高分辨率WRF三维变分同化在北京地区降水预报中的应用

为迎接2008年北京奥运会,改进北京地区的天气预报,建立了一个基于三重嵌套区域(27/9/3 km)的WRF三维变分同化(WRFVar)和WRF模式的高分辨率快速更新循环同化预报(Rapid-Up-date Cycle)系统,并针对2006年8月1日发生在北京地区的强对流天气进行了一系列数值试验,结果表明:高分辨率的快速更新循环系统很好地预报出了此次强降水过程;在WRF三维变分同化里调节背景场误差和观测误差,提高了降水预报的效果;插值得出的3 km背景场误差可以作为一个合理的近似在3 km分辨率的WRFVar中使用,用户可以不必积累高分辨率的预报场去计算背景场误差,从而节省大量计算资源。3 h频次的RUC已经能满足预报要求,更高频次(1 h)的RUC并没有导致预报的进一步提高。     

新一代天气雷达与强对流天气预警

简要介绍了对流风暴的分类、对流风暴的强弱和强对流天气的多普勒天气雷达识别和预警技术，以及新一代天气雷达对强对流风暴预警水平的改进。     

北京市奥运期间气象灾害风险承受与控制能力分析

针对北京市奥运会期间的7种主要气象灾害(雷电、冰雹、大风、高温、暴雨、大雾和霾灾害),建立了气象灾害风险承受能力与风险控制能力评价的指标体系.经过专家评分,获取7种气象灾害的评价指标所对应的分值.利用层次分析法,计算评价指标的权重系数.最后得到7种气象灾害评价指标的加权平均值作为其风险承受能力与风险控制能力系数.利用灾害模数、经济易损模数、生命易损模数3个指标进行北京市奥运期间18个区县空间易损度区划分析.结果表明:北京市奥运会期间,高温灾害和暴雨灾害的风险承受能力与风险控制能力最弱;雷电灾害和大雾灾害的承受与控制能力中等;冰雹灾害和霾灾害较强;大风灾害最强.易损度空间差异分析表明,城区(东城区、西城区、崇文区和宣武区)、朝阳区和海淀区为高易损性区域;丰台区、石景山区、房山区、昌平区、顺义区和大兴区为中易损性区域;门头沟区、通州区、平谷区、怀柔区、密云县和延庆县为低易损性区域.     

基于雷达资料四维变分同化及云模式的中尺度对流系统数值临近预报试验

基于雷达资料快速刷新四维变分同化(RR4DVar)初始化的三维数值云模式,利用京津冀6部新一代多普勒天气雷达和区域自动气象站观测资料,针对2013年7月4日出现在京津冀平原地区的中尺度对流系统(MCS),开展了数值临近预报试验。研究结果表明,充分考虑雷达观测信息的对流尺度数值临近预报具有很大的优势,但也存在不足:(1)模式能够较好地把握中尺度对流系统的组织发展和移动演变特征,对风暴回波带的走向和尺度特征有较好的预报,但对强回波的强度和位置预报存在一定偏差;(2)模式预报可以反映风暴系统的中小尺度扰动特征,对风暴冷池和出流边界(阵风锋)的发展变化均有较为合理的预报;(3)模式对强降水中心和雨带位置的预报有很大优势,能较好地预报弱降水雨带的分布形势和雨量,但对强降水落区的预报偏大;(4)模式对风暴造成的对流性强降水的预报准确率较高,对0.5—10 mm阈值的降水范围预报偏差比较合理,对10 mm以上降水范围的预报偏大,但是对弱降水风暴的弱回波较强回波的预报性能要好;(5)由于三维数值云模式对京津冀复杂地形的处理不够完善,对山前风场预报偏差较大,造成对山前风暴的发展演变和山前降水的预报偏差较大。     

复杂地形下雷暴增强过程的个例研究

本文基于多普勒雷达变分同化分析系统（VDRAS）反演的对流层低层热力和动力场,并结合多种稠密观测资料,对北京地区2009年7月22日一次弱天气尺度强迫下雷暴在山区和平原增强的机理进行了较深入的分析。研究结果表明：雷暴过程受大尺度天气系统影响不明显,对流前期地面弱冷锋,是此次雷暴新生的触发机制,高层冷平流、低层偏南暖湿气流的稳定维持和对流不稳定能量的聚集是本次雷暴增强的必要条件。雷暴从河北北部移进北京西北山区后,在下山和到达平原地区时,经历了两次明显的发展增强阶段。雷暴第一阶段下山增强,地形强迫起着主要作用,具体表现在三个方面：（1）地形斜坡使得雷暴冷池出流下山加速与稳定维持的偏南气流形成了强的辐合区;（2）地形抬升使得偏南暖湿入流强烈地上升,从而加剧了对流的发展;（3）地形抬高了冷池出流高度,使得出流与近地面偏南气流构成随高度顺转的低层垂直风切变,低层暖空气之上有冷平流叠加,使得雷暴前方的动力和热力不稳定增强。雷暴第二阶段在平原地区再次增强的主要原因是：组织完好的雷暴到达平原地区后,其冷池与低层暖舌在城区（朝阳地区）的对峙,产生了强的扰动温度梯度;强的冷池出流与势力相当的偏南暖湿气流相互作用产生了强的辐合上升气流,并与下沉气流在较长时间内共存;冷池出流形成的负涡度与低层切变产生的正涡度达到近似平衡状态。运用RKW理论,三者导致雷暴前方低层的辐合抬升最强,最有利于雷暴的维持发展。     

基于雷达资料四维变分同化技术对北京地区一次下山突发性增强风暴热动力机制的模拟分析

利用三维数值云模式和雷达资料四维变分(4DVar)同化技术,通过对4部新一代多普勒天气雷达探测资料进行快速更新同化和云尺度模拟,初步分析了2009年8月1日发生在北京地区的一次短生命史、突发性增强风暴的低层动力和热力影响机制。此次风暴过程处于弱天气尺度背景和弱层结背景下,冷池和低层环境风场相互作用是造成山上对流风暴增强传播下山的关键机制,而风暴的短生命史和平原地区上空弱风垂直切变环境有关:在对流风暴产生的初期,由于平原地区局地热力、动力场分布的差异,在平原地区西部近地面形成冷池结构,而冷池的“障碍物”作用进而阻碍环境风场的传播。在此机制下,导致在冷池东南边缘附近形成辐合中心、较强的低层水平风垂直切变和全螺旋度大值中心,有助于风暴传播下山。在风暴临近山边阶段,平原地区原有冷池的“绕流”等机制仍然有助于形成有利于主体风暴传播下山增强的近地面辐合中心、强低层水平风垂直切变和全螺旋度大值中心等环境。此外,随着山上风暴降水产生若干冷池,由于风暴形成的阵风锋抬升作用以及新生冷池与老冷池的逐渐发展并相互靠近,使冷池之间暖空气不断抬升,在冷池之间低层形成较强的辐合中心、全螺旋度大值中心。并且,由于冷池边缘的热力场分布不均匀,同样在冷池边缘形成较大扰动气压和扰动温度,增大了垂直加速度,在冷池之间中高层形成上升气流区,这些机制使北部风暴重新增强和新生风暴产生的同时,最终也导致这些风暴互相靠近,合并组织成带状回波。风暴在平原传播阶段,带状回波产生的冷池进一步增强,并明显扩展。低层风场指示冷池出流(阵风锋)更加强烈且存在明显的“前冲”特征,显现出部分飑线系统特征。但是,由于此时平原地区处于弱风垂直切变环境,此时冷池强于低层风垂直切变,即冷池产生的负涡度大于低层风垂直切变产生的正涡度,因此,冷池前沿的上升气流向后倾斜并导致阵风锋逐渐离开主体风暴,不利于沿着出流边界形成新的对流单体,从而不利于维持对流风暴系统的发展传播。随后,阵风锋和前方东南气流交汇,形成新的孤立单体。并且,基于模拟结果计算了与对流系统发展密切相关的全螺旋度、风垂直切变。结果显示,风垂直切变(尤其是0—3 km)和全螺旋度与风暴发生和传播位置及强度相关性较高,反映出模拟量对带状回波风暴过程具有较好的指示意义。     

边界层风廓线雷达资料在北京夏季强降水天气分析中的应用

利用北京城区及周围3个站的Airda 3000边界层风廓线雷达提供的风廓线资料,详细分析了北京2005年8月3日的一次强降水天气过程.分析表明,降水前十几小时出现双层低空急流,急流层内结构复杂,呈现多中心结构.风廓线观测揭示,南高空槽和弱冷空气共同诱发产生的切变线低涡是产生此次暴雨天气的主要中尺度系统,暴雨系统有很复杂的垂直结构.强降水开始前数小时(夜间)城区地面风场辐合,在临近降水和降水开始时辐合(或切变)层向上发展,这一过程有利于降水的发展.     

北京城区近地面比湿和风场时空分布特征

利用2008—2012年北京城区平均5 km的高密度自动气象站逐时观测数据,分析了北京城区近地面比湿、风向和风速的时空精细分布特征,初步探究了城市下垫面对局地气象要素的影响机制。研究表明:夏季白天北京城区为干岛,冬季城区表现为弱湿岛特征。受城市效应的影响,北京城区与郊区比湿日变化有明显差异。近地面10 m风受到地形、城市和季节性盛行风的共同影响。当气流经过城区时有明显的绕流现象。夏季05:00—10:00 (北京时,下同),受山风、弱的夏季偏南风和城市热岛共同作用,气流向城市中心辐合。冬季15:00—19:00,受季节盛行风偏北气流和谷风偏南气流的共同作用,在城区形成一条西北—东南走向的辐合线。对风速研究发现:城市粗糙下垫面使北京城区风速减小,二环路和三环路之间存在一条“n”状的风速小值带。由此可见,除已开展较多研究的城市热岛效应外,北京城市效应对近地面湿度和风场亦有显著影响。     

人工智能技术能否提高地面气温预报的精度——记AI Challenger 2018全球天气预报挑战赛

2018年8月,北京城市气象研究院与创新工场等公司联合举办了“天气预报”竞赛（WFC）——这是一项面向全球的人工智能（AI）挑战赛,旨在通过发挥AI技术的优势提高天气预报水平。全球有超过1000支队伍参加本次WFC竞赛,约250支队伍完成了实时天气预报赛程。最终,决赛排名前5的队伍获得了奖励。竞赛结果表明:多AI模型集合方法显著提高了2 m气温、2 m相对湿度和10 m风速的预报水平。与北京城市气象研究院在业务中应用的相似集合预报方法相比,基于时间序列分析、梯度提升树、深度概率预测等AI模型构建的集合预报方法,显著提升了2 m气温预报的准确率,前2名队伍在决赛期间的预报准确率分别提升24.2%和17.0%。同时,合理的数据处理技术和AI模型集合框架对预报效果的提升具有重要的作用。      

北京地区沙尘天气监测预报预警业务系统

在北京地区沙尘天气发生、发展的天气学分析研究和沙尘数值模式预报研究以及卫星遥感监测沙尘等方法的应用基础上 ,对相关的研究成果进行应用开发、集成 ,形成一套完整的业务系统。该系统由沙尘天气历史数据库、沙尘天气动态监测、沙尘天气概念模型、沙尘数值预报和沙尘天气预警 5个子模块组成。在近两年的北京市沙尘天气预报服务中 ,本系统得到充分的应用 ,提高了沙尘天气预报服务的效率 ,在实际业务中发挥了重要作用 ,可应用于气象业务部门及相关部门。