基于复卡尔曼滤波技术的华东区域风的多模式集成预报研究

基于欧洲中期天气预报中心的业务预报系统(EC)、美国国家环境预报中心的全球预报系统(GFS)、我国的中尺度数值业务预报系统(CMA-MESO)和全球预报系统(CMA-GFS)这4个预报系统的华东及周边地区(20°～40°N、110°～130°E)2020年1—4月逐日地面和高空风的0～72 h预报资料,利用复卡尔曼滤波...     

英国气象局数值预报模式简介

一、引言经过五十年代和六十年代初期的研究,1965年英国气象局的数值天气预报正式投入业务。1972年前在KDF 9计算机上计算三层准地转模式;1972年后在IBM 360/195计算机上计算十层气压坐标的原始方程模式。这个模式同时在两个范围做预报,即水平格距为300公里,15°N以北的半球预报模式和包括英伦三岛在内的水平格距为100公里的局地细网格模式。这     

珠江三角洲降水数值预报的初步试验

以广州区域气象中心的实时资料库和大气所的细网格降水数值预报模式为基础,在VAX6220机上建立了珠江三角洲中尺度准业务降水数值预报系统,并从1990年5月20日至6月10日进行了连续22天的试验,对结果的分析表明,系统能稳定及时地提供12小时和24小时的预报产品,对短期降水预报具有一定参考价值。      

浙江省气象科学研究所1994年台风业务预报与试验情况综述

1 1994年的新任务 1994年浙江省气象科研所面临台风业务预报与试验的新任务,在台风季节(6月15日—10月15日),除了与往年一样要进行台风路径客观预报,定时向上海区域中心发报,参加全国气象广播外,今年还必须进行国家“八五”攻关项目85—906的三个子专题科研成果及省科研攻关项目924024南片台风子专题科研成果的预报试验,试验时间长,投入预报模式多,任务十分艰巨。     

一个载水预报模式的业务预报应用试验

该文在国家气象中心现行有限区域业务预报模式（LAM）的基础上,把模式的水平分辨率由1°×1°提高到0.5°×0.5°经纬度网格,垂直层次由15层变为20层。在原有物理过程中引入显式降水方案,并使用HLAFS业务系统的实时资料对1997年8月的一次登陆台风造成的强降水过程进行了个例预报试验,取得了较为合理的预报效果。     

浙江沿海风力MOS预报

本文介绍浙江沿海渔场(舟山渔场,大陈渔场)海面短期风力分级 MOS 预报方法(简称通用型)和舟山渔场冬季(11月～2月)0—48~h 偏北大风分级 MOS 预报方法(简称北大风型)。该方法通过1987年4月以来一年的业务应用,预报正确率已超过1984、1985年的平均成绩。一、资料来源1.1983～1985年逐日日本数值预告产品网格点资料:FSFE02、03,FUFE502、503,FXFE782、783为5×5经纬度[20—40°N,100—130°E],与2.5×2.5经纬度[25—35°N,     

基于ECMWF细网格模式产品的湿螺旋度在四川盆地强降水预报的应用试验

利用欧洲中期数值预报中心(ECMWF)高分辨率预报场(0.25°×0.25°)资料以及四川省加密自动站降水量资料对2011年汛期7—9月和2012年5—7月共计20例强降水个例进行湿螺旋度指标的统计分析,分别归纳总结出6和24 h内强降水发生发展及落区分布的判据指标。利用这些判据指标对2012年8月30日至9月1日及9月8日发生在四川盆地的两例强降水过程及2013年汛期6—8月暴雨个例进行检验并在汛期投入了业务预报工作。检验结果表明:低层700或850 hPa湿螺旋度正值区的分布对强降水落区分布指示较好;当强降水发生时,24 h时效预报的24~48 h 3 h间隔预报场湿螺旋度数量值超过了指标值并持续了2个时次以上,达到了强降水发生的要求;零场预报的0~24 h及12 h时效预报的12~36 h间隔3 h预报场任一时刻湿螺旋度数量值达到了6 h指标判据值,对其后6 h的暴雨落区有较好的指示作用,可作为短时临近预报的业务参考;湿螺旋度订正预报暴雨发生的TS评分远高于ECMWF模式,预报效果好。     

广西水稻产量气象预报模式和业务系统

我区从1981—1985年开展水稻产量气象预报模式的研究,经过五年的工作,得出了早、晚稻农业气象产量预报长、中、短期相配套的预报模式,经1984—1986年的业务化试验建立了预报业务系统。1987年根据国家气象局的要求,正式开展不同时效的早、晚稻农业气象产量预报业务。从四年预报结果来看,长期趋势预报基本正确,中、短期预报的精度也比较高。早稻中期预报与实产的误差为3.0—5.3％,短期预报误差为1.7—6.0％;晚稻中、短期预报除1984年预报误差大于5％以外(但大减产的趋势预报是对的),其余年份中期预报误差为0.9—3.4％,短期预报误差为1.3—3.4％。由于预报比较准确,取得比较好的社会经济效益。     

WRF-EnKF系统对中国南方一次暴雨过程确定性预报的试验

文章利用美国宾州州立大学的WRF EnKF(Ensemble Kalman Filter)实时预报系统(Real time Penn State WRF EnKF System),针对2013年5月15—16日发生在中国南方的暴雨过程进行了数值预报试验,以初步检验该系统对我国南方降水确定性预报的效果。数值试验采用2013年5月14日08时（北京时）起报的6 h间隔的1°×1° NCEP GFS (globle forecast system) 60 h预报数据（预报到5月16日20时）作为初始条件和边界条件。其中,控制试验不同化任何观测资料,同化试验通过集合卡尔曼滤波方法同化常规探空资料,分别进行确定性预报。结果表明：利用WRF EnKF系统同化常规探空资料,显著改善了数值预报的初始场,减小了各物理量的预报偏差和预报均方根误差,进而提高了此次暴雨过程的降水落区和强度的预报准确率。     

浙江中西部大雾天气的气候特征及潜势预报方法

利用2010—2017年逐日雾观测数据、地面常规气象资料、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料和ECMWF细网格模式预报资料,采用统计法分析了浙江省中西部地区(27°N—30.0°N,118°E—121°E)雾日的时空分布特征,再通过相关性检验精选出物理因子,用逐步回归法建立雾的潜势预报模型。结果表明:(1)雾出现频率最高的区域是山区,时段是11月至次年4月、夜间至次日10:00;(2)通过精选的预报因子和提取的消空指标,确定的浙江省中西部地区冬半年雾日预报的多元回归方程,与实况拟合率为80.8%,回报检验的正确率、空报率、漏报率和TS评分分别为86.4%、39.0%、32.0%和0.47;(3)基于ECMWF细网格模式预报产品,每天可自动生成逐3 h雾预报产品并投入业务应用。     

我国降水振荡周期特征的初步分析

本文采用詹金斯的谱分析方法,计算了我国160个代表站月降水量资料的自谱值,揭示出我国近30年来降水振荡主要周期及其分布特征.结果表明:我国西部地区(110°E以西),主要周期相对地集中在31.4—39.0个月之间,表现出以准三年振动为主;而我国东部地区(110°E以东),主要周期集中在21.2一29.2个月之间,表现出以准两年振动为主.特别是通过对青藏高原以东地区降水振荡主周期及其分布特征的分析,为我国雨带类型的区域划分范围提供了比较充分的依据,并为长期预报提供重要的气候背景.     

综合使用数值预报产品作春季3—6天降水预报

近几年来,由于数值预报的发展和台站配备传真机,为我们制作逐日中期预报创造了良好条件。但JMH台仅在每周一、四播发,不能满足每天发布中期晴雨预报的需要。而ECMWF的中期数值资料可利用来每天发布中期预报。为充分使用各种数值预报资料,我们根据克莱茵的±24小时预报图可通用的观点(经初步检验,在一定区域内是可行的),将JMH台播送的FUFE_(503)、FXFE_(783)、FSFE_(03)等后延12—24小时与ECMWF的中期数值资料搭配使用,并从1983年3—4月的ECMWF500毫巴72、96、120小时预报图(以下简称07、09、12图)上选取20—50°N、70——140°E范围内5°×5°经纬度共105个网格点的高度与24小时变高场。3个时次分别取得57、59、56张数值预告图。用MDR-Z80微机对高度场逐一进行了t检     

饶平低温气候特征及预报系统建立

利用饶平气象站1956—2012年的气象观测资料以及国家气候中心提供的大气环流指数资料,分析饶平县低温气候特征,并分为低温寒冷型和低温阴雨型建立低温预报系统,结果发现:饶平县历年≤5℃低温日年平均日数4.0 d,主要出现在12月—次年2月,1月占48%,57年气候变化呈下降趋势,倾向为-0.089 d/年。饶平县历年低温阴雨年平均日数为5.9 d,近57年出现轻度低温阴雨年和重度低温阴雨年各占4成左右,中度低温阴雨年占2成,57年下降趋势不显著。对两种低温类型进行Mann-Kendall检验发现低温寒冷型突变点为1976年,下降倾向趋于明显为1987年开始;低温阴雨型突变点为1970年,下降倾向趋于明显为1999年开始。应用Morlet小波分析发现低温寒冷型存在5~7 a、10~12 a、准20 a周期;低温阴雨型存在5~6 a,10~12 a、准14 a、准20 a周期。使用主成份回归分析方法建立两种低温天气预报方程,低温寒冷型预报日最低气温预报拟合方程预测试验绝对残差平均为0.8℃;低温阴雨型预报低温阴雨年日数预报拟合方程预测试验绝对残差平均为2.1 d。基于Visual Basic语言开发饶平县低温天气预报系统,低温寒冷型预报次日最低温度并与寒冷预警信号关联,低温阴雨型预报次年低温阴雨日数并与低温阴雨年景强度关联,目前该系统已投入使用且效果良好。     

基于高分辨率资料的湿螺旋度指标及其对成都强降水的预报应用

为了更好的提高成都地区(30.1°N-31.5°N,103°E-104.9°E)强降水的预报准确率,利用国家气象中心(T639)高分辨预报场(0.28°×0.28°)资料以及加密自动站降水量资料对成都地区2011-2012年汛期(7-9月)共计15例强降水个例进行湿螺旋度指标的统计分析,分别归纳总结出3 h、24 h内强降水发生、发展及落区分布的判据。利用这些判据对2013年6月20日以及7月8日发生在成都地区的两例强降水过程进行检验,同时根据这些判据对成都2013年6-8月强降水过程进行检验评分并投入业务试应用。结果表明,低层湿螺旋度对成都区域性暴雨的预报准确率较高。700 h Pa和850h Pa湿螺旋度正值区的分布对强降水落区分布有较好的预报效果,强降水出现在700 h Pa湿螺旋度正、负值等值线密集区(靠近正值一侧),以及850 h Pa正值区;当700 h Pa连续5~8个3 h维持在20×10-11~80×10-11Pa·s-3湿螺旋度时,出现区域性暴雨天气;当700 h Pa连续5~8个3 h维持在20×10-11~140×10-11Pa·s-3湿螺旋度时,出现区域性大暴雨天气;当不同层次上出现300×10-11~500×10-11Pa·s-3时,可能出现局地强对流天气,如大风、短时强降水等。     

基于机器学习的格点气温预报订正方法

使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0～72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。     

基于条件非线性最优扰动的目标观测中瞄准区 不同引导性变量的影响试验研究

基于GRAPES区域业务预报模式,采用一种快速算法计算出来的条件非线性最优扰动对实际台风个例麦莎(No.0509)开展了目标观测研究,应用数值模式,进行一系列的敏感性试验,讨论了与目标观测设计相关的一些问题,包括确定瞄准区时使用不同的引导性变量对目标观测效果的影响、及瞄准区范围变化对预报效果的影响。文中分别以提高麦莎在检验区(20.125°—35.3125°N,116.8125°—129.75°E)内的24 h海平面气压预报和24 h累积降水量预报为目的,基于条件非线性最优扰动使用了3种不同的引导性变量寻找敏感区(又称瞄准区),对这些敏感区的分布特点和有效性进行了比较和讨论。试验结果表明,在使用的3种引导性变量中,用不同的引导性变量识别的敏感区是有差别的,总体上说,文中使用的3种引导性变量识别的瞄准区对提高预报都是有效的,特别是第2和第3种的效果更好些,且两者识别的瞄准区常显示出类似的特点。文中进一步针对检验区内24 h累积降水量预报误差问题,将前面确定的瞄准区范围扩大相同的幅度,讨论瞄准区范围变化对改进预报的影响。试验结果表明,增加瞄准格点数,有可能使预报效果得到改善,但是试验结果同时也暗示了单纯靠扩大瞄准...     

地形重力波拖曳参数化方案在华南中尺度模式（GRAPES）中的应用试验

在华南中尺度模式GRAPES中发展KA95方案地形重力波拖曳参数化方案(GWDO),并对2012年的2月8—12日影响华南冷空气过程、8月23—24日发生在广东的局地性暴雨和5—8月共4个月的KA95方案预报试验进行检验。结果表明,KA95地形重力波拖曳参数化方案的引入,改善了GRAPES模式对冬、春季低层南风偏强和地面温度偏高的现象,一定程度上纠正了在模式积分过程中出现的南风偏差,改正了在业务预报中因南风偏强而导致温度偏差过大的现象;改善了模式对局地强降水强度和落区的预报,减小了大雨和暴雨的漏报率和预报偏差,提高了GRAPES模式对降水的预报效果。      

华东地区地面和高空风场的多模式集成精细化预报研究

基于欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)、中国国家气象中心业务运行的中尺度数值预报系统(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System Meso, GRAPES-Meso)、美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)的全球预报系统(Global Forecast System, GFS)、GRAPES全球预报系统(GRAPES-GFS)4个模式风场预报资料,利用双线性、反距离加权、三次样条、克里格等插值方法对华东及周边地区(110°～130°E,20°～40°N)2020年1—4月逐日地面和高空风0～72 h集合预报资料进行降尺度处理,得到满足机场及终端区气象保障的精细化风场预报。此外,还对精细化风场预报做多模式集成。结果表明,对于风场的精细化格点预报,反距离加权插值方法误差最小,为最优水平插值方法。基于扩展复卡尔曼滤波的多模式集成...     

欧洲中期天气预报中心向非成员国发送预报

欧洲中期预报中心(ECMWF),经过多年研究,于1979年8月1日开始业务预报试验。并于1980年7月31日开始向预报中心的成员国正式每天发布业务预报一次,使用12Z的资料,从2230Z开始计算,4个小时即可出图。     

TOPEX的8211和8212号台风强度变化对比分析

国际台风业务试验(简称TOPEX)经过1979、1980两年的准备和1981年的預试验,定于1982、1983年进行为期两年的正式试验。这是亚太地区有关台风业务试验的首次国际合作,将有利于加强和提高对西太平洋台风活动的监测和预报能力。 1982年第一次正式国际台风业务试验期为8月1日至10月15日,共对四个台风作了试验,这篇技术报告针对其中两个试验台风强度变化的显著差异作了初步分析,由北京试验分中心供稿。