CWRF模式在中国夏季极端降水模拟的误差订正

利用1980—2015年6—8月我国逐日降水观测数据评估CWRF模式（Climate-Weather Research and Forecasting model）多种参数化方案对我国夏季日降水的模拟能力,并考察累积概率变换偏差订正法（CDFt）的订正效果。通过将广义帕累托分布（GPD）引入到偏差订正模型中,提出针对极端降水的累积概率变换偏差订正法（XCDFt）,检验和评估其对极端降水订正的适用性。结果显示:CWRF模式微物理过程选用Morrison-aerosol参数化方案组合对我国降水场的模拟较好,CDFt订正效果良好;XCDFt偏差订正模型能够较好地提取模式建模与验证时期变化信号,订正后相比订正前与观测极端降水的概率分布更为接近;经过XCDFt订正后华南、华中和华北地区20年一遇的极端降水重现水平较模拟值更接近观测值,可为CWRF模式提高极端降水的业务预测水平提供参考。     

基于CWRF模式夏季日降水量的订正技术对比

误差订正是提高模式模拟和预报性能的有效方法。基于CWRF(regional Climate-Weather Research and Forecasting model)25套不同物理参数化方案的日降水量模拟资料, 对比仅进行降水日数订正(OCD)、仅进行降水量订正(OCM)和先订正降水日数再订正降水量(COR)三种订正方法, 先订正再等权重集成和先等权重集成再订正两种订正思路, 重点对1997—2015年华中和华南地区夏季日降水进行订正效果的对比。结果表明:(1)降水日的订正是必要的, 综合而言COR方法对CWRF模式日降水的订正效果更佳, 尤其是小量级降水, 但降水强度的表现不如OCM; (2)先集成后订正的效果更好; (3) CWRF模式不同参数化方案对日降水的模拟能力有显著差别, 经过订正后模拟能力均有所提升, 但对于不同的模拟方案, 其订正效果也不同。表明, 误差订正确实能有效提高模式模拟及预报性能, 但其效果存在不确定性。提高模式的预报性能, 关键还是提高模式对真实大气动力学的表述能力。      

降尺度CMIP6模式对新疆降水模拟评估

基于6个CMIP6模式的日降水量数据,采用降尺度方法将其统一分辨率到0.25°×0.25°,选取5个极端降水指数从降水气候态、极端性、季节性三个角度对新疆区域1961—2014年历史期降水模拟效果评估。结果表明,降尺度CMIP6模式能较好再现新疆区域降水的空间分布特征,最大年均降水量误差小于30 mm,夏季降水模拟效果最佳相关系数均高于0.8。模式在春秋季对降水的模拟效果差异较小,标准差比值均在1.00 ~ 1.25之间,ACCESS-CM2模拟效果最佳。模式集合均值能模拟出观测降水增多趋势,但低估了降水的年际变率,模拟结果提示新疆80年代的降水转折可能与人类活动有关。在降水极端性和季节性方面,降尺度数据对新疆的极端降水和季节性降水均有较好的模拟性能,降尺度数据对季节性降水的模拟能力（与观测均值误差小于0.001）比原始分辨率的数据（与观测误差大于0.005）效果更好。     

CWRF模式对夏季降水的集合预报试验研究

以ISWS/UIUC发展的CWRF数值模式为试验模式,NOAA全球预报系统(GFS)每天4次的实时预报资料作模式初始和边界条件,同时采用NCEP每天发布的0.5°×0.5°全球SST实时分析资料,分别选取不同的云物理参数化、积云参数化、边界层参数化和辐射方案共计8种参数化组合方案,形成了8组、4个时次共计32个成员的集合预报体系,设计了时变权重分配和动态权重分配两种方案,开展了120 h的实时集合预报试验。试验结果表明,CWRF对中国区域降水有较好的预报能力;在短期降水预报中,集合成员对积云参数化方案更加敏感;考虑了前期预报误差的动态分配权重技术的集合预报方案能够及时反映模式在不同物理参数化方案下,在不同地方、不同预报时效的预报性能,总体上优于不考虑前期预报误差的时变集合预报方案和单个成员的预报。     

CWRF模式对长江流域极端降水气候事件的模拟能力评估

基于1980—2016年长江流域站点观测降水,评估了CWRF区域气候模式对长江流域面雨量和极端降水气候事件的模拟能力.结果表明:CWRF模式能较好地再现1980—2016年长江流域及不同分区降水空间分布及月/季面雨量年际变率,且在冬、春季表现较好,夏、秋季次之.CWRF模式对长江流域面雨量存在系统性高估,对面雨量的模拟...     

分位数映射法在RegCM4中国气温模拟订正中的应用

将一种分位数映射法RQUANT,应用到一个区域气候模式（RegCM4）所模拟中国气温的误差订正中。从气候平均态、年际变率、极端气候及农业气候等多方面,评估了该方法对日平均气温、日最高气温和日最低气温模拟的订正效果。结果表明,该订正方法对模式模拟的日平均、日最高和最低气温气候平均态的订正效果都非常明显,中国大部分地区的订正结果与观测的偏差在±0.5℃之间。在降低极端气温指数和农业气候相关指数的模拟误差方面也有显著的效果,但对气温年际变率的订正效果有限。结合以往对降水订正的评估分析,该方法对模式模拟结果有较好的订正效果,可以应用于区域气候模式的气候变化模拟预估中,为气候变化及相关影响评估研究提供更适用和可靠的数据。     

分位数调整法在北京动力降尺度模拟订正中的适用性评估

基于分位数调整法对变网格模式LMDZ4在中国区域进行动力降尺度模拟的北京日平均气温和降水结果进行了统计误差订正。订正后的日平均气温在年循环、平均值和频率等方面均十分接近观测值,全年平均气温偏差由-1.2℃降至-0.4℃。降水的订正过程较气温更加复杂,首先对降水日数进行订正,以消除模式产生的虚假微量降水,订正后降水日数误差由61.5%降至3.7%。此外,分位数调整法可有效订正中小型与极端降水的频率和强度,订正后全年降水误差由0.28 mm/d降至0.07 mm/d。订正后最大降水月为7月,与观测一致,消除了冬季的虚假极端降水。分位数调整法无论是对气温还是降水,其订正效果都存在明显的季节性差异。日平均气温的订正在冬、夏季要优于春、秋季,对极端高、低气温的订正更加显著。该统计误差订正方法不仅有效消除了气候平均值的漂移,同时对极值也有一定改善,是一种相对完善的订正方案。分位数调整法也存在一定的不确定性,订正效果受观测资料和模式模拟能力影响较大。     

基于分位数映射法的黑河上游气候模式降水误差订正

区域气候模式降水弥补了高寒山区气象站点稀少的缺陷,是水文模拟的重要驱动变量。然而,高寒山区模式输出降水的总量和频率都存在较大不确定性。因此,改进了用于降水频率纠正的分位数映射法(Quantile Mapping,QM),对中尺度数值预报模式(Weather Research and Forecasting model,WRF)模拟的黑河上游日降水输出数据进行误差订正。选取第95分位和第98分位降水量为阈值,选择2004-2009年为建模时段,2010-2013年为验证时段,使用分段拟合的方法建立传递函数,侧重于对极端降水进行单独订正。研究结果表明:该方法不仅对降水空间分布有明显的改善,对极端降水也有很好的订正效果。订正前模式模拟日降水与台站之间的均方根误差为3.41 mm·d^-1,绝对偏差为115.67 mm·y^-1,订正后均方根误差减少为3.11 mm·d^-1,绝对偏差有明显改善,为60.3 mm·y^-1。订正后流域内年降水空间分布更加合理,年降水量也更接近于观测降水插值结果,其空间相关系数由0.74改善为0.94。春、夏季订正效果优于秋、冬季,其中夏季订正效果较为明显,订正前降水偏差百分比在-0.1~0.1以内的区域面积仅占流域总面积的28%,而订正后占比增加至66%。同时,该方法对极端降水有较好的订正效果,减小了日降水强度(SDII)和极强降水量(R99p)的模拟偏差,订正后的第95分位模拟降水与观测降水插值的相关系数由0.15提高到0.48。本研究为站点稀少的黑河上游提供了一种更有效的误差订正方案,有利于为寒区水文研究获取更精确的降水数据。     

QM和QDM方法对中国极端气候的高分辨率气候变化模拟的误差订正对比

采用分位数映射（Quantile Mapping, QM）和delta分位数映射（Quantile Delta Mapping, QDM）两种误差订正方法对区域气候模式RegCM4在中国区域内模拟的逐日气温和降水数据进行订正。模式数据是5种不同全球气候模式驱动下的区域模式气候变化模拟结果。计算订正前后的极端气候指数进行对比分析,包括日最高气温极大值（TXx）、日最低气温极小值（TNn）、连续干旱日数（CDD）和最大日降水量（RX1day）。结果表明,5组模拟结果和其集合平均（ensR）都显示气温指数的模拟效果高于降水指数,其中对TXx模拟最好,对CDD的模拟最差;经过订正后,针对不同模式的两种订正结果都能够有效地减小模式与观测的偏差并提高了空间相关系数,且两种方法的订正效果无明显差别。对RCP4.5情景下未来变化的分析中,QM在一定程度上改变了模式模拟的未来变化幅度和空间分布特征,QDM则能够有效地保留所有极端指数的气候变化信号。从全国平均来看,除CDD外,所有指数未来都呈现增加趋势,且QDM订正结果与订正前模式模拟的变化趋势更为接近。建议在气候变化模拟的误差订正中采用QDM方法。     

基于多模式的新疆最高(低)气温预报误差订正及集成方法研究

干旱区由于气温日较差大,气温预报难度偏大,尤其是最高、最低气温预报。利用2013—2015年ECMWF、T639、DOGRAFS、GRAPES 4种模式24 h内气温预报产品,采用递减平均订正法以及集合平均和加权集合平均法,设计2种订正集成方案,即方案1是对多模式气温预报先集成后订正,方案2是先订正后集成,对新疆地区日最高气温和最低气温预报的误差订正及集成效果进行对比检验。结果表明:(1)4种模式对新疆气温预报的准确率表现为ECMWF模式整体最好,DOGRAFS模式最差,且最低气温的预报准确率提高程度高于最高气温;(2)对于新疆不同区域,最高(低)气温预报准确率北疆高于南疆,西部高于东部,平原高于山区,且冬季的订正能力大于其他季节;(3)加权集合平均法优于集合平均法,先订正后集合方案优于先集合后订正方案;(4)方案2对2015年7月13—30日和2014年4月22—24日两次极端高、低温天气过程的最高(低)气温订正效果明显。     

基于CWRF的中国近海热带气旋集合模拟及其对物理参数化方案的敏感性研究

为评估CWRF模式的降尺度能力和其热带气旋模拟对物理参数化方案的敏感性,本文利用ERI再分析资料驱动CWRF在30km网格上对1982-2016年中国近海热带气旋开展了一次集合模拟.结果表明:CWRF与ERI均能模拟出热带气旋的季节变化和年际变化形势且均存在低估,但相较ERI,CWRF的降尺度技术和集合模拟可以再现更多...     

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。     

CWRF-based ensemble simulation of tropical cyclone activity near China and its sensitivity to the model physical parameterization schemes: 基于CWRF的中国近海热带气旋集合模拟及其对物理参数化方案的敏感性研究

To evaluate the downscaling ability with respect to tropical cyclones (TCs) near China and its sensitivity to the model physics representation, the authors performed a multi-physics ensemble simulation with the regional Climate–Weather Research and Forecasting (CWRF) model at a 30 km resolution driven by ERA-Interim reanalysis data. The ensemble consisted of 28 integrations during 1979–2016 with varying CWRF physics configurations. Both CWRF and ERA-Interim can generally capture the seasonal cycle and interannual variation of the TC number near China, but evidently underestimate them. The CWRF downscaling and its multi-physics ensemble can notably reduce the underestimation and significantly improve the simulation of the TC occurrences. The skill enhancement is especially large in terms of the interannual variation, which is most sensitive to the cumulus scheme, followed by the boundary layer, surface and radiation schemes, but weakly sensitive to the cloud and microphysics schemes. Generally, the Noah surface scheme, CAML(CAM radiation scheme as implemented by Liang together with the diagnostic cloud cover scheme of Xu and Randall(1996)) radiation scheme, prognostic cloud scheme, and Thompson microphysics scheme stand out for their better performance in simulating the interannual variation of TC number. However, the Emanuel cumulus and MYNN boundary layer schemes produce severe interannual biases. Our study provides a valuable reference for CWRF application to improve the understanding and prediction of TC activity.摘要为评估CWRF模式的降尺度能力和其热带气旋模拟对物理参数化方案的敏感性, 本文利用ERI再分析资料驱动CWRF在30km网格上对1982-2016年中国近海热带气旋开展了一次集合模拟.结果表明:CWRF与ERI均能模拟出热带气旋的季节变化和年际变化形势且均存在低估, 但相较ERI, CWRF的降尺度技术和集合模拟可以再现更多的热带气旋, 显著减少低估.年际变化结果提升最为明显, 它对积云方案最为敏感, 其次是边界层, 陆面和辐射方案, 对云和微物理方案较弱.该研究为应用CWRF理解和预报热带气旋提供了参考.     

WRF3.1微物理参数化方案对两例暴雨的集合预报试验及可预报性分析

采用WRFV3.1.1数值模式,选取模式中的10个微物理过程参数化方案构造10个集合预报成员,分别对2008年6月9—10日江淮地区暴雨与2008年6月6—7日华南地区暴雨进行集合预报试验,并进一步讨论了这两例暴雨的可预报性差异。结果表明:各参数化方案在暴雨的模拟中所表现出来的优势是相对的,但微物理过程集合预报在两例暴雨中都取得稳定且优异的模拟效果;通过比较两例暴雨的ETS(Equitable threat score)评分距平发现,华南暴雨在各个量级上的ETS评分距平都大于江淮暴雨,且华南暴雨集合成员之间的ETS评分差别也较大;大多数集合成员的模式误差在初始12 h增长最快,其后将减慢或者降低。对各成员的均方根误差(σ)距平分析表明,华南暴雨的σ距平增长相对较快且成员之间差别较大。因此从模式误差增长的角度来说,华南暴雨的可预报性低于江淮暴雨。     

CWRF对青藏高原气温和降水模拟效果的综合评估

利用CWRF(Climate-Weather Research and Forecasting model)对中国区域气候的31 a多物理集合模拟试验,分析了该模式对青藏高原气温和降水的模拟效果及其对水平分辨率和物理过程参数化方案的敏感性.结果表明:1)CWRF降尺度全面改善了全球模式对高原气温和降水的模拟,使气温年循...     

两种短期降水集合预报方案的对比试验

将MM5V3作为试验模式,利用初值扰动和物理参数化方案,分别对东南沿海地区2004年7—9月的短期降水进行了模拟,并运用均方根误差法对模拟试验效果进行了评估检验,以比较两种方案的集合预报效果。结果表明,对于汛期短期降水预报而言,两种方案的预报效果都有一定的改进。相对于初值误差而言,积云对流过程在汛期降水过程中起着更为重要的作用,因而物理参数化方案扰动的集合预报效果,总体优于基于初值扰动的集合预报效果。研究还发现,模式物理参数化方案扰动的集合预报效果在9月出现了明显的下滑,这主要由于7—8月对流活动旺盛,而9月对流活动随热力因素减弱而减弱的原因所致。     

GRAPES模式中不同陆面方案对新疆一次强降水事件的模拟

本文采用中尺度数值预报模式GRAPES_Meso V3.3.2.5版本以及NECP的GFS资料,分别选用模式中不同陆面参数化方案(SLAB、LSM、NOAH)对2013年9月14-17日新疆强降水过程进行数值模拟试验,模拟的结果表明：陆面方案对主要雨带的落区和大致走向影响并不大,但对降强度的模拟还是敏感的,耦合陆面方案比不耦合陆面方案的模拟效果更接近实况;不同陆面方案模拟的降水量存在一定差异,它们对降水中心落点、强度以及类型方面各有所长;在各种试验的综合比较中,NOAH方案较其他方案的模拟结果显得更稳定与合理。     

山西省夏季三类典型强降水的集合预报试验

利用我国自主研发的多尺度通用的新一代同化与数值预报系统--GRAPES模式,通过对4种积云参数化方案的比较,确定集合预报成员,对山西省夏季3类典型强降水过程进行了集合预报试验.试验结果表明:(1)对所模拟的个例,Betts-Miler-Janjic对流调整方案和Kain-Fritsch对流参数化方案优于对流调整方案和郭氏参数化方案;(2)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,不同个例对2种不同积云参数化方案和3种不同边界层参数化方案的6种组合的反应敏感程度也各不相同;(3)不同集合成员对降水的预报结果各不相同,其预报偏差也各不相同;(4)对于不同的天气系统,不同的方案其预报效果是不同的;(5)通过集合平均,降水预报偏差明显减小,降水预报偏大的情况得到改善,且其24～36 h预报效果最好.