冬季稳定性降水相态预报研究进展

冬季降水无论对地面的生产生活还是对高空飞机航行都可能造成严重灾害,降水相态预报的准确性决定了冬季降水预报的成功,该文系统回顾了近几十年降水相态预报取得的成果。降水相态预报方法大致分为3类：第1类是基于观测或数值天气预报建立的指标以及回归方程,其中某些方法高度依赖数值天气预报模式准确率;第2类是基于数值天气预报模式的微物理方案法和集合预报法;第3类是基于观测和数值预报产品的人工智能预报法。近年来降水相态模式预报产品准确率不断提高,成为降水相态预报中一个重要的产品支撑。但如何将降水相态形成机制的微物理研究成果用于改善数值预报模式降水相态预报的技巧,以及如何利用人工智能等技术提高降水相态预报的准确率等方面还需要不断努力。     

利用WRF模式制作东北地区冬季降水相态预报

利用WRFV3.1.1中尺度数值模式,对东北地区冬季降水相态进行预报尝试。在模式预报输出场中,通过对近地面大气层中冻结部分降水混合比在可凝结成降水的水汽混合比中的比例,来判断雨雪分界线及雨夹雪区或雨、雪过渡区。结果表明：该方法可较准确预报出降水过程中雨区、雪区和雨夹雪区的分布特征以及降水相态随时间的演变情况。降水相态数值预报产品的应用能够明显提高冬季气象预报服务水平。     

江苏冬季降水相态气候分布特征及预报方法探讨

利用1981-2010年南京、徐州、射阳逐日探空资料和地面观测资料,在分析冬季雨日、雪日、雨夹雪日气候特点的基础上,运用厚度分析的方法进一步研究江苏冬季不同降水相态的预报指标.结果表明:厚度分析能被用来识别降水相态(雨、雪),1 000～850 hPa厚度阈值1 292 gpm可以作为江苏冬季区分雨、雪的一个重要参考指标.同时结合地面温度和850 hPa温度可以较准确的判定降水的相态,即1 000～ 850 hPa厚度≤1 292 gpm,且T850≤-3℃,T≤2℃时,判定为雪;反之,则为雨.另外,地面湿球温度在雨雪区分上也是一个很有参考价值的指标.     

丹东冬季降水相态判据研究

利用丹东1979-2012年10月至翌年4月逐日降水、天气现象、高空探空资料及NCEP0.5°×0.5°（部分2.5°×2.5°）再分析资料,对丹东地区冬季不同相态降水气候及大气层结特征进行了统计分析, 并对不同相态降水典型个例进行了分析。结果表明：丹东地区虽地处北方,但冬季降水相态多样。在秋冬、冬春过渡和严冬不同时段,大气不同层结不同相态降水气温阈值范围不同,建立了丹东冬季不同大气层结降水相态判据。大气不同层结前期特别是近地面层气温背景与不同相态降水的发生与转换关系密切,可为动态预报降水相态提供了参考。850 hPa及以下中低空温度条件对冬季降水相态形成至关重要,850 hPa的0℃线能较好区分雨和雪区大致范围,925 hPa的0 ℃线能较好区分雨夹雪和雪以及雨夹雪和雨大致范围。     

基于物理量的陇东地区冬季降水相态预报方法研究

利用1985—2020年每年10月—次年5月的逐日地面观测资料,对陇东地区冬季雨、雨夹雪和雪三种主要降水相态的气候特征进行了分析,并利用2008—2019年的降水样本和平凉、延安站的探空资料,通过相关性分析、箱线图和技巧评分等方法,筛选出了可用于降水相态预报的23个指标因子并确定了其阈值.对指标因子进行拟合得出综合预报...     

昆明冬季降水相态识别判据研究

利用昆明气象站1952—2013年冬季的降水及天气现象资料,统计分析了昆明冬季降雪的气候特征。利用1980—2013年高空、地面资料,选取500 hPa温度、700 hPa温度、0℃层高度、500～700 hPa之间的位势厚度、地面日最低温度和日平均温度6个物理量,针对雨和雪的降水相态进行统计分析,采用降雪TS评分最高的原则确定物理量的阈值。对每个单一判据给予不同的权重,采用权重线性法设定降雪的综合判据,通过对6个物理量降雪判据进行不同的组合试验,并考虑到综合判据的业务化,最终选定700 hPa温度、500～700 hPa之间的位势厚度、地面日最低温度3个单一判据组合为综合判据,并用中尺度WRF模式对2014年的13次降水天气进行了降水相态判别检验,结果表明综合判据可为昆明冬季降水相态客观预报提供较好的参考。     

长春市冬季降水相态的温度判据研究

采用2005-2014年长春市地面和高空常规气象观测资料,研究冬半年地面和高空不同高度层气温对降水相态变化的影响。结果表明:地面气温对降水相态变化影响程度最大,以1.7℃作为雨和雨夹雪的相态转换指标、以-0.1℃作为雪和雨夹雪的相态转换指标可以较好地判断降水相态;将地面气温与925 hPa温度相结合来判断降水相态更加准确;地面气温在0℃附近上升或下降的变化速度越快,雨夹雪持续时间越短。     

基于ECMWF集合预报产品的降水相态客观预报方法

基于欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）集合预报系统的降水相态产品（precipitation type,PTYPE）,分别以HSS评分最优、TS评分最优和频率偏差最优为标准,运用最优概率阈值法,生成雨、雨夹雪、雪和冻雨4类降水相态的确定性预报产品,并与ECMWF集合预报系统控制成员及细网格模式确定性预报进行对比。最优概率阈值显示：3种最优标准下,不同相态降水最优概率阈值不同,但冻雨和降雪最优概率阈值均最大,为40%~80%,雨夹雪最优概率阈值最小,约为10%,三者最优概率阈值均随预报时效延长而减小;降雨最优概率阈值为7%~25%,随预报时效延长而增大。对比检验结果显示：最优概率阈值法明显提高了降水相态预报能力,且以HSS评分最优时预报效果最佳;最优概率阈值法有效减小冻雨空报,同时显著改善降雨和降雪预报的频率偏差和TS评分,对雨夹雪预报改进效果有限。     

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...     

几种降水集成预报方法的对比分析

采用多数表决集成法、评分权重集成法、多元回归集成法对承德市两来系统形成的降水进行晴雨和分级集成预报试验.结果表明:在每种单一的数值预报方法TS值均较高,总体预报质量相差不大的情况下,多数表决集中集成法可大幅度提高预报准确率;如果几种数值预报对于降水分级预报的预报准确率相差较大时,可采用评分权重集成法来提高总体预报质量;在样本足够的条件下,细化的预报结果多元回归集成法是晴雨预报和分级降水预报中比较可行的集成方法之一.     

湖北省月雨量的相空间投影预报法

考虑到气候系统的非线性特性及有关变量之间的物理关系，应用相空间投影技术来制作月雨量预报。试验表明：该技术对月雨量距平百分率预报的符号相关准确率可达63．8％，对目前的日常长期预报有一定的参考意义。     

安徽冬季地面降水相态的判别研究

文章对安徽省2000—2009年11月至次年4月的雨、雨夹雪、雪和冻雨四类降水相态样本的温度、相对湿度和假相当位温分布特征进行了分析。从地面到500 hPa,气温、相对湿度和假相当位温对平原、山区的地面降水相态的区分能力均逐渐减弱,且相对湿度对降水相态的区分能力远弱于气温和假相当位温。在同一气压层上,假相当位温与气温对平原地区地面降水相态的区分能力相当,而假相当位温在某些气压层上对山区降水相态的区分能力略优于气温。在不同气压层上,平原地区各降水相态的气温和假相当位温均接近正态分布,山区假相当位温相对于气温更接近正态分布。因此假相当位温更适合作为地面降水相态的判别因子。选取地面到500 hPa共6个气压层(山区5个)的假相当位温作为地面降水相态的判别因子建立多级判别方程,利用2010年的降水相态样本对所建立的多级判别方程进行独立性检验。结果表明:多级判别方程对雨、雨夹雪或雪、冻雨的区分能力较好,对雨夹雪与雪的区分能力相对较弱。利用T639模式资料对两个降水相态复杂个例进行预报检验,多级判别方程能较好地预报雨雪转换的时间及区域,对降水相态的预报具有较高的参考价值。     

基于微波辐射计的短时强降水潜势预报

微波辐射计可获取高时间分辨率的大气层结信息,为探索其在短时强降水预报方面的应用潜力,利用微波辐射计仪器获得对流参数特征,提取对短时强降水敏感的对流参数作为预报因子,并利用叠套法建立短时强降水潜势预报.结果表明:液态水路径LWP、SI、LI、CAPE、KOI这5种参数可作为预报因子建立潜势预报,经验证后得出短时强降水的P...     

张掖地区大降水特征和预报

分析历史资料，找出大降水影响系统和时空分布的一些特征，由此建立了张掖地区大降水预报方程。     

风廓线下落速度在浙江冬季降水相态识别中的应用

利用浙江7部风廓线雷达探测资料,进行了不同相态降水粒子下落末速的数据分析,统计得到不同降水相态的下落速度阈值,液态降水粒子的下降速度为1.8~6.0 m·s~(-1),固体降水在0.1~1.8 m·s~(-1)。同时对浙江省2011—2014年4年冬季8次雨雪转化过程中的探空资料和地面降水观测资料进行分析,得到最适合浙江省冬季降水相态识别判据是2 m温度、1000 hPa温度、0℃层高度和850和1000 hPa高度差。通过计算各指标的空报率、漏报率和TS评分,得到了最佳阈值,预报雨和雪最佳阈值的TS评分都可达到0.8以上。对雨夹雪的判断,需结合中层暖层指标,可以使判别准确率明显提高。     

人工神经网络法和线性回归法对降水相态的预报效果对比

本文主要对相同条件下线性回归法(LR)和人工神经网络法(ANN)对降雨、雨夹雪和降雪3种降水相态的预报效果进行了对比检验.选取降水发生时和发生前6h的地面2 m温度、露点温度作为预报因子,对降雨、雨夹雪和降雪进行预报.应用国家气象中心2001-2011年我国地面756站实况观测资料,其中应用2001-2010年资料对方法进行训练,2011年资料用来对比检验预报效果.结果显示,(1)两种方法对3种相态降水都有一定的预报能力,对降雪预报最好,其次是降雨和雨夹雪;(2)两种方法对北方的雨雪分界线预报比对南方的好;(3)无论是对全国还是长江中下游流域,在相同条件下,ANN法的预报效果大都优于LR法,当温度和露点温度预报准确时,ANN法对北方的雨雪分界线能进行较准确的预报.