客观定量预报中降水的预处理

建立预报模型前, 对降水量进行一定的处理会对预报效果有较大的影响。对于降水量为0的样本, 根据对应的相对湿度情况分别赋予0或不同的负值, 并通过神经网络方法, 以中国国家气象中心T213模式、德国气象局业务模式和日本气象厅业务模式相应的降水量预报结果作为预报因子, 利用2003年和2004年夏季资料分别建立了处理后降水量以及未经处理降水量的预报模型。以北京等站为例, 2005年夏季试报结果的对比分析表明:通过相对湿度对降水量进行适当处理后, 预报结果从TS评分、空报率、漏报率及预报偏差来说, 不论是与不进行处理的预报结果还是与模式直接的预报结果相比都有提高, 尤其是减少了空报的情况。该处理方法简单可行, 并且对降水预报效果提高明显。     

一次全区性较强降水空报的重大预报失误过程分析

通过对2004年广西入汛以来第一场全区性较强降水空报个例进行综合分析,结果表明,天气系统的一致快速东移,湿层浅薄,以及广西锋前明显的下沉运动等,是这次降水过程空报的主要原因。指出制作降水预报时综合运用预报指标、数值预报产品分析系统移速及降水产生必备物理量场条件的重要性。     

一次全区性较强降水空报的重大预报失误过程分析

通过大尺度环流特征、物理量场、卫星云图演变情况及T 213数值预报产品对2004年广西入汛以来第一场全区性较强降水空报个例进行综合分析,得出:(1)各层次主要影响系统上、下一致快速东移,湿层浅薄,是这次过程没能产生明显锋面降水的主要原因,而广西锋前因缺乏中小尺度触发机制而出现的明显下沉运动,也使得锋前降水化为泡影,并最终导致了本过程预报的完全失败。(2)在预报中,除注重各层次影响系统上下配置外,还应非常注意分析影响系统的移速,当发现500hPa中高纬呈西高东低形势,低槽西部脊较东部脊明显,副高位置偏南,脊线为东西走向,850hPa锋后高压过强等可能会导致系统一致加速的因素存在,或数值预报产品也做出类似结论时,预报较强降水应慎之又慎。(3)除注意系统移速外,综合应用预报指标和数值预报产品对天气过程的水汽条件、上升运动、不稳定能量条件进行分析和判别对于降水预报也同样重要。因此要不断地总结和积累预报指标,而这却是近年数值预报产品丰富起来后我们常常忽略的问题。(4)T213数值预报产品对于形势和各物理量场的预报能力已非常强,应进一步加强业务应用,但在实际使用中,我们还应注意总结其对各类天气系统和各物理量场的预报能力,不断积累数值预报产品应用经验,并结合天气学理论和预报实践经验进行有效订正,以更好地提高预报准确率。     

事件概率回归估计与降水等级预报

该文对比分析概率回归降水等级预报和回归降水等级预报的差异, 2007年秋季至2008年夏季全国平均检验结果表明:概率回归降水等级预报效果好于回归降水等级预报, 尤其是小雨预报, TS评分明显高于回归降水等级预报, 同预报偏差过大情况也有很大改善。进一步分析表明:回归降水等级预报方法在建立小雨预报方程的样本中, 少数较大降水量的样本方差占总方差的百分比过大, 导致预报方程中反映的预报量与预报因子的关系以少数大降水量样本为主, 是造成小雨预报空报过大的原因。与模式降水预报的对比分析表明:概率回归降水等级预报效果好于模式直接降水预报, 模式降水空报较大情况得到改善。     

北京几次弱降水过程预报失误分析

在选取的北京地区2011年冬季至2012年春季9次弱降水过程中,预报员出现了4次空报、2次漏报,预报效果总体不理想。通过对9次过程的预报检验、天气分析和多模式预报对比,得到如下认识:北京地区弱降水过程天气形势复杂多样,按高空大气环流形势可分为两槽一脊型、一槽两脊型、一槽一脊型,按地面天气形势可分为冷锋型、华北锢囚锋型、东风与倒槽型和东风回流型;弱降水过程普遍具有对流层低层水汽条件差或动力抬升弱的特点;对湿层浅薄、饱和层高度高、抬升凝结高度高的弱降水过程,数值模式容易出现空报;而对低层湿度条件好、饱和层高度低、抬升凝结高度低但高空系统弱的降水过程,模式又容易出现漏报;预报员主观预报出现空、漏报主要源于对天气系统的结构及发生发展机理认识不足,对边界层水汽、抬升等关键降水要素缺乏预报订正经验。     

2005年夏季华中地区四种数值预报模式的预报效果评估

通过检验2005年夏季四种数值预报模式对华中地区五省降水预报的Ts评分、空报率、漏报率,对各种数值预报模式的降水预报性能及特点进行评估。检验结果表明:小雨等级,德国模式预报评分最高,其他模式差别不大;中雨、大雨等级,日本模式预报评分最高,MM5最低;暴雨等级,德国模式预报评分最高,日本模式最低;大暴雨等级,T213预报评分最高,日本模式基本没有预报。比较数值预报模式对华中地区五省的平均预报成绩,在大雨及大雨以下降水量级,河南省的成绩明显较其他省偏低,暴雨以上降水量级,各省成绩相差不大。     

2019年12月吉林省降水异常偏多成因分析

本文从大尺度大气环流和海温异常方面对2019年12月吉林省降水异常成因进行分析,并探究前期秋季日本附近关键区海温异常对吉林省12月降水异常的可能影响。结果表明：1981—2019年吉林省12月降水有明显增多的趋势,在降水年代际偏多的气候背景下,2019年12月吉林全省降水量为常年同期的227.5%,居1981年以来同期多雨雪第4位。前期秋季日本附近关键区海温异常偏暖是12月吉林省降水异常偏多的驱动条件之一,在前期海温异常偏暖年：鄂霍茨克海至日本上空为异常反气旋,阻塞高压活跃,贝加尔湖附近地区为负高度距平,东亚冬季风系统减弱,局地海温的异常升高使其上空的水汽含量增加,配合东亚冬季风异常为吉林省上空带来了充足的水汽;另一方面,由于中纬度45°N附近为西风距平,为东北地区带来冷空气,在槽前正涡度平流作用下,有上升运动,为降水提供了动力条件。在前期海温异常偏冷年：中国东北地区盛行西风,东亚冬季风偏强,中国东部沿海有北风异常,西伯利亚高压偏强,吉林省降水的水汽和动力条件不足,降水异常偏少。     

美国国家气象中心33年定量降水预报的评估

１９９６年美国国家气象中心开始实施定量降水预报和深入的ＱＰＦ检验方案。这些ＱＰＦ产品从一个依靠广泛预报经验的人工方法演变到更多依靠对数值模式的解释和修正的方法。     

黔东南州2019年6—7月降水异常分析

该文利用2019年6—7月黔东南州16个国家气象观测站降水资料、NCC\CMA资料和NCAR逐日6 h再分析资料,对黔东南州2019年6—7月降水量异常情况进行分析,并从大尺度环流背景、水汽、热力和动力条件等方面分析降水异常的原因。结果表明：2019年6—7月黔东南州总降水量较常年同期偏多,是自1981年以来同期排位第8,降水偏多的主要原因是由于持续降水时间较长以及日降水量≥25 mm以上的日数较多造成。6—7月在中高纬度地区环流经向度大、南压高压和西北太平洋副热带高压稳定维持的大尺度环流背条件下,黔东南州位于南亚高压东部脊线附近辐散区和副高西北侧西南暖湿气流不稳定区,且受500 hPa高原多波动东移影响;低层辐合、高层辐散配置较好;水汽充足、能量充沛、动力辐合较强,有利于黔东南州降水天气过程的发生发展。上述有利条件,导致黔东南州2019年6—7月降水偏多。     

基于多模式和网格预报产品融合的降水预报释用方法

网格降水的预报准确率是精细化天气预报业务的核心问题.利用多家数值模式和国家气象中心逐3h网格降水预报指导产品,以格点降水实况分析资料为参照,在客观评估模式表现的基础上,提出多模式和网格降水预报产品融合的降水预报释用方法.研究表明:给定降水阈值,不同降水产品的预报性能有显著差异,存在预报表现好的降水产品漏报,而其他降水产...     

2004年主汛期各数值预报模式定量降水预报评估

随着数值预报技术的飞速发展, 模式定量降水预报已成为天气预报业务工作中的主要参考依据。本文对目前在国家气象中心应用的3个业务运行模式T213L31, HLAFS0.25, 华北中尺度模式MM5和德国模式及日本模式的降水预报产品进行了季节空间分布、区域时间序列演变及统计检验, 试图从空间、时间及统计方面对降水预报产品的预报性能进行综合评估。检验结果表明:目前的数值预报模式对短期时效内定量降水预报均具有一定的空间预报能力, 但强降水中心位置有一定的偏差; 从时间序列演变检验来看, 模式对区域强降水过程的发展趋势具有较强的预报能力, 但降水量预报与实况有一定的差距; 从累加统计评分检验结果来看, 模式短期时效的预报性能差别不大, 全球模式在小中雨预报方面有一定优势, 其中日本模式的综合预报性能最好, 大雨以上量级的预报则是国内的模式有一定的优势, 其中华北中尺度MM5模式, T213L31模式各有所长, 但均存在预报量和预报区偏大问题。     

榆林2017年7月26日区域性大暴雨数值预报降水检验及误差分析

采用2017年7月25日08时—26日08时地面观测资料与欧洲中期数值模式(ECMWF,简称“EC”)、中国气象局全球中期数值模式（GRAPES_GFS,简称“GFS”）和日本气象厅数值模式（简称“JMA”）的降水预报进行对比,分析各模式对此次区域性大暴雨过程的预报性能,并将各模式预报的环流形势、物理量场与NCEP1°×1°再分析资料做对比,分析模式降水误差的产生原因。结果表明：EC对降水量预报较好,达到大暴雨量级;GFS降雨量级预报为暴雨,中心位置比EC更接近实况;JMA中心位置预报最好,但降雨量与实况相差较大。各模式均为20时预报优于08时预报,且随着预报时效的临近,预报结果更接近实况。EC预报的低层切变、垂直速度中心、水汽通量散度大值区和假相当位温能量舌均偏北,因而预报的降雨区域偏北。GFS预报低层辐合、θse相对大值区、垂直上升运动中心均明显偏西,故降水大值区在内蒙地区,垂直运动次上升中心对应榆林上空降水中心。JMA的各因素均与实况位置一致,降水中心预报在各模式中最接近实况,由于低层气流较弱以及弱的水汽辐合,导致降水量预报与实况相差较大。     

2007年主汛期武汉区域四种数值模式定量降水预报评估

利用武汉中心气象台研发的“武汉区域气象中心天气轨道业务产品检验与评估平台”,对武汉区域气象中心在业务中使用的T213、AREM、日本数值预报模式和德国数值预报模式在2007年主汛期的降水预报进行了分级降水检验以及时空分布演变综合评估。结果表明,日本数值预报模式的综合预报性能最好,AREM次好,各模式均存在对强降水预报漏报率偏大的问题;AREM模式对降水带分布和中心强度的预报与实况最接近,表现出对降水带分布较强的预报能力,其它模式对强降水中心位置及强度的预报均有一定偏差;四种数值模式对区域强降水过程的发展趋势具有较强的预报能力,但降水量预报与实况有一定的差距。     

2002年η模式降水预报检验分析

利用成都区域气象中心η坐标模式,对2002年汛期主要降水过程进行了η坐标模式降水预报检验,并分析了模式预报对不同影响系统的反应,进行了个例分析.检验分析结果表明:η模式对区域性中雨以上降水过程有较强预报能力,在夏季500hPa高原或西北地区有低值系统、700hPa有西南涡或兰州涡、850hPa盆地有涡情况下,则模式降水预报强度偏小;反之,在能量过高、500hPa高原至川西北有高值系统、700hPa有兰州低涡、850hPa盆地弱南风情况下,模式预报降水易漏报或强度偏弱.就平均情况而言,模式对有无降水预报有较好的指导意义,对降水强度的预报通常偏弱,对落区的预报位置易偏西、偏北.随着降水量级的增大,降水预报能力减弱,空报率和漏报率增大,模式易漏报不易空报;当模式预报有较大量级的降水时,实况出现的概率很大,但要注意落区的位置.     

两次华北冷涡降水成因及预报偏差对比分析

利用多种常规及非常规观测资料、美国国家环境预报中心全球模式业务系统分析资料(NCEP/FNL)以及三家全球确定性模式产品对2017年两次华北冷涡降水过程成因及模式预报偏差进行了对比分析。结果表明;个例1(6月22日)降水回波为层-积混合型,对流发展高度低,小时雨强小,先后经历了持续的稳定降水和弱对流降水两个阶段;个例2(7月6日)降水以积云状对流回波为主,对流发展高度高,短历时强降水特点明显。二者对应的环境场差异较大,前者冷涡处在成熟期,副热带高压位置偏南,前期暖区对流冷池降温明显,对流能量及水汽条件一般;后者冷涡为发展期,副热带高压位置偏北,中低纬相互作用明显,水汽与能量充沛。两次过程北京均出现了暴雨及以上量级降水,对应的中尺度对流系统(MCS)特征、对流触发机制以及对流不稳定能量重建过程存在明显差异。前者为层状云中发展的γ中尺度MCS,边界层偏东风增强为MCS提供了触发机制,中低层偏东风暖湿输送以及对流层高层干冷平流有利于对流不稳定能量重建;后者为组织化的β中尺度MCS,列车效应明显,偏南低空急流及其气旋式切变配合地形为MCS发展提供了抬升条件,对流不稳定能量建立与中低层偏南低空急流强暖湿输送有关。各家数值模式对不同类型冷涡降水的预报偏差特征一致,即对冷涡成熟期的降水,因对动力条件预报过强导致空报降水;而对冷涡发展期的降水,由于对槽前暖区辐合及其对流性降水预报不足导致强降水出现漏报。     

1995年盛夏7月辽宁省异常降水的诊断分析

1995年盛夏7月辽宁省降水特征是主讯期来得比较猛，降水集中、强度大。强降水过程主要出现在7月下旬后期，全省月降水距平百分率较常年偏多5.7成，仅次于1963、1964、1975、1985年。特别是辽河流域较常年偏多5～10成。由于降水时段集中、强度大，造成辽宁省特别是辽河流域发生了建国以来罕见的特大洪涝灾害，辽河流域有多站出现了1951年以来的月降水量极值，为近40年所罕见。     

基于新型探测资料对西安一次弱降水预报失误的原因分析

利用微波辐射计、激光测风雷达、多普勒雷达、相控阵雷达等新型探测资料、地面加密观测资料、ERA5再分析及多模式数值预报结果对2022年4月24日西安城区一次弱降水预报出现明显失误的原因进行分析,结果表明：(1)全球数值预报模式和中尺度数值预报模式对本次过程西安城区均报有明显降水,主要原因为模式对低层相对湿度预报明显偏大;(2)多种新型探测数据分析认为近地层湿度条件较差及中层的绝对水汽含量低,中层的干暖空气不利于成云致雨,垂直上升运动不强,且由于低层非常干燥,使水滴在下沉过程中蒸发,从而无法形成雨滴下落,这些原因共同造成西安城区无降水,低层相对湿度预报偏大是造成这次西安城区降水预报失误的主要原因之一;(3)造成西安城区近地层湿度条件差的原因是城市干热岛效应和低层干暖平流输送,且降水云团翻越秦岭后其湿空气绝热下沉至城区后出现增温降湿,使得城区形成较为深厚的干层,即使有雨滴在下落过程中也会造成更强的蒸发,这也是城区没有降水的重要原因之一;(4)预报员主观预报订正出现空报主要是源于对边界层水汽、抬升条件等关键降水要素缺乏订正能力,且对大城市的干热岛效应和秦岭山区地形影响研究不足。     

GRAPES区域集合预报对2019年中国汛期降水预报评估

2019年,数值预报中心开发了以GRAPES全球模式为驱动场,集合变换卡尔曼滤波为初值扰动方法,随机物理过程倾向项为模式扰动方法的10km水平分辨率GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式,并投入业务运行.基于该模式,作者开展了2019年7～9月夏季降水不确定性的集合预报实时试验,并从统计检验和个例分析角度,与...     

辽宁省夏季多模式降水预报检验及晴雨预报技术研究

利用辽宁省291个国家气象观测站的降水资料,对2019年夏季（6-9月）8种模式降水预报及中央气象台格点降水预报进行了检验评估和比较,并采用消空方法进行晴雨预报技术研究。结果表明：2019年,EC模式具有最优的暴雨预报性能,而日本模式暴雨TS评分最高;中尺度模式对于局地性暴雨和短时强降水具有较好的预报潜力,性能较好的是GRAPES_MESO模式和睿图东北3 km模式;全球模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏低30%,3 h强降水则偏低60%,中尺度模式对24 h暴雨的预报频率比实况偏高30%,3 h强降水则偏低20%。由于对小量级降水存在较多空报,各模式原始预报的晴雨预报大多呈现空报偏多的情况;使用小量级降水剔除的消空策略能够明显提高晴雨准确率,消空之后EC模式具有最优的晴雨预报性能。分别使用24 h和3 h累计降水量优化消空策略,发现分别取1.0 mm和0.8 mm的阈值进行消空可以使24 h晴雨准确率提高15.58%,3 h晴雨准确率提高10%-30%。     

贵州西部一次秋季暴雨预报偏差分析

2021年9月16日预报夜间贵州西部将出现暴雨-大暴雨天气,实况以小到中雨、分散暴雨为主,本文利用常规及加密观测资料、NCEP/NCAR再分析资料、ECMWF、CMA-GD、CMA-SH9等模式预报产品,对这次暴雨空报的原因进行探讨,结果如下：(1)本次暴雨-大暴雨空报的主要原因：副高夜间略北推增强,有利下沉气流增强,阻止切变线南下且消弱低层切变的强度;整体动力条件较差,低层辐合厚度、强度不够,且迅速转为辐散,涡度平流由正转负、上升运动较弱。(2)模式出现较明显误差：ECMWF错误预报副高夜间位置,切变线位置预报也有偏差,CMA-GD模式错误预报切变线位置;5家数值模式预报量级均偏大,其中CMA-GD、CMA-SH9及贵州WRF偏大明显,ECMWF的量级及落区预报和实况更为接近。(3)预报员过度相信ECMWF对切变线的位置预报、过度相信CMA-GD对极端降水的把握,忽视副高略北推增强、动力条件差导致的触发难度迅速加大,主观预报的优势没有发挥出来。