基于CRA空间检验技术的西南地区东部强降水EC模式预报误差分析

CRA(contiguous rain area)空间检验技术是将连续雨区作为目标进行检验。通过设定降水量阈值,识别、分离及平移降水目标,将预报偏差分解为落区、强度和形态误差,该方法可避免传统TS评分的双惩罚效应。利用CRA空间检验技术对2011—2014年5—9月西南地区东部EC细网格模式36 h预报时效119个降水目标的预报误差进行分析,并按照环流形势和影响系统对强降水个例进行分型,分为西南地区东部低涡切变型、西南地区东部-江淮切变型、南风型,分别对上述三类不同类型强降水个例的落区和强度误差进行了对比。得到如下结论:西南地区东部降水预报形态误差占比最大,为60%左右,其次是落区误差,为30%左右,强度误差最小,约为10%;落区平均偏西0.7°,经向偏差不明显;模式对于水平尺度较小的降水目标漏报可能性较大,而对于天气尺度降水目标模式预报面积偏大,总降水量偏大,雨强偏小;西南地区东部低涡切变型和西南地区东部-江淮切变型降水强度预报误差类似,模式预报雨区面积均偏大,降水尺度越大,偏大的概率越大,实况平均降水强度越强,模式预报强度越偏弱;南风型预报强降水面积和平均强度均偏弱,出现漏报的概率较大;而对于最大降水量,三种类型模式预报的最强降水均较实况偏弱;西南地区东部低涡切变型模式预报落区偏西,江淮至西南地区东部切变型模式预报落区偏西偏北,南风型模式预报落区偏西偏南。     

GRAPES千米尺度模式在西南复杂地形区降水预报偏差与成因初探

利用2019年夏季（6—8月）西南复杂地形区地面观测站逐时和逐日降水量观测数据,从降水量和降水频率入手,对同期GRAPES-Meso 3 km业务模式短期（36 h以内）降水预报性能,特别是在不同典型地貌区—四川盆地子区、云贵高原北部子区和南部子区、青藏高原东缘山地子区的预报偏差进行细致评估与分析。结果表明:（1）GRAPES-Meso 3 km模式能合理地刻画出西南复杂地形区夏季日降水和日内尺度降水的主要特征,以及小时降水频次-强度的基本关系。（2）在各子区,模式日降水量（频率）预报表现为清晰的正偏差,正偏差在盆地子区最显著,为观测值的1.1倍（0.3倍）;日降水量正偏差主要由强降水日降水量预报偏大引起,但频率正偏差在云贵高原南、北子区与其他两个子区不同,主要是中小雨日数预报偏多的贡献;强降水（中小雨）落区预报存在明显（轻微）偏大倾向,强降水预报落区偏大频率在青藏高原东缘山地子区最高,达82.8%,在云贵高原南部子区最低,为53.6%。（3）日循环上,各时次小时降水量（频率）预报整体偏大,且主要正偏差出现在观测的夜雨峰值时段,其中海拔1200 m以下区域的降水频率正偏差从夜间峰值区延续到中午,模式偏强的日降水量预报往往表现为日内偏长的降水时长或小时降水空报。（4）诊断分析显示,模式在四川盆地区突出的夏季日降水预报正偏差是模式对流层低层在云贵高原南-东南侧偏强的西南风预报与西南地区特殊地形结合的产物。      

降水融合格点产品在陕西2019年暴雨过程中的检验

利用陕西省2019年8次区域性暴雨天气过程对中国区域融合降水分析系统(CMPAS-V2.1)的降水融合分析实时产品进行检验.结果表明:(1)降水融合产品的降水量空间分布与站点实况空间分布基本一致,但强降水落区有所偏差.相对于站点实况,融合产品的小雨和中雨数值偏大,大雨和暴雨的数值偏小.(2)融合产品的降水准确率随着降水...     

一种定量降水预报误差检验技术及其应用

面向对象检验技术是定量降水预报误差分析方法之一,通过对某一降水过程进行分离,实现对其落区、量级等预报误差的定量化分析。基于面向对象的检验方法和天气系统识别技术,本文利用实况观测资料、ECMWF全球数值模式产品,以2012年汛期西南地区5个典型强降水天气过程作为检验对象,对其降水及天气尺度影响系统1～10 d模式预报误差进行了定量化分析。分析表明:在中短期时效内,模式均对西南地区雨带位置预报偏北、偏西,中期时效内偏差更显著,雨带主轴上70%以上的点预报较实况偏北在2°以内,偏西约3°以内;预报的大雨及以上量级降水量较实况偏弱;模式1～2 d预报的极值分布与实况较为接近,随着预报时效延长,预报的极值较实况明显偏小;模式预报的小雨及以下量级的降水范围较实况偏大,对大雨以上量级的降水范围较实况明显偏小。对于四川盆地而言,预报的切变线较零场偏西0.5°～3°。低空急流预报偏西0.5°～1.5°;低空急流强度预报偏差具有季节差异。     

GRAPES_GFS在西南地区的预报稳定性 及其误差与地形的关系

根据地形特征,将西南地区划分为高原区、边坡区和盆地区,引入统计学"不稳定度"定量描述模式预报稳定性,对2016年6月—2017年9月全球中期天气预报(GRAPES_GFS)和欧洲中期天气预报中心(EC)在西南地区的高层形势场、主要的天气影响系统和地面要素预报性能进行了主客观检验,一定程度揭示了GRAPES_GFS和EC在西南地区的预报稳定性、地形的影响以及二模式预报性能的异同。结果显示:GRAPES_GFS高空高度场、温度场预报不稳定度分布呈北高南低型,相对湿度、风速预报不稳定度大值区在高原边缘;各要素预报不稳定度季节性周期最为显著,其位相和振幅因要素不同而有所不同;地形主要影响温度和风向预报误差值,但对相对湿度和风速预报的影响则体现在误差随时效的增长速率差异上;"漏报"是模式对西南地区天气系统的主要预报误差源,"低报"则是模式对西南地区2 m温度预报误差的最大来源;模式对西南地区降水落区预报有效率大约为50%,但强度预报通常偏低。EC与GRAPES_GFS的误差特征没有本质区别,但EC误差更小,稳定性更高。     

基于CMA-TYM和SCMOC的嫩江流域暴雨检验北大核心CSCD

选取2021年嫩江流域9个暴雨日,利用降水融合产品,采用CRA空间检验,对区域台风数值预报系统(CMATYM)和国家级智能网格指导预报(SCMOC)20:00起报的24 h降水预报产品进行检验。结果表明:CMA-TYM和SCMOC预报的最大降水量位置均偏西、偏北,CMA-TYM和SCMOC预报的降水落区均偏西,但前者偏北,后者略偏南,SCMOC预报优于CMA-TYM。误差分析表明:CMA-TYM和SCMOC预报的暴雨落区最大降水量和平均降水量比实况偏小,格点数、面积较实况偏大,但整体上,CMA-TYM预报更接近实况。CRA空间检验显示,CMA-TYM预报的降水强度和落区形态、SCMOC预报的降水落区位置和形态较接近实况,具有一定指示意义。     

西北区域数值预报业务试验系统基本要素预报效果检验

利用全国地面及高空站点观测资料,对西北区域数值预报业务试验系统(northwest mesoscale numerical prediction system,NW-MNPS)2015年5月1日至2016年4月31日的预报结果进行检验分析,评估NW-MNPS模式对西北区域地面、高空要素及降水的预报效果。结果表明:NW-MNPS模式对西北区域气象要素预报整体效果较好,误差均在合理范围内。其中,对地面2 m温度预报白天偏低,夜晚偏高,昼夜差偏小;对2 m比湿预报白天偏高,夜晚偏低,昼夜差偏大;对10 m风速预报整体偏大。该模式对高空温度预报偏低,比湿预报偏高,风速预报低层偏大、高层偏小;对24 h降水预报,小雨、中雨的预报普遍偏多,而对大雨及以上量级的预报普遍偏少,尤其是大暴雨的预报。     

基于WRF不同边界层方案的陕西气象要素预报检验

利用陕西省区域数值模式系统,通过对比WRF中两种大气边界层方案(MJY和YSU),对陕西省2021年7月地面和高空要素预报开展了对比试验。结果表明:地面要素预报上,MYJ方案的24 h累积降水量预报的空报率和漏报率都更低,TS评分更高,预报效果更好,逐小时降水量预报的BIAS评分随预报时效的增加变化更小,空报率、漏报率和TS评分也整体优于YSU方案,表明MYJ方案对降水预报的稳定性更好。两个方案的2 m温度和10 m风场预报存在正偏差,2 m比湿预报存在负偏差,即预报场的温度偏高、风速偏大、湿度偏干,YSU方案在2 m温度和10 m风场预报上效果更好,而MYJ方案在2 m比湿预报上效果更好。高空要素预报上,两个方案在各个高度层上对各个要素的预报各有优劣,其中YSU方案在高空风速预报上较MYJ方案更稳定。     

基于不同分辨率和参数化方案的新疆区域数值模式性能初步评估

基于中尺度数值模式WRF,选取新疆两次强降水过程,设计3个试验方案,其中试验1为控制试验,试验2提高分辨率,试验3提高分辨率并调整物理参数化方案,初步评估不同分辨率和参数化方案对新疆区域2m温度、10m风速、降水预报的影响。结果表明:(1)提高分辨率对2m温度、10m风速模拟精度均有提高,2m温度预报精度提高约0.5℃,降低了日间温度模拟冷偏差;10m风速预报精度提高约0.5m/s,降低了风速模拟正偏差;但提高分辨率后,模式出现虚假降水预报的情况。(2)提高分辨率并调整物理参数化方案后,2m温度模拟误差略有减小,模拟偏差减小约0.2℃;10m风速模拟误差增大约0.5m/s,模拟偏差增大超过0.5m/s;对降水落区、量级的模拟精度显著提高,减小了降水中心的模拟强度,对虚假降水预报有一定修正。     

2017 年乌鲁木齐区域数值预报业务系统预报性能检验和评估

基于乌鲁木齐区域数值预报业务系统,运用MET检验工具,对2017年各季节DOGRAFSv1.0预报性能进行客观检验。结果表明：（1）2m温度日间预报温度整体偏低,夜间多数站点预报温度偏高;冬季预报温度偏高,其他三个季节温度预报整体偏低。10m风速冬季模拟性能最差,春季次之;所有季节风速预报均偏大。（2）夏季、秋季高空温度预报误差小,在3.0℃以内,冬季误差最大,温度预报整体呈冷偏差;不同季节高空位势高度随高度增加误差增大,误差约在6.5～12.0gpm,预报高度比实际高度偏低;不同季节高空U、V风随高度增加误差先增大后减小,均方根误差分别为2.4～6.2m/s和1.8～5.2m/s,U风预报整体比实况偏小,V风预报整体比实况偏大。（3）冬季大阈值降水漏报率较高,12.1mm阈值降水Bias评分仅为0.2,秋季大阈值降水空报率较高,12.1mm阈值降水Bias评分在2.0以上,夏季空、漏报率较低;在新疆地区,四个时段中14～20 BJT 、20～次日02 BJT空报站点数多于漏报,14～20 BJT空报率最高,02～08 BJT漏报率最高,08～14BJT晴雨预报以漏报为主;日间Ts评分高于夜间。     

不同下垫面条件下土壤含水量时空变化特征的对比分析

根据淮河三站1998-05-21－08-31逐日土壤水分6层观测资料和黑河1991-06-20－08-21、1990-12-17－1991-02-15逐日土壤水分4层观测资料，分析了邻近绿洲的沙漠区、河网区（湿润区）几种典型下垫面土壤水分含量的时空变化特征。结果表明，不同类型的下垫面条件下，夏季土壤水分在湿润研究区呈明显的单峰偏态分布，且以β分布拟合效果为最好；而在邻近绿洲的沙漠研究区则呈多峰分布，冬季呈Γ分布，且湿润的研究区域夏季土壤水分在时间上呈显著的10－25d的周期变化。     

2005年夏季中国东部气候异常分析--中国科学院大气物理研究所短期气候预测检验

简要比较了中国科学院大气物理研究所对2005年夏季中国降水跨季度预测与实况的异同,并对2005年夏季我国主要雨带及降水偏少区的形成与东亚热带、副热带以及中高纬度大气环流系统的配置进行了分析。对2005年夏季西太平洋副高的异常活动预测不好,这是造成跨季度降水预测有失误之处的主要原因之一。2005年夏季在亚洲对流层中高层,沿着副热带急流轴准静止Rossby波有几次能量传播过程,西太平洋副高的北抬与西伸与副热带急流中Rossby波的活动强度有一定的对应关系,因而产生了亚洲不同地区高影响性的灾害性天气。     

RG13型雨量传感器测量结果的不确定度评定

国内民航机场主要使用的雨量观测设备为芬兰维萨拉公司生产的RG13型雨量传感器,为保证雨量测量数据的真实可靠,对其测量结果的不确定度分析很有必要。根据自动气象站现场校准方法,分别进行大雨强和小雨强的重复测试,并依据JJF1059.1-2012测量不确定度的评定与表示要求,进行A类不确定度评定。分析测量过程中的B类不确定度来源,进行B类评定,最终给出扩展不确定度。结果表明：在小雨强下,测量不确定度为U95=0.17mm,包含因子k=2。在大雨强下,测量不确定度为U95=0.16mm,包含因子k=2。该研究完善了雨量传感器的现场校准工作流程,对雨量传感器测量结果的可信度评定具有参考价值。     

热带气旋眼墙非对称结构的研究综述

热带气旋的眼墙非对称结构与其发展过程密切相关。在热带气旋移动过程中,非对称风场伴随着边界层内非对称摩擦而引起的辐合,影响着热带气旋眼墙内的对流分布。此外,风垂直切变作为影响热带气旋强度的重要因子,将上层暖心吹离表层环流,引起眼墙垂直运动的非对称,导致云、降水在方位角方向的非均匀分布。当存在平均涡度的径向梯度时,罗斯贝类型的波动可以存在于涡旋内核区域,影响眼墙非对称结构。海洋为热带气旋提供潜热和感热形式的能量,是热带气旋发展的重要能量来源,关于海洋如何影响热带气旋眼墙非对称结构的相关研究较少。文中着重回顾了热带气旋与海洋相互作用的研究成果,并提出海洋影响热带气旋眼墙非对称结构的机制。海洋对热带气旋最显著的响应特征是冷尾效应,该效应通过降低海表温度,减少海洋向大气输送的潜热和感热,从而影响热带气旋眼墙非对称结构。此外,海浪改变海表粗糙度,通过边界层影响移动热带气旋的眼墙结构。     

乌鲁木齐市空气污染现状分析

从纵横两个方面对乌鲁木齐市空气污染现状进行了系统分析，包括与全国其它重点城市之间的比较分析、季节变动分析和趋势变动分析。     

贵州玉屏四季气候季节的划分及特征分析

利用玉屏国家地面气象观测站1961—2016年逐日平均气温资料,采用《气候季节划分》(QX/T15—2012)方法,对玉屏县四季起始日期及长度进行分析。结果表明:(1)玉屏县常年四季起始日期:入春3月5日,入夏5月23日,入秋9月22日,入冬11月28日;四季长度:春季79 d,夏季122 d,秋季67 d,冬季97 d。(2)56 a来玉屏县春季起始日期呈提前趋势,长度呈增加趋势,两者均在20世纪90年代前后出现了转折,但未发生气候突变;夏季起始日期及长度趋势变化不明显;秋季起始日期呈推后趋势,长度变化不明显;冬季起始日期变化不明显,长度呈减少趋势;春季长度增加、冬季长度减少主要为春季起始日期提前所致。(3)玉屏县四季起始日期的年际变幅大,起始日期比常年偏早(晚)连续2候以上的异常年份,春季为23%,夏季为27%,秋季为32%,冬季为25%。(4)玉屏县春季开始后出现低于季节指标≥1候的概率达41%,表明玉屏县春季出现倒春寒天气的概率很大。(5)比较气象行标法与稳定通过法的四季起始日期及长度,气象行标法对玉屏县的四季划分更能满足于农业生产的需要。     

广西汛期暴雨若干特征分析

对１９５９—２０００年广西汛期（４～９月）暴雨的年、月分布和广西汛期暴雨天气过程的季节分布及主要影响天气系统进行深入分析，得到了广西汛期暴雨的若干重要特征，对广西汛期划分提出了改进意见。     

球载式下投国产北斗探空仪测风性能评估

基于球载式下投北斗探空仪测风观测试验,建立了针对下投式的测风试验评估方法.试验结果表明上升段北斗测风的准确度接近RS92探空仪的探测准确度要求,两者一致性较好;下降段RS92测风误差基本上与上升段的属于同一量级水平,下降初期测风数据在使用时需要做预处理或者有效控制;下降段BD探空仪测风误差与下降段RS92的基本相当,除了球炸初期外,基本上接近WMO的测量要求,此外初期的急速下降对导航定位测风提出了更高的技术要求.整体而言,球载式下投探空观测在时间上可以实现对原有的1次探空进行加密,在空间上可以增加1个区域的探测,并为对现有探空站网分布进行合理优化提供依据,具有良好的应用前景.     

Evaluation of different versions of NCUM global model for simulation of track and intensity of tropical cyclones over Bay of Bengal

The global UK Met office Unified Model (UM) is currently operational at National Centre for Medium Range Weather Forecasting (NCMRWF), the global model named as NCUM. An inter-comparison of two different versions of NCUM has been carried out for simulating the track and intensity of Tropical Cyclones (TCs), which formed over the Bay of Bengal (BoB). For this purpose, two series of numerical experiments named as NCUM25 (New Dynamical core with NCUM N512 resolution) and NCUM17 (ENDGame core with NCUM N768 resolution and upgraded physics and data assimilation scheme) are carried out with seven different initial conditions (ICs) for two TCs. The results suggested that the location, intensity, and vertical structure of the TCs are reasonably well predicted by the NCUM17 over the NCUM25. The Direct Position Error (DPE) and landfall error of TCs are reduced in the NCUM17 in comparison to the NCUM25 for all initial conditions. The mean DPEs and intensity error are reduced by 21–41% and 18–21% in NCUM17 over NCUM25 in both the cases respectively. Improvements in mean landfall position errors are shown to range from 43 to 65% in the NCUM17 as compared to the NCUM25. The mean statistical skill scores for rainfall are considerably improved in NCUM17.     

测量NO气体吸收截面的方法

差分吸收光谱技术(DOAS)已经被广泛用于各种污染气体浓度的测量,其中影响其测量精度的主要因素就是气体吸收截面的测量.利用Lambert Beer 吸收定律以及自主设计的测量装置对大气的主要污染气体NO的吸收截面进行了测量,并采用多项式拟合的方法提高了测量的精度,根据所测得的吸收截面反演了NO气体的浓度值,取得了良好的效果.