不同天气尺度系统风下的海风发生发展过程对比分析

为了分析不同天气尺度系统风下的海风发生发展过程,以及天气尺度系统风向对海风的影响,利用ARPS中尺度数值模式,对2006年青岛国际帆船赛期间的3次较强的海风过程进行了数值模拟研究,结果发现,无论在何种天气系统背景场下,当沿海海陆温差达1～2℃时,海风就可以发生.当近地层天气尺度系统风为离岸风时,海风向内陆地区推进距离较...     

1966-2010年山东夏季极端降水事件特征分析

利用山东省117个测站19662010年夏季逐日降水资料集,分析夏季极端降水的时空变化特征。结果表明：1）夏季极端降水频次高值区位于鲁中及鲁东南等地,低值区主要位于鲁西北地区。极端降水强度高值区位于鲁东南地区,低值区主要位于鲁中及其北部地区。全省大部分地区极端降水频次和强度都存在增加趋势,尤其鲁中及其以南地区增加趋势明显。2）夏季极端降水可大致划分为鲁西北、鲁西南、鲁中及其北部、鲁东南、半岛5个区域,各区域极端降水频次和强度以准2~3 a的周期波动为主,鲁西北、鲁西南及半岛地区的极端降水频次和强度在年代际尺度上呈现出反向变化特征。各区域极端降水频次的长期趋势均为增加,而极端降水强度表现为鲁西北地区先增加后减小、其他地区先减小后增加的长期趋势。3）鲁西北、鲁中及其北部、半岛3个区域的夏季极端降水主要集中在7月下旬和8月上中旬,而鲁西南和鲁东南地区极端降水主要集中在7月中下旬。鲁西北和半岛地区极端降水开始时间有推迟的趋势,其他地区的为提前趋势。鲁西北和鲁西南地区的结束时间有提前趋势,其他地区的则为推迟趋势,但提前和推迟的趋势变化均比较微弱。     

利用春季黄渤海沿海大风观测资料评估CFSR风场再分析数据

利用2008—2010年春季(3—5月)黄渤海沿海地区34个站点的地面观测风场资料,对CFSR(Climate Forecast System Reanalysis)10m风场再分析数据进行对比分析和检验评估。结果表明:CFSR对逐时风速的平均误差以及平均绝对误差大都在1~2m/s之间,对6级以上大风的平均误差大都在-1~-3m/s,而A平台、成山头、西连岛站为-3~-4m/s。CFSR对逐日风速的平均误差基本在-2~2m/s之间,成山头站最大为-3m/s,对6级以上大风的平均误差基本在-4m/s以内,但西连岛站为-4.7m/s。CFSR对更接近海上的站点以及6级以上大风的评估更加偏小,此外逐日误差比逐时偏大1m/s左右。由北方气旋造成的7级以上大风站点最多,平均误差大都为-4~-5m/s。成山头站在南方气旋和低槽冷锋天气类型下的平均误差都在-5m/s以上。CFSR对各种天气系统产生的西北以及偏北大风的次数及其风向的评估均较好,对北方气旋和东高西低产生的偏南大风评估也比较准确,但对南方气旋产生的东北以及偏东大风评估略差。     

山东省多模式强降水落区预报检验

由于模式对于强降水落区预报有一定的偏差,TS评分不能完美的刻画模式预报强降水的问题,制定了强降水落区偏离程度的检验方法,基于此种方法对多模式(EnWRF、WRF-RUC、T639和EC-thin)山东省2014、2015年5—9月16次强降水过程预报的降水落区形态进行检验。结果表明:除了副高摆动引起的局地强对流天气外,其他过程模式预报均有指示意义,其中预报效果最好的是EnWRF和EC-thin,降水落区的形态与实况的相似度极高,并且表现出一定的互补性。多数情况下,模式预报的强降水中心整体比实况偏小,EC-thin和EnWRF漏报次数最少、准确次数最多,T639次之,WRF-RUC漏报次数最多并且准确次数最少。对于预报有偏离的过程,各模式整体雨区的偏离方向大多偏西或偏北。     

山东省2015年秋季（9—11月）数值预报产品检验

根据中短期天气预报质量检验办法,对2015年9—11月T639、EC细网格、WRF确定性预报（EnWRF）12km和4km分辨率及不同集合百分位、上海区域模式（BCSH）以及T639-MOS在山东省陆地120站和沿海12个精细海区的降水、日最大风以及日最高最低气温预报进行检验,分析了不同数值模式产品的预报能力。     

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。     

山东省雨季结束标准研究

利用30年欧洲中心数值产品格点资料500hPa分析场和51年山东省雨情等资料，采用统计学、天气学方法，研究了山东省雨季结束的标准。详细分析了山东省雨季结束的西风带环流特征、副热带高压(以下简称副高)及降水的时空分布特征，指出了山东省雨季结束时的最后一场大范围降水过程的影响天气系统和冷空气路径。总结出山东省雨季结束的标准。     

一次罕见的山东暴雪天气的对称不稳定分析

采用对称不稳定判据，对发生在2001年1月6－7日的一次罕见的山东暴雪天气过程进行了分析，结果表明：暴雪产生在对称不稳定大气中，低空急流促使对流层低层暖湿气流辐合上升，触发对称不稳定能量释放，产生暴雪天气。江淮气旋和暴雪区有向对称不稳定区移动的趋势。     

青藏高原冬季OLR年际变化特征及其与我国夏季降水的联系

根据ＮＯＡＡ卫星观测的１９７９～１９９４年ＯＬＲ资料,对青藏高原全区冬季（１～３月）ＯＬＲ年际变化特征进行了ＥＯＦ分析,并研究了它与冬、夏５００ｈＰａ高度场及夏季降水的关系。结果发现,高原冬季ＯＬＲ的分布型与冬季冷空气的路径、强度和范围有密切关系。高原冬季ＯＬＲ的异常屯其后我国夏季降水及５００ｈＰａ高度场也有很好的对应关系,冬季高原北部偏冷（暖）时,夏季我国黄河南部一华南、黑龙江降水偏多（少）、华     

基于前馈神经网络的多模式集成降水预报研究

为提高山东定量降水预报准确率,采用深度前馈神经网络（Deep Forword Neural Networks,DFNN）和降水分级最优TS(Threat Score)权重集成方法对多模式集成降水预报进行研究。对2019年4—9月欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasting, ECMWF）全球数值预报系统、中国气象局上海数值预报模式系统（China Meteorological Administration Shanghai9 km, CMA-SH9）和中国气象局中尺度天气数值预报系统（China Meteorological Administration Mesoscale, CMA-MESO）逐24 h累积降水量预报进行有监督训练,得到4组DFNN(ES、EM、SM、ESM)深度学习模型,并利用多模式降水分级最优TS权重集成方法建立Mul-OTS(Multi-mode Optimal Threat Score)集成模型。用2020年4—9月各模式逐24 h累积降水量进行降尺度格点预报,对5种集成方案对比...