面向台风暴雨的集合预报成员优选订正技术研究及应用试验

本文以2013—2015年主要登陆台风暴雨过程为研究对象,利用ECMWF降水和台风路径集合预报以及中央气象台实时业务台风中心定位资料,在统计分析的基础上,提出一种业务上可用的针对单模式集合预报的台风降水实时订正技术(简称集合成员优选技术)。结果表明,在登陆台风暴雨过程预报中,集合成员优选技术对改进集合统计量降水产品有明显的帮助,并较ECMWF确定性预报产品有一定优势;该方法对改进短期时效预报产品的效果优于中期时效预报,对大暴雨评分的改进高于暴雨和大雨评分。另外,本文基于概率匹配平均(Probability Matching average,PM)和融合(FUSE)产品的计算原理,提出融合匹配平均(Fuse Matching average,FM)产品,结果表明,对36 h时效预报,优选10~15个成员的PM产品TS(Threat Scores)评分可达最优,大暴雨评分较确定性预报提高近10%;对60和84 h时效预报,FM产品大暴雨评分较确定性预报提高超过20%。     

一次特大暴雨的集合预报试验

利用NCEP 1°×1°再分析资料,采用WRFV2.2模式对2008年6月12-13日的一次广西特大暴雨天气过程进行了包括积云对流参数化方案、边界层参数化方案、陆面过程参数化方案的集合预报试验.结果表明:模拟降水对WRF模式不同的物理过程表现出不同的敏感性,对积云对流参数化方案最敏感,降水离散度最大;对陆面过程参数化方...     

集合预报产品在江苏省暴雨预报中的应用评估

利用2011—2015年6—8月TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)数据集中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,以下简称EC)的集合降水预报数据和江苏省70个基本站逐日24 h(20时至次日20时)降水数据,通过大量暴雨样本系统检验和评估了EC集合预报及多种后处理释用产品对江苏暴雨的预报能力。结果表明:作为集合预报的初级产品,集合平均对暴雨的预报存在明显的漏报率,TS预报评分尚不及EC确定性预报;集合预报不同成员间对暴雨的预报技巧差异大,其最优成员组合的预报能力显著优于EC确定性预报,表明集合预报具有较大的应用潜力;在多种集合预报后处理释用技术中,最大值、最优百分位、降水偏差订正频率匹配法、概率预报、集合异常预报法和杜-周排序法(最大值法)的平均TS评分均较高,超过10%,其次90%分位数、融合、融合-概率匹配和杜-周排序法(集合平均或中位值法)的预报效果也均优于EC确定性预报。集合中位值、概率匹配方法对江苏暴雨的预报评分低于集合平均预报,在暴雨预报上的参考价值相对较低。该评估结果进一步加深了对各集合预报产品区域暴雨预报能力的认识,为预报员更直接快速地选取有效的集合预报产品提供参考。     

一次特大暴雨过程高分辨率集合预报试验的检验和评估

针对2018年4月22日发生在湖北西部山地的一次特大暴雨过程,采用降尺度方案和显式对流参数化方案模式,开展了高分辨率对流许可尺度(3 km)的集合预报试验,并对全球集合预报(GEFS)和对流尺度集合预报(SSEF)的降水预报进行了对比评估,结果表明:(1)SSEF集合平均的雨量和落区预报均优于GEFS。(2)SSEF各成员的降水离散度分布更合理,因而具有更优的降水区间预报,其“离散度-误差关系”更优,能更好地给出预报误差的分布及其可能的大小。(3)SSEF的概率预报在所有空间尺度上均优于GEFS,且在短历时强降水上的优势更加明显。由此可见,针对此类山地暴雨过程,对流尺度集合预报相对于全球集合预报具有巨大的改进潜力。     

基于ECMWF集合预报的一次大范围暴雨敏感因子分析

以2015年5月20日广东省一次大范围暴雨过程为研究对象,利用ECMWF集合预报产品选出了预报好和差的成员,对比分析了环流形势场和物理量场的差异,找出了暴雨敏感因子。结果表明:集合预报能够较好地预报出该次大范围暴雨的环流形势场、降雨分布和量级特征,但对大雨以上量级的精确预报还有较大的误差,主要表现为大雨以上量级空报率最高以及暴雨以上量级漏报率最高。不同集合预报成员对降雨的形势场和大雨以上量级的预报有显著差异。相比暴雨预报能力较差的成员,优选成员对低层风场和低压的发展预报更接近实况,同时在风速、CAPE值、850 hPa温度、850 hPa和925 hPa比湿等物理量场与实况更接近,是该次暴雨的敏感因子。     

ECMWF集合预报系统对秦岭周边地区降水确定性预报的性能分析

尽管确定性预报不是集合预报系统(EPS)的主要目的和应用方向,但其每一个成员的预报表现决定了集合预报系统的预报性能,集合平均也是实际预报业务的一个重要参考指标。为此,利用2013~2015年5~10月的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报系统的降水预报资料,CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3×10~4余个自动气象观测站的逐小时降水量融合资料,研究ECMWF集合预报系统对秦岭周边地区逐日降水的控制预报、成员预报、集合平均的预报能力,并探索提高降水集合平均预报性能的有效方法。主要结论如下:(1)无论是集合平均还是控制预报,整体上都较好的刻画了秦岭周边地区降水的空间形态,比较而言,控制预报能够更好的表现了降水的方差变化。(2)泰勒分析表明,集合平均的降水方差随预报时效增加单调减小,控制预报的方差变化随预报时效的增长振荡较小,其相关系数略优于集合平均。(3)技巧评分表明,集合平均使小雨(降水发生频次)的预报偏差显著增加,增大了空报率;使大雨以上的降水预报偏差减小,增大了漏报率,从而使得大多数情况下,集合平均TS(Threat Score)、ETS(Equitable Threat Score)评分低于控制及扰动成员预报。分析认为这主要是由于降水这一要素的偏态分布特性引起的。(4)集合平均的显著贡献在于能够较好的指示可能发生降水的空间位置。通过阈值限定,调整预报偏差,减少(增大)其对小雨(暴雨)的预报频率,能够使集合平均的TS、ETS评分大幅度提升,预报技巧显著优于成员预报和控制预报。目前,预报偏差Bias订正方法已成功应用于陕西省精细化格点预报系统中。     

ECMWF集合预报产品在重庆暴雨预报中的检验与应用北大核心

利用重庆地区34个国家气象站降水资料和ECMWF集合预报降水资料,系统检验和评估了集合预报统计量产品及后处理技术产品对2014—2016年5—9月重庆暴雨的预报性能。结果表明:集合统计量产品中最大值、90%分位数、融合产品、概率匹配平均、75%分位数对暴雨预报有一定参考性,其中90%分位数和融合产品对暴雨落区预报较好,最大值对暴雨强度预报有一定指示意义,但表现为明显的湿偏差。集合预报后处理技术产品的暴雨TS评分较控制预报和集合平均有明显提高,其中概率预报、最优百分位、融合—概率匹配、频率匹配法的暴雨TS评分超过最大值,对暴雨强度预报具有较好的指导意义,其预报偏差均表现为湿偏差,融合—概率匹配和频率匹配法对暴雨落区预报较好,概率匹配—融合对降低暴雨空报率较好。     

基于对流尺度集合预报方法对一次暴雨过程预报的分析

为了更加直观和深入地理解对流尺度集合预报中的降水集合预报产品,以便进一步向预报员推广应用,本文开展了基于对流尺度集合预报方法对2021年8月28—29日的一次暴雨过程的预报性能分析,对集合预报的暴雨和大暴雨量级降水预报技巧进行了综合分析。结果表明：(1)不同集合成员降水预报结果的差异随着降水量级的增大越发明显,预报最优和最差的成员的TS评分相差0.3以上。(2)概率匹配平均预报对于暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧优于控制预报,也优于集合平均。集合平均由于集合成员预报的平滑作用导致其对极端降水不敏感,因此,简单的集合平均不适合于大暴雨以上量级的极端降水预报。(3)从最小值预报到最大值预报,随着集合百分位的增大,命中率、空报率和频率偏差均逐渐增大,70%或者80%集合百分位预报的预报技巧最优,且优于集合平均和概率匹配平均预报。(4)对于重庆东北部偏西地区出现的大暴雨量级降水,较长预报时效集合概率预报均预报出了一定的降水概率,最长提前60 h,相应的最优的集合成员的降水预报与实况也较为接近。     

一次沿海局地特大暴雨的集合敏感性分析

利用常规观测资料和EC集合预报资料,基于集合敏感性方法 ,首先分析了2018年10月21日广西沿海局地特大暴雨过程的降水影响天气系统及关键区,并进一步分析了集合预报效果,得到不同层次气压场及风场的降水敏感特征以及集合预报降水预报偏差的可能主要原因,所得结论可供预报参考。     

不同随机物理扰动方案在一次暴雨集合预报中的对比研究

针对2018年4月22日发生在湖北西部山地的一次特大暴雨过程,采用降尺度方案和显式对流参数化方案模式,开展了高分辨率对流许可尺度(3 km)的集合预报试验,并对全球集合预报(GEFS)和对流尺度集合预报(SSEF)的降水预报进行了对比评估,结果表明：(1)SSEF集合平均的雨量和落区预报均优于GEFS。(2)SSEF各成员的降水离散度分布更合理,因而具有更优的降水区间预报,其“离散度-误差关系”更优,能更好地给出预报误差的分布及其可能的大小。(3)SSEF的概率预报在所有空间尺度上均优于GEFS,且在短历时强降水上的优势更加明显。由此可见,针对此类山地暴雨过程,对流尺度集合预报相对于全球集合预报具有巨大的改进潜力。

     

江西一次大雾天气诊断分析和ECMWF集合预报产品释用

利用常规气象资料,对2013年11月15日出现在江西省北部地区的一次大雾天气过程进行了诊断分析,并利用ECMWF集合预报产品对该大雾天气过程的预报进行了解释应用。诊断结果表明,该次大雾天气过程是一次典型的辐射雾。14日傍晚到夜间,江西省北部地区转处冷高压控制,阴转晴,冷空气和地面辐射共同造成的冷却作用明显;大雾发生时的逆温层高度大约在981 hPa;1—3 m/s的风速有利于形成较厚的冷却层;地面相对湿度大,水汽充足。通过对ECMWF集合预报的气温、地面湿度、地面风速和天空总云量预报产品的释用,可以在大雾出现的前日判断出江西省西北部地区同时满足辐射雾出现4个条件(水汽、晴空辐射冷却、微风、近地层的稳定层结)的概率最大,因此出现大雾的可能性最大;江西其他地区不能同时满足4个条件,出现大雾天气的可能性很小。随着对集合预报产品的不断深入挖掘,可以进一步提高集合预报对大雾等灾害性天气的预报能力。     

暴雨中期过程的卫星云图和数值预报形势场的综合分析

本文运用GMS－5卫星云图和ECMWF数值预报形势场,详细分析了“98．7”特大暴雨发生的中期过程,发现将卫星云图与数值预报产品进行了分析,对暴雨中期过程的预报是一个很好的尝试。     

基于集合预报产品的四川暴雨预警指数研究

基于2005~2007年汛期成都区域气象中心的中尺度区域集合预报产品和德国、日本数值预报模式的降水产品,针对四川暴雨构建样本资料,采用支持向量机方法(Support Vector Machines,简称SVM)建立暴雨预警模型,开展暴雨预警预报试验,并将建立的模型应用于2008年汛期四川省逐日暴雨有无预报。检验结果表明,基于区域中尺度集合预报产品建立的SVM暴雨预警模型,对暴雨定点预报有较强的指示作用,暴雨预警指数为0.2。      

基于不同参数化方案的一次梅雨锋暴雨过程的集合预报试验

针对WRF模式中各非绝热物理过程,选用不同的参数化方案,对2009年6月29—30日一次梅雨锋暴雨过程做24 h降水预报的敏感性试验,并组成18个成员做物理集合预报,分析了实况与模拟的24 h降水量及其TS评分和离散度。结果表明,WRF模式的物理集合预报可成功模拟出3个暴雨中心的位置及强度;选用Lin et al微物理方案、MRF行星边界层方案和Betts-Miller-Janjic积云对流方案对湖北省西南部地区暴雨中心的位置及强度的模拟最好;3个暴雨中心均对应于离散度的大值中心,在降水较强时段其离散度也较大;不同集合成员在某时段预报的降水量可较好体现该时段的降水概率,而由物理集合预报得到的逐时降水量则可为定时降水预报提供依据。     

ECMWF集合预报和确定性预报对淮河流域暴雨预报的对比分析

本文运用2012年5—9月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的集合预报系统(Ensemble Prediction System,EPS)和确定性模式(High-resolution Deterministic forecast,HDet)资料对比分析了淮河流域暴雨的预报效果。对于集合预报,主要对比了基于EPS的日降水量极端天气预报指数(Extreme Forecast Index,EFI),和改进的贝叶斯模型平均(Modified Bayesian Model Averaging,MBMA)法对降水的订正后概率。由于ROC(Relative Operating Characteristic)检验是与模式的系统性偏差无关的,所以选用ROC检验,对比了不同空报率下的TS评分,以及不同方法的相对经济价值。对比检验的结果显示,各时效预报MBMA预报效果最好,其次是HDet,EFI的预报效果最差,其中2 d内的预报HDet接近MBMA,随着预报时效的延长,MBMA相对于HDet和EFI的优势不断增强。在不同标准下确定三种方法对淮河流域暴雨预报的阈值,结果显示MBMA同样优于HDet,EFI预报效果最差。但MBMA的优势是通过增加预报偏差得到,如果将预报偏差限定为主观预报的1.37,此时MBMA的效果和HDet的效果接近。     

面向台风暴雨的集合预报成员优选订正技术研究及应用试验

利用欧洲中期天气预报中心和美国国家环境预报中心2017年5—8月逐日降水预报资料及同时段MICAPS降水观测资料,采用频率匹配技术对江淮流域夏季降水预报进行模式偏差订正及改进技术探讨。结果表明：（1）模式对小雨预报偏多,存在大量空报;对大雨及以上降水预报偏少,存在较大漏报。（2）偏差订正通过下调小量级降水、上调大量级降水,使各量级降水的强度和面积偏差均得到一定程度改善,降水量级两端订正效果明显,订正后小雨和暴雨准确率显著提升。（3）偏差订正对暴雨落区预报的改进效果与过程相关,个例分析表明：对于雨带位置预报较准确的大范围梅雨锋暴雨,偏差订正后暴雨TS评分明显提升;对于副高边缘的小范围暴雨以及雨带位置预报失误的梅雨锋暴雨或台风暴雨,偏差订正后暴雨TS评分改善不明显甚至降低。（4）针对上述问题,提出了系数动态调整和模式集成的改进思路,即对于平均雨量5 mm以下的小范围暴雨,适当上调订正系数;平均雨量在15 mm以上的大范围暴雨,适当下调订正系数。模式集成订正可有效提高暴雨TS评分。

     

多物理ETKF在暴雨集合预报中的初步应用

基于集合转换卡尔曼滤波（ETKF）的初值扰动方法是目前集合预报领域热点方法之一,但应用在短期集合预报中仍存在离散度不够、误差较大等问题。考虑到在区域短期集合预报中,模式不确定性和边界不确定性的影响不能忽略,本文尝试在ETKF生成分析扰动的过程中,同时考虑初值不确定性、物理不确定性与边界不确定性,进而构建多初值、多物理、多边界ETKF集合,并以2010年9月30日到10月8日海南岛特大暴雨作为研究个例,对其在暴雨集合预报中的应用展开初步研究,重点分析多种物理参数化过程对预报结果的影响。结果表明,多物理过程的ETKF（多物理ETKF）和单物理过程的ETKF（单一ETKF）均优于对照预报,多物理ETKF优势更加明显,其均方根误差、离散度等指标均得到很好的改善;对于降水采用SAL方法进行检验,发现多物理ETKF对于降水位置的预报有明显的改善,对于特大暴雨的强度预报也略有改善。研究表明,在ETKF初值扰动中加入多种物理过程,可以有效改善短期集合的离散度,提高预报准确率,有良好的发展前景和应用潜力。     

集合预报对台风天鹅(2015)远距离暴雨的不确定性研究

2015年8月23—24日期间台风天鹅引发华东中部沿海地区出现暴雨或大暴雨天气。基于欧洲中期天气预报中心的集合预报分析导致此次远距离暴雨预报不确定的关键原因,并利用集合敏感性分析方法研究影响此次暴雨过程的主要天气系统的敏感区域,此外对暴雨发生发展的热动力机制展开探讨,主要结论包括:集合预报对此次台风天鹅引起的远距离暴雨的可预报性明显偏低,仅在暴雨发生前24 h才做出较大调整。在不同起报时次下,当台风路径的系统性偏差最小时,台风降水集合预报也最接近实况,但是进一步的分析表明,台风路径误差与降水量级之间的对应关系并不确定。不同雨量成员组间中低层环流场的对比分析表明:高空槽的预报差异是集合预报不确定的主要原因,高空槽东移加深有利于增加暴雨区的斜压不稳定,也有利于增强对流层低层的水汽输送急流带。500 hPa高度场的敏感性分析表明无论是初始场还是预报场,暴雨区平均降雨量均与高空槽的东移和加深显著相关,且随着预报时次的临近,显著相关区域向低槽下游明显扩大。此外还发现高空槽的东移有利于增强(减弱)暴雨区左(右)侧低层冷空气的强度,使得台风右侧更多暖湿气流向暴雨区输送。