相互关联的。（4）改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时、空不确定性,实现了对流尺度降水在时、空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时、空尺度相匹配的概率预报结果。      

中尺度降水集合预报随机参数扰动方法敏感性试验

中尺度降水模式预报具有很大的不确定性,为更好地描述与模式降水预报密切相关的物理过程关键参数的不确定性,基于中国气象局GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）中尺度区域集合预报模式,从对模式降水预报不确定性有较大影响的积云对流、云微物理、边界层及近地面层等4个参数化方案中选取了18个关键参数,设计了一种随机参数扰动方案（Stochastically Perturbed Parameterization,SPP）,并通过2015年6—7月总计10 d的随机扰动集合预报试验,对比分析了SPP方案对不同物理过程参数扰动敏感性、随机场时、空尺度敏感性、能量变化特征及其集合预报效果。结果显示,对所选择的任一物理过程参数化方案增加SPP扰动后,降水及等压面要素的概率预报技巧优于无SPP扰动的预报,而扰动积云对流和边界层过程中的参数较扰动云微物理过程中的参数影响更显著,且同时扰动积云对流、云微物理、边界层及近地面层参数化方案中的18个参数的集合预报效果优于扰动任何单一物理过程中的部分参数,表明SPP方案能够有效地提高中尺度降水概率预报技巧;从能量变化特征可知,不同物理过程的参数扰动对动能、内能和总能量的影响层次和特征有所不同,但总体而言,扰动前后各项能量基本相同;随机场时、空尺度敏感性试验发现,SPP扰动随机场时间、空间相关尺度对集合预报效果有明显影响,当扰动随机场选用12 h抗相关时间及截断波数20时,集合预报结果最优。上述结果表明,SPP随机参数扰动方案不仅能够有效提高集合概率预报效果,还能够提高集合降水概率预报技巧,具有良好的业务应用与发展前景。      

重庆风暴尺度集合预报系统降水预报性能分析

本文利用重庆风暴尺度集合预报系统业务存档的2017年8月1～31日逐日08时起报的模式预报资料及相应的观测资料对该系统的降水预报进行了检验评估及综合分析,综合各种检验结果,总体而言:该系统集合平均和概率匹配平均等集合预报产品相对于控制预报表现出了较明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级降水概率匹配平均的TS评分优于集合平均;各预报时效的Talagrand分布均表现出实况落在第11个概率区间的概率明显高于其他概率区间,需要在今后的科研和业务中加以关注;Outlier评分介于0.12～0.26;降水概率预报检验方面,各个降水量级的预报失误概率Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统在降水预报方面相对于单一的确定性预报而言表现出了一定的优势。      

TIGGE技术对西南地区地面要素预报性能的分析

基于TIGGE中欧洲中期天气预报中心和美国国家环境预报中心全球集合预报系统(EC_GEPS和NCEP_GEPS)的2016年1月1日—2017年12月31日连续2 a的预报资料,对两套系统在西南地区10 d以内的2 m温度和24 h定量降水预报进行检验评估和综合分析。2 m温度预报检验结果表明:EC_GEPS和NCEP_GEPS的2 m温度控制预报和集合平均预报的均方根误差均普遍偏高且NCEP_GEPS总体而言优于EC_GEPS;两套系统集合平均均方根误差相对于控制预报改进不明显;集合离散度均明显偏低;Talagrand分布均呈现出非常明显的"J型"分布特征,Outlier评分普遍偏高且EC_GEPS的Outlier评分明显低于NCEP_GEPS;从集合最小值到集合最大值,随着集合百分位的增大,各个预报时效的均方根误差逐渐减小,集合最大值预报技巧最高。降水预报检验结果表明:EC_GEPS和NCEP_GEPS的24 h定量降水预报的Talagrand分布总体而言均呈现出"L型"分布特征且NCEP_GEPS更加明显;NCEP_GEPS各个预报时效的Outlier评分均普遍偏高且明显高于EC_GEPS;EC_GEPS的降水概率预报技巧明显优于NCEP_GEPS;EC_GEPS的70%集合百分位预报技巧最高,NCEP_GEPS的80%集合百分位预报技巧最高。EC_GEPS和NCEP_GEPS在西南地区的2 m温度预报和降水预报均存在一定的系统性误差,进行相应的集合预报系统性偏差订正应该能较好地改进预报技巧。     

一次短期集合预报试验

数值模式中物理过程描述不准确是造成数值预报误差的主要来源之一,采用数值模式中不同物理过程的集合预报方案是减小模式预报误差的有效方法。本文结合一个典型的夏季东北冷涡型降水天气过程,选用不同的积云对流参数化方案、显式降水方案、辐射方案以及模式采用不同的地表分辨率构成10集合预报成员,进行了48h的预报。结果显示集合预报在总体预报效果上比各个集合成员的预报效果好,简单的集合平均就可以提高模式形势场和降水要素场的预报准确率。在集合平均提高预报准确率的同时,采用天气系统移动路径图、面条图以及降水概率预报等方法,可以增强小概率事件的预报能力。     

ECMWF集合预报产品在广西暴雨预报中的释用

基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。     

ECMWF集合预报统计量产品在重庆降水预报中的检验与分析

利用ECMWF集合预报降水资料和重庆市自动站降水资料,运用晴雨、TS评分、预报偏差等检验方法对重庆地区2014—2016年ECMWF集合预报降水产品在短期时效的预报性能进行检验分析。结果表明:最小值的晴雨预报准确率最高。对于TS评分检验,小雨量级可优先参考最小值、10%分位数和融合产品,中雨量级参考平均数和概率匹配平均,大雨和暴雨量级分别参考75%分位数和90%分位数。对于预报偏差检验,小雨量级可优先参考最小值、Mode,中雨量级参考融合产品、中位数,大雨量级参考控制预报、融合产品,暴雨量级参考90%分位数。对于百分位值预报产品和概率预报产品,小雨量级可参考5%～10%分位数和80%～90%概率预报产品,中雨量级可参考45%～55%分位数和40%概率预报产品,大雨量级可参考70%～80%分位数和20%概率预报产品,暴雨量级可参考90%～95%分位数和10%概率预报产品。     

基于三大全球集合预报系统对内蒙古降水预报能力评估

利用ECMWF、NCEP和CMC中心的1~3天7种降水集合预报产品,同时结合内蒙古119个气象站同期降水观测资料,对降水预报效果基于晴雨、降水等级划分(包括小雨、中雨、大雨以及暴雨)确定性TS评分以及空间分布特点进行了归纳总结,评估了三大全球集合预报系统在内蒙古地区的降水预报能力,为进一步开发模式预报及应用提供技术支撑。研究结果表明,ECMWF集合预报产品对内蒙古降水预报能力明显优于NEPC和CMC中心的产品。ECMWF集合预报产品24h时效下的晴雨及小雨、中雨、大雨以及暴雨预报都具有良好的预报能力,但是随着预报时效的延长至48h、72h,ECMWF集合预报产品预报能力明显降低,预报能力与NCEP和CMC中心的产品接近。24h的ECMWF集合预报产品在呼伦贝尔市、兴安盟、锡林郭勒盟、巴彦淖尔市西部、阿拉善盟地区预报效果明显较好,三大集合预报系统对内蒙古东部地区的预报能力总体偏高。      

重庆中尺度集合预报系统预报性能分析

本文利用2017年6～8月重庆中尺度集合预报系统逐日20时起报的预报资料及相应的观测资料对该系统的预报性能进行了综合分析,结果表明:500hPa位势高度、850hPa温度和2m温度的集合平均预报的均方根误差均优于控制预报,集合离散度均明显低于集合平均的均方根误差,Talagrand分布均呈现出“J型”或“U型”分布,500hPa位势高度和850hPa温度Outlier评分介于0.26～0.32,2m温度的Outlier评分普遍较高,总体介于0.33～0.67;降水预报方面,集合平均和概率匹配平均相对于控制预报表现出了较为明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分明显优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级的降水概率匹配平均的TS评分明显优于集合平均;0～24小时和24～48小时累计降水的Talagrand分布呈现出一定的“U型”分布且0～24小时更为明显,其余时效较为理想,Outlier评分随预报时效的延长而减小,最高0.31,最低0.20;降水概率预报检验方面,各个降水量级的Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统相对于单一的确定性预报表现出了一定的优势。      

混合集合预报法在华南暴雨短期预报中的试验

-WRF多模式集合3组试验,对比分析混合集合预报法与传统方法的降水预报效果。结果表明:ARPS模式集合改善了广东省南部局地强降水预报,该方法在中雨、大雨、暴雨量级改进效果显著。WRF模式集合对广东省北部强降水预报优于ARPS模式集合,但空报、漏报率较大,该方法有一定局限性。ARPS-WRF多模式集合在降水落区和量级预报上均优于传统方法。混合集合预报法利用低分辨率 (36 km) 集合预报和高分辨率 (12 km) 控制预报实现了高分辨率 (12 km) 集合预报,改善了降水预报效果,该方法可为业务高分辨率集合预报提供参考。     

两个集合预报系统对秦岭及周边降水预报性能对比

利用欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)、美国大气环境预报中心 (NCEP) 集合预报系统 (EPS) 降水量预报资料,CMORPH (NOAA Climate Prediction Center Morphing Method) 卫星与全国3万个自动气象站降水量融合资料,基于技巧评分、ROC (relative operating characteristic) 分析等方法,对比两个集合预报系统对秦岭及周边地区的降水预报性能。结果表明:两个系统均能较好表现降水量的空间形态,对于不同量级降水,ECMWF集合预报系统0~240 h控制及扰动预报优于NCEP集合预报系统,但NCEP集合预报系统264~360 h预报时效整体表现更好; ECMWF集合预报系统0~120 h大雨集合平均优于NCEP集合预报系统,两个系统集合平均的预报技巧整体低于其控制及扰动成员预报,这种现象ECMWF集合预报系统表现更为显著; ECMWF集合预报系统降水预报概率优于NCEP集合预报系统。ROC分析显示,随着预报概率的增大,ECMWF集合预报系统在命中率略微下降的情况下,显著减小了空报率,NCEP集合预报系统则表现出高空报、高命中率。     

陆面特征量初始扰动的敏感性及集合预报试验

文章利用中尺度模式Weather Research and Forecasting Model(WRF)3.2.1版本及National Centers for Environmental Prediction(NCEP)分析资料,研究了陆面变量(土壤湿度、土壤温度)和陆面参数(植被覆盖率)初始场随机扰动对长江中下游暴雨预报的影响并进行了集合预报试验。试验结果表明,短期暴雨过程对陆面变量(参数)扰动是敏感的;陆面变量(参数)初始场扰动影响降水的时间尺度小于10 h甚至可以小于6 h。从影响机理上来看,陆面变量(参数)扰动首先改变地表的潜热通量和感热通量,而地表通量的改变会通过陆气相互作用对局地大气的温、压、湿、风产生较大影响,从而对暴雨的强度和落区产生较大影响。集合预报结果表明,利用陆面变量(参数)扰动制作集合预报,预报的集合平均结果要好于控制预报的结果,且比集合成员稳定可靠,降水概率预报可以提供一些有用的信息,对预报强降水有一定的指示意义。在初值集合预报中,以这些参数或变量的扰动来引进集合成员是十分有意义的。     

海河流域东北冷涡背景下的降水预报订正研究

针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心（ECMCWF）降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采用预报—实况概率匹配方法建立1～3日的短期订正模型并进行试报检验。结果表明:欧洲中心数值模式对于海河流域东北冷涡降水的预报较实况偏慢;概率匹配法主要通过订正降水量级来改善预报结果,订正后降水预报对于小雨、大雨、暴雨预报的TS（Threat Score）评分技巧均有提升,尤其对于大雨和暴雨及以上量级预报,订正后预报量级及预报落区大小均与实况更加接近,订正效果显著。东北冷涡降水对流性强,模式预报能力弱,而订正后预报能有效提高此类强降水的预报技能,具有较好的应用价值。     

基于快速更新同化数值预报的小时降水量时间滞后集合订正技术

由中小尺度对流系统造成短时强降水天气的发生发展十分迅速,对其落区和时效的预报预警一直都是预报业务中的难点。本文基于快速更新同化的中尺度数值预报系统GRAPES-RAFS 0. 1°×0. 1°分辨率逐小时降水预报,首先通过时间滞后集合预报方法构建了多个集合成员,使用平均TS评分值计算相应预报成员权重系数建立预报方程,然后采用频率匹配订正法进行降水量级订正,从而得到集合订正的逐小时降水量预报。2017年8-9月的逐日试验和典型个例预报结果评估表明效果良好。(1)GRAPES-RAFS最新时次的预报场并不完全代表最好的预报效果,通过时间滞后集合订正方法自动识别优选预报成员,显著提高了预报能力;(2)GRAPES-RAFS预报存在降水量级偏弱的系统性误差,经过频率匹配方法订正后,在量级预报上更接近实况;(3)时间滞后集合预报对我国中东部(包括黄淮、江淮、江南地区)的小时降水量订正效果最好;(4)进一步使用的频率匹配订正方法显著提升了逐时降水量的预报效果,其在降水频率更高、强度更大的江南南部、华南、西南地区效果更为显著;(5)对于中小尺度的强降水过程,经过上述方法订正后,显著提高了模式对强降水系统位置、形态及降水量级的预报水平。