概率匹配平均法在山东强降水预报中的应用

基于WRF集合预报系统开发了概率匹配平均降水产品,选取了山东省2014—2016年共13次强降水过程,检验评估了概率匹配平均法在山东省强降水预报中的综合表现。结果表明:对于不同的强降水过程,各预报产品的预报能力差异较大,尤其是对暴雨以上量级降水的预报存在较大偏差;概率匹配平均相对集合平均,对大雨以上量级降水预报有明显改善,较WRF确定性预报产品也有一定提高,对强降水预报具有一定指示意义;该方法的改进主要体现在对不同量级降水的调整上,尤其是强降水的落区,相对集合平均增大了强降水的范围和强度,但对整个区域的总降水量预报没有很好的改进作用。     

一次粤西沿海地区强降水成因与GRAPES预报表现

利用NCEP 4次/d的1°×1°FNL再分析资料、自动站资料、多普勒天气雷达资料、GRAPES_36 km模式预报资料,从天气学的角度分析研究了2010年6月28日强降水的成因.分析结果表明,此次强降水系由于南海季风槽建立造成,实况形势分析和物理量场诊断都符合南海季风槽的特征.强降水的辐合上升运动十分之明显,水汽辐合高值区与暴雨落区一致,强降水伴随南海季风槽建立同时发生.GRAPES_36 km模式对此次季风槽形势预报、物理结构描述得相当清晰,暴雨落区对应的高能区、强烈辐合区,模式描述相当准确,模式的提前量能够保证对此次季风槽造成的强降水作出提前预报.     

鲁西北持续性暴雨非地转湿Q矢量分析

利用常规观测资料、NECP/NCAR提供的1°×1°FNL全球再分析资料,对2012年鲁西北一次持续性暴雨进行了湿Q矢量方法诊断分析。结果表明:此次持续暴雨出现在有利的环流背景下,降水区域集中并有明显的中尺度特征,湿Q矢量方法是分析强降水落区很好的工具;925~850 h Pa湿Q矢量散度与强降水落区有较好的对应关系,但暴雨并不总是出现在湿Q矢量散度负值区中心,有时出现在湿Q矢量散度梯度大的负值区一侧;700 h Pa湿Q矢量涡度正值中心与散度负值重叠的区域是中尺度低值系统发展有利的区域,与未来6~12 h暴雨落区有很好的对应;湿Q矢量锋生函数差值预报强降水落区明显优于锋生函数。     

浙江区域台风暴雨多模式QPF融合技术应用试验

基于欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)台风路径集合预报逐12 h以及中国气象局中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO 3 km、CMA-MESO 10 km)、中国气象局上海数值预报模式系统(CMA-SH9)和浙江省中尺度数值预报业务系统(ZJWARMS)逐6 h预报资料,以2021年台风“烟花”“灿都”影响下浙江区域6 h暴雨(R≥25 mm)为研究对象,对台风降水多模式定量降水预报(quantitative precipitation forecast,QPF)融合技术在浙江台风暴雨预报中的应用效果进行评估。分析结果表明:(1)针对两次台风降水过程,4家区域模式对浙江暴雨预报过高估计,而台风降水多模式QPF融合技术能够有效提高浙江暴雨预报的公平技巧评分(equitable threat score,ETS)、降低暴雨空报率。(2)与台风“烟花”暴雨预报效果最佳的CMA-MESO 3 km相比,台风降水多模式QPF融合技术对暴雨和大暴雨的预报命中率(probability of detection,POD)分别提高18.80%和23.41%,ETS分别提高24.37%和25.76%;与台风“灿都”暴雨预报效果最佳的ZJWARMS相比,台风降水多模式QPF融合技术对暴雨和大暴雨的预报ETS分别提高23.08%和3.23%;且两次过程中该方法的暴雨预报POD和ETS均高于同期浙江业务应用的客观预报。(3)在各家区域模式的台风路径预报差异较大的情况下,采用台风降水多模式QPF融合技术能显著提高台风暴雨预报准确率。     

山东WRF集合概率预报对台风“麦德姆”逐6h精细化预报检验

用山东WRF集合预报72h预报时效内逐6h概率预报产品对2014年7月24—26日台风"麦德姆"影响山东期间产生的强降水和大风进行了检验。结果表明:WRF集合对强降水和大风有较好的预报能力,总体预报效果较好。强降水和大风的概率都是初期预报概率偏小,后期预报概率较高,开始和结束时间比实况滞后6~18h,前期漏报率高,后期空报率高,总体来说23日20时的预报优于08时的预报。台风低压中心强度和移动路径与实况基本一致,但移速偏慢,这是导致强降水和大风前期漏报后期空报的主要原因。     

非地转湿Q矢量对0505号“海棠”台风特大暴雨过程的诊断研究

利用NCEP和地面雨量资料,应用非地转湿Q矢量三维结构对2005年"海棠"台风在浙江造成的特大暴雨过程进行诊断研究,结果表明:大暴雨和特大暴雨发生地区上空非地转湿Q矢量在低层存在强烈辐合,辐合区的垂直伸展深度和随高度的变化倾向能预示未来降水的强度和移动趋势;多数大暴雨和特大暴雨发生地850hPa高度的非地转湿Q矢量辐合极大值与降水极大值存在12h的滞后相关,大暴雨和特大暴雨发生地的辐合值往往在50×10-17hPa-1s-3和150×10-17hPa-1s-3以上,平均辐合极大值分别达到了121.89×10-17hPa-1s-3和237.65×10-17hPa-1s-3:850hPa的非地转湿Q矢量散度水平分布对未来12h台风强降水的落区有较好指示意义,大暴雨和特大暴雨的落区常位于强辐合区附近;850hPa非地转湿Q矢量流场的中尺度辐合线的活动与强雨区的移动相对应,两者走向也基本一致,能预示出后期台风大暴雨和特大暴雨落区演变的一些细致特征.     

台风“莫兰蒂”登陆前后引起的浙江沿海地区强降水过程分析

用实况降水、雷达反射率、欧洲中心(ECMWF)全球模式细网格及0. 5°×0. 5°分辨率ERA-Interim再分析等资料,对2016年15日发生在浙江省沿海地区的强降水过程进行分析和诊断,结果表明:该过程是由14号台风"莫兰蒂"的外围螺旋雨带产生的; 15日在浙江东部沿海地区有充沛的水汽,源源不断的水汽输送和明显的不稳定层结条件;在边界层辐合线、山脉地形、边界层急流头部三者共同作用下,该区域形成强烈的边界层辐合上升运动,触发了对流;对流层高层200 h Pa高空急流右后侧和气流发散区叠加,提供了强的高空水平辐散,有利于低层辐合上升的维持和发展,最终导致浙江沿海地区发生强降水。对比分析发现模式预报的边界层东南偏东急流及边界层辐合线均明显比实况弱,这可能是各大数值预报中心对这次过程的预报都明显偏小的主要原因,说明边界层东南偏东急流及边界层辐合线对于强降水具有重要作用。     

青岛地区一次晚秋局地大暴雨的天气分析

利用常规、非常规天气观测资料及MM5数值模拟资料等对2004年11月9～10日山东青岛地区局地大暴雨过程进行了分析,结果表明:(1) 此次暴雨是冷锋前暖区的强降水;(2) 此次暴雨局地性强、突发性强、持续时间短;(3) 西太平洋的水汽是这次暴雨的主要水汽源;(4) 这次强降水发生时大气层结不稳定并不明显,对流层中低层存在对流不稳定,与山东夏季暴雨大气层结强烈不稳定有显著差异;(5) 低层辐合、高层辐散和较强的垂直上升运动是这次暴雨出现的有利动力条件,强降水期间并不必需对流层低层出现辐合;(6) 中低层位涡中心对预报具有很好的指示意义;(7) 青岛特殊的地形和这次降水关系密切.     

两例相似路径台风降水差异的成因及预报分析

2016年超强台风"尼伯特"和"莫兰蒂"的路径极为相似,登陆福建北上途经太湖流域后入海的路径也几乎重合,但太湖流域出现的降水却迥然不同,前者仅造成了太湖流域个别测站的暴雨-大暴雨,后者则出现大范围暴雨-大暴雨。利用常规气象观测资料、多普勒雷达资料、中国气象局的台风最佳数据集及美国国家环境预报中心(NCEP)提供的再分析资料等,对两个台风登陆后的环流背景、台风结构特征等进行了对比分析。结果发现:"莫兰蒂"登陆后的低压环流结构保持良好,北上过程中与外围浅层冷空气的相互作用明显,海上水汽输送通道畅通,台风倒槽导致太湖流域大范围暴雨-大暴雨;"尼伯特"登陆后迅速减弱,环流结构出现"空心化",水汽输送弱,高层弱冷空气与台风残余低涡的叠加触发局地短时强降水,未能导致太湖流域大范围暴雨。从预报回顾看,模式对登陆台风北上过程中强度预报过强是导致"尼伯特"在太湖流域风雨预报过度的主要原因。3 d以上的中期台风降水预报中,经验概念模型与模式集合预报结果的相互印证,有利于得出比模式确定性降水预报更合理的预报结论。     

T639数值预报产品对黄渤海沿海大风预报效果检验

根据影响系统对2008—2011年黄渤海沿海的大风分了四个天气类型:气旋、低槽冷锋、台风和综合类。对不同类型的大风天气,就T639数值预报产品天气系统的影响时间、强度和中心位置以及大风出现的开始时间、结束时间、大风落区、最大风速值和最大风速值的开始时间、结束时间和落区的预报准确率进行了统计。结果表明,T639数值预报对黄渤海沿海大风具有较好的预报准确率,漏报率较低;对于台风类的预报能力偏差;预报数值比实况偏小,当预报有气旋、或预报大风时间长范围大时,实况风将增大1—2个量级;对于大风的开始时间预报略偏早,而对于大风的结束时间和最大风速的开始和结束时间预报均略偏晚。     

不同 AMDAR资料同化时间窗对台风“摩羯”预报影响研究

2018年第14号台风“摩羯”对山东造成了大范围暴雨和大风天气,基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式及其Hybrid-3DVAR混合同化预报系统,对Hybrid-3DVAR不同集合协方差比例和不同航空气象数据转发（aircraft meteorological data relay,以下简称AMDAR）资料同化时间窗对台风“摩羯”预报的影响进行了数值研究。结果表明：加大集合协方差比例对台风“摩羯”路径预报有较大影响和改进;当全部取来自集合体的流依赖误差协方差时,预报的台风路径最好,降水预报也最接近实况;AMDAR资料同化对于台风路径和降水预报也有正的改进作用,但加大集合协方差比例到100%时对台风路径预报影响更大;不同资料同化时间窗会影响同化的AMDAR资料数量,从而影响台风降水精细化预报;45 min同化时间窗的要素预报误差最小,对台风造成的强降水精细特征预报最接近实况;不同资料同化时间窗主要影响台风降水预报落区分布,对台风路径预报影响相对较小。     

WRF模式物理参数化方案对一次局地大暴雨预报的影响研究

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其3Dvar(3-Dimentional Variational)资料同化系统,采用36、12、4 km嵌套网格进行快速更新循环同化和不同的微物理及积云对流参数化方案对比试验,对2011年5月8日鲁中一次局地大暴雨过程进行了研究。结果表明,快速更新循环同化地面观测资料是影响模式降水落区预报准确性的关键因素,不同的微物理和积云对流参数化方案主要影响降水强度预报。采用不同的微物理参数化方案和积云对流参数化方案进行降水预报对比试验表明,LIN方案和WSM6(WRF Single-Moment 6-class)微物理参数化方案对降水预报均较好,LIN方案降水预报较WSM6方案略强。4 km网格预报使用K-F (Kain-Fritsch)积云对流参数化方案或不使用积云对流参数化方案,预报的降水均较好。4 km网格使用旧的K-F积云对流参数化方案,预报的近地层大气风场偏弱,导致大气动力抬升作用偏弱,从而造成模式降水预报偏弱。     

副热带高压边缘连续两次强降水形成机制分析

利用常规观测资料、自动气象站加密观测资料、GPS/MET水汽监测资料、FY-2E卫星云图和NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料,对副热带高压边缘山东南部连续两次强降水的形成机制进行分析。结果表明,两次强降水都是由副热带高压边缘500 h Pa弱西风槽过境影响产生的,副热带高压主体加强西移,850~700 h Pa有较强的西南急流。强降水产生在西南低空急流的前方、暖式切变线附近;西南低空急流加强北上强降水开始,急流减弱强降水结束。强降水区与CAPE的高值区、低层水汽通量高值舌、水汽辐合中心、暖平流中心有较好的对应关系。西南低空急流、GPS/MET水汽监测对强降水的短时预报有一定的指示性。对流云团TBB最低为-78~-62℃,各观测站对应最大小时雨量为40~90 mm。强降水期间,850 h Pa及以下有中尺度涡旋发展,涡旋尺度小,气压场上表现很弱,流场上表现明显,有明显的气旋性环流中心,在925 h Pa涡旋中心东南部的暖平流中心降水强度最大。第一次强降水的中尺度涡旋源地发展,稳定少动,在其东南部上升运动强且降水强度大;第二次强降水中,冷空气在低层从西北部侵入,形成气旋,向东北移动,强降水产生在冷锋前部的暖区中,对流不稳定能量高,降水强度大、范围大。     

三个登陆浙江热带气旋数值试验及暴雨过程的湿位涡分析

首先利用非静力平衡中尺度数值模式MM5(V3)对2004年3个登陆浙江热带气旋的登陆过程进行了数值模拟试验,通过对路径、降水的对比验证表明,MM5模式对热带气旋的模拟是比较成功的。然后在模拟效果较好的基础上,利用高分辨的模拟结果,对台风暴雨过程的湿位涡进行了诊断分析,结果表明:3场台风暴雨的形成机制有显著差异,Rananim强降水是由其本身环流造成的,至于Mindulle和Haima的降水冷空气的侵入起到了重要作用。暴雨都发生在陡立密集区附近,对流层低层湿位涡负值中心与暴雨落区存在较好的对应关系,而其中心数值绝对值随时间的变化量与1h降水存在正相关关系,说明湿位涡负值中心可以作为降水时空分布的重要指标,为台风暴雨预报提供一种思路。     

一次局地短时强降水的成因和预报误差分析

利用常规气象观测资料、NCEP/NCAR再分析资料和多普勒天气雷达资料,对2016年8月6——8日潍坊一次强对流天气的成因和预报误差进行了分析,结果表明:1) 500 hPa冷涡底部低槽、850 hPa低涡切变线和地面倒槽是主要影响天气系统,数值预报对此次天气过程的影响系统预报偏差大,而预报员对数值预报依赖程度高是此次预报失误的主要原因; 2) 850 hPa以下强的水汽辐合是强降水发生的重要条件,低层辐合和高层辐散配置导致的强垂直上升运动是暴雨产生的动力机制,位势不稳定因中高层的冷空气入侵下沉得以加强; 3)列车效应和强回波维持少动是造成短时强降水的重要回波特征,逆风区的发展和移动对于判断强降水的落区有指示作用,多普勒雷达反演风场中的中尺度辐合线是导致局地强降水发生的直接原因; 4)风廓线雷达水平风场可以连续地反映降水过程中风场垂直结构及其变化,降水发生前探测高度明显升高,中高层冷空气侵入时间与强降水的时段相对应。     

一次副热带高压边缘切变线暖区暴雨特征分析

利用常规气象观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料以及卫星和雷达资料,对2018年6月25—26日副热带高压(简称"副高")边缘切变线暖区暴雨的大尺度环流背景、雨带的移动与传播、中尺度特征以及温湿特征等方面进行分析。结果表明:此次暖区暴雨过程是在副高稳定维持,500 hPa西风槽东移,并有低空急流配合,低空暖切变线触发不稳定能量释放的有利背景下产生的;暴雨落区位于700 hPa暖切变线和925 hPa暖切变线之间;暴雨期间,小尺度对流单体在鲁南地区触发,云顶亮温t_(bb)≤-60℃,并沿引导气流向东北方向移动;强降水区域有多个强回波中心持续影响,有明显的"列车效应",强回波持续时间长;红外云图能很好地反映天气系统的发生、发展和消亡,而水汽图像上色调暗区不明显,冷空气活动较弱;低层暖湿气流强烈发展,是造成此次暖区暴雨过程层结不稳定的主要原因;暴雨的水汽源地是孟加拉湾和南海,且强降水期间,随着西南暖湿气流的增强,水汽通量有一个跃增现象;云顶t_(bb)≤-70℃覆盖的区域、水汽通量散度负值中心可以作为暖区暴雨落区预报的参考点。     

郑州“7·20”极端暴雨过程中水汽和高低空急流作用机制的数值模拟

针对郑州“7·20”特大暴雨过程,使用CMA-MESO区域模式对此次极端强降水过程中水汽与高低空急流的影响进行了数值试验分析。结果表明,此次暴雨过程较为成功地被中尺度模式模拟再现;暴雨过程中水汽来源主要为台风“烟花”北侧的东南急流携带的来自西太平洋与印度洋的水汽以及台风“查帕卡”北侧东南气流携带的来自南海的水汽;降水及水汽输送对水汽含量十分敏感,水汽含量微小的变化便会使郑州上空气流辐合区强度减弱,水汽累积减少,降水范围向河南北部缩小,降水强度大幅度减弱;低空急流对应的气流辐合区是郑州上空出现强垂直上升运动中心的主要机制,低空急流减弱后,水汽辐合减弱,降水减少,降水中心位置偏西南,高空急流对降水的影响与低空急流相比较小。     

印度洋预报系统混合层深度预报检验

利用Argo浮标资料和Rama浮标资料对印度洋海洋环境数值预报系统2010-03-06—2013-05-31的24h混合层深度产品进行了预报精度检验。与Argo浮标数据对比表明:预报与观测绝对平均误差为13m,24h混合层深度预报平均偏浅10m以内;对苏门答腊岛附近海域(5°S~4°N,87°~99°E)的混合层深度预报平均偏浅20m,该海域预报平均风速偏小1.6m/s是可能原因;其它海域预报能力较高,尤其对热带中南印度洋区域(5°~17°S,63°~96°E)平均误差集中在-2~2m。分海域检验对比结果表明:该预报系统能很好的预测出阿拉伯海(60°~70°E,10°~20°N)和孟加拉湾(85°~93°E,10°~18°N)处混合层半年周期变化特征;热带南印度洋(60°~80°E,15°~19°S)混合层呈现明显季节变化特征,且在每年8,9月份达到最大值;热带外南印度洋(45°~70°E,0°~10°S)混合层常年较为浅薄;Argo与Rama数据所得结果一致;预报系统对上述特征均能很好地预测。     

一次低槽冷锋暴雨数值模拟和诊断分析

利用常规气象观测资料、GPS可降水资料、地闪定位资料以及NCEP 1°×1°再分析格点资料,对2011年7月2—3日山东中北部地区一次低槽冷锋暴雨天气过程进行分析,进一步采用中尺度模式WRF对此次降水过程开展了高分辨率数值模拟,并对模拟资料进行了诊断分析。得到如下结果:(1)此次降水过程具有强降水持续时间短,短时降水强度大、局地性强等特点,在空间和时间上都具有明显的中尺度特征。(2)整个强降水期间,负地闪占绝对优势,负地闪出现在强对流发展的整个阶段,正地闪出现在强对流减弱消散阶段。云顶温度越低,负地闪越密集,当系统减弱,正地闪迅速增加。当云顶亮温(TBB)下降到最低值,负地闪频数达到极大值时,降雨强度也达到最大。GPS可降水量在暴雨监测和预报中具有重要作用。(3)利用模拟结果的分析显示,散度、涡度和垂直速度的分布与对流系统的发生、发展较一致。     

基于卫星遥感海温数据的南海SST预报误差订正

尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。