“频率匹配法”在集合降水预报中的应用研究

基于“频率匹配法”的思路,采用两种方法进行了集合降水预报的订正研究,一种方法是利用集合成员降水频率订正简单集合平均平滑效应的“概率匹配平均”法,另一种方法是利用实况降水频率订正集合成员降水预报系统偏差的“预报偏差订正”法,通过个例和批量试验,结果表明:(1)概率匹配平均法可以矫正简单集合平均的平滑作用所造成的小量级降水分布范围增大而强降水被削弱的负作用,这种改进对强降水区更显著,并且集合系统离散度越大这种改进也越大;但该方法对预报区域内总降水量的预报没有改进作用,不能改善预报的系统性偏差.(2)虽然预报偏差订正法对降水落区预报的改进有限,但可以订正模式降水预报的系统性误差,改进雨量预报以及集合预报系统的离散度特征和概率预报技巧;直接对集合平均预报进行偏差订正的效果优于单个成员偏差订正后的简单算术平均.(3)在对每个集合成员的降水预报进行偏差订正后,概率匹配平均仍可改善其简单平均的效果,因此在实际业务中,应该综合采用上述两种方法,以获得在消除系统性偏差的同时各量级降水分布又合理的集合平均降水预报.     

北京“7.21”特大暴雨不同集合预报方案的对比试验

采用6套扰动方案(初值、多物理、3组随机物理和初值与随机物理的混合)对2012年7月21日(“7.21”)北京特大暴雨过程进行了集合降水预报试验,检验了不同方案的集合平均预报、集合区间预报和概率预报较控制预报改进的相对程度,分析了它们对该过程时空不确定性的预报能力、不同扰动方法的离散度贡献以及不同尺度扰动对预报误差的贡献等。结果表明:(1)所有集合方案特别是初值扰动、多物理和混合扰动的集合预报相对控制预报在暴雨强度和位置上都有较显著的改进,并为用户决策提供了包括预报不确定性在内的更多预报信息。(2)3组随机物理产生的集合预报离散度很相似, 都远小于初值扰动和多物理方案产生的离散度, 并且主要集中在强降水中心附近, 因此在初值扰动的基础上加入随机扰动,可以提高强降水中心的离散度, 但对强降水中心以外的地区作用甚微;尺度分析进一步表明随机物理产生的离散度贡献主要集中在较小尺度上(<320 km),在更小的尺度上(<160 km)它甚至可以与初值和多物理扰动的贡献相当,而初值扰动和多物理过程的贡献可以比随机物理过程多延伸400—500 km直到较大的尺度(如>1000 km), 其中多物理过程在较小尺度上(<100 km)可比初值扰动贡献更大, 并且能部分消除预报系统偏差。(3) 所有集合扰动方案所产生的离散度尺度谱都与实际预报误差尺度谱分布一致, 即随空间尺度增大而减小,但在幅度上都小于预报误差(离散度不够大),并且这种差异随着空间尺度的减小而加速增大,在小尺度上相差甚大。     

中国东部7类暴雨异常环流型

近年来的研究发现,瞬变扰动天气图上的扰动场天气系统对区域暴雨的落区指示能力强于传统天气图上的总场天气系统。为供预报员在业务预报中参考,本文划分1998年发生在中国东部地区的41日次区域暴雨为7类扰动场天气系统。与区域暴雨相联系的7类异常环流型分别是:华南切变线、华南涡旋、华南倒槽、长江切变线与槽、沿江涡旋、华北涡旋和东北涡旋。无论是在对流层的垂直剖面上,还是在850 hPa水平分布上,扰动天气图上位势高度低值和风扰动辐合处并配合大的水汽扰动对应有区域暴雨,而传统天气图上的低值系统和高水汽区与暴雨之间存在位置上的偏移。由此建议,用实况大气变量和中期数值模式产品绘制扰动天气图有助于预报员确定区域暴雨落区。     

集合敏感性分析在北半球中纬度高影响天气中的应用

总结回顾了集合敏感性分析(ESA)在诊断中纬度高影响天气预报不确定性中的应用。作为一个简单高效且不需要大量计算资源的方法,集合敏感性分析主要被应用在中纬度气旋、台风或飓风的温带转换,以及在强对流过程中诊断预报误差和不确定性的来源。集合敏感性方法极有灵活性,可以根据实际需要改变不同的预报变量和初始场。在对2010年美国东岸圣诞节暴风雪的分析中,集合敏感性分析通过三种形式来诊断了预报不确定性的初值敏感性,即基于EOF分析的敏感性、预报差别的敏感性,以及基于短期预报误差的向前积分敏感性回归。三种方法证实气旋路径的不确定性主要和位于美国南部大平原的短波槽初始误差相关。此外,气旋强度的不确定性还和产生于北太平洋向下游延伸的罗斯贝波列相关。集合敏感性分析方法对于分析中纬度气旋的不确定性、诊断初值敏感性、分析误差发展机制都非常有效。集合敏感性分析也被应用于分析台风/飓风的温带气旋转换过程的不确定性。在对2019年美国首个主要登陆台风Dorian的分析中发现,加拿大CMC的集合预报主要不确定性来自于强度的不确定性,而这个不确定性与初始时刻的大尺度环流型有关,较连贯的信号可以追溯至东北太平洋的前倾槽。而NCEP和ECMWF的不确定性主要在于气旋位置的东北—西南向移动,而敏感性主要和飓风系统本身(即其北部低压区和中纬度槽)的锁相有关。分析结果进一步验证了集合敏感性分析对诊断模式之间的不一致性,以及模式成员之间不一致性的不确定性来源和发展过程的可靠性。集合敏感性分析方法综合了集合预报、资料同化和敏感性分析,因此对于资料同化技术改进、诊断模式误差(或者缺陷)、附加(目标)观测最优策略,以及评估观测对预报的影响等都有重要意义。同时可以更有效地利用集合预报信息,帮助预报员提高情景意识,最终减少高影响天气预报中的决策失误。     

正确认识和对待天气气候预报的不确定性

美国国家科学发展的指导机构同家研究顾问委员会(NRC)不久前发表了一份关于天气、气候和水文预报的不确定性的凋研报告.报告强调了预报不确定性信息在终端用户应用气象预报作决策中的重要性,同时指出一个预报如果没有定量地估计它的不确定性,那么该预报是不完全的.该报告中文版的出版工作正在进行中,现藉此机会向读者综合地介绍一下预报不确定性的问题.文中首先讨论了预报不确定性的缘由以及应该如何来科学地对待它.然后介绍了要应对这一问题所要进行的一些具体措施和策略.最后,简要地介绍了美国气象界为此所做的一些努力和计划以供参考.通过上述讨论和介绍,希望引起更多的人对预报不确定性问题的重视并科学应对以更好地服务社会.     

一次特大暴雨过程高分辨率集合预报试验的检验和评估

针对2018年4月22日发生在湖北西部山地的一次特大暴雨过程,采用降尺度方案和显式对流参数化方案模式,开展了高分辨率对流许可尺度(3 km)的集合预报试验,并对全球集合预报(GEFS)和对流尺度集合预报(SSEF)的降水预报进行了对比评估,结果表明:(1)SSEF集合平均的雨量和落区预报均优于GEFS。(2)SSEF各成员的降水离散度分布更合理,因而具有更优的降水区间预报,其“离散度-误差关系”更优,能更好地给出预报误差的分布及其可能的大小。(3)SSEF的概率预报在所有空间尺度上均优于GEFS,且在短历时强降水上的优势更加明显。由此可见,针对此类山地暴雨过程,对流尺度集合预报相对于全球集合预报具有巨大的改进潜力。     

预报异常极端高影响天气的 “集合异常预报法”：以北京2012年7月21日特大暴雨为例

对罕见极端高影响天气,既使一个模式有能力预报它,其数值预报也至少有以下难点:一是有多大把握确定所预报的天气是极端事件？二是其具体的定时、定量、定点预报可靠吗？本文介绍了集合预报和气候资料相结合的 “集合异常预报法”,并通过北京2012年7月21日（7.21）特大暴雨事件揭示出“集合异常预报法”和集合预报可以提供比单一模式预报更可靠和更准确的信息,从而可有效地缓解上述两大难点。作者建议中央气象台和其他有条件的台站可采用这种办法提高重大灾害性天气的预报能力。文中具体讨论了如下三方面:（1）标准化异常度（SA）的定义以及它同集合预报相结合提高对罕见极端高影响天气预报的可靠性,并由此可导出一个“社会影响矩阵”来定量地表达一个预报对社会的潜在影响;（2）利用集合预报,特别是多模式集合预报可以克服单一模式前后预报的跳跃性或不连续性问题,由此可延长实际可预报时效,如北京7.21事件超过100 mm大暴雨的实际可预报时效提前了2天;（3）SA还有助于认识异常天气发生的原因:从SA的分布看,造成北京7.21 大暴雨事件的短期天气尺度背景因素是从西北方向移来的冷锋和台风倒槽的相遇;从SA的演变看,该事件的中期大背景因素是在北京东北方向有阻塞高压发展并导致北京以西地区的低槽加强和发展（地面强冷空气堆积）,在高纬度形成了一个高、低压系统相间的波列,发展并维持,同时诱导热带系统北进。     

中尺度暴雨集合预报系统研发中的初值扰动试验

针对2006年5月24～25日一次暴雨过程, 通过一系列初值扰动试验探讨实际业务中建立集合预报系统的方法。运用45 km的WRF模式构建一个11个成员的集合预报系统来比较分析不同的扰动方案、 扰动的空间结构和扰动振幅对集合预报的影响, 结果表明： （1）初值扰动的空间结构对暴雨集合预报的离散度影响很关键, 而扰动振幅的影响却居次要地位。具有动力学结构的孵化扰动明显优于随机扰动。（2）集合预报比单一控制预报提供了更有价值的预报信息。例如在该个例控制预报中漏报的湖北监利强降水中心, 在集合预报中有20%的概率, 并且实况被包含在集合预报的预报范围之中。集合平均预报也明显优于控制预报\.例如矫正了在控制预报中明显虚报的鄂东北的大暴雨中心, 且集合平均预报的暴雨中心落在实际观测暴雨中心的附近。（3）集合离散度较好地反映了实际降水过程的可预报性。例如应用孵化扰动, 其离散度的空间结构同降水预报误差的空间分布大致对应。     

AREM模式两种初值扰动方案的集合降水预报试验及检验

基于我国科学家自主开发的AREM区域中尺度模式,考虑模式初值的不确定性,初步建立起11个成员37 km分辨率覆盖全国大部地区的短期集合预报系统。采用两套初值扰动试验方案(降尺度方案和BGM方案)分别进行了批量试验,试验结果表明:(1)通过对集合预报离散度和概率预报的检验,表明采用区域模式自身孵化循环产生的初始扰动明显优于直接使用全球集合预报提供的初始扰动。(2)无论采用哪种初值扰动方案,基于集合预报方法的集合平均预报、概率预报等均优于单一的确定性预报和业务预报。(3)离散度与集合平均预报误差的面平均有较好的对应关系;离散度与预报误差的空间相关系数平均为40%～45%。(4)目前集合预报系统离散度与预报误差相比偏小,其部分原因在于没有考虑模式物理过程的不确定性,这将在下一步的工作中逐步改进。     

混合集合预报法在华南暴雨短期预报中的试验

-WRF多模式集合3组试验,对比分析混合集合预报法与传统方法的降水预报效果。结果表明:ARPS模式集合改善了广东省南部局地强降水预报,该方法在中雨、大雨、暴雨量级改进效果显著。WRF模式集合对广东省北部强降水预报优于ARPS模式集合,但空报、漏报率较大,该方法有一定局限性。ARPS-WRF多模式集合在降水落区和量级预报上均优于传统方法。混合集合预报法利用低分辨率 (36 km) 集合预报和高分辨率 (12 km) 控制预报实现了高分辨率 (12 km) 集合预报,改善了降水预报效果,该方法可为业务高分辨率集合预报提供参考。