T213物理量场在强降水落区预报中的应用

蒙古低涡和东北冷涡是造成鹤壁市汛期强降水的主要影响天气系统.不同天气系统影响,鹤壁市的降水落区有明显差别.在T213物理量场上,强降水常出现在大值中心所包围的区域内.     

恩施州初夏强降水落区短时滚动预报方法初探

运用日本的降水预告产品和常规天气图资料作短期强降水预报判据,用本地气象要素资料作短期强降水落区预报,以天气雷达回波资料为依托,建立一套恩施州强降水落区短时滚动预报方法,经试用,效果较好.     

新疆短时强降水落区的分析和预报

利用常规高空气象资料、物理量场、ＧＭＳ－５卫星数值化云图,对新疆短时强降水落区的预报方法进行了综合分析．结果表明：采用其他方法预报新疆短时强降水落区时,其范围与实际降水区偏差较大,并且牵涉面广,不利推广;而利用物理量场和ＧＭＳ－５卫星数值化云图,能够较好地预报新疆短时强降水落区,落区范围与实际强和水区偏差〈１００ｋｍ。     

T213物理量场在强降水落区预报中的应用

蒙古低涡和东北冷涡是造成鹤壁市汛期强降水的主要影响天气系统.不同天气系统影响,鹤壁市的降水落区有明显差别.在T213物理量场上,强降水常出现在大值中心所包围的区域内.     

恩施州初夏强降水落区短时流动邓预报方程初探

运用日本的降水预告产品和常规天气图资料作短期强降水预报判据,用本地气象要素资料作短期强降水落区预报,以天气雷达回波资料为依托,建立一套恩施州强降水落区短时滚动预报方程,经试用,效果较好。     

“98.6”广西特大强降水过程成因探讨及暴雨落区预报诊断

通过对“９８．６”广西特大强降雨过程的环流背景分析,得出在中高纬度二脊一槽（倒Ω型）和稳定的南海高压组成的大环流形势,满足产生持续性大范围暴雨的基本条件,结合Ｔ１０６产品的物理量场资料分析,找出暴雨落区的诊断判据,用动力相似方法作暴雨落区预报的试验,取得了较好的结果,为业务预报提供参考依据     

用MAPS模式预报冰雹落区

文中详细分析了 1982～ 1998年发生在湖北省的冰雹过程 ,这些冰雹过程被归纳为槽前型和槽后型两类。两类过程的一个共同特点是过程发生前具有极强的位势不稳定。槽前型主要表现在中低空及地面为极强的增湿增暖 ,导致中低空能级升高 ,而中高层是相对干冷的区域或变化不是很大 ,这类过程的触发主要是由于西北槽中有短波槽扰动凌驾于不稳定区之上 ,一方面加大水平能量锋区 ,另一方面使得垂直不稳定度加大 ,进而触发对流。槽后型主要表现在中高层为极强的干冷平流 ,引起降温降湿 ,而低层有弱的增温增湿 ,这类过程的触发主要是西北气流中横槽转动和小槽沿脊前下滑 ,在中低层加大水平能量锋区 ,促进垂直不稳定能量的释放。因此将水平能量锋区ΔθseH/Δn和垂直不稳定ΔθseH/Δz之和作为冰雹判据 ,辅之以其它条件 ,在日常业务中 ,具有较高的预报准确率。利用研究结果 ,对武汉区域中心数值预报模式MAPS的积云对流参数化方案进行改进 ,即改进积云对流参数化中的稳定度条件。用改进后的MAPS模式对 1999～ 2 0 0 1年 3～ 5月的过程进行试报 ,结果表明 ,该模式对冰雹落区有一定的预报能力。     

“98.6”广西特大强降水过程成因探讨及暴雨落区预报诊断

通过对“９８．６”广西特大强降雨过程的环流背景分析,得出在中高纬度二脊一槽和稳定的南海高压组成的大环流形势满足产生持续性大范围暴寸的基本条件,结合Ｔ１０６产品的物理场资料分析,找出暴雨落区的诊断判据,用动力相似方法作暴雨落区预报的试验,取得了较好的结果,为业务预报提供参考依据。     

SWCWARMS模式对四川盆地强降水预报的检验分析

利用SWCWARMS模式产品、常规观测等资料,对2017年7月27~28日和2018年7月26~27日四川盆地两次强降水过程中的环境场、降水量和物理量场等进行了12h、24h预报时效的天气学检验分析。得出SWCWARMS模式产品在强降水预报中的3大优势:(1) SWCWARMS模式对两次强降水过程的降水强度、范围等预报效果较好,尤其是降水强度更为突出,参考价值高。(2) SWCWARMS模式对中高纬大尺度环流背景和强降水主要影响系统预报效果较好,对高原低值系统也有较好的描述。(3) SWCWARMS模式对物理量场中水汽条件(比湿场)和不稳定能量CAPE值预报效果较好。同时,还需要注意的有2方面:500hPa风速和高原上空天气系统存在系统性偏弱现象;对低层风速预报偏弱,加之风向预报偏差,直接影响了强降水分布及大暴雨中心位置的正确预报。     

华北东部强降水天气低层风场分型及降水落区

利用 1 992～ 2 0 0 1年 1～ 1 2月数值预报、天气图、卫星云图、渤海 4个测站及本区域 4个测站自记雨量、风向、风速等同步资料 ,对秦皇岛市出现的 1 8次暴雨、8次大雪天气过程进行综合对比分析 ,探讨了海区风向变化对降水落区的影响。通过 2 0 0 2～ 2 0 0 3年试报Ts值为 53%。     

恩施山区强冰雹和短时强降水天气落区分析

利用恩施雷达资料,对湖北恩施山区强冰雹和短时强降水天气的落区进行了分析。结果发现:强冰雹的右移特征非常明显,当恩施州境内或边境临近地区有新生的中空回波,且回波移动方向上也同时有对流回波滋生时,则两回波源地之间的区域基本可以确定为此次冰雹过程的主要影响区域,新生中空回波向右偏离初始移动方向大约0~60°之间(两处回波源地之间的连线),一般在1~3h内不断加强形成强冰雹而落下;而短时强降水右移特征不明显,发生短时强降水区域不仅与回波系统的走向和移动有关,还与回波单体移动和传播有关系,其回波系统的移动是对流单体的移动和传播两者的矢量之和,同时根据回波形态及其演变趋势,即可判断短时强降水的落区。      

山东省极端强降水天气概念模型研究

利用山东省1971—1999年逐日降水资料,采用百分位法确定各站极端强降水阈值。据此阈值,在2000—2009年中挑选了39个极端强降水天气过程并进行天气分型,得到高空槽类、副高外围类、切变线类、气旋类、热带气旋类5类极端强降水概念模型。研究表明:切变线类、气旋类和热带气旋类暴雨区范围较大,而高空槽类和副高外围类暴雨区范围较零散;5类极端强降水均伴有低空急流,暴雨区一般位于700 hPa与850 hPa切变线(或槽线)之间、低空急流左侧风向风速辐合处;高空槽类、副高外围类、切变线类一型和气旋类均有冷空气影响,暴雨区位于850 hPa冷温度槽前部;5类极端强降水的产生机制不同,落区与θse的配置也不尽相同。     

山东省多模式预报要素综合检验系统

为了对多种数值模式产品进行综合对比检验,开发了山东省多模式预报要素综合检验系统。该系统利用FORTRAN、C#编程语言和.NET技术实现了预报要素与实况的对比、绝对误差分布、TS评分三个功能。系统利用山东省大气监测站、区域站、石油平台站、浮标站等台站观测数据实现对T639,MM5和WRF-RUC模式在全省122个国家级气象观测站和10个精细海区代表站插值的风、温、压、湿、降水等6个预报要素进行综合检验,并提供检验结果。     

多区域高分辨率模式强降水预报检验分析

利用气象大数据云平台中逐小时降水资料,基于目标对象检验法和邻域法,评估2019—2020年辽宁主汛期降水过程中中国气象局上海数值预报模式系统(CMA-SH9)、中国气象局中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)、中国气象局睿图东北数值预报模式系统(CMA-DB)的预报性能。结果表明:千米尺度或接近千米尺度的上述三个模式,在36 h时效内,对于累积强降水(12 h降水量≥50 mm)落区形态预报与实况有相似性,落区质心预报偏差一般在20 km左右。然而,预报落区与实况重叠的面积一般都在10%以下,个别情形下(如CMA-MESO对于气旋型降水过程)累积强降水落区预报与实况重叠度能够接近20%;位置偏离的直接结果是导致漏报率高(一般在75%左右,CMA-MESO模式漏报率略低,为10%～20%),其中高压后部型降水过程中累积强降水的漏报率超过80%,位置偏离也造成较高空报率。对于短时强降水(1 h降水量≥20 mm)预报,在方圆40 km内不计偏差情况下,各模式预报命中率平均在10%以下(最大值为9.2%),空报率平均为58.7%;三种降水类型中,模式对台风型降水过程的短时强降水预报性能最...     

用日本数值预报产品预报桂林市强降水的检验

用日本数值预报产品JFUFE502，JFUFE503，对桂林市大雨以上强降水过程进行分析检验，结果表明有较好的预报能力，只是预报值偏小，在不同天气系统影响下，其预报性能也有所不同，实际运用时，给合天气形势，实际预报经验和其它预报方法进行有效订正，能提高强降水预报准确率。     

安徽省WRF模式短时强降水的预报检验

利用2005—2015年安徽省内1162个站点观测资料简要分析了短时强降水的时空分布特征,并利用中国气象局CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)近实时降水资料检验2012—2015年安徽省WRF(Weather Research and Forecast)模式对短时强降水的预报性能,探讨不同空间插值方法、检验方法对预报效果的影响,以评估模式预报短时强降水的应用价值和使用注意事项。结果表明:短时强降水主要发生在大别山区和皖南山区;一年中发生次数呈单峰分布,集中于6—8月;日变化呈双峰状,强峰为北京时间下午15:00—19:00,弱峰为06:00—09:00,两个低谷分别为01:00、12:00前后。在两分类评分TS(Threat Score)检验中,各个季节评分均十分低,插值方法对TS评分影响不大。邻域法FSS评分(Fractions Skill Score)检验中,春季FSS评分低,最高仅可达15%,空间窗、时间窗、时间超前或滞后变化对FSS评分的影响不如夏季、秋季明显;夏季,不考虑时间窗时,单独的时间超前或滞后不能提高预报准确率;秋季,模式分别滞后1h或滞后2h预报结果优于同期预报,而超前1h或超前2h预报结果低于同期预报,表明秋季WRF模式对短时强降水的预报有一定滞后性。     

青海省降雨落区预报自动化系统

选用０８时常规资料和数值预报产品作为系统输入资料，将关键区要素场作切贝雪夫正交多项式展开，取切贝雪夫系数作预报因子，由Ｂ－Ｐ神经元网络进行训练。分别建立了全省各片未来２４ｈ有无大于（等于）５ｍｍ、１０ｍｍ和２５ｍｍ降水天气过程的人工神经元降不落区预报网络。从学习结果看，历史概括率均达９６％以上，经１９９４年６、７、８三个月的业务试用，效果较好。     

粤港澳大湾区汛期降水的多模式集成预报方法的评估检验

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、中国气象局(CMA)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、英国气象局(UKMO)五个模式集成的交互式全球大集合预报系统（THORPEXInteractiveGrandGlobalEnsemble,简称TIGGE）资料集的确定性预报、集合预报以及地面降水观测数据,采用多模式集成平均(EMN)、消除偏差集成平均(BREM)、滑动训练期超级集合方法（R_SUP）对2018年华南汛期（4—9月）粤港澳大湾区的降水预报开展了评估检验。总体而言,多模式集成预报方法在大湾区前汛期降水预报的均方根误差平均比后汛期高2mm;多模式集成预报方法的预报能力在前汛期随着预报时效的延长而呈持续下降趋势,后汛期则表现为短期（24~72h）下降、中期（72~168h）持续平稳的变化特点。与预先的假设差异主要表现在：对前、后汛期的降水预报综合表现最好的均是数学原理相对简单的EMN,而BREM和R_SUP的空间平均评分指标则稍差,但其在降水落区预报中仍有较好的预报技巧。     

河南省区域性暴雨及落区的数值预报产品释用技术

利用ＨＬＡＦ物理量数值预报产品对河南省区域性暴雨（大暴雨）进行动力、热力诊断分析和相关普查,采用天气学与统计学相结合的方法建立了２４、３６小时有无区域性暴雨（大暴雨）及落区的预报模式和预报模型,给出预报流程和１９９７～１９９８年业务试验的预报结果。