2019年冬季北京海陀山局地环流特征及机理分析

海陀山作为北京冬(残)奥会的主要室外赛场之一,其复杂的地形对风场的精细化预报提出了严峻的挑战,亟需开展加密的风场观测提高对复杂地形下局地环流特征及其影响机理的认识,并为提升赛区精细化预报与服务提供数据支撑.基于2019年度海陀山观测试验,利用加密自动气象站、激光测风雷达、涡动相关仪、云高仪等多源数据,对海陀山风场的水平...     

复杂地形下高精度风场融合预报订正技术在冬奥会赛区风速预报中的应用研究

几乎所有的数值预报模式都存在系统偏差.虽然目前利用统计订正方法降低个别站点的风速偏差已经取得了一些成功,但基于站点的订正具有空间局限性,仍迫切需要基于格点开展复杂地形下高精度风场的融合预报偏差订正.本研究提出了一种复杂地形下北京冬奥赛区不同海拔高度高精度风场的融合预报订正技术.首先利用冬奥山地赛区及周边133个自动气象...     

海陀山冬季降水天气分型及冬奥预报应用

基于2019—2021年1月1日至3月15日北京冬奥会延庆赛区(以下简称海陀山)降水观测资料和ERA5再分析资料,对期间34次降水过程进行天气分型,并对各天气型下不同海拔的降水实况特征开展统计分析。研究结果表明:冬季海陀山降水根据天气系统及地形影响可分为偏北气流型、偏东气流型、低涡低槽型、回流低涡低槽型四种天气型。不同天气型下海陀山地形高度以下主要气流方向和强度、水汽垂直分布等条件,以及与地形相互作用使得不同海拔之间降水量、持续时间等呈现显著差异。偏北气流型受500 hPa槽后整层强偏北气流控制,形成越山气流,降水集中在高海拔地区;偏东气流型受低层偏东气流影响,降水集中在低海拔地区,以上两种天气型无天气尺度系统配合,由地形强迫作用主导,降水量不大、持续时间相对较短。低涡低槽型受高空东移低涡低槽作用,配合低层西南气流,高海拔降水量更多,同时该型也是海陀山冬季最主要的降水天气型;回流低涡低槽型受高空东移低涡低槽影响,配合降水前东风回流对低层增湿并起到冷垫作用,低海拔降水量更多,以上两种天气型均存在天气尺度系统,并叠加海陀山地形作用,降水量显著且持续时间长,会对赛事运行造成较大影响。上述特征...     

智慧冬奥2022天气预报示范计划的实施与评估

主要介绍了“智慧冬奥2022天气预报示范计划”(简称FDP)的运行与评估结果。此次FDP是在我国首次针对中纬度山区0～10 d冬季天气预报展开的示范计划,国内气象部门内外共22家单位、近40个数值模式或客观预报系统参与了该计划。FDP实现了实时运行所需的多种源数据和多源数据产品的高效传输分发、监控、实时处理、综合集成显示。首次开展了次百米级客观预报、人工智能释用订正预报等新型技术在冬奥复杂山地赛场的实时示范应用,为冬奥气象中心和3个赛区预报团队提供了丰富多样和稳定可靠的高精度客观产品,有力支撑了高标准的冬奥气象服务保障。针对参与FDP产品的系统性检验评估发现,与模式系统原始预报相比,释用后的专项站点预报对平均风、阵风、温度、相对湿度等要素的预报误差明显减小。但是对于冬季复杂山地的降水、能见度预报,客观预报技术还有待进一步改进,而且站点解释应用效果不明显。此次FDP对风、温度、降水、能见度、相对湿度的最优预报检验指标(最小误差值),总体体现了目前国内在中纬度山区冬季天气客观预报的大致水平和现实能力,对于认识复杂山地冬季天气预报存在困难、提升高精度天气预报水平等具有极为重要的价值。     

基于阵风系数模型的百米级阵风客观预报算法研究

京津冀地区经济和文化的快速发展对冬季地面瞬时强风预报要求越来越高。正确估计和预测冬季地面瞬时强风,尤其是复杂地形条件下的阵风高分辨率格点精准预报,对于提升重大活动服务保障、首都及周边地区城市安全运行及防灾减灾能力等方面都具有重要意义。本研究基于京津冀长时间序列的实况观测资料,建立了阵风系数与稳定风速、风向、地形高度各要素之间的关系模型,并结合客观统计分析方法、阵风观测数据融合技术、格点偏差订正技术,发展了一种既保留模式物理参数特征和阵风局地气候特征,又发挥格点偏差订正技术的阵风客观预报方法。冬季奥林匹克赛事期间批量检验和个例分析结果表明,基于阵风系数格点模型和模式后处理订正技术得到的百米级分辨率、分钟级更新的阵风客观预报产品,24 h预报时效内张家口赛区和延庆赛区考核站平均绝对误差分别在2.3 m/s和3.0 m/s以下,延庆赛区8级以上大风,阵风风速预报评分超过0.5,解决了复杂山区数值模式阵风预报误差大、几乎无法业务应用的瓶颈问题,满足冬季奥林匹克运动会现场服务要求。     

基于CMA-BJ数值预报模式产品的复杂地形下冬奥站点地面气温和风速预报方法研究

北京冬奥服务对站点气象要素预报提出了明确需求,2 m气温预报偏差在±2℃以内,10 m风速预报平均偏差小于观测的30%,文中提出一种基于相似集合嵌套一元线性回归的预报方法—嵌套相似集合（AnEn-Ne）,该方法基于相似集合思路,在满足一定条件时,启动其嵌套一元线性回归提供订正预报。冬奥赛期（2021年11月1日—2022年3月15日）实时业务预报表明,嵌套相似集合具有较好的预报效果,相对业务数值模式（CMA-BJ）预报,预报精度显著提高,相对相似集合预报和一元线性回归预报精度明显提高,其预报结果满足冬奥服务需求。复杂地形下的要素预报检验表明,CMA-BJ模式预报2 m气温虽然存在较明显的系统偏差,但与观测相关较强,对观测的表征意义明显,订正后能有效消除复杂地形影响,10 m风速模式预报偏差振荡明显,模式预报与观测相关较弱,表征意义差,订正后站间差异明显;改进CMA-BJ模式复杂地形区近地面风速预报对观测的表征意义,可进一步提高该预报方法对10 m风速订正预报的精度。     

延庆-张家口地区复杂地形冬季山谷风特征分析

基于2016年12月—2017年2月和2017年12月—2018年2月两年冬季的近地面自动气象站逐时观测数据以及张家口探空数据分析延庆-张家口一带（包括张家口崇礼、赤城、海坨、小五台山区,延怀、怀涿、洋河、蔚县盆地以及北京延庆、昌平、怀柔部分平原地区）复杂地形的风场精细化时、空分布特征,揭示不同复杂地形下局地风场的时、空变化规律,加深对复杂地形动力、热力作用对近地面风场影响的认识,为冬季山区风场预报以及复杂地形数值模式改进提供参考。结果表明:晴朗小风天风持续性作为矢量平均风速和标量平均风速的比值,可以作为研究风场变化规律的重要参数。根据风持续性的日变化特征,可以将研究区域内所有站点分为10种类型,分别代表不同局地地形特征的影响,风持续与风向变化的相关也很强。研究区域主要有3种类型的地形风:斜坡风、峡谷风以及较大尺度的山区平原风。不同地形特征下的风场、风持续性存在明显不同的日变化特征,山风和谷风相互转化的时间也不同,山区最早,盆地次之,平原区最晚;山风时段持续时间较谷风时段长,风速小;晴朗小风天实测风反映了实际风场的特征,而排除环境背景风场,弱化地形动力作用后整个冬季的局地风作为理论山谷风,更能反映热力作用下的山谷风特征。      

2m气温集成订正方法及在冬奥延庆赛区的应用北大核心CSCD

为提升北京冬(残)奥会气象服务保障能力,利用2018—2021年1月1日—3月28日欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式预报产品以及冬奥延庆赛区8个自动气象站的2 m气温实况,通过基于地形修正的模式偏差订正和支持向量机算法,构建赛区不同海拔高度站点72 h预报时效内逐3 h的2 m气温集成订正方法。2022年北京冬(残)奥会前夕及赛事期间应用评估表明:集成订正方法对延庆赛区2 m气温的预报准确率为0.856,平均绝对偏差为1.08℃,订正效果较单一订正方法更优,尤其针对海拔高度高出模式地形高度的站点订正性能更为突出,同时,对超阈值及关键过程的气温订正效果也表现较好。对于延庆赛区大多数站点而言,该方法订正的72 h预报时效内逐3 h的2 m气温平均绝对偏差总体上表现出一定的日变化特征,且0~24 h,24~48 h,48~72 h预报时效之间偏差变化相对平稳,但不同站点的日变化趋势存在差异。随着预报时效增加,该方法订正的2 m气温平均绝对偏差的变化趋势表现出海拔依赖性。     

北京小海陀山区雪面温度预报模型研究

基于2019年10月至2020年3月北京市延庆小海陀山区高海拔站点二海坨站和低海拔站点长虫沟站逐时气象观测数据,分析小海陀山区雪面温度演变特征及其与气象因子的相关性。采用BP神经网络及逐步回归方法建立该地区两站的雪温预报模型并进行效果检验。结果表明:(1)小海陀山区积雪时段雪温逐小时变化幅度较气温更显著,雪温与气温及总辐射呈明显正相关,气温及总辐射是影响雪温变化的主要因子;(2)基于神经网络方法建立的雪温预报模型效果优于逐步回归方法建立的雪温预报模型,模型效果低海拔站点优于高海拔站点,夜间优于白天;(3)区分白天与夜间的分时段建模方案更适用于低海拔站点。     

河北冬奥赛区一次夜间增温过程的数值模拟及诊断

夜间增温是河北冬奥赛区冬季频发的天气现象,对其进行准确的模拟与预报对赛区建设及比赛保障至关重要.本文针对河北冬奥赛区2020年2月8日夜间至9日凌晨发生的一次夜间增温过程,通过引入高分辨率地形数据,利用中尺度区域数值模式WRF4.1.5精细化再现了此次夜间增温过程,并探究了此次过程的气象特征及成因.研究结果表明:此次夜...     

Development of forecasting technologies for meteorological support of the Sochi-2014 Winter Olympic Games

In February–March 2014 the Winter Olympic Games will be held in Sochi. Sharp weather contrasts and high spatiotemporal variability are typical of the region of the Sochi-2014 Games. The complex mountain terrain and the intricate mixture of marine subtropical and Alpine conditions make the weather forecasting in this region extremely challenging. Although all lead times of the forecast are important for the Games, primary needs for these sport events are associated with the nowcasting and the short-range weather forecasting. The complexity of the Sochi region stimulates the development of high-resolution mesoscale modeling as a backbone of the Olympic meteorological services. Presented are the main branches of the current research in this area carried out in Roshydromet.     

基于大涡模拟的冬奥赛区风环境精细化评估

风是北京冬奥会场外赛事考虑的首要气象因素,精细评估竞赛场地核心区域风环境对赛道施工建设、遴选防风方案及赛事安排非常必要.以北京冬奥会延庆赛区为中心,将2009-2021年冬奥赛事月份(2-3月)天气环流场进行客观天气环流分型(分为93组),采用北京城市气象研究院睿图-大涡模式系统对各组的典型个例开展37 m×37 m分...     

一种偏差订正方法在平昌冬奥会气象预报的应用

为了提高GRAPES_3 km（Global/Regional Assimilation and Prediction System）模式在2018年平昌冬奥会气象服务中的预报能力,采用一阶自适应的卡尔曼滤波方法对GRAPES_3 km模式的2 m气温、2 m相对湿度和10 m风开展偏差订正。结果表明:偏差订正方法明显提高了地面要素的预报效果,其中2 m气温的均方根误差整体减小到2℃左右,站点订正改善率为10%~60%;10 m风速的均方根误差减小到2 m·s-1左右,站点订正改善率为10%~45%;2 m相对湿度减小到20%以下,站点订正改善率为0~20%。与韩国气象厅LDAPS（Local Data Assimilation and Prediction System）及美国宇航局NU-WRF（NASA-Unified WRF）模式相比,GRAPES_3 km模式的风速预报表现更为优异,各站点整体预报效果明显优于LDAPS和NU-WRF模式。偏差订正方法可有效改善模式在复杂地形条件下的预报能力,是提高精细化预报准确率的重要手段。     

冬奥会延庆赛区降雪与边界层东风的关系

受特殊地理环境影响,北京地区冬季降雪常与边界层东风相伴,边界层东风所引起的水汽输送和动力辐合效应对降雪发生发展有重要意义.不同于已有边界层东风对平原地区降雪影响的研究,本文结合2022年冬奥会北京延庆赛区的地形特征,对比相似天气背景下不同温湿特性、不同发展高度的边界层东风对降雪的作用机制,研究表明:(1)途经渤海湾的路...     

气象综合指挥平台建设与应用北大核心CSCD

在重大活动、突发气象灾害以及汛期会商服务等特定时空气象保障过程中,采用各单位逐一汇报及展示专业产品或系统等传统方式,形成的产品及系统深度专业,但无法互动且运行协同不足,影响实时保障服务效益。气象综合指挥平台充分利用现有气象业务数字化成果,面向气象保障服务的时空及可视化需求,采用混合存储、接口服务以及图层组件发布等技术,实现多源数据的标准化处理、功能集约建设以及图层渲染等组件松耦合发布,首次在气象保障服务中接入空间天气、风云四号气象卫星高分辨率数据、秒级观测以及百米融合实况等数据及产品,实现气象产品全在线服务与中国气象局电视会商、云会商系统音视频信号的同步实时调度,为实时气象保障调度指挥提供服务支撑。该平台集成113种气象产品,发布1106个图层服务,成功完成2022年北京冬奥会和冬残奥会等国家重大气象保障工作,未来可为各类气象保障系统开发及专题气象保障服务提供支撑应用。     

2022年北京冬季奥运会人工造雪气象条件初步研究

利用北京和张家口地区气象站建站至2016年历年11月至次年3月气象资料,研究2022年北京冬奥会人工造雪地面气象条件,结果表明：降水相态与地面气温(T)和相对湿度线性组合关系密切,通过计算不同温度对应降水相态频率,发现北京T≤-0.2℃,张家口市T≤-0.8℃时,降水相态为雪的频率≥95%;估算了冬奥会和残奥会举办地区域自动气象站2014—2016年赛事期间可造雪时数,发现冬奥期间造雪时数较为充足,残奥期间造雪时数较少,可以采用造雪和储雪结合保证赛事用雪。