桂林10月暴雨的分析和预报

利用历史天气图资料,统计1960～2002年共42a桂林市10月暴雨天气过程,分析其影响天气系统环流特征及演变规律,分类建立预报模式指标,为10月暴雨实时预报业务提供一些参考。     

桂林10月暴雨的分析和预报

利用历史天气图资料，统计1960—2002年共42a桂林市10月暴雨天气过程，分析其影响天气系统环流特征及演变规律，分类建立预报模式指标，为10月暴雨实时预报业务提供一些参考。     

提为反问题的数值预报方法与试验 I. 三类反问题及数值解法

提为初值问题的数值预报在通过改进数值模式、观测手段及分析方法而改进预报的同时,仍然面临着两大困难,即模式误差和初值不完整。然而我们有大量的气候演变的历史观测资料,其中蕴含着关于气候系统的信息。本文针对这两个困难,系统地提出充分利用历史资料反演订正模式和初值进而改进数值预报的三类反问题,并给出数值解法。最后将三类反问题应用于一个简单模式进行反演预报的数值试验,其数值试验结果将在本文的第二部分给出。     

在动力相似预报中引入多个参考态的更新

针对如何更有效地利用历史资料中的相似信息提高预报水平的问题,在已有相似-动力模式研究基础上,进一步探讨了相似误差订正方法(ACE)的若干理论和技术问题,分析表明,ACE是对以相似离差方程和相似误差订正方程为理论依据的方法的再发展。在此基础上,提出了相似的更新问题和多个参考态的引入,并进而发展出一种考虑多参考态更新的动力相似预报新方法(MRSU)。这一方法通过引入相似更新周期的新概念,在预报进行到相似更新周期时重新选取多个参考态,并采用超平面近似法将相似-动力模式产生的多个预报估计成最佳预报向量,这样的“选取-估计”过程循环往复,从而完成整个时段的预报。Lorenz模式试验显示,相比于以往的相似-动力模式预报,MRSU能更有效减小预报误差,提高预报技巧,并且,ACE的理论优势应用前景也被初步证实。综合诸多研究结果,给出了MRSU的概念流程,这里针对复杂数值模式采用了ACE,能够等价实现相似-动力模式预报过程,无需重建模式,更易于推广。     

热带气旋降水的参考态

浙江省热带气旋过程降水预报的一个基本实践是:事发之后总能找到一个与当前态最相似的历史样本,它的过程雨量及分布特征与当前态未来实况相当接近,基本上可满足预报服务要求,然而要事先找出这个最相似的历史样本,却是十分困难的.文献[1]介绍的,在全体样本空间里用算子DE搜索与当前态最相似历史样本的方法,效果仍不理想,本文从历史样本出现的概率出发,构造若干热带气旋降水的参考态,业务使用时,先将当前态用参考态作类型判别,然后在该类型中进行最相似历史样本的筛选。本文给出了对1990年5次热带气旋所作判别和筛选的结果,并作了讨论。      

超强台风“梅花”(1109号)的转向原因与预报分析

使用高空探测资料、FY-2C卫星云图、CIMSS气象卫星云图分析资料、历年台风路径、NCEP再分析资料,以及欧洲气象中心全球模式(EC)、日本气象厅全球模式(JMA)、国家气象中心全球模式(T639)、上海台风模式(SHTM)等预报资料,基于对2011年第9号台风"梅花"路径以及台风相似路径的预报等,分析影响台风"梅花"移动路径的环境系统演变,从中找出影响台风"梅花"移动转向的关键系统,分析和检验各数值模式对台风路径预报的结果;同时,研究台风路径相似预报方法。结果表明,位于日本的副热带高压南伸并与"梅花"东南侧的弱反气旋打通,引导气流中偏南风分量逐渐加大是"梅花"路径转向以致不在我国登陆的关键点;对数值模式预报的路径,应根据实况天气形势演变订正其预报误差;根据前期路径选多个关键区找台风相似路径更具参考性。     

GRAPES_GFS中三维参考大气的研究：参考态构造和实际预报试验

GRAPES_GFS（Global Regional Assimilation and PrEdiction System, Global Forecast System）采用基于等温大气构造的一维参考大气,前期的研究工作已在GRAPES_GFS的动力框架中引入了三维参考大气,并通过一系列理想试验检验了新方法的正确性以及计算精度。本部分研究工作,主要针对实际资料的预报试验,对比分析了不同三维参考态给定方法的优劣,并采用气候平均法,进行夏季两个月的四维变分循环预报试验。检验结果显示,使用三维参考大气后,模式的综合预报性能得到了提升,对流层高度场、温度场的预报偏差有所减小,长期积分过程中模式质量损失较为严重的问题也得到了明显的缓解。另外,通过动能谱的对比也可以看到使用三维参考大气后,模式在高层的能量耗散明显较小,能谱变化与观测更加吻合。      

动态相似多元判别方法在释用数值预报产品中的应用

考虑环流的动态演变特征在降水预报中的重要性基础上,设计了一种环流演变动态相似多元判别预报方法.用统计方法对历史降水个例的大气环流因子进行分析,在要素场上分别提取4个物理意义清晰、又具有立体性和动态演变性的要素因子,并求出降水天气过程的多元指标.采用要素变化趋势相似标准,以T213数值预报产品为预报初始资料进行计算处理,求出要素的变化趋势和大小,与历史降水的多元指标进行滚动映射和判别,自动预报出各县未来各时段天气,制作阿坝州分县晴雨逐日滚动预报,效果较好.     

多层递阶预报模型的一种改进方案

本文针对气象要素与其过去的数据自相关程度一般都较差,而与其自身的显著周期分量却存在较高的线性相关关系的特点,提出了一种改进的多层递阶预报模型。它将多层递阶方法与逐步回归双重分析相结合,用显著周期分量取代经典多层递阶预报模型中的自回归部分,使之能更好地反映气象要素自身的历史演变规律,从而稳定其预报效果。     

动态相似多元判别方法在释用数值预报产品中的应用

考虑环流的动态演变特征在降水预报中的重要性基础上，设计了一种环流演变动态相似多元判别预报方法。用统计方法对历史降水个例的大气环流因子进行分析，在要素场上分别提取4个物理意义清晰、又具有立体性和动态演变性的要素因子，并求出降水天气过程的多元指标。采用要素变化趋势相似标准，以T213数值预报产品为预报初始资料进行计算处理，求出要素的变化趋势和大小，与历史降水的多元指标进行滚动映射和判别，自动预报出各县未来各时段天气，制作阿坝州分县晴雨逐日滚动预报，效果较好。