一次梅汛期极端降雨过程雨带位置模式预报性能对比分析

2016年6月30日至7月4日出现了当年入汛以来最强降雨过程,然而数值预报却出现了明显误差.为此,本文首先对比和分析了当今预报性能最优越的欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium Range Weather Forecasting,简称ECMWF)和美国环境预报中心/全球预报系统(Na...     

一次初夏暴雨过程预报失误原因分析

对2010年6月21日钦州市一次初夏暴雨过程预报失误的原因进行了分析,结果表明:钦州市处于850hpa切变线南侧及低空急流的左侧,同时地面弱冷空气缓慢南下,与切变线南侧低空急流输送的暖湿气流在华南南部交汇,造成了本次强降水天气过程。对于夏季暴雨,除了考虑低层辐合、高层辐散及水汽供应,应侧重考虑天气系统的配置,以及200hPa层流场散度场,以及各层的物理量场的分析。预报员对数值预报依赖程度高是此次预报失误的主要原因,在预报过程中当实况出现典型暴雨形势但数值预报有较大差异时,预报员应仔细分析订正预报。     

一次夏季暴雨过程预报失误原因分析

对2008年6月17日益阳市一次夏季暴雨过程预报失误的原因进行了分析,结果表明:副热带高压稳定少动,低槽东移缓慢,地面不断有弱冷空气补充南下,西南倒槽锋生,配合中低层切变线,是造成本次暴雨天气的主要原因.对于夏季暴雨,除了考虑低层辐合、高层辐散及水汽供应,应侧重考虑副热带高压的变化因素.     

辽宁一次暴雨过程分析与暴雨落区预报失误原因探讨

从一次高空槽和华北气旋影响的暴雨、局部大暴雨落区预报出发,利用常规地面观测资料、加密自动站资料、高空探测资料和欧洲中心（ECMWF）数值预报产品资料,对2011年7月29-31日辽宁一次暴雨、局部大暴雨过程的天气形势和物理量场进行分析。结果表明：夏季暴雨预报不仅要考虑高层形势、副热带高压强度和位置大尺度环流形势的变化,也要考虑有利的大尺度环流背景下易产生的中小尺度天气系统,此次辽宁暴雨过程中在高空槽和华北气旋的发生发展过程中激发了中尺度气旋,中尺度气旋的强度和移动路径是预报此次暴雨、局部大暴雨落区的关键因素。     

高原东部一次大雨天气过程预报失误原因分析

利用常规天气图、数值预报产品、云图资料、西宁多普勒雷达资料,对2011年6月25—26日青海东部地区出现的大范围降水天气的成因和预报失误原因进行了分析。结果表明数值预报产品和指导预报量级偏小,预报员对数值预报依赖程度高是此次预报失误的主要原因。     

2017年湖南一次极端降雨过程特征及成因分析

2017年6月22日-7月2日湖南出现了一次罕见的大范围持续暴雨、大暴雨过程,持续强降雨造成了重大人员伤亡和财产损失。本文利用地面常规探测资料、自动站资料和NCEP/NCAR再分析资料,对此次极端降雨过程的成因进行了分析。结果表明：（1）过程发生在单阻型稳定背景条件下,西太平洋副高较常年位置偏南,带状副高与北方冷涡对峙,导致了梅雨锋雨带在湖南摆动;（2）高低空急流加强了低层辐合高空辐散的动力作用,同时高能高湿激发了对流不稳定的产生,为大暴雨产生提供了动、热力条件;（3）水汽异常偏高,整层可降水量超过常年同期1-2个标准差,其大值区的演变与实际强降水区域对应较好;（4）湖南地形对降水有一定的增幅作用,地形坡度绝对值与降水量变化十分吻合,地形变化越剧烈降水强度越大,且在地形复杂的2个山峰之间区域通常对应着降水的峰值。     

贵州省降雨型滑坡预警预报模型2020年应用检验分析

基于概率拟合曲线的贵州省降雨型滑坡预警预报模型,利用降水预报数据和实况数据对2020年强降水背景下的27次降雨型滑坡事件进行预警预报,从两个方面检验了该模型的业务实用性。结果表明：利用降水预报数据开展降雨型滑坡预警预报,提前3 d和提前1 d的效果优于提前2 d,其准确率均为63%,具有一定的业务实用性;利用降水实况数据开展降雨型滑坡预警预报,滑坡实际发生的位置与模型预警预报中可能性较大以上的区域吻合度较高,进一步验证该模型具有一定的准确性和实用性;能否准确把握降水强度和落区是影响降雨型滑坡预警预报准确率的关键因素。     

一次暴雨天气过程预报失误分析

对2009年4月16日暴雨过程预报失误做总结分析,得出当时预报失误的原因及一些预报体会.     

区域中尺度模式对西南地区一次强降水过程的预报分析

为了认识区域数值模式对西南地区降水预报能力,探索降水预报误差原因,本文应用MICAP资料,NCEP再分析资料,FY-2E辐射亮温资料,自动站资料,西南涡加密观测资料等,针对2012年7月2～5日西南地区一次强降水过程,分析了西南区域中心运行的WRF模式和GRAPES中尺度模式的预报能力,得到：（1）两模式不同程度反映了本次强降水过程.相对而言,WRF模式的预报略好于GRAPES,得益于WRF模式对对流层中低层温度、水汽、流场等演变的较好反映.（2）两模式预报对流层中低层温度偏差总体呈现正偏差,GRAPES模式呈现较大的温度偏差,正偏差特征更显著.两模式不同程度出现空报降水,特别是在高原东南坡.GRAPES模式空报雨区特征更明显.（3）两模式预报近地层湿度较实况大,都预报高原南坡,特别是高原东南坡风场辐合、水汽场辐合偏强,可能是造成虚假降水的主要原因.（4）较实况,WRF模式预报对流层高层的高压和对流层中低层的低压系统偏强,GRAPES模式预报西南低空急流偏强（可能是引起温度正偏差的原因）,两个模式预报的对流层正涡度较深厚,辐合上升运动强,这些可能是造成降水预报偏差的原因.     

江门一次降水过程预报失误的分析

通过分析前期数值预报产品和常规资料,显示2009年4月19~20日高空有大槽东移,中低层有切变线南压,地面有弱冷空气南下影响,而江门本地17到18日实况资料显示水汽条件充沛,前期积蓄了充足的热量,所有因素都对产生强降水十分有利,因而预报江门地区4月19到20日有一次大范围强降水过程,达到暴雨量级,但事实预报结论与实况相差甚大。通过分析原因,结果发现,500 hPa高空槽偏北、偏东;850 hPa南北向的切变线并没有南压,而是擦过粤北;西南低涡在发展成江淮气旋过程中,其移动路径一直在我省偏北、偏西,这些都是不利于造成广东大范围暴雨。数值预报必须充分考虑数值预报所预报的天气系统的影响程度,这对提出数值预报的释用更高的要求。     

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。     

2004年6月孝感市一次大暴雨预报失误原因探析

为了提高基层气象台站暴雨预报与服务的水平,使用T213等数值分析预报产品资料,采取预报与实况对比分析方法,对2004年6月下旬孝感市一次大暴雨预报失误的原因进行了探析。结果表明,此次预报失误的主要原因,一是数值预报产品存在明显误差,二是上级气象台指导预报精细化不够,三是孝感市气象台预报工具出现偏差,四是本地预报经验方法存在不足。     

一次强降温预报失误原因探讨

对2006年4月12-3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。     

基于降雨分级的泥石流降雨I-D预报模型

降雨阈值是泥石流预警预报和防灾减灾的重要研究内容。通过野外考察、文献查询等手段,收集了汶川地震灾区典型区域(都(江堰)汶(川)公路沿线)震后34次泥石流事件和对应的降雨过程,通过统计诱发泥石流的降雨历时及平均降雨强度,建立了该地区的降雨I-D(雨强-历时)关系;针对I-D关系在实际预报中的不足,结合中国气象部门的雨量划分标准和诱发泥石流的降雨历时将降雨分为小量级降雨(SI)、中量级降雨(MI)和大量级降雨(LI)3个等级,得出复合型降雨I-D关系。结果表明:①都汶地震灾区诱发泥石流的降雨历时为2～53h,平均降雨强度为0.1～13.8mm/h,I-D关系可表示为I=5.94 D-0.70;②复合型降雨I-D预报模型可进行分级预警,其中约80%泥石流事件超过了橙色等级预警线,I-D关系式为I=10.0 D-0.56(1h≤D 12h),I=4.8 D-0.26(D≥12h);③改进后的复合型降雨I-D阈值线斜率更小,预报精度更高,更适合中国西部山区的泥石流预报工作,且在2014—2016年都汶公路沿线的泥石流预报检验中取得了较好效果。本研究拟为汶川地震灾区泥石流的预警预报提供技术支撑。     

一次“梅中返春”稳定性持续暴雨过程的预报失误分析

使用NCEP-FNL资料对杭州湾一次稳定性持续暴雨过程进行分析,发现冷暖气流在浙江不断交绥形成持续降雨,低层冷空气和东南暖湿气流的不断增强,使大气斜压扰动发展,锋区降雨增强,暴雨发生。此次过程,由于数值模式预报出现偏差而导致杭州湾24h大雨、暴雨预报出现较大失误。检验结果,GFS模式36h预报时效内对冷暖系统预报较好,但对低层锋区的风场预报有偏差,从而对中低层辐合、水平锋生和水汽输送产生影响,大雨、暴雨落区出现偏差。另外,模式对杭州湾南岸冷空气影响预报偏弱也是暴雨漏报的一个重要因素。稳定性降雨预报中,预报员需重视模式在预报临近时刻的调整,根据实况监测和雨带的移动、演变对冷暖气流影响作甄别,从而及时调整降雨落区和影响时间,对预报做出有益修正。     

一次降雨过程风廓线雷达特征

为应用风廓线雷达监测降水天气,通过对2006年南京地区一次春季降雨过程的边界层风廓线雷达探测数据和自动站雨量数据进行对比分析和相关性统计,研究了降水发生、维持和消亡期间风廓线雷达资料的变化特征,分析风廓线雷达垂直速度、速度谱宽与降雨强度之间的相关性。结果表明：当降雨临近时,风廓线雷达水平风廓线上的空洞逐渐消失,当降雨结束时空洞再次出现,且伴随着低空急流的出现降水明显增强。随着降雨的发生,风廓线雷达产品的垂直速度、速度谱宽和折射率结构常数值均明显增大。整个降水期间,550 m高度层以下的垂直速度与降水量存在显著线性负相关,450-950 m高度层之间的速度谱宽与降水量存在显著线性正相关,可见垂直速度、速度谱宽的变化与降水强度关系密切;当垂直负速度变小或速度谱宽变大时,降水增强的可能性增大。研究结果揭示了风廓线雷达垂直速度、速度谱宽与降雨强度之间的内在联系,可为风廓线雷达应用于降雨天气的监测。     

石家庄春季一次气温预报失误原因探讨

在仔细分析大气环流背景、物理量场、实况资料以及数值预报产品检验的基础上,总结了2011年4月15日石家庄市区一次气温预报失误的经验教训:此次气温预报失败,主要是对地面高压移动位置预报出现偏差,东风影响的时间比预期偏晚,未能考虑西风造成的“焚风”效应.分析中还发现,在地面气温预报中,除注意高空系统及850 hPa变温外,对垂直运动也应着重考虑;西风分量大小的变化与气温的升降趋势一致;地面东风开始时间与地面气温由高到低的转折时间一致;T639 10 m风场数值预报产品具有一定的准确度,为今后类似情况下的气温预报提供了一定的参考.     

北京一次冬季极端降水过程中相态转换预报的误差分析

应用多种常规和非常规观测气象资料以及再分析资料对2020年2月13日夜间至14日白天北京地区一次极端雨雪过程的成因进行了分析,并重点探讨了模式降水相态预报的误差及其原因.结果表明:(1)本次降水过程中,低涡系统深厚,强度异常强,移速慢,影响时间长,导致北京地区部分站点降水持续12?h左右.异常偏强的东南风急流向北京西部...     

江淮地区一次特大暴雨过程预报偏差分析

利用加密自动气象观测站资料、ERA5 再分析资料和欧洲中心 ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）模式、中国气象局 CMA-MESO（China Meteorological Administration Mesoscale Model）模式产品,对 2020 年 7 月 17—18 日江淮地区一次特大暴雨过程的预报效果进行检验与分析,并对数值模式降水预报出现偏差的可能原因进行了讨论。 结果表明：低涡切变和低层急流的共同影响,为强降水提供了充沛的水汽和有利的动力条件。高空干冷空气叠加在低层暖 区之上形成的位势不稳定层结和垂直风切变为强降水的发生提供了不稳定条件。17日20时—19日08时CMA-MESO模式 逐12 h暴雨、大暴雨以及暴雨以上量级降水的TS评分均优于ECMWF模式,但2种模式对18日08—20时暖区降水的预报结 果均较差。CMA-MESO模式预报的降水区域和实况区域重叠面积的比例均显著高于ECMWF模式,预报形态也与实况更为 接近。模式对冷空气强度预报偏弱造成了冷切辐合偏北,对中层湿舌的位置预报偏北,水汽强度预报偏弱,与强降水落区 预报偏北相对应,可能是降水预报出现明显偏差的原因。