基于GWR模型的中国中东部降水与海拔高度关系特征分析

利用中国国家级地面气象站逐时降水资料,采用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型系统分析了中国中东部暖季降水与海拔高度的关系,并将二者关系作为一种客观标准,评估了ECMWF-IFS模式对2017年暖季降水的预报能力。主要结论如下:(1)总体来看,中国中东部降水频率(强度)随海拔高度升高而增加(减小),二者在不同地区的贡献程度不同导致降水量与海拔高度关系的区域差异显著。(2)通过对比午后短时和夜间长时降水事件与海拔高度关系的差异,发现午后短时降水事件的降水量主要随海拔高度升高而增加,且以降水频率与海拔高度关系的贡献为主。而夜间长时降水事件的降水量与海拔高度关系的区域一致性较差。相较于午后短时降水事件,夜间长时降水事件中有更多站点表现出降水量随海拔高度升高而减小的特征,在大地形周边陡峭地形处的站点所表现出的此种差异较东部孤立地形处更加显著。(3)根据ECMWF-IFS模式的评估结果,模式能够较好地刻画出中国中东部2017年暖季降水气候态的空间分布特征,且与观测具有较大的空间相关系数。但从降水与海拔高度关系来看,观测与模式的空间相关性偏弱。此外,模式能够表现出降水强度(频率)主要随海拔高度升高而减小(增加)的特征,但绝大多数站点在模式中的降水强度(频率)与海拔高度的负(正)回归关系要弱(强)于观测结果。     

天气预报全流程检验评估程序库的设计与实现

为评估从数值预报、客观方法到主观预报产品各环节对天气预报准确率的贡献,研发了天气预报全流程检验评估程序库(Meteorological Evaluation Program Library,简称为MetEva)。MetEva以检验算法的全流程覆盖和检验结果的可对比性为目标,采用包含基础层和功能层的分层架构,基于统一的数据结构,设计了模块化的检验计算流程。围绕数据读取、数据合并与匹配、样本选取、样本分组、检验计算和结果输出等6个主要步骤,MetEva提供了6类400项功能函数。MetEva集成了5类54种检验算法,涵盖了大部分世界气象组织推荐和国内业务规范要求的检验算法,并对其计算流程进行改进,同时采用矩阵计算方式和并行算法来提升检验程序的计算效率。以温度和降水预报的检验评估为例,简要说明了MetEva的功能和使用方法,展示了MetEva在精细化检验评估方面的应用价值。该程序库已开源发布,可有效支撑全国各级气象部门开展天气预报全流程检验评估工作。