一种基于多种资料融合技术的短时临近预报方法

介绍由奥地利国家气象局开发的基于多种资料融合技术的短时临近预报系统(INCA)的核心技术。INCA系统以数值预报输出场为第一猜值,利用气象卫星、天气雷达,地面自动观测站资料进行融合分析订正后形成分析场,结合线形外推技术和数值预报结果,对降水、温度、湿度、风、云等作出高时空分辨率的临近预报,其技术路线对今后我国发展短时临近预报技术具有很重要的指导作用。     

0～3小时短时定量降水预报算法研究

利用广东省3 km高度CAPPI雷达反射率因子拼图资料,对2012年6月22日一次降水个例进行0～3 h短时定量降水预报算法研究,以期通过改进算法来提高降水短时预报的准确率。在利用交叉相关算法获取回波移动矢量场后,使用五点平滑及卡尔曼滤波的方法对其进行处理,利用处理后的矢量场对雷达回波进行3 h外推,再进行0～3 h降水量预报。研究结果表明,经过滤波处理后可得到时空连续性更好的回波移动矢量场,滤波后回波外推预报效果明显改善,其临界成功指数（CSI）有所提高,空报率（FAR）显著降低,提高了降水预报准确率。      

三小时降水定量预报的雷达模式

根据雷达气象方程,推导得出了雷达回波立体资料预报短时降水的数学模式。然后对其主要因子进行了讨论;并在考虑数字化雷达回波立体资料实际情况的基础上,对模式进行了简化,最后通过格点应用,建立了有限区间短时面雨量预报模式。     

登陆台风短时定量降水预报方法初探

利用登陆台风的GMS-5 IR1 TBB资料及地面自动站逐时雨量资料,初步建立了适用于登陆台风的定量降水估计(QPE)方法,基于QPE结果,采用外推法,初步实现了对登陆台风未来0~3 h的短时定量降水预报(QPF)。应用于0104号登陆台风“尤特”和0414号登陆台风“云娜”两个例表明:对单站逐小时雨量定量预报而言,如果50%相对误差可以接受,01、、23、h的QPF准确率分别达20%~70%、30%~80%、30%~70%、20%~60%;对于单站过程雨量定量预报而言,如果50%相对误差可以接受,0、1、2、3 h的QPF准确率基本都达60%~80%;对未来0~3 h的面雨量也具有一定定量预报能力。0~3 h QPF结果对实际短时登陆台风降水业务预报工作具有一定的参考价值。     

GMS红外云图短时定量降水预报系统

本文详细地介绍了省气象局ＧＭＳ红外云图短时定水预报系统的工作原理以及操作过程。     

集合模式定量降水预报的统计后处理技术研究综述

集合数值模式预报已在定量降水预报业务中广泛应用,以获得预报不确定性、最可能预报结果以及极端天气预警。由于集合系统的数值模式不完善,且不能提供所有的不确定性信息,常表现出系统性偏差以及欠离散或过离散（如对于多模式集合）。为此,需要发展统计后处理技术,在尽量保持集合预报解析度的条件下,提高预报的技巧和可靠性。近年来,各种集合预报统计后处理技术得到快速发展。针对定量降水预报,依据技术方法的途径和成熟度将后处理研究归纳为3方面进行总结,包括:（1）不基于统计模型的非参数化后处理,包括集合定量降水预报偏差订正、多成员或模式信息集成以及基于空间分析的对流尺度模式后处理;（2）基于概率分布统计模型的参数化后处理,包括集合模式输出统计和贝叶斯模型平均两种方法框架;（3）考虑预报量的时间、空间和多变量间依赖关系或结构的处理方法,包括参数化和经验连接概率法。最后,讨论发展统计后处理技术需要关注的问题,包括考虑不同来源、不同尺度的多模式信息集成;提供高质量、高分辨率的降水分析资料;发展再预报技术扩充训练样本;基于不同的订正目的和应用场景来使用不同的后处理技术;发展面向海量预报数据、捕捉极端降水以及考虑预报量结构的新技术。      

长三角地区短时临近融合定量降水预报

通过雷达外推及高分辨率数值模式预报相互订正融合,建立了时效6 h的长三角地区短时临近融合定量降水预报产品。采用一种主流的融合方案,并在外推、模式订正和融合方案上进行改进,完成了基于长三角地区11部雷达反射率组网和数值预报资料的COTREC外推扩展,基于韦伯变换的数值预报强度修正和基于目标识别匹配的位相修正,基于回波尺度和预报时效的动态权重系数调整和基于实况降水的动态Z-R关系选择等技术开发。结果表明融合方法能够延长外推预报时效,订正数值模式预报的强度及位置误差,预报效果总体优于两者。     

定量降水预报技术进展

现有的降水预报后处理方法多倾向于对整个区域开展日降水量统一订正,忽视了降水偏差的区域差异,且无法满足精细化预报业务需求。在综合评估中国气象局区域中尺度天气数值预报系统CMA-MESO 3 km (China Meteorological Administration Mesoscale Model at 3 km resolution)在2020年山西汛期降水预报偏差的基础上,基于频率匹配方法,对小时降水预报开展分时段、分区域订正试验,并对订正结果进行了多角度检验分析。结果表明：(1)模式对山西日降水预报空报突出,其中盆地降水预报量级明显偏大。(2)不同区域、不同时段小时降水预报偏差不同,其中弱降水在白天低海拔地区预报偏多,夜间高海拔地区预报偏少。(3)分区域、分时段频率匹配订正后,日累计降水平均误差较订正前降低76.8%,强降水过度预报问题显著改善。(4)通过降低过度预报的降水频率和强度,降水量峰值提前、上午峰值虚报等问题得以解决,可更好再现降水日变化特征。(5)订正后有效改善了模式降水预报的地形分布特征,主要体现在强度预报改进上,但对模式降水预报频率的地形分布偏差调整有限。

     

基于雷达外推临近预报和中尺度数值预报融合技术的短时定量降水预报试验

为克服目前中尺度数值模式在对流尺度定量降水短时预报方面的不足,弥补基于“外推”的临近预报技术在2h以上定量降水预报能力方面的缺陷,研究设计了一种基于“外推”临近预报技术和中尺度数值模式的定量降水预报(QPF)融合技术方案,并进行了试验应用.该方案首先基于雷达探测和自动气象站观测的定量降水估计(QPE)结果,对中尺度数值模式输出的定量降水预报在谱空间进行相位校正,分析计算出数值预报和观测的偏差,导出一个附加的数值预报校正场;其次,根据数值预报校正场满足一定时间变化分布的特征,调整相应时段的数值预报降水区域和强度;最后,利用双曲正切线权重函数,对校正后的数值模式定量降水预报和基于临近预报技术的定量降水预报进行融合,融合权重根据典型环流特征动态变化.融合后的定量降水预报在前1-2h表现出主要依赖“外推”临近预报结果,之后随着融合权重的变化,数值预报对融合结果的贡献逐渐加大,直至融合后5-6h占主导地位.通过对京津冀地区2011年夏季5个及2012年夏季2个典型强降水个例的80次预报试验及其检验,表明融合后的0-6h定量降水预报结果改进较为明显,总体优于单独的临近预报技术或者中尺度数值预报模式的结果.     

基于SCTP-RF算法的甘肃省短期定量降水客观预报方法研究

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的精细化数值预报产品、中国气象局下发的降水指导产品(TP_CMA)及甘肃省340个气象站点降水实况数据,利用泰森多边形与K-means空间聚类方法(spatial cluster and Tyson polygon, SCTP),对2017—2019年4—9月甘肃省340站降水资料进行客观分区。在此基础上,采用随机森林算法(random forest, RF),筛选出与降水相关的物理量因子构建模型,开展甘肃省短期定量降水客观预报订正试验,并进行预报效果检验。结果表明：(1)甘肃省4—9月降水客观分区依次为7、6、14、13、14和11个。(2)就晴雨预报而言,SCTP-RF订正产品对甘肃省汛期的晴雨预报能力较TP_CMA指导产品和ECMWF模式产品有一定提升,提升幅度分别为6.1%、4.2%;在空间上,SCTP-RF算法对甘肃省340站的晴雨预报均具有一定的订正能力,大部分站点晴雨预报准确率提升了5%,特别是河东地区。(3)在分级降水预报中,SCTP-RF订正产品对中雨和大雨的预报能力均优于TP_C<...     

IAP短期气候距平预测系统的定量评估及订正技术的改进研究

采用一套多指标的评估方法, 对中国科学院大气物理所研制的短期气候距平数值预测系统（ＩＡＰＰＳＳＣＡ） 方案１ 的预测性能进行了定量的、系统的评估。评估表明： ＩＡＰＰＳＳＣＡ 对中国汛期大尺度的、重大的降水异常预报较好; 在不同区域,ＩＡＰＰＳＳＣＡ 的预测能力不同, 对中国东南区域显示出较高的预报准确度和可信度; 与单个预报相比, 集合预测水平稳定, 能提高总体预测水平。另外, 还对订正技术进行了改进研究, 距平百分率订正较距平订正效果为佳。     

一种定量预报评分方案研究

在对山东省 1 2 3个站点 4 1年降水、气温资料和近几年省内城市预报资料统计分析基础上 ,分别提出了降水和气温预报的准确性评价原则 ,并制订了符合 χ2 (n)分布特征的降水定量预报评分方法和符合正态分布特征的气温定量预报评分方法。分析了以上方法的应用价值 ,并给出了该方法在实际应用中已取得的效果。     

基于短时强降水概率预报的模糊检验试验

利用短时强降水概率预报模型生成短时强降水(≥20mm/h)概率预报产品,并对其进行“点对面”模糊检验试验。结果表明：短时强降水(≥20mm/h)概率预报和SWC_WARMS模式最大小时雨量(≥20mm/h)的“点对面”TS评分均明显高于相应的“点对点”评分,短时强降水(≥20mm/h)预报结果可在30～40km范围内进行调整;短时强降水(≥20mm/h)概率预报在概率为30%时TS评分达到最大,Bias接近为1,预报偏差最小;短时强降水(≥20mm/h)概率预报比SWC_WARMS模式最大小时雨量(≥20mm/h)预报更具有参考价值。     

基于QPE和QPF的遗传神经网络洪水预报试验

以湖北省清江上游水布垭控制流域为例,利用分组Z-I关系并结合地面雨量站资料对雷达估算降水进行校准,计算出流域实况平均面雨量;再利用遗传算法和神经网络相结合的方法建立订正AREM预报降水的模型;最后,将订正前后的AREM预报降水输入新安江水文模型进行洪水预报试验。结果表明：订正后AREM预报降水能明显提高过程的累计降水量预报精度,平均相对误差减小幅度在60%以上,对逐小时过程降水预报精度也有一定提高,但与实况相比仍有一定差距;订正前后AREM预报降水的洪水预报试验的确定性系数的场次平均从-32.6%提高到64.38%,洪峰相对误差从39%减小到25.04%,确定性系数的提高效果优于洪峰相对误差,整体上洪水预报精度有所提高。     

降水预报-观测概率匹配动态订正法在江西降水集中期的应用与检验

为提高数值预报降水预报的准确率,本文利用欧洲中期天气预报中心的高分辨率数值预报（ECMWF）降水预报资料和江西省国家级气象观测站实况降水资料进行概率匹配,选取Gamma累积概率分布函数用于拟合预报与观测的降水累积概率,通过在2017年江西省一次降水集中期的应用试验,得到以下结论：基于ECMWF的降水预报-观测概率匹配动态订正法由于把最新的预报与实况结果带入概率匹配中,并根据近期模式预报调整及误差不断自动更新各量级降水修正值,可实时动态订正模式降水预报;检验发现ECMWF模式降水产品对于24 h内12 h间隔的10 mm及以下量级的预报普遍偏大,25 mm及以上量级的预报普遍偏小,在江西区域九江沿江地区和景德镇的各量级降水预报较为接近实况、预报效果较好.本降水预报订正法能提高小雨和暴雨的TS评分、降低暴雨的漏报率且提升其命中率,但对大雨及部分中雨的订正效果不佳,在实践中应权衡利弊使用.     

分县客观定量降水预报微机自动化处理系统

本系统着重于T106数据预报产品的应用，采用最优子集回归方程，从气象卫星网上下发的T106数值预报产品中选取最优因子，建立了长治地区11个县市24h、48h降水预报多元回归方程。该系统采用VB5编程，建立了实时资料自动处理、分县客观定量降水预报自动制作、预报结果文本、图形输出等模块。该系统可直接挂接于MICAPS系统下，定时自动运行，无需人工干预。预报结果输出图文并茂，可供预报员参考。     

基于ECMWF模式预报的台风降水地形订正方法

为了解决复杂地形条件下ECMWF模式预报的台风降水较实况显著小的问题,对Smith 1979年提出的地形降水方程进行改进,提出以饱和湿层高度作为方程积分上限,针对不同高度地形设定不同的降水效率;以无量纲湿弗劳德数大于1作为有、无地形降水的判据;利用ECWMF细网格预报场,通过迎风坡地形降水估算方程来订正模式预报的台风降水。用该地形降水订正方法对1617号台风“鲇鱼”的降水进行了订正预报。结果表明,虽然在一些小尺度地形区域会产生明显的空报,但是对于大尺度地形区域的强降水有显著的订正效果。对1513、1521和1614台风的订正结果进一步表明,该地形降水订正方法对改进台风极端降水预报效果显著。需要指出的是,采用的地形降水订正方法仅考虑了稳定条件下的地形降水,对于其他情形下的地形降水订正方法尚待进一步的研究。