尺度分解技术在定量降水临近预报检验中的应用

采用2004年Casati提出的强度-尺度检验技术,选取2008年汛期代表不同类型降水(对流云降水、层状云降水、混合云降水)的4个降水过程,从尺度分解角度入手,对"世界气象组织天气研究计划——北京奥运会预报示范项目"(WWRP B08FDP)项目中4个I临近预报参加系统(BJANC,GRAPES-SWIFT,STEPS,CARDS)的1h定量降水预报进行时空尺度分解检验,研究降水预报技巧与降水时空尺度和强度之间的关系。结果表明:尽管目前国际先进的临近预报系统的水平分辨率已高达1～2km,但其有技巧的临近预报能力主要集中于空间尺度大于32km、时间尺度大于1h的降水系统,而对小于这些尺度的降水系统预报能力仍非常有限;在不同时空尺度的临近预报降水误差中,60%以上的误差来自于空间尺度小于8km的降水,85%以上的误差来自于时间尺度小于1h的降水,传统的外推技术不能满足这些较小时空尺度降水预报的需求,要发展有效的预报方法来提高较小时空尺度降水的预报能力。将基于外推的临近预报和基于稠密观测资料、快速更新的数值预报的潜势预报相结合可能是一条有效的解决途径。     

强度尺度方法在模式定量降水预报检验中的应用

介绍了Casati于2004年提出的强度尺度检验技术,并将该方法应用到上海区域中尺度模式的预报检验中。结果表明,强度尺度检验技术可以提供一种从不同降水率闽值和空间尺度对模式定量降水预报进行评估的方案。该方法首先对预报场和观测场进行降水率闽值获得二进制误差场,并通过二维离散Haar小波对二进制误差场进行各个空间尺度的分解,从而评估模式在各个降水率闯值和空间尺度上的均方差和预报技巧。通过计算各空间尺度二进制误差场的均方差百分比和能量平方偏差,可分析不同的降水特征尺度误差对总体误差的贡献情况以及预报降水与观测的偏差情况。     

统计降尺度方法在北京月尺度预测中的应用

利用SDSM(statistical downscaling method)方法对北京47年(1961-2007年)的最低、最高气温和降水变化情况进行模拟评估,在此基础上对2008年北京奥运期间和2009年国庆期间天气变化进行实际预测应用。结果表明,SDSM方法具备模拟气温和降水等要素的能力。从年际变化模拟的情况上看,SDSM模型对气温模拟的效果好于降水,其中对于月平均最低(最高)气温模拟的效果好于最低(最高)气温极值的模拟。模型模拟的逐年极端最高(最低)气温结果在整体上偏低于实况气温,体现出气温极值模拟能力的不足。SDSM模型模拟的降水量整体上小于实测值,对降水极大值模拟能力更弱。对奥运会和国庆期间北京天气预测结果表明,模型对日最高、最低气温和降水的数值预测能力较差,预测值偏低于实际值,但升温和降温过程发生的时段能够准确的预测。     

空间差值检验方法在地面气象资料质量控制中的应用

将差值稳定性原理引入气象资料质量控制中,形成了一种新的资料空间一致性检验方法——空间差值检验法,并利用2007年代表我国7个行政区的7个基本观测站的逐日平均气压、最高气压、最低气压、平均气温、最高气温、最低气温、平均水汽压、平均地表温度、最高地表温度和最低地表温度共10个要素的观测资料,检验该方法在气象资料质量检验中的适用性。结果表明空间差值检验方法能有效的检验出可疑数据,并且可以给出具有明确统计意义的误判率。通过对添加的随机人为误差的检验,可以证明该方法相对于目前广泛使用的空间回归法具有更好的检验效果,但是与一般空间检验方法相同,该方法的检验效果与观测站间待检要素的相关程度有关。     

基于MIROC/WRF嵌套模式的中国气候降尺度模拟

开展了基于嵌套的全球模式MIROC和区域气候模式WRF的动力降尺度模拟试验,检验该模式对中国气候的模拟性能,得到以下结论:全球气候模式MIROC和WRF都能较好地模拟出中国年平均地表气温(下文简称气温)分布。WRF模式对气温场的描述更为细致,模拟出了四川盆地高温和中国最北方区域的低温。两个模式总体上对南方降水模拟好于北方地区,东部地区好于西部地区。MIROC模式模拟的年平均和各季节降水与观测的 空间相关系数在0.79～0.83之间,表明它对降水的模拟较好。WRF模式模拟的降水空间分布好于MIROC模式。MIROC模式在青藏高原东南侧存在虚假降水中心,WRF能有效改进该地区降水的模拟。两个模式对年平均气温和降水年际变率的模拟能力均较差,WRF模式相对MIROC模式有一定改进。     

空间回归检验方法在气象资料质量检验中的应用

该文详细介绍了空间回归检验方法, 并使用2003年我国671站的逐日平均气温、最高气温、最低气温、平均水汽压、平均风速、平均0 cm地温、降水量资料, 检验该方法在气象资料质量检验中的适用性。按区号将全国划分为10个区, 利用该方法分别对各区7个要素进行了检验试验。结果表明:空间回归检验方法能够有效检验出可疑数据, 适用于对单一要素的检验; 对降水、风速等空间变化比较大的要素, 该方法有比较好的检验效果; 应用该方法计算时, 在不同地区、不同要素之间存在差异; 当固定出错比率时, 各区应该选择不同的f值。与一般空间检验方法相同, 该方法也与地理环境、周边台站分布有关, 并受台站密度的影响。     

Wilcoxon秩和检验在热带气旋强度预报方法评定中的应用

介绍了一种非参数检验—Wilcoxon秩和检验,并将其应用于热带气旋(tropical cyclone,TC)强度预报方法评定。由于在TC强度预报评定中,预报误差的分布是非正态分布,因此无法使用常用的参数检验,必须用非参数检验。结果表明,将Wilcoxon秩和检验应用于TC强度预报方法的评定,有利于更加深入理解TC强度预报方法,提高预报准确性。     

三维插值方法在湖南省气温精细化预报中的应用与检验

利用三维插值方法对ECMWF、Japan及T639三种数值模式细网格气温预报产品进行客观订正,并检验评估三维插值方法对湖南省不同海拔高度和不同地理位置上2 159个气象站点的气温预报订正能力。个例结果显示,三维插值方法具有明显的订正效果,不同程度地缩小了二维平面插值预报的偏差,能较客观地反映复杂地形区域要素的实际情况;三维插值方法较二维插值对ECMWF、Japan、T639三种模式气温预报的订正能力均有不同程度的提高,改进后的ECMWF模式气温预报准确率达94%;对于海拔较高的站点,三维插值方法相对于二维插值订正的幅度更大,对模式预报有向气温降低的趋势调整,对于海拔较低的站点,对模式预报有向气温升高的趋势调整。     

降尺度方法在东亚气候预测中的应用

东亚气候变异十分复杂,全球动力预测系统对该地气候异常的预测能力偏低,如何进一步提高东亚地区气候异常的预测水平是一个非常重要的科学和现实需求问题。为此,近些年一系列的动力和统计降尺度方法得以发展。本文主要回顾了这些降尺度方法在东亚气候预测研究和实时预测中的应用。首先,文中简要介绍了我国目前应用于实时预测的全球动力预测系统及其性能,这是开展降尺度的科学和技术基础;在此基础上,从区域模式物理过程参数化方案的评估与遴选、区域模式在东亚气候预测中的应用两个方面,对于动力降尺度方法的发展和应用做了回顾;在统计降尺度的综述中,本文主要关注了东亚夏季汛期和冬季气候异常的预测,特别是针对东亚冬季气候异常,本文中提出了新的高效的统计与动力相结合的预测方法。最后,展望了短期气候预测需要进一步深入研究的科学和技术问题。     

基于强度尺度法的雷达和数值模式定量降水预报检验对比

为提高雷达外推和数值模式对短临预报能力的认识,采用强度尺度方法对比检验了2012年浙江省梅汛期内的雷达外推和WRF、T639、ECMWF 4类定量降水预报(QPF)产品。检验结果表明:短临预报的大部分误差来自较小的时空尺度,在强降水方面表现尤为明显。对于雷达和模式的预报能力交叉点(3 h前后)的QPF检验,雷达的误差比率随着空间尺度增大先减后增,而模式随尺度增大误差比率总体递减。在中小尺度(2 °及以下)雷达总体较准确,但0.25 °尺度是个特例,在较大尺度(4 °及以上)的弱降水上雷达不如模式。雷达在0.5 °、1 °尺度上相对误差贡献最少;在2 °、4 °尺度下,ECMWF表现最优。同时,雷达对于中-β和较小的中-α尺度系统的预报检验效果最好,对尺度达几百公里的弱系统不如数值模式,对于10~30 km的中-γ尺度系统雷达预报带来近74%的空报,今后需提高其对中-γ尺度系统生消的预报能力。      

AI方法在地面气温观测资料质量控制中的应用

提出一种基于自回归与反距离加权的空间质量控制方法——AI方法,该方法能够在时间维度和空间维度对气象资料进行质量控制。选择不同地区4个地面气象观测站(南京58238站,连云港58044站,无锡58353站,徐州58027站)2007年逐时气温观测数据作为被控对象,检验该方法在气温资料质量控制中的适用性。通过对添加的随机人为误差的检验发现,该方法能够有效地标记出存疑数据,相对于反距离加权和空间回归,该方法具有更好的检验效果,稳定性高、适应性强,适用于平原或丘陵地带。     

一种适用于延伸期过程事件预报的检验方法

基于延伸期过程性天气气候事件预报评估的特点,结合实际科研和业务工作的需求,提出了一种适用于延伸期过程预报的检验方法 (简称PPS方法)。该方法参考了常用的预报评分方法准则,借鉴了命中率、假警报率、欧式距离和动态时间弯曲距离等评估检验方法。利用命中率、假警报率和该方法对实际预报中可能出现的有漏报没有空报和既有漏报也有空报这两类情况的多个实例进行对比分析,表明该方法既能考虑大气随着时间的延长预报效果急剧降低的特性,也考虑了相似时间序列度量不精确匹配和形变的问题。利用该方法对1999—2010年冬季冷空气过程业务预报进行检验,结果表明:该方法能清晰表征延伸期预报时段内冷空气过程预报的准确程度,真实反映了目前延伸期预报准确率较低的现状,有较好的适用性。同时,该方法也适用于其他延伸期过程事件预报的评分,具有较好的应用前景。     

PRECIS模拟系统对中国地面气温变化的QUMP集成预估

利用英国Hadley中心QUMP模式(Quantifying Uncertainties in Model Projections)集合的5组敏感性试验产生的全球气候背景场驱动区域气候模拟系统PRECIS(Providing Regional Climates for Impacts Studies)产生的降尺度数据,分析PRECIS对中国地面气温变化的模拟能力,同时对SRES A1B温室气体排放情景下21世纪中期(2021~2050年)中国区域的温度做出预估。模拟能力分析结果显示:PRECIS在5组背景场驱动下都可以较好地模拟出气候基准时段(1961~1900年)中国区域气温的年变化和时空分布特征,但存在暖偏差,高敏感度模拟实验的暖偏差幅度要大于中低敏感度。预估结果显示:5组敏感性试验降尺度模拟的温度均呈增加趋势,其中最低温度的变暖幅度高于平均温度和最高温度。高敏感度试验Q10模拟的升温幅度介于低敏感度模拟和中敏感度模拟之间,其他敏感性试验表现出高敏感度模拟的升温幅度高于中敏感度模拟,而中敏感度模拟高于低敏感度模拟。从模拟的升温空间分布上看,西北地区升温幅度最显著,可达2.08~2.61°C,华南地区升温幅度相对较小,为1.33~1.84°C,但不同敏感度模拟的升温幅度具有一定的区域差异。     

温室气体、海表面温度、太阳常数及火山活动对中国地表气温影响之初探

利用全球大气环流模式CAM3.1,对近百年温室气体浓度、全球海表面温度、太阳常数的变化以及火山活动对我国地表气温所产生的影响进行了研究。全球海表面温度的升高及温室气体浓度的增加是导致中国年平均地表气温升高的部分因素。近百年我国年平均地表气温主要经历了两次年代际振荡并逐渐增温。第一次振荡的冷期为1910年代,随后变暖,1940年代达暖峰期。第二次振荡冷期发生于1950~1960年代,随后变暖,暖峰期发生在1990年代。太阳常数和全球海表面温度的两次振荡是造成这两次振荡主要因素,气温、太阳常数和全球海表面温度均发生了准60年周期的年代际振荡,气温振荡的位相落后于太阳常数和全球海表面温度的位相。20世纪20年代以前及60年代以后火山活动的活跃是导致1910年代和1960~1980年代出现冷期的原因之一。     

Atmospheric Turbulence Characteristics Over a Temperature-Inhomogeneous Land Surface. Part II: The Effect of Small-Scale Inhomogeneities of Surface Temperature on Some Characteristics of the Atmospheric Surface Layer

Turbulence characteristics, vertical profiles of wind velocity u(z) and air temperature T(z), and also spatial variations in steppe surface radiation temperature T_r(x) are measured simultaneously. A marked effect of T_r(x) characteristics on the turbulence characteristics and T(z) profiles is observed in the lower part of the atmospheric surface layer. We suggest that variability in T_r(x) noticeably influences the surface-layer temperature field and leads to scatter in the values of the universal functions obtained by different authors; effects of T_r(x) are not accounted for in similarity theory. The introduction of the value of temperature zero-plane displacement d_T in the calculation formulae (to determine temperature flux) noticeably improves the agreement between calculated and measured (by eddy-correlation method) results. The influence of footprint (or Source Area) on the obtained results leads to noticeable scatter in the data obtained from measurements of atmospheric turbulence.     

青藏高原地表温度的变化分析

利用青藏高原86个气象观测站建站～2001年历年各月地面0cm温度资料,在分析高原冬季、夏季和年平均地表温度基本气候特征的基础上,通过主成分分析、主值函数和功率谱分析等方法,对高原地表温度异常变化的空间结构和时间演变趋势作了诊断研究。结果表明：高原地表温度主要受海拔高度与纬度的影响,海拔越高温度越低,纬度越高温度越低。年平均温度最高值在雅鲁藏布江河谷的察隅为14．9℃;夏季平均温度最高值在柴达木盆地的格尔木为23．0℃。高原外围的南疆盆地南缘,川西温度更高,但其中心不在高原。高原地表温度最低值在中部的托托河、五道梁,年平均温度为-0．2℃,冬季更低,平均为～14．2～-15．8℃;夏季平均地表温度最低值在清水河为9．8℃,7月平均温度为10．7℃。高原地表温度第一载荷向量除南部小范围为负值外,大部分地方为一致的正值,即第一空间尺度表现为整体一致性;第二空间尺度有南正(负)北负(正)之差异。第一主分量在近30年中表现为明显的上升趋势,主要反映了高原主体偏北和东北部地区地表温度显著升温趋势,而第二主分量的缓慢下降说明高原中部和东南部地表温度呈下降趋势。代表站温度变化表现出准3年和准6年的周期振荡。铁路线北段和南段线性升温率较大,在0．42～0．58℃／10a之间;铁路线中段的高海拔地区升温率较小,为0．32～0．39℃／10a。     

基于T639集合预报的我国2016年极端温度预报检验

基于我国T639集合预报系统的2 m温度模式实时预报和分析场资料,对历史气候百分位分布进行了估算,并对2016年我国极端高温和极端低温集合预报进行了检验评估。分析表明,对于某一区域代表站点,不同超前时间对应的气候百分位分布变化趋势均与分析场的基本一致,但不同区域代表站点之间以及同一站点不同季节之间的气候百分位分布则存在差异。Talagrand分布检验结果显示,T639集合系统对哈尔滨和长沙站的预报存在暖偏差,而对北京和拉萨站的预报则存在冷偏差,其余典型站表现出预报离散度偏小的特点。基于历史气候百分位定义,对2016年极端温度进行识别、预报和检验。TS评分结果表明,T639集合系统对于我国极端温度总体上具有一定预报性能,预报技巧在各个区域有较大差别,极端高温在江南和东北区域技巧相对较高、极端低温在华北和南方技巧较高。对于不同预报方法技巧比较显示,集合平均法对极端信号有平滑效果,总体技巧偏低,集合众数法对低温技巧增加明显,而采用集合最大值和最小值法对极端信号则有放大效果,对高温技巧增加明显,但对低温技巧则不明显。由此可见,采用合适的方法对集合预报中极端信息的正确提取至关重要。     

初春青藏高原地表温度变化对长江中下游降水的影响

基于NCEP/NCAR再分析资料及全国160个测站降水资料,分析了2～3月青藏高原地表温度升温幅度与6月长江中下游地区降水的关系。结果表明:青藏高原2～3月地表温度升温幅度的主空间分布型为边缘升温大、中心升温小,低海拔大、高海拔小。这种升温形势与长江中下游南部降水呈明显的负相关关系:在升温幅度大的年份,长江中下游南部降水较常年偏少;而升温幅度小的年份,长江中下游南部降水明显增加。进一步分析表明,升温弱年大气环流的形势和各种天气系统的配置为长江中下游南部降水提供了更有利的水汽、动力及热力条件,其中100 hPa南亚高压强度整体偏强并向东西方向伸展,500 hPa极涡增强偏东、贝加尔湖及鄂霍次克海之间大脊增强及西太平洋副热带高压西伸是降水增加的主要原因。     

多层土壤温度模拟及其检验

对陆面过程模式(BATS)土壤温度模拟进行了改进,提出了一个利用气象站资料模拟土壤温度的模式。研究结果表明：采用热扩散方程模拟多层土壤温度,可与观测站的资料直接比较;模式能很好地模拟各层土壤温度的年变化、季变化、日变化。冬季下层土壤温度高于上层土壤温度,夏季上层土壤温度高于下层土壤温度,上下层温度的转换时间大约在3月份和10月份,这与实测土壤温度的年变化非常一致;模式较准确地模拟了各层土壤温度垂直方向变化的时滞效应。     

三种高分辨率格点降水预报检验方法的对比

客观有效的评估高分辨率模式格点降水的预报能力,不仅是模式发展中的基础问题,而且直接关系到目前中国气象局主推的格点天气预报业务。以ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)模式高分辨率降水格点预报资料、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3×104个自动观测站的逐时降水量融合资料为基础,选择2015年6~8月55个降水个例,研究传统检验方法、面向对象MODE(Method for Object-based Diagnostic Evaluation)方法、以及邻域法在高分辨率格点降水预报检验中的适用性及优缺点,以期为高分辨率格点降水的预报性能评估提供参考。主要结论如下:(1)尽管点对点的传统方法在高分辨率格点降水检验中存在一定的局限,但传统方法能够在空间上表现高分辨率格点降水预报技巧的地域性差异,在时间上刻画预报的整体性能,对高分辨率格点预报性能评估仍然具有重要的适用价值;(2)邻域法的显著优点在于一方面能够通过变换邻域窗获得不同空间尺度上的传统预报技巧,另一方面独有的FSS(Fractions Skill Score)技巧评分能够表现预报相对于观测降水在格点数量上的比值,结合FSS和不同邻域窗上的传统技巧评分,可以判别在多大空间尺度上能够获得较好的预报技巧;(3)MODE方法在变换卷积半径的基础上提取降水对象,基于降水对象不仅能统计模式的传统技巧评分和预报性能的尺度变化,还可以表现降水对象的质心距离、轴角、面积、强度、综合收益、位移距离等多种属性,这些属性首先为用户提供了模式预报性能的多视角表现,其次从侧面定量描述了模式对天气系统发展快慢、槽脊强弱等预报误差,具有独特的优势,但如何应用对象属性来提高实际的预报能力还存在一些困难。