GRAPES区域集合预报系统对登陆台风预报的检验评估

针对2015年7—9月登陆中国大陆沿海的台风,利用GRAPES-REPS区域集合预报资料和集合统计诊断分析方法,对登陆台风的移动路径、时间、地点、强度和降水等进行检验评估,以期为预报员应用GRAPES登陆台风概率预报提供依据。检验结果表明,(1)集合平均移动路径要优于控制预报,集合预报各成员登陆地点存在20~340 km差异,但实况登陆地点均能落在集合成员登陆地点中。(2)对24 h和48 h登陆地点误差而言,集合平均较控制预报更接近实况。(3)随着预报时间的趋近,集合平均、控制预报和集合成员登陆地点距离误差逐渐缩小,登陆地点空间位置预报也没有明显的系统性误差。(4)集合成员对台风登陆时间预报偏早,平均提前2.3 h。(5)在强度预报中,尽管最低气压和近中心最大风速存在登陆前偏弱而登陆后偏强的趋势,但登陆点预报值区间包含了实况观测值,表明GRAPES-REPS集合预报能够较好展示多种可能信息。(6)不同量级降水AROC评分为0.56~0.76,具有预报参考价值;另外AROC评分的高低及台风暴雨落区的准确性与台风登陆点和登陆时间误差密切相关。可见,GRAPES-REPS区域集合预报可以在台风登陆地点、时间、强度和降水预报等方面提供更多的预报不确定性信息,有助于做出正确的预报决策。      

GRAPES区域集合预报对2019年中国汛期降水预报评估

2019年,数值预报中心开发了以GRAPES全球模式为驱动场,集合变换卡尔曼滤波为初值扰动方法,随机物理过程倾向项为模式扰动方法的10 km水平分辨率GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式,并投入业务运行。基于该模式,作者开展了2019年7～9月夏季降水不确定性的集合预报实时试验,并从统计检验和个例分析角度,与GRAPES-REPS V2.0和ECMWF全球集合预报模式进行对比,由此对GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式的降水预报能力给予客观评价,并分析了引起中尺度强降水预报不确定性的物理机制,研究结论可为诊断集合预报模式及改进集合预报方法提供依据。结果表明:(1)GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统的降水ETS评分在所有预报时效和量级内均优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式,降水成员具有明显等同性,且概率预报技巧FSS评分较高,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式降水预报效果全面优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式。(2)GRAPES-REPS V3.0区域集合预报的集合平均降水BIAS评分及小雨和暴雨ETS评分均明显优于ECMWF全球集合预报系统,降水概率预报与ECMWF降水概率具有一定可比性。(3)个例分析结果表明,不同集合预报模式通过刻画中尺度特征物理量不确定性来捕捉降水预报不确定性,初始时刻,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式和ECMWF全球集合预报模式环流形势分布较为相似,随预报时效演变,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式对中尺度动力、热力场捕捉更为准确,相应地对降水落区与量级预报较好,概率预报技巧较优。(4)与ECMWF全球集合预报模式相比,GRAPES区域集合预报模式集合成员能很好地预报降水发生、发展、消亡整个过程,故GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统对中国汛期降水具有较强的预报能力。     

基于集合降水预报产品的汛期洪水预报试验

为改善因水文模型中降水等输入信息的不确定性对确定性水文预报精度的严重影响,以湖北省漳河流域为例,将中尺度暴雨数值模式(AREM)集合降水预报产品输入到新安江水文模型中,对该流域2008年汛期一次典型的洪水过程进行预报测试。结果表明:基于集合数值预报产品的水文预报能在洪峰流量、峰现时间等水文预报要素上获取更多的预报信息,并将单一的确定性预报结果转化为可能发生范围的预报,提高了水文预报结果的可靠性。     

陕西省2014年汛期ECMWF集合预报降水产品评估检验

利用陕西省100个台站降水实况资料和欧洲中心集合预报10种降水产品,对2014年6—9月欧洲中心集合预报10种降水产品在陕西的预报效果进行了客观分级检验以及时空分布演变综合评估,结果表明：绝大多数产品的Ts评分随降水量级增大明显下降,随预报时效延长有小幅下降;模式对陕南各量级降水预报效果优于陕北、关中,多数情况下90%分位数Ts评分最优;所有降水量产品小雨预报偏差最大,空报明显,随着降水量级增大,空报逐渐减少,漏报增加,陕南预报偏差比陕北、关中大;90%分位数、控制预报、概率匹配产品、融合产品能基本反映出实况降水的落区情况,对大降水过程的演变趋势可以做出较为准确的预报;综合而言,控制预报、融合产品、概率匹配产品无论在Ts评分还是预报偏差上表现均较好,稳定性高,用户可以根据不同关注点,在应用时选取不同的产品进行参考。

     

AREM短期集合预报系统及其降水预报检验

基于我国科学家自主开发的AREM区域中尺度模式,考虑模式初值和侧边界条件的不确定性,采用BGM方案,建立有11个成员、37km分辨率、覆盖全国区域的短期集合预报系统,并将其于2009年汛期投入准业务化试验,进行了连续2个月的预报结果检验。结果表明:由于能提供更多预报信息,集合预报系统优于单一确定性预报,集合平均预报对评分的改进主要表现在暴雨以下量级,概率预报高于集合平均和控制预报,因而更具参考价值;利用多种集合产品对降水过程进行综合分析,能提高决策预报的科学性。     

2005年西南区域集合预报系统试验与检验

在2004年利用MM5模式构造西南区域集合预报系统的基础上,2005年增加了多初值扰动,并在2005年汛期进行了准业务试验.对四川区域152个站的降水检验表明,集合预报对四川区域内小雨到暴雨量级的降水预报有明显的预报技巧,对大暴雨的预报技巧不显著;在四川盆地,预报暴雨发生位置比实际发生区域略偏西、偏北;对于小雨到暴雨量级的降水,集合预报优于T213和大部分集合预报成员.     

2005年西南区域集合预报系统试验与检验

在2004年利用MM5模式构造西南区域集合预报系统的基础上,2005年增加了多初值扰动,并在2005年汛期进行了准业务试验。对四川区域152个站的降水检验表明,集合预报对四川区域内小雨到暴雨量级的降水预报有明显的预报技巧,对大暴雨的预报技巧不显著;在四川盆地,预报暴雨发生位置比实际发生区域略偏西、偏北;对于小雨到暴雨量级的降水,集合预报优于T213和大部分集合预报成员。     

GRAPES区域集合预报系统应用研究

为发展GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Regional Ensemble Prediction System,GRAPES-REPS),采用集合变换卡尔曼滤波(ETKF)初值扰动方法以及多物理过程组合的模式扰动方法,基于业务区域模式GRAPES_MesoV3.3.2.4构建了区域集合预报系统,进行了连续40 d的批量试验,重点分析了ETKF初值扰动的结构及其演变特征,并通过概率预报检验方法对GRAPES-REPS进行了集合预报系统性能检验和降水预报检验,分析了该系统对强降水个例的预报效果。试验结果表明,GRAPES-REPS能产生较合理的集合预报初值扰动,扰动结构随流型依赖并对观测有较好的响应,且扰动成员相互正交。扰动总能量分析表明集合扰动能够随预报时效保持合理增长状态。集合预报检验表明集合预报结果优于控制预报,集合成员间在72 h预报时效内能保持合理的集合离散度。将该区域集合预报系统与业务上基于WRF模式的区域集合预报系统WRF-REPS进行了降水预报对比,表明GRAPES-REPS的降水预报能力表现要优于业务WRF-REPS。强降水个例分析表明集合预报能较好预报出强降水中心,预报效果明显优于控制预报。     

上海区域降水集合预报系统的建立与运行结果的检验

以MM5模式为基础, 从预报模式的不确定性出发形成8个集合成员, 建立了上海区域降水集合预报系统。该系统实现从资料收集、资料处理、模式预报到预报结果处理与产品输出的全自动化, 于2005年8月1日开始业务运行, 运行稳定可靠。对系统8—10月的运行结果进行检验, 结果表明:集合预报系统对降水的总体预报效果尚可, 其中对量级小的降水的总体预报效果更好, 集合预报产品尤其是概率预报产品具有一定的参考价值, 但系统还存在发散度偏小的问题, 有待进一步改进。     

2013年汛期华中区域业务数值模式降水预报检验

为充分了解华中区域中尺度业务数值预报模式更新为WRF后的预报性能,对该模式2013年汛期24 h和48 h的累积降水预报产品,采用TS评分、预报正确率、漏报率、空报率、偏差及ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明：从日平均降水率分布来看,24 h预报的降水中心位置和强度与实况更接近,48 h的预报明显偏大、偏强;汛期总体降水检验表明,该模式的降水预报以偏大为主,随着降水量级的增大,TS和ETS评分逐渐减小,且ETS评分逐渐靠近TS;逐月降水检验结果发现,该区域汛期月晴雨预报正确率与雨日率呈正相关;通过梅雨期WRF与GRAPES_Meso的预报对比检验可见,两个模式都表现出了较好的预报性能。值得指出的是,随着降水量级的增大,WRF模式降水预报优势逐渐显现。总的来说,该模式的降水预报产品具有一定的参考价值。     

AREMS/973模式系统对2004年中国汛期降水实时预报检验

2004年夏季5～8月，AREMS/973模式系统投入了业务运行，模式区域主要覆盖了中国大陆及周边临近地区，该模式系统基于中国气象局MICAPS/9210业务数据平台，每天2次、完全自动的实时预报24 h累积降水。作者主要对每日0000 UTC时起报的24 h累积降水预报场进行综合检验，由此对AREMS/973模式系统的24 h降水预报能力给予客观的评价。AREMS/973模式系统对于中国汛期降水具有很强的预报能力，其24 h 累积降水的月总降水分布很好地反应了汛期各时期主雨带的位置、强度及范围，同时该模式系统能够准确预报出独立降水事件的发生和发展，其中，长江中下游和东北地区预报降水与观测降水的时间位相吻合最好；除了5月和8月华北地区、5月西南东部地区、以及5月和6月长江中下游地区，AREMS/973模式系统预报的降水强度总体上弱于观测降水强度，且对于25 mm 以上量级的降水过程， 模式预报的降水范围小于观测降水范围。AREMS/973模式系统预报降水的能力随着降水量级的增大而减小，降水量级愈大，模式预报技巧愈低，对于50 mm 以上量级的降水过程，模式系统预报降水事件的发生概率类似于随机偶然事件的发生概率。5月，长江中下游地区降水预报略优于其他地区，其次是华南地区，6月雨带北移至江南和江淮地区，此时，长江中下游地区降水预报显著优于其他地区，7月末至8月华北雨季开始，降水预报最优区北移至华北地区，即AREMS/973模式系统降水预报最优区随着雨带的北移而北移，主雨带所在区域往往也是模式降水预报最优的地区。作者对此进行了初步探讨。     

2022年汛期四川多模式降水预报检验

采用站点观测和EC、EC订正场（ECR）、CMA_3KM、SWC_3KM模式12~36 h降水预报资料,基于TS评分、SAL检验等指标,对2022年汛期四川多模式降水预报效果进行检验和对比分析。结果表明：（1）SWC_3KM有雨日数预报最接近实况分布,EC模式雨日空报最多且在川西高原和攀西地区尤为显著,EC模式大雨日数预报优于其余模式。（2）BS评分显示EC模式大量级降水预报偏干,其余模式均以湿偏差为主。TS评分暴雨量级各月均以ECR预报最优。（3）个例评分对比,ECR预报效果最稳定,过程最高TS评分次数最多,SWC模式次数最少。（4）ECR个例预报降水强度及雨带位置、走向与实况最接近,EC模式预报偏弱。SWC_3KM模式强降水雨带位置预报在盆地西北部和凉山州北部参考性较高。CMA_3KM和SWC_3KM模式预报大量级降水在高海拔地区存在较大范围空报。     

超级集合思想在汛期降水预测集成中的应用

借用数值预报中超级集合的思想对参加中国汛期降水预测的各大单位预报结果进行集成，以期得到较好的预测结果。利用线性反演技术进行正反拟合和预报试验．结果表明集合预报效果比较稳定，多数情况下优于单个成员预报。体现了集合的优势，在气候预测业务中有一定的应用价值。     

2003年汛期3种中尺度数值预报模式降水预报检验

利用2003年汛期降水实况及河南省气象台引进的3种中尺度数值预报模式(REM、MM5、MAPS)的降水预报资料,对模式预报性能作了检验对比分析.结果发现REM模式对于大雨以上降水的预报效果较好;MAPS模式的12 h预报有明显优势;MM5模式对小雨和中雨的预报效果较好,并且预报结果具有稳定性.     

2003年汛期3种中尺度数值预报模式降水预报检验

利用2003年汛期降水实况及河南省气象台引进的3种中尺度数值预报模式(REM、MM5、MAPS)的降水预报资料，对模式预报性能作了检验对比分析。结果发现：REM模式对于大雨以上降水的预报效果较好；MAPS模式的12h预报有明显优势；MM5模式对小雨和中雨的预报效果较好，并且预报结果具有稳定性。     

21世纪末华南汛期强降水变化分析

利用英国Hadley气候预测与研究中心的区域气候模式系统PRECIS,基于政府间气候变化专门委员会（IPCC）2000年“排放情景特别报告”（SRES）B2情景下对华南区域2071～2100年汛期（前汛期：4～6月;后汛期：7～9月）强降水的模拟结果进行分析。结果显示PRECIS对华南地区汛期强降水具有较好的模拟能力。相对1961～1990年（以下称气候基准时段）,2071-2100年华南汛期的强降水比例有所增大,强降水日数变化百分数大值中心分布在广西中北部和福建省北部,后汛期大值中心主要分布在广东和福建省。对华南4省（区）除了海南岛外各省逐月变化百分数基本为正值,汛期极端降水的发生频率相比气候基准时段有明显增加。     

2013年华中区域中尺度业务数值预报的客观检验

使用Ts评分、面向对象的预报检验等方法,对2016年4-6月武汉市出现的三次强降水过程模式精细化预报结果进行了质量检验,在分析和总结各检验方法的优缺点的基础上,提出了以一次区域范围内的强降水作为研究对象,考虑降水起止时间、单位时间雨强和强降水出现时段等因素,以区域内各站点降水预报时间序列和实况时间序列的相关系数构建空间分布矩阵,通过对矩阵的结构和数值进行分析以检验模式降水精细化预报准确度的综合预报质量检验方法。结果表明：由于考虑了降水在区域内的时空分布,综合检验方法评价模式通过对强降水总量、发生、发展的总体评价得出的结论更为准确客观,更加符合气象服务的实际需要。

     

基于WRF模式的对流性降水预报检验

文章挑选了2013年5—10月5个民航机场(乌海市、呼和浩特市、二连浩特市、阿尔山市和满洲里市)出现对流性降水的个例,基于WRF模式对不同格距下单站降水次数、降水评分和降水量级进行检验。结果表明:不同格距下模式模拟的降水均以对流性为主,模式能较好的模拟出降水性质;从降水评分检验来看,9km的模拟结果好于27km,分辨率提高后二连浩特市、呼和浩特市和乌海市3个站的TS评分均明显提高;模式对小雨量级降水的预报准确率最高,达95%以上,对其它级别降水预报量级明显偏小。     

近46 a重庆汛期极端降水量异常特征

利用重庆33站1961-2006年汛期(5-9月)逐日降水资料,定义了不同台站的极端降水阈值,统计出了不同台站近46a逐年汛期极端降水量,并进行时空分布特征分析。结果表明:重庆地区汛期极端降水量空间分布差异明显,一致性异常分布特征是最主要空间模态,空间分布可分为5个主要区域;各区代表站汛期极端降水量占总降水量的比重相当大;从长期变化趋势来看,整个重庆地区近46a来汛期极端降水变化趋势不显著;各区汛期极端降水主要存在着2~3a、5a左右的年际变化和11a左右的年代际振荡。     

渠江流域汛期强降水时空分布特征

本文从分析研究渠江流域汛期强降水时空分布入手,试图揭示该流域21世纪以来洪水频发的原因。经对渠江流域1970~2012年降水资料分析研究得出:(1)渠江流域汛期降水量、暴雨日数、降水变差系数呈“北大南小”的空间分布;“北区(河流汇水区,下同)”近年来汛期降水量增大、暴雨频率增加、降水趋于极端;(2)短时强降水多发生在04~08时,频发区主要位于“北区”,近年来频次呈上升趋势;(3)小时雨强极值“北区”普遍大于“南区”;近43年渠江流域汛期小时雨强极值总体呈增大趋势,“北区”尤为明显。因此,渠江流域汛期发生的强降水趋势性变化,是导致该流域洪水频发的主要原因之一。