“三轴”降水预报法的初步探讨

“三轴”预报法是以温度场、湿度场为依据分型预报的。三轴即700毫巴高空图上规定型区内温度最小值轴线、24小时变温最小值轴线、露点最大值轴线;根据轴线的位置、互相配合、强度和流场、高度场等多个因子,综合作出雨季(5—10月份)大于20毫米降水的短期预报。运用此方法,对1970—1972年资料进行了普查、整理,经1973年验证,共184个个例,机率160/184=85%,其中大雨的机率7/9=78%。1974年5、6、7月验证,机率80/92=87%,其中大雨4/5=80%。     

传真图在大(暴)雨短期预报中的应用

我站自1981年5月开始接收长沙中心台播发的地面,850mb、700mb、500mb等层次的天气形势分析图,经一段时间使用,感到用它做县站24小时大(暴)雨预报,效果很好,现以1981年5—6月份为例作论述。 我站5—6份的大(暴)雨95％以上是由于高空槽东移过程中,槽后引导冷空气南下,推动河套以南锋面南下,在高空槽和锋面共同影响下发生的,只有5％左右的大(暴)雨是由于台风槽影响造成的。例如1981年5月2日的地面图和高空500mb环流     

红外卫星云图用于前汛期大雨暴雨天气预报初步总结

我区地处云贵高原东南侧边缘山地,地理位置在23—25°N,106—109°E范围内。由于位于高原东南侧,因此高原上的天气系统对我地区天气影响极大。以前汛期为例,造成我区大雨暴雨天气的影响系统除锋面、切变线外,还与自高原东移的高空槽、低涡直接有关。尤与孟加拉湾低槽维持有关。由于高原、孟加拉湾及其沿岸纪录稀少,加上地区台图次,图面范围及通讯接收条件所限,往往对高原及孟加拉湾地区天气系统的演变难以掌握。自1976年6月份,有了卫星云图之后,我们感到高原上明显的或不明显的天气系统,均可在云图上反映出来。这对短期天气预报,尤其是短期大雨暴雨预报提供了较好地分析预报信息。本文以近四年来前汛期红外云图资料,总结分析了我区大雨暴雨天气出现前的云图特征,找出了云区警戒区及云团特征,以为今后的大雨暴雨预报提供信息。     

用“MOS”方法作青岛市晴雨降水预报

青岛地区雨季大部分开始于6月下旬,本文利用1982—1983年6月15日至8月31日的日本传真数值预报资料建立0、1数重回归的MOS预报方程作青岛市区的晴雨预报。     

孟加拉湾地区环流特征与桂西北雨季开始期关系的分析

桂西北(河池地区及其邻近县)位于云贵高原东南麓。季风气候明显,冬半年受大陆季风控制,降水量很少,气候干燥;夏半年受热带海洋季风影响,雨水充沛。5—8月降雨量占全年雨量的70％以上。平均雨季开始于5月中旬。但各年差异很大,最早在4月中旬开始,较晚的6月中旬,个别年份如1963年到7月11日才出现第一场暴雨,造成严重的初夏干旱。雨季开始期的早迟对工农业生产影响很大,故做好雨季开始期预报服务是很有实际意义的。     

2011年4—6月亚沙会赛场多模式要素预报产品检验

为了了解各种数值模式要素预报在2012年6月第三届亚沙会（亚洲沙滩运动会）比赛期间表现如何,对2011年4—6月MM5,WRF—RUC和T639模式亚沙会比赛场地的海阳气象观测站24h降水量、10m日最大风速以及2m日最高最低温度预报进行了检验,检验还包括了t70nline（天气在线）2m日最高最低温度预报,结果表明：（1）各模式晴雨预报基本都在70分左右。WRF-RUC模式一般性降水和小雨预报效果最好。对于中雨,各模式空、漏报均较多。大雨以上量级降水,各模式均有一定的预报能力。WRF—RUC和T639模式均较好地预报出大雨和暴雨过程,MM5略差,但各模式均空报大暴雨过程。（2）4级以下的弱风T639模式预报准确率最高,MM5和WRF-RUC模式空报较多;对于4级以上风,MM5和WRY-RUC模式预报效果较好,T639模式漏报较多。结合最大风速预报误差看,MM5和WRF-RUC模式相差不多,预报效果最好,T639模式预报误差最大。（3）WRF。RUC模式最高温度预报准确率最高,t70nline最低温度预报准确率最高。各模式最高最低温度平均误差均为负值,即模式预报比实况均偏低。     

广西前汛期锋面暴雨预报

广西前汛期4-6月,是大—暴雨的多发季节。大—暴雨产生的天气形势,按地面形势分析,主要有锋面、热带低压(含热带风暴、台风)和高后大—暴雨三类。根据1961—1988年4-6月资料统计,锋面大—暴雨占前汛期大—暴雨天气过程之86％,其它两类均仅占6—7％。本文主要分析锋面大—暴雨的基本形势,提出大—暴雨24小时短期     

南宁市前汛期大雨预报探讨

本文分析讨论南宁市大雨气候情况和低空急流、低空辐合、水汽对大雨的影响,以及产生大雨的三种天气形势型,并提出了预报锋面型大雨的预报方法。经验证方法可行。     

用PP法作8月高原低槽低涡类大雨预报

完全预报法不需要利用数值预报样本资料,它以历史资料的天气形势作因子来确定局地天气要素,导出方程。预报时用数值预报值代入,避免了资料不足的困难,争取了时间。为使 B 模式输出产品尽早投入我站日常预报,增加预报信息,我们用1971—1980年8月份的历史天气图,结合本站资料,建立了高原低槽低涡类大雨预报方程。     

梅雨季节大雨暴雨预报方法

为了做好气象工作的“两个服务”,我们对梅雨季节大、暴雨的预报方法进行改革,寻找预报大雨暴雨的预报指标。在1973年梅雨期(5—6月)中,共出现大、暴雨13次,我们报准了11次。现将预报方法和指标简述如下:     

2008年T213与德国降水数值预报产品对比检验

为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报与德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24-120h预报正确率为60％-70％,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5％左右,德国降水预报空报率较低,为20％左右。对2008年4-6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。     

1991 年江淮暴雨的定量预报检验

利用Threat Score方法，对1991年6月12—15日，6月29日—7月12日江淮持续暴雨的定量预报进行了检验。结果表明，对于大雨和暴雨预报，目前主观预报优于客观预报。数值预报在降雨定量预报的某些方面有了一定突破。     

基于ECMWF模式的江西及周边地区锋面暴雨预报检验和订正

利用全国降水资料（包括江西加密降水资料）、探空资料、ECMWF模式72—24 h降水和形势预报资料,采用天气学检验、SAL定量降水预报检验等方法,对2017—2019年江西及附近地区锋面暴雨的实况和模式产品进行检验分析,检验主要影响天气系统预报效果,得出ECMWF模式降水预报误差分布特征及原因,并对模式的暴雨预报进行订正。结果表明：ECMWF模式对2017—2019年锋面暴雨过程预报较实况大多偏北,落区预报误差主要源于大尺度降水。从锋面暴雨三种SAL分析误差可见,落区预报较实况大多偏北,暴雨过程强度多数较实况偏弱,结构较实况偏小。对误差较大个例的分析得出两点订正思路：1） 锋区南侧有较明显动力热力对流发展的弱锋区暴雨,暴雨落区可订正至925 hPa锋区南侧高温高湿区。2） 较强锋面暴雨,当中低层切变辐合抬升区重叠时,暴雨落区可向925 hPa锋区位置调整,暴雨通常不易出现在锋区北侧冷区。     

牡丹江8,9月晴天雾的预报

8,9月份,牡丹江经常出现雾,通常在早晨4,5时形成,直到8,9时,甚至上午11时左右才消散。根据1958—1962年8,9月份资料统计的结果,在305天中,由于烟或雾造成能见度等于和小于4公里的日数有104天,占总日数的34.1％。在这种天气中属于晴天雾的有70天,在104天中占67.4％。 本文提出的牡丹江雾生成的预报方法,主要是根据本站03时以前的天气实况,预报04—11时雾的生成,使用的资料是1958—1962年8—9月牡丹江站的观测资料。 本文规定晴天的标准为本站23时至次日01时的“中低云量和”的累积量小于6。     

基于频率匹配法的SWC-WARMS模式降水订正试验

基于西南区域数值预报模式（SWC-WARMS）2019年5~8月00时起报的24h累计降水预报资料和四川省气象站点降水观测资料,采用频率匹配法对6月1日~8月31日降水预报值进行了偏差订正。结果表明:模式预报的24h累计降水量总体为湿偏差;订正后降水量平均绝对误差减小;大雨和暴雨的偏差评分提高;小雨、中雨、大雨的TS评分提高,暴雨TS评分降低;各量级的空报率均有所降低,小雨和中雨漏报率减小,大雨和暴雨漏报率增大,尤其是暴雨漏报率显著增加;当模式对暴雨降水落区预报较好（差）时,频率匹配订正能提高（降低）TS评分。      

用参数时间剖面图做强降雨预报

用1990~2004年5~6月逐日02、08、14、20时的观测资料,计算得出气团参数A值,绘制出气团参数时间剖面图,对其进行分型和分析,找出大雨、暴雨天气出现的模型与指标,并对2005~2007年5~6月进行预报检验。     

用参数时间剖面图做强降雨预报

用1990-2004年5-6月逐日02、08、14、20时的观测资料,计算得出气团参数A值,绘制出气团参数时间剖面图,对其进行分型和分析,找出大雨、暴雨天气出现的模型与指标,并对2005-2007年5-6月进行预报检验。     

ECMWF集合预报统计量产品在重庆降水预报中的检验与分析

利用ECMWF集合预报降水资料和重庆市自动站降水资料,运用晴雨、TS评分、预报偏差等检验方法对重庆地区2014—2016年ECMWF集合预报降水产品在短期时效的预报性能进行检验分析。结果表明:最小值的晴雨预报准确率最高。对于TS评分检验,小雨量级可优先参考最小值、10%分位数和融合产品,中雨量级参考平均数和概率匹配平均,大雨和暴雨量级分别参考75%分位数和90%分位数。对于预报偏差检验,小雨量级可优先参考最小值、Mode,中雨量级参考融合产品、中位数,大雨量级参考控制预报、融合产品,暴雨量级参考90%分位数。对于百分位值预报产品和概率预报产品,小雨量级可参考5%～10%分位数和80%～90%概率预报产品,中雨量级可参考45%～55%分位数和40%概率预报产品,大雨量级可参考70%～80%分位数和20%概率预报产品,暴雨量级可参考90%～95%分位数和10%概率预报产品。     

基于集合预报和支持向量机的中期强降雨集成预报试验

本文基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和美国国家环境预报中心(NCEP)集合预报资料和支持向量机(SVM)回归方法建立了多模式集成的动力-统计客观预报模型(SVM-多模式集成预报),继而选用2012年5—9月(共计153 d)发生在淮河流域及其以南地区的大雨和暴雨开展了回报试验,并将所得预报结果与ECMWF的控制预报和集合平均预报进行了多角度比对评估。结果表明:在中期预报时效(4~7 d),SVM-多模式集成预报方法对2012年5—9月大雨和暴雨的预报效果最优,尤其对暴雨预报准确率明显提高,其优势主要体现在对强降雨中心分布范围和强度的预报更接近实况。     

宁夏汛期分级降水客观预报方法应用检验

利用2010—2013年5—9月T639模式产品和同时段宁夏25个国家级气象站降水实况资料,应用概率回归和交叉验证方法,建立宁夏汛期5—9月小雨、中雨、大雨3个级别的168 h分级降水概率预报方程,对比检验客观产品T639-MOS、数值模式T639和上级指导产品NMC对2014年5—9月降水预报效果。检验结果表明:相较T639和NMC,T639-MOS空报率明显降低,漏报率略有增加,但预报准确率明显提高,预报技巧较T639和NMC平均提高10%左右;T639-MOS对大范围降水和强降水预报效果较好,且随着预报时效临近,数值模式预报性能调整,预报能力显著提高;客观方法选取的预报因子代表性和物理意义明确,水汽、动力和热力因子是宁夏降水预报的关键因子,其中,小雨预报关键因子是中低层水汽通量,中雨和大雨预报关键因子是湿位涡和经向风,大雨预报还考虑了关键动力因子的高低层配置;宁夏降水样本数相对较少,且主要以小雨为主,中雨以上降水是小概率天气,所以,降水强度越大,漏报率越高,预报准确率明显下降,但不同级别降水都是T639-MOS预报准确率最高。