几种不同方法在舟山海岛阵风预报试验中的对比分析

设计两种常用的阵风预报方法,即固定权重插值法和天气分类回归法,并在此基础上利用统计降尺度技术,结合地面精细化模式预报,分别设计了直接经验映射法和间接经验映射法。然后利用2006—2012年的NCEP/NCAR分析数据、舟山群岛68个自动站的小时极大风速数据,结合WRF模式初始风场输出,对2012年7—12月一天2次(08时和20时)进行试报。结果表明:直接和间接经验映射预报的阵风数据在方差和极值评估表现均优于固定权重插值法和天气分类回归法,在单站阵风预报方面,经验预报也表现良好,说明经验映射法能较好的将经验数据映射到预报空间,使预报数据的空间分布与当地地形保持一致,弥补单纯动力模式的不足。     

中国近海风场未来气候变化统计降尺度预估

利用经验正交分解和多元回归相结合的方法,基于1992—2011年逐日0.25°×0.25°经纬度网格卫星反演风场和欧洲中期数值预报中心1.5°×1.5°经纬度网格的再分析海表面风场和气压场资料,建立了中国近海海表面风场的统计降尺度模型,并对模型进行了验证。将该模型应用到全球耦合模式比较计划中的8个模式输出场,对1986—2005年历史气候态模拟和2026—2045年3个不同排放情景下中国近海海表面风场的变化特征进行评估。结果表明:统计降尺度模型的交叉验证显示其较好的再现了海表面风场(SSWS)的气候态空间分布;与观测对比表明,利用模式模拟数据进行统计降尺度分析的空间分布型的模拟上要优于直接插值结果;相对于历史模拟参考时段,未来各RCP情景冬季SSWS整体变化不大,空间分布均表现为约25°N以南海域SSWS增加,夏季SSWS整体表现为略微的增加,增加主要区域为山东半岛中国黄海海域,台湾岛以东中国东海海域以及南海部分海域,不同情景之间SSWS变化的幅度和区域大小均不相同。     

几种台风风暴潮预报方法在实际预报中的运用及比较

台风“麦沙”登陆后减弱为热带风暴并从山东半岛西部进入渤海,造成8～9级阵风、10级的大风天气,天津沿海潮位超过警戒潮位46cm,海水漫过堤岸,形成风暴潮灾害。针对此次台风风暴潮,预报人员运用经验预报方法(相似型经验预报、统计模型预报)和数值模式(FBM模式)产品等多种手段,对天津沿海可能出现的潮位极值进行了试验预报。通过将上述几种方法实际运用于此次台风风暴潮预报,加深了对各种预报方法实用性和局限性的认识,对渤海台风风暴潮有了更清晰的了解,对改进各种方法,更好地释用数值预报产品起着积极的意义。     

一种统计技术结合动力释用的沿海海雾预报方法

提出了一种利用历史相似个例查询技术,结合WRF模式输出释用的Gultepe沿海大雾业务预报方法。该方法可以较好的计算近地面大气中的液态水含量(LWC)和云滴粒子数密度(Nd)参数。利用该方法对2011—2013年的3—6月的历史沿海海雾个例进行试报,结果表明,恰当的结合统计方法和动力模式可以一定程度上克服目前数值模式不成熟的缺陷,从而提高WRF模式在大雾业务预报方面的释用水平。     

登陆热带气旋降水预报研究回顾与展望

重点围绕登陆热带气旋(LTC)降水预报研究进行了回顾和总结,指出针对LTC降水有三类预报技术:动力模式、统计方法和动力-统计结合的预报方法。以数值天气预报(NWP)模式为代表的预报技术对LTC降水的预报能力仍然非常有限。改进NWP模式预报误差的途径主要有两条:一是发展NWP模式;二是发展动力-统计结合的方法。分析表明,动力-统计相似预报是一项很有潜力的技术;针对现有研究中的不足,开展LTC降水动力-统计相似预报研究,探索减小数值模式LTC降水预报误差的有效方法,将是一个充满希望的研究领域和方向。     

几种统计模型对热带印度洋海温异常的预报

本文利用神经网络模型、多元线性回归模型和马尔科夫模型分别建立了统计预报模型,对热带印度洋海表温度异常(SSTA)和印度洋偶极子(IOD)指数进行了63 a的长时间回报实验,并详细比较了线性和非线性统计预报模型的差异。结果表明:统计模型对IOD指数的预报技巧和现有动力模式预报技巧相差不大,对偶极子指数(DMI)有效预报时效为3个月,东极子指数(EIO)为5～6个月,西极子指数(WIO)达到8～9个月。IOD事件强烈的季节锁相特性使得对秋季的DMI指数可以提前4个月做出有效预报。加入同期的ENSO指数来预报IOD指数,能有效地提高IOD预报技巧,特别是对IOD峰值的预报。复杂的神经网络模型和简单的多元线性回归模型在对SSTA和IOD指数的预报具有同等的效果。     

模式与雷达外推结果融合在山东半岛降水预报中的应用初探

利用中国气象局模式格点化预报3 h降水数据以及山东省的灾害天气短时临近预报预警业务系统(Severe weather auto-matic nowcast system,简称SWAN)提供的降水估计产品,基于动态融合算法改进权重分配方式,对山东半岛2016—2018年9个降水实例20个时刻点的预报结果进行融合,结果表明:融合后的结果可达到弥补雷达外推漏报、减小模式误报,调整模式极值位置,提高SWAN极值强度的效果;定量评分表明:融合结果在偏差评分和TS评分上总体更优。     

中国海表面风统计降尺度模型研究

基于CCMP卫星风场数据和NECP-DOE再分析数据两者典型空间模态近20 a的长期统计关系,构建了中国海域海表面风的统计降尺度模型。降尺度模型交叉验证结果表明:模拟与观测两者风速在空间分布和变化趋势上均具有很好的吻合性,风速空间分布的相关性(R)可达到0.98以上,风速变化趋势的相关性(R)可达0.89以上。模型预测风速的均方根误差(RMSE)和绝对误差(AE),在绝大多数海区均低于0.25 m/s和0.30 m/s,相对误差(RE)-5%或5%的海区面积仅约占全海域面积的5%左右。从空间上而言,降尺度模型的模拟误差大值区多发生在陆域附近的近海区,主要原因是近海区影响风场的中小尺度天气因子众多。     

利用栖息地适宜指数分析秘鲁外海茎柔鱼渔场分布

根据2003—2007年秘鲁外海茎柔鱼渔获数据以及海洋环境数据 ,利用主成分分析法确定各环境因子的权重,分别采用权重求和法和几何平均法进行栖息地适宜指数(HSI)建模分析,选择最优模型进行实证分析,结果表明,权重最高的环境因子为SST,最小的为Chl-a浓度。HSI值较高的海区一般位于200海里专属经济区外附近海域。经统计比较,用权重求和法计算所得HSI值好于几何平均法。利用2008年茎柔鱼生产数据进行实证分析,产量和作业次数随HSI值升高而增加,权重求和法的HSI模型可用于茎柔鱼渔场的实时动态预报。分析还显示, HSI分布情况与研究海域的的海洋环境密切相关,HSI不小于0.8的海区一般处在水团交汇处。     

利用栖息地适宜指数分析秘鲁外海茎柔鱼渔场分布

根据2003—2007年秘鲁外海茎柔鱼渔获数据以及海洋环境数据[表温(SST),表温水平梯度、表层盐度(SSS)、海面高度(SSH)、叶绿素(Chl-a)浓度],利用主成分分析法确定各环境因子的权重,分别采用权重求和法和几何平均法进行栖息地适宜指数(HSI)建模分析,选择最优模型进行实证分析,结果表明,权重最高的环境因子为SST,最小的为Chl-a浓度。HSI值较高的海区一般位于200海里专属经济区外附近海域。经统计比较,用权重求和法计算所得HSI值好于几何平均法。利用2008年茎柔鱼生产数据进行实证分析,产量和作业次数随HSI值升高而增加,权重求和法的HSI模型可用于茎柔鱼渔场的实时动态预报。分析还显示,HSI分布情况与研究海域的的海洋环境密切相关,HSI不小于0.8的海区一般处在水团交汇处。     

中国海域近海面风速未来变化降尺度预估

基于CCMP卫星风场与全球耦合模式GFDL-CM3历史实验期的海表面风场、气压场、温度场等资料,使用经验正交函数和多元回归统计方式,获得高分辨率卫星风场与低分辨率气象要素场两者典型空间模态的长期统计关系,构建了我国海域近海面风速统计降尺度模型,进而结合GFDL-CM3气候模式RCPs情景未来预估数据,降尺度分析了2015-2050年我国海域近海面风速未来变化。结果表明:构建的降尺度模型具有良好模拟能力,模拟与观测风速空间分布相关性R值在0.98以上,风速变化趋势相关性R值在0.97以上,月平均风速模拟均方根误差(RMSE)全海域平均值约为1.32 m/s。我国海域近海面风速在未来35 a可能存在较明显的分时段变化特征,2015-2024年风速下降,2024-2035年风速增加,2035-2050年风速再次下降,同一时段内各海区风速变化趋势相同,但风速降幅或增幅存在差异,南海风速增降幅度较大,东海次之,黄渤海风速增降幅度相对较小。     

青岛市供热期最高与最低气温的客观预报方法研究

冬季最高与最低气温的准确预报可以让供热公司调节燃煤使用量,达到节能减排的目的。首先基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式构建一个区域大气实时预报系统,然后建立客观预报方程对WRF预报气温进行修订,利用2011—2012年供热期(12月—3月)预报与观测数据开展青岛站最高与最低气温客观预报方法研究。供热期内气象部门日最高与最低气温预报的均方根误差(RMSE)平均为3.6℃,而WRF预报平均约为2.0℃,减小了44.4%;地面风与温度平流的相关性分析确定温度平流是导致WRF预报气温误差的一个显著因素,利用统计获取的南北方向温度平流和RMSE建立方程并应用于2011年供热期,相对于气象部门预报,1—3月RMSE改进率基本在50.0%以上。文中提出的客观预报方法可以运用于其它站点进行不同供热片区的温度预报服务。     

山东精细化海区风的MOS预报方法研究

基于中尺度数值模式WRF_RUC的预报产品,采用逐步回归的MOS方法,对山东12个精细海区代表站有关大风进行解释应用。对2013年9月—2014年4月海区风的客观预报产品进行检验,结果表明:MOS预报方法对6级以上日最大风速有较好的预报能力,较WRF_RUC模式直接输出的预报结果有了明显的提高,但对4级以下小风预报效果较差。选取4级风作为阈值,当WRF_RUC模式预报风力大于4级时,用MOS预报结果替换,显著提高了风速分级预报效果,无论是4级以下小风还是6级以上大风,MOS预报评分都要高于WRF_RUC模式预报。将平均风速与阵风的统计关系应用到阵风客观预报中,MOS方法对于改进的日极大风速的预报效果有明显提高,对10级强风也有一定的预报能力。     

热带气旋中期路径的动力相似预测方案

提出一个西北太平洋热带气旋中期路径的动力相似预测方案.方案应用热带气旋初始参数和数值预报产品,构造未来时刻环境要素场的多元客观相似判据.通过定义非线性的相似指数综合评估历史热带气旋样本与预报热带气旋在多元判据下的连续动态相似程度,以此找到相似样本.应用相似样本的历史路径进行坐标变换、相似指数的权重综合和惯性动力修正,得到热带气旋中期预报路径.预报试验表明该方案具有预报技巧.     

ECMWF和GFS模式对一例温带气旋预报性能的对比分析

利用ECMWF(欧洲中期天气预报中心)的确定性、集合(平均值和标准差)预报产品和NCEP/GFS(美国国家环境预报中心/全球预报系统)的确定性预报产品,对比分析了它们对西南太平洋一例中α尺度温带气旋的预报性能,结果表明:GFS10—7天前的形势预报较差,6—4天的形势预报较好,但对气旋的强度和位置预报较差;ECMWF确定性模式对该气旋的中期形势预报较GFS模式稳定,两家模式短期形势预报都很准确;ECMWF集合(平均)预报的中期形势较确定性预报更稳定,对天气系统位相的预报更准确,但强度预报偏弱,其标准差场可以定性评估形势场预报的准确性;上述三类产品的综合预报可以有效改善NMWW3(多重网格WAVEWATCHⅢ)模式海浪中期形势和短期要素预报。     

基于栖息地指数的西北太平洋日本鲭渔情预报模型构建

根据2014?2017年5?11月西北太平洋公海灯光围网日本鲭(Scomber japonicus)生产数据，结合同期的环境遥感数据，分别基于捕捞量和作业次数，构建日本鲭栖息地适宜性指数(Habitat Suitability Index，HSI)模型。选取海表水温、海面高度异常和叶绿素a浓度，采用一元指数回归拟合，建立各个环境变量的适应性指数模型，并利用线性规划方法确定各环境因子的权重，从而提高日本鲭HSI模型对渔场的预报精度。利用2018年5?11月的实际捕捞数据对模型进行预报准确率验证，在基于渔获量和作业次数构建的HSI模型中，HSI大于0.7的海域，渔获量平均占比分别为77.29%、76.79%，这表明基于不同权重环境因子的HSI模型能够较好地预测西北太平洋公海日本鲭中心渔场。     

基于融合U-Net及ConvLSTM的海面高度异常预报方法研究

海面高度异常是反映海洋环境状况的主要变量之一。本文使用1993—2019年的融合月均海面高度异常数据,建立了基于深度学习的海面高度异常预测神经网络模型,提出了基于融合U型网络(U-Net)和卷积长短记忆网络(ConvLSTM)的中长期海面高度异常预报模型。在研究海域0.25°×0.25°的空间分辨率下,模型测试集预报结果的均方根误差和平均绝对误差分别为0.039 m和0.027 m,均优于全连接LSTM预报模型和ConvLSTM+CNN预报模型,为大中尺度的海面高度异常预报提供了新的方法。     

东中国海水动力短期预报系统的构建及适用性研究

本文基于中国近海高分辨率ROMS(Regional Ocean Modeling System)海洋模式和"两洋一海"海洋-大气耦合预报系统,构建了由区域到近海的降尺度预报框架,建立了东中国海水动力短期预报系统.预报系统采用后报-预报循环计算方式运行,可以合理避免误差累积.结合多源观测海表面温度和海表面高度资料,评估了...     

基于ANUSPLIN的京津冀区域逐日气温格点数据集建立方法研究

为建立一个高精度、高空间分辨率的逐日气温格点数据集,满足公共气象服务对于精确信息及实时信息的需要,利用2018年6—8月京津冀区域以及临近省区共3 974个国家级及区域气象观测站质控后的逐日气温资料,采用ANUSPLIN软件对逐日气温数据进行空间内插,得到了京津冀区域逐日气温格点数据集(0.01°×0.01°),并分别利用反距离权重插值法、普通克里金插值法、样条函数法对逐日气温数据进行空间插值,采用相关系数(Corr)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)等作为评估指标来检验插值精度。结果表明:1) ANUSPLIN软件满足了空间插值对精度及曲面平滑度的要求,能直观体现京津冀区域气温由北向南递增的空间分布特征; 2) 4种插值方法中,基于ANUSPLIN软件的插值结果最优,相关系数平均达0.97,其样本误差在1℃之内占比为90.59%,MAE为0.46℃,MRE为1.81%; 3)插值误差较大的区域位于冀北高原、燕山丘陵及太行山脉一带,高海拔、低站点密度等是造成插值误差的主要原因。基于ANUSPLIN插值方法建立的逐日气温格点数据集具有分辨率高、空间插值误差小的优势,ANUSPLIN对气温的空间分布具有较好的预测能力。     

基于次季节—季节(S2S)模式的中国东部夏季日降水预报评估

为理解次季节—季节(subseasonal to seasonal,S2S)模式的预报技巧,利用台站降水观测资料对中国气象局(China Meteorological Administration,CMA)、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)模式公共回报期1999—2010 年108°E 以东的中国大陆东部夏季日降水及极端降水预报展开评估。结果表明,ECMWF 预报整体表现最佳、NCEP 次之、CMA 相对较弱,各模式随预报时间的增长均呈现当观测偏湿(干)时预报倾向偏干(湿)的特点,在 S2S 时间尺度基本丧失预报技巧,具有很大的改进空间。极端降水临界阈值的界定方法会直接影响单个台站的评估结果,但对区域整体预报技巧影响不大。S2S 模式预报的均方根误差在观测降水量越多时往往越大;预报值与观测值的相关系数在所有(极端)降水事件中呈连续(振荡)衰减,甚至出现负相关;均方技巧评分在所研究降水事件较多的情况下表现更好。各模式在所有降水事件中的空报率要远高于漏报率,但在极端降水事件中恰好相反。降水预报检验指标在绝对极端降水分级检验中的表现逐级变差,各模式预报中基本不出现特大暴雨,CMA 对极端降水事件发生的预报准确率较低。