昆明冬季降水相态识别判据研究

利用昆明气象站1952—2013年冬季的降水及天气现象资料,统计分析了昆明冬季降雪的气候特征。利用1980—2013年高空、地面资料,选取500 hPa温度、700 hPa温度、0℃层高度、500～700 hPa之间的位势厚度、地面日最低温度和日平均温度6个物理量,针对雨和雪的降水相态进行统计分析,采用降雪TS评分最高的原则确定物理量的阈值。对每个单一判据给予不同的权重,采用权重线性法设定降雪的综合判据,通过对6个物理量降雪判据进行不同的组合试验,并考虑到综合判据的业务化,最终选定700 hPa温度、500～700 hPa之间的位势厚度、地面日最低温度3个单一判据组合为综合判据,并用中尺度WRF模式对2014年的13次降水天气进行了降水相态判别检验,结果表明综合判据可为昆明冬季降水相态客观预报提供较好的参考。     

北京地区两次雨雪转换过程的相态模拟研究

利用中尺度数值模式WRF(Weather Research and Forecasting),对2015年11月20-22日和2016年11月20-21日北京地区两次雨雪转换过程进行数值模拟,根据模拟结果,结合探空等实况观测资料,分别对降水相态转换的机制进行了探讨,并比较分析了两次过程云微物理特征的差异。研究表明:中尺度数值模式WRF较为准确地模拟出了两次雨雪过程的降水量级和落区;同样是雨转雨夹雪过程,但是两次过程云中雪晶粒子的含量和分布的层次是截然不同的,导致相态转换的微物理过程也不同。2015年的过程,雪晶通过与过冷云(雨)滴的粘连碰冻作用而不断增长导致观象台的相态由雨转为雨夹雪;而2016年的过程,雪晶主要依靠冰晶的凝华、撞冻及碰并等机制而不断增长导致观象台的相态由雨转为雨夹雪。在预报冬季降水相态时,不仅要关注各标准层的经验阈值温度,还要充分关注模式产品中与微物理有关的水成物分布的层次和浓度大小。     

四川省降水相态识别判据研究

本文运用1981~2013年四川省156个国家级地面观测站的原始气象记录整编数据,分析了四川省雨、雨夹雪和雪三种降水相态的气候分布特征,并从地面要素和高空要素两个方面详细分析了不同降水相态对应的变量阈值,主要结论如下:(1)降雨日数的第一特征向量近些年呈现出减少趋势,第二特征向量在雅安和广元地区的降水日数有所增加,攀西地区降水日数在减少;从降雪日数的第一特征向量看,四川地区降雪日数近些年也呈现减少趋势,第二特征向量四川中部一线近些年的降雪日数有所增加;雨夹雪日数第一特征向量说明四川大部分地区雨夹雪日数近20年都在减少,阿坝州地区的雨夹雪日数在增加,第二特征向量的趋势并不明显,第三特征向量近15年盆地地区的雨夹雪日数有所增加,川西高原和攀西地区的雨夹雪日数在减少。(2)地面和高空近地层的温度(T)和露点温度(Td)对区分降水相态有较好的指示意义。盆地西部,T_850hPa对三种降水相态有较好区分;盆地南部,各要素都能很好的区分雨和雪两种降水相态,但是雨夹雪与雪并不好区分;盆地东北部,只有H_{700-第一层}较容易区分三种不同的降水相态。川西高原上,H_{500-第一层}为区分三种不同降水相态的最佳高空要素;攀西地区,T_第一层、T_600hPa、零度层高度3个要素是识别三种不同降水相态的较好指标。      

丹东冬季降水相态判据研究

利用丹东1979-2012年10月至翌年4月逐日降水、天气现象、高空探空资料及NCEP0.5°×0.5°（部分2.5°×2.5°）再分析资料,对丹东地区冬季不同相态降水气候及大气层结特征进行了统计分析, 并对不同相态降水典型个例进行了分析。结果表明：丹东地区虽地处北方,但冬季降水相态多样。在秋冬、冬春过渡和严冬不同时段,大气不同层结不同相态降水气温阈值范围不同,建立了丹东冬季不同大气层结降水相态判据。大气不同层结前期特别是近地面层气温背景与不同相态降水的发生与转换关系密切,可为动态预报降水相态提供了参考。850 hPa及以下中低空温度条件对冬季降水相态形成至关重要,850 hPa的0℃线能较好区分雨和雪区大致范围,925 hPa的0 ℃线能较好区分雨夹雪和雪以及雨夹雪和雨大致范围。     

新疆北部降水相态的识别判据研究

利用2005—2014年春秋两季月降水资料,统计分析了近10 a新疆北部4个站点的雨雪天气;利用同时期的高空资料,选取了500 hPa和850 hPa高度差(H_(500-850))、700 hPa和850 hPa高度差(H_(700-850))、850 h Pa和925 hPa高度差(H_(850-925))、700 hPa和925 hPa高度差(H_(700-925))、500 hPa温度(T500)、700 hPa温度(T700)、850 hPa温度(T850)、925 hPa温度(T925)共8个指标参与统计,得出4个站点的主要影响因子及降水相态判别指标;并利用判别指标对2015年3—4月、10—11月伊宁及乌鲁木齐站点出现的降水相态进行检验。研究表明:(1)伊宁T925、T850分别为2.5℃、-2.5℃时;塔城站点T925、T850分别为1.8℃、-1.5℃时可作为雨雪分界指标;伊宁、塔城两站T700对降水相态的指示意义不大;阿勒泰T850、T700、T500分别为-2℃、-8.5℃、-25.3℃时;乌鲁木齐T850、T700分别为-1.75℃、-9.3℃时,可作为雨雪分界,T500对乌鲁木齐降水相态的指示意义不大。(2)伊宁H_(700-925)、H_(850-925)分别为2220 m、680 m时;塔城H_(700-925)、H_(850-925)分别为2 207.5 m、675 m时;阿勒泰H_(700-850)、H_(500-850)分别为1522 m、4 052.5 m时;乌鲁木齐H_(700-850)、H_(500-850)分别为1520 m、4 067.5 m时,可作为雨雪的简单分界。(3)通过检验,总结出的雨雪判别指标可为新疆北部降水相态客观预报提供较好的参考。     

一次晚春降水相态变化特征及成因

应用常规观测资料、自动站资料、雷达资料及1°×1°NCEP再分析资料,对2013年4月19日河北省一次晚春回流降水相态变化特征及成因进行了分析。结果表明:河北中南部地区相继受东西2股冷空气影响,前期东路冷空气从850 hPa以下入侵,之后西路冷空气随700 hPa高空槽东移加剧了中南部地区的降温,使大范围降水出现相态变化;地面温度对本次降水过程的雨雪相变指示性不大,但地面气压的变化早于地面温度,对预报具有一定的指示意义;700 hPa低空急流对中空暖层的形成起决定作用,当暖层消失,降水相态完全转为降雪,925 hPa上-2℃温度特征线与降雪区对应较好,通过温度的垂直结构来辨别相态更为可靠;雷达回波的0℃层亮带出现高度在4.7 km左右,其高度的快速降低与降水相态转变时间一致。     

黄山地区冬半年降水相态判据研究

利用2008—2018年逐年11月至翌年3月常规气象观测资料,从天气形势配置、降水相态与特征层气温、0 ℃层高度和层结厚度的关系等进行分析,归纳了黄山地区冬半年雨、冻雨、雨夹雪和雪四类降水相态的判别依据,并利用一次雨雪转换天气过程对判据进行了检验。结果表明,黄山地区固态降水和固液混合型降水主要发生在1—2月。850 hPa高度层及以下各层气温对雨雪转换的判别效果较好,当850、925、1 000 hPa特征层气温和地面气温分别大于等于-3.9、-2.6、0.5、1 ℃时可判定为雨,各层气温继续降低将出现雨夹雪或雪。当0 ℃层高度在1 000 hPa高度层以上时可能出现雨,反之出现雨夹雪或雪。此外,厚度层结也能较好地区分雨和雨夹雪或雪。冻雨（冰粒）的判据与其他降水相态的判据不同之处是在700 hPa高度层附近存在融化层。判据能较好地区分黄山地区不同降水相态,但对冻雨和冰粒的识别能力相对较弱。     

利用WRF模式制作东北地区冬季降水相态预报

利用WRFV3.1.1中尺度数值模式,对东北地区冬季降水相态进行预报尝试。在模式预报输出场中,通过对近地面大气层中冻结部分降水混合比在可凝结成降水的水汽混合比中的比例,来判断雨雪分界线及雨夹雪区或雨、雪过渡区。结果表明：该方法可较准确预报出降水过程中雨区、雪区和雨夹雪区的分布特征以及降水相态随时间的演变情况。降水相态数值预报产品的应用能够明显提高冬季气象预报服务水平。     

内蒙古东南部降水相态判据的对比分析

利用内蒙古东南部通辽、赤峰两站1992—2012年的地面和探空数据,针对两地雨、雨夹雪和雪等不同的降水相态进行对比分析,结果表明:通辽站降雨或雨夹雪时850hPa气温特征较为接近,赤峰站降雨夹雪或雪时850hPa气温特征较为接近;通辽站850~700hPa两层之间的厚度降雨夹雪或雪时特征相近,赤峰站降雨或雨夹雪时特征相近,在箱线图中两层之间的厚度与850hPa温度分别对3种相态出现完全相反的叠加。在850、925hPa气温的判别指标中,赤峰较通辽站:降雨时分别高1.5℃和1.7℃、降雪时分别高2.4℃和3.8℃。气温(T)统计表明:降雨时通辽站气温在4.0℃以上、赤峰站气温在6.0℃以上,降雪时两站均T≤0.0℃,两站气温在0.0℃T≤4.0℃(通辽站,赤峰站为6.0℃)为雨、雨夹雪和雪共同出现的温度区间。虽然两站阈值大小有较大差异,但3种降水相态的出现均与中、低层厚度和低层气温密切相关,与中层的气温关系甚小,说明该地区中、低层厚度和低层气温高低决定地面降水相态。     

GRAPES_MESO模式预报降水相态诊断及应用研究

当地面气温在0℃附近时,降水相态通常比较复杂,降水相态预报一直是天气预报的难点之一。本文根据降水粒子在下落过程中的热力结构,利用BTC算法、修订的BTC算法、Ramer算法、Bourgouin算法4种计算方案,通过GRAPES_MESO中尺度模式提供所需参数,对落到地面的降水相态进行诊断,诊断的降水相态包括雨、雪、冻雨和冰粒4种,然后利用集成方法获得大概率且破坏程度大的降水相态预报产品。基于2个冬季降水个例,研究发现4种计算方案都能较合理地得到雨雪分界线,以及降雨、降雪落区范围。其中,修订后的BTC算法可以修正原始BTC算法对降雪的诊断偏差,并且预测的冰粒比原始冰粒更少。Ramer算法会比其他几种算法获得更多的冻雨事件,而Bourgouin算法最接近合成算法的结果。对于不确定性较大的中间态的冻雨和冰粒预报,鉴于其高影响特性,方案倾向于过高估计冻雨和冰粒的预报落区。集成的最终降水相态产品反映其发生的概率大或影响程度大,能为防灾减灾提供有效的警示信息。     

青岛冬半年降水相态统计分析及判别方法研究

通过对2006—2015年青岛冬半年不同相态降水的统计分析得出,青岛冬半年纯雨日数1月最少,纯雪日数2月最多,12月和1月是雨夹雪及雨雪转换日数占当月降水日数比例最高的两个月。通过个例分析表明,雨雪转换过程多与冷空气入侵相联系。温度场和风场条件能较好地反映出雨雪转换的特征,降温和风向转换在850 hPa以下层更为明显。探空资料分析表明,850 hPa、925 hPa、1 000 hPa和地面气温对不同相态降水都有很好的指示意义,越低层指示性越好。0 ℃层高度对不同相态降水同样具有指示意义,100～500 m高度是雨雪转换的关键高度层;以不同高度层气温为指标确定出青岛冬半年降水相态预报判别指标。     

低层温度平流对华北雨雪天气过程的降水相态影响分析

利用常规地面、探空观测资料、NCEP FNL和GFS分析资料,通过对2012年11月3—4日华北地区雨雪天气过程的降水相态特征进行分析,发现涡旋外围的雨雪分界线基本与925 hPa的0℃等温线和925 hPa偏北与偏南风的流线辐合线相吻合;而涡旋中心附近的雨雪分界线则存在从涡旋西北象限向涡旋中心逆时针旋转的特征。气旋发展初期,降雪主要集中在850 hPa低涡的东北偏北象限到西北象限之间,低涡的东南象限为降雨。随着气旋强度增强,低层冷平流导致低涡西南象限温度下降,降雪落区逐渐沿气旋西侧的流场向南发展,最终呈现出气旋形状的分布特征。雨雪相态的转变取决于整个对流层低层(850~950 hPa)的温度平流状况。当900~850 hPa或者950~900 hPa出现较强暖平流时,即使其他层次存在明显冷平流,降水相态仍然可能以雨为主。低层涡旋西侧的西北冷平流是造成降雪的最重要原因,当低层气流转变为偏东风后,冷平流消失,降水相态转变为雨。     

ECMWF降水相态预报产品(PTYPE)应用和检验

运用我国2016—2018年三个冬半年(10月至次年3月)地面2515个站的天气现象观测资料,对ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的降水相态预报产品(PTYPE)(分为雨、雨夹雪、雪和冻雨四类)进行了系统性的检验评估,包括细网格确定性模式预报产品和集合预报系统概率预报产品。结果显示,ECMWF的确定性预报产品对四类降水相态的正确率普遍达到90%以上,对降雨和降雪的TS评分也较高,冻雨次之,雨夹雪的TS评分较低,预报能力有限。确定性模式对我国雨雪分界线的预报,普遍存在短期位置略偏南、中期随时效延长越来越偏北的误差特点,且对雨夹雪的预报范围明显偏小,对冻雨的预报范围明显偏大。集合预报系统从概率的角度一定程度上弥补了确定性模式的上述误差。对概率预报的检验结果显示,集合预报系统降雨概率普遍偏低,降雪概率短期偏高、中期偏低,而雨夹雪和冻雨概率普遍偏低,但是都有一定的预报技巧。集合预报系统相对于确定性模式的优势,降雨体现在较小花费损失比事件的预报上,降雪体现在较大花费损失比事件的预报上。对雨夹雪和冻雨,相对于确定性模式,集合预报系统体现出了显著的优势,尤其是冻雨,集合预报系统的优势更加明显。     

基于CMA-MESO的分级短时强降水概率预报方法研究

随着预报服务需求不断增长和预报内容日趋精细化,仅针对20 mm·h^(-1)以上的短时强降水预报已不能完全满足业务需要,开展不同雨强等级的短时强降水预报方法研究显得十分必要。利用2016—2019年6—8月中国南方9省1市的国家及区域气象站共51355站次短时强降水样本,将雨强R分为4个等级:20≤R<30 mm·h^(-1)、30≤R<50 mm·h^(-1)、50≤R<80 mm·h^(-1)及R≥80 mm·h^(-1)(分别对应I、Ⅱ、Ⅲ、IV级)。将各级样本与同时段CMA-MESO(China Meteorological Administration mesoscale model)数值预报模式初始场进行时空匹配,提取22个相关物理量建立数据集并进行百分位值统计;利用XG⁃Boost(extreme gradient boosting)机器学习方法对物理量进行重要性排序以确定权重系数;应用连续概率预报方法,选用升、降半岭函数作为隶属函数,建立不同等级短时强降水概率预报模型。运用该模型在2020年汛期进行实时业务预报,并对湖北省2020年6—8月15次大暴雨过程0~36 h预报时效的逐小时不同等级短时强降水概率预报产品进行检验,结果表明:I级概率预报产品60%阈值的TS评分(0.145)最好,对应命中率为55.7%;Ⅱ级概率预报产品65%阈值的TS评分(0.083)最好,对应命中率为39.1%;Ⅲ级概率预报产品70%阈值的TS评分(0.03)最好,对应命中率为21.7%;IV级概率预报产品80%阈值的TS评分(0.005)最好,对应命中率为5.8%。对不同等级雨强个例对比检验表明,各级概率预报产品对CMA-MESO模式在同时次不同等级短时强降水预报上均有较好的订正作用。对3次强降水过程逐小时预报检验表明,I级概率预报产品命中率为40%~80%,空报率为50%~90%,预报时效达36 h,普遍优于同时次CMA-MESO降水量预报。本研究对不同等级短时强降水分型建模并在实际预报中有较好的参考性,能够对CMA-MESO的降水预报起到订正作用。     

山东冬半年降水相态的温度特征统计分析

采用济南和青岛1999-2011年的降水、高空和地面观测资料,研究了山东冬半年降水相态与影响系统的关系及温度垂直变化特征,获得不同降水相态的温度预报指标.结果表明:(1)降水相态变化与影响系统有关,江淮气旋和回流形势产生的大雪以上强降雪存在雨雪转换,低槽冷锋、黄河气旋和切变线(低涡)多产生中雪以下直接降雪.(2)无相态变化的降雪过程一般发生在温度较低、垂直变化单一的条件下,850 hPa以下各层均有明显温度阈值.(3)有相态转换的降雪过程中,850和925 hPa的温度对于雨、雪、雨夹雪的识别没有明显指示性,1000 hPa以下的温度最为关键,将925 hPa以下各层与地面的温度结合起来判别相态,较使用单一特性层温度更为可靠;冰粒区别于其他降水类型,在温度场上的显著特征为700 hPa的温度较高.(4)0℃层高度可用于雨雪转换指标:降雨时0℃层高于925 hPa或在925 hPa上下,当0℃层的高度降至1000 hPa上下时转为降雪.(5)雨夹雪和冰粒发生在有雨雪相态转换的降水过程中,为过渡形态,不会单独出现.     

一次回流型降雪过程的成因和相态判据分析

利用常规高空和地面观测资料、天津铁塔和雷达资料、全球资料同化系统(GDAS)分析资料、雷达变分同化分析系统资料、EC和NCEP再分析资料对2016年11月20—21日天津初雪天气进行成因分析,结果表明:本次过程是在高空槽和回流冷空气共同作用下产生的,主要水汽来源为对流层中低层槽前西南暖湿气流和回流东风,回流东风经渤海低空运行时吸收水汽由"干冷"变为"湿冷";动力条件主要来自回流冷垫的动力抬升作用,降水期间回流东风层厚度由1.5km增加至2km;锋面上的非地转次级环流可将回流东风水汽向上输送成为降水原料,同时可加强其上暖湿空气的垂直上升运动;高空云水粒子向云冰粒子的转换和边界层回流冷空气加强对本次雨雪相态转换是不可或缺的,回流冷空气北风分量风速和厚度陡增、800～950hPa出现均温层、云冰粒子陡增并向低空延伸、700～850hPa与850～1000hPa厚度的变化特征对雨雪相态的判别均有较好的指示作用。     

基于三种机器学习方法的降水相态高分辨率格点预报模型的构建及对比分析

冬季降水相态及其转变时间的精细化客观预报对提高气象预报和服务质量具有重要的现实意义。利用京津冀地区国家级自动气象站观测资料及网格化快速更新精细集成产品,统计分析了京津冀地区复杂地形下各类降水相态温度和湿球温度平均气候概率的分布差异及不同降水相态时网格化快速更新精细集成产品中可能影响降水相态判断的特征信息。然后将地面观测天气现象资料、复杂地形下降水相态气候特征及高分辨率模式输出产品作为特征向量,分别基于梯度提升（XGBoost）、支持向量机（SVM）、深度神经网络（DNN）3种机器学习方法建立了降水相态的高分辨率客观分类模型,并对同样条件下3种机器学习方法对雨、雨夹雪和雪3种京津冀主要降水相态的预报效果进行了对比检验,进一步提升了雨夹雪复杂降水相态的客观分类预报技巧。      

CMA-MESO关键技术集成及应用

基于GRAPES-MESO 10 km系统,提高模式动力框架计算精度和稳定性,选择调试适合高分辨率模式的物理过程参数化方案组合,建立面向数值天气预报的全国雷达质量控制拼图系统,通过云分析系统融合全国三维组网反射率因子拼图,建立面向中小尺度系统的对流可分辨同化系统和陆面资料同化系统,实现雷达径向风、风廓线雷达、FY-4A成像仪辐射率、卫星云导风、卫星GNSSRO、地面降水观测以及近地面资料等非常规局地稠密资料的同化应用,发展快速循环技术,建立全国3 km间隔3 h的快速循环同化预报系统——CMA-MESO（GRAPES-MESO 3 km）并实现业务化运行。2020年6—9月汛期业务检验结果表明：CMA-MESO预报的近地面要素（降水、2 m温度、10 m风场）检验评分全面超越GRAPES-MESO 10 km结果;CMA-MESO的24 h累积降水TS评分略低于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的结果,但逐3 h累积降水预报TS评分尤其是对于较大降水阈值评分明显优于ECMWF结果;同时,对于能够表征模式对降水时空精细化特征预报能力的降水频次和降水强度等检验,CMA-MESO对我国汛期的预报准确率超过了ECMWF细网格模式结果。     

低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型

利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。     

深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用

利用1996-2015年中国的高空探测资料和地面观测数据,挑选发生降水的数十万个样本将其分为降雨和降雪两类事件,抽象为二分类问题,采用深度学习网络技术构建降水相态判识模型,并用2016 2017年的数据进行测试检验,针对2018年1月下旬中国一次大范围雨雪天气过程进行个例检验,在此基础上探讨了深度学习网络在降水相态判识...