“雨燕”中风暴算法在北京奥运天气预报示范项目中的应用及改进

介绍了临近预报系统“雨燕”中的风暴系列算法, 包括风暴识别、 风暴追踪、 基于TREC技术的风暴位置预报, 以及预报位置实时评分算法等。利用2008年北京奥运期间出现的多个强对流天气, 统计出该风暴产品在30 min和60 min预报时效的绝对距离误差分别约为13 km和23 km。分析了北京奥运天气预报示范项目期间该风暴产品误差较大的原因, 主要集中于TREC技术本身及其适用范围, 以及风暴预报方案中处理细节的不足, 具体为TREC技术不适用于孤立的回波单体, 雷达探测边界对TREC技术的影响, TREC矢量有时呈现出一定的空间不连续性, 以及对孤立少动单体的不当处理等。针对上述原因, 提出了一系列的改进方案, 包括对用于风暴位置预报的TREC矢量增加一致性检验, 利用风暴的历史轨迹校正不恰当的TREC矢量; 对TREC技术中象素阵列大小进行统计分析, 选择最适合北京地区的阵列大小; 风暴预报位置超出回波范围时新的处理技巧等。利用北京奥运期间的强对流资料, 对改进后的风暴算法进行评估。结果表明, 一方面, 改进后的算法能较好地控制风暴预报位置的绝对误差, 在30 min和60 min预报时效, 绝对误差分别减小了25%和26%。另一方面, 由于预报位置精度的提高, 能够提升相邻时刻风暴匹配的效率, 使得与以前算法相比有更多的风暴样本参与了各个预报时效的评分。     

2009年4～6月全国干旱状况及其影响

2009年4～6月,我国西北地区大部、华北大部、东北、华中、华东大部以及西南地区西部平均气温较常年同期偏高1～4 ℃;西北大部、东北大部、内蒙古西部以及东北部、西南大部、山西、华东大部以及华南大部降水量较常年同期偏少3～8成;主要旱区分布在内蒙古、黑龙江、吉林、辽宁、山西、甘肃、宁夏、西藏、云南以及四川等省份.     

北京“数九”时节的气候特征及其变化分析

根据北京市观象台1971～2007年"数九"时节的逐日气象要素资料,利用统计学方法,分析了北京"数九"时节的气候特征及其变化情况.结果显示:北京的寒冷阶段在"三九"至"五九",这期间在"三九"末到"四九"初日平均气温连续4天维持在最低值-3.8℃,各"九"的极端最低气温是-18.3℃,出现在"五九"的第1天;各"九"平均气温的最低值是-3.5℃,出现在"三九",因此,最冷的时段是"三九";"数九"时节81天的平均气温在70~90年代变暖较快,其增温幅度为1.25℃·(10 a)～(-1);各"九"平均气温随年代顺序变化亦属变暖趋势,"五九"的变暖幅度最大,达到1.38℃·(10 a)～(-1).     

近50年黄河中游三花区间降水特征分析

利用黄河中游三花区间(三门峡到花园口)近50 a(1955-2004年)气候资料,分析了三花区间降水量的时空分布特征,结果表明:区间汛期降水量的年代变化趋势与非汛期大多相反;不论区间还是分区,20世纪90年代降水量较常年偏少都十分显著.近期(1986-2004年)年降水量较常年偏少1成左右.其中,汛期降水量偏少1～2成;非汛期区间和伊洛河偏少,沁河和干流为正常或略偏多.     

“2008.8.6”绥化市大雾天气成因分析

应用绥化自动气象观测站和气象航空报资料以及MICAPS相关资料,对2008年8月6日绥化市一次大雾天气过程,从环流形势、影响系统、水汽条件和层结稳定条件等方面进行了分析,结果表明:这次大雾主要是平流造成的;深厚而稳定的暖性西北太平洋副热带高压是主要影响系统;低层湿度场和风场的适当配合,提供了充足的水汽条件;中低层深厚的暖平流为产生稳定的逆温层提供了有利条件;交替型逆温结构即有利于层结稳定,阻碍水汽的垂直交换,又有利于水汽凝结成水滴形成雾.     

背景场资料与参数化方案对暴雨预报的影响

利用GRAPES—meso模式和T213资料,对2007年7月18日发生在我国四川盆地和华东地区一次大暴雨过程进行多组数值试验,以分析侧边界资料、驱动资料的垂直分辨率、模式积分区域、云物理参数及边界参数对GRAPES—nleso模式降水预报影响。试验结果表明：（1）侧边界资料对模式降水预报结果影响较小,驱动GRAPES—meso的全球模式产品质量提高,降水预报结果越好;（2）驱动资料垂直分辨率的高低对降水预报结果影响较大,分辨率越高,预报能力越强,反之越弱;（3）模式积分区域对降水预报结果也有明显影响,区域越大,降水预报未必总是最好;（4）物理过程和边界参数试验表明,WSM6方案与KFeta方案组合的24小时降水预报与实况更接近。     

基于人工智能技术的热带气旋灾害评估方法研究:以广东省为例

基于历史观测资料,系统地研究了广东省热带气旋（tropical cyclone,TC）风雨及其带来的直接经济损失的空间分布特征。结果表明,粤西沿海地区受TC大风影响最为频繁,但TC经济灾损率和受灾频次在粤西和粤东较重。根据广东省TC风雨和直接经济损失的空间分布特征,将广东分为粤西、粤东、珠三角和粤北4个区域,进而利用演化建模方法建立了广东省各区域TC经济灾损率评估模型。该评估模型模拟的TC经济灾损率与实际值的相关系数达0.66以上,基于该模型对独立样本的预测检验结果与实际值的相关系数达到0.61以上（显著性水平a=0.05）。这表明,基于演化建模方法建立的广东省各区域评估模型在广东省TC灾害评估中有着潜在的应用价值。     

中国南方地基雨量计观测与星载测雨雷达探测降水的比较分析

利用热带测雨卫星(TRMM)上搭载的测雨雷达(PR)探测结果和中国40°N以南地区约430个台站雨量计观测结果,分析研究了1998-2005年中国南方地区这两种降水资料气候分布的异同.研究结果表明两种降水资料在2.5°空间水平分辨率上,所描述的中国南方降水率气候分布在多年年平均和季平均上具有较好的一致性,但在降水率极值和极值区范围大小等细节上两者还存在一定的差异,主要是地面雨量计结果相对PR结果偏高,其中中同南方50%以上地区两者相差在1 mm/d以内、30%的地区两者相差在1-2 mm/d,夏季差异可超过2 mm/d.对两种降水资料差异的原因分析表明,地面雨量计空间分布密度是影响两者差异的决定性因素,当格子内雨量计超过6个时,两者的相关系数大于0.7;夏季两种降水资料的相关性都比其他季节差,不论格子内的雨量计数量多与少;对流降水多发地区,两种降水资料之间的差异大于层云降水多发地.利用PR探测结果对夏季青藏高原多年月平均降水率分布及高原东、西部的降水特点的分析表明,6月高原东部出现2 mm/d左右的降水区,而在7和8月1 mm/d的降水区域基本覆盖了除高原西部以外的整个高原,其中高原中部地区出现降水率近3mm/d的大值区.月降水距平的时间演变表明,高原降水偏少月份要多于偏多月份.     

“碧利斯”引发湘东南特大暴雨的多普勒雷达回波特征分析

利用广东韶关多普勒天气雷达资料分析了2006年7月14—17日因受强热带风暴“碧利斯”影响湘东南发生的特大暴雨过程的回波特征及中小尺度系统。结果表明,“碧利斯”回波经历了初始发展、螺旋带状、弥合、减弱消失阶段,其路径经历了自东北向西南进入、绕雷达站旋转、由西南向东北方向移出三个阶段：“列车效应”是造成该特大暴雨的主要回波特征。多普勒速度图上,“逆风区”存在时间较短,对流层中层不连续中小尺度“大风核”造成有组织的次级环流可能是“列车效应”形成和维持的主要原因之一。谱宽图上,“碧利斯”在低层具有较大的谱宽值;在强回波带上,中层十分均匀,表明“碧利斯”过程低层由于受地形磨擦作用湍流活动很强,中层平稳的大风急流也是过程长时间维持的主要原因之一。     

2008年7月5日肇源县大-暴雨预报落区订正诊断分析

利用常规观测资料和NCEP再分析资料,对肇源县2008年7月5日大-暴雨天气过程发生前期的水汽和能量条件进行了分析,并对天气过程中水汽条件和冷空气的作用进行了诊断分析。结果表明,大-暴雨发生前期水汽通量高值区和高能量区对订正暴雨预报落区有一定的指导意义,高低空冷空气的到达时间不同步,是这次降水过程中无强对流天气出现的主要原因,干冷空气的侵入影响了蒙古气旋和华北气旋的完全合并和连接,阻断水汽和能量的输送。