基于4种高分辨率模式的辽宁省雷达回波预报邻域检验结果对比

选取2017—2018年6—9月辽宁省不同降水性质,具有2种不同特征的20次天气过程个例,应用模糊检验邻域法中的分数技巧评分(Fraction Skill Score, FSS),评估华东模式、华北模式、GRAPES＿3km模式和睿图东北模式对辽宁省中小尺度系统的预报能力。结果表明：区域性降水过程和局地性降水过程雷达回波强度越小,邻域半径越大,高分辨率模式预报技巧越高。当雷达回波大于30 dBz时,各高分辨率模式对局地性降水的雷达回波预报FSS评分均较高。当邻域半径为3 km时,区域性降水过程中,华北模式预报技巧在各级别雷达回波预报中均高于其他模式,最大FSS差值为0.031。局地性降水过程中,华东模式预报效果较好,最大FSS评分为0.127,表明华东模式预报中小尺度对流系统能力更强。局地性降水过程,睿图东北模式在08—23时预报时次中,“中间”时次的预报效果优于“两头”时次的预报,两个时次最大FSS差值为0.121。     

基于“配料法”的云南短时强降水预报概念模型建立

本文利用云南省125个国家级自动气象站及3400个区域站统计并选取了2012—2016年5—10月的典型短时强降水个例,基于"配料法"的基本思路对其进行中尺度特征分析,最终得出适用于云南省的五类短时强降水概念模型。分析结果表明:云南省短时强降水集中出现在6—8月,且一天中存在两个明显的峰值;高空强烈的干冷平流及大风天气是判别高空冷平流类的重要依据,冷空气主要通过两条路径影响云南;分析低层暖平流类的关键系统为季风槽及孟加拉湾低压,主要影响滇中及以南地区;地面锋面是斜压类的重要特征,此类强降水主要位于700 hPa切变线及850 hPa温度锋区前侧,地面锋面附近;准正压A类短时强降水主要受西风槽及副热带高压的相互作用影响,其强降水落区分散,预报难度大;准正压B类受台风登陆后减弱的低压及其外围云系的影响,强降水位于700 hPa湿舌、850 hPa暖脊及地面辐合线共同影响的区域(一般位于滇中以南地区)。     

山东省极端强降水天气概念模型研究

利用山东省1971—1999年逐日降水资料,采用百分位法确定各站极端强降水阈值。据此阈值,在2000—2009年中挑选了39个极端强降水天气过程并进行天气分型,得到高空槽类、副高外围类、切变线类、气旋类、热带气旋类5类极端强降水概念模型。研究表明:切变线类、气旋类和热带气旋类暴雨区范围较大,而高空槽类和副高外围类暴雨区范围较零散;5类极端强降水均伴有低空急流,暴雨区一般位于700 hPa与850 hPa切变线(或槽线)之间、低空急流左侧风向风速辐合处;高空槽类、副高外围类、切变线类一型和气旋类均有冷空气影响,暴雨区位于850 hPa冷温度槽前部;5类极端强降水的产生机制不同,落区与θse的配置也不尽相同。     

太原汛期短时强降水环流分型及环境参量分析

应用太原1996-2015年7个国家气象站、2008-2015年63个区域站6-9月逐时降水资料及相关探空、地面观测资料,对太原短时强降水日环流配置进行天气学分型,分析各流型下关键环境参数分布特征。结果表明,太原发生短时强降水的500 hPa环流形势有四种:冷涡型、高空槽型、高空槽加副高型、西北气流型。太原短时强降水常发生在比较温和的对流有效位能(CAPE)环境下,大部分过程CAPE值≤1500 J·kg^-1,冷涡型则≤1000 J·kg^-1。西北气流型850 hPa与500 hPa温差(ΔT850-500)大,静力不稳定度比其他型更强,且500 hPa有明显的干层存在。高空槽加副高型K指数大,且暖云厚度均值达3576 m,明显大于其他型2471~2608 m的均值。冷涡型全部、高空槽型85%的过程出现在弱0~6 km垂直风切变环境下,而高空槽加副高型、西北气流型0~6 km垂直风切变相对较大,35%以上达到中等强度。冷涡型、西北气流型短时强降水太原上空700 hPa水汽常比850 hPa更充沛。太原超过70 mm·h^-1的极端降水出现在西北气流型下,有中等强度的CAPE值、强层结不稳定、弱0~6 km垂直风切变、3550 m以上暖云厚度,中低空水汽充足,这些环境参量的配合对强降水效率有很好的指示意义。     

高分辨率模式雷达回波预报能力分析

利用2018年7—8月GRAPES_3 km、东北短临(WRFRUC)高分辨率模式综合雷达回波预报数据和辽宁省SWAN雷达组合反射率(MCR)实况,基于邻域法FSS评分指数,分析模式在台风北上和副热带高压边缘暴雨过程中的雷达回波预报能力。结果表明:两家模式在不同降水过程中对小阈值雷达回波有较好的预报技巧,随着回波量级增大,模式预报FSS逐渐减小,雷达回波55 dBz时,FSS甚至为0。当邻域半径是3时,35 dBz以下的回波预报中GRAPES模式在台风北上暴雨中的预报技巧低于副热带高压边缘,35 dBz则相反。WRFRUC模式始终表现为台风北上暴雨中预报较好。当邻域半径9时,WRFRUC模式在台风暴雨中的FSS评分高于GRAPES模式,GRAPES模式在副热带高压暴雨中的FSS评分始终高于WRFRUC模式。GRAPES和WRFRUC模式的最大FSS评分技巧均出现在邻域半径是11时,分别为0.239和0.195。GRAPES模式中FSS评分在12 h逐小时预报中前3个时次较强,WRFRUC模式则表现为中间时次强,两头弱。     

2007年夏季GRAPES_MESO15及30km模式对比检验

对2007年6-8月两种GRAPES模式产品进行天气学检验.结果表明:GRAPES模式对7月上旬淮河流域降水位置预报较为准确,但两种模式对降水量值预报均偏小.在淮河流域强降水期,两种模式对500hPa中高纬度平均槽脊的位置预报较为准确,15km模式对中低纬度印度半岛地区高度场预报更加准确,且对副热带高压588线平均北界位置的预报好于30km,但两种模式对副热带高压西伸脊点的位置预报偏东.GRAPES模式对850hPa温度趋势有较好的预报能力,都能够准确预报出850hPa温度的转折,15km模式比30km模式预报更为接近实况.此外,两种GRAPES模式对0709号台风的预报效果均不太理想,台风邻近登陆前850hPa气旋性环流仍不清楚,登陆后环流中心清楚,但预报中心位置偏向西南,路经预报存在偏差,同时登陆前的台风中心附近风速明显偏小.     

利用探空资料确定呼和浩特地区3类强对流天气预警阈值

利用呼和浩特探空站计算的16个物理量,分析了2012—2016年6—8月呼和浩特地区的冰雹、雷暴大风及短时强降水天气过程中各物理量差异,结果表明:①订正后的(对流有效位能)CAPE大于等于1000J·kg-1、0℃层高度约4200m左右,-20℃层约在7200m左右,500hPa和850hPa温差达-25℃,逆温层高度在2km以上基本可以判定为冰雹天气;②短时强降水对水汽的依赖度更高,且具有更强的热力不稳定性,低层的温度露点差、500hPa与850hPa的假相当位温差Δθse(500-850)、大气可降水量PW也是短时强降水天气的重要判据;③订正后的(下沿对流有效位能)DCAPE值雷暴大风明显大于冰雹和短时强降水,约为其他2类强对流天气的2倍,订正后的CAPE略小于其他2类强对流天气。根据四分位数法、所占比例≥70%以及均值法界定各类预报因子阈值大小,进而确立了呼和浩特地区强对流天气预警指标。经检验均值法确定的阈值指标命中率均达到50%以上,可参考价值较高。     

全球和区域数值模式在甘肃2020年汛期降水预报中的检验评估

2020年汛期6—8月甘肃降水日数多、持续时间长、范围广、强度大,对该时间段内3种全球模式（ECMWF、GRAPES＿GFS和NCEP＿GFS模式）和4种区域模式[GRAPES区域数值预报业务系统（GRAPES＿3 km）、西北区域区域模式（GRAPES＿LZ10 km）、西北区域快速更新循环预报系统（GRAPES＿LZ3 km）和华东区域模式（SMS-WARMS）]24 h累计降水预报性能进行检验评估。结果表明：（1）全球模式中ECMWF模式的预报性能优于其余2个模式,而区域模式中GRAPES＿3 km和SMS-WARMS模式预报性能相对较好,且SMS-WARMS模式预报性能更稳定。（2）区域模式晴雨准确率及小雨和中雨的TS评分、ETS评分、命中率低于全球模式,暴雨优于全球模式;大雨和暴雨的空报率和预报偏差均高于全球模式。（3）根据500 hPa环流形势可将甘肃汛期降水划分为副高边缘型和低槽型2种类型,针对2020年4次副高边缘型和3次低槽型降水进行分类检验评估。全球模式和区域模式均对前者的各个量级降水预报性能优于后者;ECMWF模式和区域模式对2种类型大雨和暴雨预报效果优于NCEP...     

一次切变低涡引发的暴雨过程特征分析

利用micaps常规观测资料、欧洲中心数值预报、区域自动站、多普勒雷达等资料对8月19日的一次出现在百色的暴雨过程进行分析.分析发现:此次过程是由高空槽和低涡及切变线触发形成的较大范围的暴雨过程.过程性的暴雨发生于500hPa高空槽、850hPa显著气流同时与地面弱冷空气配置下的区域,偏南风低空显著气流为强降水提供了重要的水汽和能量条件,增强了中低层的垂直风切变,有利于降水的发展和维持.     

北疆北部2次区域性暴雨的中尺度环境场分析

对12h24mm以上强降水带的预报,模式输出的降水资料是预报的重要依据,但有时偏差较大。依据中尺度分析技术,利用常规资料、EC细网格和T639模式12h预报场对2013年夏季发生在北疆北部的2次区域强降水过程中12h最强降水时段的环境场进行中尺度分析。结果表明,中亚低槽北上强降水落区位于500和700hPa中尺度气旋的第一、四象限及对流层低层冷槽的右侧,850hPa切变线附近,地面中尺度高压前部、边界线和切变线附近及干线西侧的重合区域。西西伯利亚低涡型暴雨位于中尺度短波槽前、高空西南急流出口区左侧辐散区,700和850hPa切变线西侧及干线西南部,850hPa偏西、偏东及东南3股气流汇合区,地面干线的西部、辐合线东部及切变线附近的重叠区域。中亚低槽北上暴雨天气为非典型暴雨易漏报。用模式12h预报场制作高空综合图,可提高预报时效,EC细网格优于T639模式。     

安徽省WRF模式短时强降水的预报检验

利用2005—2015年安徽省内1162个站点观测资料简要分析了短时强降水的时空分布特征,并利用中国气象局CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)近实时降水资料检验2012—2015年安徽省WRF(Weather Research and Forecast)模式对短时强降水的预报性能,探讨不同空间插值方法、检验方法对预报效果的影响,以评估模式预报短时强降水的应用价值和使用注意事项。结果表明:短时强降水主要发生在大别山区和皖南山区;一年中发生次数呈单峰分布,集中于6—8月;日变化呈双峰状,强峰为北京时间下午15:00—19:00,弱峰为06:00—09:00,两个低谷分别为01:00、12:00前后。在两分类评分TS(Threat Score)检验中,各个季节评分均十分低,插值方法对TS评分影响不大。邻域法FSS评分(Fractions Skill Score)检验中,春季FSS评分低,最高仅可达15%,空间窗、时间窗、时间超前或滞后变化对FSS评分的影响不如夏季、秋季明显;夏季,不考虑时间窗时,单独的时间超前或滞后不能提高预报准确率;秋季,模式分别滞后1h或滞后2h预报结果优于同期预报,而超前1h或超前2h预报结果低于同期预报,表明秋季WRF模式对短时强降水的预报有一定滞后性。     

超强台风“利奇马”登陆前后多模式降水预报评估对比分析

利用欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)、美国全球预报系统(GFS)、中国气象局全球区域一体化同化预报系统—全球数值预报系统(GRAPES_GFS)、上海区域中尺度数值预报业务系统(SMSWARMS)、以及浙江省中尺度数值预报业务系统(ZJWARMS)和浙江省快速更新同化预报系统(ZJWARRS)降水预报资料,开展了各模式对超强台风"利奇马"登陆前后浙江省强降水的预报性能检验评估。结果表明:(1)过程降水预报方面,ECMWF对降水落区预报表现最佳,但对降水极值中心强度的预报技巧较低; 3个区域模式各有优势,其中ZJWARRS和ZJWARMS对登陆点附近及浙西北强降水落区、强度的预报均与实况一致,SMSWARMS对几个强降水落区的预报也表现较好,但雨强偏弱。(2)对逐日降水预报技巧上,登陆前全球模式ECMWF、GFS评分较高,而临近登陆及登陆后区域模式表现较好;其中SMSWARMS、ZJWARRS和ZJWARMS在预报时效12 h内的大暴雨及特大暴雨的预报上有较大优势,尤其ZJWARRS对0～3 h大暴雨的预报技巧表现最为突出。(3)对强降水致灾地区(永嘉、临海、临安)的短时降水预报方面,ZJWARMS无论在落区还是强度预报方面均表现较好,ZJWARRS与之接近,对多个降水中心的预报方面可互为补充;SMSWARMS对降水中心的预报往往存在位置偏差且雨强显著偏弱;全球模式对致灾强降水的短临预报参考价值较低。(4)各模式对850 hPa水汽通量及辐合区的预报差异较大是导致"利奇马"预报降水差异显著的重要原因。对于浙江省级区域来说,ZJWARRS及ZJWARMS在强降水落区及强度的短临预报方面有显著优势。     

南疆西部两种强对流天气环境参数特征分析

利用南疆西部近20 年暖季（5-9 月）多源气象资料，通过箱线图的形式对冰雹（102 次）和短时强降水（159次），以及上述个例中的特强强对流个例的关键环境参数分布特征和预报阈值进行讨论。结果表明：(1) 850 hPa和500 hPa之间的温差、地面至700 hPa露点温度、大气可降水量和暖云层厚度等关键参数的分布特征可以区分短时强降水和冰雹。短时强降水和冰雹对应参数的最低阈值：850 hPa 和500 hPa 间温差分别为29 ℃、31 ℃、地面至700 hPa露点温度分别为4 ℃和-3 ℃、对流有效位能分别为1152 J·kg-1和1470 J·kg-1、0-6 km垂直风切变分别为4.0 m·s-1和7.0 m·s-1。(2) 强降水暖云层厚度最低阈值为1.2 km。冰雹适宜的融化层高度在3.5~4.3 km；(3) 特强强对流天气主要体现在水汽条件有所加大、对流有效位能的增大、有效抑制的减小和0-6 km垂直风切变的增强。同时，对南疆西部强对流天气短临预报的潜势进行初探，为本地分类强对流天气智能网格预报奠定基础     

贺兰山东麓宁夏一次极值暴雨过程分析

利用常规气象资料和NCEP再分析资料,结合宁夏业务化的中尺度数值预报模式MM5输出产品,对2006年7月14日发生在贺兰山东麓宁夏的极值暴雨过程从降水特征、环流背景、影响系统、强降水落区及物理量特征等方面进行了分析。表明:此次极值暴雨是在2006年第4号台风"碧利斯"与副热带高压系统的相互作用、中β尺度低值系统影响和地面静止锋的触发下爆发的。强降水落区位于200 hPa青藏高压前部西北气流辐散区与500 hPa西南气流、700 hPa西南或偏南低空急流、850 hPa偏东气流三股气流辐合区相重叠区,中β尺度低值系统的右前侧与湿焓平流最强的区域。对流层高层干冷空气下侵是强降水的主要触发机制之一。非地转湿Q矢量与强降水落区有良好的对应关系,对短时强降水天气具有较好的描述能力和预报指导意义。     

成都市短时强降水概率预报方法初探

选取2010～2019年4～9月成都市气象观测站逐小时降水资料和欧洲中心ERA-5逐小时再分析资料,采用统计分析和统计预报方法,研究了近十年成都市短时强降水时空分布特征,并依据短时强降水发生发展的基本条件,基于“配料法”思想,探讨了成都市短时强降水概率预报方法。结果表明：成都市短时强降水事件集中于暖季（4～9月）,其中又以7月为最多,并呈明显夜间多发的态势。降水量与降水强度空间分布表现出西多东少特征。筛选出的短时强降水潜势预报因子包括850 hPa比湿、850 hPa假相当位温、K指数、对流有效位能、700 hPa经向风以及700 hPa垂直速度,基本涵盖了短时强降水发生所需的水汽条件、稳定度条件以及抬升条件。基于上述短时强降水潜势预报因子的权重系数,采用二分法建立短时强降水概率预报方程,利用TS评分对2019年夏季的短时强降水日潜势预报效果进行检验,发现概率阈值设定为0.98既能保证漏报次数不会太多,又不至于使预报正确次数明显降低,同时可以保持较高的预报准确率。     

基于ECMWF和华东区域中尺度模式的暴雨预报特征研究北大核心

为探讨ECMWF、华东区域中尺度模式(简称为CMA-SH9模式)多个时效对夏季(2019年6—8月)暴雨预报特征,采用目标对象检验方法对不同类型影响系统下模式预报的强降水落区面积、位置、形状等进行评价,并对预报难度较大的受西风槽和西太平洋副热带高压(以下简称副高)边缘切变线影响的高空要素场及环流形势场进行了研究。结果表明:ECMWF和CMA-SH9模式对夏季暴雨预报偏小3个量级次数最多,CMA-SH9模式各时效对暴雨及以上降水预报的准确率大多高于ECMWF;ECMWF和CMA-SH9模式对热带气旋与中纬度系统相互作用的暴雨预报最好,其次是冷涡影响,预报较差的是受西风槽及副高边缘切变线影响的暴雨过程;西风槽及副高边缘切变线影响时ECMWF的位势高度场预报略好于CMA-SH9模式,温度的预报500 hPa以上CMA-SH9模式略好于ECMWF,500 hPa以下二者相差不大,相对湿度的预报CMA-SH9模式误差小于ECMWF,且CMA-SH9模式850 hPa的36 h和60 h时效预报误差最小;受西风槽及副高边缘切变线影响的一次暴雨过程中,相对湿度90%及以上落区的预报ECMWF与实况10 mm·h^(-1)降水落区几乎无交集,CMA-SH9模式的预报包含了10 mm降水落区。     

多区域高分辨率模式强降水预报检验分析

利用气象大数据云平台中逐小时降水资料,基于目标对象检验法和邻域法,评估2019—2020年辽宁主汛期降水过程中中国气象局上海数值预报模式系统(CMA-SH9)、中国气象局中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)、中国气象局睿图东北数值预报模式系统(CMA-DB)的预报性能。结果表明:千米尺度或接近千米尺度的上述三个模式,在36 h时效内,对于累积强降水(12 h降水量≥50 mm)落区形态预报与实况有相似性,落区质心预报偏差一般在20 km左右。然而,预报落区与实况重叠的面积一般都在10%以下,个别情形下(如CMA-MESO对于气旋型降水过程)累积强降水落区预报与实况重叠度能够接近20%;位置偏离的直接结果是导致漏报率高(一般在75%左右,CMA-MESO模式漏报率略低,为10%～20%),其中高压后部型降水过程中累积强降水的漏报率超过80%,位置偏离也造成较高空报率。对于短时强降水(1 h降水量≥20 mm)预报,在方圆40 km内不计偏差情况下,各模式预报命中率平均在10%以下(最大值为9.2%),空报率平均为58.7%;三种降水类型中,模式对台风型降水过程的短时强降水预报性能最...     

基于风暴尺度模式产品的暴雨最优升尺度概率预报方法研究

基于ARPS3DVAR+WRF (Advanced Regional Prediction and 3-dimensional variational System)快速同化模式对西南地区近几年发生的4次强降水过程进行模拟试验,对12 h降水预报结果采用升尺度方法,计算邻域平均预报、站点概率预报,最终形成邻域概率预报,并细致分析了这三种预报的特点与效果,讨论了升尺度窗区尺度给不同量级降水带来的影响,最后结合AROC评分与邻域空间检验FSS讨论业务概率预报应用的最佳尺度。结果表明:升尺度邻域平均预报在小雨与大暴雨量级降水上表现不稳定,对中雨的预报提高不明显,但是对大雨与暴雨预报有较好的改善效果;站点概率预报具有一定的误导性,而邻域概率预报可以弥补其缺憾,越高分辨率的模式有更多的降水样本,在降水不确定性上能给出更好的概率分级信息;相对邻域平均的升尺度预报TS检验结果,基于邻域概率的FSS和AROC分析有更好的预报技巧指导意义;36 km升尺度窗区既能消除一定程度的强降水预报不确定性,同时也可以保留适当的对流尺度特征,为最佳升尺度窗区。     

华南区域高分辨率数值模式前汛期预报初步评估

基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。      

"2009.6.3"广东强降水过程分析

利用常规观测资料、数值预报、NCF.P1°*1°再分析资料、物理诊断量、卫星云图、雷达回波、地面自动站等资料,分析了2009年6月3日(以下简称"6.3")广东暴雨级强降水过程的特征,并探讨了此次暴雨级强降水的成因及落区.结果表明:此次天气过程是在高空槽、中层切变和地面低压槽共同配合下产生的;西北部暴雨发生在850hPa切变线南侧的风速辐合区,中部及粤东的暴雨与500hPa高空槽的移动有很好的对应关系.分析还发现:以大尺度天气为背景,充分分析数值预报可以大概确定强降水强度及落区,再仔细分析卫星云图、雷达回波、自动站等资料可以基本确定强降水发生、发展及结束时间.