强对流实况分析关键技术与产品研制进展和展望

加强短时强降水、雷暴大风、冰雹和龙卷等强对流天气的科学认识对防灾减灾等精细化气象预报服务具有重要意义。如何基于过去和现在的观测去分析当前的强对流天气发生、发展情况是一个重要和具有挑战性的问题。调研了美国、欧洲、亚洲、加拿大和澳大利亚等强对流实况分析业务系统的现状,并从多角度对比了美国的预警决策支持系统—综合信息（WDSS-II）、奥地利的综合分析集成临近预报（INCA）和中国的强对流天气短时临近预报（SWAN）业务系统的现状。此外,针对强对流实况分析产品与预报实践的结合,调研了对强对流实况分析产品应用具有启发性的美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的试验平台和春季预报试验。同时,梳理了国内外强对流实况分析研究技术动向,对比了快速更新同化数值模式、概念模型预报技术以及识别追踪和外推预报技术等强对流预报预警技术的优缺点,并回顾了近年来国内外各大主流机构的强对流实况分析人工智能解决方案,为我国今后的强对流实况分析体系建设提供借鉴和思考,为后续开展具有自身特色的强对流多源融合实况分析研究奠定基础。     

新一代天气雷达布网设计的有效覆盖和地形遮挡分析

一般情况下,地形影响造成的雷达波束遮挡是长期保持不变的。研究雷达地形遮挡情况有助于提升雷达探测资料的有效性和可靠性。利用先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型地形数据,对我国已建成的208个新一代天气雷达站点进行地形遮挡分析,计算业务体扫模式(Volume Coverage Pattern modes, VCP)21的九个仰角下200 km范围内雷达反射率的波束阻挡系数,绘制观测仰角分别为0.5°、1. 45°、2. 4°和3. 35°时雷达有效观测区域的覆盖图,计算相应的有效覆盖面积。结果表明全国新一代天气雷达站200 km范围内0. 5°、1. 45°、2. 4°和3. 35°仰角平均遮挡比例分别为30. 7%、8. 5%、2. 5%和1.0%,平均有效覆盖面积分别为83210.5、109354.2、118170.9、121631.5 km~2,只有少数几个雷达站受邻近山脉地形遮挡影响严重,雷达站总体有效覆盖情况较好。     

中国北方冬季降水的多源资料产品评估和融合优化

为了考察不同来源降水产品在中国北方冬季（特别是固态降水）的精度和可用性,优化融合降水产品质量,利用2019年12月—2020年2月美国CMORPH和IMERGE卫星反演降水、日本GSMaP、中国气象局雷达定量估测降水（MOC-QPE）、CMA-MESO模式预报以及地面观测插值等不同来源分析的降水产品,以地面站观测逐小时降水量数据为基准,从KGE评分、相关系数、平均误差和均方根误差等精度统计指标以及命中率（FOD）、虚警率（FAR）和TS评分等降水事件发生角度开展评估,结果表明:中国区域单源降水产品中地面插值分析产品对冬季降水描述精度最高也最稳定,但存在明显的系统偏低;其次是MOC-QPE和IMERG卫星产品,对中国北方偏南部地区的降水有一定的描述能力,但对北方高纬度地区固态降水的反映能力较差;卫星产品中IMERG精度最高,CMORPH则基本没有反演能力;CMA-MSEO模式产品虽然误差较大但与地面站观测的降水特别是固态降水存在较高相关,明显优于雷达和IMERG、GSMaP等卫星产品。采用BMA技术融合雷达、模式、卫星降水形成优化背景场,评估逐步引入不同的数据源对融合降水在冬季的精度影响,引入IMERG卫星和CMA-MESO模式产品均能提升高分辨率融合产品的质量,其中模式产品的改进效果最显著。      

两种陆面模式对中国区域土壤温度模拟的对比分析

为研究不同陆面模式对中国区域土壤温度的模拟效果,基于中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）大气驱动数据分别驱动Noah和Noah-MP陆面模式进行中国区域土壤温度的模拟（简称:CLDAS_Noah和CLDAS_Noah-MP试验）,使用2010—2018年中国气象局2380个土壤温度观测站点10和40 cm观测数据以及美国全球陆面数据同化系统（The Global Land Data Assimilation System,GLDAS）驱动的Noah模式（GLDAS_Noah试验）模拟的土壤温度结果,从空间分布、季节、分区等角度进行了评估,实现了不同驱动数据相同陆面模式和相同驱动数据不同陆面模式的对比分析。结果表明: GLDAS_Noah、CLDAS_Noah和CLDAS_Noah-MP试验均能合理模拟出中国区域土壤温度空间分布,但在量级上有一定差异,主要表现在中国东北、新疆、青藏高原等积雪区。对于相同陆面模式不同驱动数据,均方根误差显示CLDAS_Noah试验在季节与分区上均优于GLDAS_Noah试验,间接表明CLDAS大气驱动数据优于GLDAS大气驱动数据,且大气驱动数据是提高土壤温度模拟精度的重要因素之一;对于相同驱动数据不同陆面模式,总体上CLDAS_Noah-MP试验棋拟效果优于CLDAS_Noah试验,其中CLDAS_Noah试验模拟的10和40 cm深度土壤温度在冬季积雪区误差明显大于CLDAS_Noah-MP试验,可能与Noah-MP模式改进了积雪方案有关,但10和40 cm深度下CLDAS_Noah-MP试验在东北、华北、青藏高原地区对春季土壤温度模拟误差明显大于CLDAS_Noah试验,可能与Noah-MP模式融雪方案有关。总之,本研究对于后续开展土壤温度多模式集成、土壤温度站点资料同化,最终研制中国区域高质量土壤温度数据集具有一定的参考意义。      

中国区域高分辨率多源降水观测产品的融合方法试验

高质量、高分辨率降水产品研制对于数值天气模式检验、水文陆面模拟、山洪地质灾害监测有着重要意义。利用中国近4万自动气象站逐时降水资料、中国雷达定量降水估计和CMORPH卫星反演降水产品,开展0.05°×0.05°和0.01°×0.01°两种高分辨率下的三源降水融合方法研究试验,探讨如何有效引入雷达高分辨率信息来提高降水产品质量。一方面,在0.05°分辨率上,先以自动气象站观测降水数据为基准,采用概率密度函数（PDF）匹配法订正雷达和卫星估测降水产品的系统偏差,将雷达降水产品的偏差从-0.05 mm/h降至-0.008 mm/h;再采用贝叶斯模型平均（BMA）方法融合雷达和卫星降水产品,形成0.05°分辨率的中国区域覆盖完整且最优的联合降水背景场。此外,在0.01°分辨率上,以0.05°分辨率的卫星-雷达贝叶斯模型平均联合降水产品为背景,采用1 km雷达估测降水的空间结构信息进行降尺度,亦能有效提高0.01°分辨率背景场的质量。然后,分别以不同分辨率的卫星-雷达联合降水产品为背景,采用统计方法量化误差估计,再采用最优插值方法融入地面观测。通过2419个中国国家级气象台站的独立样本检验,评估了多种类型的降水资料及融合试验产品在中国地区的质量。结果表明,两种分辨率的三源融合试验产品的精度均优于任何单一来源的降水产品,特别是在站点稀疏地区,降水精度均较融合前有显著提高,达到了较好的融合效果,其中在0.05°分辨率上采用“概率密度函数+贝叶斯模型平均+最优插值”方法的三源融合降水产品整体质量最好,而0.01°分辨率上基于“概率密度函数+贝叶斯模型平均+降尺度+最优插值”方法的三源融合降水产品在强降水监测上更有优势。      

基于北斗卫星预警信息发布的通信参数设计

基于北斗卫星的预警信息发布是利用北斗卫星导航系统的短报文功能进行预警信息的发布,可有效提高预警信息发布的覆盖范围和时效性。该文提出了这种发布方式下一种新的通信参数设计方法,预警信息的传输次数和指挥机的通播ID数是基于北斗卫星的预警信息发布方式中需要确定的两个重要通信参数。定量分析表明:随着传输成功率阈值或预警信息分包数减小,预警信息的最优传输次数呈阶梯状减少;随着发布时效增加,指挥机的最优通播ID数近似线性减少;随着传输成功率阈值或预警信息分包数减小,指挥机的最优通播ID数呈阶梯状减少。该文提出的通信参数设计方法可在相关基于北斗卫星的预警信息发布系统设计时作为指标推算的参考依据。     

地闪资料在LAPS云分析中的应用研究

为进一步研究闪电活动特征,利用ADTD闪电定位资料、静止气象卫星葵花八号等气象资料,对2016年7月20日一次强对流天气过程中的闪电活动进行分析,探讨闪电活动与LAPS云分析场的关系,探索地闪资料在LAPS云分析中的应用。结果表明,地闪活动集中区域对应着强降水区,降水峰值与闪电活动峰值为重合的现象;大部分闪电发生处于对流云系影响范围之内且对应了中高层次的云顶性质;在LAPS云分析场中地闪活动频繁的区域,云柱更为厚实且出现了更为强烈的上升运动,水汽也更为充沛,闪电活动与积雨云的对应关系不仅可以反向验证卫星反演的云分类产品,也可以对LAPS三维云场进行订正和调整,并作为多源数据融合云分析的补充资料。     

我国三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)研制与开发

云是地球系统的重要组成部分,能够通过影响大气辐射传输,进而影响地气系统的辐射平衡.目前对于三维云场观测得到的信息均具有一定的局限性,需要通过融合分析,综合多源观测资料的优势,得到更为准确的三维云场信息.三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)基于逐步订正方法,融合数值预报产品、静止气象卫星、雷达等多源数据,...     

多源气象数据融合格点实况产品研制进展

阐述了中外主要的多源气象数据融合产品研究进展与趋势,重点介绍了中国气象局国家气象信息中心研制的陆面气象要素（包括气温、降水、湿度、风、气压、辐射等）、土壤温度与土壤湿度、洋面温度与洋面风、三维云等多源融合格点产品研发现状,以及中国气象局国家气象信息中心多源数据融合中试平台及统一质量检验评估系统的进展,并对未来多源气象数据融合产品研制进行了展望。      

Hadoop在气象数据密集型处理领域中的应用

气象资料的统计分析计算属于数据密集型计算,目前的处理方式多为单机处理,对大量数据的处理比较慢,难以应对日益增长的数据,对气象资料的研究形成一定的制约。针对数据密集型气象数据的处理,尝试应用Hadoop的MapReduce思想提高计算效率;对Hadoop在处理大量小文件组成的气象数据时的低效率,提出对原始文件进行预处理,将多个小文件整合成能直接用于计算的大文件。试验证明,该方法解决了Hadoop处理大量小文件时的低效率问题,通过与Oracle入库检索的比较,应用Hadoop处理数据密集型气象资料具有实际意义。