CAPPS在国家气象中心多城市污染指数数值预报业务系统中的应用

国家气象中心在中国气象科学研究院CAPPS系统的基础上,建立了多城市污染指数数值预报业务系统,同时预报47个重点城市的SO2、NO2和PM10的日均污染指数.从2001年6月21日至7月17日的试验预报表明,总体预报准确率和与监测值的相关都在60%以上,与各城市气象局、环境保护局联合发布的综合预报准确率和与监测值的相关比较接近.说明CAPPS用于国家气象中心多城市污染指数数值预报业务系统,能够为城市空气质量业务预报提供有参考价值的数值预报产品.     

城市空气污染数值预报系统CAPPS及其应用

城市空气污染数值预报系统CAPPS, 是在ADPIC的概念的基础上经过积分求得的大气平流扩散的多尺度箱格预报模型。它不需要污染源的源强资料就可预报出城市空气污染潜势指数 (PPI) 和污染指数 (API), 克服了由污染源调查本身具有的不确定性给城市空气污染的数值预报所带来的困难。该文对CAPPS系统在北京市和上海市进行数值预报的结果进行了分析检验, 并与国际上几种光化学污染预报模式的预报结果进行比较。结果表明, 就预报值与监测值的线性相关系数来说, CAPPS系统的预报水平与其他发达国家的模式预报水平相当。此外, CAPPS系统的污染指数等级预报准确率 (北京市和上海市) 平均达到61.5%。     

石家庄市主要大气污染物的数值预报

应用CAPPS城市大气污染潜势和污染指数预报系统，对石家庄市主要大气污染物（SO2，NOX，TSP）的污染指数（API）进行模拟分析，结果表明，用CAPPS作城市大气污染预报时，应加入污染物排放的时间系数（Ti)订正和经验系数（Ki)订正，对北方城市而言，还须加入扬尘百分率（F）订正，用加入Ti,Ki和F订正后的CAPPS预报系统，对石家庄市大气污染物（SO2，NOx,TSP)进行模拟，结果SO2，NOx,TSP三种污染物的预报值与其监测值的相关系数分别提高到0．951，0．854和0．880。     

西宁市空气质量预报系统CAPPS的分析与应用

城市空气污染数值预报CAPPS，是在ADPIC的概念的基础上经过积分求得的大气平流扩散的多尺度箱格预报模型。它不需要污染源强资料就可预报出城市空气污染潜势指数(PPI)和污染指数(API)。本对CAPPS系统在北京和上海市进行了分析检验。结果表明，就预报值与监测值的线形相关系数来说，CAPPS系统的预报水平与其他发达国家的模式预报水平相当。而从CAPPS系统在西宁市的应用中可以看出，模式的应用与地表地形、区域气候以及大气的稳定度有一定联系。     

区域空气质量数值预报系统CAPPS3在辽宁的应用

利用城市大气污染数值预报系统CAPPS的第三版(CAPPS3),经过安装、调试和本地化、自动化处理,建立起适合于辽宁的区域空气质量数值预报系统,用于预报辽宁的城市污染指数和等级以及各污染物的日均浓度分布.通过模式预报结果与监测资料的对比,发现辽宁14个主要城市SO2、NO2预报准确率的总体水平明显高于PM10.区域污染物浓度分布位置和大小的预报结果与实际情况相符,污染物小时浓度的演变也与实际风场的变化趋势保持一致,表明CAPPS3模式系统能够及时准确地预报出区域污染的形成和发展过程.     

CAPPS3模式在福州市预报效果检验

对2009年7月至2010年6月区域空气质量数值预报模式CAPPS3在福州市的应用进行效果检验,分析各季节CAPPS3预报福州市3种污染物SO2、NO2和PM10的等级预报准确率、转折性天气预报准确率及与监测值的相关系数以及综合评分。结果表明：夏秋季节CAPPS3模式3种污染物等级预报准确率较高,冬季NO2和春季PM10的等级预报准确率较低,错误等级预报多数偏高;转折性天气预报准确率夏秋季最高,春季最低,模式对天气形势的变化反应不灵敏,特别是污染物浓度突变时,预报能力较差,当天气形势稳定时,预报效果较好;CAPPS3模式浓度预报值较监测值有偏大和滞后的缺点;相关系数及综合评分结果夏秋季最高,春季最低。CAPPS3总体预报效果较好,可提供有价值的指导预报,适合业务运行。     

基于WRF Chem模式的PM25预报效果评估

为了解华东区域气象中心业务化运行的基于WRF-Chem的"华东区域大气环境数值预报业务系统"对于安徽省PM_(2.5)浓度的预报性能,结合2015年6月至2016年5月观测资料,对其预报效果进行了评估。结果表明:模式预报值与观测值的总体相关性较好,不同时效的预报效果均能达到"优秀"的范围;预报偏差的空间分布整体呈现出北部偏小,南部偏大的特点;2015年夏、秋季24h预报平均偏差呈现东北部偏小,其他地区偏大,2015年冬季、2016年春季东北部分地区和沿江江南部分地区预报值偏小,参与评估的14个城市不同季节平均偏差均在±30μg·m~(-3)以内;该模式产品对于安徽省大部分城市中度及以上污染天气PM_(2.5)浓度漏报率多于空报率。     

贵阳市空气污染数值预报的业务方法研究

使用地形跟踪坐标系上的三维动力学流场模式和平流扩散方程模式,开发了贵阳市分片区SO2污染水平预报的业务数值预报模式。城市地形和大气污染物排放源强按实际情况输入,污染气象条件则使用天气学方法预报。经贵阳市实际应用,对城市平均SO2污染指数的24h预报准确率可达80％以上。     

基于WRF/CMAQ的成都空气质量模拟与预报

本文是成都地区空气质量预报的一次模拟试验,文章通过污染源排放清单编制、不同模式下垫面资料使用、气象模式大气物理过程参数选取、以及成都地区空气质量实例模拟预报几个方面来开展工作。分析结果表明:使用新下垫面资料对SO₂、NO₂的模拟结果的统计结果均好于旧下垫面资料;选出了适合于成都地区的气象模式物理过程参数方案;受外地源影响较小的NO₂与PM₁₀的模拟预报效果比受外地源影响较大的SO₂模拟预报效果好;清单编制过程中对污染物排放的时间分配因子把握不精确造成了预报趋势与监测值趋势存在差异;对污染源排放量的低估是造成预报值普遍小于监测值的重要原因,同时未考虑外源的输入影响,以及用监测值的点均值来验证预报值的面均值,也是造成预报值与监测值存在明显差异的主要原因。      

Models-3空气质量模式对兰州市污染物输送的模拟

较详细地介绍了美国环保总局的第三代空气质量模式系统Models-3的特点,并且针对兰州市冬季采暖期污染严重的特点,选取2002年12月份的个例,将兰州市最新的大气污染源资料加入模式中．对模式进行调试并检验了该模式对兰州污染的模拟性能。从模式对SO2,NO2和O3等几种大气污染物浓度的模拟结果与监测资料对比分析,表明该模式系统较好地模拟出了SO2,NO2的空间分布格局,模拟结果与监测结果比较吻合,而且模式模拟的污染物浓度场比较均匀;模式模拟的O3的日变化规律与资料分析结论基本一致,也符合O3的生成机理。因此该模式系统对于复杂地形条件下的城市污染物输送具有一定的模拟能力。     

天气学检验在东北区域数值模式秋冬季降水预报中的应用

根据影响天气系统不同,利用2007年9月－2008年2月东北区域中尺度数值模式12h累积降水预报和东北地区常规站降水实况资料,采用天气学检验方法,从降水中心强度、中心位置、降水主体强度、落区、范围和移速6个方面对东北区域中尺度模式降水预报产品的预报性能进行检验。结果表明：模式对东北地区秋、冬季降水有很好的预报能力,但因天气系统和预报时效不同其预报能力也有较大差异,其中对高空槽预报效果最好;一般情况下,在预报出现偏差时中心和主体强度易偏强,雨带范围易偏大,移速易偏慢。     

2014—2016年数值降水预报在天津的检验评估

对2014—2016年中国国家气象中心T639数值预报、日本细网格数值预报、欧洲中心细网格(EC thin)数值预报以及天津市乡镇指导预报产品中在天津地区降水预报分别进行检验。结果表明:所有模式降水的晴雨预报准确率均随预报时效的延长而下降。降水预报准确率在秋冬春季的预报效果明显好于夏季。EC thin产品在冬季降水的预报中优势更为明显,而指导预报及T639对5月、6月及9月天津地区局地降水多发期的降水更有指示意义。针对2014—2016年天津地区的23个暴雨日按影响系统分型并统计检验结果,暴雨日降水预报晴雨成绩较好有参考价值,而降水分级检验偏差较大。相对于局地性暴雨过程,区域性的暴雨过程数值预报有更为可靠的参考性。     

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。     

统计降尺度方法在青海省冬季最低温度预测中的应用

利用2003-2007年国家气象中心T213L31全球中期数值预报模式逐日输出产品与青海地区25个气象站的观测数据作为试验资料, 利用相关系数和逐步回归进行因子选择, 并以单隐层神经网络和多元回归作为降尺度方法进行对比研究, 用2003-2006年间的11月1日～次年3月1日的资料作为训练样本, 以数值预报产品和前一日观测的最低温度作为因子, 建立青海省25个气候站的冬季最低温度的24, 48, 72 h预报模型, 并且以2006年12月和2007年的1、 2月作为24, 48, 72 h逐日最低温度预报试验时段。试验表明, 对于青海地区来说, 青海北部地区的预报命中率总体好于南部高原地区; 在4种对比方案中, 以选择数值预报资料结合前一日地面观测的最低温度作为主要因子的方法相对较优, 随着预报时效的延长, 24 h历史实况的作用逐渐减弱; 对于所有台站来说, 这4种方案各有优缺点, 没有一种方案可以完全代替其他所有方案; 在实际业务运行中, 对不同的台站应采用不同的预报方案进行实际业务预报。     

ConvLSTM Based Temperature Forecast Modification Model for North China

The correction of model forecast is an important step in evaluating weather forecast results. In recent years, post-processing models based on deep learning have become prominent. In this paper, a deep learning model named ED-ConvLSTM based on encoder-decoder structure and ConvLSTM is developed, which appears to be able to effectively correct numerical weather forecasts. Compared with traditional post-processing methods and convolutional neural networks, ED-ConvLSTM has strong collaborative extraction ability to effectively extract the temporal and spatial features of numerical weather forecasts and fit the complex nonlinear relationship between forecast field and observation field. In this paper, the post-processing method of ED-ConvLSTM for 2 m temperature prediction is tested using The International Grand Global Ensemble dataset and ERA5-Land data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Root mean square error and temperature prediction accuracy are used as evaluation indexes to compare ED-ConvLSTM with the method of model output statistics, convolutional neural network postprocessing methods, and the original prediction by the ECMWF. The results show that the correction effect of ED-ConvLSTM is better than that of the other two postprocessing methods in terms of the two indexes, especially in the long forecast time.     

基于高分辨率数值天气模式的往返平飘式探空轨迹预测方法及初步评估

为了开展往返平飘式探空组网观测的仿真和模拟,以及评估组网观测对数值天气预报的影响,并实现往返平飘式探空在目标观测中的应用,本文提出了一种基于高分辨率数值天气模式的往返平飘式探空轨迹模拟和预报方法。基于我国自主研发的GRAPES区域高分辨率模式,初步建立了往返平飘式探空的轨迹预报系统。该系统将往返平飘式探空的上升段、平漂段和下降段的轨迹方程,以及下降段降落伞的动力学方程,直接嵌入到高分辨率数值天气模式中,实现对往返平飘式探空轨迹的模拟和预报。利用轨迹预测系统对63个往返平飘式探空轨迹进行轨迹预报试验和评估,试验结果表明,该系统的轨迹预测结果合理可信,6 h的轨迹预报平均误差小于40 km。     

基于组合统计降尺度的华西南部地区冬季气温预测技术研究

利用1982—2017年华西南部地区冬季气温和NCEP再分析资料以及CFS模式实时预测资料，通过SVD诊断分析，选取影响华西南部地区冬季气温的同期关键区大气环流和前期海温及OLR因子场，建立预测与观测场相结合的组合统计降尺度预测模型。该统计降尺度预测模型对1982—2017年的回报结果显示：与观测场的空间相关系数较CFS模式原始预测结果有显著提高，多年均值从-0.06提升到0.38，最高可达0.85。同时，此降尺度预测模型可较好地回报出华西南区冬季气温的空间分布型。     

MOMS 中尺度模式的多元最优插值客观分析方法

数值预报模式的预报结果与初始值关系较为密切。因此改善初始场的客观分析效果，是提高预报准确率的一个重要方面。该文针对MOMS中尺度模式的特点，研究设计了多元最优插值客观分析方法。采用T42模式预报结果作为初估值，在测站的选择、记录的订正、测站资料补缺等诸方面都考虑了中尺度模式的特点。该客观分析方案为中尺度数值天气预报及诊断分析提供了较好的初值，对提高中尺度模式的预报效果起到了较好的作用。     

CAPPS模式在石家庄市应用的效果检验

根据《气象部门空气质量预报质量考核和管理暂行办法》,对CAPPS系统在石家庄市空气质量预报中的应用效果进行检验,对CAPPS1.0和CAPPS2.0的预报能力和产生的误差进行了对比分析。结果表明:CAPPS2.0的整体预报水平高于CAPPS1.0,但其预报值多偏高于监测值,这是导致冬季首要污染物正确性评分偏低、夏季高污染预报能力偏低的主要原因。CAPPS系统对前日污染实况依赖性强,预报结果滞后,对高浓度污染日的预报准确率仅为13%,预报能力偏低。