基于数值预报模式降水产品的集成应用方法试验

利用2008年5~7月四川省152个站点的逐日降水实况和T213、德国数值预报模式、日本数值预报模式、西南区域本地化的MM5集合降水预报模式和各成员的逐日降水预报产品进行Ts评分,然后基于西南区域集合预报8个成员Ts评分权重系数进行集成预报试验和集成方法对比试验,结果表明:基于Ts评分为权重系数的集成预报效果得到明显改进,且该方法优于逐步回归和支持向量(SVM)回归方法;最后根据上述5~7月T213、日本、德国和集合预报8个成员共11个数值模式降水预报的Ts评分按权重系数集成,预报四川2008年8~9月降水并进行效果评价,结果显示:以多个模式Ts评分为权重系数集成的降水预报效果相对于单一模式有明显提高,有较好的预报指导意义。      

菏泽地区降水概率集成预报方法

取０８时日本数值预报产品传真网格点资料,用多种统计模型建立ＭＯＳ预报方程,最终用概率集成回归建立概率预报方程,并将预报方程嵌入新预报工作流程中,具有存储和评分功能,预报效果显著,成为我台发布降水概率预报的主要依据。     

数值降水预报定量集成方法的业务应用

利用相似权重集成预报法对辽宁区域12个数值模式预报的降水量进行集成,并投入业务化应用。结果表明：通过对2009年5月1日至10月20日的24 h降水量预报进行TS评分,发现降水集成方法要优于12个集合成员的单个预报,同时也要优于简单的集合平均。试验表明,滞后时间和扩大圈数对集成预报效果影响很大,而单个的集合成员对集成预报效果影响较小。根据试验结果修改集成方法应用方案,按照不同降水量级和预报时效选择扩大的圈数,预报效果好于原方案,对大量级、长时效预报改进更明显,其中25 mm量级预报时效72 h的TS评分增加了20%或以上,具有实际应用价值。     

日本数值预报产品降水预报效果检验

对近几年日本数值预报产品的降水预报释用效果检验结果表明，该产品各时段的预报准确率仅为56．5％－69．4％，且稳定性也较差。     

数值预报产品在短期降水分级预报中的应用

和１９９４、９５年７－８月Ｔ６３数值预报产品，结合日本ＦＳＦＥ０２、０３资料，研制出东营市各站汛期短期降水分级ＭＯＳ预报系统。     

降水集合预报集成方法研究

基于TIGGE(the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料,对中国气象局(CMA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)和日本气象厅(JMA)的集合数值预报结果进行降水集成.采用算术平均法、TS评分集成法和BS评分集成法在我国东南地区进行降水集成,对比分析结果表明:基于TS评分的多模式降水集成无论在分区降水评分中,还是在东南地区的台风型降水和非台风型降水实例中,都有效地改进了大雨以上的降水预报效果;基于BS评分的集成方法和算数平均集成法预报效果次之.东南地区5个子区域的降水集成试验结果表明:各子区域基于TS评分集成后降水的平均绝对误差普遍小于基于BS评分后的降水平均绝对误差.广东东南和浙江北部区域基于TS集成后的降水TS评分值最优,浙闽沿海和广东西北部区域基于TS集成后的降水TS评分次之,处于中上水平.基于算术平均集成和BS集成的降水的TS评分值只有在广东东南区域表现出较好的效果.     

降水预报数值检验及分析

对1993年6月数值预报业务系统输出的24、48小时降水量预报,通过降水时空分布趋势预报和降水过程预报检验、T~s 评分、预报效率等计算,证明了该系统对青藏高原东北部地区的降水具有较强的预报能力,预报产品在业务中有重要参考价值。同时,检验分析结果将对模式改进起到一定作用。     

日本数值预报产品降水预报效果检验

对近几年日本数值预报产品的降水预报释用效果检验结果表明,该产品各时段的预报准确率仅为56.5%～69.4%,且稳定性也较差.     

日本数值预报产品降水预报准确性检验

作者对日本部分数值预报产品对上海市市区的降水预报准确性作了初步检验。检验结果表明，它们的降水预报正确率仅为６０％左右，且月际变化较大，无明显规律。使用数值预报产品时必须结合本地区当时的实际情况，根据多种工具结合预报经验综合运用，不能盲目照搬。     

广西降水集成预报方法初探

以5种子预报产品对广西降水历史拟合率为依据,应用多元决策加权方法,对这5种子预报产品在广西区域中进行集成试验.结果表明,集成后的预报性能优于参加集成的任何一种预报子方法.     

淇、卫河流域面雨量预报

根据淇，卫河水系特点，利用LASGREM模式输出的降水预报与T106（T213）降水预报结果，进行加权集成，制作淇，卫河流域分片面雨量预报。     

CWRF模式对夏季降水的集合预报试验研究

以ISWS/UIUC发展的CWRF数值模式为试验模式,NOAA全球预报系统(GFS)每天4次的实时预报资料作模式初始和边界条件,同时采用NCEP每天发布的0.5°×0.5°全球SST实时分析资料,分别选取不同的云物理参数化、积云参数化、边界层参数化和辐射方案共计8种参数化组合方案,形成了8组、4个时次共计32个成员的集合预报体系,设计了时变权重分配和动态权重分配两种方案,开展了120 h的实时集合预报试验。试验结果表明,CWRF对中国区域降水有较好的预报能力;在短期降水预报中,集合成员对积云参数化方案更加敏感;考虑了前期预报误差的动态分配权重技术的集合预报方案能够及时反映模式在不同物理参数化方案下,在不同地方、不同预报时效的预报性能,总体上优于不考虑前期预报误差的时变集合预报方案和单个成员的预报。     

有利的人工增雨天气过程预测系统

利用实时资料和数值预报产品，建立了有利人工增雨天气过程预测系统。预测系统采用VB6．0设计编程，模拟预报员的天气分析思路，自动判定天气过程，显示资料分析结果。     

四川省康定市泥石流灾害与降水预报阈值确定

通过对康定市历史泥石流灾害资料与历史气象降雨资料进行统计分析,揭示了康定市泥石流灾害与降雨的关系特征,并在此基础上,研制了康定市1h、3h降雨量诱发泥石流预警指标。结果表明：康定市境内各地均有发生泥石流灾害的可能性,东部地区是泥石流的高易发区。康定市境内泥石流灾害发生与当日降雨量、短时强降雨、前期有效降雨量关系密切。降雨量大且降雨强度强的月份（6~8月）易发生泥石流灾害。短时强降水的强度越大,发生灾害的风险越大,强降水出现频率最高的时段（19:00~02:00）也是泥石流高发时段。当降水强度<10mm/h和20mm/3h时,有出现泥石流的可能性,泥石流灾害气象风险等级为4~5级;当降水强度达到10~20mm/h、21~35mm/3h时,发生泥石流的可能性较大,风险等级为3级;当降水强度达到21~35mm/h、36~50mm/3h时,泥石流发生的可能性大,风险等级为2级;当降水强度>35mm/h、50mm/3h时,泥石流发生的可能性极大,风险等级为1级。     

MM5降水预报订正试验

对MM5模式要素预报进行了逻辑统计方法改进试验；提出了基于相对湿度分布的降水概率对降水订正的应用思路。     

雷电落点概率和强度预报方法初探

雷电灾害被联合国有关部门列为最严重的十种自然灾害之一,中国国家电工委员会称其为“电子时代的一大公害”。江西是雷电灾害较严重的省份,全省年平均雷暴日为82．9d,每年因雷电灾害造成的直接经济损失达5000～8000万元,伤亡近百人。为减轻雷电灾害损失,迫切需要对雷电落点和强度作出预报。为此,文中根据雷电闪击发生的天气、物理成因,结合国内外有关研究现状,综合应用闪电、雷达、卫星以及中尺度模式、对流参数等资料,采用多参数集成方式,研制分县雷电落点概率和强度预报方法。经试报和实报,雷电有无预报的Ts评分为0．61以上,雷电强度预报均通过了α=0．05的χ^2检验。     

2006年汛期北京地区中尺度数值业务降水预报检验

采用北京地区自动站逐小时观测降水资料对2006年汛期北京地区中尺度数值业务降水预报效果进行了客观检验,并针对2006年汛期的降水特点对模式的降水预报性能进行了初步的评估,着重对发生的28次降水过程按其主导的天气系统进行了分类,并对各个类型的降水预报进行了评分检验,根据检验结果分析了数值业务模式对于夏季不同天气系统导致的降水过程的预报能力,并且对不同分辨率的模式网格的预报性能进行了初步对比。     

江门地区一次暴雨天气分析及数值预报的应用

本文探讨了江门地区前汛期一次暴雨天气发生发展的物理机制和数值预报产品的特点,结果表明：槽前的正涡度平流导致强烈辐合上升运动,触发边界层不稳定能量的释放,是暴雨产生的触发机制;时、空分辨率较细的数值预报产品对暴雨落点、落区预报提供了较好的参考依据。     

登陆台风对安阳降水的影响及其预报

在分析1966－1995年安阳区域夏季登陆台风的不同环流形势基础上，利用历史天气图资料及安阳区域实况要素资料，找出台风登陆后安阳区域产生的不同天气的预防指标，并分类建立了预报方程。     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。