川西高原地区SCMOC温度精细化指导预报质量检验及影响因子分析

利用2014~2015年阿坝州13站共730天08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报资料,对比实况日最高(低)气温,进行预报质量检验。结果表明:日最高(低)气温预报准确率与预报时效成反比,两个时次预报的最低气温准确率高于最高气温,且最低气温预报准确率有明显的季节变化。08:00起报的日最低气温多出现负误差,其余预报最高(低)气温多出现正误差。日最低气温预报绝对误差与海拔高度有关。24h最高(低)气温预报绝对误差>4℃样本分析表明,温度平流、大气稳定度与非绝热过程对温度的影响明显,造成气温偏差的主要原因是降水及冷空气影响范围和强度,冷、暖平流影响偏差,高空槽强度和移动偏差等几方面。     

基于特定因子的河南省干热风客观预报方法

利用2000—2014年5月1日到6月10日河南省121个气象观测站点的逐日观测数据、欧洲中心模式预报资料,对河南省干热风天气进行分析,总结了干热风天气形势分类模型,同时利用多元回归法建立了河南省干热风天气的客观预报方法。分析结果得出:河南省干热风天气发生主要形势为西北气流型、高压脊型和纬向环流型3类;通过多元回归分析筛选出日最高温度预报因子为前一日最高气温、当日最低气温、08:00气温、EC850hPa 24h温度预报,相对湿度预报因子为EC850hPa 24h相对湿度预报、前一日14:00相对湿度、当日08:00露点温度,风速预报因子为EC细网格过去3h10m阵风预报,建立温度、湿度和风速3要素的预报方程;利用预报方程对2014年预报时段的天气进行检验,结果表明,对于轻干热风预报的TS评分为62%,重干热风预报的TS评分为64%。     

基于多模式的新疆最高(低)气温预报误差订正及集成方法研究

干旱区由于气温日较差大,气温预报难度偏大,尤其是最高、最低气温预报。利用2013—2015年ECMWF、T639、DOGRAFS、GRAPES 4种模式24 h内气温预报产品,采用递减平均订正法以及集合平均和加权集合平均法,设计2种订正集成方案,即方案1是对多模式气温预报先集成后订正,方案2是先订正后集成,对新疆地区日最高气温和最低气温预报的误差订正及集成效果进行对比检验。结果表明:(1)4种模式对新疆气温预报的准确率表现为ECMWF模式整体最好,DOGRAFS模式最差,且最低气温的预报准确率提高程度高于最高气温;(2)对于新疆不同区域,最高(低)气温预报准确率北疆高于南疆,西部高于东部,平原高于山区,且冬季的订正能力大于其他季节;(3)加权集合平均法优于集合平均法,先订正后集合方案优于先集合后订正方案;(4)方案2对2015年7月13—30日和2014年4月22—24日两次极端高、低温天气过程的最高(低)气温订正效果明显。     

T639预报气温产品误差分析与订正

由于T639数值预报模式对具体区域预报有一定偏差,为了更好的利用该模式做出山东即墨本区域各自动站气温预报,制定订正方法,将订正方法运用到实际业务中,推广到相关单位,提高气温预报准确率,本文利用2013年1月至2015年12月山东省即墨市8个区域自动站的最高(低)气温实况和对应的T639数值预报24小时2m气温预报产品进行了日最高(低)气温的预报准确率、相对误差分析,并结合风向风速预报结论和地形分区,运用综合订正、季节订正、风向订正和风速订正4种误差订正方法,在对比检验的基础上,得出如下结论:在4种订正方法中,预报准确率最高为综合订正方法。     

陕西ECMWF、GRAPES_Meso和SCMOC气温预报的对比检验及订正

利用陕西99个国家气象站2017—2019年日最高(低)气温观测资料,采用一元线性回归和递减平均方法,对GRAPES_Meso、ECMWF和SCMOC的日最高(低)气温预报进行订正,并作对比检验。结果表明,SCMOC、GRAPES_Meso和ECMWF的日最低气温预报准确率较日最高气温偏高,其中SCMOC的日最高和最低气温预报准确率最高,ECMWF次之,GRAPES_Meso最低。一元线性回归和递减平均方法对SCMOC的气温预报订正多为负效果,但对GRAPES_Meso和ECMWF的气温预报订正有明显正效果。订正后ECMWF与订正前SCMOC的预报相比,前者日最高和最低气温的预报准确率偏高。订正后GRAPES_Meso与订正前SCMOC的预报相比,前者日最低气温预报准确率偏低、2018年24 h和2019年24、48 h日最高气温预报准确率偏高。一元线性回归法对模式气温预报的订正能力和稳定性优于递减平均法。     

绵阳城区一次连续重污染过程的气象条件分析

基于高密度逐时气象观测资料以及国家环境保护部公布的空气质量日报,对绵阳城区2014年1月9日至2月4日一次污染过程的气象条件,分3种类型(轻度污染型、中度污染型、重度污染型)进行研究。结果表明:整个过程风速和混合层厚度与空气质量指数均呈负相关,相关系数为-0.637、-0.487;分类型讨论时,仅轻度污染型风速与空气质量指数呈负相关,相关系数为-0.739;风速日变化均呈现"单峰型"的特征,峰值出现在12:00—18:00之间;风向以东南、西北气流为主,东南气流能加重空气污染;混合层厚度表现为"早晚低,午后高"的日变化特征,轻度型的混合层厚度平均高583.78m,中度型反比重度型低6m,分别为481.92m,487.69m;溃变理论V-3θ图对连续重污染过程的转折性天气起到较好的预报和指示作用,主要表现在强对流和降水天气两类。     

西北区东部大雨天气形势分型

一、思路在预报工具的制作中,对天气形势分型是一项不可缺少的工作。我们用1985、1986、1989、1990年6—9月 ECMF500百帕高度场48小时预报格点资料,对西北区东部大雨日当时场~*形势定量计算分型。共分四种大雨型:西南气流型(A)、河套低槽型(B)、平直波动型(C)、副高强盛型(D、E)。根据各型平均场客观确定入型和消空条件,在371天样本中,入型210天,     

基于数值模式误差分析的气温预报方法

采用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)全球确定性预报模式地面气温和国家地面站点观测资料,对模式初值场误差、历史误差以及卡尔曼滤波预测误差与实况误差之间的相关性进行分析,设计了4种回归方案订正日最高、最低气温预报偏差,并与ECMWF、中央气象台和全国城镇的预报产品进行了检验对比。结果表明:采用了模式近1～3 d最高(最低)气温和模式最高(最低)气温历史平均误差、初值场误差以及卡尔曼滤波反演误差作为预报因子的改进方案效果最优,经对其2017年日最高和最低气温的预报检验,预报准确率较ECMWF原始模式预报有较明显提高,也明显优于中央气象台指导预报。在空间分布方面,其对地形较为复杂地区的改进效果更好。同时,与当前业务中质量最好的全国城镇预报相比,最高气温预报平均绝对偏差(Mean Absolute Error,MAE)较全国城镇预报低8.24%～13.97%,预报准确率提高1.24%～3.57%,日最低气温平均绝对偏差较城镇预报低9.43%～17.69%,预报准确率提高1.77%～2.72%。在3 d的预报中,对24 h时效内预报相对于48 h和72 h的改进幅度更大,订正效果更加明显。     

SCMOC温度精细化指导预报在陕西区域的质量检验

利用2012年陕西区域99站共366天北京时间08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报与实况资料的比较,检验分析了定时温度、日最高气温和日最低气温的预报质量。结果表明:陕西区域SCMOC温度精细化指导预报08:00起报的准确率高于20:00起报的,且预报准确率有明显的季节变化,夏、秋季节较高,冬、春季节较低,日最高(低)气温的预报准确率与预报时效成反比。地形高度影响温度预报准确率,二者之间的相关系数通过了显著性检验。08:00起报的48h内逐3h气温多出现负误差,20:00起报的多出现正误差。08:00起报的日最高气温和20:00起报的日最高(低)气温多出现负误差,08:00起报的日最低气温多出现正误差。从对典型天气过程的温度预报质量检验来看,强冷空气影响下的降温天气过程的温度预报难度较大,预报准确率较其他天气类型偏低一些。     

重庆永川汛期大风特征研究

利用常规气象观测资料,针对2006—2017年汛期(5—9月)重庆永川出现的大风过程,分析其时空分布特征、天气环流背景及物理指数,主要结论:(1)永川中部及偏北一带为大风易发区,出现64次大风过程,8月最多,午后、傍晚和凌晨为大风多发时段,大风出现后持续时间多为1～2 h。(2)大风的出现主要与东移的低槽、西太平洋副热带高压、台风外围气流及地面冷高压南下等影响有关,主要环流类型可分为:低槽(涡)型、低槽(涡)与高压系统型、台风影响型。(3)大风发生前后,低槽(涡)型平均温度、最高温度存在明显降幅,大多在6℃以上。低槽(涡)与高压系统型平均温度弱降温与明显降温概率相当,最高温度降幅在4℃以上。台风影响型温度变化与其出现的月份、北方冷空气的情况有关。(4)各类型大风发生时,大多伴有短时强降水,且大风过程当日累积雨量大多在大雨及其以上。(5)从物理指数来看,大风发生前抬升指数(LI指数)、大气稳定度指数(K指数)、对流有效位能(CAPE指数)、大风指数在各类型大风中各有表现,实际预报工作中需根据不同类型的阈值进行分析。     

基于天气分型和物理量诊断西北地区东部雷暴预报方法研究

利用2008—2013年西北地区东部169个气象观测站的天气实况资料和NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料计算的对流参数对西北地区东部雷暴日进行了天气分型,并应用分型统计的参数阈值对2013年西北地区东部雷暴日进行了试预报。结果表明:2008—2013年西北地区东部雷暴日集中出现在5—9月,占雷暴总日数的85.9%;雷暴日发生的天气形势可分为低涡型、低槽型、西北气流型和西南气流型4种。引入天气型强度指数,研究4种雷暴天气型的自动识别方法,通过天气分型检验表明,天气型自动识别方法可准确的识别雷暴发生的天气形势,且漏报较少。在天气型识别的基础上,进一步进行雷暴物理量诊断表明,消空效果明显。2008—2012年西北地区东部雷暴日回代预报的TS评分为54.1%,漏报雷暴日为4 d;2013年雷暴日试预报的TS评分为51.8%,漏报雷暴日为10 d;雷暴日回代预报与试预报的TS评分均超过气候概率,预报效果较理想,可为西北地区东部雷暴天气预报研究提供参考。     

5—6月云贵静止锋对遵义城镇精细化预报准确率的影响分析

该文利用2011—2015年5—6月有静止锋系统存在时的08时、20时地面天气图及其对应时段遵义各县站白天(夜晚)降雨量、最低(最高)温度实况资料,分析静止锋处于不同位置、呈现不同形状时对城镇精细化预报准确率的影响。初步得出:(1)5—6月静止锋呈西北东南向最多,夜间降雨概率比白天降雨概率大,静止锋对最低温度的影响比较小,对最高温度的影响比较明显,因此最高温度的预报需要分区域考虑;(2)对于Ⅰ型静止锋影响时,白天应充分考虑锋面所处位置,分区考虑是否报雨;(3)当静止锋为准南北向的Ⅱ1型和东西向的Ⅲ型时,白天降雨概率均比较低;(4)当静止锋为Ⅲ型时,遵义原温度预报方法对于西部区域最高温度的预报基本失效,通过调整预报思路,最高温度准确率即可上升至88.5%。     

呼和浩特市一次飑线系统分析

利用常规探测资料、多普勒雷达资料、高时空密度自动气象站地面观测网等实况资料,对2017年8月7日呼和浩特地区一次飑线过程进行详细分析,结果表明:(1)由于常规观测站资料时空分辨率低,数值预报难以准确描述中小尺度系统,因此在实际业务中,很难在短时预报中给出飑线的发生发展预报;(2)常规探空资料计算的CAPE值对于飑线发生潜势的指示性是非常有限的;(3)目前业务中,对飑线的预报只能通过大尺度环流背景结合加密自动气象站,以及短时临近雷达监测来实现;(4)高空槽前和东北冷涡后部的西北和偏北气流汇合南下,以及低空切变线带来的偏南气流北送,是这次飑线形成的环流背景。     

华南3 km高分辨率区域模式气温预报在贵州的质量检验

利用2018年1—10月华南3 km区域高分辨率模式08时、20时起报的气温预报和实况资料,采用线性内插法进行站点预报值处理,并从平均均方根误差及预报准确率的角度,检验分析了贵州省72 h预报内逐24 h最高(低)气温预报质量。结果表明,72 h内随着预报时效的增加,预报准确率差异较小;日最低气温预报准确率相对最高气温平均高出20%左右;08时起报的最高(低)气温预报优于20时的。同时发现,最高(低)气温的预报能力在月份上存在明显差异,6—8月预报性能总体优于其它月份;在24～48 h预报中,东北—西南向一带较贵州其它区域展现出更高的预报能力。在9个主要城市站上,最高(低)气温均表现出较高的预报技巧,其中,20时起报的兴义站24 h最低气温准确率100%。通过对2018年7月18日气温预报质量检验,最高(低)气温及35.0℃以上高温事件预报准确率均在80%左右,较好反映了天气实况。因此,华南3 km高分辨率区域模式对贵州气温预报具有较好的参考价值。     

天山南麓雷暴日短期预报研究

利用阿克苏及邻近地区12个气象站1980—2013年雷暴资料,以及同期高空资料,统计了各站年均雷暴日数,对发生区域雷暴天气的环流形势进行分类,归纳出各型的入型指标。通过逐步回归法,建立阿克苏及邻近地区区域雷暴概率回归预报模型,并对2013年进行试预报。结果表明:(1)阿克苏及邻近地区区域雷暴的影响系统主要分为4类:巴湖低槽型、急流型、西北气流型和温度槽型。(2)对2002—2012年5—9月(共1683 d)历史资料进行判别,满足入型条件的样本数为876 d,消空率为48%;对2013年5—9月(共153 d)历史资料进行判别,入型样本数为80 d,消空率为48%。(3)对2002—2012年5—9月所有入型样本进行回代检验,平均准确率为72.0%(平均TS评分为30.1%);对2013年5—9月所有入型样本进行试预报,平均准确率为63.2%(平均TS评分为28.2%)。     

华南3 km高分辨率区域模式气温预报在贵州的质量检验

利用2018年1—10月华南3 km区域高分辨率模式08时、20时起报的气温预报和实况资料,采用线性内插法进行站点预报值处理,并从平均均方根误差及预报准确率的角度,检验分析了贵州省72 h预报内逐24 h最高(低)气温预报质量。结果表明,72 h内随着预报时效的增加,预报准确率差异较小;日最低气温预报准确率相对最高气温平均高出20%左右;08时起报的最高(低)气温预报优于20时的。同时发现,最高(低)气温的预报能力在月份上存在明显差异,6—8月预报性能总体优于其它月份;在24~48 h预报中,东北—西南向一带较贵州其它区域展现出更高的预报能力。在9个主要城市站上,最高(低)气温均表现出较高的预报技巧,其中,20时起报的兴义站24 h最低气温准确率100%。通过对2018年7月18日气温预报质量检验,最高(低)气温及35.0℃以上高温事件预报准确率均在80%左右,较好反映了天气实况。因此,华南3 km高分辨率区域模式对贵州气温预报具有较好的参考价值。     

递减平均法与一元线性回归法对ECMWF温度预报订正能力对比

基于ECMWF细网格模式的定时最高(低)气温预报产品,针对2017年陕西99个国家级气象站的日最高(低)气温预报,检验和比较了递减平均法和一元线性回归法两种方法对气温预报误差的订正效果。结果表明,两种方法都显著地提高了日最高(低)气温的预报准确率,随着预报时效的延长,订正能力逐渐减弱。技巧评分与模式对气温的预报能力有显著的负相关关系,秦岭及其以南地区的日最高气温预报和秦岭以北地区的日最低气温预报的准确率偏低,其技巧评分一般超过40%,极大值超过70%。两种方法都有效降低了系统误差,较小误差范围的站次增多,较大误差范围的站次减少,对日最高气温在预报绝对误差≤2℃误差范围的订正能力较为突出,对日最低气温在预报绝对误差≥3℃误差范围的订正更有优势。一元线性回归法对日最高气温预报的订正能力略优于递减平均法,对日最低气温预报的订正能力不及递减平均法,利用这两种方法对气温预报进行混合订正的效果更佳。     

山东滨州市冰雹天气分型和预报方法研究

利用山东滨州市7个国家气象站与61个人影作业站点观测资料,结合高空观测及探空、ECMWF再分析等资料,对2001—2011年滨州降雹时空分布特征、天气系统和物理量特征、降雹形势分型和预报方法进行研究。得出:(1)降雹日数年均8.6次,总体呈现明显下降的年际变化特征;4—10月可降雹,6—7月降雹最多;降雹主要出现在14时—翌日02时;北部沿海相对较多。(2)降雹形势主要有5种类型:冷涡型降雹、低槽型降雹、横槽型降雹、西北气流型降雹、其他小范围降雹。根据冷涡中心位置冷涡型划分为两个关键区;低槽型可分为前倾槽、阶梯槽、较深低槽、与中低纬度共同作用的槽;横槽型降雹范围广、破坏性大;西北气流型存在连续性。(3)4类13种物理量具有不同分布特征和变异系数,均具有较好的代表性。不同月份、不同降雹影响程度和影响系统,物理量具有较明显差别。(4)0℃层高度在1370~5331m时,7种物理量可用于预报冰雹,K≥17℃、T850-500≥25℃、LI≤2℃、SRH≥0.1m^2·s^-2、SSI≥240、SWEAT≥100、Cape≥2J·kg^-1时可能降雹。6月、7—8月和其它月分别有3种、1种、3种物理量指标组合可用于预报冰雹,物理量的组合和数值有差异。     

西北太平洋TC移动速度异常及预报误差特征的分析

利用国家气象局和上海台风研究所(CMA-STI)整编的西北太平洋1970—2009年热带气旋(TC,Tropical Cyclone)及TC最佳路径数据集和2005—2010年的TC路径预报误差资料,应用百分位法,确定TC移动速度异常指标,分析了40 a来西北太平洋TC移动速度及其变化异常发生的时空分布特征,研究了TC速度预报误差对路径预报误差的影响及其与大尺度引导气流之间的关系。结果显示:1)西北太平洋TC移速及移速变化累积概率达95%(5%)分位数的阈值分别为10.8 m·s~(-1)(1.43 m·s~(-1))和2.42m·s~(-1)(-1.72 m·s~(-1))。2)快速移动及加速的TC大都出现在日本海地区,而缓慢的和减速移动TC主要出现在南海区域。3)TC移动速度异常的季节变化表现为,快速移动的TC在5月出现的频率达到最高,缓慢移动的TC在10月频率达到最高,加速移动的TC在6月频率达到最高。4)近6 a的TC移速预报误差对TC路径预报误差的贡献平均约为41.6%。5)对TC路径预报误差偏大,且移速预报误差贡献大的个例分析显示,该个例大尺度环境引导气流偏弱使TC移动速度偏慢。而如果预报的大尺度环境引导气流偏强,使预报的TC移速偏快,那么就容易导致大的路径预报误差。     

最高（低）温度PP法预报修正方案的比较研究

用EC850hPa温度数值预报格点值为参考做短中期的最高(低)温度预报是预报员常用的温度预报方法,本文提出了划分季节、划分有无降水和划分850hPa变温3种最高(低)温度PP法修正预报方案,并进行比较,找出最优方法,使最高(低)温度的预报精确度在原来的基础上有所提高。