基于贝叶斯方法的四川暴雨集合概率预报产品释用

在贝叶斯概率决策理论的基础上,探索了一种提高四川暴雨预报准确率的方法,该方法利用四川境内1951—2004年147站暴雨的气候概率对西南区域中尺度集合预报模式提供的≥50mm集合降水概率预报产品进行了修正。从2008年6—9月的连续性预报试验结果来看:基于贝叶斯方法修正后的集合概率预报产品在一定程度上消除了空报,尽管相比于区域中尺度集合预报系统直接提供的暴雨概率预报产品实际提高暴雨准确率的效果不明显,但在如何有效地利用数值集合预报产品提高四川暴雨预报的准确率以及如何为预报员提供更有价值的暴雨预警决策方法上值得进一步探索。     

集合预报产品释用方法的研究

提出一种动力与统计相结合的集合预报产品的动力统计释用方法，该方法从大尺度大气动力学方程组出发，考虑中期旬尺度的大气环流特征，采用简单的斜压模式，推导出旬降水距平百分率与旬环流形势场的关系，从而建立了旬降水距平百分率预报方程，与相当正压的月降水距平百分率预报方程相比，更符合常规天气预报业务中对实际大气的动力学和天气学意义的考虑，试报结果表明，动力与统计相结合的方法对旬尺度动力延伸集合预报产品的释用具有明显的效果。     

基于集合预报极端天气预测指数的浙江分类强对流预报模型

利用2016—2021年ECWMF集合预报资料、浙江自动站实况资料等,计算浙江短时强降水、雷暴大风和冰雹等强对流天气相关物理量的极端天气预报指数（EFI：Extreme Forecast Index）,分析EFI分布特征,并构建了分类强对流预报模型。结果表明：强对流天气与物理量的EFI有密切联系,发生短时强降水时,对流有效位能、整层可降水量、850 hPa与500 hPa温差和位温差的EFI较大,而垂直风切变的EFI为负值,因而较小的垂直风切变更有利于出现极端降水;发生雷暴大风和冰雹时,对流有效位能、850 hPa与500 hPa温差和位温差以及850 hPa温度露点差的EFI较大,700 hPa露点温度的EFI为负值,与上层干冷下层暖湿的有利层结条件有关。利用支持向量机多分类方法,将强对流天气相关物理量的EFI作为特征值开展训练,构建的预报模型对于非局地强对流天气有较好的预报效果,其中短时强降水的误判率明显低于雷暴大风。     

豫西地区雷暴预警预报系统构建方法研究

目前,基层台站在雷暴预警预报中主要依赖传统经验预报方法,而对卫星云图、大气电场、多普勒雷达回波和高分辨率数值预报产品等资料释用水平不高,存在主观定性分析多、客观定量计算少等不足。依托现有气象资料和雷暴预报方法,以雷暴预警预报系统构建为目标,从气象数据仓库构建、支持向量机雷暴预报、相似预报雷暴预报、Poor Man集合预报技术和多源数据融合分析等方面,探讨了雷暴预警预报系统构建方法,实现了雷暴中期预测、短期预报和短时临近预警三个层次的预报功能,解决了气象资料庞杂难以管理、数值预报产品释用水平不高、数值预报结果存在"跃变"、多源数据融合分析缺乏手段等问题,提高了基层台站雷暴预报工作效率和预报水平,同时也为其他地区类似系统构建提供了参考。     

一次特大暴雨的集合预报试验

利用NCEP 1°×1°再分析资料,采用WRFV2.2模式对2008年6月12-13日的一次广西特大暴雨天气过程进行了包括积云对流参数化方案、边界层参数化方案、陆面过程参数化方案的集合预报试验.结果表明:模拟降水对WRF模式不同的物理过程表现出不同的敏感性,对积云对流参数化方案最敏感,降水离散度最大;对陆面过程参数化方...     

集合预报产品在江苏省暴雨预报中的应用评估

利用2011—2015年6—8月TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)数据集中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,以下简称EC)的集合降水预报数据和江苏省70个基本站逐日24 h(20时至次日20时)降水数据,通过大量暴雨样本系统检验和评估了EC集合预报及多种后处理释用产品对江苏暴雨的预报能力。结果表明:作为集合预报的初级产品,集合平均对暴雨的预报存在明显的漏报率,TS预报评分尚不及EC确定性预报;集合预报不同成员间对暴雨的预报技巧差异大,其最优成员组合的预报能力显著优于EC确定性预报,表明集合预报具有较大的应用潜力;在多种集合预报后处理释用技术中,最大值、最优百分位、降水偏差订正频率匹配法、概率预报、集合异常预报法和杜-周排序法(最大值法)的平均TS评分均较高,超过10%,其次90%分位数、融合、融合-概率匹配和杜-周排序法(集合平均或中位值法)的预报效果也均优于EC确定性预报。集合中位值、概率匹配方法对江苏暴雨的预报评分低于集合平均预报,在暴雨预报上的参考价值相对较低。该评估结果进一步加深了对各集合预报产品区域暴雨预报能力的认识,为预报员更直接快速地选取有效的集合预报产品提供参考。     

基于物理量场异常度的四川暴雨集合预报释用分析

根据四川区域暴雨的定义,筛选2012~2016年的区域暴雨过程,选取850hPa的比湿(q)、850hPa经向风(v)2个因子,并应用NCEP资料计算30年的气候平均值和气候标准差,引入集合预报资料,计算四川暴雨个例各要素的标准化异常度和异常度概率。得到以下结论:(1)850hPa的比湿(q)、850hPa经向风(v)两个因子的48h集合最大预报异常度对四川盆东型暴雨更为适用,实况50mm以上降水落区一般都发生在850hPa比湿(经向风)异常度大值区,而对盆西型暴雨适用性不好;(2)在四川盆东型暴雨中,60%暴雨个例的实况暴雨中心,850hPa上比湿超出气候平均1个标准差的概率达到80%以上,超出1.5个标准差的概率到达50%以上。      

一种新型的中尺度暴雨集合预报初值扰动方法研究

提出一种针对对流不稳定构造具有中尺度运动特征的集合预报扰动初值的新方法--异物理模态法, 介绍了异物理模态法产生初值扰动区域和扰动振幅的数学处理方案, 即由不同对流参数化方案预报离差获得集合预报初值扰动区域、扰动结构和扰动振幅的数学处理过程. 利用美国PSU/NCAR的MM5中尺度模式, 对一次典型暴雨进行异物理模态法初值扰动集合预报试验, 详细分析了扰动初值的结构和集合预报结果. 结果表明, 该方法产生的初值扰动场具有合理的中尺度环流结构, 可以反映对流敏感区域的对流不稳定的预报不确定性, 集合预报结果可以明显改善控制预报.     

基于交叉验证的多模式超级集合预报方法研究

利用AREM、MM5和WRF 3个中尺度有限区域模式,通过选取对短期天气预报影响颇大的积云参数化方案和边界层方案构成15个集合预报成员,以2003年7月汛期天气为研究对象,分别采用相关加权、多元线性回归以及支持向量机回归与"交叉验证"相结合的方法,开展有限区域模式的多模式短期超级集合预报研究.文中主要对上述3种方法的24 h降水和700 hPa流场的超级集合预报结果与多模式集合平均预报结果以及T213模式结果进行了对比分析,结果表明:(1)对于24 h降水,支持向量机回归方法的超级集合预报得到的均方根误差比多模式集合平均小,各降水临界值的TS异常评分比多模式集合平均高;并且它也较相关加权法和多元线性回归的超级集合预报效果好.(2)对于700 hPa流场,对比分析各预报结果经过向量EOF分析得到的风场第1模态和第2模态表明,多模式集合平均主要使风场强度变小,多元线性回归和支持向量机回归的超级集合预报可以较好地刻画风场的强度分布,其中支持向量机回归的超级集合预报对风场强度及其区域分布的预报效果最好.(3)对于700 hPa流场,超级集合预报明显优于同期T213模式预报,从相同的预报均方根误差意义看,支持向量机回归的超级集合预报至少较T213模式预报能提前12 h.     

基于增长模繁殖法的暴雨集合预报

采用WRF模式对2010年9月发生在河南省附近的一次暴雨过程进行了集合预报试验。用增长模繁殖方法(BGM)制作了集合预报方案1;为了充分利用背景场信息,结合时间滞后法,制定了集合预报方案2:滚动繁殖法;考虑到暴雨过程中天气形势的特殊性,结合区域空间特征,制定了集合预报方案3:区域繁殖法。这3组试验均对变量U、V、T、Q进行了初值扰动,加上控制预报,均产生了9个集合成员。试验结果表明:几种集合预报方法在预报效果上相较于控制预报都具有明显的改善,滚动繁殖法及区域繁殖法对增长模繁殖法都具有一定的改进作用,其中区域繁殖法的预报效果更优,与实况更为接近。     

基于神威中期集合数值预报系统的产品开发

利用我国神威中期集合数值预报系统 32 个成员的输出资料, 根据预报业务的需要, 开发出新的集合预报产品。 其产品有 500 hPa 高度场分簇和特征等高线面条图、关键点 850 hPa 温度的概率烟羽图和温度变化趋势图、全国省会城市的要素预报分布图。     

基于短时强降水特征的北京暴雨蓝色预警指标研究

选取北京2013~2015年6~9月共362个自动气象站的逐分钟降雨资料进行统计,分析北京夏季短时强降水的特征,并进行蓝色暴雨预警指标的选取。结果表明:1）蓝色暴雨预警降雨样本中的5 min、10 min最大降水量约为其它降雨样本的5倍,而蓝色暴雨预警降雨样本中在达到预警标准后有5 min、10 min的最大雨强也有显著降低;2）资料中有63.0%的蓝色暴雨预警降雨样本达到预警的时间不超过60 min,18:00（北京时间,下同）至01:00的蓝色预警降雨样本占全部蓝色预警降雨样本的60%;3）分钟雨强统计在暴雨蓝色预警中可有较好的提前指示作用,如当5 min降水量达到7.7 mm发出预警,则有关提前时效为16.7 min,HSS评分可达0.503。     

雷达降水估测优化及其在暴雨预警中的应用

根据多普勒雷达反射率因子、自动站雨量资料,运用降水算法、最优插值法、交叉相关法计算校正降水估测及预测产品,经检验,降水估测、预测产品能达到较高的准确率。将两种产品结合使用生成不同时段的累积降水合成产品,应用于0604号台风“碧利斯”及“070608、080612、080803”低槽（涡）及切变线强降水过程的临近预报服务中,及时有效指导连续性大暴雨过程各级暴雨预警信号的发布。结果表明,降水合成产品对暴雨预警信号的等级及发布时间的确定有较好的指导作用,在没有安装自动雨量站的区域,其指导作用更为重要。     

ECMWF集合预报产品在广西暴雨预报中的释用

基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。     

基于集合降水预报产品的汛期洪水预报试验

为改善因水文模型中降水等输入信息的不确定性对确定性水文预报精度的严重影响,以湖北省漳河流域为例,将中尺度暴雨数值模式(AREM)集合降水预报产品输入到新安江水文模型中,对该流域2008年汛期一次典型的洪水过程进行预报测试。结果表明:基于集合数值预报产品的水文预报能在洪峰流量、峰现时间等水文预报要素上获取更多的预报信息,并将单一的确定性预报结果转化为可能发生范围的预报,提高了水文预报结果的可靠性。     

广东暴雨预警指标及时空分布

暴雨是导致广东省洪涝灾害的主要原因,是一种特别严重的自然灾害。广东暴雨强度之大,日数之多,季节之长,皆居全国前列。根据《广东省突发气象灾害预警信号发布规定》（2006年6月1日起执行）,暴雨预警信号分3级,分别以黄色、橙色、红色表示,其中黄色预警信号表示6h内本地可能有暴雨发生,或者强降水可能持续;橙色预警信号表示在过去的3h,本地降雨量已达50mm以上,且雨势可能持续;红色预警信号表示在过去的3h,本地降雨量已达100mm以上,且降雨可能持续。     

2010年7月14～18日四川大暴雨过程区域模式预报性能分析

本文应用高空与地面常规观测资料,自动站资料以及2010年西南涡科学观测试验资料等,就西南区域气象中心运行的GRAPES模式、AREM模式、MM5模式以及基于WRF模式的RUC系统对发生在2010年7月14~18日四川大暴雨过程预报情况进行分析。结果表明,从降水预报,到影响系统,以及单点地面、高空要素预报,尽管各区域模式表现出对此大暴雨过程有一定的预报能力,但存在着不同程度差异,如降水落区、降水强度偏差,影响系统的偏离等。当分析模式定点预报时,预报偏差更为明显。相对而言,WRF模式预报结果略好于其它模式的预报。造成模式预报偏差的原因还有待作进一步分析研究。     

2010年7月14～18日四川大暴雨过程区域模式预报性能分析

本文应用高空与地面常规观测资料,自动站资料以及2010年西南涡科学观测试验资料等,就西南区域气象中心运行的GRAPES模式、AREM模式、MM5模式以及基于WRF模式的RUC系统对发生在2010年7月14～18日四川大暴雨过程预报情况进行分析。结果表明,从降水预报,到影响系统,以及单点地面、高空要素预报,尽管各区域模式表现出对此大暴雨过程有一定的预报能力,但存在着不同程度差异,如降水落区、降水强度偏差,影响系统的偏离等。当分析模式定点预报时,预报偏差更为明显。相对而言,WRF模式预报结果略好于其它模式的预报。造成模式预报偏差的原因还有待作进一步分析研究。