华南区域高分辨率数值模式前汛期预报初步评估

基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。      

前、后冬的东亚冬季风年际变异及其与东亚降水的关系

利用ERA-Interim的再分析资料和NOAA海温、降水量等资料对前、后冬的东亚冬季风的年际变异特征及其与东亚降水的关系进行对比分析,并讨论了热带和中高纬系统影响东亚冬季风变异的相对重要性。前冬的东亚冬季风变异的主导模态为东亚全区一致变异型,即一致的北风偏弱或偏强;其次为南部变异型,主要表现为在我国南方-南海北部的东北风偏弱或偏强。而后冬的东亚冬季风变异的主导模态则为南部变异型,其次为东亚全区一致变异型。从前冬到后冬,东亚冬季风的主要变异模态的次序出现交叉更替。前、后冬的冬季风主要模态以年际变化为主,但后冬主导模态还显示出冬季风有变强的趋势。前、后冬的东亚冬季风的主导变异模态也影响东亚降水异常的位置。在前冬,冬季风异常主要影响我国华北、渤海-黄海海域以及朝鲜半岛和日本南部区域的降水异常,而后冬的冬季风异常则主要导致我国东南地区及其东侧附近的西北太平洋海区的降水异常。前冬的东亚冬季风的前两种主要变异模态都受到印度洋-太平洋海温和中高纬环流系统共同的影响;后冬的东亚冬季风的前两种主要变异模态则分别主要受ENSO和中高纬系统的影响。