南海热带气旋路径集合预报试验

利用3种不同模式的初始资料，通过它们生成得到16个不同的初始场，分别对2004年南海及其周边地区9个热带气旋个例进行集合预报试验，最后筛选得到了7个南海热带气旋初值集合成员，由此初步探讨了南海热带气旋初值集合成员的生成方法。结果表明，采用不同模式的初始资料生成得到初值集合成员的方法用于集合预报，对南海热带气旋路径预报有一些明显的改进。     

多模式集合预报技术及其分析与检验

基于国家气象中心天气预报业务平台,对德国、日本、欧洲中心数值预报模式和我国T213模式的夏季预报产品进行检验,在此基础上,通过不同模式对目标区域预报能力的分析,分别应用神经元网络预报技术和基于Ts评分的客观多模式权重系数法(ME),建立了4个模式的集合预报方法,并应用于2005年汛期业务运行。结果表明:ME对短期降水预报技巧高于简单集合平均,因此具有一定的业务应用前景。     

微物理过程分档处理的三维对流云模式研究

在三维完全弹性冰雹云参数化模式动力框架和二维面对称分档模式(微物理过程分档处理)的基础上,建立粒子全分档的三维对流云分档模式.利用建立的分档模式对2000年6月29日美国堪萨斯州的一次超级单体风暴进行了模拟,并将模拟结果与三维冰雹云参数化模式的模拟结果作了对比.结果表明:分档模式可以较好地模拟出强对流云中两支上升气流,模拟得到的最大上升气流速度大于参数化模式;分档模式模拟得到的雷达回波强度、顶高和回波宽度更接近实测.     

中国冬季气温的集合典型相关分析和预报

以欧亚大陆地面温度、北半球500 hPa高度、热带印度洋SST(sea surface temperature)以及北太平洋SST为预报因子,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,简称CCA)建立预报关系,然后用集合典型相关分析预报(ensemble canonical correlation prediction,简称ECC)方法预报中国冬季气温,并分析预报技巧及进行独立样本检验.结果表明,不同的预报因子对各个地区有不同的预报技巧,以欧亚大陆地面温度为预报因子预报技巧较高,而ECC模式对中国冬季气温有更好的预报能力,预报技巧高于任何一个单因子场的CCA预报;采用回归法的集合平均比简单的等权集合平均预报技巧更稳定.     

基于Ward聚类法的中国业务集合预报系统的产品开发

为开发中国新一代业务集合预报系统的聚类产品,系统地介绍了集合预报技术先进国家的集合预报聚类分析方法,并采用Ward聚类法开发了中国集合预报系统的聚类产品。针对重大天气过程初步分析了中国集合预报系统的聚类产品的业务预报能力。结果表明,Ward聚类法以凝练预报信息和给出发生概率的形式,有效地划分出最有可能出现的环流形势类型,为预报员提供了有价值的预报参考信息,也为科学合理地使用集合预报产品提供方便。     

多积云参数化方案热带气旋路径集合预报试验

利用MM5模式采用5种积云参数化方案选项研究了2004～2006年共8个热带气旋路径的集合预报。结果表明，热带气旋路径预报对积云参数化方案的选取是敏感的，积云参数化方案之间优劣互补，而选择无积云参数化方案选项对热带气旋路径的预报有积极的贡献。采用3种路径集合预报方案研究的结果表明，集合方法对热带气旋路径预报有明显的改善，其中无积云参数化Grell、Betts—Miller和Kain—Fritsch4种积云参数化方案选项组合的集合预报效果最好，平均路径误差最小。     

基于BGM的不同繁殖长度对集合预报的影响

利用T63L9全球谱模式和NCEP/NCAR再分析资料, 对BGM方法中增长模的繁殖长度对集合预报效果的影响进行研究。结果表明:与控制预报相比, 不同繁殖长度的集合预报都能使预报效果得到一定程度的改进, 特别是第4天预报以后, 改进程度随预报时效而稳步提高。三组不同繁殖长度的集合预报对控制预报的改进存在差别, 分析结果表明:繁殖长度为2 d的集合预报明显效果最差, 而繁殖3 d和4 d的集合预报差别并不明显。对集合Talagrand分布以及离散度的初步分析表明, 繁殖长度取为3 d似乎最为合理。     

基于多普勒天气雷达观测的湖南超级单体风暴特征

运用三部S波段多普勒天气雷达资料对湖南10次强对流事件中的22个超级单体进行详细分析,结果表明：湖南超级单体有的是孤立风暴发展而成,有的是多单体风暴发展而成,有的是中尺度对流系统内的风暴发展而成;超级单体中包含有低顶超级单体和微型超级单体;超级单体维持时间多数超过1 h,最短时间为24 min;超级单体风暴过程最大反射率因子强度均超过63 dBZ,54.5%的超级单体风暴最大反射率因子强度在70 dBZ以上;超级单体风暴中气旋最大旋转速度为24 m·s^-1,最大垂直涡度为5.3×10^-2s^-1;超级单体低层强度回波特征主要表现为钩状回波、入流缺口、风暴主体向着低层入流方向伸出的一个突出物,垂直结构特征表现为有界弱回波或弱回波区;超级单体产生的主要强对流天气有冰雹、大风、龙卷及暴雨,其中产生冰雹、大风的几率最大。对发展成为超级单体的风暴主要生成时间及源地、风暴的多发性和重复性以及环境风与超级单体不同阶段移向移速的关系的探讨,对超级单体的预报有极好的指示作用。     

2004年初春武汉机场临近的两次强雷暴天气过程分析

使用常规地面和高空原始报文资料,采用最优插值法,对2004年4月29日出现在武汉天河机场临近的两次强雷暴天气过程进行了客观诊断分析。结果表明:两次强雷暴天气,前一次为典型的飑线天气过程,后一次为超级雷暴单体天气过程;高空槽、冷锋、中尺度低值系统是当天两次强雷暴天气的触发机制;低空深厚湿层(水汽丰富)、高低空存在急流强风带对当日飑线天气的形成和发展较为有利,强的不稳定层结、强的环境风垂直切变以及上层干、下层湿的湿度层结对当天超级雷暴单体的形成和发展十分有利。     

集合敏感性分析在北半球中纬度高影响天气中的应用

总结回顾了集合敏感性分析(ESA)在诊断中纬度高影响天气预报不确定性中的应用。作为一个简单高效且不需要大量计算资源的方法,集合敏感性分析主要被应用在中纬度气旋、台风或飓风的温带转换,以及在强对流过程中诊断预报误差和不确定性的来源。集合敏感性方法极有灵活性,可以根据实际需要改变不同的预报变量和初始场。在对2010年美国东岸圣诞节暴风雪的分析中,集合敏感性分析通过三种形式来诊断了预报不确定性的初值敏感性,即基于EOF分析的敏感性、预报差别的敏感性,以及基于短期预报误差的向前积分敏感性回归。三种方法证实气旋路径的不确定性主要和位于美国南部大平原的短波槽初始误差相关。此外,气旋强度的不确定性还和产生于北太平洋向下游延伸的罗斯贝波列相关。集合敏感性分析方法对于分析中纬度气旋的不确定性、诊断初值敏感性、分析误差发展机制都非常有效。集合敏感性分析也被应用于分析台风/飓风的温带气旋转换过程的不确定性。在对2019年美国首个主要登陆台风Dorian的分析中发现,加拿大CMC的集合预报主要不确定性来自于强度的不确定性,而这个不确定性与初始时刻的大尺度环流型有关,较连贯的信号可以追溯至东北太平洋的前倾槽。而NCEP和ECMWF的不确定性主要在于气旋位置的东北—西南向移动,而敏感性主要和飓风系统本身(即其北部低压区和中纬度槽)的锁相有关。分析结果进一步验证了集合敏感性分析对诊断模式之间的不一致性,以及模式成员之间不一致性的不确定性来源和发展过程的可靠性。集合敏感性分析方法综合了集合预报、资料同化和敏感性分析,因此对于资料同化技术改进、诊断模式误差(或者缺陷)、附加(目标)观测最优策略,以及评估观测对预报的影响等都有重要意义。同时可以更有效地利用集合预报信息,帮助预报员提高情景意识,最终减少高影响天气预报中的决策失误。