GPM卫星降水数据在广东的适用性分析

为评估全球降水观测(GPM)卫星降水数据在广东地区的适用性，利用广东省86个国家地面站点实测降水数据，选用5个评价指标从降水误差、季节平均降水量等方面进行精度验证。结果表明：(1)GPM卫星降水数据与站点实测数据相关性随时间尺度增加呈递增趋势，探测能力在月尺度上表现较好。(2)GPM卫星降水数据在季节尺度上对平均降水量有一定的表征能力，但季节间有明显差异，在夏季表现较差。(3) GPM降水数据受气候、地理位置和地形等因素影响较大，降水精度易受影响。     

基于GPM卫星的广东汛期降水日变化特征与评估

新一代全球降水观测计划GPM作为TRMM卫星的继承者,在物理探测和降水反演算法上具有明显进步。以广东省雨量自动站为基准,对2014—2018年间GPM的格点降水估测产品IMERG（V5B）的日变化特征和估测误差进行分析。结果表明,IMERG能清晰反映广东前、后汛期的降水双峰型特征,但对下午降水峰值明显高估,峰值出现时间滞后;而对于沿海早晨峰值降水则明显低估,对于降水极值,低估更加显著。IMERG对两个峰值的估测误差受不同因素影响,下午峰值降水的相对偏差与地形密切相关,珠江三角洲平原为稳定高估区,地形高度越高,低估幅度越大;而早晨峰值降水极值负偏差与地形高度、降水量的相关性均较小。对出现显著负偏差的早晨沿海降水样本日进行925 hPa风场合成,可知IMERG明显低估时,对应区域上游较强的超低空西南气流与风速夜间增长。IMERG对这一季风活动背景降水的低估构成了其估测早晨降水误差的主要来源。      

IMERG卫星降水产品在我国梅雨极端降水期的适用性评估

为考察GPM卫星降水产品IMERG在梅雨极端降水期的适用性,以中国自动气象站观测数据与CMORPH降水产品融合的逐时降水量网格数据集资料作为参考,采用均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE统计指标,对IMERG卫星降水产品在长江中下游地区2020年梅雨极端降水期的适用性进行评估。结果表明:IMERG卫星降水产品整体上与实测结果趋势一致,对于12 h和24 h累计降水,在强降水区域易出现高估。反演的3 h累计降水与实际降水一致性较好,累计降水量大于20、50、80、100 mm四种情况下的RMSE和MAE平均值均为10 mm左右。     

GPM反演降水数据IMERG在浙江省的适用性研究

【目的】为了研究全球降水测量计划（GPM）综合多卫星检索降水产品（IMERG）在浙江省的适用性。【方法】以浙江省为研究区域,基于浙江省自动观测站降水数据,利用相关系数、均方根误差、相对偏差、分类指数统计法分别从年尺度、季尺度、月尺度、日尺度以及小时尺度GPM在浙江省的适用性。【结果】（1）春、秋、冬季的GPM和自动站对应效果远好于夏季,月尺度、日尺度、小时尺度下GPM和自动站降水数据对应效果较好,但整体上存在高值区略低估、低值区略高估现象;（2）年尺度与季尺度下GPM与自动站降水平均值的变化趋势一致,但GPM降水平均值较高,其中秋季表现最好;（3）年、月、日3个尺度下,尺度越精细化,相关系数越高、相对偏差越小,均方根误差越小;小时、日、月3个尺度下,降水阈值越低,产品尺度越粗糙,估测能力越高;降水阈值越低,产品尺度越精细,误报降水的比例越低;降水阈值越低,综合探测能力越高;（4）在小时尺度下,在0.5~1 mm·h-1区间,GPM虽然对降水事件略有高估,但拟合效果较好。【结论】综合来看,GPM日尺度降水数据产品精度在浙江省有较大应用潜力。     

2019年影响中国台风的降水预报误差及其来源研究

针对2019年影响中国的8个台风,利用面向降水对象的CRA(contiguous rain area)方法研究了欧洲中期天气预报中心确定性预报的降水误差来源,及其在不同预报时段和降水量级下的变化趋势,分析了台风路径预报误差与降水对象的CRA位置误差之间的相关性,对比计算了台风路径修正与CRA shifting方法对于改进降水预报的作用,并评估了台风降水概率分布、径向分布和非对称分布的预报误差。结果表明:总体而言,台风降水预报的主要误差来自于位置误差和形态误差;除特大量级降水以外,台风降水对象的CRA位置误差与路径误差显著相关,通过修正台风路径能改进降水预报,但其效果要逊于CRA shifting方法;预报的台风降水概率密度分布形态与观测总体上较为一致,但台风核心区内的预报降水强度均大于观测;台风登陆或靠近我国沿海前后,预报降水较观测更靠近台风中心,且略滞后于观测,预报降水的非对称性明显弱于观测。     

GPM卫星反演降水产品在江苏地区的适用性

以江苏省70个地面雨量站分钟观测数据为基准,对比分析了一个完整年周期GPM卫星搭载的双频降水雷达(DPR)反演降水产品精度。结果表明DPR常规模式(NS)、匹配模式(MS)和高灵敏度模式(HS)扫描产品反演降水与地面雨量计观测数据均在过境后几分钟内达到最佳匹配效果。以NS产品为例,全年反演降水均方根误差大致为2mm/h,相关系数在0.5以上,相对偏差为-20%左右。并且降水产品在夏季反演精度最高。对反演误差进行初步分析发现,卫星反演降水率算法精度对校正因子ε有非常强的敏感性,并且选择ε值的算法约束不足会导致最终计算求解模块SLV的路径积分衰减PIA值异常,引起极端降水反演的误差。     

双偏振雷达评估IMERG对不同类型降水的观测精度

采用地面雨量计校准后的南京信息工程大学 (Nanjing University of Information Science & Technology, NUIST) C波段双偏振 (C band Dual Polarization Radar, NUIST CDP) 雷达降水估测数据,研究全球降水观测 (Global Precipitation Measurement, GPM) 计划多星融合降水产品 (Integrated Multi satellite Retrievals for GPM, IMERG) 对苏皖地区梅雨、台风和飑线等不同类型降水观测精度,结果表明,①梅雨降水过程中,IMERG的累计降水量整体大于NUIST CDP的累计降水量;②台风降水过程中,IMERG一定程度上低估了累计降水量较大时的降水结果;③IMERG不能很好地观测到飑线降水的空间结构,几乎没有观测到这次降水过程中的强降水区域。     

TRMM卫星降水数据在天山山区的校正方法研究

本文基于全球降水观测(Global Precipitation Measurement,GPM)及天山山区40个气象站点数据,提出了一种新的热带降水测量任务(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)卫星数据误差校正方法(MERGE),并与广泛使用的地理差异分析(Geographical Different Analysis,GDA)方法进行对比,通过交叉验证来评价两种方法对山区年/月降水的校正效果。结果表明,MERGE方法不仅能提高TRMM的空间分辨率(0.05°),且在年(平均Bias降低了21%)、月(平均Bias降低了37%)尺度上的校正结果都优于GDA方法;校正后TRMM降水的误差在不同月份存在很大差异,即在降水较多的雨季(4—10月)误差较大(MAE3mm),而在干季(11月至次年3月)误差较小(MAE3mm)。MERGE方法不仅能有效改善高海拔地区的降水误差(平均误差降低了59%),且对原始TRMM数据的依赖性较小(R2=0.47),即使在原始TRMM数据表现不佳的局部区域,也能有效降低其误差。     

GRAPES_GFS模式全球降水预报的主要偏差特征

利用2017年1、4、7、10月"全球降水观测(global precipitation measurement,GPM)计划"每日08时(北京时)的24 h累计降水量和逐30 min降水量观测产品,从降水量和频率等角度,对同期GRAPES全球模式(GRAPES_GFS)第1(D1)、3(D3)、5天(D5)的全球降水...     

GPM卫星DPR和GMI探测的2018年5月重庆超级单体云团降水结构特征分析

目前人们对超级单体云团降水回波结构的认知仍有限。本文采用GPM (Global Precipitation Measurement)卫星搭载的测雨雷达DPR (Dual-frequency Precipitation Radar)和微波成像仪GMI (GPM Microwave Imager)的探测结果,结合FY-4A静止卫星多通道扫描成像辐射计(AGRI)的热红外10.8μm通道观测结果、探空站的温湿风观测结果及欧洲天气预报中心再分析数据,利用雷达回波剖面和回波反射率因子概率密度随高度分布的方法,分析了2018年5月重庆地区超级单体云团的降水结构特征。结果表明:该超级单体云团由西北向东南运动的冷空气与暖湿空气交汇而引发;超级单体云团内存在对流降水和层状降水等次尺度系统;强降水区位于云贵高原与四川盆地交界处至盆地的西南部;超级单体暴雨云中冰相粒子多;对流降水的回波顶高度超过12 km,且最大回波强度多数位于地面上空4—5 km;对流降水比层状降水拥有更高的降水粒子浓度,而粒子大小却小于后者;对流降水的粒子尺度随着高度下降而明显增大,反映了其明显碰并增长过程。     

Surface rainfall and cloud budgets associated with mei-yu torrential rainfall over eastern China during June 2011

Surface rainfall and cloud budgets associated with three heavy rainfall events that occurred over eastern China during the mei-yu season in June 2011 were analyzed using 2D cumulus ensemble model simulation data.Model domain mean rainfall showed three peaks in response to three prescribed ascending motion maxima,primarily through the mean moisture convergence during the torrential rainfall period.Prescribed ascending motion throughout the troposphere produced strong convective rainfall during the first （9 June） and third （17-18 June） rainfall events,whereas strong prescribed ascending motion in the mid and upper troposphere and weak subsidence near the surface generated equally important stratiform and convective rainfall during the second rainfall event （14 June）.The analysis of surface rainfall budgets reveals that convective rainfall was associated with atmospheric drying during the first event and moisture convergence during the third event.Both stratiform and convective rainfall responded primarily to moisture convergence during the second event.An analysis of grid data shows that the first and third mean rainfall maxima had smaller horizontal scales of the precipitation system than the second.     

北京地区两次极端特大暴雨过程中短时强降水环境条件对比分析

针对北京地区2012年7月21日(简称“7.21”过程)和2016年7月20日(简称“7.20”过程)极端特大暴雨中的短时强降水,对短时强降水实况、环流形势、地形影响及环境的动力、水汽和热力条件进行了分析,并结合较长时段的历史资料,从单点和区域角度对环境动力、水汽和潜在热力条件的极端性进行了对比分析。结果表明:(1)尽管两次过程中的短时强降水实况差异显著,但均出现在非常有利的天气形势下。(2)针对短时强降水环境的单点动力、水汽和热力条件对比显示,两次过程中的850 hPa动力抬升和整层可降水量(PWAT)均极端偏强,但抬升指数(LI)表征的热力条件差异差别巨大,2012年“7.21”过程中为偏强,2016年“7.20”过程中为偏弱。(3)针对长时间序列资料的标准化偏差异常(SD)显示,两次过程中850 hPa风场和PWAT的SD均超过了3σ,为极端偏强,LI表征的潜在热力条件方面,2012年“7.21”过程中低于-1σ,2016年“7.20”过程中与历史同期持平,表明热力条件的差异是导致两次极端暴雨过程中短时强降水强度巨大差异的重要原因。     

Estimating actual rainfall from satellite rainfall products

The lack of uncertainty measures in operational satellite rainfall (SR) products leads to a situation where users of the SR products know that there are significant errors in the products, but they have no quantitative information about the distribution of these errors. The authors propose a semiparametric model to characterize the conditional distribution of actual rainfall (AR) given measures from SR products. The model consists of two components: a conditional gamma density given each SR, and a smooth functional relationship between the gamma parameters and SR. The model is developed for monthly rainfall, estimated from a satellite with sampling frequency once a day, averaged over an area of 512 × 512 km² in the Mississippi River basin. The conditional distribution results are more informative than deterministic SR products since the whole conditional distribution enables users to take appropriate actions according to their own risk assessments and cost/benefit analyses.     

大暴雨过程中短时强降水机制分析

利用雷达径向速度、风暴相对径向速度和风廓线产品以及数值预报产品和雨量资料,分析了临沂2008年汛期中最大也是最后一场大暴雨过程中短时强降水发生机制。结果发现:在有利的大尺度环流背景形势下,中小尺度系统的生成是短时强降水产生的原因。分析还表明:低空西南气流的稳定维持利于降水过程持续,而高空气流的短波波动则造成降水强度的强弱波动变化;当高空气流由偏西风转为西南风,中低空西南气流和中高空西南气流同向叠加时,对流层中层西南急流建立并且向超低空传递,高空冷空气的加入和低层西南气流加强促使中小尺度系统生成,导致短时强降水。     

江苏不同强度降雨对能见度影响分析

利用江苏70个基本站多年逐时雨量、相对湿度、风向、风速以及同时段内最低能见度等观测资料,分析不同强度降雨对能见度的影响,并对比分析两种不同强度降雨造成的低能见度事件统计特征。结果表明:降雨是除雾以外,江苏低能见度的主要影响天气(14. 7%),其中稳定性弱降雨和短时强降雨影响最大。与低能见度雾事件不同,降雨造成的低能见度事件全天各时段均可能出现,发生时可伴随较强的风速(2 m/s),短强低能见度多见风速4 m/s(26. 6%)。江苏冬春两季为雨雾高发季,主要受降雨持续时间影响,对应的低能见度区间为500~1 000 m,有明显日变化。短强低能见度主要受雨强影响,多发生于6—9月,对应的低能见度区间为小于200 m,无明显日变化。两种降雨产生的低能见度事件有明显的空间分布差异,且雨雾低能见度发生时偏北风占主导,短强低能见度发生时则偏东风占主导。     

Impact of 4DVAR assimilation of rainfall data on the simulation of mesoscale precipitation systems in a mei-yu heavy rainfall event

The multi-scale weather systems associated with a mei-yu front and the corresponding heavy precipitation during a particular heavy rainfall event that occurred on 4 5 July 2003 in east China were successfully simulated through rainfall assimilation using the PSU/NCAR non-hydrostatic, mesoscale, numerical model （MM5） and its four-dimensional, variational, data assimilation （4DVAR） system. For this case, the improvement of the process via the 4DVAR rainfall assimilation into the simulation of mesoscale precipitation systems is investigated. With the rainfall assimilation, the convection is triggered at the right location and time, and the evolution and spatial distribution of the mesoscale convective systems （MCSs） are also more correctly simulated. Through the interactions between MCSs and the weather systems at different scales, including the low-level jet and mei-yu front, the simulation of the entire mei-yu weather system is significantly improved, both during the data assimilation window and the subsequent 12-h period. The results suggest that the rainfall assimilation first provides positive impact at the convective scale and the influences are then propagated upscale to the meso- and sub-synoptic scales.
Through a set of sensitive experiments designed to evaluate the impact of different initial variables on the simulation of mei-yu heavy rainfall, it was found that the moisture field and meridional wind had the strongest effect during the convection initialization stage, however, after the convection was fully triggered, all of the variables at the initial condition seemed to have comparable importance.     

Diurnal Variation of Southwest Monsoon Rainfall at Indian Stations

ＤｉｕｒｎａｌＶａｒｉａｔｉｏｎｏｆＳｏｕｔｈｗｅｓｔＭｏｎｓｏｏｎＲａｉｎｆａｌｌａｔＩｎｄｉａｎＳｔａｔｉｏｎｓＪ．Ｍ．Ｐａｔｈａｎ（ＩｎｄｉａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｒｏｐｉｃａｌＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，Ｐａｓｈａｎ，Ｐｕｎｅ－４１１００８，...     

春季一次特殊的暴雨天气过程分析

对2000年春季一次高空槽快速移动影响的暴雨天气过程发生的特殊性进行分析,寻找这次暴雨过程发生的前期特征.     

流域面雨量的计算方法

经对面雨量的几种计算方法对比分析，确定了以等雨量线法为计算流域面雨量的方法，同时对于计算方法进行了部分优化，并应用于业务中。     

天津市夏季降水日变化特征

利用1954－2007年天津市夏季逐时自记降水资料,分析了天津市夏季降水（包括逐小时降水量、降水频次、降水强度以及不同持续时间降水）日变化规律。结果表明：天津市一日内不同时次的多年累积降水量具有显著的日变化特征,呈明显的双峰型,高值分别出现在午后17时和午夜02时。逐小时降水强度与降水量的变化特征非常一致,而多年累积降水频次在凌晨02时至08时较高,之后至11时逐步降低,11时至24时变化不大。降水量与降水频次及降水强度的关系均达到显著性水平（P < 0.001）,但逐小时降水强度与降水量相关性明显高于降水频次,表明降水量变化与降水强度有直接的关系,而降水频次对累积降水量的贡献占较小的权重。持续不同时间降水事件的发生次数在一日内的变化特征明显不同,长时性降水峰值集中在清晨,而短时性降水尤其是1-3 h降水主要以午后为主。