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。     

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。     

基于数值预报产品的温度释用方法比较

为了选取适当的预报方法,运用于业务预报工作中的客观要素预报,我们以ECMWF数值预报输出产品为基础,对卡尔曼滤波(Klm)、最优子集回归(OSR)和岭回归(RR)三种方法针对温江、宜宾、内江、达县2005年6～7月的温度预报进行了探讨.结果表明:在样本完全相同的情况下,三种预报方法效果相当,但从运行速度来看,RR最快,Klm 其次,OSR 最慢;在预报方法相同而样本长度不同的情况下,样本长度为60天的预报效果较好.     

2006年川渝伏旱成因浅析

本文从大气环流的演变对2006年川渝高温伏旱天气成因进行了分析,并与历史上的旱、涝年进行对比分析,得出与干旱天气相关的环流形势和关键区域。为这类灾害性天气的预报提供了有价值的预报经验。     

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。     

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。     

西南区域中尺度数值模式预报性能及其与天气过程关系初探

本文以探空站和自动站实测资料为检验参考,通过主客观检验GRAPES和WRF模式在西南地区的初始分析场和预报场,一定程度揭示出模式在西南地区的初值质量、动力框架性能和降水参数化效果。GRAPES在西南地区的位势高度、风速、风向初值质量都不同程度好于WRF,但进入预报阶段,GRAPES位势高度、温度均方根误差以比WRF更高的斜率随时效增长,GRAPES对西南地区的500 hPa高度场预报呈现系统性偏低,而WRF对西南地区高度预报的正误差概率比较高;分类天气过程检验表明,GRAPES对低涡、切变过程的初始分析质量好于WRF,但进入预报阶段,WRF对低槽、低涡和切变三类天气过程的低值系统预报正确率都高于GRAPES,这一定程度反映出WRF的模式性能好于GRAPES;分类天气过程降水预报检验表明,低涡过程降水预报难于低槽过程。GRAPES对低涡过程的降水预报能力较低,WRF预报能力最低的是切变过程。这与模式对分类天气过程中低值系统预报能力一致,这一定程度表明两个模式的降水参数化效果水平相当。     

加密探空资料在GRAPES同化系统中的试验结果分析

利用GRAPES₃Dvar系统,分别对2011年发生在四川境内的两次强降水个例进行了加密、常规探空资料的同化对比试验。结果表明,试验的各同化变量的平均、最大调整幅度都随高度增加而增加;通过对两个个例各个同化变量的增量场水平分布的分析可见,试验B主要对四川地区造成影响,试验C的影响区域分布在整个积分区域内,而试验D与试验C的各同化变量增量场分布相似,但它对四川地区各同化变量增量的调整幅度更大;另外B、C、D三组试验的降水预报相对控制预报都有所改善,试验D的预报更优,降水强度与降水落区预报与实况更为接近。