结合SAL方法的四川盆地暴雨过程检验及订正方法

该文利用预报员最常用的数值预报模式产品（ECMWF、SWC-WARM 、GRAPES-MESO、GRAPES-GFS）结合常规观测资料对比分析了2019年四川盆地6次区域性暴雨过程,同时引入SAL方法,通过主观、客观检验方法得出不同类型下各家模式对强降水的预报误差及订正方法。结果表明：ECMWF、SWC-WARM 较GRAPES-MESO、GRAPES-GFS有明显优势,同时:①西部Ⅰ型,ECMWF、SWC-WARM 两家模式预报偏差较小,SWC-WARM 在雨带范围和量级强度上优于ECMWF。②西部Ⅱ型,ECMWF、SWC-WARM两家模式都存在系统偏西导致降水落区偏西、量级偏弱的情况,ECMWF在雨带形态范围上略优于SWC-WARM ,但SWC-WARM能较好的预报出分散的强降水中心,具有一定的指示意义。③东部型,ECMWF、SWC-WARM两家模式预报偏差都较大,除了对系统东西向偏差外还受低涡移动影响存在南北向偏差,ECMWF在雨带形态范围上优于SWC-WARM。     

基于ECMWF和华东区域中尺度模式的暴雨预报特征研究北大核心

为探讨ECMWF、华东区域中尺度模式(简称为CMA-SH9模式)多个时效对夏季(2019年6—8月)暴雨预报特征,采用目标对象检验方法对不同类型影响系统下模式预报的强降水落区面积、位置、形状等进行评价,并对预报难度较大的受西风槽和西太平洋副热带高压(以下简称副高)边缘切变线影响的高空要素场及环流形势场进行了研究。结果表明:ECMWF和CMA-SH9模式对夏季暴雨预报偏小3个量级次数最多,CMA-SH9模式各时效对暴雨及以上降水预报的准确率大多高于ECMWF;ECMWF和CMA-SH9模式对热带气旋与中纬度系统相互作用的暴雨预报最好,其次是冷涡影响,预报较差的是受西风槽及副高边缘切变线影响的暴雨过程;西风槽及副高边缘切变线影响时ECMWF的位势高度场预报略好于CMA-SH9模式,温度的预报500 hPa以上CMA-SH9模式略好于ECMWF,500 hPa以下二者相差不大,相对湿度的预报CMA-SH9模式误差小于ECMWF,且CMA-SH9模式850 hPa的36 h和60 h时效预报误差最小;受西风槽及副高边缘切变线影响的一次暴雨过程中,相对湿度90%及以上落区的预报ECMWF与实况10 mm·h^(-1)降水落区几乎无交集,CMA-SH9模式的预报包含了10 mm降水落区。     

SWC-WARMS在重庆地区的降水预报性能分析

本文利用2016年5~7月SWC-WARMS和CQMFS逐日20时起报的24h累计降水预报资料及24h累计降水观测资料,对两家模式在重庆地区的24~48h和48~72h的24h累计降水预报结果进行客观检验评分和对比分析,并针对2016年5~7月重庆地区的8次区域性强降水天气过程,进行了SWC-WARMS的24~48h强降水落区和强度的主观检验,结果表明:对于24~48h累计降水,CQMFS的TS评分除暴雨和大暴雨量级外均优于SWC-WARMS,且相对于SWC-WARMS而言,空报较少,漏报较多;对于48~72h累计降水,各个量级降水的TS评分、空报率和漏报率的表现一致,SWC-WARMS的各项评分均明显优于CQMFS;对于重庆地区2016年5~7月的8次强降水天气过程,除个别个例预报较差外,SWC-WARMS对强降水落区和强度的预报均具有一定的指示意义,能为预报员提供有用的参考,但降水强度总体偏强,大暴雨量级的降水空报现象较为明显。     

基于目标对象检验法的四川省两种数值模式暴雨预报对比分析

根据2021年四川省31次暴雨过程预报偏差检验,选取ECMWF预报雨带明显偏西、CMA-MESO预报较好的3次个例,基于目标对象检验法对强降水落区(≥25 mm)从位置偏差、面积偏差、雨带走向和降水强度4个方面对两模式的预报偏差特征和主要原因进行对比分析。结果表明：ECMWF模式降水落区预报较实况偏西偏北,且偏西偏差距离(59.06～123.67 km)显著大于偏北偏差距离(8.23～53.59 km),而CMA-MESO模式雨带走向和位置预报与实况更为接近。两模式降水面积预报均大于实况,ECMWF模式较实况偏大7.0%～34.3%,CMA-MESO模式偏大25.2%～45.9%。两模式降水量平均值预报与实况偏差幅度为-3.5%～20.0%,但降水量极值预报较实况偏差较大,偏差幅度为50.1%～196.9%。检验分析表明,出现在副热带高压边缘,受高原涡或西南涡影响的四川暴雨过程,在ECMWF模式预报强降水落区(≥25 mm)偏西的情况下,CMA-MESO模式可以提供订正参考。     

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。     

超强台风“利奇马”登陆前后多模式降水预报评估对比分析

利用欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)、美国全球预报系统(GFS)、中国气象局全球区域一体化同化预报系统—全球数值预报系统(GRAPES_GFS)、上海区域中尺度数值预报业务系统(SMSWARMS)、以及浙江省中尺度数值预报业务系统(ZJWARMS)和浙江省快速更新同化预报系统(ZJWARRS)降水预报资料,开展了各模式对超强台风"利奇马"登陆前后浙江省强降水的预报性能检验评估。结果表明:(1)过程降水预报方面,ECMWF对降水落区预报表现最佳,但对降水极值中心强度的预报技巧较低; 3个区域模式各有优势,其中ZJWARRS和ZJWARMS对登陆点附近及浙西北强降水落区、强度的预报均与实况一致,SMSWARMS对几个强降水落区的预报也表现较好,但雨强偏弱。(2)对逐日降水预报技巧上,登陆前全球模式ECMWF、GFS评分较高,而临近登陆及登陆后区域模式表现较好;其中SMSWARMS、ZJWARRS和ZJWARMS在预报时效12 h内的大暴雨及特大暴雨的预报上有较大优势,尤其ZJWARRS对0～3 h大暴雨的预报技巧表现最为突出。(3)对强降水致灾地区(永嘉、临海、临安)的短时降水预报方面,ZJWARMS无论在落区还是强度预报方面均表现较好,ZJWARRS与之接近,对多个降水中心的预报方面可互为补充;SMSWARMS对降水中心的预报往往存在位置偏差且雨强显著偏弱;全球模式对致灾强降水的短临预报参考价值较低。(4)各模式对850 hPa水汽通量及辐合区的预报差异较大是导致"利奇马"预报降水差异显著的重要原因。对于浙江省级区域来说,ZJWARRS及ZJWARMS在强降水落区及强度的短临预报方面有显著优势。     

基于对象诊断的超强台风“利奇马”(1909)模式强降水预报检验

采用基于对象诊断的检验评估方法(the Method for Object-based Diagnostic Evaluation,MODE)对超强台风“利奇马”过程中ECMWF全球模式与GRAPES-MESO区域模式预报的强降水目标对象进行了分析,发现MODE技术相比于传统点对点的检验方法可以提供更加丰富的模式性能分析信息,将模式的预报能力(是否匹配)与预报偏差(位置偏差、面积偏差等属性)区分分析。研究结果表明:ECMWF全球模式预报的强降水对象与观测匹配度较高,雨带的位置也相对准确;GRAPES-MESO区域模式预报的强降水对象数量和面积存在一定程度的高估,空报情况较多,雨带位置误差较大,与观测对象的匹配度相对较低。此外,ECMWF全球模式预报的强降水对象存在偏北的系统偏差,GRAPES-MESO区域模式预报的强降水对象随预报时效的增加有偏南的趋势,两个模式在较长预报时效下都有偏东的系统偏差。     

2007年夏季GRAPES-MESO 15及30 km模式对比检验

选取2010-2016年夏季华北70个典型强降水个例,根据环流形势场,将其分为低涡型、西来槽型和切变线型。然后,利用降水空间检验法(MODE方法),通过对比质心距离、轴角以及纵横比等要素,讨论了几种常规业务模式对华北地区夏季强降水的中期预报能力。结果表明: ECMWF模式和T639模式对低涡型强降水预报能力较差;当实况强降水落区范围较大时,ECMWF模式和T639模式中期预报的雨带为狭长型并呈东北-西南向,预报与实况较为一致,但两种模式预报的降水落区均较实况偏西、偏南;这两种模式对较小面积降水,其预报的降水范围较实况偏大,而对较大面积降水,预报较实况明显偏小。

     

全球模式对华北区域性强降水中期预报能力检验

选取2010—2016年夏季华北70个典型强降水个例,根据环流形势场,将其分为低涡型、西来槽型和切变线型。然后,利用降水空间检验法(MODE方法),通过对比质心距离、轴角以及纵横比等要素,讨论了几种常规业务模式对华北地区夏季强降水的中期预报能力。结果表明:ECMWF模式和T639模式对低涡型强降水预报能力较差;当实况强降水落区范围较大时,ECMWF模式和T639模式中期预报的雨带为狭长型并呈东北—西南向,预报与实况较为一致,但两种模式预报的降水落区均较实况偏西、偏南;这两种模式对较小面积降水,其预报的降水范围较实况偏大,而对较大面积降水,预报较实况明显偏小。     

集合预报方法在山西暴雨预报中的应用试验

利用ECMWF高分辨率确定性预报和大气模式集合预报产品,采用本地统计量融合方法和联合概率方法,对2014年山西省9次暴雨天气过程的降水预报进行检验分析。结果表明:(1)2014年山西省9次暴雨过程影响系统差异较大,强降水多集中在山西中南部地区,暴雨落区表现为区域性、局地性或大范围分散性特征;(2)本地统计量融合方法对于大雨落区的预报与实况较为接近,而联合概率预报方法的大概率范围对于暴雨落区预报具有较好的指示意义;(3)TS评分检验表明,对于区域性或局地性暴雨天气过程,可更多参考本地统计量融合方法,而对于大范围分散性的暴雨天气过程,本地统计量融合方法空报较多,ECMWF确定性预报更具参考价值。     

四川冕宁“6.26”大暴雨模式预报检验

运用气象观测资料和GRAPES、ECMWF、SWCWARMS_9KM(简称SWC)模式预报资料,对冕宁“6.26”大暴雨天气过程模式预报性能进行检验。结果表明：（1）对于24 h累计降水预报,中尺度区域模式优势明显,量级与落区预报效果均为最好,其中GRAPES_3KM模式预报落区分布与实况重合度较高,暴雨及以上量级降水TS评分最高。（2）GRAPES_3KM模式最大小时雨强10 mm以上降水落区与实况大雨及以上量级降水落区匹配度最高,ECMWF模式24 h累计降水多物理量订正产品及短时强降水概率产品次之。（3）SWC及GRAPES_3KM模式24 h累计降水极值点相比实况略偏北,量级偏小。对于小时降水峰值出现时间,SWC模式偏早4 h,GRAPES_3KM模式偏早3 h。（4）GRAPES_GFS模式环流背景预报更接近实况,SWC模式能较好地预报出冕宁上空中尺度辐合系统的存在。     

MODES系统对贵州月气温、降水预测初步评估

基于CMPAS多源融合降水和ERA5再分析产品,评估ECMWF全球高分辨率确定性预报产品对2020年梅雨期(6月10日—7月20日)极端强降水过程的预报性能。同时,基于面向对象的诊断评估方法(MODE),揭示ECMWF模式对强降水落区的质心经纬度、面积、长度、宽度、轴角等空间特征的预报性能。结果表明,ECMWF模式对于梅雨期的日降水量预报,在雨带的空间位置上,模式预报偏北、偏西的偏差较多;在落区形态上,模式预报的雨带面积偏大,轴角倾斜度更大。观测中江淮流域区域平均降水的日变化主峰值出现在清晨至上午,ECMWF预报能够再现降水日变化特征。针对模式对主雨带南北落区质心位置预报偏差的评估表明,模式预报主雨带位置偏北的频次呈现出双峰分布的日变化特征,峰值出现在夜间和午后。雨带位置预报偏南的频次为单峰分布,峰值在上午。低空急流的日变化特征明显,且峰值时刻超前降水峰值时刻3 h,而ECMWF预报急流峰值时刻则较观测早3 h。ECMWF预报降水落区位置偏差与预报低层南风分量的强弱偏差相关,当对流层低层南风分量偏强时,雨带位置预报易偏北;南风分量较弱时雨带位置预报易偏南。针对ECMWF预报位置偏北和偏差较小的两次典型强降水事件的对比分析,结果表明在小时尺度上急流与降水的日变化一致,ECMWF预报降水落区的偏北与前3 h内强度更强的急流有关。

     

山东省多模式强降水落区预报检验

由于模式对于强降水落区预报有一定的偏差,TS评分不能完美的刻画模式预报强降水的问题,制定了强降水落区偏离程度的检验方法,基于此种方法对多模式(EnWRF、WRF-RUC、T639和EC-thin)山东省2014、2015年5—9月16次强降水过程预报的降水落区形态进行检验。结果表明:除了副高摆动引起的局地强对流天气外,其他过程模式预报均有指示意义,其中预报效果最好的是EnWRF和EC-thin,降水落区的形态与实况的相似度极高,并且表现出一定的互补性。多数情况下,模式预报的强降水中心整体比实况偏小,EC-thin和EnWRF漏报次数最少、准确次数最多,T639次之,WRF-RUC漏报次数最多并且准确次数最少。对于预报有偏离的过程,各模式整体雨区的偏离方向大多偏西或偏北。     

GRAPES模式对湖北省汛期强降水预报的分类检验分析

使用常规观测资料及GFS资料(1°×1°),选取2005-2008年汛期22次湖北省强降水天气过程,按照其影响系统分为低槽型、台风型和副高外围型三类,对GRAPES模式(2.1版本)预报效果进行分类检验分析,结果表明:(1)就低槽型降水而言,0-24 h预报时效内,模式对晴雨、小雨、大雨的预报效果在三类降水中最好,24～48 h则中雨预报效果最好,0～24 h预报效果总体而言优于24～48 h.模式预报的主要降水区从雨型、雨区范围和雨强的分布特征均与实况较为一致,预报的主要偏差在于强中心位置偏离和强度偏弱.(2)就台风型降水而言,0～24 h预报时效内,模式对中雨和暴雨的预报效果在三类降水中最好,24～48 h,则晴雨、小雨、大雨、暴雨预报效果最好,24～48 h预报效果总体而言优于0～24 h.模式对台风的主体降水落区把握得比较好,和实况较为一致,但对于台风外围云系产生的降水往往与实况差别较大,另外,主体降水中暴雨落区预报总是比实况偏小.(3)副高外围型降水在上述两个预报时次中,各量级的评分成绩均为最低,0～24 h预报效果总体而言优于24～48 h.模式对副高外围局地性强降水过程预报能力较弱,基本不具备预报中雨以上降水的能力.最后对(;RAPES模式的进一步改进提出了一些建议.     

自贡七月暴雨天气特征分析

应用地面气象观测、雷达、风云二号卫星等资料,对自贡7月的三次暴雨天气进行分析。结果表明：高空低值系统、地面冷空气和副高阻挡,使得三次暴雨天气小时雨量大,范围也较大。“7.15”暴雨过程实况较模式预报低涡位置偏南,副高东退较慢;“7.2”暴雨过程实况地面辐合线均偏东,预报降雨落区与实况略有误差。数值模式预报对雨带把握较好,但对降水强度均较实况偏弱、偏北。NCEP、SWC数值模式和四川省气象台指导预报的降水强度和落区与实况更为接近。     

基于ECMWF模式的江西及周边地区锋面暴雨预报检验和订正

利用全国降水资料（包括江西加密降水资料）、探空资料、ECMWF模式72—24 h降水和形势预报资料,采用天气学检验、SAL定量降水预报检验等方法,对2017—2019年江西及附近地区锋面暴雨的实况和模式产品进行检验分析,检验主要影响天气系统预报效果,得出ECMWF模式降水预报误差分布特征及原因,并对模式的暴雨预报进行订正。结果表明：ECMWF模式对2017—2019年锋面暴雨过程预报较实况大多偏北,落区预报误差主要源于大尺度降水。从锋面暴雨三种SAL分析误差可见,落区预报较实况大多偏北,暴雨过程强度多数较实况偏弱,结构较实况偏小。对误差较大个例的分析得出两点订正思路：1） 锋区南侧有较明显动力热力对流发展的弱锋区暴雨,暴雨落区可订正至925 hPa锋区南侧高温高湿区。2） 较强锋面暴雨,当中低层切变辐合抬升区重叠时,暴雨落区可向925 hPa锋区位置调整,暴雨通常不易出现在锋区北侧冷区。     

配料法在宁夏暴雨预报中的应用

选取2000—2015年发生在宁夏23次由深厚湿对流引起的区域性暴雨天气过程为研究对象,研究确定暴雨预报的配料方案,采用2016年6—8月宁夏25个常规站和947个自动站逐小时降水量、ECMWF 72 h内模式资料,从统计分析和个例剖析两方面探讨配料法暴雨预报效果,结果表明:(1)通过对比2016年6—8月ECMWF暴雨预报与配料法暴雨预报发现,不同预报时段,配料法暴雨预报均优于ECMWF暴雨预报;(2)配料法能准确预报所选两次暴雨个例降水的中心强度、落区及变化趋势,但强度和落区较实况偏强、偏大;(3)配料法对六盘山区暴雨过程弱降水预报效果较差,对贺兰山沿山暴雨过程存在降水空报。     

江淮地区一次特大暴雨过程预报偏差分析

利用加密自动气象观测站资料、ERA5 再分析资料和欧洲中心 ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）模式、中国气象局 CMA-MESO（China Meteorological Administration Mesoscale Model）模式产品,对 2020 年 7 月 17—18 日江淮地区一次特大暴雨过程的预报效果进行检验与分析,并对数值模式降水预报出现偏差的可能原因进行了讨论。 结果表明：低涡切变和低层急流的共同影响,为强降水提供了充沛的水汽和有利的动力条件。高空干冷空气叠加在低层暖 区之上形成的位势不稳定层结和垂直风切变为强降水的发生提供了不稳定条件。17日20时—19日08时CMA-MESO模式 逐12 h暴雨、大暴雨以及暴雨以上量级降水的TS评分均优于ECMWF模式,但2种模式对18日08—20时暖区降水的预报结 果均较差。CMA-MESO模式预报的降水区域和实况区域重叠面积的比例均显著高于ECMWF模式,预报形态也与实况更为 接近。模式对冷空气强度预报偏弱造成了冷切辐合偏北,对中层湿舌的位置预报偏北,水汽强度预报偏弱,与强降水落区 预报偏北相对应,可能是降水预报出现明显偏差的原因。     

一种定量降水预报误差检验技术及其应用

面向对象检验技术是定量降水预报误差分析方法之一,通过对某一降水过程进行分离,实现对其落区、量级等预报误差的定量化分析。基于面向对象的检验方法和天气系统识别技术,本文利用实况观测资料、ECMWF全球数值模式产品,以2012年汛期西南地区5个典型强降水天气过程作为检验对象,对其降水及天气尺度影响系统1～10 d模式预报误差进行了定量化分析。分析表明:在中短期时效内,模式均对西南地区雨带位置预报偏北、偏西,中期时效内偏差更显著,雨带主轴上70%以上的点预报较实况偏北在2°以内,偏西约3°以内;预报的大雨及以上量级降水量较实况偏弱;模式1～2 d预报的极值分布与实况较为接近,随着预报时效延长,预报的极值较实况明显偏小;模式预报的小雨及以下量级的降水范围较实况偏大,对大雨以上量级的降水范围较实况明显偏小。对于四川盆地而言,预报的切变线较零场偏西0.5°～3°。低空急流预报偏西0.5°～1.5°;低空急流强度预报偏差具有季节差异。     

1415号台风"海鸥"广西极端暴雨预报偏差分析及地形订正

利用地面自动站降水资料、ERA5再分析资料、广西壮族自治区气象台降水落区和ECMWF模式预报数据对1415号台风"海鸥"在广西暴雨预报偏差进行了分析,并开展了地形降水订正研究.结果 表明,对"海鸥"强降水落区预报准确,但大暴雨以上量级降水明显偏弱,大暴雨和特大暴雨漏报严重.降水经地形订正后,大暴雨以上降水TS(BS)评分由0.19(0.27)大幅度提升到0.35(0.53)且暴雨及以下量级降水评分无明显改变,但地形降水订正方法对特大暴雨仍无明显订正技巧;偏南风、东北风及偏东风在广西复杂地形下均会产生地形降水,实际业务预报中应加以考虑,有助于提升对强降水开始时间的预报效果.