基于局地增长模培育法的对流可分辨尺度WRF模式对河南“21·7”特大暴雨的预报评估

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,选取河南“21·7”特大暴雨事件,采用局地增长模培育法(Local Breeding Growth Mode,LBGM)生成对流尺度集合预报系统,在此基础上对24 h累积降水量进行SAL(Structure,Amplitude and Location)检验,结合预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分等评分结果进行对比分析,综合评估集合预报成员的预报效果,表明:1)基于局地增长模培育法生成初始扰动的集合预报系统成员对于强降水预报有一定优势,在降水强度和位置的预报上与实况较接近;2)经检验,成员e003的TS和ETS评分在20日00时—21日00时(北京时,下同)和21日08时—22日08时两个强降水时段内表现最佳,并在SAL检验中对应较好的降雨强度A和雨区位置L,而成员e008暴雨TS、ETS评分最低,对应SAL检验中具有一定的位置偏差,即TS、ETS评分和SAL检验之间存在相关性,将二者有机结合,可以为业务工作中定量评估模式降水预报效果提供参考;3)通过对比整体评分表现较好的成员e003和较差的成员e008,两者预报的位势高度场与ERA5(ECMWF reanalysis v5,ERA5)再分析资料之间的差值,可以验证降水预报误差主要源于对低涡系统的预报偏差,同时预报评分较好的成员其位势高度偏差较小,综合评估效果更佳。     

新型局地增长模培育法对两次飑线个例的对流尺度集合预报试验

利用局地增长模培育法对两次典型飑线过程进行了对流尺度集合预报试验,通过与传统增长模培育法对比,检验了局地增长模培育法的实际预报效果.通过概率匹配平均处理后,将降水预报结果与实况资料进行对比分析,并用分数技巧评分来代替传统公平技巧评分实现对降水结果的合理检验,得出结论:1)在飑线降水预报上,局地增长模培育法优于增长模培育...     

基于对流可分辨集合预报的阜宁龙卷概率预报研究

本文针对2016年6月23日江苏阜宁龙卷,设计了两组对流可分辨尺度集合预报:一组以ERA5再分析资料为初始和侧边界(CEFS_ERA5);另一组以NCEP GEFS为初始和侧边界(CEFS_GEFS),评估了两组试验对此次龙卷的预报能力。结果显示:两组对流尺度集合预报均有约半数以上成员能够再现龙卷超级单体的特征;2~5 km上升螺旋度(UH25)对本次龙卷超级单体有较好的预报指示意义。在上述分析的基础上,考虑位置预报偏差,提出了一种基于UH25的邻域龙卷概率预报产品,分析了龙卷概率预报技巧对关键参数邻域半径和UH25阈值的敏感性,CEFS_ERA5邻域半径取15个格点,UH25阈值取250 m²·s^-2最优;而CEFS_GEFS邻域半径取15个格点,UH25阈值取100 m²·s^-2最优。总的来说,邻域概率预报产品显著提升了对此次龙卷概率预报水平。     

基于对流尺度集合模拟的长江中下游暖区对流过程的可预报性研究

弱天气尺度强迫背景下的暖区暴雨发生发展机制复杂且难以准确预报。为深入探讨长江中下游暖区对流过程的实际和内在可预报性,本文通过同化模式模拟的探空、雷达等仿真资料的集合资料同化,构建了基于WRF-EnSRF的对流尺度集合预报系统,针对2013年7月21日一次典型暖区对流过程进行了初值扰动集合试验。试验结果表明,不同成员降水预报的发生时间和落区存在两个有显著差异的分岔时段,其一在对流触发阶段,源于扰动风场与地形的相互作用;其二在发展阶段,源于初值扰动导致对流系统强度出现差异,对流强（弱）,冷池出流强（弱）,导致降水落区偏南（北）。进一步的可预报性定量分析可见,由于初值的扰动,在分岔时段,模式的实际可预报性受到严重限制,表现为集合成员降水场的差异和扰动的偏差能量均快速增大。同时,在减小扰动振幅的“等同孪生子”对比试验中,扰动偏差能量随时间变化的曲线在对流触发阶段表现出的非线性特征表明,内在可预报性在这一分岔时段也显著受限。由以上结果可进一步得出结论：由于初值扰动导致分岔时段模式的实际可预报性受限时,准确的初值可有效改进预报效果。而当系统受到由混沌非线性动力学所导致的内在可预报性限制时,改善初值...     

基于对流尺度集合预报方法对一次暴雨过程预报的分析

对流尺度集合预报(Convection-allowing Ensemble Prediction,CAEP)是提高强对流天气预报能力的重要手段,构造合理的初始扰动是CAEP的关键问题。本文开展基于观测扰动初值法(Perturbed-observation,PO)的CAEP在内蒙古地区的试验,并以动力降尺度(Downscaling,DOWN)方法作为对比,分析PO方法在内蒙古地区CAEP的预报效果,以期为内蒙古地区CAEP的构建提供技术参考。结果表明：(1) PO方法构造的初始扰动能引入内蒙古地区观测资料从而减少背景场的不确定性,且扰动具有充分的增长能力。(2) 与DOWN方法相比,PO方法可以显著减少CAEP的短时预报误差,高空和地面要素的RMSE分别减小4%~43%和3%~9%,集合离散度略有减少。高空要素的CRPS评分最大可减少约53%,地面要素的CRPS评分平均减少6%,整体提高了对流尺度集合预报质量。(3) PO方法能够提高短时降水的预报能力,0.1 mm、4 mm和13 mm 3个量级的TS评分分别提升了0.015、0.003和0.001 5。且降水个例表明,PO方法对降水的落区和量级预报更准确。

     

强降水和冰雹对流许可尺度集合预报个例试验

利用对流许可尺度集合预报系统,针对2015年4月28日夜间移动到江苏南部和上海地区,伴随短时强降水和冰雹的一次强对流过程,使用初始多源融合分析场对集合预报结果影响进行了分析。结合上海南汇双偏振雷达基数据观测,对12～14 h预报时效的反射率因子、差分反射率及冰雹集合预报结果进行了定性和定量的评估,分析了改进初始水物质分布,同时增加小尺度信息对于模式预报结果的影响。主要结果为:(1)对反射率因子预报的评估显示,初始场调整了水物质分布且增加了小尺度信息的试验(以下简称ADAS试验),对降水的范围、分布特征及评分都有明显改进(2)由于差分反射率在较小的距离内变化剧烈,对其准确预报难度较大,ADAS试验虽然预报强度偏强,但整体的位置和强度与实况更为接近,特别在大粒子预报方面具有更高的技巧,能够对微物理过程相关特征更好地进行描述;(3)使用地面人工观测和双偏振雷达观测对冰雹概率预报评估的结果显示,ADAS试验预报的高概率降雹区与观测落区接近,对冰雹落区预报具有一定的指示意义。通过多源融合分析调整初始水物质分布并增加小尺度信息的集合预报试验改善了较长预报时效的强降水和冰雹概率预报,具有更高的可信度,双偏振变量预报具有区分强降水与冰雹的优势,通过与观测的对比可以更好地评估模式对微物理过程描述的准确性。     

对流尺度集合预报成员数对降水预报的影响北大核心CSCD

选取2022年川渝地区发生的16个强降水个例开展对流尺度集合预报批量试验,并通过对31组初值采用不同集合成员数时的降水集合预报技巧进行检验评估和综合分析。结果表明:集合成员的降水预报技巧总体上大致相当,因而采用不同成员数时预报技巧差异也不明显;表征降水总体分布特征的Talagrand分布和预报失误概率以及表征降水概率预报技巧的相对作用特征面积随着成员数的增加而逐渐改进,但当成员数达到一定数值后继续增大成员数对预报改进不明显。总体而言,对流尺度集合预报成员数设置为16~18最适宜。     

深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报的检验评估

目前数值模式对台风降水预报的准确率仍有待提高。为了评估深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报能力,选取了2015—2018年共14个影响广东台风个例,利用广东省2 300多个自动气象观测站的24小时累计降水观测资料,检验该系统的集合预报方法(含集合平均方法和概率匹配平均方法)和控制预报方法的24小时降水预报结果。(1)系统对台风24小时降水预报具有较好参考价值,三种方法的暴雨等级预报TS评分均达到0.39以上。(2)集合预报方法总体上优于控制预报方法,可改善珠江口两侧暴雨中心降水预报。其中集合平均方法总体预报效果最好,其降水预报均方根误差为38.1 mm,比控制预报方法减少18.8%,对暴雨等级预报TS评分为0.469比控制,预报方法提升20.1%,但是对特大暴雨等级预报能力不足;而概率匹配平均方法改善了小雨和特大暴雨的预报能力。(3)系统对较强台风的降水预报能力优于弱台风。在较强台风情形下,系统对粤东暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报方法偏差最大,其他地方降水预报偏大为主;在弱台风情形下,系统对降水预报存在明显系统性偏大,但对粤西暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报偏差最大。      

一次特大暴雨过程高分辨率集合预报试验的检验和评估

针对2018年4月22日发生在湖北西部山地的一次特大暴雨过程,采用降尺度方案和显式对流参数化方案模式,开展了高分辨率对流许可尺度(3 km)的集合预报试验,并对全球集合预报(GEFS)和对流尺度集合预报(SSEF)的降水预报进行了对比评估,结果表明:(1)SSEF集合平均的雨量和落区预报均优于GEFS。(2)SSEF各成员的降水离散度分布更合理,因而具有更优的降水区间预报,其“离散度-误差关系”更优,能更好地给出预报误差的分布及其可能的大小。(3)SSEF的概率预报在所有空间尺度上均优于GEFS,且在短历时强降水上的优势更加明显。由此可见,针对此类山地暴雨过程,对流尺度集合预报相对于全球集合预报具有巨大的改进潜力。     

“16·7”华北极端强降水过程对流尺度集合模拟试验不确定性分析

基于4km水平分辨率的WRF-ARW中尺度模式,对2016年7月19日华北地区的极端暴雨过程进行了不同降水微物理过程的对流尺度集合模拟试验。结果表明:各个成员模拟降水的强度、时空分布与观测实况较为接近,但也具有明显的不确定性。通过邻域检验的ETS评分、相关系数和均方根误差等指标进行评估表明,采用Morrison方案和WSM6_P2方案的集合成员表现较好,对流尺度集合模式在降水强度和准确度较全球数值模式预报有一定提升。频率检验表明集合预报在50 mm以下量级的预报存在过量预报的倾向,而100 mm以上的强降水预报相对偏弱。不同降水物理过程的集合成员在高空急流和地面气旋等关键天气尺度系统的发展过程中表现出明显的不确定性;通过降水量与整层可降水含量,低层相对涡度和垂直运动等诊断量的联合分析表明,集合成员可分为强降水集合和弱降水集合两类,其中强降水集合拥有较强的对流性回波、较明显的对流性下沉以及较强的地面冷池,强的潜热反馈也导致对流层中层出现相对较大的正位涡异常,并进一步影响天气系统发展。弱降水集合成员降水以暖云降水为主,对流性上升和地面冷池相对较弱,但较为接近本次以稳定性暖云降水为主的天气过程。检验模拟雷达回波表明双参量降水物理方案在反映层云回波亮带和层云与对流核的分离特征上更为清晰合理。利用WSM6物理方案参数设置的敏感性试验表明,不同参数组合设置的预报成员分别表达了强对流风暴和暖云强降水两种性质的强降雨过程,对于一次特定天气过程中的对流系统发展能够预计到更多的不确定性,展现了对流尺度集合预报的优越性。     

欧洲业务集合预报系统进展

由于大气初值与数值模式中物理过程存在不确定性等客观事实,集合预报无疑代表着数值天气预报未来前进与发展的方向,它标志着天气预报的预报范式转变,即用户不仅可以得到未来大气状态的单一现实,还可得到未来大气可能出现的一系列场景。文中扼要地梳理了欧洲全球业务集合预报与有限区域模式高分辨业务集合预报的研究动态与技术发展、基本问题及其未来最新发展方向,包括:1)欧洲中期天气预报中心的业务集合预报系统发展沿革及概况;2)欧洲国家主要业务高分辨率集合预报系统概况;3)当前业务集合预报存在的问题、挑战及未来前进的方向。文中除了关注欧洲中期天气预报中心的集合预报应用,还梳理了目前欧洲高分辨业务集合预报取得的成就,以引起有关研究人员的注意。总之,借鉴欧洲业务集合预报的发展思路,不仅有助于集合预报理论创新,还对发展集合预报业务有重要指导意义。     

对流尺度集合预报与模式不确定性研究进展

本文回顾了国内外近10年来对流尺度集合预报系统以及有关模式不确定性研究的成果。对流尺度集合预报在提高局地强天气预报预警能力方面,因其可以提供丰富的概率预报信息而具有显著优势,相关研究和应用受到国内外学者和数值预报业务机构的重视。相对于全球集合预报,对流尺度集合预报中有关模式不确定性的研究缺乏系统性和理论基础,成为目前研究的热点和难点。目前常用的模式扰动方法有多模式、多物理过程、多物理参数、随机物理等。这些方法在强对流事件、热带气旋强度路径等预报中得到了广泛应用,但在提高对流尺度集合离散度方面作用仍有限,主要原因在于其并没有针对性描述影响对流系统发生发展的关键物理过程的不确定性,仍然属于全球集合预报中天气尺度范畴。在回顾相关研究的同时,也提出了值得探索和研究的方向。     

对流尺度集合预报对川渝地区降水的预报性能分析

为深入认识对流尺度集合预报对川渝地区降水的预报性能,利用2020—2021年暖季（5—9月）川渝地区7 213个自动气象站逐日降水观测数据,综合评估对流尺度集合预报系统的控制预报（Control Forecast, CNTL）、集合平均（Ensemble Mean, MEAN）和概率匹配平均（Probability-matched Ensemble Mean, PM）对川渝地区降水的预报能力,并对比不同起报时次（08:00和20:00,北京时,下同）的预报差异。结果表明：（1）PM和MEAN的预报性能相对CNTL有所提高,MEAN对中雨和大雨量级降水预报具有指示意义,PM对大量级降水具有明显的预报优势。（2）模式预报的降水频率在小雨量级相比观测呈区域一致的正偏差,中雨及以上量级降水的预报正偏差集中在大巴山、华蓥山、武陵山脉等高海拔山区,预报负偏差主要位于四川盆地和丘陵区域,MEAN对小雨和中雨（大雨和暴雨）的预报正（负）偏差最明显。（3）08:00起报的36 h时效临界成功指数（Critical Success Index, CSI）和命中率（Probability of Detect...     

基于对流尺度集合预报方法对一次暴雨过程预报的分析

为了更加直观和深入地理解对流尺度集合预报中的降水集合预报产品,以便进一步向预报员推广应用,本文开展了基于对流尺度集合预报方法对2021年8月28—29日的一次暴雨过程的预报性能分析,对集合预报的暴雨和大暴雨量级降水预报技巧进行了综合分析。结果表明：(1)不同集合成员降水预报结果的差异随着降水量级的增大越发明显,预报最优和最差的成员的TS评分相差0.3以上。(2)概率匹配平均预报对于暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧优于控制预报,也优于集合平均。集合平均由于集合成员预报的平滑作用导致其对极端降水不敏感,因此,简单的集合平均不适合于大暴雨以上量级的极端降水预报。(3)从最小值预报到最大值预报,随着集合百分位的增大,命中率、空报率和频率偏差均逐渐增大,70%或者80%集合百分位预报的预报技巧最优,且优于集合平均和概率匹配平均预报。(4)对于重庆东北部偏西地区出现的大暴雨量级降水,较长预报时效集合概率预报均预报出了一定的降水概率,最长提前60 h,相应的最优的集合成员的降水预报与实况也较为接近。     

基于时空不确定性的对流尺度集合预报效果评估检验

针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:（1）邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。（2）对于此类飑线过程的对流尺度天气系统而言,邻域半径为15—45 km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优,其中15—30 km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更强。（3）对流尺度降水预报考虑时间尺度与降水强度存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时,时间尺度与空间尺度对于降水预报效果的影响是相互关联的。（4）改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时、空不确定性,实现了对流尺度降水在时、空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时、空尺度相匹配的概率预报结果。      

基于对流尺度集合预报的飑线结构特征模拟与改善

对流尺度集合预报是研究飑线等强对流天气的新方向。当前对飑线系统结构的研究主要采用卫星和雷达资料结合高分辨率确定性预报的方法,而本文从集合预报技术的角度分析飑线结构特征。针对2014年7月30日中国江淮地区的一次强飑线过程,利用WRF模式开展了对流尺度集合预报试验,采用概率匹配平均法对集合预报结果进行综合处理,重点考察集合预报对飑线结构特征的模拟能力。结果表明:对流尺度集合预报能够模拟出飑线系统的基本结构特征。集合平均和概率匹配平均法相比控制预报而言,对飑线回波、热力场、动力场和微物理量场结构有明显的改善作用。同时模拟出了飑线系统近地面冷池和环境垂直风切变的相互作用,与RKW理论相一致。概率匹配平均法在回波强度上较集合平均更接近实况,应用于对流尺度集合预报研究极端天气事件具有指示意义。     

基于BGM的对流尺度集合预报试验及其检验北大核心CSCD

基于增长模繁殖法,考虑对流尺度高度非线性特征和精细化预报要求,对一次强飑线天气过程进行了集合预报试验,引入概率匹配平均法对集合预报结果进行对比分析,并通过偏差和公平技巧评分对降水进行了预报效果检验。试验结果表明,BGM法应用到对流尺度集合预报中能够生成代表大气不确定性的快速增长扰动。集合预报结果相比控制预报更加准确,传统集合平均对较小降水强度的预报更加准确,概率匹配平均法对大量级降水的预报能力明显占优。降水评分检验表明,集合平均对小量级降水的预报技巧最高,概率匹配平均法对极端降水事件的预报技巧有明显优势。对流尺度集合预报能够提高降水预报技巧,并对高影响对流天气事件的预报有指导意义。     

基于集合预报的持续性强降水可预报性评估方法研究

利用集合预报成员初值误差在大气相空间中增长方向不同的特点,结合模式检验方法,构建持续性强降水可预报性评估指数(Index of Composite Predictability,ICP),为持续性强降水可预报性及数值预报误差增长机理研究提供科学方法。ICP综合评估指数包括三个数学模型:集合预报成员单一评估指数定义、集合预报成员综合评估指数定义和集合预报成员预报能力定义。利用中国国家气象中心T213全球集合预报资料,选取江淮流域2010年6月17—25日和2011年6月4—12日2次持续性强降水过程,进行ICP综合评估指数应用试验,其中,单一评估指数选取中雨公平成功指数ETS、500 hPa高度场均方根误差分别代表模式降水预报能力和环流形势预报能力。结果显示:可预报性评估指数ICP可有效挑选出预报最好和最差的集合预报成员,两者对持续性强降水过程的大尺度环流系统、中尺度影响系统、降水过程预报差异显著,预报最好成员对影响持续性强降水的大尺度环流形势(阻塞高压、西太平洋副热带高压和东亚大槽)的位置和强度及演变过程、低层中尺度影响系统(如切变线和西南低涡)发生发展过程预报,以及降水发生时间和落区预报与实况更接近,预报更成功,持续性强降水可预报性综合评估指数ICP合理可靠。     

不同随机物理扰动方案在一次暴雨集合预报中的对比研究

针对2018年4月22日发生在湖北西部山地的一次特大暴雨过程,采用降尺度方案和显式对流参数化方案模式,开展了高分辨率对流许可尺度(3 km)的集合预报试验,并对全球集合预报(GEFS)和对流尺度集合预报(SSEF)的降水预报进行了对比评估,结果表明：(1)SSEF集合平均的雨量和落区预报均优于GEFS。(2)SSEF各成员的降水离散度分布更合理,因而具有更优的降水区间预报,其“离散度-误差关系”更优,能更好地给出预报误差的分布及其可能的大小。(3)SSEF的概率预报在所有空间尺度上均优于GEFS,且在短历时强降水上的优势更加明显。由此可见,针对此类山地暴雨过程,对流尺度集合预报相对于全球集合预报具有巨大的改进潜力。