AREM对2008年西南地区低温雨雪天气预报能力的检验

采用客观检验方法,就AREM模式对2008年初发生在我国南方的低温雨雪冰冻过程的预报进行了检验.检验结果表明:AREM模式对地面气温预报比较成功,对降温过程显著的成都、重庆、贵阳三站的降温起止时间,降温过程中温度的时间演变特征预报均与实况吻合较好,且预报温度值误差亦较小;对降温不明显的昆明和拉萨站,模式较好地预报出了温度的波动,只是预报温度值误差较大,尤以拉萨为最.此外,AREM模式对此次过程的最大降温区也有较好的预报.从过程平均的Ts评分看,AREM的降水预报能力相对弱于T213和日本模式.     

南支气流对高原低涡移出青藏高原影响的诊断分析

利用NCEP再分析资料对2001年以来移出青藏高原后活动时间长（〉48小时）的3次高原低涡在南支气流影响下移出高原的个例,进行了325°K等熵面分析、500hPa水汽输送、涡度平流的诊断分析,得出了南支气流影响高原低涡移出高原的共同特征与差异,给出了南支气流对高原低涡移出高原影响的综合作用的概念模型。丰富了高原低涡东移的认识,为高原低涡洪涝暴雨的预报提供了科学依据。     

边界层参数化方案对不同性质降水模拟的影响

利用MM5模式的4种边界层方案(ETA方案、MRF方案、Blackadar方案、Gayno-Seman方案),对2008年9月22～27日发生在四川盆地先是对流性,后来是稳定性的暴雨过程进行了该4种不同边界层方案的数值模拟比较试验。整体而言,ETA方案对雨带的预报能力较差,但对对流性降水有一定的预报能力;MRF方案对雨带(特别是稳定性降水)的预报能力相对最强;Blackadar方案对后24h强降水最具能力,且对对流性和稳定性降水的预报能力没有太大差别;Gayno-Seman方案对后24 h强降水预报能力较差。边界层对物理量场的影响随时间增大。在预报积分的前10 h以内,各方案的涡度、相对湿度、垂直速度等物理量预报几乎无异;积分10～24 h,它们的量值间出现差异;24 h后,不同方案的预报不仅量值上有差异,甚至变化趋势都不尽相同。高度场受边界层的影响最小,受边界层方案影响最大的是U场,V场受边界层的影响呈高度和时间的分段函数,湿度场受到的影响有明显的时间滞后性特征。对于温度场而言,600 hPa似乎是温度场受边界层影响的一个拐点,边界层影响在通过600 hPa后改变了影响规律。     

气候变化及其影响：原著“联合国计划署（UNEP）《全球环境监测系统》报告

气候变化是人类当今面临的最严峻的挑战之一。令人啼笑皆非的是,它也是我们最伟大的成就之一－－人类历史上从未有过的大规模物质财富生产－－的直接后果。我们现在知道,人类的工农业活动产生二氧化碳和其它“温室气体”,这些气体改变了大气吸收太阳能的方式,因此就有可能破坏气候的微妙平衡,由此导出的是灾难性结果：在１００年这内,地球平均温度增加了３℃,海平面上升使岛屿和海岸淹没,暴雨及干旱加剧,粮食减产,社会不稳     

2010年AREM、GRAPES模式预报性能对比检验分析

AREM和GRAPES都是四川省气象局的准业务模式,本文通过检验分析发现：两个模式对四川地区夏季降水的评分值都不理想。两个模式模拟低涡系统皆偏弱,直接导致其模拟的风场辐合偏弱,水汽辐合偏小,降水强度偏弱。两个模式预报的四川盆地上空的比湿都偏小,反映局地水汽对降水的贡献偏多,而外部水汽的输送偏弱。尤其是AREM模式对中低层水汽含量的调整非常显著,容易导致其后24小时降水预报的失败。另外,通过与探空资料的比较结果显示：GRAPES模式在250hPa以上层的模拟结果存在明显的误差,对整个高度场的模拟都存在一个系统偏大。     

2010年7月14～18日四川大暴雨过程区域模式预报性能分析

本文应用高空与地面常规观测资料,自动站资料以及2010年西南涡科学观测试验资料等,就西南区域气象中心运行的GRAPES模式、AREM模式、MM5模式以及基于WRF模式的RUC系统对发生在2010年7月14~18日四川大暴雨过程预报情况进行分析。结果表明,从降水预报,到影响系统,以及单点地面、高空要素预报,尽管各区域模式表现出对此大暴雨过程有一定的预报能力,但存在着不同程度差异,如降水落区、降水强度偏差,影响系统的偏离等。当分析模式定点预报时,预报偏差更为明显。相对而言,WRF模式预报结果略好于其它模式的预报。造成模式预报偏差的原因还有待作进一步分析研究。      

2010年7月14～18日四川大暴雨过程区域模式预报性能分析

本文应用高空与地面常规观测资料,自动站资料以及2010年西南涡科学观测试验资料等,就西南区域气象中心运行的GRAPES模式、AREM模式、MM5模式以及基于WRF模式的RUC系统对发生在2010年7月14～18日四川大暴雨过程预报情况进行分析。结果表明,从降水预报,到影响系统,以及单点地面、高空要素预报,尽管各区域模式表现出对此大暴雨过程有一定的预报能力,但存在着不同程度差异,如降水落区、降水强度偏差,影响系统的偏离等。当分析模式定点预报时,预报偏差更为明显。相对而言,WRF模式预报结果略好于其它模式的预报。造成模式预报偏差的原因还有待作进一步分析研究。     

地面观测资料在西南地区数值预报中的敏感性试验

利用3.0版的GRAPES同化系统,针对西南地区2005年7月的夏季降水,开展地面观测资料的同化敏感性试验,对整月天气进行了每日一次的48小时预报,并对该月发生在川渝地区"7.8"大暴雨过程进行对比分析.试验结果表明,在地形复杂的西南地区,利用等压面的GRAPES 3DVAR同化系统同化地面观测资料对降水预报的影响随进入同化系统的地面观测资料疏密程度和同化内容的不同而不同;当模式采用较高分辨率时,同化的地面观测资料越多,对降水预报的改善作用越明显;同化地面观测资料的风速信息可以降低降水预报的空报率,但对漏报率和TS评分改善作用不明显;在几种同化方案中,利用GRAPES 3DVAR同化系统同化地面观测资料的相对湿度和位势高度信息,对降水预报的改善效果最明显.     

GRAPES_MESO模式对一次强降水过程的预报及误差分析

本文应用西南低涡大气科学试验加密观测资料,常规探空与地面资料,自动站资料等,分析国家数值预报中心运行的GRAPES_MESO中尺度模式对2010年7月14～19日四川强降水过程预报能力.结果表明,模式降水预报能一定程度反映实况降水.在模式误差分析基础上,指出造成降水预报偏差的可能原因是模式预报的高度场持续偏低,预报低值系统偏强,高值系统偏弱,不利于四川上空的辐合低值系统维持;预报的登陆台风强度偏强,台风外围气流与副高外围环流结合,导致西南低空急流较强,加之,模式预报盆地水汽场在西部偏多,东部偏少,对流层中低层冷空气活动偏弱,暖湿气流活动较强,急流带北移较快,辐合流场位置偏北偏东,导致了积分后期预报降水与实况出现较大偏差,盆地东北部降水偏弱,预报降水落区偏东、偏北.探空分析还指出,盆地测站温度偏差较大,可能是受复杂地形条件下插值误差以及观测误差影响所致,由于盆地测站风向受周边地形影响较大,各站和各层分析风的不确定性较大.误差分析揭示了高度场预报偏低,温度场偏高,地面气压偏低等基本特征,误差的来源需要作进一步的数值试验与动力诊断分析.     

AREM数值模式对2005年汛期四川的降水预报

应用中国科学院大气物理研究所的AREM模式，对2005年汛期四川进行了实时降水预报。结果表明：（1）AREM预报性能略好于成都区域中心业务运行模式ETA模式，对大雨和暴雨的TS评分，AREM略高于T213预报。（2）从梯度评分看，高度、温度、涡度等要素均为可预报，而地面温度、整层水汽含量和整层水汽通量散度可预报性较低。（3）AREM对5次区域性暴雨有较好的反映，但与实况还存在一定的差异，AREM降水强度预报较实况偏弱。