北京“7.21”特大暴雨高分辨率模式分析场及预报分析

2012年7月21-22日,61年以来最强降水袭击北京,北京大部分地区出现大暴雨,局部特大暴雨,过程雨量大、雨势强、范围广,造成了严重影响。此次强降水配置较为典型,业务预报提前指示出了此次过程,但预报结果存在强度偏弱,峰值偏晚等偏差。在对此次大暴雨进行综合分析的基础上,利用中国自动气象站与NOAA气候预测中心卫星反演降水资料CMORPH(Climate Prediction Center Morphing Technique)产品融合的逐时降水量网格数据资料作为观测,着重对北京市气象局新的快速更新循环同化和预报系统(BJ-RUC v2.0)的3 km高分辨率模式分析场和预报场进行了检验与分析,以期通过对中尺度模式预报性能的了解,为暴雨可预报性问题提供进一步的参考。研究结果表明,此次特大暴雨过程水汽条件极佳,降水区域较为集中,呈现西南一东北走向的中尺度雨带特征。利用常规检验评分对预报降水的时间序列进行检验发现,预报降水在时间上滞后,降水强度偏弱,存在偏西南的位置误差,并且未能反映降水系统的线状特征。进一步利用检验连续降水区域定量降水预报的CRA(contiguous rain area)方法,对预报误差进行分解表明,整体降水(5 mm/h)的主要误差来自于位置和形状误差;而在暴雨(20 mm/h)的预报中,降水强度的偏差占误差的主要部分。最后结合对预报场大尺度环流和物理量的诊断(水汽条件和不稳定条件),分析探讨了此次极端暴雨预报不佳的原因。     

不同云微物理方案对“7.21”特大暴雨模拟的对比试验

利用中尺度数值模式WRF v3.5.1中的17种不同云微物理过程参数化方案,对2012年7月21—22日北京特大暴雨过程进行了对比试验。模拟结果表明:不同云微物理方案对不同量级降水的模拟效果各有优势。NSSL 1-momlfo方案对中雨和大暴雨两个等级降水的模拟效果最好,降水中心值最接近实况;Eta(Ferrier)和Kessler方案分别对大雨和暴雨等级降水的模拟效果最好。总体上,能够较好地模拟出本次特大暴雨过程的方案依次为:NSSL 1-mom、NSSL 1-momlfo和Milbrandt 2-mom方案,而WDM6方案的模拟效果最差。云中水成物演变特征表明,模拟较好的方案中液态水、云冰和霰的含量较多,且随时间演变与地面降水强度的变化相一致。另外,模拟较好的方案中冰相粒子多,过冷水的范围大、含量高,有利于各相态粒子相互转化,促进冰相过程发展,致使降水量增多。     

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...     

北京“7.21”特大暴雨环流形势极端性客观分析

2012年7月21日(简称“7.21”),北京发生了自1951年以来最强的暴雨事件。利用倾斜旋转T模态主成分分析法和美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心再分析资料,探讨了北京“7.21”特大暴雨的大尺度环流形势的极端性。结果表明,北京“7.21”暴雨日所属的大尺度环流型在1951—2012年夏季出现的频率为10.9%,而在“7.21”同类环流型中暴雨出现的概率为4.51%。和同类暴雨日平均场相比,“7.21”暴雨日当天西太平洋副热带高压西伸更强,北京地区对流层低空急流更强,并伴随环境大气中极端充沛的可降水量和较大的风垂直切变。在“7.21”同类环流型下的621 d中,“7.21”暴雨日北京南侧的低空急流排在第54位,北京局地风垂直切变排在第209位,可降水量排在第8位,显示出其在低空急流和可降水量上的极端性。1951—2012年夏季,具有“7.21”暴雨日同类环流形势、且925 hPa低空急流和可降水量均达到或超过“7.21”暴雨日值的个例有3次,相当于每21年发生一次。     

局部地形对北京“7.21”特大暴雨影响的数值研究

利用NCEP1°×1°再分析资料和WRF模式对2012年7月21日北京特大暴雨过程进行数值模拟,结果表明,WRF模式能够成功模拟出本次暴雨过程,特别是对100 mm以上的大暴雨也有较强的模拟能力。基于控制试验,针对北京地区复杂的地形,设计了4组地形敏感性试验。试验结果表明:北京地区局部地形的改变对暴雨落区的模拟影响不大,但对暴雨中心的分布和强度有影响,特别是西南部的局部地形对于本次暴雨过程中降水中心的落区具有很大影响,而北部和东北部的局部地形则作用不明显。进一步研究表明,北京地区西南部的局部地形主要是通过影响低层偏南风急流的流场结构,改变强辐合区和垂直运动的分布和强度,进而引起降水中心位置和强度的改变。     

北京“7.21”特大暴雨云降水结构及云雨转化特征

利用多普勒雷达资料、FY-2E静止卫星和MODIS极轨卫星反演产品,研究2012年7月21日北京特大暴雨的云降水结构及云雨转化特征。结果表明:降水过程三阶段的云降水垂直结构不同。1)在暖区对流降水阶段,降水以暖雨机制启动,雨滴在暖区存在深厚的碰并增长过程,暖雨过程对降水起主要贡献。随着云体的发展,冷雨过程加剧。T-Re分析表明,-10℃层以下云滴凝结碰并显著,-10℃层以上为深厚的冰相增长带,云顶以冰相大粒子为主,云水向雨水转化迅速。2)在锋面对流降水阶段,降水系统为高度组织化的\"低质心\"强降水液态MCC(Mesoscale Convective Complex)系统。回波强度在冰水混合层增长较快,冻结层是此阶段成雨微物理的关键层。降水粒子在暖云区碰并增长较快,而蒸发或破碎过程并不显著。3)在锋后降水阶段,0℃层附近冰晶粒子与云水的碰并增长较为明显。前期降水存在明显的雨滴蒸发过程。随着云体的发展,暖区云水含量较少,降水粒子不能有效碰并增长。     

北京“7.21”特大暴雨过程中尺度系统的模拟及演变特征分析

在2012年7月21日北京特大暴雨过程天气尺度环流背景分析的基础上,主要用WRF模式对该次暴雨过程进行了高分辨率的模拟。利用模拟资料分析了影响此次北京特大暴雨的辐合线及辐合线上生成的中尺度低涡的热动力结构及其演变。从热力场来看,来自于西北和东北方向的强冷空气与西南和东南暖湿气流的长时间对峙形成的辐合以及中低层冷空气从西北和东北方向向西南的入侵迫使整层暖湿空气抬升,以及低空急流的暖湿平流与低空弱冷空气之间形成的"西冷东暖"的结构,对对流不稳定的触发有一定作用,有助于该次特大暴雨的发生。对流层低层的西(东)南风与西北风之间形成了一条持续时间长的辐合切变线,切变线上不断有中尺度低涡生成并沿切变线发展移动,模拟资料分析表明,低涡不断沿切变线生成并移动经过北京从而对该次暴雨造成影响,这与"列车效应"现象类似。切变线上生成的中尺度低涡位置也同时处于急流左前侧和山前,低涡加强和发展时对应有暴雨的明显增强,是直接造成北京特大暴雨的中尺度系统,其生成与低层辐合、低空急流及地形均有关系。低层辐合引发的垂直运动在地形迎风坡附近得到加强,低层辐合及地形抬升共同导致了强垂直运动的发展和维持,是暴雨持续的重要原因。大气中层有下沉气流与低层上升气流相互作用,在大气中低层形成一系列中尺度环流,房山附近一直有中尺度环流的垂直上升支维持,也是暴雨中心出现在房山的原因之一。     

风暴尺度集合预报中的混合初始扰动方法及其在北京2012年“7.21”暴雨预报中的应用

风暴尺度集合预报系统（Storm-Scale Ensemble Forecast system,简称SSEFs）中集合成员之间发散度不足一直都是研究的难点。本文尝试了将Barnes空间滤波融入到集合转换卡尔曼滤波（ETKF）更新预报系统中的混合初值扰动法。该方案将ETKF方法的小尺度信息与来自于侧边界条件扰动的大尺度信息相结合,缓解了扰动在侧边界不匹配的问题。通过2012年北京“7.21”暴雨并使用邻位方法对比分析了不同初值扰动方案在不同时间尺度与空间尺度上的特征,在此基础上进一步探讨了构造混合初始扰动法的可行性。结果表明:ETKF试验所构造的初始扰动无法与侧边界条件扰动相匹配,混合后的初始扰动可以有效缓解SSEFs中由于初始扰动与侧边界扰动不匹配产生的虚假波动,其中大尺度信息保留较多的混合试验（ETKF80）和动力降尺度方案（Down）在减少虚假波动方面的效果最优;从集合离散度来看,在前期暖区降水阶段ETKF的离散度在小尺度上最大,随着锋面降水的开始,Down的离散度逐渐超过ETKF,而使用各滤波波段构造的混合试验同时具备ETKF与Down二者的特征。选择合理的滤波波段可以获得最为合理的离散度表现（ETKF180）,说明仅考虑侧边界匹配（Down和ETKF80）并不能获得最合理的集合离散度,应综合考虑其他因素。从降水概率预报结果来看,选取合适的滤波波段所构造的混合扰动试验同样获得了较好的效果。     

华南暴雨区域集合预报中不同同化方案的影响试验研究

基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式及GEFS动力降尺度获取区域集合预报初值场,通过对同化后的分析场进行模式积分实现华南前汛期区域集合预报。对2019年6月10日的一次华南前汛期暴雨过程进行不同同化方案的试验:混合同化(Hybrid)、三维变分(3Dvar)、集合卡尔曼滤波(EnKF)和对比试验(Ctrl)四组试验的对比分析,探讨具有不同背景误差协方差矩阵的同化方案对区域集合预报集合扰动和集合离散随时间演变特征的影响,评估不同试验的降水模拟效果。(1) Hybrid对模式初始场有较好的改善作用,而3DVar和EnKF对初始场的改善作用不明显。(2) 对风场、温度场和湿度场,在前期预报中Hybrid的预报误差小于3DVar和EnKF,在中后期的预报中,3DVar和EnKF的预报误差得到改善,且好于Hybrid。同样,集合扰动能量,Hybrid和Ctrl在前期预报发展好于3DVar和EnKF,而在中后期的预报3DVar和EnKF好于Hybrid和Ctrl。(3) 从24 h累积降水评分中,整体上同化试验好于Ctrl,3DVar和EnKF好于Hybrid,且3DVar对大中雨级别的降水评分较好,而EnKF对暴雨以上级别的降水评分较好。(4) 对于集合统计检验分析,同化试验的AUC值都大于Ctrl的AUC值,24 h累积降水量阈值在10~100 mm的AUC值,3DVar最好;而125 mm阈值的AUC值,EnKF最好。      

多普勒雷达资料同化在“7.21”北京特大暴雨个例中的应用

基于WRF(Weather Research Forecast)模式和GSI(Gridpoint Statistical Interpolation)同化系统,研究了同化4部多普勒雷达探测资料对"7.21"北京特大暴雨过程中降水预报的改善作用。GSI系统直接同化径向风,而采用云分析的方式间接同化反射率。2012年7月20日21时—21日00时(世界时)雷达探测资料同化试验采用30 min循环同化径向风和反射率资料。结果表明,循环同化雷达探测资料改善了短时(0—6 h)和短期(0—24 h)降水预报,ETS评分提高了约0.2。同化反射率资料增加了初始场的水凝物,改善了温度场分布,直接影响了降水的形成,同时还使650—250 hPa位势高度的均方根误差平均降低了8 gpm。直接同化径向风资料对中尺度风场产生了一定影响。ETS评分结果表明:同化反射率资料的效果要优于同化径向风。     

“7·21”北京特大暴雨的预报问题

根据探空资料和国内外网站上实时收集的2012年7月10—22日的数值预报、卫星、雷达和地面资料,对2012年7月21—22日北京特大暴雨的分析和预报过程进行了总结。得到如下结果:(1)\"7·21\"暴雨属于一次典型的中尺度对流复合体MCC暴雨过程,发生在具有高温高湿的偏南风低空急流左前方、高空急流入口区右侧、深厚的暖平流等有利于MCC发生的环流背景下。(2)各种数值模式均不同程度地报出了这次暴雨,预见期可达3~4 d。1~2 d的短期预报可以比较准确地预报出暴雨的落区和强度,但对暴雨的开始和结束时间明显偏晚约6 h。(3)卫星和雷达监测表明,在大尺度雨带到达之前12 h,初始对流已在锋前暖区发生。根据回波的移动、增强和组织化,可以外推第一波雨峰将在中午前后影响北京,从而对数值预报作出及时的修正。回波和地面要素场(风、露点)的配合分析,可以大致确定发生初始对流所必需的静力不稳定条件和初始抬升条件,可为回波外推预报提供一定的天气学依据。     

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

暴雨是导致洪涝灾害的重要天气,也是发生在我国的最主要自然灾害之一。随着高分辨率数值模式的发展,数值预报已成为暴雨预报的主要手段,然而数值预报的精度依赖于大气运动方程组的完备性、初始状态的准确性、物理过程的合理性以及计算方法的稳定性。由于大气是非线性的混沌系统,这些方面微小的误差均会产生预报结果的很大不确定性。因此,提升暴雨数值预报水平与资料同化、物理过程参数化和集合预报等技术和方法的发展密切相关,特别是产生降水的云微物理过程参数化方案在数值模式中的作用很重要。此外,为改进和完善数值模式,预报结果的评估方法研究也是暴雨数值预报技术研究不可缺少的重要内容。本文主要回顾了暴雨数值预报若干关键技术的发展,重点介绍了四维集合变分同化方法、云微物理参数化方案、集合预报模式扰动的后向动能散射方法,并提出了基于动能谱分析的模式结果评估方法,最后凝练出了这几个方面未来研究的方向。

     

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

天气预报系统对模式本身的误差非常敏感,尤其是次网格物理参数化过程的不确定性对天气预报系统的准确性具有重要影响。由于风暴尺度系统时间尺度较小、发展剧烈以及高度非线性,传统的中期集合预报方法不再适用。本文将随机物理扰动方案(Stochastic Perturbed Parameterization Tendencies scheme,SPPT)、随机动能补偿方案(Stochastic Kinetic-Energy Backscatter scheme,SKEB)以及混合模式扰动方案(SKEB+SPPT)引入风暴尺度集合预报系统,对2014年5月31日安徽的一次强对流天气过程进行数值模拟,并评估集合预报效果和分析扰动特征及能量变化特征。结果表明:适用于本次天气过程的SPPT方案的时空尺度分别为3 h和60 km;混合模式扰动方案提高了SPPT方案和SKEB方案的集合预报离散度,减小了预报误差,且提高了预报的准确性;混合模式扰动方案减少了SPPT方案和SKEB方案对降水的空报和漏报;混合模式扰动方案的扰动空间分布在预报初期与SPPT方案类似,随着预报时间的推移,其扰动空间形态分布转换为与SKEB方案类似;混合模式扰动方案的扰动动能在所有尺度上都要明显大于其他两种方案,表明两种随机物理扰动方案的结合可以有效弥补两者在不同尺度上的能量缺失。     

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。

     

“7.21”暴雨过程动力因子分析和预报研究

针对2012年7月21~22日发生在我国华北地区的暴雨过程,利用美国全球预报系统资料对湿热力平流参数、对流涡度矢量的垂直分量、热力波作用密度、热力位涡波作用密度、热力位势散度波作用密度和湿斜压涡度等动力因子进行计算和诊断分析,结果表明,该暴雨过程是由高、低空急流、高空槽、副热带高压、冷锋和辐合切变线等多个天气系统共同作用造成的。降水区具有垂直上升运动强烈,垂直热量输送明显,湿等熵面向下伸展和水平风垂直切变显著等动、热力学特征。湿热力平流参数等动力因子综合反映了上述动、热力垂直结构特征,因而与6小时观测降水的发展移动有一定相关性。全球预报系统48小时预报的动力因子高值区在走向和落区上与6小时观测降水区比较接近,代表动力因子对降水落区有一定的指示意义。利用全球预报系统的预报场资料对动力因子暴雨预报方程进行计算,结果表明,在降水中心位置预报方面,动力因子降水预报比全球预报系统本身的降水预报更接近观测实况。ETS(Equitable Threat Score)评分计算表明,对于降水的早期预报,动力因子降水预报评分略高于全球预报系统本身的降水预报评分,说明动力因子暴雨预报方程有一定的降水预报能力,可以应用到实际天气业务预报中。     

“7.21” 暴雨过程动力因子分析和预报研究

针对2012年7月21～22日发生在我国华北地区的暴雨过程,利用美国全球预报系统资料对湿热力平流参数、对流涡度矢量的垂直分量、热力波作用密度、热力位涡波作用密度、热力位势散度波作用密度和湿斜压涡度等动力因子进行计算和诊断分析,结果表明,该暴雨过程是由高、低空急流、高空槽、副热带高压、冷锋和辐合切变线等多个天气系统共同作用造成的。降水区具有垂直上升运动强烈,垂直热量输送明显,湿等熵面向下伸展和水平风垂直切变显著等动、热力学特征。湿热力平流参数等动力因子综合反映了上述动、热力垂直结构特征,因而与6小时观测降水的发展移动有一定相关性。全球预报系统48小时预报的动力因子高值区在走向和落区上与6小时观测降水区比较接近,代表动力因子对降水落区有一定的指示意义。利用全球预报系统的预报场资料对动力因子暴雨预报方程进行计算,结果表明,在降水中心位置预报方面,动力因子降水预报比全球预报系统本身的降水预报更接近观测实况。ETS（Equitable Threat Score）评分计算表明,对于降水的早期预报,动力因子降水预报评分略高于全球预报系统本身的降水预报评分,说明动力因子暴雨预报方程有一定的降水预报能力,可以应用到实际天气业务预报中。     

云微物理方案参数扰动对华北“7.20”暴雨的集合预报试验

基于WRF v4.0模式,选择Lin方案降水粒子(雨、雪和霰)谱截断参数和霰密度,在对流尺度下对“7.20”华北特大暴雨进行参数扰动集合预报试验。按照参数序列依次设置单/双/多截断参数组合、四参数组合和霰参数组合,对比分析其对降水和大气变量的预报技巧,及扰动影响的敏感性。结果表明,四参数组合明显降低了大暴雨空报概率,有效提升了500～925 hPa经向风和近地面温度场的离散度技巧;随组合中参数的增多,扰动对预报的整体影响依次增强,多截断参数组合对中低层水汽场和近地面温度的预报技巧均有所改善;其他组合存在离散度/降水预报负技巧等问题,四参数和多截断参数组合是更好的对流尺度云微物理方案参数扰动选择。     

两种短期降水集合预报方案的对比试验

将MM5V3作为试验模式,利用初值扰动和物理参数化方案,分别对东南沿海地区2004年7—9月的短期降水进行了模拟,并运用均方根误差法对模拟试验效果进行了评估检验,以比较两种方案的集合预报效果。结果表明,对于汛期短期降水预报而言,两种方案的预报效果都有一定的改进。相对于初值误差而言,积云对流过程在汛期降水过程中起着更为重要的作用,因而物理参数化方案扰动的集合预报效果,总体优于基于初值扰动的集合预报效果。研究还发现,模式物理参数化方案扰动的集合预报效果在9月出现了明显的下滑,这主要由于7—8月对流活动旺盛,而9月对流活动随热力因素减弱而减弱的原因所致。     

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。