C波段雷达资料同化对GRAPES中尺度数值模式短临降水预报的影响

将C波段雷达资料用LAPS模式的云分析系统进行反演,并采用Nudging技术将反演得到的云微物理场引入GRAPES中尺度数值模式,结合1次强降水天气过程的模拟实验,研究了C波段雷达资料同化对GRAPES中尺度数值模式短临降水预报的影响。结果表明：(1)雷达资料同化能够改进中尺度模式的降水预报,模式前6 h的降水预报相关系数和不同等级降水TS评分都有提高,同时降水峰值提前了1 h,有助于缓解模式spin-up问题。(2)模式降水预报的改进效果主要由强降水贡献,最大改进效果集中在4～6 h。(3)同化雷达资料后25 mm以上强降水预报站数比更接近实况,落区偏差幅度更小,降水落区和强度向实况方向得到调整。(4)10 mm以下弱降水在吸收雷达资料后,站数比相较于控制预报,比实况增加更多,落区偏差幅度增大,存在预报过量的问题。弱降水预报过量主要集中在4～6 h,而前3 h对降水预报的改进有积极作用。     

用多普勒雷达资料调整GRAPES模式云参数对短临预报的影响

利用华南一次强降水过程,通过雷达回波反演的云雨水及模式背景场的水汽和根据雨水修订的水汽场对GRAPES模式初始场通过Nuding技术进行调整,试图改善模式的临近预报。模拟结果对比发现,模式初始场通过Nudging技术只订正云水、雨水及水汽场2种情形,对模式雷达回波的临近预报效果都有一定的改善,其中前者对0～3 h的临近预报效果改善明显,而后者对0～6 h的预报效果都有所改善,且后者前3 h的改善效果优于前者。对比模式初始场通过Nuding技术订正修订前后的水汽场的预报效果发现,修订后的水汽场的临近预报效果优于修订前的,尤其4～6 h的差异较明显。分析原因发现,模式初始场中水汽场的修订,尤其是饱和水汽的修订,对模式预报的水汽场有明显影响,从而影响到了环流场,改善了模式的雷达回波和降水的预报。      

风廓线雷达资料在3次气旋过程短临预报中的应用

利用2008年8月3次气旋过程中风廓线雷达测得的风数据,结合区域自动站数据和天气学理论,对气旋和高空槽天气系统的移动情况、气象要素变化和对短期或临近预报的指导作用进行了分析和总结。结果表明：可以根据风廓线图中风的演变情况,辅以区域自动站、天气图等资料,对气旋和高空槽天气系统所带来的降水、大风等天气发展趋势提供可靠的指示作用。从而为气旋、高空槽短时临近预报的精细化提供实况和理论上的支持,进而达到提高短时临近预报、特别是对危险天气的预报准确率。     

基于深度学习和雷达观测的华南短临预报精度评估

利用最新的深度学习算法,即卷积长短期记忆(Convolution Long-Short Term Memory)神经网络,构建基于深度学习的人工智能短临预报系统,以广州地区2019年3-5月雷达观测的数据为输入进行训练,然后进行短期1h内的降水预报。利用常用的统计评分指标(探测率POD、误报率FAR、临界成功指数CSI,相关系数CC)检验模型。结果表明,预报结果与实际观测的相关系数在1h内预报均保持在0.6以上,在1h内预报探测率均保持在80%以上,临界成功指数在降水强度为10mm·h^-1时,基本保持在60%,误报率均小于40%。     

基于数值预报与雷达外推预报融合方法的降水回波短临预报试验研究

采用傅里叶-梅林变换、多尺度光流法及威布尔分布,对湖北省2020年6—7月4次降水过程雷达回波进行多尺度预报试验及其相位和强度校正。在此基础上,利用双曲正切函数对校正后的模式降水回波预报和雷达回波外推临近预报进行融合。最后,基于预报技巧评分和平均绝对误差及命中率等指标对不同时效、尺度及回波阈值的预报结果进行定量分析。结果表明：（1）融合后的0～3 h降水回波预报在范围和位置上均较模式预报和雷达外推预报改进明显,尤其对强回波预报有明显优势,对对流预报有积极作用;0.01°×0.01°尺度的0～1 h预报效果明显好于其他尺度及预报时效。（2）武汉RUC模式预报效果最差,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）最大为6.1～8.2 dBZ,而融合预报效果最好,MAE最小为4.7～6.5 dBZ。0.01°×0.01°尺度下融合预报的命中率（probability of detection,POD）随回波阈值和预报时效增加而降低,而其他尺度下20 dBZ回波阈值的平均POD最大、MAE最小,平均POD(MAE)均高于（低于）其他2种预报。总体来看,融合预报明显优于单一预报...     

同化雷达估算降水率对暴雨预报的影响

选取2009年3月28日广东省广州市大暴雨过程,考察了变分校准前后Z-I关系估算雷达降水率的区别。变分校准后的降水率资料具有较高的单点精度与合理的梯度分布。降水率资料能够反映大气动力特征和水汽分布等重要信息,是模拟中小尺度系统的关键因子。基于GRAPES (Global/Regional Analysis and Prediction System) 区域三维变分系统,将FSU (Florida State University) 对流参数化方案作为观测算子的同化试验指出,同化降水率资料后同时增强了低层大气的辐合和高层大气的辐散,从而使整层气柱的不稳定能量增加。沙氏指数和K指数诊断分析也表明,同化降水率资料后有利于触发强对流天气。此外,低空辐合有利于水汽垂直输送,维持对流发展,改进降水模拟。逐小时数值模拟结果表明:同化校准后的雷达估算降水率不仅可以改进降水分布,而且使中尺度对流系统的发展和消亡清晰地表现出来。     

人工智能在短临降水预报中应用研究综述

短临降水预报是一项重要且具有挑战性的世界性难题.研究人员曾尝试使用各种技术预报降水,但是由于降水本身具有高度非线性、随机性和复杂性的特性,使得降水预测精确度并不高.近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,其日渐渗透到人们生活的方方面面,气象领域也因此得益.人工神经网络能够对非线性系统进行建模,因此相比于传统方法,如数值天气预报法和光流法等,人工智能方法使得降水预报的准确率大大提高.本文介绍了传统降水预报的方法,着重总结概括了用于短临降水预报的各种最新人工智能方法,并对各研究方向进行归纳分析,为各类研究人员研究提供有益参考和借鉴.     

基于ConvLSTM的广西短临降水预报

针对传统雷达回波外推算法在快速增长或消散降水过程预报精度较低的问题,利用华南雷达回波拼图资料数据,建立ConvLSTM回波外推模型,对广西区域范围进行短临降水预报研究.采用气象业务中的正确率(POD)、临界成功指数(CSI)及误报率(FAR)评判标准检验预报模型,并将ConvLSTM与光流法的预报结果进行对比分析.结果...     

卫星雷达资料在梅雨期暴雨短时预报中的应用

利用日本ＧＭＳ卫星红外云图，武汉数字化雷达回波以及逐时雨时资料，结合天气形势背景研究，初步建立孝感市梅雨期暴天气０￣６小时短时强降水预报的几种概念模型和短时预报流程。     

多普勒雷达资料同化对暴雨预报的影响

诊断分析了2007年8月8日陕西中南部一次突发性大暴雨过程,利用WRFV3.4数值预报模式及WRF-3DVAR变分同化系统,采用直接同化西安C波段多普勒雷达资料的方法,设计了4组试验方案。结果表明,多普勒雷达资料同化能有效改进WRF数值模式性能,不同的同化方案对模式初始场及预报场有不同的改进,同化反射率对初始水汽场的改变较为显著,而同化径向速度对初始风场的改变更为明显。在加入雷达资料同化后模式系统对中小尺度天气系统特征的模拟效果提高,风场的辐合特征更为明显,水汽也有显著增强,降水强度和中心跟实况更为接近。     

基于循环神经网络的单站能见度短临预报试验

由于能见度具有局地性和复杂的非线性变化特征,一直是精细化预报的难点。人工神经网络对复杂变化过程的模拟能力较高,为解决这一难题提供了可能性。本文采用循环神经网络,利用福州气象观测站地面观测数据,建立了福州单站能见度短临预报模型,并就预报能力进行了评估。随机检验结果表明,在1 h、3 h、6 h时效上,循环神经网络的预报与观测的变化趋势一致性较好;均方根误差比基于实况的预报分别减小15.75%、31.66%、41.26%,说明具备较好的预报能力;平均绝对值误差比传统BP神经网络分别减小12.90%、24.45%、 38.99%,表明循环神经网络对能见度预报具有优势,为能见度的精细化短临预报提供了新途径。     

利用多普勒天气雷达资料对一次暴雨过程的同化模拟

以CAPS（Center for Analysis and Prediction of Storm）研发的ARPS模式（The Advanced Regional Prediction System V5．2．4）为基础,结合我国多普勒雷达资料,模拟2001年7月13日安徽省的一次暴雨过程,采用3DVAR（3-dimensional variational data assimilation）同化方法,做多时次同化雷达资料试验,前一时次模拟的结果作为下一时次的初始场,不断调整。结果表明,加入雷达资料后的风场、湿度场等都有明显调整,可以明显提高3h降水模拟效果;同化的雷达时次越多,对上述各要素场和降水的模拟与实际观测的对应效果越好。     

CMA-MESO逐时快速更新同化预报系统及其短临预报效果初步分析

基于CMA-MESO模式水平3 km分辨率3 h循环的快速更新同化预报系统,本文建立逐小时的分析预报循环系统,并且通过采用5种尺度叠加的高斯相关模型和引入各向异性的水平相关尺度方案来改进背景误差水平相关结构,同时考察引入全球大尺度信息方案对逐小时循环的分析和预报影响。通过对2020年7月19日华东强对流天气过程的数值模拟表明：（1）逐小时循环吸收了更多的高频观测资料和循环中采用更临近的1 h预报场作为背景场,分析和降水短临预报质量整体比3 h循环有所提高;（2）在区域分析中逐时引入全球预报场的大尺度信息会削弱区域观测资料的影响,对预报会有不利影响;（3）改进的五种尺度叠加高斯相关模型和各向异性的水平相关尺度主要使风场背景误差水平相关系数的描述更接近样本的统计结果,因而在逐1 h循环中风场分析更靠近观测,华东强对流过程的组合反射率和降水短临预报更接近实况。     

一种改进短临降水预报的雷达产品应用方法

通过将组合反射率因子、垂直累积液体水两种雷达产品合并成一种新的雷达产品CR_VIL,使用6万多张CR_VIL产品与对应时次6min自动站雨量数据,通过统计分析得到CR_VIL的6min雨量均值表。在短时临近预报系统中根据雷达回波外推结果,使用CR_VIL的6min雨量均值表求得各时段定量降水估测值(QPE)作为该时段的定量降水预报值(QPF),得到预报时效2h,时间分辨率为6min的定量降水预报数据,业务运行中对1h的预报结果进行检验,晴雨预报准确率为87.0%,短时强降水TS=0.106,Bias=1.09,表明CR_VIL应用在业务系统中对短时强降水具有一定预报能力。     

多普勒雷达估算降水和反演风在不同初值方案下对降水预报影响的数值研究

基于有限区域中尺度暴雨预报模式AREM,利用常德、荆州、宜昌3部多普勒雷达及武汉数字化天气雷达联合反演的1 h降水量资料和宜昌、荆州多普勒雷达反演的水平风场资料,采用3种不同的初值方案:Grapes-3DVAR同化方案、Barnes客观分析法及Barnes-3DVAR同化方案,对 2002年7月22日20:00-23日20:00发生在长江流域的一次大暴雨过程进行了多普勒雷达估算降水和反演风场在不同初值方案下对降水预报影响的数值试验,结果表明:(1)采用相同资料源(探空+T213L31分析场),3种初值方案降水模拟效果差别显著.整体而言,融合了Barnes和3DVAR两种方案的Barnes-3DVAR初值方案降水模拟效果最好:雨带模拟完整,位置与实况完全一致;降水中心中尺度结构清晰,位置、强度与实况接近.(2)Barnes-3DVAR同化方案与Grapes-3DVAR同化方案都能同化雷达降水和风场资料,但两者降水预报结果相差很大.Barnes-3DVAR方案下的降水模拟结果明显好于Grapes-3DVAR同化方案.(3)Grapes-3DVAR同化方案下,在控制试验的基础上增加雷达降水资料的同化,24 h降水模拟效果有所改善;增加雷达风场资料的同化,仅部分改善模拟效果,某些地方效果反而变差;同时增加雷达降水和风场资料的同化,降水模拟效果反而明显变差.Barnes-3DVAR同化方案则不然,无论雷达降水资料和风场资料单独同化还是两种资料同时同化,降水模拟效果都有不同程度的改进,特别是对雷达降水和风场资料同时同化的模拟结果是各种试验中效果最好的.(4)融合Barnes客观分析方法和Grapes-3DVAR同化方案的Barnes-3DVAR同化方案,是同化雷达降水和风场资料的一种新的、有效的初值方案.     

云南高原山地机场强对流短临预报系统研究

基于天气雷达、地面和探空观测资料、NCEP再分析资料、FNL数值预报产品,应用强对流天气分类识别技术和短时临近预报技术,开展风暴临近预报、强对流天气分类预警、基于数值预报的强风暴潜势诊断等研究,获得大理、丽江、西双版纳等高原山地机场及周边区域强降水、雷暴、大风、冰雹等灾害性天气的0～2 h实时定量预报产品和0～12 h强对流天气潜势预报产品,建立机场强对流天气短时临近预报系统。通过检验,该预报系统有较好的强对流天气预报预警能力,满足机场业务需求。     

雷达资料的3DVAR和EnSRF直接同化方法对一次暴雨预报的影响分析

利用合肥站雷达资料和NCEP再分析资料,采用WRF模式、WRF-3DVAR和WRF-En SRF同化系统设计了直接同化雷达径向风和反射率的试验,对2003年7月4—5日发生在江淮流域的一次梅雨锋暴雨过程进行数值模拟分析。结果表明:(1)同化雷达径向风资料可以增加暴雨区低层的扰动,增强对流运动,同时可以减少模拟的过量降水;(2)3DVAR同化方法对水平风场调整明显,同化反射率改进了模式中的微物理量和动力场,同时同化径向风和反射率可以更好地调整风场,改善模拟雷达回波带的强度和位置;(3)En SRF同化方法可以将更多小尺度的风场信息同化进入模式,单独同化反射率可以较准确预报出降水中心,同时同化径向风和反射率可以改进模拟雷达回波带的位置;(4)使用3DVAR和En SRF同化雷达径向风和反射率可以提高降水预报,改善雨带的范围,对降水中心位置和强度的预报也有改进。     

双多普勒雷达风场反演资料的同化应用试验

利用合肥、马鞍山2部多普勒雷达联合观测资料及多部多普勒雷达合成和连续调整技术（MUSCAT）,在笛卡尔坐标下反演得到三维风场。将得到的风场通过由CAPS（center for analysis and prediction of storm）研发的ARPS（advancedregional prediction systemv5．2．4）模式及数据处理系统ADAS（ARPS data analysissystem）进行同化试验。结果表明,反演风场信息可以改善短时模拟场、特别是风场的状况;但由于对湿度场等的改进较小,致使预报的3h降水量与实况有出入。     

基于移动互联网的短临降水预报服务短语算法设计与应用

随着信息技术的快速发展和气象现代化的快速推进,民众对气象服务要求越来越高,气象服务产品的种类、品质也需要与时俱进。本文从用户生活的实际需求出发,基于雷达反演降水实况融合数据的0~1h短临降水预报,设计0~1h短临降水预报的算法,不同降水趋势下服务短语生成,开发了0~1h短临降水预报服务短语应用系统,并集成到智慧气象APP和浙江降水发布系统手机客户端软件开展服务,有助于提升气象服务质量。