区域中尺度模式对西南地区一次强降水过程的预报分析

为了认识区域数值模式对西南地区降水预报能力,探索降水预报误差原因,本文应用MICAP资料,NCEP再分析资料,FY-2E辐射亮温资料,自动站资料,西南涡加密观测资料等,针对2012年7月2～5日西南地区一次强降水过程,分析了西南区域中心运行的WRF模式和GRAPES中尺度模式的预报能力,得到：（1）两模式不同程度反映了本次强降水过程.相对而言,WRF模式的预报略好于GRAPES,得益于WRF模式对对流层中低层温度、水汽、流场等演变的较好反映.（2）两模式预报对流层中低层温度偏差总体呈现正偏差,GRAPES模式呈现较大的温度偏差,正偏差特征更显著.两模式不同程度出现空报降水,特别是在高原东南坡.GRAPES模式空报雨区特征更明显.（3）两模式预报近地层湿度较实况大,都预报高原南坡,特别是高原东南坡风场辐合、水汽场辐合偏强,可能是造成虚假降水的主要原因.（4）较实况,WRF模式预报对流层高层的高压和对流层中低层的低压系统偏强,GRAPES模式预报西南低空急流偏强（可能是引起温度正偏差的原因）,两个模式预报的对流层正涡度较深厚,辐合上升运动强,这些可能是造成降水预报偏差的原因.     

区域数值模式对两次暴雨过程的降水模拟比较

分析了应用于西南地区的MM5、GRAEPS、AREM和成都区域业务运行数值模式(η)4个区域模式对2004年6月29~30日成都邻近地区和9月2~6日四川盆地东北部的暴雨降水过程进行了模拟。模拟结果表明,4个区域模式对这两次强降水过程有不同程度的反映。MM5、GRAPES和AREM显示了较好的预报能力,特别是MM5和AREM模式的预报在落区、强度和降水演变上与实况较一致。AREM模式预报的雨区清晰,但降水强度偏弱;MM5模式在预报出强降水的同时,出现较多的虚假降水,对持续时间长的降水过程预报较好,GRAPES预报的雨区较不稳定,但对持续时间短的过程有较好的反映;η模式降水预报偏小太多,对6月30日的过程在盆地的预报无明显反映。因此,有必要加大区域模式本地化工作,发展适合西南地区的数值模式,开展数值集合预报技术研究,整体提高成都区域中心数值预报水平。     

GRAPES_MESO模式对一次强降水过程的预报及误差分析

本文应用西南低涡大气科学试验加密观测资料,常规探空与地面资料,自动站资料等,分析国家数值预报中心运行的GRAPES_MESO中尺度模式对2010年7月14～19日四川强降水过程预报能力.结果表明,模式降水预报能一定程度反映实况降水.在模式误差分析基础上,指出造成降水预报偏差的可能原因是模式预报的高度场持续偏低,预报低值系统偏强,高值系统偏弱,不利于四川上空的辐合低值系统维持;预报的登陆台风强度偏强,台风外围气流与副高外围环流结合,导致西南低空急流较强,加之,模式预报盆地水汽场在西部偏多,东部偏少,对流层中低层冷空气活动偏弱,暖湿气流活动较强,急流带北移较快,辐合流场位置偏北偏东,导致了积分后期预报降水与实况出现较大偏差,盆地东北部降水偏弱,预报降水落区偏东、偏北.探空分析还指出,盆地测站温度偏差较大,可能是受复杂地形条件下插值误差以及观测误差影响所致,由于盆地测站风向受周边地形影响较大,各站和各层分析风的不确定性较大.误差分析揭示了高度场预报偏低,温度场偏高,地面气压偏低等基本特征,误差的来源需要作进一步的数值试验与动力诊断分析.     

基于MET系统对SWCWARMS及GRAPES模式在西南地区的站点检验分析

应用国家基本观测站资料、自动站逐时降水资料,基于客观统计检验方法,针对降水(12h、24h累积雨量)、近地面要素(2m温度、10m风)和高空要素(风场、温度场、高度场),分别评估SWCWARMS模式和GRAPES模式对2015年西南地区预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式降水ETS评分高于GRAPES模式,除24h小雨外SWCWARMS模式偏差值均高于GRAPES模式,两个模式在不同预报时效内对中雨、大雨、暴雨都表现一定程度的空报;(2)12h降水分段评分上,SWCWARMS模式TS评分均高于GRAPES模式,但SWCWARMS模式预报降水范围过大,随着预报时效增长空报多于GRAPES模式;SWCWARMS模式中雨和大雨空报大于其它量级降水,GRAPES模式对大暴雨漏报较多其它量级降水表现为空报;(3)两模式对高度场和温度场预报优于风场,对对流层中层预报优于中低层,SWCWARMS模式对高度场和温度场预报优于GRAPES模式,夏半年SWCWARMS模式均方根误差小于GRAPES模式;(4)两模式都表现出2m温度均方根误差在秋季增加而春季减小这一特征,SWCWARMS模式近地面要素均方根误差均小于GRAPES模式。      

多模式对四川一次强降水过程不确定性预报分析

本文就2008年“5.12”四川大地震后,5月25~26日四川盆地出现的一次强降水过程,比较分析成都区域中心运行的3个区域(GRAPES、AREM和MM5)模式降水预报情况以及各模式预报的物理量场和大气状况的演变,得到:模式就不同起报时间,对同一时间段的降水预报效果是不一样的,初始场获取的大气信息对预报有着重要作用;模式预报的降水落区与物理量的垂直时间演变密切相关;各模式大气初始场差异及随时间演变决定了各模式降水预报差异。      

成都区域气象中心业务数值预报产品检验分析

依据国家气象中心T213、T639全球模式、成都区域中心实时运行的AREM、GRAPES和MM5中尺度数值模式预报结果,对2008年5~9月进行了日降水量和2m温度检验。结果表明:(1)模式对昆明、南京、广州、长沙、北京和郑州温度预报优于温江、兰州和拉萨站,其中拉萨站温度预报与实况偏差最大,即模式对我国中部及南部地区温度预报与实况近似程度高于西部地区。(2)东部地区中雨及以上量级降水评分高于西部,西部4个城市中以昆明站评分最高,反映模式对我国西部城市降雨预报能力偏弱。      

2007年夏季GRAPES_MESO15及30km模式对比检验

对2007年6-8月两种GRAPES模式产品进行天气学检验.结果表明:GRAPES模式对7月上旬淮河流域降水位置预报较为准确,但两种模式对降水量值预报均偏小.在淮河流域强降水期,两种模式对500hPa中高纬度平均槽脊的位置预报较为准确,15km模式对中低纬度印度半岛地区高度场预报更加准确,且对副热带高压588线平均北界位置的预报好于30km,但两种模式对副热带高压西伸脊点的位置预报偏东.GRAPES模式对850hPa温度趋势有较好的预报能力,都能够准确预报出850hPa温度的转折,15km模式比30km模式预报更为接近实况.此外,两种GRAPES模式对0709号台风的预报效果均不太理想,台风邻近登陆前850hPa气旋性环流仍不清楚,登陆后环流中心清楚,但预报中心位置偏向西南,路经预报存在偏差,同时登陆前的台风中心附近风速明显偏小.     

一次盆地强降雨过程的多模式结果对比分析

运用西南区域数值模式SWCWARMS、欧洲中心细网格预报模式EC以及国家气象中心中尺度区域模式GRAPES对2018年6月25日12时～26日12时发生在四川盆地内的一次强降雨过程进行预报对比分析,多模式结果表明:EC模式与GRAPES模式对盆地西北部的暴雨漏报现象较为突出,SWCWARMS模式能较好模拟整个雨带的强度与位置,对比中尺度系统西南涡的模拟,在低涡出现和发展的12小时内,EC模式对低涡的预报能力偏弱,预报降雨量偏小,低涡位置与强度预报GRAPES与实况最接近,SWCWARMS模式与GRAPES相似,但仅有SWCWARMS预报出低涡南侧与低涡西北象限的强降雨,在低涡减弱阶段,3种模式趋于相同。EC与GRAPES模式在四川盆地内的初始涡度偏弱,辐合偏小,盆地西部边坡对流层低层垂直上升运动偏小,相对湿度偏低,这导致了EC和GRAPES模式在四川盆地西部边坡降雨强度偏小,仅有SWCWARMS模式与实况最符合,尤其对复杂地形下的降雨过程有较强的预报能力。      

成都区域气象中心业务数值预报产品检验分析

依据国家气象中心T213、T639全球模式、成都区域中心实时运行的AREM、GRAPES和MM5中尺度数值模式预报结果,对2008年5～9月进行了日降水量和2m温度检验。结果表明：（1）模式对昆明、南京、广州、长沙、北京和郑州温度预报优于温江、兰州和拉萨站,其中拉萨站温度预报与实况偏差最大,即模式对我国中部及南部地区温度预报与实况近似程度高于西部地区。（2）东部地区中雨及以上量级降水评分高于西部,西部4个城市中以昆明站评分最高,反映模式对我国西部城市降雨预报能力偏弱。     

新疆中强天气过程GRAPES区域模式降水预报检验

利用2009年新疆地面气象观测站的实况降水资料和GRAPES区域模式的降水预报产品,根据降水预报产品在新疆实际天气预报业务工作中的应用制定检验方案,对GRAPES区域模式12 h降水预报产品进行检验。结果表明:GRAPES区域模式的降水落区位置和落区面积预报准确率北疆高于南疆,降水落区位置预报偏南的概率比较高;各时效降水中心强度预报易偏强,随预报时效延长其准确率呈降低趋势。     

Climate and Forecast Mode Simulations for Antarctica: Implications for Temperature and Wind

Climate and forecast mode simulations with the regional climate model HIRlam-ECHAM(HIRHAM) are evaluated over a pan-Antarctic domain. The ability of the model to simulate temperature and wind profiles in the troposphere is quantified by comparing its results with radiosonde data acquired from the Davis station for January and July 2007. Compared to the climate mode, the forecast mode was found to deliver improved results for temperature and wind simulations at the near surface and in the lower troposphere. The main remaining model bias found was the under-representation of low-level wind jets. Based on ensemble simulations, it is shown that a distinct internal variability is inherent in the climate mode simulations, and associated areas of reduced predictability over Antarctica are identified.     

2013年华中区域中尺度业务数值预报的客观检验

应用国家气象中心模式检验方法,对华中区域中尺度业务数值预报模式WRF和中国气象局下发的GRAPES模式2013年1-12月的预报产品（包括降水、2 m温度场、850 hPa温度场、850 hPa风场和500 hPa位势高度场预报）进行统计检验。检验结果表明：所有要素24 h预报均优于48 h;对于晴雨预报,GRAPES模式TS评分高于WRF,但随着降水量级增大,WRF的TS评分基本都高于GRAPES,同时WRF降水预报范围明显偏大;分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现,WRF的2 m温度场预报优于GRAPES,且暖季预报优于冷季;形势场要素分析表明,WRF对850 hPa温度场和风场预报具有相当大的优势,全年误差变化较稳定,而对500 hPa位势高度场的预报误差存在一定的季节性特征,即夏半年WRF高度场预报优于冬半年,GRAPES模式则相反。总体上,华中区域中尺度业务数值模式产品对天气预报具有一定的参考价值。     

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。      

GRAPES-MESO模式不同空间分辨率对中国夏季降水预报的影响分析

国家气象中心业务运行的中尺度数值预报系统GRAPES-MESO（Global/Regional Assimilation and Prediction System mesoscale model）在升级到4.0版本后采用了与以往版本不同的三维空间分辨率设置,本文通过计算精度分析、个例分析及统计分析的方法详细阐述了两者水平分辨率和不等距垂直分层的差异,并由此深入分析了不同模式三维空间分辨率对中国夏季汛期降水预报的影响。主要结论表明,GRAPES-MESO预报系统4.0版本在水平分辨率提高到10 km并同时使用更为合理的加密垂直分层设置后,不仅提高了计算精度和计算稳定性,同时仍能满足业务预报的时效要求。对个例降水特征的分析结果表明,提高模式空间分辨率可以在一定程度上改善对降水中心的预报,但对降水落区的预报改进较为有限。对2012年7月整月批量试验的统计检验结果表明,月平均技巧评分总体变化不大,但对逐日大到暴雨评分提高较大,通过各气象要素统计检验分析可以认为,模式空间分辨率提高的主要作用是通过降低了中低层高度场、温度场和水平风场的误差,改进了对流层中层环流背景场以及对流层低层降水直接触发系统的强度预报,从而能够提高大到暴雨的降水评分。     

2014年成都地区一次连续性大雾天气的成因分析

本文利用常规气象观测资料和NCEP1°×1°再分析资料对2014年1月31日～2月1日成都地区连续性大雾天气过程的环流背景、气象要素及相关物理诊断量进行分析,结果表明:本次持续性大雾天气过程是在500h Pa西北气流和地面均压场的环流形势下发生的,属于平流-辐射雾。前期降水、偏南水汽和西风扰动水汽为本次大雾形成提供了水汽条件。低层暖平流输入、水汽辐合以及辐合上升运动有利于大雾的形成和维持;反之,则大雾消散。逆温层高度及强度、双逆温结构、冷平流入侵厚度和湿层厚度与雾的浓度密切相关。      

西藏夏季降水的季节内变化特征及其影响系统

利用西藏地区1980-2013年夏季降水量资料、NCEP再分析资料等,分析了西藏地区夏季降水主模态季节内变化特征,尤其是盛夏7和8月降水异常对应的大尺度环流特征和影响系统。结果表明:西藏夏季降水存在明显的季节内变化,6和7月降水主模态的时间系数变化具有较好的持续性,而7和8月降水主模态的时间系数的相关关系明显减弱。西藏地区7和8月降水偏多年,西藏地区上游低层纬向风场均呈西风异常,但是水汽来源有差异;同时欧亚中高纬地区对流层中高层环流存在显著差异。西藏7月降水与南亚高压强度存在显著负相关关系,南亚高压偏强/弱时,降水偏少/多。西藏8月降水与南亚高压的位置关系更密切,南亚高压偏南/北,降水偏多/少。