水文气象研究进展

从面向流域的定量降水估测与预报、流域水文模型、水文气象耦合预报三个方面系统介绍水文气象研究进展。研究指出,融合天气雷达、卫星遥感及实况降水等多源信息是精细化定量降水估测产品的主要发展方向;采用多模式降水预报集成技术是提高定量降水预报精度的重要途径;分布式水文模型是流域水文模型的发展方向;引入定量降水预报的水文气象耦合预报模式可以延长洪水预报预见期,水文集合预报是水文预报方法的有效解决途径,而数值预报模式与水文模型的双向耦合模式是另一重要发展方向。     

气象水文耦合的洪水预报研究进展

从洪水预报中定量降水预报应用进展、面向洪水预报的流域水文模型研究进展、气象水文耦合预报不确定性研究进展三个方面系统介绍气象水文耦合的洪水预报研究进展。研究指出,融合预报员预报的格点化定量降水预报技术是提高面向洪水预报的流域降水预报精度的重要方法,中尺度集合预报技术是提升流域局地性强降水预报能力的主要途径;概念性与物理性相结合的分布式水文模型是面向洪水预报的流域水文模型发展方向;水文集合预报是考虑气象水文单向耦合预报不确定性有效解决技术,贝叶斯系列模型可为分析气象水文预报不确定性提供重要的借鉴意义。     

汉江丹江口流域水文气象预报系统

汉江丹江口流域水文气象预报系统在GIS技术的支持下,以水文气象监测网、定量降水估算、定量降水预报、洪水预报技术为基础,通过雷达估算降水技术、中尺度数值模式预报技术获取高时空分辨率的降水信息输入水文模型来进行水文气象预报。以Web形式为基础的汉江丹江口流域水文气象预报系统平台在2010年7月以及2011年9月汉江丹江口两次洪水过程中及时、准确地显示了流域实况降水、预报降水,准确地预报了洪水入库过程。目前系统已成功移植到三峡区间、清江水布垭、淮河王家坝、漳河水库等流域开展汛期试验与服务,取得了较好的应用效果。     

中央气象台精细化网格降水预报技术的发展和思考

定量降水预报(QPF)是中央气象台最传统且最核心的天气预报业务,随着经济社会的快速发展对降水预报精细化程度需求越来越高,提升降水预报的精细化水平成为中央气象台面临和需要解决的首要问题之一。目前中央气象台制作和发布空间分辨率5 km,未来3天逐1 h时间间隔、未来10天逐3 h时间间隔的网格化定量降水预报产品,并发布雨、雨夹雪、冻雨和雪降水相态及新增积雪深度的精细化预报产品。本文围绕精细化降水预报技术这一关键环节,回顾了中央气象台在数值模式精细化降水预报、时空精细化降水预报技术、降水相态和新增积雪精细化预报技术以及精细化检验评估技术等方面的进展,并思考目前精细化降水预报业务技术发展存在的问题及未来的发展,以期为中央气象台和全国精细化QPF技术的发展提供重要参考。     

利用天气雷达观测资料预报小流域流量

将天气雷达降水临近预报与半分布式水文模型TOPMODEL(TOPography based hydrological MODEL)相结合,研究了降水临近预报延伸小流域流量预报预见期的可行性。研究流域为淠河(安徽省内)上游的佛子岭流域(1813km~2)内划分出的6个上游源头小流域(约60—100km~2)。用雷达估测的降水得到的流量输出作为参考,与1h降水临近预报得到的流量输出进行比较。结果表明:定量降水临近预报准确率是延伸小流域流量预报预见期的关键;基于所研究的个例,定量降水临近可以延长小流域流量预报预见期平均约0.7h左右,但其延长程度还受到具体降水过程、流域属性等的影响。     

基于集合降水预报产品的汛期洪水预报试验

为改善因水文模型中降水等输入信息的不确定性对确定性水文预报精度的严重影响,以湖北省漳河流域为例,将中尺度暴雨数值模式(AREM)集合降水预报产品输入到新安江水文模型中,对该流域2008年汛期一次典型的洪水过程进行预报测试。结果表明:基于集合数值预报产品的水文预报能在洪峰流量、峰现时间等水文预报要素上获取更多的预报信息,并将单一的确定性预报结果转化为可能发生范围的预报,提高了水文预报结果的可靠性。     

基于雷达外推临近预报和中尺度数值预报融合技术的短时定量降水预报试验

为克服目前中尺度数值模式在对流尺度定量降水短时预报方面的不足,弥补基于“外推”的临近预报技术在2h以上定量降水预报能力方面的缺陷,研究设计了一种基于“外推”临近预报技术和中尺度数值模式的定量降水预报(QPF)融合技术方案,并进行了试验应用.该方案首先基于雷达探测和自动气象站观测的定量降水估计(QPE)结果,对中尺度数值模式输出的定量降水预报在谱空间进行相位校正,分析计算出数值预报和观测的偏差,导出一个附加的数值预报校正场;其次,根据数值预报校正场满足一定时间变化分布的特征,调整相应时段的数值预报降水区域和强度;最后,利用双曲正切线权重函数,对校正后的数值模式定量降水预报和基于临近预报技术的定量降水预报进行融合,融合权重根据典型环流特征动态变化.融合后的定量降水预报在前1-2h表现出主要依赖“外推”临近预报结果,之后随着融合权重的变化,数值预报对融合结果的贡献逐渐加大,直至融合后5-6h占主导地位.通过对京津冀地区2011年夏季5个及2012年夏季2个典型强降水个例的80次预报试验及其检验,表明融合后的0-6h定量降水预报结果改进较为明显,总体优于单独的临近预报技术或者中尺度数值预报模式的结果.     

2002年冬季日本降水预报与咸宁同期降水实况的对比

读取2002年冬季(2002年12月至2003年2月)日本20时和08时12～24h、24～36h、24～48h、48～72h的降水预报结果(咸宁市温泉站)，并从定性和定量两方面与温泉站实况进行对比分析，结果表明：日本降水预报产品的预报正确率较高，具有一定的指导意义；相对而言，其空报少、漏报多；预报量级低于实况的要比预报量级高于实况的概率多；对强度较大的降水(大雨以上)不太敏感。     

两种基于雷达的临近预报算法在赣江流域的应用

将多尺度雷达回波跟踪(MTREC:Muti-scale Tracking radar echoes by correlation)算法和基于降水栅格数据的网格追踪临近预报外推(PBN:Pixel-Based Nowcasting)算法应用在赣江流域,对这两种临近预报算法在1~3 h预见期的临近预报降水数据进行评估,总结两种临近预报算法在赣江流域的预报性能和预报特点。结果表明:(1)随着预见期的增加,MTREC方法的预报性能变化较为平缓。PBN方法的预报性能明显变差。(2)MTREC方法预报降水偏弱,且对于低值降水预报较为准确,而PBN方法预报降水偏强,且预报高值降水较为准确。(3)MTREC方法预报的降水高值区的范围偏小而低值降水区范围偏大,PBN方法预报的高值降水区的范围偏大而低值降水区范围偏小。(4)随着预见期的增加,MTREC方法的降水概率预报变化较为平稳,而PBN方法预报高值降水(0.4 mm·h~(-1))的概率偏高,预报低值降水(0.4 mm·h~(-1))的概率偏低。     

基于目标的降水检验方法及应用

针对目前天气预报业务和模式研究中常用的如TS评分等基于点对点的降水检验方法的不足,本文对近十年发展起来的基于目标的降水量检验方法进行了讨论.基于目标的检验是将降水场看作多个天气系统相伴随的降水目标组成,它将观测场和预报场中的降水场进行识别和配对后再对各个降水目标的位置、尺度和形状等属性进行检验,因此能够提供更加详细且定量的具有天气学含义的检验信息.此类检验方法包含三个基本的步骤:目标识别、目标配对和目标检验.本文详细介绍了此方法的算法流程,并对目标识别算法中度量目标之间临近度和目标配对算法中度量目标之间匹配度的算子进行了改进.将本文改进的算法应用到对T639、ECMWF和日本模式降水预报的检验中,开发出包含强降水雨带位置、形状和范围等属性信息的检验产品,为业务预报提供定量的参考信息.     

美国天气预报技术的发展

介绍了美国天气预报技术的发展现状。指出在大气探测技术、数值预报及可视化技术发展的推动下美国传统的天气预报向定量与定时方向发展。定量降水预报的实现是天气预报由定性走向定量的重要标志。在充分利用数值模式产品的基础上综合应用卫星与雷达资料建立客观预报工具在暴雨和强对流天气预报中取得较好效果;中尺度分析业务系统的不断改进使降水预报的技巧有明显提高。作者还介绍了美国数值预报产品释用及预报业务系统的概况。最后     

阿克苏短期降水客观预报方法探讨

利用2001～2004年4～10月的降水实况和历史数值预报资料，分析数值预报产品各气象要素和物理量预报场与阿克苏降水的关系，得到阿克苏降水的定性、定点、定量和定时客观预报因子及其预报指标。     

基于雷达回波外推和中尺度模式预报的短时降水对比分析

针对2011年夏季北京四次不同类型的降水过程,利用雷达临近预报算法MTREC和中尺度数值预报系统BJ-RUC对不同类型降水的短时预报能力进行了对比分析,并总结了两者的预报性能及特点。结果表明:(1)从降水预报偏差看,对于不同类型的降水预报,在研究的降水时段内,MTREC和BJ-RUC均表现为降水预报偏强。MTREC对四次降水过程的预报偏差较为平稳,而BJ-RUC随过程差异变化较大。(2)从降水预报落区看,MTREC的预报准确性随降水过程差异明显,降水系统范围越大,预报准确性越高。而BJ-RUC总体上表现平稳,对局地对流性降水的预报能力仍然有限。(3)从整体预报性能看,对于0~6 h降水预报,MTREC和BJ-RUC在预报性能上存在交叉点。交叉点的出现时间因降水过程而异,降水范围越大、组织性越强,交叉点出现越晚。     

MM5降水预报产品的应用和检验

简单介绍了MM5中尺度数值预报产品及其使用，对2001年夏季6-9月MM5降水预报产品地潍坊市的使用效果进行总结和验证。对降水趋势预报、时效为3小时和12小时的定性预报、定量误差进行了统计；举例分析了天气系统与降水落区预报的关系。     

降水偏差订正的频率(或面积)匹配方法介绍和分析

针对AREM模式降水预报的偏差特征,开展了基于频率(或面积)匹配方法的降水偏差订正试验,重点介绍了该方法的原理和实现过程,并对订正前后的结果进行了系统检验,深入分析了该方法的优缺点并指出了可能的改进方向。经过3个月降水集中期(2012年6—8月)的逐日试验分析结果表明:(1)该方法能显著改善模式降水预报中雨量和雨区范围的系统性偏差,订正后降水预报的范围和平均强度与实况更加接近;(2)偏差愈大订正效果愈好;(3)原理上此法不能订正降水的落区位置偏差,但通过改变雨区范围的大小,订正后降水预报的TS和ETS的评分也有一定程度提高,尤其是小雨量段,订正使数值预报的"有雨或无雨"的定性降水预报的质量得到明显改善。针对该方法"不能改进降水落区偏差"的局限性,提出了5种可以改进和尝试的方法,同时指出,该方法和原理可以用于单站降水预报、雾和水文的流域预报的偏差订正。     

用短期降水预报做洪水预报与调度的应用试验

利用2003～2007年潘家口水库流域10场较大降水及其对应的河北省气象局MM5的面雨量预报数据,采用降水预报格点数据与水文洪水预报耦合的方法进行水库的洪水预报和调度,增长了水文洪水预报的预见期,在不增加水库工程投资,不增加上下游和工程风险的前提下,在汛期实施风险调度,以此发挥水库在洪水资源化调度中作用,解决防洪与蓄水的矛盾.     

登陆台风短时定量降水预报方法初探

利用登陆台风的GMS-5 IR1 TBB资料及地面自动站逐时雨量资料,初步建立了适用于登陆台风的定量降水估计(QPE)方法,基于QPE结果,采用外推法,初步实现了对登陆台风未来0~3 h的短时定量降水预报(QPF)。应用于0104号登陆台风“尤特”和0414号登陆台风“云娜”两个例表明:对单站逐小时雨量定量预报而言,如果50%相对误差可以接受,01、、23、h的QPF准确率分别达20%~70%、30%~80%、30%~70%、20%~60%;对于单站过程雨量定量预报而言,如果50%相对误差可以接受,0、1、2、3 h的QPF准确率基本都达60%~80%;对未来0~3 h的面雨量也具有一定定量预报能力。0~3 h QPF结果对实际短时登陆台风降水业务预报工作具有一定的参考价值。     

一种定量预报评分方案研究

在对山东省 1 2 3个站点 4 1年降水、气温资料和近几年省内城市预报资料统计分析基础上 ,分别提出了降水和气温预报的准确性评价原则 ,并制订了符合 χ2 (n)分布特征的降水定量预报评分方法和符合正态分布特征的气温定量预报评分方法。分析了以上方法的应用价值 ,并给出了该方法在实际应用中已取得的效果。     

临近预报的两种高时空分辨率定量降水预报融合算法的对比试验

长期以来,雷达回波外推技术是0—2 h临近预报系统主要采用的方法,但其实际有效预报时间≤1 h,而中尺度数值模式预报则受平衡约束时间的限制,最初2 h的降水预报无效。为解决上述两种预报的缺陷,目前国际上流行采用外推预报与数值模式预报融合的技术,形成统一的0—6 h格点化的高分辨率无缝隙定量降水临近预报系统。对目前流行的两种融合算法（INCA（Integrated Nowcasting and Comprehensive Analysis System）算法及RAPIDS（Rainstorm Analysis and Prediction Integrated Data-processing System）算法）进行了分析和对比试验,以期为业务应用提供借鉴。RAPIDS算法的核心是用自动气象站雨量融合雷达估测得到的定量降水对模式预报的降水强度和位相进行修正;INCA算法则是用数值模式预报的风场修正外推技术的降水移动矢量。两种方法在0—6 h预报时效内,外推预报的权重均逐渐减小,模式预报的权重逐渐增大,从而实现外推预报和模式预报的平滑过渡。试验结果表明,两种方法对降水雨带和降水强度的预报均优于单一的外推预报或模式预报。集二者的优势研发最优的高时、空分辨率降水预报无缝隙融合算法,将有助于进一步提升高分辨率定量降水0—6 h无缝隙预报水平。      

OTS、MOS和OMOS方法及其优化组合应用于72 h内逐3 h降水预报的试验分析研究

开展了夏半年72 h内逐3 h降水预报试验,针对ECMWF模式预报、基于ECMWF的模式输出统计(MOS)预报、纳入超前空间实况信息的OMOS预报,以及三种预报的最优TS评分订正(OTS)预报,对比分析预报效果,探讨一种多方法结合能够提供良好预报性能的3 h定量降水预报技术方案。结果表明:在短期预报中,MOS预报与OTS订正相结合的MOSOTS综合预报方法的预报性能最好,而且MOS-OTS方法的3 h强降水预报与业务运行的城镇指导预报中融合主客观预报的降水预报相比,也具有一定优势;而在临近3 h预报中,则OMOS预报与OTS订正相结合的OMOS-OTS综合预报方法最优,3 h内0.1、3和10 mm以上降水的TS评分最高,比原始模式预报分别提高73%、198%和483%,Bias评分接近于1,在夏半年的逐日晴雨预报中,OMOS-OTS方法在大部分日期都稳定优于MOS-OTS预报和城镇指导预报。