三源融合降水产品在陕西省的适用性评估

基于陕西省391个自动站逐小时降水量观测数据对国家级格点实况三源融合降水产品的适用性进行检验评估,结果表明:融合降水产品与站点观测之间的误差小、相关性高,但融合降水产品的标准差和极大值明显小于站点观测;相关系数较低的站点以区域站为主,国家气象观测站的效果明显优于区域站;误差时空分布和降水特征关系密切,在降水频次增多和强度增大时,融合降水产品相比站点观测的误差增大。将融合降水产品视为一种“预报”,站点观测资料作为“真值”进行分级检验,结果显示:融合降水产品可以较好反映有无降水,随降水量级增大空报率变化平稳,漏报率增长明显,导致TS评分逐渐下降。对典型个例的误差成因分析显示:融合降水产品可以较好地体现降水起止时间及性质、强弱演变趋势,但对雨强较大的区域性降水、分散性局地强降水表现欠佳。多种指标综合显示:融合降水产品小量级降水准确率高,对大雨以上量级降水强度有一定程度削弱;陕南秦巴山地的融合降水产品与站点观测偏差较大,应用中需特别关注。     

国家级格点实况分析产品在江苏地区的适用性评估分析

利用国家级格点实况分析资料与地面气象站实况数据,采用误差分析、技巧评分等方法评估了2017年7月至2018年6月逐时的格点实况产品在江苏地区的地面2 m气温、2 m相对湿度、10 m风和降水要素的一致性和准确性,同时采用MODE检验方法对格点降水产品空间分布偏差进行了分析。结果表明:2 m气温格点实况与自动站观测基本一致,平均绝对误差在0.5~0.8℃,均方根误差在0.8℃左右,其中日最高气温误差较小。格点实况和自动站2 m相对湿度之间的平均绝对误差在5%左右,均方根误差在6%~7%,表现出较高的准确性和稳定性。格点实况10 m风向准确率达到70%左右,而风速准确率仅为56%,与气象站点观测相比有明显差异。格点降水产品的全年有无降水准确率为90%~98%,对于晴雨检验存在带来较大影响的可能。格点实况产品对小雨级别降水的准确率最高,随着降水量级增大,格点实况降水场相比站点观测存在较多的降水漏报,因此,对于降水分量级检验还不适合用格点实况场来替代气象站点观测。设计了一种基于空间形态的降水准确率评分方法对降水空间落区进行检验,格点实况降水场的空间形态准确率评分在0.9左右,较准确地反映了实际降水空间分布。因而,格点实况数据在江苏平原地区都有较高的精度,误差在可接受的范围内,基本可以代替自动站观测作为预报和模式检验的真实实况场,但也存在以下几个方面的问题:(1)格点2 m气温、2 m相对湿度产品在江苏的丘陵地带误差较大,降水产品在海岛气象站准确性较低;(2)格点降水产品一定程度地弱化了大雨以上量级降水强度;(3)格点实况风速产品误差较大,与业务服务需求有一定差距。     

2019—2020年非汛期Grapes_1km 10m风速预报检验评估

选取广东省53个国家基本站,对2019年10月—2020年3月Grapes_1 km模式输出的10 m风场进行检验,发现Grapes_1 km预报与实况整体趋势较一致,但预报10 m风极大值的峰值略有提前;相关性检验方面,相关性比较好的地区是湛江沿海地区、江门沿海、汕头沿海,相关性较差的地区分别是茂名沿海、云浮地区、汕尾沿海;预报命中率随着风速的加大呈明显下降的趋势,且沿海站点的命中率略好于内陆站点;随着风速的增大,预报值相对实况有偏小的趋势。     

多源融合格点实况数据在四川高温过程的适用性分析

利用1km和5km多源融合格点实况数据和四川地面观测站点资料,采用预报准确率、平均绝对误差、均方根误差和Alpha Index(AI)等统计量,选取2020年夏季四川2次高温天气过程对多源融合格点实况数据的质量进行了检验评估。研究结果表明:多源融合格点实况数据利用邻近插值方法插值到站点优于双线性插值;误差大值区主要位于高海拔地区,如川西高原、攀西地区及盆地山周;AI指数接近于0,多源融合格点实况数据没有随机误差,较为接近理想值;1km分辨率融合格点实况数据在四川的适用性优于5km,误差≤2℃的准确率可达98%,且均方根误差< 1。      

华南区域高分辨率数值模式前汛期预报初步评估

基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。      

基于逐时降水站点资料空间插值方法对比研究

自动站降水资料的格点化是目前气象业务及研究亟需解决的问题,空间插值方法是数据格点化最直接有效的方法。本文选取3个降水个例分别作为大范围强降水、大范围弱降水和局地强对流3种类型降水的典型代表,采用8种常用的插值方法,设计3组试验,通过交叉检验对比8种插值方法降水的插值效果及站点密度对插值效果的影响。结果表明:高密度站点试验表明(站点平均距离约为9.0 km),8种插值方法降水的插值效果依次为CR、IW、NN、LP、KR、TL、MQ和SP,8种插值方法之间的差异小于样本间的差异,即插值效果主要取决于站点的分布而不是插值的方法。低密度站点试验表明(站点平均距离约为30.0 km),大范围降水个例(包括大范围强降水和大范围弱降水)插值的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)显著增大,不同插值方法之间的差异也增大;而局地强对流个例中,插值后均方根误差增大幅度较小,不同插值方法之间的差异较小。利用CR、IW和NN等3种插值方法开展站点密度敏感性试验,试验表明站点密度提高有利于减小降水插值误差,但站点平均距离达13.0 km甚至更密时,降水误差减小的趋势变缓。     

基于渤海石油平台海面风观测的FNL资料评估

对2018年全年渤海石油平台海上观测的15个站点的风速风向进行了分析,并利用4个代表站1、4、7和10月的资料对分辨率为0.25°×0.25°NCEP/NCAR的FNL资料分析风场的误差进行了对比评估。结果表明:(1)观测风速风向存在较大区域性差异;(2)FNL风场资料在渤海地区近海风速整体偏大;(3)夏季当风速小于15 m/s时,FNL的风速可信度最高;冬季当风速大于15 m/s时,FNL的风向可信度最高;(4)秋季风向误差最高,春季次之。当风速小于5 m/s时,风向误差较大。     

融合降水实况分析产品在四川地区的适用性评估

利用四川省地面自动站2018年6月—2019年5月的逐小时降水观测资料,在邻近插值和双线性插值对比分析的基础上,从晴雨准确率、降水时空特征、降水分量级检验等多个方面,对国家气象信息中心研制的融合降水实况分析产品在四川地区的适用性进行评估分析。评估结果表明:(1)邻近插值和双线性插值对评估结果影响小。(2)融合降水实况分析产品的完整性好,其平均晴雨准确率为92.6%,对探测降水有无存在较大可能。(3)融合降水实况分析产品的数据质量较高,能反映四川区域年内小时降水的时空变化特征,且随着降水量级的增大,误差相应增大,TS评分相应减小,说明在弱降水量级,融合降水实况分析产品与观测降水更接近。(4)非独立检验的效果好于独立检验,盆地的检验效果好于高原、山区等复杂地区,说明参与评估的站点分布、数据质量对评估结果存在一定影响。     

2020年CLDAS风场数据在辽宁省的适用性分析

选用2020年辽宁省286个气象站点地面10 m风场数据与中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)10 m风场数据,统计逐小时CLDAS网格插值到站点的风速数据与站点观测风速数据的相关系数(COR)、平均偏差(ME)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE),进行CLDAS风场数据在辽宁省的适用性分析和评估。结果表明：CLDAS风场格点数据分辨率1 km较5 km更接近站点观测数据,邻近点插值法较双线性插值法偏差更小。辽宁省286个站点中,逐小时CLDAS风场数据与观测数据相关系数低于0.95的站数仅占总站数的1.7%。辽宁沿海低海拔地区和北部地区较其他内陆地区的CLDAS风速与站点风速偏差大。CLDAS风速与观测风速误差的平均值为负,其中,秋季平均偏差最小,夏季、冬两季次之,春季偏差最大;夜间夏季、秋季日变化偏差最小,冬季次之,春季最大;白天冬季偏差最小,夏季、秋季次之,春季最大。辽宁省3次大风个例分析均表明,CLDAS风场数据有较好的适用性。     

四川省CLDAS和ECMWF再分析数据风速产品评估

利用2019年1月1日00时～12月31日23时(世界时)四川156个国家站和1768个区域站的观测数据,评估全国智能网格实况分析产品(CLDAS)和ECMWF再分析数据(ERA5-Land)的10m风产品。采用双线性插值方法,将两种分析产品插值到气象站点,与观测值对比,通过平均误差,平均绝对误差,均方根误差和相关系数等指标对以上两种产品进行评估比较。结果表明:两种分析产品对于四川省国家站和高原地区区域站风速都以低估为主,但盆地区域站高估。风速在高原地区所有评估指标都比盆地内差,高原地区需谨慎使用格点风产品。CLDAS对于国家站的各项评估指标都优于ERA5-Land。两种产品与区域站的平均误差,平均绝对误差,均方根误差结果整体相近,但CLDAS对非独立区域站的误差相对更小。ERA5-Land相关性较差,与四川地区实际观测的地面风速变化趋势相反, 不适用于四川。      

华南区域模式在湖南省的2 m温度预报检验与订正研究

基于2019年8月至2020年7月华南区域模式（CMA-GD）预报和湖南97个国家站2m温度实况,开展了模式温度预报检验和逐步回归订正技术研究。结果表明,华南区域模式2m温度预报与实况变化趋势基本一致,预报偏差具有明显日变化,白天准确率下降、夜间升高,随着预报时效的延长,偏差增大;夏半年预报偏差大于冬半年;湘西预报效果优于湘东;00时起报的2m温度预报优于12时起报。基于华南区域模式预报产品,区分起报时次和季节的2m温度预报逐步回归订正预报效果较好,订正后预报相对于模式预报误差下降、准确率提高,有明显正技巧,对12时起报的模式预报效果改善更大,不同站点订正效果略有差异,对预报误差较大站点,订正效果明显。     

台风“海高斯”（2007）期间多种降水融合实况产品的误差评估

以地面观测小时降水数据作为基准,采用多种指标评估CMPAS_FAST_05、CMPAS_FRT_05、CMPAS_RT_01三种降水融合实况产品对广西受2020年台风"海高斯"影响的强降水过程的再现情况。结果表明:(1)CMPAS_FAST_05、CMPAS_FRT_05均能较好地反映台风降水过程中降水量级及强降水落区的变化趋势,产品与地面观测的相关系数超过0.92,晴雨准确率超过0.99,对中雨及以上量级的降水,TS评分随降水量级的增大而增大。(2)三种产品均存在低估大值降水的现象,CMPAS_FAST_05还存在网格降水缺测、出现孤立点强降水的现象。(3)质量上1km产品优于5km产品,三源融合产品优于二源融合产品。     

多源融合降水实况分析产品在海河流域的适用性评估

基于逐小时地面站点降水观测数据和国家气象信息中心研发的5 km多源融合降水实况分析产品,采用算术平均法对2021年6～9月海河流域面雨量进行估算。通过相关系数、平均误差和均方根误差等多种评估指标,客观定量评估多源融合降水实况分析产品在海河流域的适用性。结果表明：多源融合降水实况分析产品与地面观测资料估算的面雨量结果基本一致,能较好地反映2021年6～9月海河流域面雨量的时空变化特征,但在量值上存在高估且随着降水量增加,估算误差也越大。分区对比,融合实况分析产品和站点的误差与子流域的平均降水量、海拔高度和面积密切相关。对于各量级面雨量出现的频次,融合实况分析产品与站点整体相差不大,准确率可以达到90%及以上。总体而言,5 km多源融合降水实况分析产品的质量较高,可进一步应用于海河流域精细化面雨量监测业务中。     

CLDAS与CMPAS产品在重庆分区适用性差异检验

选取重庆市1969个自动观测站数据,对国家级网格实况分析产品CLDAS与CMPAS中12种要素产品进行评估,采用误差指标和分级评估法,分区域检验实况产品在重庆的适用性。结果表明：CLDAS2.1中小时2 m气温产品的夜间误差小于白天误差,各区域的适用性由高到低排序为渝西、渝中、渝东南、渝东北,平均绝对误差分别为0.73℃、0.74℃、0.81℃、1.05℃。CMPAS小时和日降水产品在渝东南的绝对误差最大,其余三个区域误差相差不大;二源和三源的小时降水产品误差相差不大,夏季误差增大明显,7月达到峰值,日降水产品则三源优于二源。CLDAS小时能见度产品在各区域间误差月变化趋势一致,以低估为主,但在低能见度天气下均为高估。总体而言,国家级CLDAS与CMPAS产品质量较高,均能反映重庆大气要素的变化特征,但应针对不同地区和时段选取适合的产品进行应用。     

GRAPES_Meso中尺度模式在新疆沙漠地区的检验与评估

使用GRAPES中尺度模式对中国新疆南部的塔里木盆地2013年1、4、7、10月逐日的天气过程进行数值模拟,并与站点的实况资料对比分析,结果表明,GRAPES模式对沙漠地区的温度、风场、降水都有一定的预报能力,但也存在较明显的预报误差。GRAPES模式可以大致的预报出塔里木盆地地区2 m温度的日变化趋势,但GRAPES模拟的温度极值还存在较明显的误差;GRAPES模式对10m风场的预报,在风速较大的1月、4月和10月预报效果较好,基本可以预测出沙漠地区的风速和风向,但在风速很小的7月,模式的预报效果不理想;GRAPES模式对沙漠地区的降水预报与实况相比还存在明显的偏差,主要表现为降水空报率较高,降水中心也存在一定的偏差;GRAPES模式在沙漠地区对高空温度的预报呈现出低层温度预报误差较大,高空相对较小的特征。     

基于观测系统模拟试验的海表气象观测站点布局方案研究

为了科学设计黄渤海海洋气象边界层观测站网并研究观测网布局对数值天气预报模式的影响,本文采用模式误差、海洋气象要素特征区域资料统计分析和观测系统模拟试验（OSSE）方法,根据边界层雾、层云降水、小风与中等风速天气条件设计布局方案,并分析站点观测要素对数值预报模式的要素预报的影响。模拟试验数据使用了每6 h NCEP再分析资料FNL（NCEP Final Operational Global Analysis data）、NCEP每天平均的高分辨率海温资料RTG_SST（Real-Time Global Sea Surface Temperature）和石油平台、浮标站等每小时实况观测资料,评估了黄渤海海洋气象站网布局各个方案的优缺点。评估结果表明,湿度和风的要素预报受实况风向风速条件影响,偏东和偏北风个例湿度要素预报较好。然而,在偏南中等风速个例中,风场预报要素更接近实况。温度场的分析综合结果显示,在海气相互作用影响较大的天气过程中,特征区域布站能明显提高温度要素的预报准确率。最后,综合分析多项模拟试验的结果,给出了改进数值预报准确率的海洋布站建议。     

中国地面气象要素格点融合业务产品检验

对2018年5 km分辨率中国地面气象要素2m温度、10 m风速和24 h累积降水格点融合产品进行非独立和独立检验.非独立检验结果表明:(1)相比于站点观测,2m温度格点融合产品整体偏暖,各月平均均方根误差在1 ℃左右,35 ℃以上高温和-20 ℃以下低温天气时均方根误差分别在1 ℃和2 ℃以上.(2)10m风速格点融...     

两种气温多源数据融合实况产品在新疆地区的评估与对比

利用新疆2019年1—12月自动气象站气温观测资料，对1、5 km两种国家级气温多源融合实况产品进行评估检验，评估指标包括平均误差、平均绝对误差、均方根误差、相关系数和准确率。结果表明：（1）两种气温实况产品在新疆地区总体质量较好，但在海拔较高、地形复杂地区站点误差较大。平原站点的评估结果优于山区。1 km产品的准确率较5 km产品在各区域明显提升，其他评估指标1 km产品较5 km产品在平原站点质量有所提升、山区站点略有下降。从评估指标分段误差的站点数量来看，1 km产品较5 km产品处于误差低值区的站点数量明显增多，但误差高值区的站点数量也有所增加。（2）以北疆和天山山区的站点为例，分析评估结果逐月变化及日变化情况。1—3、12月（冬季）评估结果较差、波动较大，4—11月评估结果较好且较为稳定。北疆12—20时是各指标质量最佳的时段，且较为稳定，07时表现较差；天山山区07时产品质量较差，18—19时质量最好。（3）两种气温实况产品日最高、日最低气温质量较好，相关系数均超过0.99。     

基于不同分辨率和参数化方案的新疆区域数值模式性能初步评估

基于中尺度数值模式WRF,选取新疆两次强降水过程,设计3个试验方案,其中试验1为控制试验,试验2提高分辨率,试验3提高分辨率并调整物理参数化方案,初步评估不同分辨率和参数化方案对新疆区域2m温度、10m风速、降水预报的影响。结果表明:(1)提高分辨率对2m温度、10m风速模拟精度均有提高,2m温度预报精度提高约0.5℃,降低了日间温度模拟冷偏差;10m风速预报精度提高约0.5m/s,降低了风速模拟正偏差;但提高分辨率后,模式出现虚假降水预报的情况。(2)提高分辨率并调整物理参数化方案后,2m温度模拟误差略有减小,模拟偏差减小约0.2℃;10m风速模拟误差增大约0.5m/s,模拟偏差增大超过0.5m/s;对降水落区、量级的模拟精度显著提高,减小了降水中心的模拟强度,对虚假降水预报有一定修正。     

CMA-RA陆面气温再分析产品在陕西的检验评估

基于陕西99个国家自动气象站和1 884个区域自动气象站逐小时气温数据,采用相关系数、平均误差、均方根误差等指标,评估分析了2020年1—12月CMA-RA陆面(CMA-RA/Land)气温数据与站点气温的相关性及偏差分布特征,并分别按不同区域、不同高度、不同等级气温对CMA-RA/Land气温数据进行评估。结果表明：(1)CMA-RA/Land气温数据能较好地反映陕西的气温特征,但不同区域有所差异,在陕北的适用性最好,关中次之,陕南较差,沿秦岭山脉一带的误差明显偏高;(2)CMA-RA/Land气温数据在陕北不存在明显高估或低估,在关中除2—5月外均有所低估,在陕南低估最明显,但3—4月存在高估;(3)CMA-RA/Land气温数据在1 000～1 499 m海拔范围内与站点气温差异最小,其次为800～999 m,海拔超过1 500 m时差异最大;(4)CMA-RA/Land气温数据对0℃以下气温存在高估,对0℃以上气温存在低估,气温在-10～19.9℃时CMA-RA/Land气温与站点气温差异最小;(5)CMA-RA/Land气温数据与国家自动气象站气温的一致性优于区域自动气象站。