辽宁地区“8.16”特大暴雨过程数值预报产品检验

利用地面气象站和探空观测资料,对2013年8月16日辽宁地区特大暴雨过程数值模式预报的产品进行检验和对比分析,主要包括降水、500 h Pa位势高度场和副热带高压指数等。结果表明:一般性降水预报准确率T639模式整体优于EC模式,暴雨预报平均准确率EC模式略高于T639模式,T639模式和EC模式降水预报正负距平出现位置近似。多个数值模式对清原站主要降水时段(8月16日11—23时)的降水预报明显偏弱,WRF模式预报的全省3 h最大降水量远大于实况,T639模式和EC模式预报的降水量级均明显小于实况。EC模式和多模式集成72 h内降水落区与强降水中心位置的预报相对较稳定,过去15 d的滑动平均检验结果对降水预报具有一定的指示意义,72 h内EC模式的特征线预报一致性明显高于T639模式,对于辽宁省大部地区及上游高空槽附近EC模式降水预报的离散度小于T639模式。     

对流尺度集合预报对川渝地区降水的预报性能分析

为深入认识对流尺度集合预报对川渝地区降水的预报性能,利用2020—2021年暖季（5—9月）川渝地区7 213个自动气象站逐日降水观测数据,综合评估对流尺度集合预报系统的控制预报（Control Forecast, CNTL）、集合平均（Ensemble Mean, MEAN）和概率匹配平均（Probability-matched Ensemble Mean, PM）对川渝地区降水的预报能力,并对比不同起报时次（08:00和20:00,北京时,下同）的预报差异。结果表明：（1）PM和MEAN的预报性能相对CNTL有所提高,MEAN对中雨和大雨量级降水预报具有指示意义,PM对大量级降水具有明显的预报优势。（2）模式预报的降水频率在小雨量级相比观测呈区域一致的正偏差,中雨及以上量级降水的预报正偏差集中在大巴山、华蓥山、武陵山脉等高海拔山区,预报负偏差主要位于四川盆地和丘陵区域,MEAN对小雨和中雨（大雨和暴雨）的预报正（负）偏差最明显。（3）08:00起报的36 h时效临界成功指数（Critical Success Index, CSI）和命中率（Probability of Detect...     

暴雨天气过程的中尺度系统预报分析

暴雨是各种尺度天气系统相互作用的产物,其中直接作用造成暴雨的系统是在大尺度环流背景上发展起来的中尺度系统[1]。以2008年6月8~16日发生在河池市的三次强降水过程为例,对三次强降水过程的中尺度系统进行定性分析,结果发现:南亚高压、中高纬"两槽一脊"的环流型式和西太平洋副热带高压是本次过程的环流背景,锋面上的扰动、切变线、辐合线和低涡等中尺度系统共同作用产生了这次暴雨、大暴雨天气过程。     

华南中尺度暴雨数值预报的不确定性与集合预报试验

利用非静力MM5模式,分析了不同积云对流参数化方案对华南暖区暴雨数值预报的不确定性影响,进行了中尺度暴雨模式扰动集合预报试验。不同对流参数化方案的对流凝结加热引起不同的局地温度扰动,通过大气内部的热力动力过程,导致垂直速度的差异,进而影响网格尺度和次网格尺度降水时间、地点和强度。后续降水再通过凝结潜热释放形成新的扰动源。不同积云对流参数化方案还可引起扰动源能量传播方式不同,最终使模拟大气的动力和热力结构有差异。针对物理过程的不确定性,使用两种模式扰动方法构造集合预报扰动模式,第一种方法是随机组合不同积云对流参数化方案和边界层方案,第二种方法是扰动Grell积云对流参数化方案中主要参数振幅。集合预报结果表明,第一种方法的集合预报效果优于第二种方法,仅扰动参数振幅值似乎还不足以反映华南暴雨预报的不确定性。单一的确定性预报在暴雨落区和强度方面的可信度不稳定,集合产品能给华南暴雨过程提供更有用价值的指导预报,具有较高的应用价值。     

辽宁抚顺地区“8.16”特大暴雨水汽特征分析

利用NCEP 1°×1°再分析资料和国家级自动站逐时观测资料及NOAA的2.5°×2.5°每月再分析资料,对2013年8月16—17日发生在辽宁抚顺地区清原县的特大暴雨过程进行水汽特征分析。结果表明:本次暴雨为副热带高压北抬促使高空槽在中国东北地区停滞少动,使得东北冷涡持续影响辽宁地区,切变线、低空急流为此次暴雨过程的主要影响系统;辽宁抚顺清原县这次暴雨过程的底层和中层的水汽来源主要为南海和孟加拉湾以及西太平洋两条通道;暴雨发生主要时间,南海和孟加拉湾及西太平洋提供重要水汽持续输送,这为暴雨的发展提供了充足的水汽。抚顺地区清原县暴雨发生的前期和发生时均存在强烈的水汽向上输送,高湿层即比湿大值区集中在从对流层一直延伸到500 h Pa;地面水汽通量散度极值中心比降水的极值中心提前出现2 h,且二者具有一定的正相关关系。地面水汽通量散度负值中心出现后2 h内对暴雨中心位置具有一定的预报意义。     

中尺度集合预报模式在自贡市“9．3”暴雨中的初步分析

本文选取8个不同的集合预报成员组成一个成员组,进行未来24-48小时的预报,结合自贡市2006年“9.3”暴雨个例,对集合预报模式的预报能力进行检验。结果显示,集合预报产品在效果上对降水的预报是明显的,并从一定程度上提高了对形势场预报的准确率,从而也可以增强对小概率事件如强降水等的预报能力。     

2004年9月川渝暴雨的中尺度分析

采用多种常规和非常规资料对2004年9月3—6日形成川渝暴雨过程的中尺度对流系统及其发生发展的背景场进行分析后认为：（1）低涡切变线上不断发生发展的中-β尺度对流系统是造成此次强降水的主要原因;（2）高层强辐散与中、低层强辐合以及强上升运动可能为中尺度对流系统的发生发展提供了有利的动力背景;（3）水汽通量的强辐合以及对流不稳定条件的存在可能为中尺度对流系统的发生发展提供了有利的热力背景。     

中尺度暴雨集合预报系统研发中的初值扰动试验

针对2006年5月24～25日一次暴雨过程, 通过一系列初值扰动试验探讨实际业务中建立集合预报系统的方法。运用45 km的WRF模式构建一个11个成员的集合预报系统来比较分析不同的扰动方案、 扰动的空间结构和扰动振幅对集合预报的影响, 结果表明： （1）初值扰动的空间结构对暴雨集合预报的离散度影响很关键, 而扰动振幅的影响却居次要地位。具有动力学结构的孵化扰动明显优于随机扰动。（2）集合预报比单一控制预报提供了更有价值的预报信息。例如在该个例控制预报中漏报的湖北监利强降水中心, 在集合预报中有20%的概率, 并且实况被包含在集合预报的预报范围之中。集合平均预报也明显优于控制预报\.例如矫正了在控制预报中明显虚报的鄂东北的大暴雨中心, 且集合平均预报的暴雨中心落在实际观测暴雨中心的附近。（3）集合离散度较好地反映了实际降水过程的可预报性。例如应用孵化扰动, 其离散度的空间结构同降水预报误差的空间分布大致对应。     

WRF集合预报对济南暴雨过程的检验与分析

为了将WRF集合预报更好地应用于济南大城市精细化预报,提高暴雨预报准确率,利用2013—2014年汛期济南龟山观测站和市区及历城区36个区域自动观测站的降水资料,检验WRF集合预报24h确定性降水量对暴雨的TS评分、空报率、漏报率以及平均绝对误差和均方根误差,并且检验24h暴雨概率的可信度。2013年和2014年的空报率和漏报率均较高,2013年暴雨预报TS评分明显好于2014年。确定性预报24h降水量达到30mm以上,且天气形势和各物理量满足产生暴雨的条件时,可考虑预报暴雨;低层湿度大时确定性降水最易出现暴雨空报;24h暴雨概率预报对济南局地性较强的暴雨有较好的指示意义。     

重庆中尺度集合预报系统预报性能分析

本文利用2017年6～8月重庆中尺度集合预报系统逐日20时起报的预报资料及相应的观测资料对该系统的预报性能进行了综合分析,结果表明：500hPa位势高度、850hPa温度和2m温度的集合平均预报的均方根误差均优于控制预报,集合离散度均明显低于集合平均的均方根误差,Talagrand分布均呈现出“J型”或“U型”分布,500hPa位势高度和850hPa温度Outlier评分介于0.26～0.32,2m温度的Outlier评分普遍较高,总体介于0.33～0.67;降水预报方面,集合平均和概率匹配平均相对于控制预报表现出了较为明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分明显优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级的降水概率匹配平均的TS评分明显优于集合平均;0～24小时和24～48小时累计降水的Talagrand分布呈现出一定的“U型”分布且0～24小时更为明显,其余时效较为理想,Outlier评分随预报时效的延长而减小,最高0.31,最低0.20;降水概率预报检验方面,各个降水量级的Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统相对于单一的确定性预报表现出了一定的优势。     

重庆中尺度集合预报系统预报性能分析

为了更加直观和深入地理解对流尺度集合预报中的降水集合预报产品,以便进一步向预报员推广应用,本文开展了基于对流尺度集合预报方法对2021年8月28—29日的一次暴雨过程的预报性能分析,对集合预报的暴雨和大暴雨量级降水预报技巧进行了综合分析。结果表明：（1）不同集合成员降水预报结果的差异随着降水量级的增大越发明显,预报最优和最差的成员的TS评分相差0.3以上。（2）概率匹配平均预报对于暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧优于控制预报,也优于集合平均。集合平均由于集合成员预报的平滑作用导致其对极端降水不敏感,因此,简单的集合平均不适合于大暴雨以上量级的极端降水预报。（3）从最小值预报到最大值预报,随着集合百分位的增大,命中率、空报率和频率偏差均逐渐增大,70%或者80%集合百分位预报的预报技巧最优,且优于集合平均和概率匹配平均预报。（4）对于重庆东北部偏西地区出现的大暴雨量级降水,较长预报时效集合概率预报均预报出了一定的降水概率,最长提前60 h,相应的最优的集合成员的降水预报与实况也较为接近。

     

暴雨过程的中尺度分析

利用１９９８年６月１３日００时－１４日１４时地降水量,地面风场,高空雷达回波资料,被步分析了中尺度过程的演变特征,同中尺度系统是造成暴雨的直接原因并统计出物量,中低压环流活动与暴雨的对应关系。在大尺度环流形势下,中尺度辐合线和地形作用为局地大暴雨提供了有利条件。     

基于对流尺度集合预报方法对一次暴雨过程预报的分析

为了更加直观和深入地理解对流尺度集合预报中的降水集合预报产品,以便进一步向预报员推广应用,本文开展了基于对流尺度集合预报方法对2021年8月28—29日的一次暴雨过程的预报性能分析,对集合预报的暴雨和大暴雨量级降水预报技巧进行了综合分析。结果表明：(1)不同集合成员降水预报结果的差异随着降水量级的增大越发明显,预报最优和最差的成员的TS评分相差0.3以上。(2)概率匹配平均预报对于暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧优于控制预报,也优于集合平均。集合平均由于集合成员预报的平滑作用导致其对极端降水不敏感,因此,简单的集合平均不适合于大暴雨以上量级的极端降水预报。(3)从最小值预报到最大值预报,随着集合百分位的增大,命中率、空报率和频率偏差均逐渐增大,70%或者80%集合百分位预报的预报技巧最优,且优于集合平均和概率匹配平均预报。(4)对于重庆东北部偏西地区出现的大暴雨量级降水,较长预报时效集合概率预报均预报出了一定的降水概率,最长提前60 h,相应的最优的集合成员的降水预报与实况也较为接近。     

ECMWF集合预报对黑龙江省三次暴雨过程的预报检验

本文利用常规站点观测降水资料和欧洲中心的集合预报资料,挑选典型分位值分析了集合预报对2015年汛期不同类型暴雨过程的预报能力。结果表明:对于局地性强的暴雨过程和台风影响的大暴雨过程集合预报能够提示降水落区的可能范围及极端降水发生的可能。而对于冷涡影响的中心分散的区域性降水过程,集合预报对降水落区的可能范围有充分把握,但对于降水中心的位置及强度预报指示意义有限。     

基于对流尺度集合预报方法对一次暴雨过程预报的分析

对流尺度集合预报(Convection-allowing Ensemble Prediction,CAEP)是提高强对流天气预报能力的重要手段,构造合理的初始扰动是CAEP的关键问题。本文开展基于观测扰动初值法(Perturbed-observation,PO)的CAEP在内蒙古地区的试验,并以动力降尺度(Downscaling,DOWN)方法作为对比,分析PO方法在内蒙古地区CAEP的预报效果,以期为内蒙古地区CAEP的构建提供技术参考。结果表明：(1) PO方法构造的初始扰动能引入内蒙古地区观测资料从而减少背景场的不确定性,且扰动具有充分的增长能力。(2) 与DOWN方法相比,PO方法可以显著减少CAEP的短时预报误差,高空和地面要素的RMSE分别减小4%~43%和3%~9%,集合离散度略有减少。高空要素的CRPS评分最大可减少约53%,地面要素的CRPS评分平均减少6%,整体提高了对流尺度集合预报质量。(3) PO方法能够提高短时降水的预报能力,0.1 mm、4 mm和13 mm 3个量级的TS评分分别提升了0.015、0.003和0.001 5。且降水个例表明,PO方法对降水的落区和量级预报更准确。

     

区域性暴雨过程的中尺度数值预报效果检验

本文从多个角度分析了黑龙江省中尺度数值预报系统对2003年8月22-23日区域性暴雨过程预报的质量。分析结果认为：该模式的降水预报对降水过程的开始、结束、落区和强度的预报都有一定的参考价值；全省82个站的分级降水预报的成功率可以达到百分之五十左右；扣除气候概率预报和盲目预报的成功机会，这个结果能够表现出一定的预报技术；根据TS评分、漏报率和空报率的统计，模式直接输出的小雨和中雨预报结果很有价值，大雨还可以参考应用，而仅靠简单插值直接利用输出结果作暴雨预报是很难获得成功的，应该利用该模式同时输出和计算的物理量进行再分析确定暴雨的发生和落区。     

中尺度集合预报模式在自贡市"9.3"暴雨中的初步分析

本文选取8个不同的集合预报成员组成一个成员组,进行未来24-48小时的预报,结合自贡市2006年"9.3"暴雨个例,对集合预报模式的预报能力进行检验.结果显示,集合预报产品在效果上对降水的预报是明显的,并从一定程度上提高了对形势场预报的准确率,从而也可以增强对小概率事件如强降水等的预报能力.     

90.8暴雨过程的中尺度分析

一、概述1990年8月中旬山东省出现了一场大暴雨,暴雨从15日17时开始到16日24时结束,历时约30余小时,除鲁西北和半岛地区降中到大雨外,我省其他地区普降暴雨到大暴雨。图1     

上海中尺度数值预报系统暴雨实时预报分析

简要介绍了最新研制的基于神威—Ⅰ超级计算机上的上海中尺度数值天气预报系统，其最高水平分辨率达到3km，并利用该系统对2002年5月29～30日华东地区的暴雨过程进行了实时预报；根据模式输出结果，分析了大尺度环境流场及各物理诊断量，探讨了该暴雨的主要成因；同时对单个站点的要素预报做了对比分析。结果表明：该数值天气预报系统具备了一定的业务运行能力，可为预报员提供较好的参考依据。