一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法Ⅱ: 暴雨检验评分模型及评估试验

参考TS（Threat Score）评分,针对降水预报及服务需求提出了一种改进的检验指标—双向TS评分（Double-sided Threat Score,DTS）。TS评分只关注事件发生的预报技巧,而DTS则同等关注事件的发生与不发生。理论分析和实例结果表明,DTS评分能合理地引导预报员或客观预报做出BIAS更接近1的预报。对2007—2018年逐年降水预报和2019年逐日降水预报检验表明,DTS评分随等级升高而降低,且各等级评分大都高于0.5,评分结果更容易让公众理解。另外,DTS评分描述的预报技巧增长趋势和波动规律与TS评分一致,便于同历史评分对比。

     

一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法Ⅰ:中国暴雨可预报性综合指数

针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在的双重惩罚导致评分过低,没有考虑到中国暴雨可预报性时、空分布不均,不便于对比分析不同区域暴雨预报能力差异等问题,为了发展基于可预报性的新型暴雨预报评分方法,在综合分析影响预报员暴雨预报信心的主要因素（暴雨气候统计特征、天气影响系统运动尺度特征及数值模式预报能力等）基础上,利用2008—2016年4—10月中国国家气象信息中心5 km×5 km分辨率的多源降水融合格点分析资料、站点降水观测资料和中国国家级业务区域模式降水预报资料以及扩展空间暴雨样本统计方法,构建了一种新型的中国暴雨可预报性综合指数（Synthetic Predictability Index of Heavy Rainfall,以下简称SPI）数学模型,以定量描述中国各区域的暴雨可预报性特征。SPI数学模型由暴雨气候频率、暴雨面积比率和模式暴雨预报成功指数（Threat Score,TS）3个分量组成,计算了2008—2016年4—10月SPI的3个分量及其时、空变化特征。分析结果显示:暴雨面积比率对SPI的时间和空间变化影响最大,两者偏相关系数大于0.9;其次是暴雨气候频率的影响,两者偏相关系数值为0.8左右;第三是模式暴雨预报TS评分的影响,两者的偏相关系数为0.7左右。分析还发现,SPI大值区随季节而变化,空间分布不均匀:4—5月,可预报性大值区主要分布在华南地区;6—7月,主要分布在江淮流域;7月中旬至8月,大值中心从江淮北部移到华北和东北地区;9月,副热带高压南撤,大值中心也相应南撤。      

一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法(Ⅱ):暴雨检验评分模型及评估试验

利用2015-2017年6-8月ECMWF高分辨率模式（ECMWF-Hi）的加工产品,结合我国2 400多个国家级气象站逐小时降水观测资料,对ECMWF-Hi产品24 h降水预报的准确度、集中度和相关性进行了评估,并与ECMWF集合预报模式（ECMWF-EPS）24 h降水预报产品进行比较。为更好地描述预报的集中度,避免单纯用标准差比或平均值比刻画预报集中度的缺陷,建立一个综合标准差和平均值的R指数,用之定量描述模式预报的集中度。结果表明：（1）ECMWF-Hi在均方根误差的检验方面并未表现出优势;而分辨率较低的ECMWF-EPS集合平均预报误差最小。（2）ECMWF-Hi对研究区域降水预报的集中度的整体描述较为准确,离散度与观测较为相似,预报期望也与观测降水的期望最接近,ECMWF-Hi比ECMWF-EPS的集合控制预报与集合平均对观测降水集中度的刻画较为准确。（3）研究区域内各站点R指数分布表明,ECMWF-Hi与ECMWF-EPS控制预报、平均预报相比,对平均值预报不足的站点较多,且这些站点的预报集中度普遍大于观测,ECMWF-Hi的降水预报更接近观测降水。（4）评估应用结果表明,R指数不仅能定性评估模式的集中度,也可定量描述集中度大小。

     

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。     

用SMAT建立台风暴雨预报模型的试验研究

台风暴雨的灾害性天气预报是科研与业务都特别关注的问题,因此其预报技术方法的研究显得尤为必要.采用综合多级相似预报技术(简记为SMAT),对"浙东南沿海"区域台风过程所引发的暴雨天气进行研究.该技术利用数值模拟结果对样本间的相似程度进行描述,同时将描述样本相似程度的物理量由单因子拓展为因子组合.通过对13年间历史资料的试验,得出了台风暴雨预报模型(SMAT-Ty-phoon).详细介绍了该模型的试验过程和试验结果,给出了重要试验数据参数.台风暴雨的相似试验结果显示,建模时的CSI(forecast successful index)高于0.7,且漏报率为0.在试报阶段,CSI也能保持在0.45以上.此外,台风暴雨预报模型的准确率(0.72)和漏报率(0.26)与业界同行相比,也具有一定优势.在引进数值产品和多因子求相似技术后,试验结果证明SMAT具有较强的平均预报能力,说明了所得到的台风暴雨预报模型是有优势的.最后,通过对试验的分析,得出了对当地台风暴雨发生可能起重要作用的一些物理量,对于这些指标,预报员在业务预报中应给予足够考虑;同时也给出了在做类似相似试验中关键区和相似因子选取时的一些建议.     

基于Local-BGM法的冷涡暴雨集合预报试验及评估检验北大核心

基于传统增长模繁殖法(Breeding Growing Mode,BGM)和局地增长模繁殖法(Local Breeding Growing Mode,Local-BGM)生成初始扰动成员,对一次冷涡暴雨过程进行集合预报试验,从多方面比较两种方案的预报效果,并且在邻域概率法(Neighborhood Probability,NP)中引入时间邻域,评估概率预报结果。结果表明,引入局地化思想的Local-BGM方案能够生成比传统BGM方案更合理的初始扰动,具有很明显的局地特征。对于扰动变量的预报,Local-BGM方案在均方根误差和离散度等方面均表现更好,同时能够提高各量级降水的预报技巧。邻域集合概率法能够综合各个集合成员预报的降水信息得到优于集合平均的概率预报,分数技巧评分更高。并且在考虑时间不确定性后,无论是控制预报、集合平均还是邻域集合概率法,分数技巧评分均有很大改善,并且降水阈值越大改善效果越明显,能够为极端强降水天气提供较为客观的概率预报信息。     

2019年陕西汛期暴雨预报检验评估

基于陕西省气象台(下简称省台)主观订正预报产品、ECMWF细网格预报产品和模式动态交叉取优要素预报方法(DCOEF)预报产品,对2019年4-10月陕西省暴雨天气过程进行检验评估。结果表明,省台主观订正预报产品对晴雨、小雨、暴雨、一般性降水、暴雨以上降水均有较好的预报效果,ECMWF细网格预报对中雨、大雨预报较好,评分较高;三种产品对区域性暴雨的预报能力均强于对局地性暴雨的预报能力,省台主观订正预报产品和DCOEF预报产品评分优于ECMWF细网格预报产品。     

长江上游暴雨短期集合预报系统试验与检验

基于PSU/NCAR的高分辨率MM5模式,采用多物理方案构建长江上游中尺度集合预报系统,于2004年8月16日—9月30日进行了预报试验。降水集合预报检验表明,在25mm以上级别的降水预报中,集合预报能改进单一模式的预报能力。对“9·3”暴雨过程的检验表明,降水集合预报平均对暴雨过程的开始、持续、结束时间均有预报指示意义,特别是大于50mm的降水概率分布区域和值的大小对预报大降水的范围有指导作用。     

基于概率分析的暴雨事件快速评估模型

通过对区域性暴雨事件历史资料的统计分析,利用平均降水量、降水强度和覆盖范围3个指标,建立了基于距离函数的暴雨事件快速评估模型。在建模过程中,对每个指标进行了正态化转化和正态性检验,并利用正态分布概率密度函数确立了各指标数年一遇的等级标准。采用定义域平移的办法,对模型中各指标的权重系数进行了调整。另外,应用此模型对2005年汛期3次区域性暴雨灾害进行了评估应用,结果表明,决策服务效果较好。     

插值预报的一种新方法及其在降水预报中的应用

本文针对经典插值预报方法存在的不足,遵循插值预报的基本原理,提出了插值预报的一种新方法,此方法的实质是考虑了预报系统中不同预报因子对系统的最后演变结果的不同作用,将此方法应用于云南１８个测站五月雨量的预报中,结果表明,此方法无论在历史预报方面还是在外推预报方面均具有良好的稳定性和预报精度。     

地方暴雨增强数值预报模式对江苏地区降水预报能力的检验及分析

在１９９４年６月中旬－７月中旬期间，江苏省气象台利用地方暴雨增强数值预报模式和实时资料进行了２４ｈ和４８ｈ降水预报业务试验，并对降水预报产品进行了分析和检验，给出了降水预报和实际降水量的对比结果，同时还给出了它们的客观评价值。     

1991 年江淮暴雨的定量预报检验

利用Threat Score方法，对1991年6月12—15日，6月29日—7月12日江淮持续暴雨的定量预报进行了检验。结果表明，对于大雨和暴雨预报，目前主观预报优于客观预报。数值预报在降雨定量预报的某些方面有了一定突破。     

贵州省区域性暴雨事件快速评估模型研究

通过对贵州省近20a530个区域性暴雨事件历史资料的统计分析,利用平均降水量、降水强度和覆盖范围3个指标,建立了基于距离函数的暴雨事件快速评估模型。对实例分析表明,通过计算综合评估指数,对暴雨事件本身程度能够进行评估定位,结果比较客观,方法简单可行,便于推广,可以满足快速、及时评估等气象服务的需求。     

华南暖区暴雨预报失误及可预报性探讨

由于暖区暴雨产生的环境条件复杂和触发机制难以捕捉,数值模式对其预报能力弱,给预报带来困难,经常导致预报失误,是短期预报中的难点。2016年4月19—20日广西出现了一场暖区暴雨天气过程,预报员及数值模式预报出现较大失误。利用业务预报中的数值预报产品、地面中尺度自动气象站观测、常规地面及高空观测、新一代天气雷达及FY-2G卫星探测等资料对此次暖区暴雨预报失误进行剖析。结果表明:中低空急流增强及西南暖低压发展,为越南北部至广西中南部提供了高温、高湿、高能的环境条件,地形性辐合及涡旋触发了对流的发生,中尺度辐合线有效组织了对流的发展,雷达回波具有质心低、降雨效率高等暖云降雨的特征。预报员和数值模式短期时效内对暖区暴雨缺乏预报能力,未能准确把握可触发对流的机制,是预报失败的原因。预报员通过分析上游地区对流云团、地面中尺度辐合线演变及地形作用等触发条件,可以在短时临近时效内对暖区暴雨部分做出定性预报,发布预警信息,弥补短期预报的不足。因此,加强对暖区暴雨形成机理的认识,在预报中做好精细分析,是提高暖区暴雨预报能力的有效途径之一。     

地方模式对96.7暴雨预报水平的检验

该文分析了１９９６年７月２５—２８日暴雨特点和兰州中心气象台数值预报模式的预报能力。结果表明，该模式对区域性暴雨落区预报基本正确，降水中心吻合，但量级相差较大     

基于4种高分辨率模式的辽宁省雷达回波预报邻域检验结果对比

选取2017—2018年6—9月辽宁省不同降水性质,具有2种不同特征的20次天气过程个例,应用模糊检验邻域法中的分数技巧评分(Fraction Skill Score, FSS),评估华东模式、华北模式、GRAPES＿3km模式和睿图东北模式对辽宁省中小尺度系统的预报能力。结果表明：区域性降水过程和局地性降水过程雷达回波强度越小,邻域半径越大,高分辨率模式预报技巧越高。当雷达回波大于30 dBz时,各高分辨率模式对局地性降水的雷达回波预报FSS评分均较高。当邻域半径为3 km时,区域性降水过程中,华北模式预报技巧在各级别雷达回波预报中均高于其他模式,最大FSS差值为0.031。局地性降水过程中,华东模式预报效果较好,最大FSS评分为0.127,表明华东模式预报中小尺度对流系统能力更强。局地性降水过程,睿图东北模式在08—23时预报时次中,“中间”时次的预报效果优于“两头”时次的预报,两个时次最大FSS差值为0.121。     

基于数值预报产品的三明市汛期暴雨统计-动力预报模型

三明市是福建省暴雨的频发区,数值模型通过多年的发展证实其对于提高暴雨等灾害性天气预报准确率起到了积极的作用.对2004-2008年5-6月逐日实况物理量与日雨量进行分析,分析表明:垂直速度场、水汽通量场、相对湿度场等13个物理量与三明汛期暴雨关系较好,通过对各种因子进行逐步回归分析,利用完全预报法建立三明市各县(市)的...     

基于天气学分型的2022年广东省暴雨预报检验

基于天气学分型,对全球模式ECMWF和CMA-GFS,区域模式CMA-GD和CMA-TRAMS 2022年广东省暴雨降水预报进行了检验,综合对比分析各家模式预报性能和偏差特征,结果表明:(1)2022年台风暴雨可预报性最高、锋面暴雨预报难度最大,预报员对模式台风和暖区暴雨“补漏”明显提高了主观TS评分。(2)CMA-TRAMS对台风暴雨预报表现最优,能有效提示广东省是否出现台风边缘影响的暴雨。(3)锋面暴雨TS评分普遍偏低,大范围漏报多为模式形势预报存在偏差,主观较难实现有效订正。(4)CMA-TRAMS和ECMWF对暖区暴雨预报较优,其中ECMWF对暖区形势预报更准确,CMA-TRAMS对降水强度和南部沿海暴雨预报更接近实况。     

一次梅雨暴雨预报中的误差演变及可预报性分析

针对2003年7月3—4日淮河流域梅雨暴雨过程,利用AREM模式,在分析暴雨预报对不同来源的初始资料和不同要素初始误差的敏感性的基础上,重点研究了降水过程中误差的演变特征和发展机理。分析结果表明,初始小振幅误差增长最快,而伴随着降水的发生和发展,误差演变特征表现为由局地增长发展为全局传播的过程,且误差最优增长总是出现于雨区,这意味着雨带是误差增长的敏感区域。雨区内存在的初始误差对降水预报误差具有重要贡献,初始湿度条件不仅影响误差的传播特征,还使雨带上中小尺度误差迅速增长并造成更大尺度的误差。基于误差能量公式的计算结果表明,误差增长的能量来源主要由凝结加热提供,因此,从能量角度而言,误差增长和降水增大是同"源"的,从而使暴雨可预报性受到固有的限制。     

“23·7”华北特大暴雨数值预报检验评估

针对“23·7”华北特大暴雨过程,采用天气学检验及TS(thrcat scorc)评分和MODE(mcthod for objcct-bascd diagnostic cvaluation)方法对中国气象局高分辨率全球同化预报系统(CMA-GFS)、较低分辨率全球集合预报系统(CMA-EPS)、欧洲中期数值预报中心集合预报系统(EC-EPS)和业务预报模式(EC-HR)、美国环境预报中心全球预报系统(NCEP-GFS)等全球模式和中国气象局区域台风数值预报系统(CMA-TYM)、中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)和区域数值预报系统(CMA-BJ)等进行中短期预报效果检验评估。结果表明:EC-EPS提前14 d预报京津冀一带有过程累积降水量超过100 mm强降水的发生概率,CMA-EPS可提前12 d报出,但预报欠稳定且落区偏东偏南。EC-HR对100 mm以上过程累积降水量及2 d以上暴雨日的位置预报提前时效均达8 d左右,CMA-GFS的过程累积降水量预报显著偏小、强降水落区明显偏东,可用预报时效短;NCEP-GFS预报性能介于二者之间。各模式均可提前36 h预报强降水落区和...