四川地区ECWMF模式晴雨预报订正试验研究

利用2016—2019年ECWMF模式降水预报及对应时段的观测资料,设计了最优百分位(OP)、最优TS评分(OTS)、概率匹配(PM)、分区OTS和分区PM-OTS融合共5种方案,对数值模式晴雨预报展开了订正试验.结果表明:(1)OP和PM方案的晴雨订正阈值为静态阈值,OTS方案为动态阈值.5种方案的阈值均适用于A区(盆地、阿坝州和甘孜州北部),其中PM、分区PM-OTS融合方案阈值更适用于数值模式湿偏差明显的B区(甘孜州南部和攀西地区).(2)各方案对ECWMF模式晴雨预报均有明显的订正能力,24 h时效订正效果最优,B区订正效果优于A区,秋冬季节优于春夏季节.(3)分区后的订正方案晴雨评分优于分区前,其中分区PM-OTS融合方案评分最优.个例和批量试验表明,A区各方案订正效果相当,B区以PM、分区OTS和分区PM-OTS融合3种方案订正后的雨区分布与实况更接近,其中分区PM-OTS融合方案订正效果最优.     

四川地区短时强降水事件时空演变特征研究

利用四川地区自动气象站逐小时降水观测资料,分析了2010~2019年5~9月短时强降水事件24h累计降水量、频次和强度的时空分布特征,探讨了短时强降水事件发生的频次、极值分布及其与地形、海拔高度等的关系。结果表明:四川地区平均24h累计降雨量基本在50mm以上,盆地东北部、西南部、南部及阿坝州东部甚至超过100mm,最大值出现在广安,达175mm。四川地区短时强降水事件开始时间的日变化特征表现为“V”型结构的夜间峰值位相,事件持续时段多为傍晚至凌晨,时长可达10h以上,最长甚至可持续22h。在强降水事件极值的日变化上,极大值频次和降水量呈单峰结构,在03时达到最大,其后逐渐减小至15时达到谷值,而后再次增大;降水强度呈弱双峰结构,分别在04时和16时达到谷值,13时和18时达到峰值,其日变化呈“增-减-增-减”的特征。四川短时强降水事件与复杂地形有密切的关系,5~6月事件活跃区在四川盆地中部,7月在盆地西部的龙门山脉一带,8月在雅安、乐山附近,9月在盆地北部且频次明显减少;短时强降水事件的最大小时雨强可达80mm以上,出现在7~8月的盆地西部龙门山一带和南部地区。短时强降水事件随着海拔高度的增加,发生频次和日数逐渐减少,海拔2000m以上地区基本无强降水发生日出现( 峨眉山气象站例外)。      

四川地区多模式2m温度预报性能分析及集成方法研究

本文通过分析2017年9~12月四川地区ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式、GRAPES_GFS(Global and Regional Assimilation and Prediction System)全球模式和西南区域模式(South West Center-WRF ADAS Real-time Modeling System, SWCWARMS)2m温度168h预报时效内的系统性偏差特征,采用滑动双权重平均法分别对三种模式温度预报产品进行偏差订正,并集成得到各时效2m温度的订正场,结果表明:(1)三种模式的预报存在明显的日变化,整体上EC模式的预报最优。(2)三种模式对于低温和高温的预报,在全省均大致呈现负的系统性误差,特别在高原及过渡区表现的尤为明显。(3)订正后三种模式的预报准确率显著提高,均方根误差减小1.4~2.5℃,大部分地区平均误差维持在±0.5℃之间,在系统性偏差较大的地区,订正效果更好。(4)两种集成方案预报结果接近,且均优于三种模式的订正预报。     

基于HYSPLIT4的一次四川盆地夏季暴雨水汽路径和源地分析

利用四川省156站气象资料、全球同化系统(GDAS)资料,引入拉格朗日混合单粒子轨道模型(HYSPLIT4),定量分析了2013年7月7—11日四川盆地西部暴雨的水汽输送情况。结果表明：此次暴雨过程的水汽主要来自950和850 hPa,并且两者的水汽路径和来源有着显著差别。后向追踪1天,950和850 hPa的水汽来源大值区都出现在四川盆地区;追踪3天,950 hPa的水汽来源大值区仍然在四川盆地附近,但是850 hPa上则追踪到孟加拉湾东部;追踪到9天时,950 hPa的水汽主要来源出现在阿拉伯海到我国南海地区,850 hPa上则追踪到索马里半岛东部。总体上950 hPa的水汽输送路径有五条,其中两条是北方路径,另外三条为南方路径。850 hPa的水汽输送路径有两条,一条是北方路径,另一条是南方路径。定量分析指出,950 hPa的水汽源地主要有四个,其中阿拉伯海—孟加拉湾地区的水汽输送贡献率最大（44.1%）,中南半岛—南海地区的水汽贡献率次之（33.1%）,巴尔喀什湖地区（15.7%）和贝加尔湖地区（7.1%）的水汽贡献率相对较弱。850 hPa上的水汽源地也有四个,其中从阿拉伯海地区,沿南亚夏季风爆发路径而来的暖湿空气最重要（89.4%）,其次从西北部巴尔喀什湖—贝加尔湖地区而来的干冷空气相对较弱（6.3%）,而来自孟加拉湾（3%）和局地（1.3%）的水汽则非常少。     

基于小时雨量的泥石流滑坡降雨特征分析

利用2007～2010年6～9月四川加密自动气象站雨量监测资料,分析了小时雨量特征,并结合其间的泥石流、滑坡地质灾害个例,对泥石流、滑坡发生时的降雨特点进行了分析。结果表明,1500m以下小时平均雨强较大时段出现在1～7时,1500m以上小时雨强较大时段出现在夜间10时至次日8时,短历时强降雨是诱发泥石流的关键因素,而滑坡的发生受降水的累计和滞后效应影响。海拔1500m以下,发生泥石流、滑坡一般需要50mm的降水,1500～3500m海拔,6小时降水有15～20mm,就有可能引发泥石流、滑坡,而在3500m以上,6小时降水有10～15mm即可。     

背景场资料与参数化方案对暴雨预报的影响

利用GRAPES—meso模式和T213资料,对2007年7月18日发生在我国四川盆地和华东地区一次大暴雨过程进行多组数值试验,以分析侧边界资料、驱动资料的垂直分辨率、模式积分区域、云物理参数及边界参数对GRAPES—nleso模式降水预报影响。试验结果表明：（1）侧边界资料对模式降水预报结果影响较小,驱动GRAPES—meso的全球模式产品质量提高,降水预报结果越好;（2）驱动资料垂直分辨率的高低对降水预报结果影响较大,分辨率越高,预报能力越强,反之越弱;（3）模式积分区域对降水预报结果也有明显影响,区域越大,降水预报未必总是最好;（4）物理过程和边界参数试验表明,WSM6方案与KFeta方案组合的24小时降水预报与实况更接近。     

SWCWARMS模式小时降水量时间滞后集合预报研究

基于SWCWARMS模式9km×9km分辨率逐小时降水预报,通过时间滞后集合预报方法构建多个集合成员,使用SAL评分值计算相应集合成员的权重系数,进行不等权集合平均,从而得到新的逐小时降水预报。利用SAL、TS和BIAS检验方法对四川省2019年8月的逐小时降水量时间滞后集合预报及相应的SWCWARMS模式最新时次预报进行对比分析,结果表明:(1)时间滞后集合预报SAL检验的L值和A值都较模式预报更接近于0,较好地改善了降水位置和强度的整体预报水平;(2)时间滞后集合预报对逐小时降水晴雨TS评分提升明显,评分提高百分率在10%左右,有效地减小了模式在晴雨方面的空报;(3)临近预报时效,时间滞后集合预报方法对于大量级降水预报也有较好的订正效果。     

2002年7月30—31日盆地西部局地持续强暴雨过程分析

本文对2002年7月30日凌晨到8月1日上午，发生在盆地西部的一次局地性很强、强度大、演变特殊的持续性大暴雨过程的天气学条件进行了较详细的分析，对局地暴雨最大难点——落区进行中尺度滤波探讨，并对造成降雨的次天气尺度影响系统进行了追踪。事实说明，目前数值预报水平已有了较大提高。利用数值预报场进行中尺度波波已经成为可能，对中尺度分析的成功率已经高于其它方法。     

四川省持续性暴雨定义及时空分布特征

采用1961—2014年四川省158个气象站的逐日降水量资料,定义了四川省单站和区域持续性暴雨的标准,分析了近54年四川省持续性暴雨的时空分布特征。结果表明,盆地单站持续性暴雨多发生在9月,主要出现在盆地西北部、西南部和东北部,一般持续3天,一次持续性暴雨事件降水量一般可达150~200mm。而攀西地区单站持续性暴雨发生的次数一般为1~3次,6月发生范围最大,最长持续时间为4天,主要发生在攀西地区东部。区域持续性暴雨多发生在7月,降水中心主要分布在盆地西部沿山一带及盆地东北部,这与单站持续性暴雨频次高值区的分布基本一致。区域持续性暴雨在2001年后发生频次较前期频繁,特别是持续3天的持续性暴雨事件发生频率较高,但是强度略有减弱。     

2012年成都市PM10污染与地面气象条件的相关性分析

为了解2012年成都市PM10浓度分布情况及其与地面气象条件的相关性,通过分析2012年PM10浓度的分布情况,选取了13次污染过程,并对这些过程中的地面气象要素情况进行分析。结果表明,PM10浓度呈波状分布,其中3月和11月分别达到峰值,7月为全年最低;过程期间各变量具有以下特征:PM10浓度与温度呈正相关,与气压呈负相关,当有降温升压时PM10浓度减小;24小时变压变温都较小,表明天气较稳定;地面风速小,普遍小于2m/s,且主要为弱偏西偏北风,而当风速增大时有利于PM10的扩散;低能见度与较大的相对湿度对应较好,二者有明显的负相关。