基于雷达外推临近预报和中尺度数值预报融合技术的短时定量降水预报试验

为克服目前中尺度数值模式在对流尺度定量降水短时预报方面的不足,弥补基于“外推”的临近预报技术在2h以上定量降水预报能力方面的缺陷,研究设计了一种基于“外推”临近预报技术和中尺度数值模式的定量降水预报(QPF)融合技术方案,并进行了试验应用.该方案首先基于雷达探测和自动气象站观测的定量降水估计(QPE)结果,对中尺度数值模式输出的定量降水预报在谱空间进行相位校正,分析计算出数值预报和观测的偏差,导出一个附加的数值预报校正场;其次,根据数值预报校正场满足一定时间变化分布的特征,调整相应时段的数值预报降水区域和强度;最后,利用双曲正切线权重函数,对校正后的数值模式定量降水预报和基于临近预报技术的定量降水预报进行融合,融合权重根据典型环流特征动态变化.融合后的定量降水预报在前1-2h表现出主要依赖“外推”临近预报结果,之后随着融合权重的变化,数值预报对融合结果的贡献逐渐加大,直至融合后5-6h占主导地位.通过对京津冀地区2011年夏季5个及2012年夏季2个典型强降水个例的80次预报试验及其检验,表明融合后的0-6h定量降水预报结果改进较为明显,总体优于单独的临近预报技术或者中尺度数值预报模式的结果.     

基于深度学习的京津冀地区精细尺度降水临近预报研究

精细尺度降水的临近预报对于提升现代城市内涝和山洪地质灾害预警能力具有重要意义。深度学习作为一种新兴方法,在挖掘数据内部特征及物理规律方面更具优势,近年来在天气雷达图像领域的应用已初见成效。为进一步提升精细尺度降水的临近预报能力,基于深度学习网络模型RainNet,研究建立了两种滚动预报方式,开展了京津冀地区1 km分辨率精细尺度降水滚动式临近预报试验和对比分析。 试验结果表明:与传统基于交叉相关的外推预报相比,深度学习网络模型RainNet总体可以明显改进降水1 h临近预报的绝对误差和相关系数;两个RainNet相结合的滚动预报方式对1.04 mm/（10 min）及以下阈值降水,在10—50 min预报性能一致优于传统的交叉相关外推预报。深度学习模型对降水消亡过程的时、空演变趋势刻画更好,尤其更适用于降水消亡过程的临近预报。采用两个RainNet模型相结合的滚动式预报方式优于单一模型滚动预报方式。      

基层台站临近降水预报方法初探

1引言进行临近预报的前提是对中尺度天气过程演变的准确预测。而这种准确预测的基础是获取精确的中尺度观测资料。早在20世纪60年代Browning指出:“临近预报象征着定时的使用当前数据,用加密的观测方法,来进行局地天气预报,在这当中     

多元加权决策法在四川短时临近降水预报中的应

以解析分析后的多普勒雷达资料、数值预报资料、地面自动站观测资料、卫星云图资料等精细化资料为基础,采用多元加权决策法构建起了四川短时临近降水预报系统,实现了短时临近天气预报中降水的定点、定时、定量预报,为综合各种精细化资料来制作短时临近降水预报寻求到了一种有效方法.     

短期集合预报技术在梅雨降水预报中的试验研究

数值预报的误差来源于初始场和模式的误差,集合预报技术是减小这些误差的有效方法。该文以MM5模式作为试验模式框架,模式的积云参数化方案分别取Anthes-Kuo、Grell、Kain-Fritsch和Betts-Miller方案,边界层参数化方案分别取MRF和Eta方案,通过组合4种积云参数化方案和两种边界层参数化方案产生8个集合成员,对1999年华东地区梅雨期间3个降水个例进行48 h集合预报试验。结果显示不同集合成员的预报结果各不相同,积云参数化方案对降水的影响比边界层参数化方案对降水的影响大;不同集合成员预报降水的偏差也各不相同,大多存在湿偏差,量级小的降水的湿偏差程度比量级大的降水的湿偏差程度小;对于不同个例,各成员中预报效果相对较好的成员是不同的,集合平均后可以得到一个比较稳定的预报结果;从集合预报结果中还能得到客观化和定量化的降水概率预报,它能对可能发生的天气现象发出信号。     

U-Net模型在京津冀临近降水预报中的应用和检验评估

利用2018—2019年期间10 min定量降水估计(Quantitative Precipitation Estimation,QPE)实况观测,构建基于U-Net的分钟级临近降水预报模型,实现了京津冀地区未来0~2 h逐10 min降水量滚动预报。以TS、BIAS、POD、SR、FAR作为评价指标,通过检验2020和2021年6—9月长序列以及分析2020年8月12日和2021年7月1日两次强降水个例,表明U-Net模型预报接近实况,局部伴随着一定程度的空报,相较光流法、持续性预报及CMA-MESO模式预报效果有明显提升。具体表现为:当分钟级降水预报不超过10 mm/(10 min)时,U-Net模型明显优于光流法和持续性预报;当小时预报不超过25 mm·h^-1,U-Net模型优于CMA-MESO模式和光流法。然而,当降水强度超过10 mm/(10 min)或25 mm·h^-1时,U-Net模型存在预报偏弱的情况,可能与强降水样本较少有关。     

月尺度降水可预报性的实验研究

利用信噪方差比探讨了山东省月尺度降水可预报性,发现２～３月、９～１０月不可预报,其它月份可预报性强。一般大气环流系统冬夏转换季节可预报性差。与１３个代表站预报评分进行了比较,发现可预报性指数越高,则实际预报评分也相对较高,两者有较好的对应关系。     

降尺度技术在月降水预报中的应用

着重介绍月动力延伸数值预报模拟技巧较高的大气环流在局域降水方面的降尺度（downscaling）应用。克服动力降尺度和统计降尺度技术的缺点,从动力与统计相结合的角度,给出月尺度大气环流与局地降水之间的关系,该联系有清楚的动力学背景和天气学意义。120个月的历史实况资料回报试验证明了该关系的合理性。T63/NCC月动力延伸形势场集合预报进行中国降水的降尺度应用亦取得了较好的结果。     

临近预报的两种高时空分辨率定量降水预报融合算法的对比试验

长期以来,雷达回波外推技术是0—2 h临近预报系统主要采用的方法,但其实际有效预报时间≤1 h,而中尺度数值模式预报则受平衡约束时间的限制,最初2 h的降水预报无效。为解决上述两种预报的缺陷,目前国际上流行采用外推预报与数值模式预报融合的技术,形成统一的0—6 h格点化的高分辨率无缝隙定量降水临近预报系统。对目前流行的两种融合算法（INCA（Integrated Nowcasting and Comprehensive Analysis System）算法及RAPIDS（Rainstorm Analysis and Prediction Integrated Data-processing System）算法）进行了分析和对比试验,以期为业务应用提供借鉴。RAPIDS算法的核心是用自动气象站雨量融合雷达估测得到的定量降水对模式预报的降水强度和位相进行修正;INCA算法则是用数值模式预报的风场修正外推技术的降水移动矢量。两种方法在0—6 h预报时效内,外推预报的权重均逐渐减小,模式预报的权重逐渐增大,从而实现外推预报和模式预报的平滑过渡。试验结果表明,两种方法对降水雨带和降水强度的预报均优于单一的外推预报或模式预报。集二者的优势研发最优的高时、空分辨率降水预报无缝隙融合算法,将有助于进一步提升高分辨率定量降水0—6 h无缝隙预报水平。      

短时强降水的多尺度分析及临近预警

利用安徽省1995—2010年逐小时降水量资料,统计了不同强度的短时强降水的时空分布特征,并分析典型短时强降水过程的环境背景场特征,建立了短时强降水的三种概念模型,总结出有利于其发生的大尺度影响系统。通过分析物理量得知,短时强降水发生时大气水汽充沛、湿层深厚,厚的暖云层保证了云粒子在降水系统的下沉气流里较少的被蒸发,而中等强度的对流有效位能和高的KI指数值有利于高降水效率的产生。短时强降水的雷达反射率因子有"低质心结构"和"高质心结构"两种结构特征。而径向速度场上的中小尺度风速切变、辐合、气旋式辐合则是强降水回波在某地维持和发展的重要原因。强降水发生前半小时边界层急流显著增强,也是短时强降水临近预警的一个重要指标。     

多普勒雷达资料在暴雨临近预报中的应用

以天气雷达体积扫描的资料为基础,采用交叉相关法建立了一种对暴雨的临近预报方法。该方法的基本思路是：将第一时刻取得的雷达回波图像,向任一方向移过一定的距离,然后计算此图像与第二时刻图像之间的交叉相关系数,直到找到极大值,利用该极大值所对应的位移来预报下一时刻降水的位置。并利用“973”中国暴雨试验获得的观测资料对该方法进行了验证,验证结果表明：交叉相关法对暴雨有一定的预报能力,预报雨带的移动方向与雷达实际观测的移动方向相吻合,但其预报能力随着预报时间的增加而减弱。     

强冰雹和短时强降水天气雷达特征及临近预警

利用恩施多普勒雷达和常规分析资料,详细对比分析了2007-2008年发生在恩施山区强冰雹和短时强降水天气过程中的雷达产品特征.在此基础上,找出了适合恩施山区强冰雹和短时强降水天气的雷达临近预警指标:选取负温区回波厚度≥7 km、CR强中心回波强度≥55 dBz、强回波梯度≥15 dBz·km-1、45 dBz强回波伸展高度≥7.5 km、累积液态含水量(VIL)密度≥3.2 g·m-3和雷达风廓线1.8～6.1 km风垂直切变均值≥2.3×10-3s-1作为强冰雹临近预警指标;当满足组合反射率(CR)强中心回波强度、VIL密度、40 dBz强回波伸展高度和雷达风廓线(VWP)上1.8～6.1 km风垂直切变值达43.0 dBz,1.1 g·m-3,7.0 km和1.9×10-3s-1,可以考虑该站点及附近地区进入短时强降水临近预警状态,并利用2009年发生的强冰雹和短时强降水天气过程检验了这些临近预警指标性能.     

我国长江中下游梅雨锋暴雨研究的进展

我国长江中下游梅雨锋暴雨研究在最近五年中取得了明显的进展,其中有：第一,提出了基于多种实时观测资料的梅雨锋暴雨的多尺度物理模型;第二,建立了梅雨锋暴雨的天气学模型;第三,提出了梅雨锋的详实结构及其维持机理;第四,提出了多种中尺度暴雨的定量卫星遥感反演理论和方法,并形成一系列新的反演产品;第五,成功地研究了双多普勒雷达同步探测和反演中尺度暴雨三维结构的理论和方法;第六,发展了配有三维变分同化系统的中尺度暴雨数值预报模式系统,在2003年淮河抗洪救灾中发挥了积极作用。     

2011年梅汛期两次强降雨过程对比分析

用NCEP 2.5°×2.5°的日平均资料和实况雨量资料,对2011年梅雨期中两次强降雨过程进行了对比分析.结果表明:①200 hPa西风急流在长江中下游上空的位相相反,前者处于高压脊底部的偏西气流,后者处于槽前的西南气流.500 hPa高纬地区的两槽一脊型位置不同,前者南支槽比较浅,而后者比较深.700 hPa前者江淮切变线是偏北风与西南风构成的切变线,而后者是偏东风与西南风构成的切变线.②前者的水汽由孟加拉湾的偏西气流和副高西侧的东南气流共同提供,而后者水汽主要来源于孟加拉湾的偏西气流.③梅雨锋结构主要表现为湿度对比、温度梯度较小,锋区都有先北抬后南压的过程,前者锋区位置偏南,北抬后稳定维持时间长,而后者锋区位置偏北,稳定维持的时间短.前者干冷空气低层弱,高层强,主要来源于对流层中高层,同时锋面北侧没有明显的冷空气补充,而后者干冷空气主要来源于对流层高层,同时锋面北侧还存在冷锋锋区.     

基于云团特征的短时临近强降水预报技术

通过分析2005-2008年影响浙江的梅汛期强降水云团特征,将云团分为偏北型、居中型和偏南型,研究这三种类型云团云顶亮温与地面1小时强降水极值和10mm/h以上降水覆盖面积关系,结果表明偏南型和偏北型云团有较多相似特征,而居中型云团较其他两种云团则有较多相反特征.通过分析1小时强降水相对于云团中心移动路径的落区,指出梅汛期云顶1小时变温和亮温梯度与地面1小时强降水落区无明显配对模型.随后利用天气形势场资料,分析强降水云团与环境要素场的关系,指出云顶亮温的宏观特征与中高层的垂直速度、水汽通量密切相关,最后尝试建立三种类型强降水云团成熟阶段云顶亮温和地面降水人工神经网络预报方程,给预报员提供参考.     

引发梅雨锋暴雨的频发型中尺度低压(扰动)的诊断研究

利用再分析资料及加密观测资料,对1999年6月下旬有利大尺度环境条件下长江中下游地区梅雨锋上频发的5个中尺度低压(扰动)进行了诊断研究.由合成分析得到了长江中下游地区中尺度低压(扰动)的基本特征(共性);依其特征将之归纳为两种类型;之后选择两个典型个例分析了它们各自发生发展过程中特征的异同(个性).分析结果揭示了梅雨锋中尺度低压(扰动)的动力和热力结构特征、暴雨过程中对流活动的详细过程及典型雨团的路径和生命史.此外,高山站每小时的风记录等信息反映出低空西南急流和其上大风速中心同中尺度低压(扰动)及暴雨发生演变过程有密切关系.高空急流对中尺度低压(扰动)的发展及暴雨有明显的作用,有无高空西风急流与低空急流的耦合似乎是未来发展与不发展中尺度低压(扰动)之间重要的动力学区别之一.     

Study on Formation Mechanisms of Heavy Rainfall Within the Meiyu Along the Mid-Lower Yangtze River and Theories and Methods of Their Detection and Prediction

As the project of National Key Basic Research Development Program: Research on Formation Mechanisms and Predictive Theories of Major Weather Disasters in China has been fulfilled by 5-yr efforts of Chinese scientists, achieving results of great significance are as follows: 1) development of multi-scale physical models for Meiyu frontal heavy rainfall based on a range of real-time observations; 2) construction of synoptic models for such heavy rainfall; 3) the Meiyu front found to consist of multi-scale systems that represent a subtropical front, which shears structural features of an extratropical front and ITCZ, displaying sometimes a bi-front feature in the mid-lower Yangtze Basin (MLYB). The positive feedback between pre-frontal wet physical processes and over-front strong convective activities as well as interactions among multi-scale systems of the Meiyu front act as the important mechanism for the maintenance and development of the Meiyu front; 4) proposal of theories and methods for quantitative retrieval of multiple mesoscale torrential rains from satellite remote sensings, leading to a line of products; 5) investigation of applicable theories and techniques for retrieving the heavy rainfall system's 3D structure from dual-Doppler synchronous detectings; and 6) development of a system for meso heavy rainfall numerical prediction models with a 3D variational data assimilation scheme included, a tool that played an active role in flood combating and relief activities over the Huaihe River Basin (HRB) in 2003.     

新疆单站气温短时预报的气候统计方法试验

以塔城站为例在分析单站气温日变化基本特征的基础上,就云量、风向风速等对气温变化的影响进行了分级,统计了各月2～6h的分类气温平均变量,探讨采用分类气温平均变量制作6～12h短时气温的客观统计预报方法,经检验和试用效果较好。     

MM5模式中湿方案的不确定性对“03·7”南京暴雨数值模拟不确定性的影响

利用有限区域非静力MM5模式, 分析了显式降水方案对于2003年7月4—5日南京暴雨数值模拟的不确定性影响。采用混合方案模拟此次暴雨时, 这种不确定性决定于显式和隐式方案的相互协调性及敏感性; 隐式方案基本决定了雨带的整体的空间分布, 而显式方案对于降水型及降水量起到一定的调节作用, 调节的程度与选择的参数化方案有关; 采用隐式方案Grell和KF2模拟此次暴雨时, 应考虑不同的显式方案对于降水模拟的不确定性的影响。