梅雨降水季节预测的多方法比较

基于1961—2000年逐月降水观测资料和全球大气再分析资料,分析了6—7月长江中下游(108°～123°E,27°～33°N)梅雨的时空分布特征。通过观测诊断和数值试验确定了影响梅雨异常偏多的3个前期因子:4—5月平均的西北太平洋海平面气压正异常;3月至5月北大西洋海平面气压负变压倾向;1月至4月西伯利亚的2 m温度负倾向。利用这3个具有物理意义的影响因子构建了梅雨季节预测模型,该模型在训练期(1961—2000年)和独立预测期(2001—2022年)均具有显著的预测技巧(相关系数分别为0.79和0.77,均方根误差分别为0.59和0.68)。同时,基于相似的潜在预测因子,对比了利用偏最小二乘回归方法和5种机器学习方法(随机森林、轻量级梯度提升机、自适应提升、类别型特征提升、极端梯度提升)建立的预测模型的技巧。虽然训练期(1961—2000年)偏最小二乘回归和机器学习建模拟合效果更高,但在独立预测期(2001—2022年)上述模型的预测技巧显著降低(相关系数均低于0.44,均方根误差均大于0.93),出现了明显的过拟合问题。本研究强调梅雨的短期气候预测应建立在物理机制基础之上,而使用机器学习方法需谨慎。     

干冷空气活动对2008年梅雨降水的作用

利用NCEP/NCAR再分析资料,分析了2008年梅汛期暴雨过程中干冷空气侵入对暴雨发生、发展和维持的作用.结果表明:梅雨期中高纬度环流的演变和调整与暴雨过程密切相关,亚洲北部阻塞高压(高压脊)的建立和维持,使得500hPa高度上西风锋区南压,导致干冷空气南下,极涡活动的异常偏东和加强有助于冷空气向江淮流域输送,有利于江淮流域暴雨的发展.在江淮流域梅雨期间,干冷空气的活跃与暴雨过程相对应.干冷空气来源于中高纬度和中高层.干冷空气侵入有利于对流层中高层干层的形成和维持.而且,干冷空气侵入是梅雨湿度锋形成和维持的一个重要动力和热力原因.在此研究基础上,归纳出中期预报着眼点,供实际业务预报参考使用.     

一次极端降水的中尺度雨团分析

利用常规观测资料、ECMWF ERA-Interim 0.125°×0.125°分析资料、FY-2G 卫星云图和多普勒天气雷达资料等,对2017年8 月18-19 日漯河极端降水的中尺度特征及降水成因进行分析.结果表明:(1)本次过程在200 hPa 高空分流区、500 hPa 高空槽以及副热带高压、低层急流切变、地面...     

梅雨锋西段持续性暴雨的环境场特征及贵阳极端降水成因

利用高时空分辨率的ERA5再分析资料、湖北省雷达资料、MICAPS实况观测资料,对2020年7月16日鄂东北梅雨锋大暴雨进行综合分析。结果表明：（1）主雨带沿着山脉呈西北—东南向带状分布,具有持续时间长、累积雨量大、强降水范围集中的特点,有典型的β中尺度特征。（2）地面梅雨锋与925—500 hPa层的切变辐合系统形成了北倾切变系统,这一切变系统在16日白天稳定维持在鄂东北,为此次中尺度系统的发生发展和大暴雨的发生提供动力、水汽和热力条件。（3）MCS发展阶段出现了两种后向传播,即对流单体的后向传播和雨带的后向传播。这两种后向传播导致多个近乎平行排列的东北—西南向短雨带生成并维持,这些短雨带沿着MCS移动形成西北—东南向的“列车带效应”。MCS成熟阶段,雨带中单体移动方向和MCS走向一致,形成“列车效应”。（4）鄂东北地形复杂,在地形强迫作用下,桐柏山附近形成气旋性切变,陈巷站附近形成β中尺度辐合线,二者之间的辐合区有利于对流触发,使MCS西侧或西北侧形成新生雨带;桐柏山—大别山西端的地形阻挡作用,使冷堆形成冷出流,加强了925 hPa冷暖气流在山脉南侧辐合,有利于雨带西南侧的对流单体新生。

     

华南前汛期降水开始和结束日期确定方法综述

对目前有关前汛期开始和结束日期的研究工作进行了总结.提出应参照梅雨期和季风降水等有关日期划分问题的方法,使用比月平均资料更高精度的逐日(候)资料,选择能够表征华南前汛期降水特征的适宜区域和代表站点,综合考虑降水、环流及其它物理要素在前汛期开始和结束前、后的演变特征,从而客观、准确地划定各年前汛期的起始和结束日期,以用于华南前汛期问题的研究.     

IMERG卫星降水产品在我国梅雨极端降水期的适用性评估

为考察GPM卫星降水产品IMERG在梅雨极端降水期的适用性,以中国自动气象站观测数据与CMORPH降水产品融合的逐时降水量网格数据集资料作为参考,采用均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE统计指标,对IMERG卫星降水产品在长江中下游地区2020年梅雨极端降水期的适用性进行评估。结果表明:IMERG卫星降水产品整体上与实测结果趋势一致,对于12 h和24 h累计降水,在强降水区域易出现高估。反演的3 h累计降水与实际降水一致性较好,累计降水量大于20、50、80、100 mm四种情况下的RMSE和MAE平均值均为10 mm左右。     

CFSv2对2018年浙江梅雨降水多尺度预测的性能评估

从梅雨预测的业务需求出发,系统开展了CFSv2模式对2018年浙江梅雨期降水预报能力的多时间尺度评估。结果发现3月1日—5月31日的起报结果整体上未能较准确地预测6月浙江大部降水偏少的趋势、仅5月31日的预测结果与实况相符;在延伸期尺度上,CFSv2预测的梅雨期总降水量较实况偏少30%左右;基于相关系数、均方根误差和新定义的综合预报技巧指数等指标分析模式的延伸期预报性能,发现对梅雨期总降水量、逐日区域平均降水量和逐日全省各站降水量的预报技巧有限,对浙江梅雨区的预报水平总体高于浙江全省。评估结果表明CFSv2预报产品表现出显著的系统性干偏差;在延伸期尺度上,随着预报时效的缩短,预报效果并非逐步提升、而是客观存在一个最佳预报时效,各起报日也分别对应着不同的最优预报时段,整体而言梅雨降水的延伸期预测可能对初值并不敏感。     

梅雨锋强暴雨中低层系统物理图象研究Ⅰ:特大暴雨的雨团活动与地面流型

通过对1998年7月典型特大暴雨过程的分析,揭示了湖北省境内两类重复出现的地表流型的结构特征、演变过程及其与中尺度雨团活动的相互联系.建立了具有明显地理特征的梅雨锋强暴雨过程中的地面流型与中尺度雨团活动相互联系的物理图象.     

2007年梅雨锋降水的大尺度特征分析

2007年6-7月在华南、长江中下游以及淮河流域先后出现东西走向静止锋暴雨,引起粤东和淮河流域洪涝灾害.分析了这3个地区静止锋暴雨的动力学、热力学结构的异同点.2007年7月引起淮河洪涝的主要强降水是7月8-9日的暴雨,分析了引起这场强暴雨的大气环流特征以及梅雨锋深厚的锋生过程和气旋生成过程.主要结论为:(1)华南前汛期降水、长江梅雨期降水以及淮河强降水出现时东西向静止锋在动力学和热力学的结构相同,可通称为"梅雨锋".(2)2007年淮河静止锋暴雨的出现,是由于中国东部上空有深厚高空槽发展,诱导梅雨锋上气旋生成过程和深厚的锋生过程.气旋生成过程和锋生过程使梅雨锋上出现强烈的上升运动,形成了致洪暴雨.     

传统梅雨区西北部梅雨期降水特征研究

本文从气候平均角度及年际时间尺度对传统梅雨区(28°~34°N,110°~123°E)的西北部(NW区)梅雨期降水及其与大气环流和海温的关系进行了研究,重点比较其与典型梅雨区梅雨期降水的异同。结果表明:(1)气候平均而言,850 hPa层次上大于40 g·m·kg^-1·s^-1的水汽输送带无法覆盖NW区,导致该地区在35~37候没有类似于江南地区、长江中下游地区和江淮地区梅汛期集中性降水的特征。(2)1979—2017年共39 a中,NW区有24 a出现了梅雨现象,有15 a为空梅,平均入梅日期为6月27日,比长江流域偏晚13 d,平均出梅日期为7月13日,与长江流域相近,梅雨期平均日降水量与长江流域相当。(3)NW区梅雨期时,雨量偏多的地区在我国黄淮地区,此时江南地区雨量偏少。东亚夏季风系统成员,如南亚高压、西太平洋副热带高压、青藏高原南部梅雨锚槽、低层西北太平洋反气旋等都比长江流域梅雨时偏北。(4)与典型梅雨区不同,NW区的入梅时间与赤道印度洋、赤道中东太平洋等关键区海温没有显著关联。     

近50a江淮梅雨的区域特征

利用江淮地区44个站1954-2003年50 a逐日降水资料,采用模糊聚类、经验正交函数分解(EOF)、谐波分析和小波分析等方法分析了江淮梅雨期梅雨量的时空变化特征.结果表明:江淮地区梅雨量的空间分布存在显著不同的区域差异,可以分为南、北两个区.梅雨量具有显著的年际和年代际变化特征,南区候平均雨量峰值出现在6月第5候,北区峰值出现在7月第1候,副高脊线的两次北跳分别与江淮梅雨的平均入梅日期(6月第4候)和平均出梅日期(7月第2候)密切有关;南区梅雨量长期变化呈显著的上升趋势,而北区变化不明显;南北两区梅雨量具有显著不同的年际和年代际方差构成.南北两区梅雨量均存在多时间尺度的振荡周期.副热带高压和季风环流的异常直接影响到江淮梅雨期梅雨量的丰枯.     

梅雨期持续性暴雨过程云—辐射—降水的关系

本文利用站点观测数据以及ERA5再分析资料分析了2006—2020年14次长江中下游地区梅雨期持续性暴雨的基本特征以及过程中云—辐射—降水的关系。结果表明,在梅雨期持续性暴雨过程中,降水呈纬向分布;云量分布随高度向南倾斜,中云分布与降水分布对应良好,高云分布在降水区南侧;降水发生时,梅雨锋北侧中低云增加,南侧高云增加,北侧中低云辐射降温以及南侧高云温室效应和暖平流共同作用造成梅雨锋两侧温差增大,锋面加强使得持续性暴雨得以维持。     

上海浦东地区"梅雨期"降水及其多尺度时频特征

提出了浦东地区"梅雨期"降水的概念.在此基础上,利用小波变换分析了浦东地区"梅雨期"降水的多尺度时频特征及其突变现象.结果表明:浦东地区6月1日-7月10日期间的降水序列能更加客观地反映该地区春末夏初这一特殊的"梅雨期"降水量的实际状况;浦东地区"梅雨期"降水存在准2a和10～20a的主要振荡周期;利用小波逆变换重构的不同振荡周期的时间序列能更好地反映原序列的主要周期振荡特征及其趋势信息.     

Analysis on the 10-yr Simulation of the Meiyu Precipitation and Its Associated Circulation with the GAMIL Model

The major features of Meiyu precipitation and associated circulation systems simulated by the grid-point atmospheric model of IAP LASG (GAMIL) with Zhang-McFarlane and Tiedtke cumulus parameterization schemes are examined in this paper. The results show that the model with both schemes can reproduce the heavy precipitation center over the Yangtze-Huai River Basin (YHRB) during the Meiyu period. The horizontal and vertical structures of the circulation systems during the Meiyu period are also well simulated,such as the intensive meridional gradients of moisture and μse (pseudo-equivalent temperature), the strong low-level southwesterly flow in the lower troposphere over East China, the location of the westerly jet stream in the upper troposphere, the strong ascending motion in heavy precipitation zone, and compensation downward motion on the northern and southern sides of the heavy precipitation belt. However, obvious discrepancies occur in the simulated temperature field in the mid-lower troposphere,especially with the Zhang-McFarlane scheme. In addition, the simulated Meiyu period (onset and duration) is found to be associated with the temperature difference in the lower atmosphere over the land and ocean, and with the cumulus parameterization schemes. The land-sea thermal contrast (LSTC) simulated by the Zhang-McFarlane scheme increases faster than that in the reanalysis from April to July, and changes from negative to positive at the end of May. Consequently, the simulated Meiyu onset begins in May, one month earlier than the observation. On the other hand, since the LSTC simulated by the Tiedtke scheme is in agreement with the reanalysis during June and July, the simulated Meiyu period is similar to the observation. The different LSTCs simulated by the GAMIL model with the two cumulus parameterization schemes may affect the Meiyu period simulations. Therefore, it is necessary to refine the cumulus parameterization scheme in order to improve the Meiyu precipitation simulation by the GAMIL model.     

江淮梅雨期极端对流微物理特征的双偏振雷达观测研究

为研究梅雨期极端对流系统的微物理特征,利用2013—2014年江淮梅雨期间南京溧水S波段双偏振雷达探测资料和地面自动站小时降水资料,统计分析了两类极端对流降水系统的微物理特征及差异。这两类极端对流系统的定义基于地面降水强度和雷达回波顶高,分别为所有对流中降水强度最强的1%（R类:小时降水强度>46.2 mm/h）和对流发展高度最高的1%（H类:20 dBz回波顶高>14.5 km）。结果显示这两类极端对流系统仅有30%的样本重合,显示了二者之间的弱相关性。对于相同的反射率因子Z_H,R类极端对流系统的近地面差分反射率因子Z_DR通常较H类极端对流小约0.2 dB,表明R类极端对流具有较小的平均粒径。结合双偏振雷达反演的粒子大小和相态分布显示,虽然两类极端对流都表现出海洋性对流降水特征,但R类极端对流较H类极端对流的总体雨滴粒径更小而数浓度更高,导致R类极端对流系统的地面降水更强。与R类极端对流系统相比,H类极端对流系统的上升运动更强,将更多的水汽和过冷水输送到0℃层以上,有利于形成更大的冰相粒子（如霰粒子等）,并通过融化形成大雨滴。以上研究表明,梅雨期降水强度和对流发展深度并没有必然的联系,极端降水主要是中等高度的对流引起。      

江西省极端降水分类及特征分析

利用多种观测及再分析资料对江西省极端降水过程进行统计分类和天气学分析。采用百分位法、广义极值法对比计算江西省极端降水强度阈值标准,分析江西省极端降水事件的空间分布特征,筛选出2010—2019年江西省极端降水的典型过程,并进行天气学成因分析。结果表明：1） 江西省各站极端降水强度阈值空间分布差异较大,由西南向东北逐步增加,具有非常明显的地域性特征;2） 江西省典型极端降水过程发生在夏季（6—8月）,主要分为梅雨锋、强台风、西北气流类;3） 江西省梅雨锋类极端降水占典型极端降水过程的70%,该类极端降水具有稳定的大尺度环流形势,主要表现为南亚高压北跳至25°N以北,阻塞高压异常偏强,东北冷涡发展,副热带高压与大陆高压相结合,配合天气尺度稳定的切变线以及异常的西南暖湿气流,形成持续的水汽输送及异常的垂直上升运动中心。     

一次热带气旋过程对出梅影响的数值模拟研究

采用中尺度数值模式WRF对2001年江淮梅雨期热带气旋(Tropical Cyclone,TC)进行数值模拟,研究TC"飞燕"对梅雨结束过程的影响。结果表明,模式能够较好地模拟出"飞燕"的路径与强度演变,并能够较为精确地再现梅雨后期的降水强度和落区。对比分析消除"飞燕"影响的敏感性数值试验结果发现,"飞燕"影响梅雨的机制在于:随着其向东北向移动,西太平洋副热带高压北抬,东亚高、低空急流强度均有所减弱,低空切变辐合变弱,梅雨锋强度减弱,使得来自西南方向的水汽输送减少,造成假相当位温梯度和湿位涡倾斜项减小,垂直上升运动明显削弱,降水中断,导致梅雨结束。而消除"飞燕"影响后,梅雨后期降水仍然较多,梅雨期将有所延长。     

2013年梅雨监测及近50年江西梅雨气候特征

利用1959—2013年江西梅雨监测区37站降水量、气温资料和500 hPa西太平洋副热带高压脊线日平均位置资料,根据《梅雨监测业务规定》的相关指标,对2013年江西梅雨进行监测,并采用EOF等方法分析江西梅雨气候特征。结果表明:1)江西于2013年5月25日正式入梅,于6月29日结束,梅雨期总雨量为420.9 mm,梅雨强度为0.58。2)江西梅雨的时空变化特征是北部地区梅雨量的全区一致型分布占总方差的77.8%,将江西北部地区作为一个整体来分析其梅雨量的时空变化特征是合理的。3)江西气候平均入梅日为6月8日,出梅日为7月1日,梅雨季长度为23 d,梅雨量为352.7 mm,梅雨强度为-0.18。入梅日期、出梅日期、梅雨季长度和梅雨强度与梅雨量特征量之间存在显著的相关关系,入梅越早,出梅越晚,梅雨期长度越长,梅雨强度越强,梅雨量就越大。4)梅雨各特征量存在显著的年际和年代际变化特征,5个梅雨特征量具有相同的2—3 a周期变化,另外还主要存在6—8 a、13—15 a和21—23 a周期变化,但各参数在1959—2013年的不同时段具有不同的显著性。     

极端天气预报指数和集合异常预报法在浙江台风和梅雨暴雨预报中的应用北大核心

利用2016—2021年ECMWF集合预报,评估了极端天气指数EFI(Extreme Forecast Index)、尾偏移指数SOT(“Shift of Tail”index)以及集合异常预报法在浙江台风和梅雨暴雨预报中的应用效果。通过研究极端天气预报指数对浙江台风和梅雨暴雨的最优预报阈值,发现梅雨暴雨阈值比台风暴雨明显偏小,且随预报时效增加减小速度偏慢。最优阈值预报相比确定性模式预报,在台风和梅雨暴雨预报检验中体现出更好的稳定性、提前性和准确性。进一步研究发现,通过区分天气类型确定的最优预报阈值,可作为台风和梅雨暴雨落区预报的参考依据。925 hPa水汽通量散度的集合异常度对浙江台风暴雨的落区和强度变化有较好的预报效果,850 hPa涡度和700 hPa垂直速度的集合异常度可以反映稳定性梅雨暴雨的过程演变。