T213数值预报产品在强暴雨预报系统中的应用

本文针对发生在青藏高原东侧四川盆地内的强暴雨,进行了预报系统开发方面的研究,研究指出:以T213数值预报产品为资料样本,以天气动力学理论和强暴雨预报经验为基础,利用强暴雨预报经验对R213数值预报产品进行解释应用,在检验的基础上构筑预报因子系列,依据于大量历史个例的总结,采用回归方法与判别方法相结合的方式,就能在较短样本资料的情况下,建立起实用效果理想的强暴雨预报系统.     

多元加权决策法在四川短时临近降水预报中的应

以解析分析后的多普勒雷达资料、数值预报资料、地面自动站观测资料、卫星云图资料等精细化资料为基础,采用多元加权决策法构建起了四川短时临近降水预报系统,实现了短时临近天气预报中降水的定点、定时、定量预报,为综合各种精细化资料来制作短时临近降水预报寻求到了一种有效方法.     

四川日最高最低气温预报订正产品评估

基于SCMOC、SNWFD、SPCO 3种模式2016—2018年的逐日2 m日最高、最低温度预报资料及对应的实况站点数据，分析讨论了四川地区精细化订正产品的预报性能，结果表明：① 3种模式中，客观方法SPCO与人工订正SNWFD在最高、最低温度的预报能力相当，均高于SCMOC；②四川地区东部的预报效果整体好于西部地区，且川西高原、凉山州地区预报误差最大；③对于季节，夏、秋两季预报效果好于春、冬季节；④随着预报时效的增加，预报误差逐渐增大；⑤四川地区，2 m日最低温度的预报效果好于日最高温度。     

四川省大雾天气的气候特征

选取1980年至2001年共22年四川省单站定时地面观测资料为资料样本．采用累加和算术平均的统计方法对大雾天气现象进行统计分析得出：四川省1980年至2001年大雾天气的气候特征。     

常规地面观测资料在GRAPES同化系统中的误差控制试验

利用GRAPES-3Dvar系统,分别对2004年9月3~5日、2005年7月2~4日、2008年7月20~22日的3个降水个例进行了常规地面资料各同化变量误差倍数改变的质量控制试验。结果表明,改变地面同化变量的误差倍数对进入同化系统的资料条目数是有所改变的;H的误差倍数取4时就能保证80%的资料进入同化系统,而U、V、Q的误差倍数取到2时,就能保证90%的资料进入同化系统;通过对目标函数及其梯度随跌代步数下降趋势对比分析,发现同化各变量的误差倍数取4及其以下时,其代价函数就能满足收敛条件,从而得到分析场;随着误差倍数的增加,进入同化的H资料的条目数越多,其对四川境内的降水预报的改善程度越差,而进入同化的U、V、Q条目数越多,其对四川境内的降水预报的改善程度越好,同时当误差倍数取到3以上时,各同化变量在四川境内的降水雨带与各自的误差倍数取3时一致。在既保证最大程度的利用更多同化资料,又保证其同化质量的前提下,H、U、V、Q的误差倍数的取值分别为4、3、3、3。      

南支槽对四川地区降水影响的定量分析

对1981—2017年NCEP/NCAR逐日再分析资料采用客观方法识别南支槽活动,并结合四川地区156个国家观测站的逐日降水资料,统计分析了南支槽的时空分布特征及其对四川地区降水的影响。结果表明:①南支槽平均每年出现47.9次,月分布呈双峰型,1月和5月出现频次最高;②出现最多的区域为孟加拉湾以北、青藏高原南侧的90°E附近,22°～24°N地区;③11月至次年1月为南支槽的增强期,南支槽强度大致上随着经度的增加而减小,但在86°E和96°E附近为增强区;④南支槽活动同期,约73.97%的对应时段四川地区有降水过程,降水频率大值区主要位于盆地西南部和南部;⑤南支槽位置偏西时四川地区更容易出现降水过程,但呈现出较强降水过程对应的南支槽强度较弱的现象。     

基于ECMWF极端降水天气指数的四川盆地暴雨预报研究

本文利用EC集合预报提供的极端降水天气指数能指示极端天气事件的特点,研究了四川盆地夏季(6-9月)的暴雨落区预报。综合考虑不同极端降水天气指数阈值对应的暴雨TS、ETS评分及各阈值评分最高时的发生频次,获得暴雨预报对应的最佳极端降水天气指数阈值。结果显示,08时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5\0.6、0.5、0.4\0.5、0.4、0.2\0.3,20时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5、0.4\0.5、0.4\0.5、0.3\0.4、0.1\0.3,通过检验表明这些阈值对暴雨落区的预报具有较好的指示意义。      

四川冕宁“6.26”大暴雨模式预报检验

运用气象观测资料和GRAPES、ECMWF、SWCWARMS_9KM(简称SWC)模式预报资料,对冕宁“6.26”大暴雨天气过程模式预报性能进行检验。结果表明:（1）对于24 h累计降水预报,中尺度区域模式优势明显,量级与落区预报效果均为最好,其中GRAPES_3KM模式预报落区分布与实况重合度较高,暴雨及以上量级降水TS评分最高。（2）GRAPES_3KM模式最大小时雨强10 mm以上降水落区与实况大雨及以上量级降水落区匹配度最高,ECMWF模式24 h累计降水多物理量订正产品及短时强降水概率产品次之。（3）SWC及GRAPES_3KM模式24 h累计降水极值点相比实况略偏北,量级偏小。对于小时降水峰值出现时间,SWC模式偏早4 h,GRAPES_3KM模式偏早3 h。（4）GRAPES_GFS模式环流背景预报更接近实况,SWC模式能较好地预报出冕宁上空中尺度辐合系统的存在。      

四川两次副高边缘型暴雨的预报偏差分析及模式检验对比

该文利用常规观测资料（实况探空资料、自动站雨量数据）以及ECMWF、SWC-WARMS（西南区域模式）、GRAPES-MESO、GRAPES-GFS对比分析了2019年在副高边缘环流形势下的2次四川盆地区域性暴雨天气过程。结果表明：①初始场相似的2次过程,导致强降水落区不同的主要原因在于副高的动态变化不同,其次西风带槽脊的细微差异以及低层水汽条件的差异也与降水落区息息相关。②ECMWF在这2次过程中对副高位置动态变化的预报,西进较东退更为准确,且数值模式对此类大范围强降水的预报,ECMWF较其它模式更具有优势,但局限性在于范围偏小、量级偏弱,可结合SWC-WARMS进行订正,而GRAPES-GFS、GRAPES-MESO在模式稳定性和预报准确率方面都不及上述两者。