复杂地形下C波段雷达定量降水估计算法

C波段雷达定量降水估计(QPE)精度受到很多因素的影响,主要包括:(1)雷达标定,(2)非气象回波的干扰,(3)降水物垂直空间变化,(4)地形或地物的严重遮挡,(5)Z-R关系的代表性,(6)雷达拼图的质量,(7)雷达观测回波衰减等.文中雷达定量降水估计算法基于陕西省C波段天气雷达展开,从雷达探测数据质量控制、地形遮挡...     

AMSR2辐射率资料同化对台风“山神”分析和预报的影响研究

在WRFDA-3DVar（Weather Research and Forecasting model's 3-dimensional variational data assimilation）的框架下,添加了新的探测器AMSR2（Advanced Microwave Scanning Radiometer 2）微波辐射率资料的同化模块,实现了AMSR2辐射率资料在中小尺度同化系统中的有效使用。台风"山神"（Son-Tinh）直接同化AMSR2资料的个例试验结果表明,AMSR2资料可以很好的探测出台风的形态,并且与没有同化该资料的控制试验相比,同化AMSR2辐射率资料可以有效提高模式分析场的质量,进一步提高了台风中心气压,最大风速和台风路径的预报。     

WRF-EnSRF系统同化多普勒雷达资料在多类型强对流天气过程的数值试验

利用自主构建的基于风暴尺度的WRF—EnSRF（weather research and forecasting ensemble square root filter）系统同化实际多普勒雷达资料,检验该同化系统在包括飑线、超级单体风暴和多单体风暴3个不同结构类型的强对流天气过程的同化效果,并考察了初始场扰动时不同强度的位温和水汽扰动对集合离散度以及同化效果的影响。结果表明,在3个个例中该同化系统均表现出有效的同化能力,各分析结果均比较合理,径向速度和反射率因子分析的增量均方差在经过24min同化后分别下降到3～5m／s和10dBz,并维持至60min同化结束。预报场集合离散度和同化效果对热力场的扰动强度比较敏感,适当增加初始扰动时位温和水汽的扰动强度有利于提高集合离散度和改善径向速度的分析效果。     

支持向量机与卡尔曼滤波集合的西太平洋副热带高压数值预报误差修正

基于T106数值预报产品资料,提出了支持向量机和卡尔曼滤波相结合的方法来进行夏季西太平洋副热带高压数值预报的误差修正与预报优化。首先采用支持向量机方法建立了西太平洋副热带高压面积指数的误差修正模型。基于支持向量机预报优化模型尽管有比较好的拟合精度和预报效果,但与实际副热带高压指数尚有一定的差异。究其原因,除预报对象(副热带高压)本身比较复杂、模型优化因子不够充分以及数值预报误差自身的随机性以外,优化模型的输入、输出基本上是一个静态映射结构,因此前一时刻的预测误差难以得到有效的反馈、调整和修正。为考虑前一时刻预报误差的反馈信息,动态跟踪副高的变化趋势,随后引入卡尔曼滤波方法建立支持向量机-卡尔曼滤波模型,对支持向量机模型的输出结果作进一步的调整和优化。试验结果表明,该方法模型的预报优化效果优于T106数值预报产品以及单纯的神经网络修正模型和卡尔曼滤波修正模型的优化效果,能够较为客观、有效地修正西太平洋副热带高压指数的数值预报误差,改进和优化西太平洋副热带高压的数值预报效果。该方法为副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路,表现出较好的应用前景。     

华北和印度夏季风降水变化的对比分析

 利用华北和印度夏季降水资料,采用趋势分析、小波变换等方法,对两地区夏季风降水进行了对比分析。结果表明：1) 华北和印度夏季风降水量都存在线性减少倾向,但华北更为显著,减少达16 mm/10 a;2) 华北和印度夏季风降水变化都以18 a周期为主,近年都有逐渐缩短的趋势,而印度的这种周期缩短得比华北更快,近年降水变化周期接近15 a;3) 华北和印度夏季风降水变化在1956、1976、1992/1993年发生了趋势转折;4) 华北和印度降水量主要集中在6-9月,夏季风降水特征非常明显,但两地变化特征表现不尽相同。     

亚洲夏季风系统成员与西太平洋副高的相关特征分析

利用500hPa月平均高度距平场派生出涡度变化、经向风切变、纬向风切变等变量场。从1958～2001年6月500hPa月平均高度距平场及其派生变量场中选取预报因子,并将各个场中的因子分别作EOF分解,得到浓缩了初选因子变量大部分信息的综合预报因子,用以建立同月的广西月降水量的BP神经网络预报模型。进而利用2002～2005年月动力延伸集合预报产品及其派生变量,对广西6月降水量作BP神经网络降尺度释用预报。作为对比试验,以相同的预报量,从1957～2000年5～12月及1958～2001年1～4月500hPa月平均高度距平场中选取预报因子,并作相同处理,建立前期综合因子的广西6月降水量BP神经网络预报模型。独立样本试验结果表明,利用同期综合因子建立的BP神经网络降尺度预报模型的拟合精度优于利用前期综合因子建立的预报模型,但预报效果依赖于月动力延伸集合预报产品。     

集合卡尔曼滤波同化中雷达位置的敏感性研究

针对对流尺度集合卡尔曼滤波（EnKF）雷达资料同化中雷达位置对同化的影响进行研究。为了考察强对流出现在雷达不同方位时集合卡尔曼滤波同化雷达资料的能力,以一个理想风暴为例,设计了8个均匀分布在模拟区域周围的模拟雷达进行试验。单雷达同化试验中,初期同化对雷达位置较敏感,而十几个循环后对雷达方位的敏感性降低。造成初期同化效果较差的雷达观测位于模拟区域正南和正北方向,这两部雷达与模拟区域中心的连线垂直于风暴移动方向（即环境气流的方向）。双雷达试验的结果表明,正东、正南、正西和正北方向的雷达组合观测会使同化初期误差较大,这说明并不是所有与风暴连线成90°的雷达组合都能在短时同化中得到合理的分析结果,还需要都处于模拟区域对角线上（即与环境气流成45°夹角）,同化效果才较好。短时同化后的确定性预报结果表明,较大分析误差也会导致较大预报误差。这些分析误差主要是由于同化初期不准确的集合平均场驱动出的不合理的背景误差协方差造成的。当背景场随着同化循环得到改进后,驱动出的合理的背景误差协方差使得不同位置雷达同化造成的差异逐步减小。基于上述结果,引入迭代集合均方根滤波（iEnSRF）算法,结果显示使用该算法后,雷达位置对同化效果的影响减小,同化不同位置的雷达资料均能有效降低分析和预报误差。      

探测仪器特性曲线异常分析

探测仪器感应曲线发生变化,造成升速异常、等压面的温度、湿度错误、雷达〖CD*2〗气压高差偏大、时间〖CD*2〗高度线曲变化异常造成的规定高度上的风误差偏大,使部分资料或整份资料失真,影响探测准确性。本文主要从仪器的感应曲线变化后对各气象要素产生的影响进行分析,得出结论：不同的元件变性对气象要素产生的影响不同,气压变化的影响侧重于高差和升速,温度变化则侧重于规定等压面的温度绝对误差和规定等压面高度的偏差。采用绝对误差计算、加密气象要素计算等方法,结合图形、数据对比,可以确定感应曲线变化时间,从而及时、有效的对探测数据做出合适的处理,进一步提高探测数据的精准度。     

辽宁省区域性大雾预报研究

通过对1994—2002年9年辽宁区域地面图的普查,得到了辽宁区域性大雾天气(大于等于5个地市,能见度小于0.5 km)共有73次。分析近10年区域性大雾天气过程得到了区域性大雾的时空分布特征。普查区域性大雾过程发生时的常规气象资料,进行区域性大雾天气分型。分析辽宁省各种区域性大雾的成因及要素演变特征,从中提取预报指标,建立预报流程,用PP法建立区域性大雾的客观预报方法。     

海气耦合环流模式及耦合技术的研究

介绍了近年来国内外海气耦合环流模式的研究、发展趋势,对不同模式的耦合技术及其人预报试验进行了综合分析,从ＥＮＳＯ预测与耦合环流模式的组成分类、模式的气候漂移及其处理技术（耦合方案）的特点,模式的季节、年际、年代际预报能力等方面评述了当前海气耦合环流模式的研究进展和影响耦合模式预报能力的有关问题,指出目前发展海气耦合模式的观难点所在,并就我国现状提出了进行针对性研究的具体想法。