根据天气类型划分欧洲中期天气预报中心的集合预报产品

该研究的主要目的是找出一种对集合预报产品进行释用的新方法。其基本假定是集合预报要素在一定程度上代表了未来可能发生的天气形势。为了解决天气尺度在中期预报的不可预报性问题 ,引入了天气类型的概念。对集合预报进行划分的方法是 Diday提出的动力模糊法 ,初始划分时的重心由天气类型定义 ,划分用到的距离是位移和最大相关方法。根据城市块 (City- Block)距离找出了影响中国的按冬夏两季划分的天气类型 ,初步划分结果表明 ,欧洲中期天气预报中心的集合预报系统可以预报出横槽转竖型天气类型的演变情况 ,在夏天的预报效果则没有冬天好。     

图形模式识别方法及其在中期雪灾天气预报中的应用

文章介绍了一种将计算机图形识别技术与数值预报产品相结合, 预报中期天气过程的图形模式识别方法和模式基元识别过程。 利用 ECM WF 的产品, 建立川西北高原雪灾中期预报模型。 在计算机中模仿预报员的思维步骤, 自动分类推理判别, 滚动预报未来 3～ 5 日内雪灾天气发生日期。 1998 ～ 1999 年雪灾中期预报效果显著。     

基于TIGGE资料的东亚地面气温预报的不一致性研究

基于TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)和中国气象局(CMA)3个集合预报系统的地面气温集合预报资料,运用跳跃指数研究了3个集合预报系统中东亚地面气温的控制预报及集合平均预报的不一致性。结果表明,各个集合预报系统地面气温预报的时间平均不一致性指数差异较大。ECM WF时间不一致性指数最小,NCEP次之,CM A最大。另外NCEP的控制预报、ECM WF的控制预报和集合平均预报,这三者的时间平均不一致性指数随预报时效延长而增加,且集合平均预报一致性优于控制预报。而对于CMA预报的不一致性,无论是控制预报还是集合平均预报总体上都稳定地保持在较高的水平。此外,ECMWF的地面气温冬(夏)季预报的不一致性相对较强(弱),且单点跳跃随预报时效延长变化不明显,而控制预报和集合平均预报的异号两点跳跃以及三点跳跃出现的频率总体上随预报时效延长略有增加。     

超级集合预报在湖南地区的试验分析

基于TIGGE集合预报资料分析评估了欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)4个模式系统在湖南2008年低温雨雪冰冻天气过程中的气温预报技巧,并对湖南地面气温和欧亚地区500 hPa天气形势进行了超级集合预报试验.结果表明,在湖南地区,ECMWF的预报效果最好,CMA的预报效果最差,并且ECMWF的168 h预报误差小于CMA的24 h预报误差.滑动训练期超级集合预报误差比较稳定,预报效果优于最好的单中心模式和固定训练期超级集合预报.对于24～ 72 h预报时效滑动窗口可选取50 d左右,而对于96 ～168 h预报时效的滑动窗口有必要选取2个月以上.此外,滑动训练期超级集合预报各时效对500 hPa天气形势的预报技巧都比单中心的预报技巧高,并且和实况资料相比,其预报效果也比较好.     

中期天气客观相似预报方法

本文提出了一个10天中期天气客观相似预报方法。该方法应用预报时刻的最新信息及中期数值预报输出产品,按客观的相似判据,应用微电脑从历史资料中寻找出500hPa天气形势演变的相似过程,据此作出10天中期天气预报。业务应用表明,该方法对10天中期天气过程具有一定的预报能力。     

2008年1月欧亚阻塞形势的ECMWF集合预报效果评估检验

基于欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)集合预报系统资料,评估和讨论了2008年1月我国南方发生严重冰冻雨雪灾害期间欧亚中高纬阻塞形势的预报效果。结果表明,2008年1月阻塞形势发生频率极端偏高,ECMWF集合预报的阻塞发生频率随着预报时效的延长逐渐降低。环流预报效果检验表明,预报时效大于6 d时,集合平均的预报效果好于确定性预报,因此集合预报的优势主要体现在中期预报时段。对阻塞形势的可预报性的分析表明,阻塞崩溃期间的可预报性低于阻塞建立期间。另外,通过集合预报可以获得阻塞发生的概率,从而提前为预报员提供可能发生阻塞的信号。     

常州雷灾分布特征及风险区划

基于欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）集合预报系统资料,评估和讨论了2008年1月我国南方发生严重冰冻雨雪灾害期间欧亚中高纬阻塞形势的预报效果.结果表明,2008年1月阻塞形势发生频率极端偏高,ECMWF集合预报的阻塞发生频率随着预报时效的延长逐渐降低.环流预报效果检验表明,预报时效大于6d时,集合平均的预报效果好于确定性预报,因此集合预报的优势主要体现在中期预报时段.对阻塞形势的可预报性的分析表明,阻塞崩溃期间的可预报性低于阻塞建立期间.另外,通过集合预报可以获得阻塞发生的概率,从而提前为预报员提供可能发生阻塞的信号.     

江西汛期连续暴雨形势特征与中期预报模型

利用 1 96 0～ 2 0 0 0年共 4 1年的历史天气图资料对江西省汛期连续暴雨过程的天气形势特征进行了分析 ,利用近 5年的T1 0 6资料对连续暴雨的物理量场特征进行了分析 ,得出了阻塞高压、副高等行星尺度系统和天气尺度系统的活动规律及连续暴雨的动力热力条件分布特征。并利用欧洲中心数值预报产品建立了汛期连续暴雨中期预报模型 ,经两年应用效果表明该模型有较强的预报能力。     

天气阶段的识别及其预报时效的提高

扼要叙述了天气阶段的概念、属性、划分原则及不同天气阶段类型对应的不同天气，介绍了不同天气阶段类型的识别方法，并利用欧洲中心中期数值预报产品，提高了预报时效。     

基于TIGGE数据的我国寒潮自动识别预报方法

利用1951—2006年中央气象台寒潮天气过程数据以及NCEP/NCAR 500 hPa高度场等逐日再分析资料,通过客观聚类方法与主观对比分析确定寒潮爆发的典型形势场,结合寒潮过程特征量阈值,建立了基于TIGGE集合预报产品的寒潮自动识别客观预报方法,并利用TIGGE集合预报数据对2008年1月和2009年1月两次寒潮天气过程进行预报试验。结果表明:利用500 hPa高度距平场进行聚类分析,一方面可以消除环流季节特征对划分结果的影响,另一方面也突出了寒潮这种强天气的异常扰动表现;基于集合预报产品的寒潮自动识别预报方法浓缩了集合预报产品信息,可直接为预报员提供寒潮发生的概率预报,从而在集合预报产品与我国实际灾害性天气之间建立了直接联系。     

欧洲业务集合预报系统进展

由于大气初值与数值模式中物理过程存在不确定性等客观事实,集合预报无疑代表着数值天气预报未来前进与发展的方向,它标志着天气预报的预报范式转变,即用户不仅可以得到未来大气状态的单一现实,还可得到未来大气可能出现的一系列场景。文中扼要地梳理了欧洲全球业务集合预报与有限区域模式高分辨业务集合预报的研究动态与技术发展、基本问题及其未来最新发展方向,包括:1)欧洲中期天气预报中心的业务集合预报系统发展沿革及概况;2)欧洲国家主要业务高分辨率集合预报系统概况;3)当前业务集合预报存在的问题、挑战及未来前进的方向。文中除了关注欧洲中期天气预报中心的集合预报应用,还梳理了目前欧洲高分辨业务集合预报取得的成就,以引起有关研究人员的注意。总之,借鉴欧洲业务集合预报的发展思路,不仅有助于集合预报理论创新,还对发展集合预报业务有重要指导意义。     

热带气旋低层水平流场的平面动力系统分析

利用中国气象局上海台风研究所整理的热带气旋最佳路径资料,热带气旋云图、气象雷达回波图资料,ECMWF ERA-Interim再分析风场资料;并用大气运动方程和天气学原理分析得到热带气旋低层水平流场结构,根据流场建立平面非线性自治动力系统。结果表明,TC在成熟阶段或发展很强时期,由两组二维驻定微分方程组解确定水平流场,TC眼区以内气流沿顺时针方向流动,TC眼区以外气流沿逆时针方向流动。TC眼区内外相反方向风场之间为风向切变圆环,圆环上不断有气旋形成,并存在低空急流,是狂风暴雨出现区域。结论与合成雷达回波观测结果一致。      

Predictability of a large-scale flow conducive to extreme precipitation over the western Alps

Summary The quality of numerical weather prediction has improved considerably since its beginning. Over the last decade, in the North Hemisphere and more specifically over Europe, the accuracy of global numerical weather predictions of 500 hPa height has increased by one day. However this remarkable achievement has to be considered true for average conditions since it is computed over many days/seasons with very different flow patterns and atmospheric states. It is known that atmospheric predictability and model errors are highly flow-dependent therefore an increase in skill for average conditions may not imply the same improvements in specific conditions. Moreover the potential value of numerical weather prediction is perceived to be higher in some specific conditions, like high-impact weather events. There is therefore a growing need to know the forecasting accuracy of significant weather events, something that cannot be easily inferred through average scores, not least because of the rarity of these events. For these reasons, a study has been carried out to examine the skill of the European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) global forecasting system in predicting a specific flow configuration that is believed to be associated with extreme precipitation events over the Alpine region. Despite quantitative predictions of extreme precipitations is still challenging, it was found that the large-scale flow conducive to major rain events has better predictive skill than average conditions. This is perhaps surprising since it is a common perception to associate severe weather with low predictability.     

An assessment of the predictability of the East Asian Subtropical Westerly Jet based on TIGGE data

The predictability of the position, spatial coverage and intensity of the East Asian subtropical westerly jet(EASWJ) in the summers of 2010 to 2012 was examined for ensemble prediction systems(EPSs) from four representative TIGGE centers,including the ECMWF, the NCEP, the CMA, and the JMA. Results showed that each EPS predicted all EASWJ properties well, while the levels of skill of all EPSs declined as the lead time extended. Overall, improvements from the control to the ensemble mean forecasts for predicting the EASWJ were apparent. For the deterministic forecasts of all EPSs, the prediction of the average axis was better than the prediction of the spatial coverage and intensity of the EASWJ. ECMWF performed best, with a lead of approximately 0.5–1 day in predictability over the second-best EPS for all EASWJ properties throughout the forecast range. For probabilistic forecasts, differences in skills among the different EPSs were more evident in the earlier part of the forecast for the EASWJ axis and spatial coverage, while they departed obviously throughout the forecast range for the intensity. ECMWF led JMA by about 0.5–1 day for the EASWJ axis, and by about 1–2 days for the spatial coverage and intensity at almost all lead times. The largest lead of ECMWF over the relatively worse EPSs, such as NCEP and CMA, was approximately 3–4 days for all EASWJ properties. In summary, ECMWF showed the highest level of skill for predicting the EASWJ, followed by JMA.     

三峡地区气候Z-R关系

在三峡地区降水条件气候均匀区域划分的基础上,用Ａｔｌａｓ一阶矩概率匹配法,分别在每一个区域建立了对流型、雷雨混合型、阵雨混合型３种雨型随测距变化的气候Ｚ－Ｒ关系。这些关系能综合订正由波束平均作用、雨区对电磁波的衰减等因素所造成的雷达测量降水的误差     

盛夏数值预报模式对副高预报性能检验及其释用

利用１９９８年６～８月Ｔ１０６和ＥＣＭＷＦ数值预报产品,对副高预报能力和产品质量进行了全面检验;通过对数值预报产品加工处理后获取的有关参数和特征量进行综合分析,在业务预报中对重大天气预报实例进行释用。结果表明,ＥＣＭＷＦ对副高增衰进退的运动趋势预报能力较强,对中期重大天气过程和雨区预报有重要指导意义。Ｔ１０６９６小时预报基本可信,１２０小时以后预报能力锐减,是模式改进的重点     

基于TIGGE多模式集合的24小时气温BMA 概率预报

利用TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)单中心集合预报系统(ECMWF、United Kingdom Meteorological Office、China Meteorological Administration和NCEP)以及由此所构成的多中心模式超级集合预报系统24小时地面日均气温预报,结合淮河流域地面观测率定贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)参数,从而建立地面日均气温BMA概率预报模型.由此针对淮河流域进行地面日均气温BMA概率预报及其检验与评估,结果表明BMA模型比原始集合预报效果好;单中心的BMA概率预报都有较好的预报效果,其中ECMWF最好.多中心模式超级集合比单中心BMA概率预报效果更好,采用可替换原则比普通的多中心模式超级集合BMA模型计算量小,且在上述BMA集合预报系统中效果最好.它与原始集合预报相比其平均绝对误差减少近7%,其连续等级概率评分提高近10%.基于采用可替换原则的多中心模式超级集合BMA概率预报,针对研究区域提出了极端高温预警方案,这对防范高温天气有着重要意义.     

空间聚类在MCS动力场特征分析中的应用

空间聚类作为数据挖掘的关键技术之一,是一种能从大型数据集中提取和挖掘空间数据分布特征的有效方法。本文利用环境物理量场数值格点预报值,运用空间聚类中的CLAR-ANS法对夏季影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)东移的动力场(涡度场、散度场和垂直速度场)的空间分布特征进行了分析。研究发现,在青藏高原地区的大气低层,MCS中心位置的西侧存在着强辐合中心和垂直上升中心,加之向东的正涡度平流的共同作用构成了有利于MCS发展和东移传播的重要动力学条件。这不仅有助于深入对夏季青藏高原上MCS发生、发展的动力学机制的了解,而且对于提高暴雨和强对流天气的预报能力具有重要的现实意义。