鄱阳湖典型洪泛区地下水数值模拟研究

受地表河湖系统水情变化干扰,高度动态和异质性的洪泛区地下水文对河湖水资源、水污染以及生态环境功能等方面具有重要影响和贡献。鄱阳湖洪泛区湿地在长江中下游具有重要区位优势和研究特色,但变化环境下其水动力特征和水量交换情况等仍存在许多不确定性。本文以鄱阳湖典型洪泛区为研究区,采用地下水流二维数值模型,开展了洪泛区地表地下水转化作用与水量变化的模拟研究。结果表明,鄱阳湖季节性水位变化很大程度上决定了主湖区与周边地下水之间的动态补排模式,即洪泛区地下水补给湖泊主要发生在枯水和退水时期,而湖泊补给地下水主要发生在涨水和高洪水位时期。一般情况下,整个洪泛区地下水位与湖水位的年内变化态势基本一致,主湖区附近的地下水位年内变幅较大,而大部分洪泛区的地下水位变幅相对较小。北部地下水流速明显大于南部,主湖区附近地下水流速明显大于洪泛区,地下水流速基本小于1～2 m/d。水均衡分析发现,洪泛区地下水系统以接受降雨输入（52%）和主湖区补给（39%）为主,以地下水蒸发输出（72%）和向湖排泄（24%）为主,但补给主要发生在春、夏季,而排泄则发生在秋、冬季。地形地貌对洪泛区地下水位分布以及流速场演化具有主控作用,...     

区域自动站雨量资料质量控制方法及应用

针对翻斗式雨量计测量地面降雨量时出现误差的原因,介绍了石家庄市区域自动站雨量资料质量控制系统流程、有关质量控制技术及最终数据的输出。提出均值与范围值检查方法,并将时间一致性与内部一致性检查纳入空间一致性检查过程中。该系统人机交互界面友好,自动化程度高,能较好地检出自动站中雨量资料的异常值,保证了区域自动站雨量资料在决策及公共气象服务中的准确、及时和可视性。     

全球和区域分析的混合方案对区域预报的影响试验

区域分析采用局地高密观测资料,往往分析的中小尺度信息较丰富;全球分析同化全球覆盖的卫星观测资料,而且不受侧边界条件影响,对天气系统大尺度部分描述得更好。基于以上原因,为了提高区域模式的分析预报水平,本文尝试在区域模式中引入全球分析中的大尺度部分,通过DCT方法对全球T639模式分析和区域GRAPES模式分析进行谱分解,获得综合全球大尺度和区域中小尺度信息的混合分析。动能谱分析结果表明,GRAPES分析场的动能谱能量在中小尺度部分比T639全球分析略大,经过混合分析后,动能谱能量更接近理想曲线。一个月的分析预报试验结果表明,混合分析的高度、温度和风场的分析质量有明显提高,风场6 h内的预报也比区域分析有改进;而且全国平均ETS降水评分在各个降水量级上都有明显改进。     

暴雨集合预报-观测概率匹配订正法在四川盆地的应用研究

利用2008—2011年6—8月中国气象局T213全球集合预报24—240 h降水预报资料和四川盆地观测降水资料,提出四川盆地暴雨集合预报-观测概率匹配订正法。该方法将集合预报降水累积概率分布与观测降水累积概率分布进行概率匹配,对降水量为50 mm的集合预报平均值进行订正,获得暴雨预报订正值(A Calibrated Heavy Rainfall forecast value),累积降水概率分布拟合函数采用Gamma函数。选取2013年6月28日—7月10日进行独立样本暴雨预报试验,分析四川盆地暴雨预报订正值分布特征和订正前后降水检验评分变化,讨论该方法存在的若干局限性。结果显示:T213集合预报对四川盆地降水预报存在预报量较观测量级小、模式预报时效越长降水预报越弱等系统性偏差,暴雨集合预报-观测概率匹配订正值普遍小于50 mm,且随预报时效延长而逐渐减小,有效地订正了T213暴雨集合预报系统性误差;暴雨集合预报-观测概率匹配订正法对"有或无暴雨"二分类暴雨预报改善较明显,ETs评分获得提高,且漏报率和空报率有所降低。     

Landsat-5 TM影像增益偏置值对地面反射率计算影响分析

增益和偏置是对TM影像计算反射率的两个基本参数,如果这两个参数存在偏差,辐射定标、辐射校正及大气校正的结果都会出现错误。由于Landsat-5卫星的老化,辐射精度有一定程度的下降,USGS多次公布了不同的辐射校正参数。根据USGS公布的结果以及影像头文件中的增益和偏置值,对1998年获取的Landsat-5 TM影像进行了实验;求解了地面反射率并对2种地物(茂密植被和清洁水体)的地面反射率与标准值进行了对比分析。实验结果表明,利用影像头文件中的增益和偏置值对影像进行处理能获得最好的结果;如果影像不包含头文件,则建议使用USGS公布的相同时期的参数。     

GRAPES区域集合预报系统应用研究

为发展GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Regional Ensemble Prediction System,GRAPES-REPS),采用集合变换卡尔曼滤波(ETKF)初值扰动方法以及多物理过程组合的模式扰动方法,基于业务区域模式GRAPES_MesoV3.3.2.4构建了区域集合预报系统,进行了连续40 d的批量试验,重点分析了ETKF初值扰动的结构及其演变特征,并通过概率预报检验方法对GRAPES-REPS进行了集合预报系统性能检验和降水预报检验,分析了该系统对强降水个例的预报效果。试验结果表明,GRAPES-REPS能产生较合理的集合预报初值扰动,扰动结构随流型依赖并对观测有较好的响应,且扰动成员相互正交。扰动总能量分析表明集合扰动能够随预报时效保持合理增长状态。集合预报检验表明集合预报结果优于控制预报,集合成员间在72 h预报时效内能保持合理的集合离散度。将该区域集合预报系统与业务上基于WRF模式的区域集合预报系统WRF-REPS进行了降水预报对比,表明GRAPES-REPS的降水预报能力表现要优于业务WRF-REPS。强降水个例分析表明集合预报能较好预报出强降水中心,预报效果明显优于控制预报。     

基于集合预报的持续性强降水可预报性评估方法研究

利用集合预报成员初值误差在大气相空间中增长方向不同的特点,结合模式检验方法,构建持续性强降水可预报性评估指数(Index of Composite Predictability,ICP),为持续性强降水可预报性及数值预报误差增长机理研究提供科学方法。ICP综合评估指数包括三个数学模型:集合预报成员单一评估指数定义、集合预报成员综合评估指数定义和集合预报成员预报能力定义。利用中国国家气象中心T213全球集合预报资料,选取江淮流域2010年6月17—25日和2011年6月4—12日2次持续性强降水过程,进行ICP综合评估指数应用试验,其中,单一评估指数选取中雨公平成功指数ETS、500 hPa高度场均方根误差分别代表模式降水预报能力和环流形势预报能力。结果显示:可预报性评估指数ICP可有效挑选出预报最好和最差的集合预报成员,两者对持续性强降水过程的大尺度环流系统、中尺度影响系统、降水过程预报差异显著,预报最好成员对影响持续性强降水的大尺度环流形势(阻塞高压、西太平洋副热带高压和东亚大槽)的位置和强度及演变过程、低层中尺度影响系统(如切变线和西南低涡)发生发展过程预报,以及降水发生时间和落区预报与实况更接近,预报更成功,持续性强降水可预报性综合评估指数ICP合理可靠。     

集合预报多尺度奇异向量初值扰动方法研究

目前国际上采用的奇异向量集合预报初值扰动法对于初值不确定性的描述存在一定的不足,为了更有效地反映初始误差的时空多尺度特性,基于GRAPES全球奇异向量计算技术,计算了不同空间分辨率及不同最优时间间隔的多个尺度的奇异向量,并采用基于高斯分布的线性组合法来构造多尺度奇异向量的扰动初值,以代表在相空间中增长最快的多尺度初值误差模态。通过2019年1月19日的初值扰动集合预报试验,对比分析了单一尺度奇异向量初值扰动法与多尺度初值扰动法的扰动特征及集合预报效果。结果表明,多尺度奇异向量初值扰动法为区域集合预报提供的初始扰动场是合理的,扰动的大小随时间增长,且在空间分布上较好地反映了当前大气的斜压不稳定特征。此外,多尺度奇异向量扰动可以描述一定的大尺度以及中小尺度运动误差特征,较单一尺度奇异向量扰动能反映出更多初始场的不确定性信息。检验分析表明,GRAPES多尺度奇异向量集合预报在集合一致性、连续等级概率评分、离群值等方面有一定的优势,相比于单一尺度奇异向量法有较好的预报技巧。因此,基于GRAPES的多尺度奇异向量初值扰动法对于集合预报的预报效果有一定的提高,能为构建一套完善的GRAPES区域奇异向量集合预报系统提供一定的科学依据和应用基础。      

非绝热物理过程对北京暴雨数值预报不确定性影响

选取了2001年8月发生于北京市的具有不同大尺度环流强迫特征的两次强降水过程,利用MM5模式和国家气象中心的T213预报资料,分析了模式非绝热物理过程对北京市暴雨数值预报的影响特征和不确定性,探讨了解决暴雨预报不确定性的集合预报方法,进行了多物理模式集合预报试验。试验结果表明:模式非绝热物理参数化方案对精细化预报结果有明显影响,包括局地降水强度、空间分布型态、时间演变特征等;在高分辨率模式中,采用积云对流参数化方案后,会出现更多的小量级降水预报,且不论是大尺度强迫较强的暴雨,还是大尺度强迫较弱的暴雨,对流参数化方案都是造成降水预报不确定性的重要因素。多物理集合预报的初步试验结果表明,高分辨率集合预报可提供有价值的预报信息,是解决灾害性天气预报不确定性的一种有效的技术方法,但就目前的模式水平而言,可重点发展降水集合预报,特别是强降水集合预报系统,以反映模式在降水预报中存在的不确定性。