美国国家天气局天气预报模式有新改进

美国国家天气局宣布，其制作15天天气预报的天气与气候模式有重大改进。2005年9月，美国国家天气局环境模拟中心开始提供更精细的大气信息，这些信息能帮助预报员提高预报准确度。随后，美国国家天气局对其全球预报系统（GFS：Global Forecast System）进行了升级，该系统是其用来预报全球天气形势的主要模式。美国国家天气局的各种天气预报均使用该模式，例如飓风预报、暴雨预报、干旱预报、雪暴预报、冰况预报以及航空预报。     

美国NOAA试验平台和春季预报试验概要

美国国家海洋大气局（NOAA）从2000年开始以试验平台（Testbed）的形式逐步探索了气象科研向业务转化工作。目前,试验平台已成为美国气象事业的有机组成部分。本文首先简要介绍了美国各个试验平台的概况及其主要成果,重点介绍了灾害天气试验平台（hazadous weather testbed,HWT）的组织、春季预报试验和取得的进展。强对流天气、定量降水、飓风和航空气象等的预报试验结果表明,发展包括不同类型强对流天气和对流风暴、定量降水预报、热带气旋大风等的各种概率预报是美国天气业务的重要发展方向。2003年以来的灾害天气试验平台春季试验表明,“对流可分辨”（Convection Allowing）的高分辨率集合数值预报是发展精细化概率预报业务的基础;数值模式同化技术及其预报检验和应用技术的开发是提高强对流天气和定量降水预报概率预报的技术支撑。美国地球静止业务环境卫星R系列 (GOES R)资料应用试验场的工作方式和成果可作为我国风云4号 (FY 4)静止试验卫星相关工作的借鉴。     

基于复卡尔曼滤波技术的华东区域风的多模式集成预报研究

基于欧洲中期天气预报中心的业务预报系统(EC)、美国国家环境预报中心的全球预报系统(GFS)、我国的中尺度数值业务预报系统(CMA-MESO)和全球预报系统(CMA-GFS)这4个预报系统的华东及周边地区(20°～40°N、110°～130°E)2020年1—4月逐日地面和高空风的0～72 h预报资料,利用复卡尔曼滤波...     

基于最新全球集合预报系统的可预报性评估

为了提供有价值且可靠的概率(或者不确定性)预报,最新的全球集合预报系统已在美国国家环境预报中心日常业务运行,以满足社会需求。通过对各个关键要素的概率预报统计检验,可为广大用户提供这些概率预报的信心指数。但是预报(或集合预报)能力不仅取决于我们使用的预测要素,而且与时间和空间分辨率,极端事件或者高影响天气,以及预报时效有关。以大尺度天气系统预报为例,通常选择北半球500 hPa位势高度距平相关指数或概率指数表征模式的预报能力。如参照北半球500 hPa位势高度的距平相关指数(60%AC)或概率预报技巧指数(25%CRPSS),美国全球集合预报系统能够提供大约10 d的技巧预报。从全球集合预报系统输出的各预报要素,满足不同时空尺度需求的角度进行讨论,其可预报性(或预报极限)能够为模式研发人员、一线预报员和用户提供参考。尤其是对大气可预报性的深入研究,对于从科学与技术角度全面提升数值预报系统水平非常重要。当能够确定可预报性(或是预报误差)的真实来源时,科学家(包括模式研发人员)就能够有针对性地修改与完善。将传统的可预报性研究与改进的能够更客观地表述预报不确定性的集合预报相结合,所得可预报性将提供另一种有价值的参考。可预报性研究总体表明,全球集合预报系统对行星波、大尺度和天气尺度的系统(或者过程)可能分别具备约15、12、10 d的预报能力。对于热带天气过程的预报,如果进一步改善模式偏差和物理参数化过程,其MJO(Madden-Julian Oscillation)预报技巧可以延长至32.5 d。     

5月华南降雨前期海温信号特征分析

利用国家气象信息中心提供的1983—2013年31 a月平均全国降雨数据、美国国家环境预报中心/国家大气研究中心(NCEP/NCAR)大气再分析资料及美国国家海洋大气管理局(NOAA)的海表面温度资料,分析了华南前汛期(5月)降雨的前期海温信号。结果表明,华南5月份降雨在印度洋和太平洋的早期海温信号于1998年前后有显著的年代际变化。1998年之前,前期海温信号主要是和处于发展位相的厄尔尼诺有关的热带东太平洋和北印度洋的海温异常,它主要通过大气桥作用激发的菲律宾反气旋影响华南5月降雨异常。1998年之后,前期海温信号主要是和中高纬北太平洋的马蹄形海温异常有关,它可以通过影响中纬度瞬变活动调制副热带急流的强度和位置,引起华南降水异常。利用2014年4月的海温信号对5月华南降水的预报结果及5月的大气环流,验证了这种海温信号的存在及其引起华南5月降雨异常的机理,并运用美国国家环境预报中心气候预报系统(CFSv2)的模式预报数据,证实了这两类前期海温信号的存在。本研究表明,这两类前期海温信号能为5月份华南降雨未来的业务预报提供一定参考。     

NCEP 全球预报系统在ARM SGP站点预报大气温度、湿度和云量的检验

利用美国大气辐射测量项目(ARM)制作的“气候模拟最佳估计”(CMBE)观测数据集,检验美国环境预报中心(NCEP)全球预报系统(GFS)2001～2008年在ARM Southern Great Plains(SGP)站点预报的大气温度、相对湿度和云量的垂直分布,主要结论如下:(1)NCEP GFS较好地预报出了温度...     

2008年初中国南方冰冻雨雪天气的多模式集成预报

利用逐日平均气温和24小时累积降水量资料研究了2008年初中国南方低温雨雪极端天气事件的特征。还利用TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料中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)以及中国气象局(CMA)提供的集合预报资料进行多模式集成预报试验。结果表明,2008年初中国南方1/3以上测站的降水偏多达50年一遇,50年一遇的低温还出现在贵州和湖南西部。利用滑动训练期消除偏差集合平均(R-BREM)方法对地面气温做24～216 h预报,发现其预报技巧明显高于单个模式预报和其它多模式集成方法的预报技巧。以欧洲中期天气预报中心地面气温96 h预报的均方根误差作为标准,R-BREM方法能将中国东南部地区的气温预报时效延长到192 h。R-BREM方法还能有效地提高降水预报的准确率,24～192 h小雨预报的TS评分明显高于单个模式预报及其它多模式集成预报的评分,但72 h预报例外。对于24～192 h中雨预报,R-BREM方法也较单个模式及其它多模式集成预报方法的预报技巧高。      

美国WRF模式的进展和应用前景

WRF(Weather Research Forecast)模式系统是美国气象界联合开发的新一代中尺度预报模式和同化系统，2004年6月对外发布了第二版和三维变分同化系统。这个模式采用高度模块化、并行化和分层设计技术，集成了迄今为止在中尺度方面的研究成果。模拟和实时预报试验表明，WRF模式系统在预报各种天气中都具有较好的性能，同时实现在线完全嵌套大气化学模式，不仅具有较好的天气预报水平，而且具有预报空气质量的能力，具有广阔的应用前景。     

基于贝叶斯理论的单站地面气温的概率预报研究

基于贝叶斯理论,建立了将确定性预报向概率预报转换的基本模式,并利用TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)地面气温预报资料及地面气温观测资料,对概率化后的预报进行了评估与释用。结果表明,概率化后的预报结果不但能提供丰富的预报产品,而且所提供的预报均值优于原始的确定性预报。应用贝叶斯模式平均法(BMA)将中国气象局(CMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)和ECMWF 3个模式的预报结果进行多模式集成,得到了更为合理的概率分布,其中分布的均值可作为模式的预报结果,方差和置信区间反映了预报量的可变范围。因此,基于贝叶斯预报模式的概率预报相对于确定性预报,不但能够提供更高精度的预报,而且能提供更全面的预报信息。BMA集成预报结果不但优于集合平均预报,而且还能定量描述预报的不确定性。利用ECMWF预报中心51个预报成员进行集成贝叶斯概率预报试验,发现BMA预报融合了各成员对预报不确定性的描述,还对概率预报的均值进行了调整,使之与观测值更为接近。BMA预报的概率密度分布更能反映大气的真实分布情况。     

T639、ECMWF细网格模式对2012年5～8月四川盆地降水预报的天气学检验

为了对比T639和ECMWF模式预报产品性能的优劣,提高预报员使用其产品的能力,针对2012年5~8月四川盆地降水天气过程,根据不同的影响天气系统,分别对T639和ECMWF细网格模式96h降水预报进行检验对比。结果表明:(1) EC模式对不同系统降水的预报效果都优于T639,预报指示意义大,且两家模式对高原涡和西南涡降水预报效果均优于模式对其它系统降水预报。(2) T639模式对主雨带强度和降水中心强度预报易偏弱,主雨带范围预报易偏小,漏报可能性大;EC模式对主雨带强度、降水中心强度预报也易偏弱,但主雨带范围预报易偏大。(3) T639和EC模式在预报主雨带落区、降水中心位置和实况不一致时,预报易偏西、偏南,雨带的移速偏慢。      

基于IBAM指数的重庆地区空气污染气象条件预报方法

通过重庆城区2013—2016年空气质量指数AQI与气象要素的相关分析,引入表征大气温湿状态的物理量总温度、比湿、近地层风速、24h变压及大气低层总温度差,构建新的空气污染气象条件指数IBAM(Index Between Air pollution and Meteorology)。应用2013年4月1日至2016年12月31日欧洲中心预报产品计算重庆地区历史IBAM指数,通过K均值聚类分析,引入极端天气事件概念确定空气污染气象条件阈值,建立预报模型。利用IBAM指数与滞后1天AQI建立拟合曲线方程,计算出AQI预报值,计算预报准确率,经过2017年1月1日至2018年9月1日样本检验,72h内预报准确率在70%左右。通过误差分析发现:当气象条件为大气污染物浓度主要影响因素且在大气污染源变化不明显时,预报误差较小;而当大气污染源变化明显时,预报误差较大。该预报方法已在重庆市气象台业务应用,对预防和处理重污染事件,改善重庆地区空气质量有较好参考价值。     

第4届GRAPES—WRF模式发展联合研讨会成功举办

由中国气象科学研究院灾害天气数值预报部主办的第4届中美GRAPES—WRF数值模式联合研讨会于2006年9月5-9日在浙江杭州召开。来自北京、上海、浙江、湖南等地的数十位数值预报研究与业务应用专家和美国国家大气研究中心（NCAR）的十几名数值模式专家欢聚一堂，交流各自在数值模式领域的研究进展及今后的发展方向。会议期间双方在数值模式动力框架、物理过程、并行计算、资料同化、科学应用等多个关键领域进行了广泛深入的交流，     

基于BMA方法的地面气温的10～15 d延伸期概率预报研究

利用TIGGE资料提供的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)、英国气象局(UKMO)三个预报中心2013年6月1日至8月31日的地面2 m气温10~15 d预报资料,对延伸期地面气温进行贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging,BMA)预报试验。结果表明,BMA方法的预报效果随训练期长度而改变,训练期长度为30 d时预报效果最优。BMA方法可提供全概率密度函数,定量描述预报不确定性的大小,且陆地上预报不确定性大于海洋上的预报不确定性,高纬度地区预报不确定性大于低纬度地区的预报不确定性。利用CRPS评分对BMA概率预报技巧进行评估,发现预报技巧随预报时效的延长降低,且预报技巧在海洋上优于陆地、低纬度地区优于高纬度地区。此外,3 d、5 d和7 d滑动平均的预报值反映某些天气过程的平均要素预报,对于提高10~15 d延伸期概率预报技巧有一定效果,且滑动天数越长,预报效果越好。     

中尺度数值模式业务预报系统

中尺度数值模式业务预报系统是在美国大气研究中心（NCAR）提供的中尺度数值模式（简称MMT）的基础上,结合当地的特殊地形和天气特点进行修改而完成的。系统采用T106资料作为第一猜测场,用实时资料作为初始场进行积分计算,预报未来48小时的天气情况。系统直接从省台的NT网上读取所需资料,计算结果以图形的格式存放在省台的NT网上。系统运行自动化程度高,计算稳定,预报结果较令人满意,为业务天气预报提供了客观定量的预报指标。     

基于集合预报和支持向量机的中期强降雨集成预报试验

本文基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和美国国家环境预报中心(NCEP)集合预报资料和支持向量机(SVM)回归方法建立了多模式集成的动力-统计客观预报模型(SVM-多模式集成预报),继而选用2012年5—9月(共计153 d)发生在淮河流域及其以南地区的大雨和暴雨开展了回报试验,并将所得预报结果与ECMWF的控制预报和集合平均预报进行了多角度比对评估。结果表明:在中期预报时效(4~7 d),SVM-多模式集成预报方法对2012年5—9月大雨和暴雨的预报效果最优,尤其对暴雨预报准确率明显提高,其优势主要体现在对强降雨中心分布范围和强度的预报更接近实况。     

云贵川三省汛期月降水的模式释用集成预测研究

基于国家气候中心(NCC_CSM11)、美国国家环境预报中心(NCEP_CFS2)和欧洲中期天气预报中心(ECMWF_SYS-TEM4)三种模式产品资料,以及美国国家环境预报中心(NCEP)的大气环流再分析资料和云南、贵州及四川三省359个站点月降水资料,搜寻模式"有预测技巧的高影响关键区",使用逐步回归方法建立预测释...     

东印度洋天气和风暴潮预报系统的初步评估

东印度洋天气和风暴潮实时预报系统（EPMEF_EIO）由区域大气模式和区域风暴潮模型组成,每天实时运行4次.大气初边场来自美国国家环境预报中心（NCEP）的全球预测系统（GFS）,通过区域嵌套得到印度洋-东印度洋-斯里兰卡区域的3 d预报结果.大气模式的10 m预报风场驱动风暴潮模式,得到东印度洋-斯里兰卡区域的潮汐和风暴潮3 d预报结果.通过与中国科学院南海海洋研究所斯里兰卡站气象塔观测数据、最优台风路径数据和科伦坡水位站数据对比,发现模式预报气温和相对湿度的日变化较观测值偏小,气温总体RMSE为1.26℃,相关系数为0.8,相对湿度的总体RMSE为7.0%,相关系数为0.7;模式预报风速以整体偏大为主,总体RMSE为2.3 m/s,相关系数为0.65;模式预报风向能把握主要的变化趋势,RMSE在20°~32°之间,相关系数约0.65;模式24、48和72 h路径预报平均误差分别为110.5、166.4和181.0 km.此外,模式水位预报的RMSE为0.035 m,占最大振幅约5%,与观测的相关系数达到0.996.这说明了模式可以用于预报潮汐和风暴潮过程.     

沙尘天气的数值预报

沙尘天气预报的核心问题是要理解沙尘天气形成的物理机制,并定量地描述风沙的分布、强度、输送与沉降.沙尘天气的形成是一个复杂的物理过程,涉及到大气运动与地表状况等诸多因素.作者介绍了一个以数值预报为核心、以卫星观测与地理信息系统为资料背景的沙尘天气集成预报系统,特别是其中的起沙模式.作者运用该系统预报了2002年春季的沙尘天气,并用天气观测和采样观测资料对预报效果进行了鉴定.分析表明,预报系统不仅能定性预报沙尘天气的空间分布与时间演变,而且能定量预报沙尘源地、大气中的沙尘浓度、沙尘的输送以及沉降.模式72 h的预报仍然有较高的可信度.另外讨论了存在的问题和今后的研究方向.       

大气运动的可预报性

大气运动的可预报性自１９５０年第一张成功的数值天气预报图问世以来。数值预报已经取得了巨大进展、预报水平有了很大提高，预报对象也从大尺度天气系统扩展到多种时空尺度的空气运动。不少先进国家和地区都相继建立起数值预报的业务预报，随着数值预报的业务预报能力不...     

玉林市"6·21"暴雨成因分析

利用常规的天气图、物理量场及数值预报等资料,对2010年6月21日玉林市出现的大暴雨天气进行分析.结果表明:(1)高空波动、中低层切变线、西南暖湿气流和地面弱冷空气是影响此次强降水过程的主要天气系统;(2)对于单站预报,在掌握大气环流形势背景的同时,综合分析各物理量场尤其是本站的重要物理量各层垂直分布,对预报有很好的指示意义.