常规地面观测资料在GRAPES同化系统中的误差控制试验

利用GRAPES-3Dvar系统,分别对2004年9月3~5日、2005年7月2~4日、2008年7月20~22日的3个降水个例进行了常规地面资料各同化变量误差倍数改变的质量控制试验。结果表明,改变地面同化变量的误差倍数对进入同化系统的资料条目数是有所改变的;H的误差倍数取4时就能保证80%的资料进入同化系统,而U、V、Q的误差倍数取到2时,就能保证90%的资料进入同化系统;通过对目标函数及其梯度随跌代步数下降趋势对比分析,发现同化各变量的误差倍数取4及其以下时,其代价函数就能满足收敛条件,从而得到分析场;随着误差倍数的增加,进入同化的H资料的条目数越多,其对四川境内的降水预报的改善程度越差,而进入同化的U、V、Q条目数越多,其对四川境内的降水预报的改善程度越好,同时当误差倍数取到3以上时,各同化变量在四川境内的降水雨带与各自的误差倍数取3时一致。在既保证最大程度的利用更多同化资料,又保证其同化质量的前提下,H、U、V、Q的误差倍数的取值分别为4、3、3、3。     

2005年西南区域集合预报系统试验与检验

在2004年利用MM5模式构造西南区域集合预报系统的基础上,2005年增加了多初值扰动,并在2005年汛期进行了准业务试验.对四川区域152个站的降水检验表明,集合预报对四川区域内小雨到暴雨量级的降水预报有明显的预报技巧,对大暴雨的预报技巧不显著;在四川盆地,预报暴雨发生位置比实际发生区域略偏西、偏北;对于小雨到暴雨量级的降水,集合预报优于T213和大部分集合预报成员.     

2022年8月四川盆地持续性极端高温特征及不同模式预报误差分析

本文基于2022年8月四川盆地104站逐时温度、降水数据和1971—2021年历史同期数据,及EC、CMA GFS、CMA MESO模式的2 m气温预报等数据,运用统计学相关方法分析了此次极端高温过程的特征及预报误差。结果表明：①2022年8月四川盆地极端高温过程范围大、强度强、持续时间长,有87.5%站最高气温超过该站历史同期极值,且高温最强盛时段较历史同期明显推后。②2022年8月最高气温分布为东高西低,最高气温与历史同期极值差分布则相反,其中最高气温随站点海拔增大而减小,而极值差则随站点海拔先增大再减小。另外,受热岛效应影响,极值差大值站点主要集中在龙泉山脉附近。③高温期间,最高、最低气温平均值高、距平大,且累计降水量和雨日数也明显低于历史同期。④相较而言,EC模式的预报优势主要在盆地低海拔地区。而CMA MESO模式在盆地周边陡峭地形区域的平均绝对误差则更小。另外,EC模式预报的最高气温峰值出现时间更接近于实况,而CMA MESO模式预报高温持续日数更接近实况。     

南支槽对四川地区降水影响的定量分析

对1981—2017年NCEP/NCAR逐日再分析资料采用客观方法识别南支槽活动,并结合四川地区156个国家观测站的逐日降水资料,统计分析了南支槽的时空分布特征及其对四川地区降水的影响。结果表明:①南支槽平均每年出现47.9次,月分布呈双峰型,1月和5月出现频次最高;②出现最多的区域为孟加拉湾以北、青藏高原南侧的90°E附近,22°～24°N地区;③11月至次年1月为南支槽的增强期,南支槽强度大致上随着经度的增加而减小,但在86°E和96°E附近为增强区;④南支槽活动同期,约73.97%的对应时段四川地区有降水过程,降水频率大值区主要位于盆地西南部和南部;⑤南支槽位置偏西时四川地区更容易出现降水过程,但呈现出较强降水过程对应的南支槽强度较弱的现象。     

基于ECMWF极端降水天气指数的四川盆地暴雨预报研究

本文利用EC集合预报提供的极端降水天气指数能指示极端天气事件的特点,研究了四川盆地夏季(6-9月)的暴雨落区预报。综合考虑不同极端降水天气指数阈值对应的暴雨TS、ETS评分及各阈值评分最高时的发生频次,获得暴雨预报对应的最佳极端降水天气指数阈值。结果显示,08时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5\0.6、0.5、0.4\0.5、0.4、0.2\0.3,20时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5、0.4\0.5、0.4\0.5、0.3\0.4、0.1\0.3,通过检验表明这些阈值对暴雨落区的预报具有较好的指示意义。      

2002年7月30日～31日盆地西部局地持续强暴雨过程分析

本文对2002年7月30日凌晨到8月1日上午,发生在盆地西部的一次局地性很强、强度大、演变特殊的持续性大暴雨过程的天气学条件进行了较详细的分析,对局地暴雨最大难点--落区进行中尺度滤波探讨,并对造成降雨的次天气尺度影响系统进行了追踪.事实说明,目前数值预报水平已有了较大提高.利用数值预报场进行中尺度滤波已经成为可能,对中尺度分析的成功率已经高于其它方法.     

四川省降水相态时空分布及变化特征

利用四川省156个国家级地面观测站1981~2013年的整编观测资料,统计分析了四川省雨、雪与雨夹雪日数的年平均、月平均特征以及雨雪转换情况,并采用线性趋势法、M-K检验来对不同相态降水的时空分布及气候变化特征进行了定量分析。结果表明:(1)四川地区年平均降雪日数和雨夹雪日数呈"西多东少"型分布,年降雨日数则呈"东多西少"的分布特征;(2)盆地中部、南部雨雪转换年平均日数为0.1~2日,盆地西部丘陵一带为3~5日,川西高原雨雪转换日数在10日以上,攀枝花几乎全年无雨雪转换,凉山州呈现西少东多的形势;(3)从线性趋势法、M-K检验及突变都可以看出,四川地区不同降水相态年发生日数总体都在减少。     

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。     

四川两次副高边缘型暴雨的预报偏差分析及模式检验对比

该文利用常规观测资料(实况探空资料、自动站雨量数据)以及ECMWF、SWC-WARMS(西南区域模式)、GRAPES-MESO、GRAPES-GFS对比分析了2019年在副高边缘环流形势下的2次四川盆地区域性暴雨天气过程。结果表明：(1)初始场相似的2次过程,导致强降水落区不同的主要原因在于副高的动态变化不同,其次西风带槽脊的细微差异以及低层水汽条件的差异也与降水落区息息相关。(2)ECMWF在这2次过程中对副高位置动态变化的预报,西进较东退更为准确,且数值模式对此类大范围强降水的预报,ECMWF较其它模式更具有优势,但局限性在于范围偏小、量级偏弱,可结合SWC-WARMS进行订正,而GRAPES-GFS、GRAPES-MESO在模式稳定性和预报准确率方面都不及上述两者。     

四川盆地西部连续两次特大暴雨过程的西南涡特征分析

针对两次四川盆地西部特大暴雨过程中西南涡发展与演变特征,利用欧洲中心ERA5逐小时再分析资料和FY4A卫星云顶相当黑体温度资料进行诊断分析。结果表明：两次过程的西南涡均生成于低槽东移和副高西伸的有利环流背景下。过程一的西南涡在高能高湿的环境下生成和发展,低层的感热和潜热加热作用更为显著,正涡度随高度向西倾斜发展且高度达到400 hPa,涡度拉伸项和扭转项对西南涡的发展起主要作用。过程二的偏南气流更为强盛,对流层高层的辐散抽吸作用更强,热力条件弱于过程一,西南涡范围内为高湿状态,对流层高层强的感热和凝结潜热加热使得高层增温,从而增强西南涡的发展,其正涡度发展至对流层顶,正涡度柱随高度垂直延伸,动力作用强于过程一,涡度拉伸项、扭转项和垂直输送项对西南涡的发展起主要作用。