基于CMA-BJ的北京地区短时强降水预报试验

基于2019—2021年4—9月北京快速更新数值预报系统(CMA-BJ)产品以及北京地区地面气象站逐时降水实况,从表征水汽条件、热力和能量条件以及动力条件的多个物理量中筛选出在有无降水、是否强降水情形中有显著差异的物理量作为因子,采用配料法和模糊逻辑算法构建北京地区0～12 h时效逐小时短时强降水概率预报模型。以2019—2021年4—9月最优TS评分和偏差评分的概率值和组合反射率因子为确定性预报的概率阈值和消空处理阈值,运用该预报模型对2022年4—9月每日4次0～12 h预报时效北京地区短时强降水产品进行预报和检验。结果表明:北京地区短时强降水TS评分和偏差评分分别为0.104和1.341,预报效果明显优于CMA-BJ预报产品。概率预报模型能够有效提升强降水高发地区,即山前及平原地区的短时强降水预报技巧,获得较为平衡的命中率和空报率,但对山区预报技巧的提升有限。     

四川盆地冬季霾日数的分布特征及其与气象条件和海温关系

利用四川盆地气象站点资料和NCEP/NCAR再分析资料,结合四川盆地冬季霾日数的时空变化特征,分析了影响盆地冬季霾日数的气象条件,探讨了海温异常对冬季霾日数的可能影响,基于海温关键区建立冬季霾日数预测模型,并检验了模型的预测能力。研究表明,四川盆地冬季霾日数呈弱增加趋势;四川盆地三大城市群为冬季霾多发区;四川盆地冬季霾日数与相对湿度、气温、降水日数关系显著。四川盆地冬季霾日数偏多(少)年,大气环流异常呈西伯利亚高压偏弱(强)、欧亚中高纬呈北低(高)南高(低)、东亚冬季风偏弱(强)、副热带西风急流偏弱(强)。秋季东北太平洋、热带太平洋以及北大西洋海温关键区暖海温(冷)发展,有利于盆地盆地冬季霾日数偏多(少)。前期秋季东北太平洋、热带太平洋、北大西洋海温异常是影响四川盆地冬季霾日数的年际预报信号,对四川盆地冬季霾日数的多寡具有较好的预测能力。