国家级中尺度天气分析业务技术进展Ⅱ：对流天气中尺度过程分析规范和支撑技术

中尺度天气分析技术在对流性天气的短期预报业务中发挥了重要作用。文章介绍了国家气象中心正在发展和试运行的对流天气中尺度过程分析规范和支撑技术,旨在为中尺度对流天气的短时临近分析和预报提供技术方法,其客观技术支撑为中国气象局强对流短临预报系统SWAN、强对流天气综合监测技术和自动站资料快速客观分析技术等。文章以2011年4月17日强对流过程为例,介绍了如何利用多源观测资料(常规和非常规资料)快速识别和掌握强对流天气(短时强降水、雷暴大风、冰雹、龙卷等)实况,分析当前对流系统类型及其结构特征,判断未来影响对流系统发生、发展的中尺度环境条件,并综合考虑客观自动外推算法产品,最终指导预报员对未来0～6 h内的强对流天气影响区域进行短临预报预警。业务试验表明,对流天气中尺度过程分析技术可为强对流天气短临预报业务提供重要参考和依据。     

GRAPES_3 km数值模式对流风暴预报能力的多方法综合评估

利用传统点对点TS评分、邻域法以及对象检验等多种方法,综合评估了GRAPES_3 km模式的对流风暴预报性能,分析了传统检验方法和新型空间检验方法对高分辨率模式评估的适用性和差异性,并同GRAPES_Meso模式的相关结果进行了对比。结果表明:对强对流典型个例的预报评估发现,综合应用多种评估方法能够更全面地评估对流风暴预报,获取模式在对流风暴初生和发展变化过程中的预报性能。使用点对点评分方法,GRAPES_3 km模式对风暴和强风暴的预报都明显优于GRAPES_Meso模式。对于模式不同起报时间的预报,起报时间越新预报效果越好。邻域TS方法考虑了时空偏差,GRAPES_3 km模式20和35 dBz采用时间邻域1 h,空间点对点时预报技巧最高;50 dBz时空偏差较大,时间邻域尺度为3 h技巧最高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_3 km模式对不同阈值的对流风暴预报均能达到最低技巧尺度,而GRAPES_Meso模式对35 dBz以上的对流风暴基本无预报能力。对象检验可以评估对流风暴特征的预报效果,GRAPES_3 km模式的对流风暴个数预报与实况较为一致,但面积预报明显低估。该模式对β中尺度的对流风暴形态、位置等预报较好,对γ中尺度的对流风暴预报尺度偏大、形状偏圆、轴角偏小,对α中尺度的对流风暴预报尺度偏小、形状偏扁、轴角偏大。GRAPES_Meso模式的对流风暴面积、个数、尺度预报较实况均偏小,位置预报偏差较大,形状预报较实况偏圆、轴角偏小。传统点对点TS评分方法和新型空间检验方法对高分辨率模式对流风暴预报的检验结论一致,依然具有一定的参考价值,但新型空间检验方法能够提供更详细的评估信息。     

强对流天气监测预报预警技术进展

强对流天气预报业务包括监测、分析、预报、预警和检验等方面。对流初生识别、对流系统强度识别和对流天气类型识别等监测技术取得新进展,综合多源资料的监测技术已应用于中国气象局中央气象台业务。对流系统的触发、发展和维持机制等获得了新认识,我国不同类型强对流天气及其环境条件统计气候特征、分析规范及相应业务产品等为业务预报提供了必要基础和技术支撑。光流法、多尺度追踪技术以及应用模糊逻辑方法的临近预报技术等有明显进展,融合短时预报技术得到广泛应用,对流可分辨高分辨率数值 (集合) 预报及其后处理产品预报试验取得了显著成效,基于数值 (集合) 预报应用模糊逻辑方法的分类强对流天气短期预报技术为业务预报提供了技术支撑。强对流天气综合监测和多尺度自适应临近预报技术、多尺度分析技术以及融合短时预报技术、发展并应用模糊逻辑等方法的、基于高分辨率数值 (集合) 模式的区分不同强度等级和极端性的分类强对流天气精细化 (概率) 预报技术等是未来发展的主要方向。     

国家级强对流潜势预报业务进展与检验评估

为了推动我国现阶段天气预报业务向专业化和精细化方向发展,国家气象中心自2009年组建了强天气预报中心并开展了国家级强对流落区潜势预报业务。开发了基于加密自动气象站WS报、全国闪电定位监测网、FY系列卫星以及雷达组网等多种实况观测资料的强对流实时监测产品,制定了基于MICAPS 3.0业务平台的《中尺度天气分析规范》,研发了基于全球模式T639以及区域中尺度模式GRAPES-RUC、WRF-EPS等模式输出量的强对流动力热力参数的诊断分析产品及潜势预报方法,建立了国家级强对流天气实时预报业务并发布雷暴、雷雨大风和冰雹、短时强降水等分类落区预报指导产品。对2010年4—9月国家级预报产品进行的客观检验结果表明：6小时间隔雷暴TS评分为18%,短时强降雨为2.6%,冰雹和雷雨大风为2.1%;12小时间隔雷暴TS评分为18.4%,短时强降雨为4.1%,冰雹和雷雨大风为1.3%。     

国家级强对流天气分类预报检验分析

预报产品的客观检验是记录、考量各种预报业务质量,促进预报水平提高的重要手段,也是整个天气预报过程中的重要环节。本文采用"点对面"Threat Score(TS)、漏报率、空报率等客观指标首次对2010—2015年4—9月国家级强对流天气预报中雷暴、短时强降雨以及雷暴大风和冰雹等分类预报进行了检验。同时,本文也对强对流天气落区分类预报客观检验存在的问题以及未来发展进行了讨论。检验结果表明:过去6年间,6~24 h时效预报,雷暴TS评分为0.22~0.34,短时强降水为0.18~0.24,雷暴大风和冰雹为0.01~0.07;48、72 h时效预报、雷暴TS评分为0.30~0.40,强对流天气TS评分为0.16~0.23,除雷暴预报TS评分在2012—2013年有所回落外,其他类别的强对流天气预报总体上TS评分呈上升趋势,雷暴大风和冰雹预报评分明显低于其他两个类别。雷暴空报率是漏报率的2~3倍,短时强降水漏报率与空报率接近,雷暴大风和冰雹天气漏报率和空报率都在0.8以上。与美国风暴预报中心(SPC)2000—2010年定期发布的1 d对流展望产品检验结果比较,强天气预报中心雷暴和短时强降水落区预报TS评分较高,雷暴大风和冰雹评分较低。典型个例预报检验结果表明,系统性大范围的风雹天气可预报性较强,评分要显著高于平均预报水平;对于非过程性的、分散的风雹天气,预报难度大,TS评分低。     

基于T639对流参数的内蒙古强对流天气潜势预报方法初探

统计内蒙古地区2011—2014年汛期短时强降水、冰雹、大风强对流天气的基础上,利用T6391°×1°逐3 h的数值模式产品计算物理量,选取与强对流天气相关性较好的敏感对流参数作为预报因子,通过权重分析建立未来0~12 h强对流天气及落区的潜势预报方程,并确定判别不同强对流天气的阈值。通过对2013年8月进行的预报试验结果表明:发生强对流天气的平均TS评分为0.35;不发生强对流天气的平均TS评分为0.51;3种强对流天气预报中对冰雹预报效果不理想,但对大风及短时强降水预报效果好。     

三类强对流天气临近预报的模糊检验试验与对比

强对流天气具有尺度小、演变快的特点,为了满足强对流预报检验、评价的需求,本文引入了模糊检验方法,该方法通过在空间等属性上进行尺度变换处理,可获得预报在不同空间尺度上的评价信息。以中国气象局SWAN等短临预报业务系统提供的1 h回波外推预报为例,对三种类型强对流天气系统进行了模糊检验试验对比,并据此构造了三种理想强对流天气模型,进一步研究了各种模糊检验方法的特性,发现:相对于"点对点"的传统检验方法,模糊检验能够在不同尺度和评价策略上给出有关预报的更多信息,给予预报更加全面和客观的评价;针对不同的评价策略,同一个预报的最优尺度是有差异的;不同的模糊检验方法各有特点,适用范围也有差异;相对于传统检验方法,模糊检验方法的应用范围更广,尤其是当预报偏差达到一定程度时,多种模糊检验方法仍然能够给出有参考意义的评分。综合来看,对于高阈值、小尺度特征的强对流事件,低判别标准的最小比例法、模糊逻辑法和多事件列联表等检验方法更有应用价值。     

陕西省短时临近智能预报服务系统简介

陕西短时临近智能预报服务系统(简称NIFS短临系统)是一套集实况监测、智能报警、预警发布、人机交互和上下联动为一体的多功能预警业务系统。主要面向省、市、县三级气象部门的一线业务人员,通过与陕西省气象智能网格预报一体化平台、SWAN系统、国家突发事件预警信息发布系统等集约衔接,实现对省、市、县突发气象灾害临近预警服务的及时有效支撑。NIFS短临系统首创性研发了陕西0～2 h分钟降水预报、对流天气分类识别、暴雨客观预警等产品,通过报警信息自动推送、预报指导客观定量、上下在线互动留痕等方式,帮助各级气象台加快改进现有短时临近预报业务流程体系,并为决策部门改进和完善陕西现行短临预报业务制度提供一定帮助。本文介绍NIFS短临系统主要功能及部分关键技术,包括天气实况监测、智能报警、强对流天气预报制作、人机交互订正、预报检验评估、智能管理等系统功能与暴雨预警信号智能报警关键技术,为其他省份气象部门研究开发本地短临业务系统提供参考。     

聊城地区强对流天气预报模型的对流参数选取研究

利用2011—2015年6—8月聊城机场逐日逐时常规地面观测资料和邢台站、章丘站逐日常规高空探测资料,计算得到39个对流参数。在对流参数与强对流天气样本相关系数的显著性检验基础上,根据对流参数在强对流天气样本和无强对流天气样本中值域分布特征,采用盒状图和技巧评分的方法选取了具有预报意义的章丘站12个对流参数和邢台站8个对流参数。通过对不同类型对流参数的指示作用进行分析,根据各对流参数在各月强对流天气样本中的阈值,确定了聊城地区强对流天气预报的判定指标。采用隶属函数转换法,建立聊城地区夏季强对流天气预报模型,经实况拟合检验,准确率达60%以上,效果较好。     

基于接近度概念的强对流天气预报方法研究

采用邻(临)近原则对江苏2000-2010年2-9月2668次区域性普通雷暴、雷雨大风、冰雹、龙卷和短时强降水等5类强对流天气,首先,利用同期每天4次1°×1°NCEPFNL分析资料回算的56种热力、动力、能量、水汽等对流参数进行了匹配,获得了各类强对流天气在不同月份的对流参数特征值,并以此作为参考序列,以10 km分辨率、逐时预报输出的中尺度数值模式探空计算的对应对流参数作为比较序列。然后,以各月各类强对流天气的对流参数特征值相对气候基态的差异性和自身稳定性为评价指标,采用相对偏差模糊矩阵评价技术对其进行了权重分配。最后,应用模糊数学、灰色理论及经济学方面的有关方法和概念,从考察序列间接近程度角度出发,引进、构建了系列"接近度"指数并用于强对流天气实时预报,取得了较好业务预报效果。     

基于中尺度数值模式的分类强对流天气预报方法研究

针对雷暴大风、短时强降水、冰雹和龙卷等强对流天气短期预报,采用0.25°×0.2°每天4次日本气象厅(JMA)东亚地区再分析资料计算的百余类对流参数(物理量)及其15 d滑动平均值,根据“邻(临)近”原则对江苏2001—2009年2—9月各类强对流天气进行时间和站点的匹配后,应用相对偏差模糊矩阵评价技术,对上述对流参数进行权重分配和逐次筛选,获得了既体现强对流与气候平均态间明显差异,又体现自身相对稳定的特征对流参数序列。同时,根据历史分类强对流个例中各特征对流参数的频谱分布获得各对流参数的频率分布分段函数,然后基于中尺度数值模式预报的对流参数,综合历史频率分布和权重分配,构建了分类强对流天气预报概率,并以优势概率作为分类判据,做出强对流分类预报。最后建立了业务化系统,以全自动方式提供分类强对流客观预报产品,投入到日常业务和南京青年奥林匹克运动会气象保障服务工作。     

国家级强对流天气综合业务支撑体系建设

国家级强对流天气预报业务正在从以短期预报为主调整到短期和短时预报并重的业务格局。文章从强对流天气预报技术发展与服务需求的角度,重点介绍了国家级强对流天气综合业务支撑平台及其核心技术。该平台以气象数据组织和图形化表达两个核心要求为牵引,发展了数据分析处理系统、自动气象绘图系统和WEB检索与显示系统。数据分析处理系统基于多源观测资料、中尺度数值预报和全球数值预报,发展了集约、高效的强对流天气监测和临近预报、短时预报和短期预报等数据分析处理技术,是整个平台的核心;主要核心技术包括:从不稳定与能量、水汽、抬升与垂直风切变等条件出发,以归纳总结的分类强对流天气概念模型为基础的分类强对流短期预报分析技术;应用"配料法"发展的分类分等级的强对流天气客观概率预报技术;强对流短时预报技术包括高分辨率数值预报释用、多模式预报集成、对流尺度分析、实况和模式探空分析等多项技术,重点实现了从过去3 h实况到未来12 h预报的无缝隙衔接;强对流的监测和临近预报技术在基于多源资料的强对流天气实况与强对流系统监测技术基础上,发展了基于雷达特征量、强对流实况、各类强对流指数和预警信号等多源信息的报警技术。自动气象绘图系统实现了高效、便捷地接入多种数据、自动进行数据分析和制图等多项功能。在预报服务方面,基于WebGIS发展了县级分类强对流预警信号和国家级分类强对流预警预报产品共享技术,实现强对流短时预报业务的高交互性与上下互通的功能。     

强对流实况分析关键技术与产品研制进展和展望

加强短时强降水、雷暴大风、冰雹和龙卷等强对流天气的科学认识对防灾减灾等精细化气象预报服务具有重要意义。如何基于过去和现在的观测去分析当前的强对流天气发生、发展情况是一个重要和具有挑战性的问题。调研了美国、欧洲、亚洲、加拿大和澳大利亚等强对流实况分析业务系统的现状,并从多角度对比了美国的预警决策支持系统—综合信息（WDSS-II）、奥地利的综合分析集成临近预报（INCA）和中国的强对流天气短时临近预报（SWAN）业务系统的现状。此外,针对强对流实况分析产品与预报实践的结合,调研了对强对流实况分析产品应用具有启发性的美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的试验平台和春季预报试验。同时,梳理了国内外强对流实况分析研究技术动向,对比了快速更新同化数值模式、概念模型预报技术以及识别追踪和外推预报技术等强对流预报预警技术的优缺点,并回顾了近年来国内外各大主流机构的强对流实况分析人工智能解决方案,为我国今后的强对流实况分析体系建设提供借鉴和思考,为后续开展具有自身特色的强对流多源融合实况分析研究奠定基础。     

基于关键对流参数分级的强对流潜势预报

通过对上海地区1998—2009年4—9月各类强对流天气的统计分析,选取42个对流参数及其时间变量,采用逐步回归方法建立了针对各类强对流天气的0～12h潜势预报方程。在此基础上,提出了基于关键对流参数进行分级的强对流潜势预报方法,选取K指数、SI指数、PWV(大气可降水含量)指数和θsedif85(500hPa和850hPa假相当位温差)等反映大气热力和水汽条件的关键对流参数,根据对流分布情况将各对流参数分别分为3个等级,并分级建立了针对不同强对流天气的潜势预报方程。与未分级方程对比表明:基于关键对流参数分级的预报方程对雷雨大风、强雷电和所有对流等预报效果上有明显提升,采用如下组合评分更佳:雷雨大风的预报采用SI分类方程,强雷电和所有对流采用PWV分类方程。将基于关键对流参数分级的强对流潜势预报方法在数值预报模式中进行了业务应用,取得了较好效果。     

2008—2012年东北三省强对流天气的统计分析

针对东北三省强对流天气短时预报的难题,首先统计分析了该地区强对流天气发生的时空分布特征,发现2008—2012年东北三省强对流天气主要发生在14—20时,而在08—14时相对较少;主中心区基本维持在辽宁西部地区,发生频数呈"南北多、中间少"的态势,且月平均发生频数逐月减小。其次,以哈尔滨、长春和沈阳站为例,利用实况探空资料计算对流参数,并对强对流天气历史样本进行预报技巧评分,确定对流参数阈值,回报TSS评分最大可达0.477。最后,通过2013年的独立样本的试报,检验新的阈值。检验结果表明,TT、TTMod和MK指数对东北三省的强对流天气有较好的指示意义。综合分析历史和独立样本,利用08时探空资料计算各指数作预报时,哈尔滨和沈阳地区TT、TTMod指数的预报效果相对较好,而长春地区TTMod和MK指数预报效果较好。     

台风“巴威”不同类型降水多模式预报与空间检验对比评估

以传统的检验方法和基于对象诊断评估方法(MODE), 对首次以台风级别影响辽宁的“巴威”台风(2008)的台风暴雨过程不同性质降水的多模式(ECMWF、CMA_MESO 10KM、CMA_MESO 3km和睿图东北模式)预报结果进行了检验评估。结果表明: 受“巴威”远距离和本体影响, 辽宁省先后出现对流型降水和稳定型降水, 传统检验和MODE检验结果均表明, 多模式的对流型降水预报效果要优于稳定型降水, 这很可能是多模式对于台风北上减弱产生稳定型降水的影响系统的预报强度偏差大导致, 在今后预报中务必注意台风强度预报偏差对本体稳定型为主的降水的影响。传统检验结果中, CMA_MESO 3km和ECMWF模式的评分较高, 并且对于对流型降水雨带的形状、范围和质心距离、交集面积预报效果最好, ECMWF模式对稳定型降水也有着较高的目标相似度评分。尽管睿图东北模式由于对10.0 mm以上量级降水较高的空报和漏报率, 而导致TS评分偏低; 但在MODE检验结果中, 东北模式预报的强降水雨带的中心位置、降水强度和范围均接近实况, 目标相似度更高, 尤其在对流型降水阶段目标相似度达到了1.00, 模式对于对流型降水预报有着较好的可参考性。     

沙尘预报客观检验中最优实况资料和圆插值半径选择研究

使用2012～2014年每年3～5月CUACE（China Meteorological Administration Unified Atmospheric Chemistry Environment）模式地面沙尘浓度格点预报产品,预报员预报等级产品、实况地面观测沙尘等级和特征站观测PM10（空气动力学当量直径小于等于10 μm的颗粒物,即可吸入颗粒物）资料,并针对CUACE模式格点产品,选取不同半径对格点产品进行圆插值,从而对2012～2014年共25次沙尘过程值,采取3年总样本计算TS（Threat Score）评分,对格点产品适合的圆插值半径和预报产品适合的检验实况资料进行研究,结论如下:（1）如实况采用沙尘等级,模式插值半径与TS评分在浮尘或扬沙等级成近似线性下降关系,而在沙尘暴以上等级TS评分与插值半径关系几乎不大,最优插值半径可选为最小插值半径0.5°（经度/纬度）;如实况采用PM10资料,TS评分在浮尘或扬沙等级根据半径不同变化较为剧烈,沙尘暴以上等级TS评分与插值半径关系不大,可以采用浮尘或扬沙平均线3.5°为平均最优插值半径。如果沙尘过程较弱,插值半径可适当减小,以1°最合适;（2）对CUACE模式预报产品,沙尘等级观测TS评分可用性要优于PM10资料,但两者在沙尘暴以上等级评分差别不大,总体上CUACE模式最优检验实况资料可选为沙尘等级观测资料。对预报员沙尘预报产品,观测沙尘等级TS评分要远高于PM10,预报员沙尘预报产品最优检验实况资料为观测沙尘等级资料。     

强对流天气综合监测业务系统建设

强对流天气监测是其预报的基础.国家气象中心强天气预报中心利用多源观测资料(常规和非常规资料)建设了强对流天气综合监测业务系统.强对流天气的监测对象包括积云、地面高温、雷暴、地闪、冰雹、龙卷、大风、雷暴大风、短时强降水、雷暴反射率因子、对流风暴(基于雷达资料)、深对流云及中尺度对流系统(Mesoscale Convective Systems,MCS,基于静止卫星红外1通道资料)等不同时段的分布.发展的监测技术主要包括自动站资料质量控制技术、强对流信息提取和统计技术、直角坐标交叉相关雷达回波追踪(Cartesian Tracking Radar Echoes by Correlation,CTREC)技术、雷暴识别追踪分析和临近预报(Thunderstorm Identification Tracking Analysis and Nowcasting,TITAN)技术、深对流云识别技术、中尺度对流系统识别和追踪技术,以及闪电密度监测技术等.强对流天气监测系统自动定时运行,其输出数据与MICAPS业务平台完全兼容.该监测系统在国家气象中心的强对流天气预报业务中发挥了重要作用.     

联合概率方法在北京灾害天气预报中的应用研究

基于ECMWF模式的集合预报数据,利用联合概率方法,针对北京地区冬季影响最大的寒潮和夏季强对流两类灾害性天气,建立了适用于本地区的两种集合预报业务产品。选取2 m温度和10 m平均风速制作寒潮预警信号联合概率预报产品,选取对流有效位能和0-6 km垂直风切变制作强对流潜势联合概率预报产品。通过对北京地区近年寒潮和强对流天气的预报检验表明：寒潮预警信号联合概率方法,当预报概率达到10%及以上时,实况就有可能达寒潮蓝色预警信号的级别;此方法对北京西北部的预报性能较好,其次为北京的东南部地区;对达到蓝色预警信号标准的区域具有较高的预报命中率,但对达黄色预警信号级别的区域,漏报率较高。强对流潜势联合概率方法的空报率较高,当预报概率达90%-100%时,实况才有可能出现强对流;与局地强对流相比,全市性强对流天气的高概率预报区域较为集中。     

基于指标叠套法的安徽省强对流天气潜势预警研究

对2005－2007年4-9月安徽省冰雹、雷雨大风等强对流天气日数进行统计,分析了基于探空资料计算的不稳定指标与强对流天气发生的关系。结果表明：K指数、A指数、沙氏指数和对流有效位能、归一化对流有效位能和对流抑制能量这几个指标对于强对流天气指示意义较好。基于此结果,挑选K指数、沙氏指数和对流有效位能针对不同季节划分阈值,建立强对流天气潜势预警指标,并利用中尺度模式MM5的数值预报产品计算该指标,对2005-2010年13个强对流天气过程预报结果进行对比检验表明,MM5模式给出的强对流天气潜势预警产品对大多数过程均能起到预警作用。对其中两次强对流天气过程的进一步分析表明,模式具备预报强对流发生潜势的能力,预报结果对强对流天气发生的时间、落区有预警意义。