阵风锋在短时大风预报中的应用

应用石家庄及周边县（市）风自记、多普勒雷达等短时高频资料,对2005年5—8月石家庄出现的短时大风及其与阵风锋、对流降水关系进行统计,侧重分析了2005年6月17日强对流性雷雨云外围产生的阵风锋造成的雷雨大风过程。结果表明：阵风锋在雷达反射率因子图上表现为强对流回波前方近地层的条状或孤状弱窄带回波;在径向速度图上表现为风向、风速急剧变化的辐合带区域;速度图中的风辐合最强处与强度图中阵风锋回波位置相符,并且与风速演变曲线中的峰值有很好对应;阵风锋移向和移速提前预示了主体对流回波传播方向、强对流天气的强弱以及短时大风的时空分布,从而为灾害性天气的短时及临近预报提供参考依据。     

MM5模式在三峡工程大风预报中的应用及检验分析

利用基于MM5中尺度模式的短时预警系统的逐小时风向风速预报产品和三峡工程周边自动气象站逐小时观测资料,对2007年1月至2008年5月三峡坝区发生的大风大气进行预报检验分析.结果表明,中尺度模式对雷雨大风基本无预报能力,但对晴卒系统性大风有很强的预报能力,模式可以对晴空系统性大风的出现时间、强度变化趋势和风向提供较准确的预报,对晴空系统性大风的结束时间也有一定的预报能力.宜昌市气象局利用基于中尺度模式的短时预警系统预报晴空系统性大风,用多普勒雷达对雷雨大风进行临近监测,近年来在三峡工程气象保障服务中取得了良好的服务效果.     

北京“7.21”特大暴雨不同集合预报方案的对比试验

采用6套扰动方案(初值、多物理、3组随机物理和初值与随机物理的混合)对2012年7月21日(“7.21”)北京特大暴雨过程进行了集合降水预报试验,检验了不同方案的集合平均预报、集合区间预报和概率预报较控制预报改进的相对程度,分析了它们对该过程时空不确定性的预报能力、不同扰动方法的离散度贡献以及不同尺度扰动对预报误差的贡献等。结果表明:(1)所有集合方案特别是初值扰动、多物理和混合扰动的集合预报相对控制预报在暴雨强度和位置上都有较显著的改进,并为用户决策提供了包括预报不确定性在内的更多预报信息。(2)3组随机物理产生的集合预报离散度很相似, 都远小于初值扰动和多物理方案产生的离散度, 并且主要集中在强降水中心附近, 因此在初值扰动的基础上加入随机扰动,可以提高强降水中心的离散度, 但对强降水中心以外的地区作用甚微;尺度分析进一步表明随机物理产生的离散度贡献主要集中在较小尺度上(<320 km),在更小的尺度上(<160 km)它甚至可以与初值和多物理扰动的贡献相当,而初值扰动和多物理过程的贡献可以比随机物理过程多延伸400—500 km直到较大的尺度(如>1000 km), 其中多物理过程在较小尺度上(<100 km)可比初值扰动贡献更大, 并且能部分消除预报系统偏差。(3) 所有集合扰动方案所产生的离散度尺度谱都与实际预报误差尺度谱分布一致, 即随空间尺度增大而减小,但在幅度上都小于预报误差(离散度不够大),并且这种差异随着空间尺度的减小而加速增大,在小尺度上相差甚大。     

不同模式扰动方案在风暴尺度集合预报中的对比试验研究

由于适用于中长期集合预报的模式扰动技术在风暴尺度集合预报系统中的影响并不明确,为探究不同模式扰动方案在风暴尺度集合预报中的效果,基于WRF模式设计了3组模式扰动方案:多物理扰动（MP）方案、随机物理倾向扰动（Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT）方案以及由MP方案与SPPT方案组合构建的一种新混合扰动（SPMP）方案。对2013年7月5—6日发生在江淮流域的一次强对流天气过程进行了数值模拟。结果表明:MP方案在积分前期的降水概率评分较高,对高层大气的扰动效果更为合理;SPPT方案主要作用于积分中后期,对大气低层及近地面的扰动效果最为理想,尤其是对于地面水汽场的模拟;SPMP方案能显著提高大气中高层各预报变量的离散度,降低均方根误差,提升集合成员的可信度,有效弥补降水预报评分在单独使用MP方案和SPPT方案不同积分时段的不足。在扰动水平传播方向上,SPMP方案的扰动形态主要受MP方案主导;垂直方向上,SPMP方案在低层的扰动形态与SPPT方案一致,在高层受MP方案控制。波谱能量分析表明3组方案的扰动能量随积分时间均有向大尺度传播的趋势,SPMP方案能有效补偿两种方案能量在各尺度的耗散。      

多种空间检验方法在不同分辨率模式降水预报评估中的应用

利用单一的客观评估方法并不能有效揭示预报误差来源。利用逐小时5 km格点融合降水产品,本研究使用了多种客观评估方法综合评估了南京大学2016年夏季汛期试验4 km与12 km WRF模式。整体上,两种分辨率都能成功地预报主雨带,4 km WRF在午后对流及复杂地形预报上更优。比较了各类客观评估方法,邻域法显示4 km WRF预报准确性更高,但对于强降水(≥13 mm·(6 h)^-1),两种模式预报的空间误差都较大。尺度分离法显示,对于小尺度系统,4 km WRF能较好再现对流但存在较大位置误差,而12 km WRF则漏报。MODE法(Method for Object-based Diagnostic Evaluation)显示4 km WRF在对象强度预报上更接近观测,但强度和范围偏大,导致华南偏强,而范围偏小造成江淮偏弱,12 km WRF低估主要是漏报。不同评估方法能清晰展示4 km WRF和12 km WRF预报误差的差异,为后续模式改进提供了重要参考。     

“软地形”数值预报模式及其在新疆暴雨预报中的应用

本文利用一改进的有限区域五层原始方程模式,引入一个“软地形”模型,对发生于塔里木盆地边缘等三次暴雨过程作了数值模拟试验,结果表明:在考虑地形后,降水量预报与实况更为接近,地形效应使降水多沿山区分布。低层偏东气流对暴雨有较大贡献,它不但可输送水汽到雨区上空,而且使低层产生辐合上升运动。从而说明:“软地形”数值模式除可较好地模拟新疆暴雨大尺度天气系统的演变,对降水预报,在区域和强度上也有一定的能力。     

“21·7”河南极端暴雨多模式预报性能综合评估

采用CRA、邻域TS评分、FSS等多种空间检验方法,对多个不同尺度业务数值模式在“21·7”河南极端暴雨过程中的预报性能进行了综合检验评估,并从低空急流、水汽辐合和热力条件等方面对模式偏差原因进行诊断分析。结果表明:1)在24 h大暴雨降水位置预报偏差上,WARMS预报性能最优,GRAPES_3 km次优;大暴雨降水预报范围与实况相当时,RMAPS降水强度预报较实况明显偏强,且落区较实况出现持续偏西的特征;2) GRAPES_3 km和WARMS预报3 h累积降水的位置偏差更多表现在经向方向上,且离散度较大,但在更临近预报时效经向偏差明显减小,而纬向偏差则随预报时效变化较小;RMAPS的位置偏差主要表现在纬向方向上,19—21日分别有86.7％、91.3％、72.7％的降水个体预报偏西;3) WARMS对低空急流和水汽辐合预报偏弱导致其对19—20日降水强度估计不足,EC和RMAPS对19—20日低空急流预报明显偏西是导致降水落区位置存在偏差的主要原因;MESO对20日急流和水汽辐合发生时间及位置预报较好,但明显偏弱的热力条件导致其缺乏对极端强降水的预报能力;4)21日,MESO和RMAPS预报低空急流过多的偏东分量导致其在太行山陡峭地形处预报了偏强的地形增幅降水;EC和WARMS预报低空急流风向更接近实况,但对低层水汽辐合强度和时间的预报偏差导致预报降水个体出现了较明显的经向位置偏差。     

CMA-BJ V2.0系统华北地区降水预报性能评估

利用CMA-BJ V2.0系统在2021年汛期（6—9月）华北地区预报的平均日降水量和24 h内逐时降水量,评估不同水平分辨率（3 km和9 km）在降水量、有效降水时次占比、降水强度、降水日变化等方面的预报性能。结果表明：9 km和3 km分辨率预报均可较好地反映降水量和落区,捕捉平均日降水量大于8 mm的降水区域分布特征,但降水量级的预报较观测偏大;对小时降水量和有效降水时次占比日变化的预报与观测基本一致,但对傍晚的峰值预报偏强,且多个时段空报,同时高估了小时降水量。与9 km分辨率预报相比,3 km分辨率预报对有效降水时次占比随累积降水量的变化趋势与观测更接近,对小时有效降水时次占比日变化、峰谷值出现时间的预报也与观测更接近。9 km分辨率预报对弱降水过程的预报能力更优,而3 km分辨率预报对强降水过程的预报能力更优。     

2006年北京一次持续浮尘天气过程的分析

使用NCEP/NCAR再分析资料对2006年4月7~11日北京浮尘天气过程的持续性进行分析,指出此次浮尘天气过程主要受500 hPa西西伯利亚冷涡、鄂霍次克海暖高压以及青藏高原高压脊影响;700 hPa有干冷空气不断向北京地区输送,冷平流和斜压性都很强,大风和沙尘暴发生在强冷平流区域;由于华北南部地区近地面至中低层存在弱的不稳定层结,容易产生弱的上升运动。在近地面低压前部偏东风的作用下将沙尘粒子向北京地区输送,北京地区上空大气在中低层基本处于中性或不稳定层结状态,沙尘粒子不易在北京上空沉降,造成较长时间的浮尘天气。     

基于ERA5再分析资料的余姚地区阵风预报模型探究

利用2007—2017年余姚地区44个气象自动站观测数据和欧洲中心ERA5再分析资料,对余姚地区日极大风分布进行了统计分析,并提出一种本地化的经验阵风预报模型(雷暴日除外)。研究发现:余姚地区日极大风呈正态分布,风力峰值为4～5级,平均每年大风日占比达7.03%,累计大风时次占比3.32%,年平均大风日26 d。风力越小,阵风与平均风之间的线性拟合效果越好。影响阵风预报的因子主要有10 m平均风速、925 hPa风速、地面粗糙度、摩擦速度和3 h变压。6级及以下阵风预报中,业务中的阵风经验系数1.4容易造成余姚本地阵风预报偏低,适用于余姚本地阵风预报经验系数为1.775;6级以上阵风预报经验方程考虑了平均风速、垂直动量下传、水平动量传输、地面摩擦和海拔高度订正,其与925 hPa风速的平方呈正相关,与摩擦速度呈自然指数相关,经验方程相对于经验阵风系数的预报拟合优度提升了59.61%;经验阵风预报方程通过了2018—2019年的数据检验,该方程对1～2级阵风预报偏高,3～5级效果最好,6级阵风的预报偏低;6级以上的阵风等级预报准确率达55.2%。地形摩擦作用在冷空气大风与台风大风过程中尤为重要,这两类过程阵风系数分布类似,但台风带来的动量下传比冷空气更为明显。     

近60a阿勒泰地区不同等级降温日气候特征

利用阿勒泰地区7个气象站自建站至2014年12月31日的逐日气温资料,以日最低气温及其降温幅度为指标,整理出阿勒泰地区近60 a降温日数据库,按降温幅度将降温日分为寒潮、强降温、较强降温、中等强度降温和弱降温5个等级,分析了全地区各站不同等级降温日数的气候特征。结果表明:(1)阿勒泰地区寒潮日数和强降温日数在地区偏东、偏北多,向偏西偏南逐步递减,其它等级降温日数在河谷平原多,向西、向东逐步递减。寒潮、强降温和中等强度降温日数的EOF分解第一模态方差贡献率较大,全地区呈较好的一致性,较强降温和弱降温日数的EOF分解主要模态分别有3个和5个。(2)阿勒泰地区寒潮日数在冬季12月最多,强降温日数在秋季9月最多,较强降温日数主要集中在夏季6—8月,中等强度和弱降温日数在各季分布较平均。(3)近60 a来,阿勒泰地区各站的年寒潮和强降温日数呈明显减少趋势,年较强降温日数呈明显增多趋势,年中等强度降温日数没有明显的线性变化趋势,年弱降温日数呈地区西部减少、中、东部增多的趋势,且东部增多趋势较显著。     

一次江淮暴雨高分辨率数值预报中云微物理方案敏感性分析

基于全可压非静力中尺度预报模式WRF,选取Lin、WSM3、WSM5、WSM6、Goddard五种云微物理方案和Kain-Fritsch积云对流参数化方案,对2017年6月10日的江淮暴雨过程开展高分辨率数值预报试验,重点研究了云微物理方案对强降水预报的敏感性。结果表明:Lin方案模拟的局地暴雨区降水量随时间的演变与实况较为吻合,但降雨量偏小,WSM5、WSM6和Goddard方案模拟的降水量级与实况更为吻合;不同云微物理方案对此次江淮暴雨的预报能力具有明显差异,小雨量区域的模拟效果基本一致,暴雨和大暴雨对云微物理方案更加敏感;云中水成物的三维结构特征差异明显,其水成物含量也显著不同。WSM5方案模拟的雨水和云水含量较高,其降水量和落区质量较好;不同微物理方案产生差异明显的垂直速度,导致云量、云高有所差异,进而影响降水预报的性能,说明选用更为敏感的云微物理方案对降水预报质量的改善具有重要作用。     

首都机场寒潮强风极值出现条件的分析

对首都机场寒潮强风极值出现条件进行了初步分析：当低层到中高层的槽线上下位置呈垂直或前倾的条件下，强风的风速大小与锋区强度和层结曲线平行于干绝热线的厚度成正相关。     

复杂地形地区WRF模式四种边界层参数化方案的评估

为更加精确地模拟复杂地形地区大气边界层中气象要素,将NASA发布的SRTM3(约90 m分辨率)地形高度数据引入中尺度气象模式WRF(weather research and forecasting)中,结合四种边界层参数化方案(YSU、ACM2、MYN 2.5 level TKE(简称MYN)、Bougeault and Lacarrere TKE(简称BL))及模式自带地形数据GTOPO30(约1 km分辨率),模拟了2008年4月24－25日安徽黄山及周边地区大气边界层气象要素场变化特征,并对模式输出的2m气温、2m露点温度、10 m风速、湿度廓线与模拟区域内19个气象站及2个探空站数据进行比较.结果表明,无论采用哪种地形数据,四种边界层参数化方案中,YSU方案模拟的2m气温误差最小,ACM2方案模拟的2m露点温度和10m风速误差最小;采用SRTM3数据后,四种边界层参数化方案模拟的2 m气温平均均方根误差(root mean squared error,RMSE)分别降低了3.79％(YSU方案)、2.48％(ACM2方案)、3.8％(MYN方案)、0.87％(BL方案);对2 m露点温度模拟,除MYN方案模拟平均RMSE降低了0.59％外,其他三种方案模拟误差分别增加了1.39％(YSU方案)、0.49％(BL方案)、0.89％(ACM2方案);而对10m风速的模拟结果,除ACM2方案模拟平均RMSE降低了2.28％外,其他三种方案模拟误差分别增加了0.22％(YSU方案)、2.32％(MYN方案)、2.45％(BL方案);对2个探空站点湿度廓线的模拟显示,各边界层方案均能模拟出水汽的垂直变化趋势,但模拟效果总体表现为偏湿,采用SRTM3地形数据之后,ACM2方案模拟部分时刻的低层水汽廓线有所改善.     

云微物理参数化方案对地面气温模拟性能的评估与改进

午后地面气温对对流的发生发展具有重要作用,对其准确预报一直是中尺度数值模式的基本要求。针对一次冷云过程,本文基于WRFv3.9.1模式评估了5种云微物理参数化方案对华东地区地面气温的模拟效果。结果表明,各方案模拟的午后及午夜地面气温都存在较大偏差。其中,WDM6方案对地面气温模拟的效果最佳,Thompson方案模拟的云冰含量过低,模拟效果最差。因此对WDM6方案进行进一步评估和改进,通过修改冰核浓度、初始云凝结核数、优化WDM6方案以及替换方案中云水向雨水自动转化过程的公式的方式设计了敏感性试验,以改进WDM6方案对地面气温的模拟。结果表明,使用Grabowski公式替换WDM6方案中的Berry公式,能提高云水含量,有效改善地面气温的模拟。并通过一次梅雨过程对改进方案进行了有效性验证。最后在此基础上将改进后的WDM6方案应用于江苏省精细化天气分析和预报系统PWAFS模式中,显著提高了PWAFS模式对午后地面气温的模拟效果,为模式的业务应用提供了技术支撑。     

不同水平分辨率BCC_CSM模式对中亚地面气温模拟能力评估

本研究基于IPCC AR5(Intergovernmental Panel on Climate Change:Fifth Assessment Report)中BCC_CSM1.1(Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1)和BCC_CSM1.1(m)(Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1 with a Moderate Resolution)气候模式的历史试验结果和CRU(Climatic Research Unit)资料, 采用趋势分析和滑动平均等方法检验了两个版本BCC_CSM模式对中亚地区1948～2011年平均地表气温、各热通量及其趋势的模拟性能, 并讨论了不同模式水平分辨率的影响, 结果显示:BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1(m)两个模式均能够模拟出中亚地区显著增温以及感热通量、长/短波净辐射等要素由南向北递减的总体趋势。其中, BCC_CSM1.1(m) 在对中亚地面年平均气温、感热通量和长/短波净辐射空间分布的模拟结果好于BCC_CSM1.1, 但对于气温标准差的模拟, BCC-CSM1.1模式略好于BCC-CSM1.1(m)。模式分辨率的提高, 能够更好地表现出地形的影响, 对气温和各热通量模拟性能改善较大, 在中亚地区年平均气温的模拟中表现出了一定的优势。     

2016年1月我国中东部一次大气污染物传输过程分析

利用常规气象数据和空气质量模式CAMx对2016年1月15—19日一次冷空气影响下郑州、武汉、南京的大气污染物传输过程进行了分析。观测发现,本次过程中武汉和南京在地面锋线到达后出现明显的PM2.5浓度的快速增长。通过分析发现,两地在1000~950 hPa高度层上偏北风的侵入带来上风向的大气污染物,同时在垂直方向上锋区内的稳定性层结抑制了大气污染物的扩散,两种作用共同导致污染物快速增长。在冷空气主体影响下,尤其是950~900 hPa高度层上弱风区消失后,污染物得到清除。大气污染物的传输作用主要发生在1000~950 hPa高度上。模式PM2.5来源示踪模拟结果表明,武汉(17日夜间至18日)和南京(17日夜间)在本次污染物快速增长过程中区域污染物输入的贡献在51%和58%左右。由于模式对PM2.5传输过程的低估,区域输送贡献率仍存在不确定性。但是,与1月15—19日平均相比, PM2.5的本地贡献明显减少,上风区域贡献明显增加。