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.     

安徽省ECMWF数值模式降水预报性能的检验

为了了解欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)数值模式对安徽地区降水预报的性能,提高订正技巧,本文应用风险评分(Threat Score,TS)、预报偏差(BIAS)和去除随机事件后的公平T评分(Equitable Threat Score,ETS)及真实技巧评分(True Skill Statistic,TSS)等方法,对2012年1月至2015年3月安徽省ECMWF数值模式降水场预报资料进行检验。结果表明:ECMWF模式对安徽地区降水的预报性能总体较稳定,年际变化幅度较小。安徽省降水预报的ETS评分总体呈南高北低的空间分布特征,所有气象站降水均存在预报过度的现象。降水预报分级检验表明,小雨量级降水预报评分明显高于其他量级降水,但预报偏差较大,预报过度现象严重;ECMWF模式对72 h时效内的暴雨量级降水预报技巧较小,对于72 h时效后的暴雨量级降水基本没有预报能力。季节降水预报的检验表明,春季、秋季和冬季的48 h时效内晴雨预报的准确率为88%以上,订正空间较小;夏季各时效及春季、秋季和冬季168 h时效以上降水预报的空报率超过60%,可以适度订正;秋季较其他季节降水预报的漏报率略高,尤其是120 h时效以上降水的预报需关注。四季均存在降水预报过度的现象,尤以夏季最突出。ECMWF模式对安徽省降水量为0.1—0.7 mm的格点降水预报空报率较高,订正后可以明显提升预报技巧,但增加了一定漏报风险。     

最优TS评分方法在逐时降水订正中的初步应用及评估

使用2020年3—9月逐时更新的CMA广东短临3 km数值模式(CMA-GD(R3)模式)1～12 h逐小时降水量资料,利用最优TS评分订正方法(OTS)对逐小时降水量进行分级订正,并分别从整体和分类型降水过程预报订正效果进行了检验和对比评估。结果表明：从整体预报订正性能来看,通过OTS方法对CMA-GD(R3)模式订正后,对于≥1 mm/h及以上量级的降水,OTS均有较好的订正能力,并且随着雨强的增加,其TS评分的改善比率越大;同时,OTS可有效减少各个预报时效的漏报率和空报率,其中漏报率减小更加明显,表现出明显的湿偏差(空报偏多)。从三类暴雨过程逐时降水预报订正效果来看,通过OTS订正之后,对于≥1 mm/h的降水,OTS对三类暴雨类型均有正的订正能力。其中在0.1 mm、1 mm、10 mm、20 mm、35 mm、50 mm 6个量级上,季风型的逐时降水预报表现最好,6个量级的TS评分值分别为0.403、0.232、0.053、0.023、0.009和0.004;在5 mm量级上锋面型的逐时降水预报表现最优,其TS值为0.102。从改善效果来看,经过OTS订正后,在1 mm量级...     

SWCWARMS及ECMWF模式对四川盆地暖区型和斜压锋生型暴雨预报检验分析

利用2014～2016年5～10月四川盆地所有观测站资料及SWCWARMS模式、ECMWF模式同时段20时起报的24h累积降水资料,基于邻域法FSS、ETS评分指数检验了两模式对于高能暖区型暴雨及斜压锋生型暴雨预报的预报性能。主要结论为:(1)两种类型暴雨过程平均误差均是SWCWARMS模式较ECMWF模式大,且误差值为正,表明模式以湿偏差为主;(2)高能暖区型暴雨FSS评分各降水量级各空间尺度均是SWCWARMS模式高于ECMWF模式;斜压锋生型暴雨50mm以下量级降水在36km以下空间尺度ECMWF模式FSS评分高于SWCWARMS模式,54km以上空间尺度SWCWARMS模式评分较高,大暴雨量级降水各尺度下均是SWCWARMS模式评分较高;(3)高能暖区型暴雨ETS评分暴雨、大暴雨量级SWCWARMS模式评分较高,中雨、大雨ECMWF模式预报更优;斜压锋生型暴雨ETS评分,中雨、大雨及暴雨量级降水预报ECMWF优于SWCWARMS,大暴雨量级SWCWARMS模式预报更优。      

基于频率匹配法和最优TS评分法的降水预报订正效果对比

利用2020年1月1日—2023年1月2日ECMWF、NCEP模式降水预报资料和眉山地区降水观测资料,采用频率匹配法（Frequency Matching Method,FM）、最优TS评分法（Optimal Threat Score,OTS）对ECMWF和NCEP的模式降水预报进行订正,对比检验评分和预报个例,并验证两种方法的适用性。结果表明：FM、OTS订正明显改善了小雨空报和暴雨漏报,提高了晴雨预报准确率、小雨ETS评分、暴雨TS评分,且OTS优于FM;FM可能出现参考数据与实况数据有较大偏差的情况,从而影响订正效果,OTS则不受参考数据的影响;数值模式降水的预报偏度明显大于1或小于1时,FM、OTS订正效果越好;FM、OTS难以订正小雨漏报、暴雨空报,也难以对降水差值较大的空漏报或降水落区偏差进行订正。     

基于频率匹配法的降水预报订正

使用四川省国家气象站2020年和2021年汛期逐日降水观测资料、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、美国国家环境预报中心（NCEP）两家数值模式24～72 h降水预报资料,采用频率匹配法订正两家模式的预报降水,并进行降水检验和个例对比分析。结果表明,频率匹配法使ECMWF、NCEP的小雨、暴雨预报技巧提升,但中雨、大雨的订正效果不佳。频率匹配法减小小雨空报率,使晴雨预报准确率大幅提升。频率匹配法减小暴雨漏报率,使暴雨TS评分提高,但它无法订正与观测雨量相差较大的暴雨漏报区。     

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。     

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。     

频率匹配技术在暴雨预报中的应用及改进分析

利用欧洲中期天气预报中心和美国国家环境预报中心2017年5—8月逐日降水预报资料及同时段MICAPS降水观测资料,采用频率匹配技术对江淮流域夏季降水预报进行模式偏差订正及改进技术探讨。结果表明:(1)模式对小雨预报偏多,存在大量空报;对大雨及以上降水预报偏少,存在较大漏报。(2)偏差订正通过下调小量级降水、上调大量级降水,使各量级降水的强度和面积偏差均得到一定程度改善,降水量级两端订正效果明显,订正后小雨和暴雨准确率显著提升。(3)偏差订正对暴雨落区预报的改进效果与过程相关,个例分析表明:对于雨带位置预报较准确的大范围梅雨锋暴雨,偏差订正后暴雨TS评分明显提升;对于副高边缘的小范围暴雨以及雨带位置预报失误的梅雨锋暴雨或台风暴雨,偏差订正后暴雨TS评分改善不明显甚至降低。(4)针对上述问题,提出了系数动态调整和模式集成的改进思路,即对于平均雨量5 mm以下的小范围暴雨,适当上调订正系数;平均雨量在15 mm以上的大范围暴雨,适当下调订正系数。模式集成订正可有效提高暴雨TS评分。     

一种改进的频率匹配法在网格降水预报订正中的应用

为提高精细化网格降水的实际预报能力,评估了2021年汛期ECMWF(EC)、CMA-MESO、SXWRF和SCMOC降水预报产品在陕西的表现,讨论了卡尔曼动态频率匹配方法对不同模式的订正效果,然后针对该方法不足,基于最优TS评分阈值法和SCMOC在天气过程判定中占优信息对小量级降水进行了二次订正,最后利用分类降水过程建模和基于图像相似识别技术改进的卡尔曼动态频率匹配法对暴雨进行了订正研究。结果表明:SCMOC晴雨预报准确率和暴雨TS评分均最高,分别为81.60%和0.30,表现最好;卡尔曼动态频率匹配法可明显提高EC、CMA-MESO和SXWRF模式降水预报产品晴雨预报准确率,对暴雨预报的改善效果不稳定,对EC晴雨预报准确率和暴雨TS评分提升幅度均最大,分别为6.35%和6.99%,该订正方法更适合于EC模式;经晴雨消空二次订正后的EC模式晴雨和小雨预报准确率较一次订正后的EC模式均有提高,分别提高了0.51%和0.64%;分类降水过程建模订正可进一步提高EC暴雨TS评分,较未分类过程订正后的暴雨TS评分提高了1.05%,且暴雨其他评分指标也均变好;改进后的卡尔曼动态频率匹配法较改进前...     

Analysis of ‘9.4' unusual rainfall in Beijing during autumn 2015

In this paper, an unusual rainfall in Beijing that occurred on 4 September(‘9.4') 2015 is studied to clarify the reasons for such a strong rainfall in autumn. It was indicated that various factors, including stationary westerlies disturbance(i.e. low in the west and high in the east), forward-titling trough,warm shear line, unstable stratification and convective available potential energy release, low level jet as well as a series of mesoscale convective systems produced the strong rainfall. Ordinarily, this situation is uncommon in autumn.     

State of China's climate in 2021

This report is a summary of China's climate, as well as major weather and climate events, during 2021. In 2021, the mean temperature in China was 10.5°C, which was 1.0°C above normal (1981–2010 average) and broke the highest record since 1951. The annual rainfall in China was 672.1 mm, which was 6.7% above normal. Also, the annual rainfall in northern China was 40.2% above normal, which ranked second highest since 1961. The rainstorm intensity in the rainy season was strong and featured significant extremes, and disasters caused by rainstorms and flooding were more serious than the average in the past decade. In particular, the extremely strong rainstorm in Henan during July and autumn caused flooding in the middle and lower reaches of the Yellow River with severe consequences. Heatwaves occurred more frequently than normal, and their durations in southern China were longer than normal in summer and autumn. Phased drought was obvious, and caused serious impacts in South China. The number of generated and landfalling typhoons was lower than normal; however, Typhoon In-fa broke the record for the longest overland duration, held since 1949, and affected a wide area. Severe convective weather and extreme windy weather occurred frequently, causing serious impacts. The number of cold waves was more than normal, which caused wide-ranging extremely low temperatures in many places. Sandstorms appeared earlier than normal in 2021, and the number of strong dust storm processes was more than normal.摘要2021年, 中国气候暖湿特征明显, 全国平均气温10.5℃, 较常年偏高1.0℃, 创下了1951年以来最高纪录; 全国平均降水量672.1毫米, 比常年偏多6.7%, 其中北方地区平均降水量较常年偏多40.2%, 为1961年以来第二多. 汛期暴雨过程强度大, 极端性显著, 河南特大暴雨灾害影响重, 黄河中下游流域秋汛明显; 高温过程多, 夏秋南方高温持续时间长; 区域性, 阶段性气象干旱明显, 华南干旱影响较重; 台风生成和登陆均偏少, “烟花”陆地滞留时间长, 影响范围广; 强对流天气强发, 极端大风频发, 局地致灾重; 寒潮过程多, 强度大, 极端低温频现; 沙尘天气出现早, 强沙尘暴过程多.     

MCC对贵州西部暴雨的影响

利用自动站观测资料、探空资料及NCEP再分析资料,对2010年6月、2012年5月、2014年6月3次贵州西部的暴雨天气过程进行对比分析。结果表明,贵州西部地区出现的MCC,主要发生在副高外围的槽前西南气流中。副高比较强盛,在500~850 h Pa有明显的高压体存在,降水发生后次日没有显著负变温,属于局地锋生。MCC对流云团产生的降雨强度与云团的偏心率和冷云顶面积有很好的对应关系,强降雨时段发生在对流云团发展旺盛的阶段。与周围环境明显的海拔高度差和温度差造成的热力差异,造成了贵州西部地区的中尺度风场辐合线。使得影响贵州的MCC总是在这里触发并发展增强,并带来强降水。3次暴雨过程中贵州中西部的θse等值线都非常密集,上升气流非常明显,中层θse分布呈漏斗状分布,有利于对流性天气发生。3次暴雨过程中,贵州中西部地区都有水汽通量辐合中心存在,充足的水汽输送为MCC发生、发展提供了良好的水汽条件。     

不同升温目标下全球与中国未来排放空间分析

利用自适应控制模型对气候系统进行模拟,比较了基于不同参照基准年2℃升温目标下的金球允许排放路径,在评价各目标可行性的基础上提出了三种减排目标方案,进而根据不同分配原则计算了中国未来的排放空间。研究表明,实现较工业化前升温2℃较为困难,实现较1850—1900年和1861—1880年升温2℃目标的可能性较大。提出了较工业化前升温2.5℃、较1986—2005年升温1.0℃和较1850—1900年升温1.5℃三种可行的轻度、中度和高度减排目标。中国在主权、平等主义和支付能力分配原则下可获得约1/5的比例份额,在三种目标情景中排放空间逐渐降低,排放缺口依次增大。     

Contents to Volume 39

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强垂直风切变环境下对流单体对飓风强度的影响

利用高分辨率模式输出资料,诊断分析强垂直风切变环境下飓风Bonnie(1998)中风暴相对螺旋度的分布特征,再现了Molinari等(2008)利用下投式探空仪获得的该飓风内部风暴相对螺旋度的离散观测结果。通过对比不同垂直风切变环境下,不同区域风暴的相对螺旋度、对流有效位能及风速的水平分布,揭示出与高值风暴相对螺旋度相联系的强对流单体的分布与环境垂直风切变的密切联系。基于风暴相对螺旋度和对流有效位能的配置分析,研究强环境垂直风切变时段,眼壁附近的深厚涡旋对流以及螺旋雨带中的小型对流单体的三维结构和演变特征。分析表明,环境垂直风切变较强时,在眼壁附近的顺切变区存在典型的深厚涡旋对流系统,这类深厚涡旋系统能够激发二级垂直环流,有利于旋转上升运动的维持,并在近眼心区域引发补偿性的干暖下沉气流,有助于飓风暖心的维持和加强;同时,螺旋雨带中也存在以涡度为特征的小型对流单体,这些对流单体随着平流不断移入飓风中心,使得飓风中心垂直涡度增加,最终导致飓风强度的增强。      

贵州交通站资料应用于山区高速公路低能见度研究

在6个高速公路沿线的新建交通站夏半年资料中挑出13个低能见度天气过程,过程都发生在春末、秋初,降温降雨天气背景下;都是局地甚至单点的,集中在贵都高速地势相对较高处,是锋面雾、地形雾和低云接地成雾与地形影响相互结合的结果。将低能见度过程分为长过程和短过程:长过程有“象鼻”和缓慢下降的前期形态。过程期间能见度震荡幅度大,变化快,反复时间长,影响大。短过程即“山区团雾”占多数,能见度呈“突降”形态,其范围小,强度大,发生突然,影响时间有限,但很难提前预判。从各要素变化特征来看:低能见度过程前湿度往往已达100%,较一般的雾要求更高;温度变化平稳;长过程期间多有弱降水;风速与能见度有负相关,短过程中更明显,反映“山区团雾”与低云有直接关系,一定的风速是其发生的必要条件。山区低能见度过程形成复杂,相邻站点临近时段的两个低能见度过程表现出不同的特性,分别为锋面雾和低云接地成雾。交通站监测和气象资料背景场分析结合,才能提高山区低能见度的监测预报效果。      

西安霾天气时空分布特征与影响因子分析

选用1971—2013年西安7个一般气象站和西安探空站资料,综合人工观测霾日记录、能见度小于10.0km、相对湿度小于80%的标准,分析霾的年代际、季和月的时空分布特征,以及霾天气时风、降水、边界层等影响因子。结果表明:120世纪70年代至21世纪西安年代际平均霾日呈"减-增-减-增"趋势;2西安是关中地区主要大气污染区,霾主要出现在冬季,多发区域基本维持在中东部;城市化对霾天气发生影响显著,呈市区、近郊多,远郊少的特点;3大部分霾持续时间不超过一周;近95%霾出现在3.3m/s风速以下,一半以上霾天气风力小于1级;4霾日与雨日成反比,与连续无降水日数成正比,月均最长连续无降水日数低值区为4—9月,霾日数均不多;各月边界层高度和霾日数呈明显的反相关,冬季边界层低,霾日最多;5特殊的"盆地"地貌、风速逐年减小的气候变化趋势、城市工业污染加重等是造成西安霾天气形成并波动上升的重要影响因子。     

城市化及人为热对西安市气象要素影响差异敏感性分析

利用西安市工业和生活能源消耗量、汽车保有量、主干道车流量等数据,对工业、交通和生活3种人为热排放量进行综合估算,利用耦合到WRF模式中的单层城市冠层模式(WRF/UCM),采用修订的西安人为热日逐时变化参数,对城市化及人为热的影响进行敏感性分析。结果表明:(1)采取修订后的人为热源参数,耦合城市冠层的模式系统更能详细刻画出降水分布的局地性差异,人为热源对城市温度分布及强度的模拟效果有一定的改进作用,对城市地面流场、降水分布及强度有一定的影响,模拟结果更接近实况;(2)城市冠层对长波辐射有一定的截获作用,在增加人为热源的影响下,城市地表吸收的长波辐射增多更为明显,加强了地表对边界层大气向上的感热输送;(3)人为热源对增加边界层高度的作用较为明显,平均在50~100 m;耦合城市冠层和人为热源后,在城市下风方向,垂直速度增大,局地垂直环流逐渐加强,对流系统水平尺度更小;在城市下垫面和人为热源共同影响下,大气的垂直结构发生了变化,从而造成城区不同部位降水强度的差异。