一次强降温预报失误原因探讨

对2006年4月12~13日广西强降温的分析得出:有82个站48h降温幅度≥20℃,占全区92.1%,但是,预报员做的48~72h的温度预报与实况温度误差值很大,究其原因:极涡强且偏南;西南暖低压发展;数值预报误差等因素,是此次气温中期预报误差大的主要原因。     

基于DERF2.0的乌鲁木齐春季降温过程的延伸期预报检验

基于DERF2.0数据,应用均一化标准差、均方根误差等方法,以2013年乌鲁木齐春季逐日温度及24h变温检验为背景,初步评估了该模式对延伸期春季强降温过程的预报能力。结果表明：(1)逐日气温预报整体偏差随预报时效推进而增大,延伸期预报偏差明显大于中期。(2)旬平均温度的中期预报偏差普遍在-2～-8℃,延伸期的预报偏差最小在0℃左右,最大为-15.5℃。(3)日平均气温以及最高、最低气温的逐日偏差均以冷偏差为主,偏差范围为5～-15℃,延伸期预报偏差范围为-5～-15℃。模式对升温阶段的预报冷偏差随升温加剧而增大,对降温阶段的预报偏差随降温加剧而减小。24h变温偏差主要在5℃范围内变化,延伸期的24h变温偏差比中期预报偏大可达|8|℃以上。(4)DERF2.0模式对中短期温度预报有一定水平,延伸期预报能力下降,可参考价值较弱。(5)对强降温过程的结束日的温度预报偏差小,而对过程初始日的温度预报冷偏差大,造成对降温过程的预报暖偏差大,强降温过程普遍漏报。     

EC细网格2m温度对沧州市的预报能力检验及订正

利用EC模式对2017年沧州市14个国家基本站2m最高、最低温度的24、48、72h预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差和皮尔森相关系数等统计方法进行检验及订正。结果表明:EC模式对不同预报时效预报准确率,最高温度模式20时起报高于08时,最低温度08时起报高于20时;随着预报时效的延长,模式预报准确率逐渐下降。预报准确率最高温度区域差异不明显,月际变化大;最低温度区域差异显著,月际变化不均。EC模式对沧州温度的预报误差主要由系统误差造成,温度预报绝大多数的大值误差出现在转折性天气阶段,当出现明显升温和高温时,最高温度预报偏低更明显,出现明显降温时,最低温度预报偏高。对2018年1-4月EC模式预报最高、最低温度进行系统和大误差订正检验,发现订正后预报效果更好。     

基于径向基函数神经网络温度预报订正方法及评估

根据中央气象台自2017年10月—2018年9月20:00起报未来72 h 0.05 °×0.05 °分辨率格点日最高、最低温度指导预报和国家气象信息中心格点温度实况,应用Matlab神经网络工具箱提供的newrbe函数,建立基于径向基函数(RBF)神经网络的温度预报模型,对2018年10月—2019年9月RBF预报产品进行格点检验评估,并与同期的EC模式预报产品做了对比。结果表明:（1）通过RBF模型订正后的24 h、48 h和72 h日最高和最低温度预报准确率较中央气象台指导预报（NMC）分别提高了7.21%、6.98%、5.48%和5.67%、4.46%、4.47%,均为正技巧,且春、夏、秋季预报订正效果要好于冬季;（2）分区域预报检验来看,除海源、同心、彭阳的最高温度预报和海源、惠农的最低温度预报误差偏较大外,其他区域的误差基本都小于2 ℃。特别是对强降温、霜冻天气的温度预报准确率高于NMC,对预报员有一定的参考价值。      

递减平均法对陕西SCMOC精细化温度预报的订正效果

利用递减平均法对2012—2013年陕西区域99站共731 d的SCMOC温度精细化指导预报进行误差订正,订正结果表明:该订正方法总体表现为正的订正效果,对08:00和20:00起报的定时温度、日最高温度以及08:00起报的日最低温度有明显的订正能力,在准确率偏低的预报时效内订正效果较好;对于48 h内逐3 h定时温度预报,在夜间的准确率高于白天,对应的"递减平均法"在白天的订正能力高于夜间;对于168 h内日最高(低)温度预报,随着预报时效的增加准确率降低,但是"递减平均法"的误差订正能力增强;"递减平均法"对48 h内逐3 h定时温度和24 h内日最低温度的订正能力在准确率偏低的月份偏强。     

贵阳市强降温过程分析及识别探讨

该文利用贵阳市气象站1981—2017年逐日气温资料,对日最低气温、平均气温进行统计分析,结果表明:贵阳市强降温过程主要集中在春季、冬季和秋季,以3月最多,5—9月无强降温过程;出现最多年份为1987年。以最高气温作为指标进行强降温频次及强度计算,对未达寒潮标准的强降温过程进行了48 h及72 h降温幅度统计,对24 h强降温过程进行逐小时降温幅度统计。归纳出3点建议:(1)在气象服务及预报业务考核工作中可考虑将最高气温作为计算指标;(2)在气象服务及预报考核中视情况将Ⅳ级(强)强降温的识别时间参照寒潮标准增加48 h、72 h的识别标准;(3)在气象服务工作中可将逐小时降温幅度作为强降温天气过程服务的主要参考因素。     

WRF和MM5对2008年6—9月温度数值预报结果的对比分析

使用WRF模式和MM5模式分别对吉林省50个地面观测站做了温度预报的数值模拟,并进行了检验分析和对比。结果表明：0-24h定时预报的预报准确率,WRF模式高于MM5模式5％～20％;24-48h定时预报的预报准确率,WRF模式高于MM5模式的6％～20％;0-24h最高和最低温度预报准确率,WRF模式分别高于MM5模式12．8％和10．9％;24-48h最高和最低温度预报准确率,WRF模式分别高于MM5模式11％和26．8％。表明WRF模式的温度预报性能优于MM5模式。     

基于ECMWF的两种温度客观预报订正方法及评估

依据国家气象信息中心格点温度实况资料,采用“动态训练、择优选取”的基本原则,利用递减平均法（DAM）和径向基函数神经网络方法（RBFNN）对ECMWF细网格模式2019—2020年20时BTC未来24～216 h的0.05°×0.05°分辨率格点日最高、最低温度进行客观预报订正,并与中央台指导预报（NMC）和EC模式预报产品进行格点检验对比分析。结果表明：（1）通过DAM和RBFNN订正后的24～216 h日最高、最低温度预报准确率提高3.9%～7.8%,均为“正”技巧,对预报准确率偏低的月份预报时效订正效果更显著,且夏、秋季最高温度预报订正效果较好,冬季最低温度订正能力较强;（2）订正后的最高、最低温度预报产品除沙坡头区的最高温度预报和贺兰山的最低温度预报误差偏大外,其他区域的误差基本都<2℃,订正后的ECMWF细网格模式对强降温、寒潮天气的温度预报效果明显优于NMC和EC模式预报产品,对预报业务有一定的参考价值。     

河西走廊东部强降温变化特征和典型环流型

利用河西走廊东部1961—2010年5个气象站日最低气温观测资料,计算了50 a强降温24 h(48 h)最低气温下降≥8(10)℃、最低气温≤4℃次数,采用统计学方法系统分析了该区域强降温的时空分布以及强度等气候特征,然后利用19912010年ECMWF 500 hPa(2.5°×2.5°)数值预报格点资料,分析了该地强降温的环流特征,最后研究了强降温次数与大气环流特征量的关系。结果表明,受地形地貌、地表植被以及山脉阻挡的影响,河西走廊东部强降温次数的地域分布存在明显差异,海拔较高的山区和北部沙漠边缘强降温次数明显多于绿洲平原区。强降温天气具有明显的区域性特征,随着强降温站数的增多,强降温的次数在减少;24和48 h强降温年代、年次数总体呈减少趋势,其强降温次数时间序列均存在4~6 a的准周期变化,但未出现突变现象。强降温天气主要发生在1-5和9-12月,4月强降温次数最多。各强度强降温次数的变率较大,随着降温强度的增大,强降温次数迅速减少,24 h强降温强度呈较弱减弱趋势,48 h强降温强度呈较弱增强趋势。河西走廊东部强降温天气的典型环流形势分为西北气流型和偏北气流型两大类,其中西北气流型次数多于偏北气流型。河西走廊东部月强降温次数与表征高空冷空气的强度和移动路径的大气环流特征量表现为显著的正相关,说明河西走廊东部强降温次数与高空冷空气的强度和移动路径的关系密切,高空冷空气的强度和移动路径是强降温预测的强信号。     

昌吉州主客观温度预报检验及业务应用

该文对2013年昌吉州区域3种主客观温度预报产品进行质量检验,预报时效24 h、48 h、72 h;对温度预报误差≤2℃的百分率(准确率)、平均绝对误差、均方根误差统计检验。对预报员和模式预报产品的质量、技巧评分进行对比分析。结果表明:预报员的24 h预报质量略优于模式的预报质量。48~72 h最高温度预报质量,EC细网格预报最好。分析主客观预报质量的月变化和站点变化,为业务工作中的参考权重提供依据。提出了选取最优订正值订正客观预报系统偏差的方法(预估若干订正值,分别计算每个订正值在一段时间内的平均绝对误差和准确率,选取其中平均绝对误差最小且准确率最高的订正值),并通过制作相应软件投入业务运用。     

Estimation of the error of lidar determination of the transparency of low-turbidity atmosphere

Considered is the method of determination of atmospheric turbidity using weak lidar signals when the problem is mathematically incorrect due to the presence of the background noise. An accuracy of the method can be increased by means of using the procedure of effective averaging and linear approximation of the transmission in the case of the low attenuation coefficient.     

2005年夏季中国东部气候异常分析--中国科学院大气物理研究所短期气候预测检验

简要比较了中国科学院大气物理研究所对2005年夏季中国降水跨季度预测与实况的异同,并对2005年夏季我国主要雨带及降水偏少区的形成与东亚热带、副热带以及中高纬度大气环流系统的配置进行了分析。对2005年夏季西太平洋副高的异常活动预测不好,这是造成跨季度降水预测有失误之处的主要原因之一。2005年夏季在亚洲对流层中高层,沿着副热带急流轴准静止Rossby波有几次能量传播过程,西太平洋副高的北抬与西伸与副热带急流中Rossby波的活动强度有一定的对应关系,因而产生了亚洲不同地区高影响性的灾害性天气。     

Elements of theory of avalanche-like motion of a mudflow with hyperconcentration of debris

A criterion ratio is proposed which allows to estimate the possibility of origination of avalanche-like motion of a mudflow with hyperconcentration of debris in a certain mudflow-bearing watercourse.     

测量NO气体吸收截面的方法

差分吸收光谱技术(DOAS)已经被广泛用于各种污染气体浓度的测量,其中影响其测量精度的主要因素就是气体吸收截面的测量.利用Lambert Beer 吸收定律以及自主设计的测量装置对大气的主要污染气体NO的吸收截面进行了测量,并采用多项式拟合的方法提高了测量的精度,根据所测得的吸收截面反演了NO气体的浓度值,取得了良好的效果.     

An analysis of the causes of meandering tracks of typhoons

Criteria of the free meandering tracks of typhoons are derived from the general solutions of typhoon motion equations. It is suggested that the meandering motion of a typhoon is caused by the combination of the internal force, the initial speed of the typhoon and the average pressure gradient force of the typhoon volume affected by the environmental pressure field. It is also revealed that under specified circumstances, the meandering may be caused only by the typhoon’s internal force. Finally two examples of fitting calculation are given for illustration.     

陕西冬季一次大雾天气生消机制的数值模拟

利用非静力平衡中尺度模式WRF、NCEP 1°×1°再分析资料及常规观测资料,对2005年12月30～31日发生在陕西的大雾天气过程进行了数值模拟,分析了大雾天气过程形成的主要原因及雾的生消机制。结果表明,WRF模式能较好地模拟出雾的水平分布特征、强度和生消过程,反映出实际雾的生消变化规律。适当提高模式水平分辨率能较明显地改进模拟效果。这次大雾为平流辐射雾,长波辐射冷却是大雾形成和发展的主要原因。逆温层的发展、维持和近地面层较高的相对湿度对雾的产生和发展起着重要作用。近地面层有弱的水汽辐合是大雾发展和维持的主要原因之一。大雾形成和发展阶段,900 hPa以下的辐合上升运动和900 hPa以上的辐散下沉运动有利于在上升和下沉运动区的界面层中形成逆温层,逆温层的形成有利于低层水汽的积累。随着高空转为辐合上升运动,900 hPa以下为辐散下沉运动,接着日出后,太阳短波辐射增温等的共同作用,使逆温减弱直至被破坏。中高云的存在影响了近地面层逆温的形成和加强,推迟了雾的形成和消散。暖平流的输入有利于逆温层的形成发展。     

疏勒河上游流域多年冻土区辐射变化分析

利用2008年7月-2010年10月祁连山区西段疏勒河上游流域多年冻土区苏里梯度观测系统的辐射数据,分析了该区域的辐射变化特征.结果表明,向下短波辐射、向下和向上长波辐射、净辐射月总量季节性变化明显,冬、春季较小,夏、秋季较大;向上短波辐射月总量的季节变化不明显.日平均向下短波辐射、向下和向上长波辐射有明显的季节变化,1月或12月达到最小值,6月或7月达到峰值;1-3月和12月日平均向上短波辐射振幅变化较小,而4月和10月则变化较大.净辐射日变化冬、春季较小,且振幅也较小,夏、秋季较大,且振幅也较大;辐射四分量的日变化都呈单峰型.生长季节的地表反照率较小,非生长季较大;每年10月地表反照率的日平均变化起伏较大,日变化基本呈“U”形,早晚高、中午低.     

Dynamic model of accumulation of total biomass of agricultural crops

Issues concerning the growth and biological time of agricultural crops are under consideration. A closed system of equations is derived for calculating total dry biomass and biological time of plants. The model parameters are given, and the model is verified based on the experimental data of observations of the sunflower in the southern conditions of the Ukraine.     

T106数值预报产品在赣南温度预报中的释用

利用1995年7～9月、1996年7～8月24～144h、1000～500hPa的T106格点资料与赣南17个县（市）的最高、最低、平均温度作相关分析;用逐步回归方法建立了分县逐日滚动预报方程。并用1996年9月份T106格点资料对方法进行检验,同时对预报方法及T106产品在温度预报中的释用能力作了初步分析。     

Evaluation of different versions of NCUM global model for simulation of track and intensity of tropical cyclones over Bay of Bengal

The global UK Met office Unified Model (UM) is currently operational at National Centre for Medium Range Weather Forecasting (NCMRWF), the global model named as NCUM. An inter-comparison of two different versions of NCUM has been carried out for simulating the track and intensity of Tropical Cyclones (TCs), which formed over the Bay of Bengal (BoB). For this purpose, two series of numerical experiments named as NCUM25 (New Dynamical core with NCUM N512 resolution) and NCUM17 (ENDGame core with NCUM N768 resolution and upgraded physics and data assimilation scheme) are carried out with seven different initial conditions (ICs) for two TCs. The results suggested that the location, intensity, and vertical structure of the TCs are reasonably well predicted by the NCUM17 over the NCUM25. The Direct Position Error (DPE) and landfall error of TCs are reduced in the NCUM17 in comparison to the NCUM25 for all initial conditions. The mean DPEs and intensity error are reduced by 21–41% and 18–21% in NCUM17 over NCUM25 in both the cases respectively. Improvements in mean landfall position errors are shown to range from 43 to 65% in the NCUM17 as compared to the NCUM25. The mean statistical skill scores for rainfall are considerably improved in NCUM17.