基于WRF模式的青岛近海能见度算法比较研究

采用GFS背景场资料和ADAS资料同化系统,使用WRF模式对2014—2016年青岛近海17个海雾个例进行了模拟,分析了3种能见度算法的预报效果。结果表明,FSL(Forecast Systems Laboratory)算法对于沿海站、岸基站雾的预报较SW99(Steolinga and Warner 1999)算法有优势;对于海岛站而言,SW99算法则优于FSL算法。混合算法CVIS(Combined Visibility)较单一算法预报雾准确率有所提高。3种能见度算法基本上是高估能见度的,SW99算法能见度预报均方根误差最大。另外,SW99算法对沿海站、岸基站雾开始时间预报较实况多偏晚,结束时间预报较实况多偏早,持续时间预报较实况多偏短。     

一个黄渤海海雾大气水平能见度算法

为了提高对黄渤海海雾天气海面大气水平能见度(以下简称"能见度")的数值预报能力,利用黄渤海23个沿岸和岛屿测站2013—2017年雾天的地面观测数据,构建了基于湿度信息的能见度算法(A-F算法),并将之应用于黄渤海海雾的能见度数值预报。结果表明,与常用的根据模式预报的云水含量诊断能见度的SW算法(Stoelinga and Warner,1999)相比,A-F算法表现更优,尤其可以诊断出被SW算法漏报的能见度为1～3 km的轻雾,说明A-F算法对黄渤海海雾天气能见度的数值预报具有一定应用价值。若将来加入浮标与船舶观测数据,可以进一步改进A-F算法能见度公式的具体形式;依据本文构建A-F算法的思路,可以发展适合其他海域的海雾天气能见度诊断公式。     

一种利用浮标站资料改进海浪模式有效波高预报的方法

基于浮标站海浪历史数据,利用回归分析方法建立了海浪数值模式有效波高预报产品的一元二次回归方程订正统计模型。通过2017年7月1日-2018年10月10日期间业务试运行结果发现:订正方程能有效改善有效波高数值预报产品的预报精度,且预报时效越短订正效果越显著。其中,第6~11 h预报时效内的订正前后平均绝对误差值减小0.17~0. 241 m,第6~18 h预报时效内订正前后均方根误差减小幅度为0.103~0. 28 m。这说明应用订正统计模型对海浪模式输出产品进行订正,也是改进海浪模式预报准确率的一种有效途径。     

日本气象厅业务模式的改进

一、引言 1985年12月16日日本气象厅预报—分析循环过程的业务半球谱模式和全球谱模式已转换为新的版本。在新的版本中作了如下的修改: (1)在p—σ转换中引入了余差方法, (2)引进虚温订正, (3)利用每天分析的海表温度代替气候月平均值, (4)更换山地资料。 这些改进导致了客观预报技巧评分的显著改善。主观的估计也指出了在半球预报中一些系统误差的减少。我们检验了每种修改对半球谱模式的8天预报的效果。检验发现,使用分析的海表温度和新的山脉资料的效果是比较小的。因此,我们注意到余差的p—σ转换和虚温订正的作用。     

基于卫星遥感海温数据的南海SST预报误差订正

尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。     

“梅花”台风路径与强度的集合预报

以新一代全球/区域多尺度通用同化与数值预报系统-热带气旋路径数值预报系统(global/regional assimilation and prediction system-tropical cyclone model,GRAPES-TCM)为试验模式,采用组合不同的物理参数化方案(MP)方法和随机全倾向扰动(STTP)方法,生成反映模式不确定性的集合成员,在此基础上设计包含6个成员的3种集合方案,方案1和方案3的成员分别用MP方法和STTP方法生成,方案2的成员同时采用MP和STTP方法生成,用3种集合方案对1109台风"梅花"进行了36次72h的集合预报试验。结果显示:对于路径预报,3种集合方案中预报效果最好的是方案3,其次为方案2,最差的是方案1;对于强度预报,方案1和方案2的预报效果差异不大,都远好于方案3。方案2和方案3的路径预报与强度预报都好于控制试验的预报,方案1的路径预报好于大部分成员的预报,强度预报好于所有成员的预报。3种方案的路径离散度都偏小,方案3偏小最多,其次为方案2;方案3的强度离散度也过于偏小,是3种方案中最小的,方案1和方案2的强度离散度在积分前期明显偏小,积分后期则有偏大的趋势,其中方案2的强度离散度大于方案1。与国内外8个业务数值模式的预报结果比较,对于路径预报,方案1优于5个业务模式的预报,方案2和方案3则优于除欧洲数值以外的7个业务模式的预报;对于强度预报,方案1和方案2优于所有8个业务模式的预报,方案3优于6个业务模式的预报。总体而言,3种集合方案的路径和强度预报都表现出优于确定性预报的预报能力,相对于各业务数值模式都表现出一定的预报优势,具有业务应用的价值,其中同时应用STTP和MP方法的方案2对台风的综合预报效果是最优的。     

青岛近岸能见度逐小时分级预报模型初探

本文对青岛2014~2015年4~8月份位于青岛奥帆基地站和胶州湾跨海大桥上的大桥4站的逐小时自动气象站测量数据进行多种统计分析工作,发现两地能见度变化影响因子有不同特点,大桥4站在雾出现时降温增湿过程更明显。能见度处于1km以下时,风速降低,温度降低,绝对湿度减小会导致更低的能见度出现。使用神经网络方法分别对两站建立逐小时的能见度分级预报模型,并用2016年4~8月数据进行预报检验,表明少数关键预报因子就可以较好地建立预报模型,奥帆基地站能见度0~1km和1~5km级别的TS评分可超过0.4,因子增多会提升能见度1~5km级别的预报效果。两站独立建模比使用一个模型预报效果更好。该研究为青岛近岸能见度精细化客观定量预报提供参考。     

济南冬季雾微物理结构特征

2016年12月19日—2017年1月9日,受静稳天气影响,济南接连出现了10次大雾天气过程,期间最低能见度不足50 m。利用10次冬季雾过程收集的雾滴谱资料、自动气象观测站加密资料、NCEP/NCAR再分析资料以及常规气象资料,分析了济南冬季雾期间的环流背景、雾类型以及微物理结构特征等。结果表明:济南冬季雾中以小滴为主,直径8μm以下的小滴占总数的88%以上,小滴数与数浓度具有较好的线性关系;谱型有"单峰窄谱"和"多峰宽谱"之分,"单峰窄谱"雾谱宽不超过13μm,小雾滴所占比例很高,液态含水量与数浓度具有较好的线性关系,各微物理量较小,"多峰宽谱"雾平均谱宽在34μm以上,液态含水量与直径12μm以上的大滴数具有较好的线性关系,各微物理量较大;平流辐射雾的数浓度和液态含水量最大,辐射雾次之,蒸发雾最小;冬季雾具有明显的地域性特征,与南京和上海相比,济南冬季雾数浓度明显偏小;辐射雾和平流辐射雾中液态含水量偏小1～2个数量级,且谱宽明显偏窄。     

两种陆面方案对陆雾与海雾模拟效果的对比研究

利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,针对1次陆雾与1次同时包含近海雾区与开阔海域雾区的海雾个例,开展了2种陆面方案——SLAB(five-layer thermal diffusion scheme)方案与Noah(Noah land surface scheme)方案—...     

台风“梅花”(2212)的主要特点和路径预报难点分析

对2022年第12号台风“梅花”的主要特点、路径预报难点问题和路径预报误差特征进行分析,研究主要结论显示：(1)“梅花”登陆次数多、登陆强度强,是首个4次登陆不同省(市)的台风,也是2022年最强登陆台风,造成华东与东北地区长时间、大范围的风雨影响。(2)台风生成初期的中长期时效路径预报是路径预报难点之一,模式对台风主要影响系统的长时效预报存在明显偏差,针对模式的及时检验和订正对预报调整非常重要。(3)双台风或多涡旋情景下,集合预报发散度大,“梅花”陆上路径预报偏西偏慢,其东侧“南玛都”的强度和位置差异对其路径有明显影响。(4)台风变性过程中的移速误差是路径预报极大误差的来源,关注台风是否处于变性过程可作为调整台风移速预报的参考。未来开展多模式交叉实时检验,基于集合预报研发针对转向变性台风路径预报订正技术可为主观预报提供支撑。     

集合最优插值方法在北印度洋海浪同化中的应用

基于第三代海浪模式WaveWatch III,采用集合最优插值(EnOI)方法对北印度洋海浪进行同化数值实验研究。在集合样本选取方案上,针对不同的实验分别选取有效波高(SWH)的历史后报场(样本A)、24h变化(样本B)以及以同一时刻72h预报时效和24h预报时效的差异(样本C)用于估计背景误差协方差。样本A和样本B是为海浪模拟而设计,样本C是为海浪预报而设计;通过与由高度计数据确定的模式背景误差进行比较,认为样本B优于样本A。采用样本B对2011年北印度洋海浪场进行同化模拟,结果表明2011-03-11相对误差改进都在5%及以上,其中7月份改进效果最佳。采用样本C对2013-07的有效波高进行0~72h预报,发现同化使0~24h预报改进最明显:均方根误差改进0.12m,相对误差改进5%。浮标检验结果支持上述结论。     

一次黄海海雾的集合预报试验

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其杂合三维变分(Hybird-3DVAR)同化模块,对2006年3月发生的一次大范围黄海海雾进行了集合预报尝试。详细分析了其预报效果,并与决定性预报结果作了比较。研究揭示:集合预报50%概率雾区预报的公正预兆得分(Equitable threat score,ETS)优于决定性预报大约29%;集合预报中加入海温扰动非常必要,对浓雾预报改善作用明显,ETS提高至少10%;在集合预报中混用YSU与MYNN边界层方案的做法,可以降低只使用其中之一可能导致的预报误差。研究表明,借助Hybrid-3DVAR开展黄海海雾的集合预报技术上可行,集合预报将成为黄海海雾数值预报的一种有希望的途径。     

连云港近海风速分布特征及分区预报

利用连云港海岛站资料,分析了连云港沿海风速的分布特征,在此基础上对连云港沿海进行了风速预报的分区;应用本地业务运行的WRFV3模式对近海风速进行预报,结果表明,模式预报能较好的反映海岛站风速的变化趋势,但在风速大小的预报上存在较大误差,同时,WRFV3模式对4个站的风速预报准确率分析表明,模式对特殊地理位置区域的预报准确率比较低;用Kal-man滤波方法对本地业务运行的WRF模式的风速预报结果进行订正,结果表明,经过Kalman滤波方法订正后,对近海海岛站上风速的预报效果有明显的改善,且分区内其他站的预报效果也相应得到提高。     

2018年6月青岛近岸一次海雾导致能见度变化的成因分析

2018年6 月5~9日青岛近海发生一次海雾天气过程,为6月9日2018上海合作组织青岛峰会开幕式演出的天气预报服务,特别是能见度精细化预报带来了很大的预报难点。本文分析了此次海雾天气的生消过程,并重点讨论了6月9日能见度变化的主要原因。4~7日边界层内接近接地的强逆温层的建立,有利于海雾的形成与维持。由于白天时段日射增温导致能见度好转,海雾出现日变化。自7日夜间开始地面气压场梯度明显减弱,南风减弱转为偏东风,暖湿气流供应减弱不利于海雾天气的维持。8日之后,边界层内上升运动逐渐增强且混合层高度明显增加,中低层干冷空气的侵入,导致边界层内逆温结构被破坏、近地面湿层消失,使此次海雾过程趋于消散。9日傍晚的能见度条件基本达到演出要求。9日夜间受焰火燃放污染物影响,能见度短时波动。各种海雾客观预报方法预报准确率达到66%左右,主观预报订正准确性高于客观预报。     

一种能见度融合方法在黄渤海区域雾数值预报中的应用

建立了一种新的融合了相对湿度和液态水含量的能见度算法。采用WRF模式的黄渤海及沿岸地区两次大雾天气过程,通过相对湿度、液态水含量和新融合方法 3种不同的能见度算法的比较,检验了能见度新融合方法衡量雾等级的能力。结果表明:新融合方法在相对湿度和液态水含量模拟准确的条件下,能较好表征出黄渤海沿岸大雾等级的分布和变化;单独采用液态水含量的算法能较好地预报浓雾的区域和强度,但是预报轻雾的效果较差;单独采用相对湿度的算法仅能较好拟合出1 km以上轻雾区域。     

不同参数化方案试验对南黄海典型台风中心最低气压和最大风速数值模拟影响

为提高对南黄海典型台风的中心最低气压及其最大风速的预报能力,本文以经过南黄海的典型台风——2011年09号台风"梅花"以及2015年09号台风"灿鸿"为例,基于WRF中尺度数值预报模式,以欧洲中期天气预报中心(ECWMF)的再分析资料作为模式的初始场以及侧边界条件,对南黄海台风数值模拟进行了分析。结果表明,不同微物理方案的选择对南黄海典型台风中心最低气压和最大风速模拟结果影响较小;YSU边界层方案以及KF积云对流方案组合模拟效果最佳,可使南黄海典型台风中心最低气压和最大风速的模拟结果误差最小。     

黄海近岸海雾的初始场择优集合预报试验:个例研究

选取2014年4月发生的一次黄海近岸海雾个例,利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式开展了集合预报试验研究。依据每个集合成员初始场中海平面气压、2 m温度、2 m水汽混合比与2 m相对湿度(relative humidity, RH)4个变量的均方根误差(root mean square error, RMSE)与RMSE集合平均值的相对大小,以剔除高于者而保留低于者的原则,设计了4种不同的初始场集合体择优方案,实施了一系列数值预报试验,比较了不同择优方案的集合预报效果。研究结果表明:(1)蒙特卡罗方法所生成的集合体中存在不少海雾预报效果较差的成员,这会降低集合预报效果,因此初始场择优十分必要;(2)以RH作为择优变量的择优方案(记为RH-RMSE方案),集合预报效果明显优于其他3种方案;(3)对比不择优集合预报,采用RH-RMSE方案的择优集合预报效果不仅节省了50%左右的计算时间,并且公正预兆评分(equitable threat score,ETS)改进率高达36%左右。本研究提出的RH-RMSE方案具有业务化应用前景。     

WRF模式物理参数化方案对一次局地大暴雨预报的影响研究

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其3Dvar(3-Dimentional Variational)资料同化系统,采用36、12、4 km嵌套网格进行快速更新循环同化和不同的微物理及积云对流参数化方案对比试验,对2011年5月8日鲁中一次局地大暴雨过程进行了研究。结果表明,快速更新循环同化地面观测资料是影响模式降水落区预报准确性的关键因素,不同的微物理和积云对流参数化方案主要影响降水强度预报。采用不同的微物理参数化方案和积云对流参数化方案进行降水预报对比试验表明,LIN方案和WSM6(WRF Single-Moment 6-class)微物理参数化方案对降水预报均较好,LIN方案降水预报较WSM6方案略强。4 km网格预报使用K-F (Kain-Fritsch)积云对流参数化方案或不使用积云对流参数化方案,预报的降水均较好。4 km网格使用旧的K-F积云对流参数化方案,预报的近地层大气风场偏弱,导致大气动力抬升作用偏弱,从而造成模式降水预报偏弱。     

基于地基微波辐射计观测的东营地区低能见度天气指示性分析

针对东营市2016—2017 年出现的27 个低能见度天气过程,利用 MP -3000A 型地基微波辐射计二级数据,计算过程影响期间逐10 min 的逆温层温差、逆温层厚度和低层相对湿度等物理量。 结合空气质量和能见度变化情况,按照雾和霾、雾、降水三类天气对 27 次过程进行分类研究,总结地基微波辐射计观测的温湿度量对低能见度天气的指示意义和参考指标。结果表明:(1)雾和霾共同影响导致的低能见度天气出现在冬半年,PM2. 5浓度越大通常对应的能见度越低;逆温层温差和逆温层厚度与能见度的相关系数分别为-0. 39 和-0. 45,逆温层温差增大指示能见度降低,逆温层厚度减小指示能见度升高。低层相对湿度在 90%以上时,能见度受雾影响通常小于 2 km;低层相对湿度在80%以下时,能见度受霾影响仍然维持在5 km 以下。(2)雾影响导致的低能见度天气多出现在冬半年,与 PM2. 5浓度无关;逆温层温差和逆温层厚度与能见度的相关系数分别为-0. 54和-0. 45。在逆温层生成和破坏阶段,逆温层温差变化幅度大,对能见度的指示性更强,而逆温层厚度变化幅度相对较小,多维持在 300 ~ 400 m 之间。低层相对湿度 90%以上时能见度通常小于5 km,当低层湿层消失后能见度升高至 5 km 以上。(3)降水影响导致的低能见度天气出现在夏季,多伴随短时强降水出现,强降水时段逆温层温差达到8 ℃ 以上,逆温层厚度为 500 m;强降水结束后,逆温消失,能见度转好。     

山东省城镇天气预报质量评估检验

根据中国气象局全国城镇天气业务产品检验评估报告和山东省预报质量评估系统检验结果,对2007年1月—2015年2月山东省城镇天气预报质量进行了总结分析。结果表明:(1)山东省晴雨(雪)和气温预报准确率、提高幅度均高于全国平均,降水预报准确率低于全国平均,技巧评分处于全国平均水平。(2)山东省内晴雨(雪)、最高气温、最低气温预报准确率最高的区域分别是鲁南、鲁西北和半岛,降水预报准确率半岛和鲁南明显高于鲁中和鲁西北地区。(3)山东省晴雨(雪)预报正确率夏季最低,冬季最高;气温预报准确率春季最低,最高气温预报准确率秋季最高,最低气温预报准确率夏季最高。(4)各市气象台预报相对省气象台指导预报有正的订正技巧,晴雨(雪)预报技巧评分鲁中地区相对偏低。