电网致灾性强降水短时临近预报评估方法研究

针对电网行业关注的致灾性强降水预报性能的综合评估问题,利用京津冀地区主汛期(2019年6—9月)强降水事件的专业气象服务效果检验,分别从降水目标识别与目标匹配两个角度对应用基于目标对象的检验评估方法检验短时临近预报产品进行了深度剖析。结果表明:京津冀主汛期强降水主要集中在午后至前半夜,降水强度大、范围小、漏报多、空间特征预报难;短时临近预报的强降水频次日变化的相关系数为0.78～0.94,范围日变化的相关系数为0.6～0.82,移动路径和降水强度的预报效果略优于落区的预报效果,预报时效越短,强降水事件及其空间特征的预报能力越好;所定义的综合性预报评估方法可弥补传统检验方法的不足,发掘预报的应用潜力与局限性,为精准专业气象服务提供参考。     

强风事件识别及预报订正方法研究

以如东海上风电场升压站激光雷达测风资料为基础,提出了一种强风事件识别方法,设计并比较了三种预报强风事件识别方案。基于决策树和一元线性回归方法,分别开展了针对强风事件的订正方法研究。结果发现:三种预报强风事件识别方案中,等分位阈值方案明显更优,事件命中率达到76.1%,匹配时长命中率达到87.6%;采用消偏阈值方案和等分位阈值方案预报的强风事件时长会更接近观测强风事件时长;等分位阈值方案识别的事件基本可以覆盖到各次观测强风事件的全程;两个订正模型相对于模式预报都有一定提升与改进,其中决策树比一元线性回归模型更优,其平均绝对误差、相对误差和均方根误差明显更小。     

不同代表性浓度路径(RCPs)下21世纪长江中下游强降水预估

利用政府间气候变化专门委员会第5次评估报告(IPCC AR5)耦合模式相互比较计划第5阶段(CMIP5)中所包含的8个模式资料,对长江中下游强降水的气候特征在21世纪的变化进行预估,并与此前基于第3阶段(CMIP3)的7个模式的预估结果进行了对比。所用资料既包括模式对20世纪的历史模拟,也包括它们在未来高、中、低三种排放情景(即RCP8.5、RCP4.5、RCP2.6三种代表性浓度路径)下的预估试验资料。结果表明:1)不同模式的预估结果有较好的一致性。相对于20世纪最后20 a(1980—1999年),21世纪不仅强降水事件频次、强降水事件的平均强度增加,且年际变率也有所增强。就增加幅度而言,西部强度较小,东部强度较大。2)就不同排放情景相互比较而言,在低排放情景和高排放情景(RCP2.6和RCP8.5)下,降水强度和频次的增长均比在中等排放情景(RCP4.5)下大。3)与之前CMIP3的结果相比,尽管二者均预估未来降水强度和频次增长,但二者增加幅度的空间分布并不一致。在CMIP5中,表现为自西向东幅度递增的特点,而在CMIP3中则中部地区增幅最大。     

专业气象服务产品制作平台技术与实现

伴随气象服务精细化水平不断提高,气象服务产品面临更高的效率要求,快速整合数据、建立规范的业务流程、及时高效的制作气象产品已成为专业气象服务的难题之一。在不采用第三方商业组件的基础上,本文以专业气象服务产品制图规范为核心,在矢量图、位图等图形要素管理、地理区域裁剪、等值线提取等方面提出了完整的解决方案,实现了专业气象服务产品制作平台。该平台作为后台支撑已在专业气象服务门户得到应用。