三个模式对2008年夏半年西南区降水预报效果的检验

利用AREM(-YWand SY)、T213L31、JAPAN三个模式对2008年夏半年(5~11月)西南地区(25°~34.5°N,97°~110.5°E)降水预报进行了统计检验,并对其中两次强降水过程的预报效果进行对比分析,以期了解各模式在西南地区的预报效果及特点,结果表明:(1)小雨-大雨量级JAPAN模式预报情况较好,暴雨量级T213L31、JAPAN、AREM均预报较好,大暴雨量级AREM-SY模式预报较好。(2)对西南地区的降水预报,T213L31预报偏强情况较多,AREM预报偏弱情况多,JAPAN预报相对适中。(3)在西南地区,当降水陡增(即实况降水量较前一天大一个量级以上,且雨量比前一天多5 mm以上)和其后强降水持续阶段,是各模式预报偏弱情况最可能发生的时期,同时也是各模式预报效果较差的时段。(4)三个模式在青藏高原东南缘地区均有降水空报现象,AREM模式的降水空报与其在此处存在低涡空报有关。(5)对于西南低涡这一尺度小、结构复杂的特殊天气系统,当前模式对其强度、位置和诱发的强降水预报效果仍有待提高。     

SWCWARMS模式小时降水量时间滞后集合预报研究

基于SWCWARMS模式9km×9km分辨率逐小时降水预报,通过时间滞后集合预报方法构建多个集合成员,使用SAL评分值计算相应集合成员的权重系数,进行不等权集合平均,从而得到新的逐小时降水预报。利用SAL、TS和BIAS检验方法对四川省2019年8月的逐小时降水量时间滞后集合预报及相应的SWCWARMS模式最新时次预报进行对比分析,结果表明:(1)时间滞后集合预报SAL检验的L值和A值都较模式预报更接近于0,较好地改善了降水位置和强度的整体预报水平;(2)时间滞后集合预报对逐小时降水晴雨TS评分提升明显,评分提高百分率在10%左右,有效地减小了模式在晴雨方面的空报;(3)临近预报时效,时间滞后集合预报方法对于大量级降水预报也有较好的订正效果。     

基于湍能耗散率的航空颠簸集成预报方法

为提升对飞机颠簸的客观预报能力，设计一种新的基于湍能耗散率（Energy Dissipation Rate，简称EDR）的航空颠簸集成预报算法，预报结果可实现与机载探测到的新型颠簸实况直接对比验证，且预报强度不受机型差异的影响。该算法利用中国气象局中尺度天气数值预报系统（CMA-MESO）的基本气象要素计算多个代表晴空颠簸（Clear Air Turbulence，简称CAT）和山地波（Mountain Wave Turbulence，简称MWT）的预报指数，在各预报指数和颠簸实况EDR的概率密度函数均基本符合正态分布的假设条件下，利用前期各指数和实况之间的概率密度匹配关系，将原预报指数在实时数值预报中转换为以EDR为单位的预报值；再将其根据预报评分给予不同权重，集成为包含晴空颠簸和山地波的EDR颠簸预报产品。主客观检验结果均显示这种颠簸预报产品能够大致反映不同区域和类型的颠簸情况，多种算法的集成预报效果总体好于单一指数预报；相对作用特征检验（ROC）表明轻度以上颠簸的预报结果可以提高命中率并降低空报率，具有较高的预报正技巧。     

基于GRAPES模式的广州地区大气输送扩散参数及其对PM2.5预报的应用

利用2010年11月—2011年11月广州地区PM2.5逐时监测资料以及GRAPES模式计算的四种大气输送扩散参数预报值,分析评估模式描述四种大气输送扩散参数的性能及其预报广州地区PM2.5浓度的可行性,结果表明:GRAPES模式不同时刻起报的地面通风系数、平均通风系数和湍流动能的预报稳定性与一致性较好,而垂直交换系数相对较差。垂直交换系数、地面通风系数、平均通风系数和湍流动能的量级分别为101、103、103和10-1～100。PM2.5浓度与大气输送扩散参数呈显著负相关,其中PM2.5与14时起报的垂直交换系数相关性最好。使用临界成功指数CSI对PM2.5浓度进行预报检验,得到垂直交换系数对PM2.5的预报稳定性较好,垂直交换系数能大概判别PM2.5为“污染”与“清洁”情况,临界成功指数部分可达70%。垂直交换系数与PM2.5浓度存在显著的超前滞后相关,预报PM2.5浓度是否为“污染”与“清洁”可同时参考原序列及滞后序列的预报效果。      

浙江省六大水库流域面雨量模式预报效果检验

利用OCF(Objective Consensus Forecasting)模式对2014年浙江省梅雨、8月连阴雨、午后雷阵雨和台风降水4种不同降水过程中六大水库流域面雨量进行预报,并采用综合评分法和TS评分法对预报效果进行检验。结果表明:OCF模式对2014年浙江地区锋面降水(梅雨、8月连阴雨)预报的综合模糊评分和TS评分均较好,空报率远高于漏报率,从192 h至24 h预报时效的预报效果缓慢调整,各水库之间预报效果差异较小;OCF模式对午后雷阵雨预报的综合模糊评分和TS评分较好,空报率较高的水库流域漏报率也偏高,从192 h至24 h预报时效预报效果不稳定,且存在显著的地域差异;OCF模式对台风降水预报的综合模糊评分和TS评分均偏低,空报率高于漏报率,从192 h至24 h预报时效为显著调好趋势,各水库之间预报效果差异较大。     

淮北夏半年大风预报方法的建立及检验

利用T639业务数值模式预报场和大风观测资料,分别采用I_W雷暴大风指数和多个对流指数方法,计算相对应的指标值,建立淮北市夏半年大风预报方法,得到淮北市大风的短期预报结果,并对2011年的预报应用情况进行检验。结果表明：基于T639业务数值模式的I_W大风指数与多指标的叠加,实现夏半年定量和定性的大风预报。将多种不稳定指标与T639数值模式相结合的叠加预报,当4个指标中有3个满足条件时预报淮北有大风出现,否则没有大风;I_W大风指数的风速预报与实际极大风速较为接近。两种预报方法对淮北市的大风预报具有较好的指导作用,多数大风天气能够预报准确,但是容易空报,不太容易漏报。     

基于FY-4A卫星和随机森林算法的西藏山南市雷电短临预报方法

针对青藏高原地区雷电短临预报缺乏雷达资料的问题,采用FY-4A卫星多通道数据、欧洲中心第5代再分析资料(ERA5)中的对流指数、闪电定位仪资料等多源监测数据,根据雷电的发生、发展机理,提出了18个关键预报因子,利用随机森林算法建立了适用于西藏山南地区的雷电短临预报模型。统计分析各预报因子在有无雷电天气样本中的概率密度分布与随机森林模型得到的特征重要度指标,结果表明提出的预报因子物理意义明确,建立的模型可信度较高。利用随机森林算法分别对未来10 min、20 min、30 min建立雷电预报模型,并与光流外推预报方法进行对比检验,结果表明：随机森林模型预报效果命中率(POD)、临界成功指数(CSI)均高于光流法,空报率(FAR)也相对较低;未来20 min的随机森林预报模型CSI评分最高,整体预报效果最佳。     

相似预报法在关中西部强对流预报中的应用和检验

相似预报方法是一种基于历史相似个例的预报方法,在综合考虑天气发生的环境场和气候场的条件下,可实现高时空分辨率强对流天气的客观预报。利用2016—2019年5—9月宝鸡市自动气象监测站逐小时观测资料及ECMWF细网格0.25°×0.25°模式预报资料,应用相似预报方法对宝鸡市2020—2021年5—9月短时暴雨和雷暴大风天气进行预报和检验。结果表明：短时暴雨平均预报成功率和预报成功指数分别为0.852和0.304,14—20时预报效果最好;雷暴大风平均预报成功率和预报成功指数分别为0.837和0.254,20—02时预报效果最好;两类强天气漏报率均低于0.33,空报率均在0.75以下;相较配料法,相似预报法对两类强天气的预报准确率和预报成功指数均有较大提升,且空报率和漏报率也明显降低,能够较好地预报出短时暴雨和雷暴大风未来24 h的对流潜势,在宝鸡地区表现出更高的适用性。     

基于不稳定参数统计的雷暴潜势预报方法研究

为提高镇海地区雷暴预报准确率,利用2009—2013年6—8月杭州、台州、衢州及上海站的探空资料选取有利雷暴发生的对流参数,如K指数、SI指数、LI指数等18个与雷暴发生、发展相关的物理量,通过分析发现杭州站与镇海地区雷暴发生的相关性最高,选取该站6个与雷暴发生相关性较好的参数,分析确立其阈值,运用多参数加权的权重法建立雷暴潜势预报模型。利用该模型在2014年6—8月进行雷暴预报检验,结果总准确率为78.7%,空报率为16.9%,漏报率为4.4%。同时将中尺度数值预报模式WRF同雷暴潜势预报相结合,通过计算各网格点上的雷暴潜势,制作雷暴落区预报,结果对于雷暴落区及强度的预报有较大的参考作用。     

苏南5市区雷暴预报方法的研究

对2001-2010年4-9月苏南5市区雷暴天气的对流参数进行了分析、研究.经过对对流参数箱线图统计、计算点双序列相关系数、值域多次分级试验和级间整合调整等优化处理后,最终选取大气可降水量、杰弗逊指数、肖沃特指数、全总指数、风暴强度指数、抬升凝结高度层温度、上下层温差共7个对流参数作为预报因子,建立苏南5市区雷暴的双级逻辑预报方程.利用预报方程,对2001-2009年4-9月的8230个样本进行拟合结果分析:临界成功指数的平均值为61.0％;对2010年4-9月的样本进行试报,苏南5市区7、8月份的临界成功指数分别为75.0％和66.7％,预报效果较好.     

飞机积冰预报算法对比及其集成预报模型研究

以人工增雨作业获取的飞机积冰实例资料为基础,利用WRF模式对51次飞机积冰过程进行数值模拟,对比分析了常用七种积冰预报算法对积冰潜势区和强度的预报效果,进而采用评分权重集成法建立了飞机积冰强度集成预报模型,并检验了其预报效果。结果表明:(1)假霜点温度经验法对2002年4月4日积冰个例的预报效果与实况一致,而其他积冰算法预报效果均与实况相差较大;(2)对51次飞机积冰预报效果进行统计检验发现,假霜点温度经验法的预报效果最好,积冰强度预报准确率为72.55%,其次是RAOB法,IC指数法和I积冰指数法次之,改进的IC指数法预报准确率最差,只有19.61%;(3)对比不同积冰算法建立的集成预报模型的预报效果发现,选用IC指数法、假霜点温度经验法、RAOB法进行集成预报时,预报准确率最高,且漏报率、偏弱率及偏强率均能控制在10%以内,比单一预报算法中的最高预报准确率提高了8%,且漏报率降低了4%,偏强率降低了8%。     

基于格点实况的海南岛网格晴雨预报检验

采用高分辨率的格点降水实况资料,对2019年5月1日—9月30日中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)、中国气象局上海数值预报模式系统(CMA-SH9)和欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)的降水预报产品作海南岛晴雨预报的检验评估,结果表明:(1) CMA-SH9具有较高的晴雨准确率及较小的雨区面积偏差。CMA-GD(ECMWF)评分偏低与较高漏(空)报比例有关,漏(空)报易出现在五指山以南和东部沿海一带。三个模式在海南岛东部沿海一带的晴雨准确率随预报时效减小而提高;(2) CMA-GD多漏报,CMA-SH9和ECMWF多空报。CMA-GD和CMA-SH9比ECMWF具有较快速的调整能力,预报时效缩短,雨区面积偏差减小,晴雨评分提高;(3) 降水面积百分比为0~20%、20%~40%、40%~60% 的局地降水事件中,CMAGD和CMA-SH9预报雨区面积偏大,预报时效增加,面积偏差由偏多转偏少;降水面积百分比为60%~80%、80%~100%的降水事件中,雨区面积随时效增加呈增加趋势。(4) CMA-GD对海南岛北部高频降水中心具有较强的预报能力,但易漏报南部高频降水中心。CMA-SH9在海南岛北部易出现高频降水面积偏大,质心偏东的误差,但对南部的高频降水预报能力优于CMA-GD。通过最优面积阈值择优方案迭代集成CMA-GD、CMASH9和ECMWF的降水预报,可有效提高海南岛高分辨率网格晴雨预报准确率。      

Experiments of DSAEF_LTP Model with Two Improved Parameters for Accumulated Precipitation of Landfalling Tropical Cyclones over Southeast China

The Dynamical-Statistical-Analog Ensemble Forecast model for landfalling tropical cyclones (TCs) precipitation (DSAEF_LTP) utilises an operational numerical weather prediction (NWP) model for the forecast track, while the precipitation forecast is obtained by finding analog cyclones, and making a precipitation forecast from an ensemble of the analogs. This study addresses TCs that occurred from 2004 to 2019 in Southeast China with 47 TCs as training samples and 18 TCs for independent forecast experiments. Experiments use four model versions. The control experiment DSAEF_LTP_1 includes three factors including TC track, landfall season, and TC intensity to determine analogs. Versions DSAEF_LTP_2, DSAEF_LTP_3, and DSAEF_LTP_4 respectively integrate improved similarity region, improved ensemble method, and improvements in both parameters. Results show that the DSAEF_LTP model with new values of similarity region and ensemble method (DSAEF_LTP_4) performs best in the simulation experiment, while the DSAEF_LTP model with new values only of ensemble method (DSAEF_LTP_3) performs best in the forecast experiment. The reason for the difference between simulation (training sample) and forecast (independent sample) may be that the proportion of TC with typical tracks (southeast to northwest movement or landfall over Southeast China) has changed significantly between samples. Forecast performance is compared with that of three global dynamical models (ECMWF, GRAPES, and GFS) and a regional dynamical model (SMS-WARMS). The DSAEF_LTP model performs better than the dynamical models and tends to produce more false alarms in accumulated forecast precipitation above 250 mm and 100 mm. Compared with TCs without heavy precipitation or typical tracks, TCs with these characteristics are better forecasted by the DSAEF_LTP model.     

拉萨航路一次颠簸过程的成因分析和数值模拟

颠簸是成都—拉萨航路影响飞行安全与正常的重要因素。本文分析了2009年10月23日发生在拉萨航路太昭航段的两例颠簸事件,并利用WRF模式进行了数值模拟预报。结果表明,这是一次典型的晴空颠簸过程,在高空急流区边缘,冷暖平流交汇的梯度带上,上升和下沉气流的转换区域内产生了飞机颠簸。分析WRF模式计算得到的L_P颠簸指数,能够确定飞机颠簸发生的区域、高度和强度,具有一定的预报指示意义。      

GRAPES-TYM模式对我国东部近海海雾预报性能评估

基于2020年上半年我国东部近海站点观测资料和葵花-8卫星反演海雾产品对我国自主研发的GRAPES-TYM模式进行了海雾预报性能评估。点、面检验结果表明：模式48 h和72 h TS分别为0.40和0.36,黄海海雾预报性能最优,34°～37°N海域内大部分站点TS高于0.50。黄海海雾落区预报检验显示均压场形势下预报最准确,平均临界成功指数为0.35;气旋后部海雾多空报。2 m相对湿度预报偏差具有局地性特征,相对湿度低估的站海雾预报击中率、TS相对低,反之亦然。另外,模式对成雾相关气象要素预报误差相对小且对成雾有利时海雾预报基本正确;模式预报风向较实际风向偏东南,易出现冷偏差和湿偏差,虚假的有利温湿条件导致海雾空报。     

WAFS网格点数据对拉萨航路颠簸的预报检验

结合2014年2月10日和11日拉萨航路的13例飞机颠簸航空器空中报告,检验了世界区域预报系统(WAFS)风场对高空急流的预报能力,并对新增下发的晴空颠簸网格点数据的预报效果和业务化应用进行分析。结果表明:WAFS风场资料具有较高的预报能力,最大晴空颠簸预报比平均晴空颠簸预报具有更高的辨识能力,可选择4为阈值的最大晴空颠簸网格点数据绘制拉萨航路颠簸预报区域图,在业务应用中验证修订使用。      

中国区域降水偏差订正的初步研究

基于中国气象局公共气象服务中心提供的降水预报资料,利用频率匹配法和阈值法对2015年全年的降水预报进行偏差订正并对订正后的结果进行检验。结果表明:(1)偏差订正可显著减少集成系统降水预报的小雨空报现象,改善"有雨或无雨"的定性预报性能,提高集成系统的晴雨预报准确率。(2)订正后降水量级大小更接近实况降水,并且集成系统预报的平均绝对误差和面积偏差(干偏差或湿偏差)均有所降低。(3)偏差订正对降水预报的改善程度与系统本身预报性能有关,系统本身预报误差越大,订正效果越好。     

民机阵风载荷测量试飞颠簸潜势诊断技术研究

为确保民机阵风载荷测量试飞的质量和效率,规避风险,保障安全,解决“找风难”问题,从飞行员飞机颠簸报告入手,利用欧洲中期天气预报中心提供的ERA5全球大气再分析资料,基于10个预报效果较为理想的颠簸指数,通过加权集成算法给出了高空急流背景下的颠簸潜势综合指数。综合指数中单一指数的权重是通过发生颠簸的预报准确率PODY、未发生颠簸的预报准确率PODN、总体预报准确率PODA及TSS评分及中度以上颠簸所占面积fMOG五项评价指标共同确定的。同时评估了颠簸潜势综合指数性能对单一指数数量的敏感性以及对参与建模样本量的敏感性。结果表明:Dutton指数因预报得分φ达1.043,是这10个单一指数中总体预报效果最好的,Brown指数、L-P指数次之。由Dutton指数、Brown指数、L-P指数、TI1指数及风相关指数加权集成的综合指数,较好地集成了各单一指数的优点,各项指标均较为优秀,PODA达90%,TSS达0.80,fMOG达9.2%,预报得分φ达1.225,总体效果最好。随着单一指数数量的增加,综合指数的诊断效果先增大后减小,当单一指数增加到5个的时候,效果最优。随着参与建模的飞机颠簸样本量增加,综合指数性能逐步提升。该综合指数能较好地解决民机阵风载荷测量试飞潜在颠簸区域寻找的问题。      

SMS-WARMS V2.0模式对中国西南地区降水预报能力的客观检验

本文采用标准降水检验方法、EDI方法和MODE方法对新一代上海区域中尺度模式SMS-WARMS V2.0模式2015年12月至2016年11月的西南地区降水预报效果进行评估。结果表明:(1)模式对西南地区四季的降水TS评分均较高,夏季和秋季相对更高,且在48 h内预报性能比较稳定。(2)预报偏差和TSS评分显示,模式对西南地区春、夏两季的各个量级降水预报均较实况偏多,而对秋季的大暴雨和冬季的大雨以上量级预报则相对偏少。总体而言,对西南地区的降水技巧呈现出预报成功率高于空报率的特征。(3)模式对西南地区的小雨、暴雨和大暴雨预报评分优于EC模式。(4)EDI检验显示模式对西南地区的极端降水有较高的预报技巧,对四川中部和东北部以及贵州西南部的极端降水预报技巧相对更高。(5)模式对2015年8月一次西南涡诱发的暴雨过程的空间落区预报较好,强度较实况偏强。(6)MODE方法统计结果表明,模式对西南地区暴雨预报的目标质心偏差较小,降水中心强度偏强。     

西南区域中心模式SWC-WARMS降水偏差分析

本文利用2014—2015年5—10月12(24)h累积降水资料和西南区域模式(SouthWest Center WRF ADAS Real-time Modeling System,SWC-WARMS)36(72 h)预报时效内降水预报资料,从概率和频次角度分析不同海拔高度地区观测和模式降水在量级及空间分布上的特征差异。结果表明,SWC-WARMS模式各预报时效各量级降水的概率密度均比观测偏大,并向10 mm以下雨量集中,且随预报时效延长偏大更显著;模式与观测降水的概率密度曲线差异在盆地小于高原,地形差异小的区域小于地形差异大的区域。SWC-WARMS模式对四川地区降水预报存在雨日较观测明显偏多,量级偏大,降水频次高值区范围偏大、出现虚假高值区等系统性偏差。此外,模式预报在20—08时比08—20时优,24 h累积降水预报优于12 h降水预报,尤以中雨及以上量级降水落区预报为甚。最后,模式极端强降水预报在20—08、20—20时较实况偏大,08—20时,模式预报在盆地较实况偏小,川西高原和攀西地区偏大。