东北冷涡背景下数值预报产品对内蒙古地区降水预报的检验和分析

收集2011年有代表性的4次东北冷涡过程的EC和T639模式的数值预报产品资料和常规观测资料及实况,进行形势场的天气学检验;选择T639、德国、日本数值预报模式降水产品,经过数据离散化、统一化处理后,针对东北冷涡天气背景,对内蒙古地区降水预报进行24、48h预报质量检验和分析。结果表明,EC和T639模式的形势场预报具有较高的参考价值,其中EC模式比T639模式稳定;T639、德国、日本模式的降水预报产品对冷涡降水具有一定的预报能力,但对各量级降水预报均存在空报和漏报现象,对中雨及其以上量级降水预报能力较差,各模式对东北冷涡背景下的强降水预报量级偏小。     

东北冷涡暴雨的短期预报系统

东北冷涡暴雨是指在东北冷涡天气形势下，东北地区出现3个或以上气象站日雨量大于等于50mm的暴雨。根据东北冷涡暴雨的成因分析结果，应用1993～1995年6～8月日本数值预报传真图资料，针对东北冷涡暴雨形成的有利天气形势和热力、动力特征，对数值预报产品进行天气动力解释，选择数值预报因子，确定因子的可信度，采用MYCIN不精确推理方法，建立了东北冷涡暴雨预报系统。     

天气学检验在东北区域数值模式秋冬季降水预报中的应用

根据影响天气系统不同,利用2007年9月－2008年2月东北区域中尺度数值模式12h累积降水预报和东北地区常规站降水实况资料,采用天气学检验方法,从降水中心强度、中心位置、降水主体强度、落区、范围和移速6个方面对东北区域中尺度模式降水预报产品的预报性能进行检验。结果表明：模式对东北地区秋、冬季降水有很好的预报能力,但因天气系统和预报时效不同其预报能力也有较大差异,其中对高空槽预报效果最好;一般情况下,在预报出现偏差时中心和主体强度易偏强,雨带范围易偏大,移速易偏慢。     

东北冷涡背景下EC-HR数值预报产品对吉林省降水预报的检验分析

利用自动站逐时降水资料和EC-HR数值模式预报结果,检验了2019年5-8月6次东北冷涡背景下该模式对吉林省降水的预报效果.结果表明:EC-HR模式结果对冷涡天气过程的累计降水、降水阶段性和降水强度都有一定的参考价值;模式逐3小时晴雨准确率在吉林省的6个代表站均达到了70％以上,西部较高,东部和中部较低;大多数情况下模式降水起始时间提前于实况,误差多在6h以内;空报率高于漏报率,且漏报和空报的多为持续时间较短的降水阶段;模式对区域平均降水预报能力较强,比较有参考价值,模式对最大降水量的预报整体偏小.     

一次东北冷涡暴雨过程数值模拟分析

针对1次由东北冷涡产生的辽西暴雨天气过程 ,利用T213再分析资料 ,应用MM 5模式对东北冷涡暴雨过程进行了数值模拟试验。结果表明 :东北冷涡具有明显的移动特点 ;MM5模式对东北冷涡产生的暴雨强对流天气具有一定的模拟效果。     

阜新地区东北冷涡多模式降水预报检验

为了评估欧洲数值中心全球模式(ECMWF)、中国全球模式(GRAPES)和美国全球模式(NCEP GFS)对东北冷涡降水的24 h预报性能,提高数值模式在阜新的预报能力,为模式物理参数方案的选择和调整提供客观依据,利用2019年5—8月降水产品对阜新市两个国家级观测站阜蒙县站和彰武县站进行晴雨、一般性降水和分量级降水检...     

2017 年乌鲁木齐区域数值预报业务系统预报性能检验和评估

基于乌鲁木齐区域数值预报业务系统,运用MET检验工具,对2017年各季节DOGRAFSv1.0预报性能进行客观检验。结果表明：（1）2m温度日间预报温度整体偏低,夜间多数站点预报温度偏高;冬季预报温度偏高,其他三个季节温度预报整体偏低。10m风速冬季模拟性能最差,春季次之;所有季节风速预报均偏大。（2）夏季、秋季高空温度预报误差小,在3.0℃以内,冬季误差最大,温度预报整体呈冷偏差;不同季节高空位势高度随高度增加误差增大,误差约在6.5～12.0gpm,预报高度比实际高度偏低;不同季节高空U、V风随高度增加误差先增大后减小,均方根误差分别为2.4～6.2m/s和1.8～5.2m/s,U风预报整体比实况偏小,V风预报整体比实况偏大。（3）冬季大阈值降水漏报率较高,12.1mm阈值降水Bias评分仅为0.2,秋季大阈值降水空报率较高,12.1mm阈值降水Bias评分在2.0以上,夏季空、漏报率较低;在新疆地区,四个时段中14～20 BJT 、20～次日02 BJT空报站点数多于漏报,14～20 BJT空报率最高,02～08 BJT漏报率最高,08～14BJT晴雨预报以漏报为主;日间Ts评分高于夜间。     

东北冷涡引发的局地暴雨数值模拟研究

利用CDAS-NCEP/NCAR 再分析资料,应用Penn State/NCAR的高分辨率中尺度模式MM5V3-7,成功模拟出2005年7月9—12日东北冷涡诱发的一次连续雷雨过程,重点分析了7月9日造成沈阳及周边地区的一次局地暴雨过程,并对其中的一个连续发展的中β尺度对流系统的演变、中尺度结构特点进行了研究。结果表明：冷涡总是以水平旋转的中高层的干冷空气堆作为其结构特点。在冷涡的东南侧高空干冷堆的边缘区域,轨迹呈直立状,从行星边界层向上穿越整个对流层,显示出该地区存在强对流。干冷堆的边缘区域下方的低层暖湿输送是冷涡局地强对流发展的关键。局地对流发展时,出现干冷堆的边缘区域的S_e上下层接近或者打通现象。     

数值天气预报模式产品在预报业务中的应用

介绍了数值预报模式产品性能的基本特征,讨论了模式产品误差的地理、季节和层次分布、不同尺度模式产品的可预报性、模式输出要素及物理量、指数的误差特点,并根据目前业务中常见的错误预报思路探讨了应用数值预报模式产品的合理思路,指出现代预报业务中预报员的作用。认为现代预报员应该了解几种基本的数值预报模式的特性及基本原理,集合各种模式的优点,综合本地预报经验,有效利用海量数值预报产品,做出更高质量的预报结果。     

海河流域东北冷涡背景下的降水预报订正研究

针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心(ECMCWF)降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采用预报—实况概率匹配方法建立1～3日的短期订正模型并进行试报检验.结果表明:欧洲...     

一次东北冷涡暴雨数值模拟及动力诊断分析

利用常规观测资料、NCEP再分析资料和卫星云图产品,对2009年6月18-19日黑龙江省西南部地区的一次东北冷涡暴雨过程进行诊断分析,并利用WRF中尺度模式对暴雨过程进行数值模拟,分析产生暴雨的天气尺度和中尺度特征。结果表明：此次暴雨是由东北冷涡前部的暖湿切变造成的,鄂霍次克海阻塞高压阻挡使冷涡移动缓慢,使冷涡系统影响时间长,降水量增大。暖湿空气在切变处强烈辐合上升,为暴雨产生提供了动力条件;低空偏南急流为暴雨提供充沛的水汽条件,同时低层增温增湿使大气层结不稳定。低层强辐合区与高层强辐散区重叠,易产生强烈的上升运动,有利于深对流的发展和中尺度系统的生成及维持。暴雨是由暖锋云带中多个对流云团的发展移动造成的,地面中尺度切变线为暴雨云团的发展和维持提供了有利条件。数值模拟结果显示此次暴雨是由两次中尺度切变线先后在同一区域的发展和移动造成的;切变线上存在与暴雨关系密切的中尺度垂直环流。     

东北冷涡气候研究进展及展望

本文主要从东北冷涡气候研究角度,回顾和总结了东北冷涡在定义、主客观识别方法、气候特征、分类研究、影响因子、气候效应等方面的研究进展,并探讨了东北冷涡研究现状中存在的问题及未来可能的研究方向和发展趋势。识别与量化是东北冷涡气候研究的基础,客观识别结果的对比分析及其技术的完善是未来冷涡识别研究的重点。今后有针对性地开展不同类别东北冷涡的气候特征、异常成因及气候影响等,深入探究东北冷涡与影响因子相互作用的物理机制,科学客观的定量化预测,可为东北区域气候异常成因诊断和预测提供更精细、准确的科学依据。     

2000-2017年东北冷涡活动气候特征及分析

本文利用美国国家环境预报中心(NCEP)提供的2000-2017年5-8月FNL全球再分析资料,结合东北冷涡的定义,对东北冷涡过程气候特征进行统计分析,结果表明:2000-2017年5-8月共有211个东北冷涡过程,其发生频次和冷涡日数均具有明显的年际变化;东北冷涡活动主要集中于44-53°N,122-129°E之间,黑龙江省西北部与内蒙古东部交界的大兴安岭南麓地区以及黑龙江省南部与吉林交界处为东北冷涡活动的密集区,冷涡中心位置呈现明显的季节变化;东北冷涡以单中心为主,多中心冷涡数量随中心个数的增加而显著减少,高频区出现在黑龙江省中南部。     

一次东北冷涡不同阶段强对流天气特征对比分析

利用NCAR/NCEP再分析（1?×1?）资料、区域自动站观测、FY-2D/2E卫星观测和GPS/MET水汽监测等资料,对2012年6月7-18日长春地区发生在同一东北冷涡系统不同演变阶段的3次强对流天气进行对比诊断分析。结果表明：在冷涡形成期,高低空急流耦合产生的次级环流上升支,触发锋前不稳定能量释放,导致中β尺度孤立深厚湿对流系统出现;在冷涡发展期,对流层高层干冷空气向对流层中下层侵入,形成高空露点锋,触发有组织的中α尺度对流系统;在冷涡消亡期,低涡减弱为高空槽并快速东移,其后部冷空气置于低层大范围暖湿空气之上,地面中尺度辐合触发不稳定能量释放,形成中β尺度对流系统。     

中国东北初夏降水与冷涡活动及西亚春季陆面热力异常的可能联系

基于国家气候中心提供的站点降水资料、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）再分析ERA-Interim陆面温度资料及美国国家环境预报中心和大气研究中心（NCEP/NCAR）位势高度、风场再分析资料,采用相关、合成、线性回归等多种统计分析方法,初步探讨了东北初夏降水与西亚前期（春季）陆面热力异常的可能联系。研究发现,东北初夏降水与前期春季西亚地区的陆面温度存在较为密切的联系,西亚地区（30～70°E,25～45°N）陆面春季异常增暖,对应东北初夏降水减少,尤其是东北地区东北部降水减少显著。进一步分析表明,西亚地区春季陆面异常增暖能引起初夏贝加尔湖附近地区反气旋性异常环流,导致初夏东北冷涡活动偏弱,东北初夏降水减弱。上述结果表明,西亚春季的陆面热力异常可以为东北初夏降水预测提供有效的前期信号。     

1979—2019年持续性东北冷涡过程特征分析

利用1979年1月至2019年12月的ERA5资料,采用小波分析、突变M-K检验等统计方法,对1979—2019年持续时间在3 d及以上的东北冷涡过程特征进行分析。结果表明: 持续性东北冷涡过程的年平均发生次数为32.8次,最多41次,最少22次; 其中5—6月最多。年总频次存在17 a、9 a、5 a和3 a的变化周期。东北冷涡过程持续时间越长,出现的几率越小,持续时间最长的一次为13 d; 持续3 d的东北冷涡过程最多,持续9 d和10 d的过程出现频率接近十年一遇,出现10 d以上的冷涡过程6月最多。南涡出现的频次明显少于北涡和中涡,中涡最多; 北涡各月频次差异不明显,中涡、南涡5月和6月明显多于其他月份。在120°—130°E、45°—55°N的区域冷涡中心相对密集。夏、冬半年东北冷涡极端偏多月份东亚地区均为两脊一槽型。     

东北冷涡下辽宁省短时强降水统计与合成分析

利用2000—2014年6—8月常规资料、FNL资料和辽宁省逐时降水资料,将东北冷涡分为北涡、中间涡和南涡,统计每类冷涡短时强降水特征,并进行动态合成分析。结果表明:短时强降水共755次,冷涡下227次,冷涡强降水多发生在1~3 h内。6月短时强降水主要由中间涡引起,7、8月中间涡与北涡共同影响,有一定周期变化;而南涡没有在辽宁产生强降水。北涡水汽输送充沛,中间涡水汽条件较差,切变辐合场与水汽输送的结合是有利于强降水的重要因子。降水基本处于斜压区内,冷涡中心降水处在斜压区北侧和高空急流左前方,高空槽前或槽后的降水处在斜压区南侧和急流中心右后方,降水区附近多有高空急流形成的次级环流配合。槽后降水区干侵入活动明显,冷涡中心降水主要通过高位涡诱发气旋性环流而触发上升运动。     

东北冷涡中尺度天气的背景分析

东北冷涡是造成中国暖季强对流的重要天气尺度系统之一。为对比东北冷涡与不同类型强对流过程的时空关系及其环境特征差异,基于欧洲中期天气预报中心第5代大气再分析数据和中国国家气象信息中心提供的逐时大风、降水观测资料,筛选了2017—2021年4—9月东北冷涡背景下9例雷暴大风型、9例强降水型以及8例混合型强对流天气过程,通过动态合成开展了分析研究。结果表明：（1）三类强天气过程相对于冷涡的时空分布差异明显：雷暴大风型过程,超过70%的雷暴大风出现在冷涡中心的西南部或南部;而混合型过程,超过70%的大风出现在冷涡中心的东南部或南部;混合型和强降水型过程中,短时强降水均主要出现在冷涡中心南部或东南部,但后者发生在冷涡东南部的比例更高;雷暴大风型和强降水型过程主要出现在东北冷涡的发展和成熟阶段,而混合型过程主要发生在东北冷涡的成熟阶段。（2）三类强天气过程的环流形势和环境条件差异显著。雷暴大风型过程多出现在5—6月,一般对应的东北冷涡更深厚,等温线更密集,大气环境偏干,存在气温垂直递减率大和强风垂直切变条件,雷暴大风多发生在冷涡南侧的锋区附近,对流层中、高层受干冷空气控制,叠加在低层比较浅薄的暖湿空气之上有利于大气层结条件不稳定的增强,降水粒子蒸发降温形成的下沉气流和地面冷池,叠加锋区辐合更有利于形成区域性地面强风;而强降水型过程多集中在7—8月,对应的东北冷涡强度较弱,等温线较稀疏,强降水一般出现在锋前靠近暖区一侧的强层结不稳定区域内,对应水汽充沛、整层暖湿的环境条件,中低层温差较小,风垂直切变较弱。混合型过程对应的月份和冷涡强度与强降水型过程更接近,水汽、高低层温差以及风垂直切变等环境条件介于上述两类过程之间,但下沉对流有效位能在三类过程中表现为最大。总体来看,相较于中国中、低海拔地区雷暴大风和短时强降水的环境特征而言,东北冷涡背景下的强天气过程对应更强的深层风垂直切变,具有更强的天气尺度动力强迫。

     

BCC_CSM1.1(m)模式对初夏东北冷涡的模拟及应用

利用1991-2017年BCC_CSM1.1（m）模式模拟数据和NCEP/NCAR逐月再分析资料,评估了BCC_CSM1.1（m）对初夏东北冷涡的模拟能力。结果表明：BCC_CSM1.1（m）模式可以对500 hPa位势高度场气候态进行模拟,均方根误差显示该模式对中国东北南部地区500 hPa位势高度场的模拟要优于东北北部地区。EOF第一模态结果显示,该模式可以较好地模拟出500 hPa位势高度场的主要时空变化特征。BCC_CSM1.1（m）模式能够模拟出近27 a东北冷涡指数的上升趋势和年际变化,但模拟的上升趋势较实况偏强,年际变率较实况偏弱。BCC_CSM1.1（m）模式能够模拟出东北冷涡指数的年代际突变,但是对突变开始时间的模拟较实况偏晚。BCC_CSM1.1（m）模式能够模拟出东北冷涡指数和500 hPa位势高度场在东北及其附近地区的显著正相关,不能模拟出东北冷涡指数与东北初夏降水之间的显著负相关。此外,模式东北冷涡指数对东北初夏降水的预测能力十分有限。