精细化要素客观预报中的站点差异性研究

以山东省乡镇级精细化要素预报为例,预报站点由县级123个增至1 561个。在精细化要素客观预报方法开发中,如何处理多量预报站（格）点问题？利用山东省稠密的区域自动站观测资料,通过分析不同站点空间分辨和地形属性的观测要素的统计学差异,研究各种气象要素的站点差异性。结果表明：温度、降水等要素具有明显的局地小气候特征,需要更高空间分辨率的预报站点来捕捉;市区、郊区以及不同高度山区等站点间最低气温各分位数统计值差异均较大,但相关系数较高,且频率分布形态相似;风对地形更敏感,不同测站间相关系数较低,分位数统计值和频率分布形态差异均较大。上述结果可为精细化要素客观预报业务中的站（格）点处理提供理论和技术支撑。     

基于百度地图的精细化格点预报显示

精细化格点要素预报是目前中国气象局的主推业务和未来天气预报的发展方向,如何有效地将预报产品提供给用户使用,是精细化格点预报的最终环节。本文介绍了基于百度地图API的陕西精细化格点预报显示系统,系统主要实现了:(1)降水预报,以CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3万个自动观测站的逐时降水量融合资料为基础,通过动态偏差订正的方法来提高格点降水的预报能力;温度预报,采用滑动线性回归的方法来改善温度预报效果。(2)任意位置的地理信息获取及对应格点240h预报时效的气象要素实时展示。(3)格点气象要素向站点转换,通过格点值提取全省98个观测站逐3h站点预报值,实时分析过去24h降水、温度预报与观测值的误差,供用户预判未来预报值的可能误差趋势;并提供未来168h逐日要素预报。(4)与以往的数据库后台支撑不同,本系统直接将3.5GB格点预报数据一次性读入内存,进行侦听,解决了数据库检索、调用效率低下的问题。     

自动站资料在WRF3DVAR中的同化敏感性试验

为了了解国家级地面自动观测站不同观测要素对数值预报作用,利用WRF三维变分同化系统对自动站资料的不同观测要素开展同化&预报试验.两个月的数值预报检验结果表明:1)只同化自动站温度观测对位势高度、温度和相对湿度场预报的影响作用最大,且主要为负作用,而同化气压或风向风速观测对上述要素预报影响作用比同化温度小,但会改善位势高...     

基于多模式集成技术的地面气温精细化预报

基于ECMWF、JMA、T639、WRF四个数值模式2012年6月1日—9月30日地面气温3—60 h预报资料和郑州加密自动站资料,利用多模式集合平均(EMN)、消除偏差集合平均(BREM)、加权消除偏差集合(WBREM)及多模式超级集合(SUP)4种方法,对2012年8月29日—9月27日郑州城区11个站点地面逐3 h气温进行多模式集成预报试验,采用绝对误差对预报结果进行检验评估,结果表明:在30天的预报期内,BREM、WBREM及SUP对于大多数站气温预报效果有明显改善,而EMN方案对11个站预报效果改善则不太明显;4种方案中,BREM和WBREM预报效果相对较好且稳定,各个站上3—60 h预报的绝对误差均在2℃附近或以下;SUP方案虽然对个别站预报误差较低,但是其预报效果并不稳定,一些站点的个别预报时效误差大于2℃。对于郑州观测站的气温预报而言,4种集成方案20时起报的气温误差明显小于08时起报的误差,并且20时起报的SUP集成方案绝对误差明显小于其他方案的绝对误差。总体而言,BREM、WBREM及SUP三种集成方案能够给郑州精细化预报业务提供较好的参考。     

基于LAPS分析的WRF模式逐时气温精细化预报释用

为了满足湖北电力和华中电力系统对逐时气温预报的需求,开展气温精细化预报服务,基于局地分析预报系统(LAPS)分析融合的WRF模式精细化数值预报产品,对2011年4月1日至7月20日湖北省内及周边区域站点的逐时气温进行精细化预报释用.比较几种模式释用方案,结果表明:WRF模式预报趋势较好,预报准确率评分50％左右,日间08-20时预报误差小于夜间,最高气温(Tmax)评分54％,最低气温(Tmin)评分为44％.通过模式释用,提高了预报准确率,可使预报评分提高到60％～70％,对Tmax评分达到57％,对Tmin评分最高达到74％.分时刻建立MOS方程能够有效降低夜间20-07时的预报误差.将实况最高气温引入Kalman滤波方程能进一步提高预报准确率.     

精细化逐时滚动温度预报方法及检验

以Grapes数值模式预报为基础,首先利用卡尔曼滤波方法对Grapes模式的温度预报进行释用,再将模式统计输出方法应用于卡尔曼滤波结果,从而得到站点逐时滚动温度预报,最后通过站点-格点映射方法将站点预报误差反馈到最匹配的格点上,实现精细化逐时滚动温度预报(SHUF)。检验结果表明,Grapes模式的24小时温度预报CSI评分稳定在0.4左右;卡尔曼滤波方法的CSI评分介于0.47～0.43之间;而SHUF的CSI评分在1～6小时内由0.91降至0.64,7～16小时的CSI评分由0.6逐渐降低至0.52,17～24小时的CSI介于0.5～0.45之间,均优于同期Grapes模式预报和卡尔曼滤波释用结果。精细化逐时滚动温度预报方法利用最新的气象观测要素对数值模式预报的结果进行订正,可有效改进数值模式的短时温度预报能力。     

2020年夏季辽宁省多模式降水预报检验

选用2020年夏季辽宁省区域自动站资料和7种模式预报资料,根据降水强度将站点分为5种降水类型,分析各数值模式36 h和48 h预报检验降水场的分布误差、相关性及雨带位置。结果表明：36 h预报结果好于48 h, 48 h降水量预报结果普遍比观测值偏大。初夏、夏末及秋初,各模式降水量预报偏差相对较小,盛夏的预报值偏差较大,尤其强降水站点的降水量预报值显著偏小。36 h预报值与观测值的相关系数和散点分布表明,弱降水站点和较弱降水站点的ECMWF预报结果最好,NCEP和WRF＿3KM次之。中量降水站点、较强降水站点和强降水站点的NCEP预报结果最好,ECMWF和WRF＿3KM次之。各模式雨带位置预报存在不同程度偏差,其中ECMWF的结果较好。     

北京快速更新循环预报系统（BJ-RUC）要素预报质量评估

使用自动站观测资料对BJ-RUC系统预报的北京15个观测站的逐时2 m温度、相对湿度、1小时降水量和风速等地面要素质量进行检验评估。结果表明：BJ-RUC系统预报的2 m温度、相对湿度和风速与实况具有一致的变化趋势,但各要素的预报性能不尽相同。结果表明：（1）对于2 m温度的预报,±1℃误差的准确率为0.2～0.5,±2℃误差的准确率更高;预报性能与预报时效无明显关系;温度预报准确性与季节和日变化有关,春、秋季优于冬、夏季,夜间优于白天。（2）对相对湿度的预报整体偏低,夏季白天偏低、冬季白天偏高。（3）对1小时降水的预报,无论全年还是夏季,晴雨预报准确率很高;对0.1 mm降水的TS评分在0.2左右。（4）对不同站点的预报性能存在明显差异。对平原地区,即海拔高度较低的站点预报性能相对较好,15个站点中,对北京的代表站点（南郊观象台）的预报最为准确;对山区站点的预报性能相对较差,对海拔最高的延庆站的预报性能最差。总体来说,BJ RUC对站点要素预报的变化趋势较好,预报准确率较高,具有很好的参考价值,但要素预报与季节、日变化及海拔高度等因素有关.具体应用时还需做适当订正。     

WRF模式对浙江2011年夏季降水和温度预报评估及其湿过程敏感性分析

检验评估是数值天气预报的一个重要组成部分,评估结果是模式改进及其产品解释应用的重要依据。利用全省1500多个包括区域自动站在内的站点观测资料,采用要素的空间分布、时间演变和统计检验3种方法评价了WRF模式对浙江省2011年夏季（6—8月）降水和温度的整体预报性能;在此基础上,进一步对比分析了不同湿过程参数化方案对梅雨典型过程的预报效果,探讨了不同微物理参数化方案和积云参数化方案对模式预报降水的影响。结果表明,WRF模式能基本预报出降水和气温的细致空间分布形态及整体演变趋势,对于主要降水落区、高温区具有较好的指示性;就浙江省区域平均而言,在实况出现较大降水期间模式预报误差较小,而在实况出现小到中雨期间误差较大,主要表现为降水量的高估和气温的低估;模式湿过程中积云参数化方案对降水影响明显,它可以导致整体雨带偏移,采用Betts-Miller-Janjic积云对流参数化方案的预报降水更接近实况。这些信息对改进模式的精细化预报能力和高分辨率数值产品的解释应用具有一定的参考作用。     

自动站资料在WRF 3DVAR中的同化敏感性试验

为了了解国家级地面自动观测站不同观测要素对数值预报作用,利用WRF三维变分同化系统对自动站资料的不同观测要素开展同化＆预报试验。两个月的数值预报检验结果表明：1）只同化自动站温度观测对位势高度、温度和相对湿度场预报的影响作用最大,且主要为负作用,而同化气压或风向风速观测对上述要素预报影响作用比同化温度小,但会改善位势高度预报和部分温度预报,对相对湿度预报改善作用不明显;2）对于降水预报,同化风向风速方案的评分结果最差,同化温度的方案次之,同化气压的方案可以改善24h降水预报结果。由此看出用WRF 3DVAR同化地面观测资料时,气压观测十分重要,同时也说明要想用好地面观测资料,让其为数值预报提高发挥最大作用仍需开展很多研究工作。     

全球变暖对区域极端气温出现概率的影响

在适当的概率分布模式基础上，考察冬夏极端气温出现概率对全球气候变暖的敏感率，以上海、南京、东台、徐州站为试验实例。分析结果表明，无论是冬季逐日最低(极端)或平均最低气温或夏季逐日最高(极端)或平均最高气温的概率分布的敏感率几乎都呈现出气温方差变化的影响大于气温均值变化的影响。     

黄淮地区月极端气温概率模型研究

利用黄淮地区 1 4个国家基本 (准 )站 1 951～ 1 993年的月极端气温资料序列 ,分别进行了正态、Gumbel、Weibell概率分布拟合试验。根据拟合检验值和误差 ,确定了各站月极端最高气温和极端最低气温的概率分布模型     

WRF模式2m温度在山东预报效果的评估

利用山东省内123个国家气象站2017年11月至2018年2月逐时观测地面温度对WRF模式08：00和20：00起报的2 m温度进行检验,评估了预报时效为72 h的逐时温度与日最低（高）温度的预报效果并初步分析了个别站点大值误差成因。结果表明：WRF模式08：00起报2 m温度的准确率要高于20：00起报,白天预报的效果优于夜晚;鲁西北和半岛地区的2 m预报温度的平均绝对误差总体低于鲁中和鲁南地区,全省大部分站点负误差比例高于正误差比例;WRF模式对于日最高温度的预报效果优于日最低温度;模式地形高度误差造成泰山站2 m预报温度正误差较大,基于两种温度梯度方案对泰山站2 m温度进行订正,订正后的平均绝对误差总体下降,利用单一的温度梯度在有的预报时刻出现负的订正效果,利用随预报时刻变化而变化的温度梯度在各预报时刻订正效果更为稳定;泰安站出现焚风时2 m预报温度有较大负误差,这主要是受WRF模式泰山站地形高度误差影响;WRF模式在微山湖区域土地类型与真实土地类型存在差异是薛城站夜间2 m温度负误差较大的重要因素之一。     

A daily temperature dataset over China and its application in validating a RCM simulation

This paper describes the construction of a 0.5°×0.5°daily temperature dataset for the period of 1961- 2005 over mainland China for the purpose of climate model validation. The dataset is based on the in- terpolation from 751 observing stations in China and comprises 3 variables: daily mean,minimum,and maximum temperature.The"anomaly approach"is applied in the interpolation.The gridded climatology of 1971-2000 is first calculated and then a gridded daily anomaly for 1961-2005 is added to the climatologY to o...     

基于INCA和METRo的江苏省路面高温精细化预报

使用INCA（Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis）多源资料融合分析和短临外推预报系统的预报结果作为气象强迫场,驱动一路面温度理论预报模型（Model of the Environment and Temperature of Roads,METRo）,开展江苏省高速公路夏季路面高温预报试验,并使用公路沿线逐小时的路面温度观测资料对预报结果进行检验。结果表明:该预报方法能够较好地预报出高速公路沿线日最高路面温度的逐日变化趋势,以及日最高路面温度的大范围空间分布特征。平均日最高路面温度预报绝对偏差为4.1℃,平均相对偏差为10.8%。其中,日最高路面温度预报绝对偏差在5℃以内的站次占总数的64.5%,相对偏差在15%以内的站次占总数的74.6%,比常规业务预报方法分别提高了23.1%和25.3%。但该预报方法对较小的温度波动以及局地性较强的极端温度分布特征的预报技巧还需进一步提高。     

城市化对华北地区最高, 最低气温和日较差变化趋势的影响

利用华北地区255个一般站和国家基本、 基准站1961\_2000年的实测资料, 经过质量检验和均一性订正后, 将所有台站根据人口和台站地理位置分为5个类别, 分析了这5个类别台站和国家基本、 基准站地面平均气温、 最高、 最低气温的年和季节变化趋势以及城市化影响。结果表明： 华北全部台站的年平均气温、 最高、 最低气温均呈增加趋势, 且以最低气温上升最为明显, 导致年平均日较差呈现明显下降。就城市化影响而言, 平均气温、 最低气温变化趋势中城市热岛效应加强因素的影响明显, 但城市化对最高气温趋势影响微弱, 个别台站和季节甚至可能造成降温。在国家基本、 基准站观测的年平均气温和年平均最低气温上升趋势中, 城市化造成的增温分别为0.11℃·(10a)-1和0.20℃·(10a)-1, 对全部增温的贡献率分别达39.3%和52.6%。各类台站的四季平均气温和最低气温序列中城市化影响均造成增温。城市化增温以冬季为最大, 夏季最小。城市化还导致乡村站以外的各类台站日较差减小, 近40年华北地区国家基本、 基准站年平均和秋、 冬季平均气温日较差明显下降均由城市化影响造成的。     

宁夏区域精细化温度预报业务平台

介绍以宁夏中尺度数值模式温度预报为基础,以宁夏精细化预报系统温度预报产品为核心,结合自动气象站等多种资料,以图形方式显示、修改和制作宁夏各站逐时温度预报业务平台。该平台以宁夏各地区代表站与该地区其它站之间的回归方程的计算量为依据,在温度预报物理过程不变的情况下,通过修改曲线的方式,完成对大数据量温度预报值的订正。该平台的建成,为制作高时间密度的预报提供了技术支撑。     

温特斯法在夏季温度预测中的应用

温特斯法可以对具有随机性、线性、季节性变化的时间序列进行预测,用温特斯法作了一次温度预测尝试。依据温特斯法的基本理论及3个平滑方程的递推公式、初始值公式和预测模型公式,将夏季6、7、8月的月平均温度看作具有随机性、线性、季节性变化的时间序列,应用温特斯法建立了河南省5个代表站夏季温度预测模型,并对2000~2004年夏季温度进行试报,得到了较好的预测结果,平均预测准确率(TS)为75%,此方法可作为预测气温的一种方法,在业务预报中应用。     

基于支持向量机(SVM)方法的冬季温度预测

选取河南省5个代表站,分别代表河南省5个片,将气候预测中常用的74项环流特征量资料进行归一化处理,分别将其与5个代表站的冬季温度进行相关普查,在筛选预测因子的基础上,利用SVM两类分类和回归方法,建立河南各代表站冬季温度预测推理模型,用2000/2001~2004/2005年4年进行试报,结果显示SVM方法是处理非线性分类和回归等问题的有效方法,做分类和回归预测时,各代表站对应的SVM推理模型均具有良好的预报能力,且对温度预测SVM回归优于SVM分类。     

1961~2013年湖南夏季高温气候特征

基于1961-2013年湖南82个台站夏季逐日最高气温数据,采取线性趋势分析等方法分析了近53 a湖南高温（最高气温≥35℃）气候特征。结果表明,湖南省夏季多年平均高温日数、高温均值及极端最高气温的大值区主要分布在湘东偏南及湘中偏北的部分地区。全省区域平均的多年平均高温站次及高温值总体呈线性增加趋势,7月中旬到8月上旬高温站次出现相对较多,7月8日起高温均值达到36℃以上并一直维持到8月末。高温最大持续日数总体呈现从湘中衡阳、株洲等地市向四周递减的分布趋势,极端持续高温日数阈值与高温最大持续日数空间分布较相似,但极端持续高温事件发生次数较多的台站主要分布在湘北、湘东南及湘西南。