Sensitivity of hurricane intensity forecasts to physical initialization

Summary Intensity forecasts of a hurricane are shown to be quite sensitive to the initial meso-convective scale precipitation distributions. These are included within the data assimilation using a physical initialization that was developed at Florida State University. We show a case study of a hurricane forecast where the inclusion of the observed precipitation did provide reasonable intensity forecasts. Further experimentation with the inclusion or exclusion of individual meso-convective rainfall elements, around and over the storm, shows that the intensity forecasts were quite sensitive to these initial rainfall distributions. The exclusion of initial rain in the inner rain area of a hurricane leads to a much reduced intensity forecast, whereas that impact is less if the rainfall of an outer rain band was initially excluded.Intensity forecasts of hurricanes may be sensitive to a number of factors such as sea surface temperature anomalies, presence or absence of concentric eye walls, potential vorticity interactions in the upper troposphere and other environmental factors.This paper is a sequel to a recent study, Krishnamurti et al., 1997, on the prediction of hurricane OPAL of 1995 that was a category III storm over the Gulf of Mexico. In that study we showed successful forecasts of the storm intensity from the inclusion of observed rainfall distributions within physical initialization. In that paper we examined the issues of diabatic potential vorticity and the angular momentum in order to diagnose the storm intensity. All of the terms of the complete Ertel potential vorticity equation were evaluated and it was concluded that the diabatic contributions to the potential vorticity were quite important for the diagnosis of the storm's intensity. The present paper addresses some sensitivity issues related to the individual mesoconvective precipitating elements.With 4 Figures     

循环神经网络在雷达临近预报中的应用

该文将循环神经网络（recurrent neural network,RNN）应用于雷达临近预报。使用预测循环神经网络（predictive RNN）架构,利用雷达历史组合反射率因子建模,给出雷达组合反射率因子未来1 h的预报结果。预测循环神经网络的核心是在长短时记忆单元（long short-term memory,LSTM）中增加时空记忆模块,能够提取雷达回波不同尺度的空间特征,配合循环神经网络架构,可以有效解决反射率因子预测问题。北京大兴雷达和广州雷达长时间序列的独立检验结果和2个强对流天气个例检验结果表明:该方法和传统的基于交叉相关法的1 h雷达外推临近预报相比,在20 dBZ和30 dBZ检验项目内,临界成功指数（CSI）可以提升0.15~0.30,命中率（POD）提高0.15~0.25,虚警率（FAR）降低0.15~0.20,该方法对反射率因子强度变化有一定预报能力。     

水汽瞬态相变的激波管实验研究进展

从激波管内水汽瞬态相变实验研究的角度出发，探讨利用激波管理论及实验技术应用于人工影响降雨、消雹所涉及的云雾瞬态相变问题。首先介绍利用激波管研究水汽瞬态相变的概况，并介绍一些特殊激波管及实验状态的控制。然后介绍激波管内水汽相变过程研究的测试原理及方法。最后讨论在研究爆炸方法进行人工降雨、消雹和自然闪电、雷击等问题时，应用激波管理论及实验技术进行实验研究爆炸作用于云雾等微物理过程的方法和内容     

呼和浩特市秋季一次大到暴雨天气过程分析

利用天气预报业务中的多种预报产品资料,对2008年9月21日呼和浩特地区秋季一次降水过程进行了分析,结果表明:(1)太平洋副高西伸,地面西南倒槽是本次降水形成的主要影响系统。(2)700hPa西南低空急流的形成与地面倒槽东移北上共同为降水提供了暖湿能量,对降水的形成发展起了重要作用。(3)在降水过程中,大气的高层辐散、低层辐合以及较强的垂直上升运动使降水加强。     

BP人工神经网络法在大同市日极大风速预报中的应用

文章利用2010年1月1日—2013年12月31日逐日NCEP再分析资料(1°×1°)和大同地区地面常规观测资料,采用BP人工神经网络法建立大同市分站点、分季节日极大风速人工神经网络预报模型并且在对T639数值预报产品和EC细网格数值预报产品释用基础上建立了台站日极大风速的客观预报系统,对2015年9月1日—2016年7月31日进行了24h预报,试用结果显示,各季模式平均绝对误差在3.2~5.7m·s^-1之间,因此,该系统可以为预报员快速做出日极大风速的预报提供客观参考依据。     

内蒙古电网气象预警服务系统简介

应用气象多普勒雷达、卫星云图等现代化观测手段和自动化程度很高的地面自动气象站资料以及MM5中尺度预报产品,结合有线网络传输和基于Intranet、Internet的多层分布式技术搭建内蒙古电网气象预警与电力线路安全运行服务系统,开展电网气象预警预测和气象预报服务。系统建立了实时的地面自动气象站资料数据库和中尺度预报产品数据库,实现了多种气象要素的实时监测和预报,为内蒙古电网的运行安全提供了科学依据。     

呼和浩特地区一次强沙尘暴天气分析

通过对2008年5月28—29日呼和浩特大部地区出现的沙尘暴天气进行分析得出:此次沙尘暴是由高空冷涡配合地面蒙古气旋形成的;沙尘主要源于蒙古国西部、南部,在高空锋区的作用下,由冷涡旋转携带而至;大气低层干燥的空气和较强的垂直上升运动为沙尘卷入空中提供了条件;较强的斜压作用出现在低层,这对于有效位能的释放、动能的产生以及气旋的发展有重要作用,同时斜压强迫使动量下传,从而形成强风,触发了沙尘暴;此次沙尘暴主要产生于冷锋附近及其后部。     

华南区域季节性降水的差异分析

运用EOF方法研究华南区域降水时空分布特征,结果表明：（1）华南地区各季节降水在年际和年代际的时间变化上有区域一致性,但有季节性差异,其中春季和秋季在20世纪80年代后降水明显减少,旱年增多;而夏季90年代后降水明显增加,涝年增多;冬季变化则不明显。（2）华南地区各季节降水在空间分布上也有差异,其中春季降水呈现东多西少的分布特征,大值中心位于广西东北部、广东中部及西南沿海。夏季和秋季降水相似,呈南多北少的分布特征,大值中心位于广西沿海和广东西南沿海。冬季降水呈东北多西南少的分布特征,大值中心位于粤北。     

中国海洋上空细粒子气溶胶与短寿命痕量气体的时空关系

定量分析气溶胶与痕量气体之间的时空变化关系有助于进一步研究气粒转化。本文采用2006年—2015年MODIS气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子模态比(FMF)和OMI痕量气体(SO_2、NO_2和HCHO)数据,对黄海、东海和南海区域上空的细粒子气溶胶与痕量气体进行定量分析。先对气溶胶和痕量气体作均值分析发现:AOD_(fine)、SO_2、NO_2和HCHO的均值在黄海、南海、东海均依次减小;再对气溶胶对痕量气体的敏感度分析发现:黄海地区的AOD_(fine)对SO_2最敏感,敏感度为0.424,这与中国东部沿海城市的人为排放有关;而东海和南海地区对HCHO的敏感度较高,依次为0.664和0.545,主要受东南亚和中国南方地区生物质燃烧影响。最后,对3个区域的气溶胶与痕量气体按季节作相关性分析发现:黄海地区AOD_(fine)在夏秋两季与SO_2的相关性较强(R0.5),主要由于夏秋两季的温湿度大,利于发生气—粒转化;东海地区夏季HCHO与AOD_(fine)相关性较明显(R=0.57);南海春季HCHO与AOD_(fine)相关性较好(R=0.57),呈现出区域与季节性的变化。最终发现,气溶胶与痕量气体随着时空变化存在相关关系。