湖北省逐小时气温数值预报试验研究

应用美国大气研究中心（NCAR）中尺度数值预报模式（简称MM5），分别就湖北省7个代表站20时和08时气温变化趋势及逐小时气温预报进行试验研究。3个月的试验结果表明：该模式对温度趋势预报具有较高的预报能力，对温度逐小时预报能力较弱，但经过模式系统误差分析，对模式输出结果进行主客观综合订正，其平均准确率可得到非常明显的提高。     

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.     

阳江地区逐时气温和降水特征分析

利用2005-2011年阳江站和阳春站的气温、降水的逐时资料进行分析,探讨阳江地区不同季节、不同天气条件下的气候特征.结果表明：（1）春天气温日较差最大,盛夏最小;最低气温除了盛夏其余都是晴天时最低,夏季夜间气温大小和变化都比较接近;白天秋冬春季晴天时气温接近或低于多云时的气温;阳春的对比差距相对要大些,最高气温出现时间随季节的变化和天气状况的变化相差很大.（2）前汛期降雨概率大于后汛期,6月为降水主峰期,后汛期则以8月降雨最为频繁.阳江站前汛期降雨有两个频密时段分别在早晨和傍晚,阳春站午后降雨最频繁,并呈现中心向两边递减态势.短时强降水阳江概率分布与出现降雨的分布很相似,阳春站短时强降雨则分为早晨到上午和午后两个集中阶段.     

汉中T213数值预报降水定量预报释用

利用2002年6月—2005年6月3 a的T 213数值预报历史资料和对应的降水实况资料及1980—1999年20 a降水和实况资料,通过本地经验和气候概率的订正,将T 213降水预报、T 213物理量计算降水的预报和降水实况三者对比分析,建立M O S方程,预报连续5 d降水量。通过对2005年7—10月的回报,有一定的预报效果。     

NCC_CGCM产品对长江中下游夏季降水预报的释用

通过对1983-2002年国家气候中心NCC_CGCM季节预报模式的2月初始场的5个预测场(500 hPa高度场,200 hPa经向风、纬向风场,850 hPa经向风、纬向风场)与NCEP实况场的相关检验,指出模式预测与实况有一定差距,但也存在预报效果好的区域,其中预报效果最好的是200 hPa和850 hPa纬向风场,正相关达到95%信度的点数最多;500 hPa高度场正相关达到95%信度的点数最少;利用模式预报效果好的区域的预测值,对2003-2007年长江中下游区域夏季降水指数进行释用,预报准确率达到80%;对比模式在该地区的降水预报以及仅用模式高度场的解释预报发现,用挑选有用信息后的预报效果更好.该方法在全国其他14个区夏季降水的释用中,江南区和内蒙古区预报准确率也可达到80%.     

日较差分级的新疆逐时气温预报

利用1994-2005年新疆12个基准站逐时气温资料,统计了不同日较差等级内的逐时气温和逐时气温变量的气候平均值,并在此基础上自动地输出新疆逐站逐时气温预报值,由此得到与气温变化有关的专业气象预报产品,应用于专业气象业务。     

NCC_CGCM产品对长江中下游夏季降水预报的释用

通过对1983—2002年国家气候中心NCC_CGCM季节预报模式的2月初始场的5个预测场 (500 hPa高度场,200 hPa经向风、纬向风场,850 hPa经向风、纬向风场) 与NCEP实况场的相关检验,指出模式预测与实况有一定差距,但也存在预报效果好的区域,其中预报效果最好的是200 hPa和850 hPa纬向风场,正相关达到95%信度的点数最多;500 hPa高度场正相关达到95%信度的点数最少;利用模式预报效果好的区域的预测值,对2003—2007年长江中下游区域夏季降水指数进行释用,预报准确率达到80%;对比模式在该地区的降水预报以及仅用模式高度场的解释预报发现,用挑选有用信息后的预报效果更好。该方法在全国其他14个区夏季降水的释用中,江南区和内蒙古区预报准确率也可达到80%。     

基于LPSC算法的逐小时格点气温客观预报及检验评估

基于中国气象局陆面数据同化系统(Land surface Data Assimilation System of China Meteorological Administration,CLDAS)逐小时气温实况融合数据,检验评估了ECMWF、CMA-MESO-3km不同尺度模式对甘肃省逐小时气温的预报性能,并利用低频滑动平均订正算法(LPSC)对模式的系统性误差进行订正;同时对SCMOC和订正后两种模式的逐小时气温预报效果进行了统计对比。结果表明:1)ECMWF、CMA-MESO-3km模式对甘肃省逐小时气温的预报具有相对稳定的系统性误差,夜间预报准确率明显低于白天,主要表现为夜间预报显著偏高,白天为小的负偏差。2)LPSC算法能够有效改善ECMWF和CMA-MESO-3km对甘肃省逐小时气温预报的系统性误差,订正效果显著。订正后ECMWF、CMA-MESO-3km的预报准确率分别较模式本身提高了20.24％、20.25％,平均误差减小至±0.3 ℃之内;空间分布亦表明,订正后全省平均误差均明显降低至±2 ℃之内。3)同类产品对比检验表明:订正后ECMWF、CMA-MESO-3km两种逐小时气温预报产品的预报效果整体上均优于SCMOC,预报准确率分别较SCMOC高20.65％、13.55％,平均绝对误差在各个时次也明显低于SCMOC。技巧评分的空间分布表明,订正后ECMWF在全省大部分地方均为正技巧,其中酒泉南部山区可达80％以上;而订正后CMA-MESO-3km的预报效果各个季节分布存在差异,主要体现在陇中和陇东南地区,冬春季以弱的正技巧为主,夏秋季基本为负技巧。另外,业务应用结果表明,对于转折性天气过程,使用该方法需要特别注意。     

哈尔滨市降水和气温的分布预报方案

按“前期环流状态决定后期环流状态”的思想,用逐站预报、场展开、分片预报方法,设计了哈尔滨市月、季气温降水的３个预报方案,给出一年试报结果     

日较差分级的北京地面逐时气温预报

统计了不同日较差等级与其相应等级内的逐时气温的气候平均值及逐时气温变量气候平均值,在此基础上客观自动地计算出北京区域的分片逐时气温预报值,由此次生出与气温变化有关的专业气象预报产品,应用于专业气象业务。     

基于小时分辨率的降水过程辨识方法研究

强降水极易造成暴雨灾害,尤其是突发性强的短时强降水,动态监测、影响评估和风险预估是灾害防御的重要手段。但目前气象服务业务中,强降水的定量评估和风险预估还是以天为单位,现代气象服务精细化的需求迫切要将时间分辨率提升至小时尺度。本文利用1951—2018年国家气象观测站小时降水观测资料,从小时尺度界定站点、大区域、小区域降水过程的辨识方法。基于改进的降水过程综合强度评估方法,在概率密度分布的基础上,重新划分了极端、特强、强、较强、中等五个等级的降水过程综合强度指数。检验论证显示,基于小时分辨率降水过程的自动提取和评估方法合理,具有可操作性,能够对过程性降水、短时降水过程动态评估和预评估,可实时支撑气象服务业务,提升气象防灾减灾能力,也为后续开展短时强降水影响评估和风险预估建立基础。     

山东夏季降水异常的环流特征及降尺度解释应用预测方法研究

基于山东省123个国家级气象观测站1961—2015年夏季降水资料、1991—2015年NCEP再分析资料,分析了山东夏季降水变化特征及其与大气环流的关系。结果表明,在山东夏季降水偏多（少）时,乌拉尔山阻塞高压偏弱（强）,副热带高压偏强（弱）,南亚高压偏强（弱）,并且200 hPa经向风场有明显的类似丝绸之路遥相关型的波列结构。利用国家气候中心第二代海气耦合模式3月起报的未来夏季海平面气压场建立降尺度预测模型,该模型对山东夏季降水的预测符号一致率达到64%,有一定的预测能力,进一步分析发现,模式对关键区环流因子的模拟预测能力显著影响降尺度预测方法的准确率。     

基于小时降水资料的贵州降水精细特征分析

摘要：利用2010—2019年贵州地区2683个自动气象站逐时降水观测资料,在结合地形特征分析了贵州降水总体时空特征的基础上,从平均雨强和降水概率方面进一步研究了贵州各季日内降水的精细化特征。结果表明：（1）贵州年降水时长和年降水量空间分布有所差异,其中位于大娄山脉北侧的遵义赤水和习水地区则仅为降水时长的大值区;（2）四季降水时长分布主要受当季主要降水系统位置的影响,而平均降水强度则兼受地理条件的影响,偏向山脉的南麓;（3）在日内降水分布上,贵州四季都存在明显的夜雨现象,其中下半夜到凌晨（00—06 时）降水发生概率更大且强度更强,其中心有明显自西向东传播的特征;（4）短时强降水主要出现在春夏两季且向东传播明显,并主要在夜间到早晨。     

基于多套卫星资料的ERA5全球小时降水频率评估

最近发布的新一代全球再分析资料集ERA5,提供了全球小时降水再分析值,为全球小时降水研究提供又一个数据参考。然而,目前针对ERA5小时降水频率的评估工作还较为有限。本研究采用多套全球卫星观测小时降水对ERA5小时降水的频率进行了评估。对比分析发现:尽管ERA5总降水量与卫星资料出现较好的一致性,但ERA5的小时降水频率约为卫星资料的2～3倍,呈现系统性偏高。进一步分析表明,这主要是由于ERA5大大高估了中、低强度降水事件的数量。其中,ERA5对弱降水频率的高估尤为明显,平均可达卫星降水频率的6倍;此外,ERA5对海洋降水频率的高估程度也大于陆地。ERA5小时降水频率的系统性高估问题对相关研究的潜在影响,尚在进一步评估中。     

小时和日值降水数据对河南省暴雨日数和暴雨日变化特征的影响北大核心

利用1961—2018年河南省111个气象站逐日和逐小时降水数据,分析了暴雨日数的时空变化规律及暴雨日变化特征,并通过统计对比分析,评估了小时和日值降水数据对暴雨日数及暴雨日变化的影响。结果表明:(1)1961—2018年,河南省年平均暴雨日数变化呈显著上升趋势,速率为0.34 d·(10 a)^(-1);94.6%的气象站点年平均暴雨日数的气候倾向率为正,显著增加的站点数占总站数的73.0%;年平均暴雨日数为1.4 d,以7月最多,平均值为0.52 d,占年平均暴雨日数的37.1%。(2)1961—2018年,河南省暴雨总降水的日变化呈现单峰结构,主峰值出现在05时,为4.5 mm;暴雨日变化峰值呈波动下降趋势,速率为0.16 mm·(10 a)^(-1);日变化峰值大部分出现在00—08时,共42个年份,占79.3%;从空间分布看,各气象站点的暴雨日变化峰值大都出现在00—06时,占总站数的73.5%。(3)2014—2018年,河南省小时和日值降水数据吻合度为100%;吻合暴雨总降水的日变化的主峰值和次峰值出现在04时和17时,分别为4.3 mm和3.4 mm;日变化峰值出现在13—18时的气象站点最多,占总站数的33.9%。(4)小时和日值数据对暴雨日数及暴雨日变化造成了影响,主要表现在年平均暴雨日数及其变化趋势不一致和暴雨日变化的差异。     

基于模糊聚类分型的数值产品暴雨预报释用方法

本文阐述了一种基于数值产品的预报信息场的暴雨预报释用方法,提出了对暴雨历史样本形势场使用模糊聚类的客观分型技术,用条件概率让小概率事件成为相对的大概率,更有利于暴雨指标的提炼;该释用方法包含的信息量全面,以历史暴雨样本同期的包含大气三维空间压、温、湿、风及其释演的物理量,构建出25个数值产品参数指标作为鉴别暴雨的基础,同时也勾划出各暴雨型发生期大气高温、高湿、对流不稳定等机理结构特征,且均有具体物理量数据表述.预报方法的研究过程中探索了某些物理量场预报暴雨落区的规律;建立了暴雨预报工具,充分利用了现有业务中的质量较好的预报产品设立预报工具的起报条件,减少了暴雨空报率.     

沙漠绿洲戈壁区域同化预报系统降水预报检验

基于沙漠绿洲戈壁区域同化预报系统(Desert Oasis Gobi Regional Assimilation and Forecast System,简称"DOGRAFS"),对2012年11月1日—2013年10月31日逐日四次预报的6h累积降水量和实况资料,利用TS、ETS和BS评分统计量,对该系统的降水预报能力进行客观检验评估,结果表明:总体而言,模式预报效果存在一定的季节差异,夏秋两季预报评分高于冬春两季;对于同一降水阈值,系统不同起报时间对降水的预报结果差别不大,但总体上12 UTC略优于其它三个时次;模式对降水的预报能力随着降水阈值的增大而逐渐降低,其中,对0.1 mm·(6 h)-1阈值的降水预报性能最稳定,对3.1 mm·(6 h)-1和6.1 mm·(6 h)-1两阈值次之但预报范围与实况比较吻合,对12.1 mm·(6 h)-1以上的大阈值降水过程,整体把握能力还有待提高。另外,针对2013年5月26—29日南疆一次极端强降水天气个例进行分析,不同起报时间对强降水时段的落区和量级的预报能力参差不齐,其中26日12UTC的预报结果最优;对其增量场分析表明,同化的资料对预报初始场中、低层的风场、温度场以及湿度场都有明显的调整作用,对预报结果有较好的正效应。     

甘肃省暖季小时降水变化特征

利用2013-2019年暖季（4-9月）小时降水资料,分析了甘肃省强降水极值及频率的时空分布特征。结果表明：（1）甘肃省小时强降水频次呈现东高西低分布,在陇南地区东南部及陇东地区北部有2个高中心,达到29次。（2）小时强降水极值在陇中地区及以南地区高,向西北递减,陇南地区降水极值最高,超过40 mm/h。（3）小时强降水频次主要出现在7-8月,同期的雨强也最大;小时强降水频次和小时雨强均在17-24时最强,峰值为21时。（4）不同区域的降水日内变化存在明显差异,河西地区小时降水频次的峰值出现在18时,陇中和陇南地区均出现在21时,陇东地区和甘南高原分别出现在22时和19时。     

1978—2019年鄱阳湖流域小时强降水气候变化特征

利用鄱阳湖流域79个国家气象站逐时降水资料,采用Sen斜率估计、Mann-Kendall检验、小波分析等统计诊断方法,分析了1978—2019年鄱阳湖流域小时强降水的时空变化特征.结果表明:1)鄱阳湖流域小时强降水量及其对总降水贡献率呈现显著的增加趋势,小时强降水时数增加显著而强度则几乎无变化.2)鄱阳湖流域小时强降水量主要呈现准4—5 a短周期变化.3)鄱阳湖流域小时强降水在6月出现次数最多,8月的小时强降水贡献率最大;4—9月小时强降水量和降水时数均呈增加趋势,但3月两者均呈现减少趋势.4)鄱阳湖流域小时强降水日变化分布呈现双峰结构,16—20时是主峰时段,06—09时为次峰时段.5)鄱阳湖流域小时强降水量分布主要呈现"东多西少"特征,且部分强降水量中心呈现增长趋势,需引起足够重视.