中国地区集合预报产品自适应递减平均偏差订正法的改进研究

基于中国地区T213集合预报产品2 m温度预报数据,采用卡尔曼滤波类型的自适应递减平均法进行偏差订正处理,原方案在剧烈降温天气订正效果表现不理想。通过对递减平均参数w的重新构建得到改进的订正方案w(i,p)(i为站点信息,p为天气过程信息),在此基础上进一步优化对历史信息的有效提取,得到改进的方案w(i,p)相似法和w(i,p)统计法,并进行效果检验。结果表明:改进为包含空间和天气过程信息的函数w(i,p)后方案的订正效果得到不同程度的提高,其中24 h剧烈降温预报各成员预报均方根误差平均减小了0. 15℃;而进一步改进的w(i,p)统计法在当前几种剧烈降温预报中订正效果最优,其集合平均偏差与w(i,p)方案相比减小2. 54℃。     

基于CMA-BJ数值预报模式产品的复杂地形下冬奥站点地面气温和风速预报方法研究

北京冬奥服务对站点气象要素预报提出了明确需求,2 m气温预报偏差在±2℃以内,10 m风速预报平均偏差小于观测的30%,文中提出一种基于相似集合嵌套一元线性回归的预报方法—嵌套相似集合（AnEn-Ne）,该方法基于相似集合思路,在满足一定条件时,启动其嵌套一元线性回归提供订正预报。冬奥赛期（2021年11月1日—2022年3月15日）实时业务预报表明,嵌套相似集合具有较好的预报效果,相对业务数值模式（CMA-BJ）预报,预报精度显著提高,相对相似集合预报和一元线性回归预报精度明显提高,其预报结果满足冬奥服务需求。复杂地形下的要素预报检验表明,CMA-BJ模式预报2 m气温虽然存在较明显的系统偏差,但与观测相关较强,对观测的表征意义明显,订正后能有效消除复杂地形影响,10 m风速模式预报偏差振荡明显,模式预报与观测相关较弱,表征意义差,订正后站间差异明显;改进CMA-BJ模式复杂地形区近地面风速预报对观测的表征意义,可进一步提高该预报方法对10 m风速订正预报的精度。     

基于CMIP6多模式集合的华中地区气候变化模拟与预估

选用华中地区1961—2014年逐日气象观测资料、1961—2100年12个CMIP6模式统计降尺度和偏差订正结果,评估CMIP6模式在区域的气温和降水量时空分布模拟结果,选出6个气温模式、4个降水量模式。基于优选模式集合的平均结果,分别分析未来SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5三种情景下2021—2100年华中地区不同时期气温和降水量的变化趋势。结果表明：多模式集合平均结果的气温年际变率模拟好于降水量,降水量空间模拟好于气温。三种情景下区域气温、降水量均为增加趋势,气温增速分别为0.13℃/10 a、0.30℃/10 a、0.62℃/10 a,降水量增速分别为16.2 mm/10 a、12.3 mm/10 a、19.3 mm/10 a。未来2021—2100年三种情景下华中地区降水量多为南部减小北部增大,气温近期、中期为西部降低、中东部升高,远期除湖北西部山区降低外,其他地区均为升高趋势。     

四维集合变分同化方法在华南冬季暴雨模拟中的应用

利用WRF（Weather Research and Forecasting）模式和基于本征正交分解的四维集合变分同化方法（POD-4DEnVar）,对2015年12月9日一次华南暴雨过程进行多普勒雷达资料同化试验,并与三维变分同化试验（WRF-3DVar）进行对比,讨论了POD-4DEnVar方法中局地化半径对模拟效果的敏感性。结果表明,比较不同化雷达资料的控制试验,WRF-3DVar和WRF-POD-4DEnVar试验的降水模拟结果得到明显改善,且WRF-POD-4DEnVar的降水强度更接近实况。两种同化方法通过改变不同的初始要素达到改进降水模拟效果的目的,3DVar方法通过调整初始风场,间接减弱暴雨发生的水汽条件,POD-4DEnVar方法则直接调整湿度场。在降水过程中,同化试验改变了冷空气活动和水汽通量辐合的模拟结果,从而改善降水的模拟效果。POD-4DEnVar方法对局地化半径比较敏感,随局地化半径增大,同化对风场和湿度场的影响范围扩大,当局地化半径取为200 km时,降水模拟的效果最好。      

初始场的同化对短期气候预测的影响

基于已建立的三维变分资料同化系统(3D-VAR),利用大气环流模式(IAP9L2°×2.5°-AGCM),对同化和未同化2种初始场分别进行了17a(1988—2004年)的集合回报试验,并对试验结果进行了相关分析.结果表明:在热带地区,2组初始场下的集合回报结果差别很小,除热带外的中高纬地区差别较大,尤其是东亚地区;另外,大部分物理量场的17a异常空间相关系数的均值在同化后的初始场下也得到了提高,可能是因为同化的初始场包含了一段时间的大气信息,动力模式更加协调.     

降水落区多模式超级集合预报系统

利用多个数值模式的雨量预报集合为站点雨量预报初值，遵循预报员对降水预报分析的思路，将其以系统、能量、水汽、地形等因子对降水所作的定性预报分析结论转换为因子信度，利用因子信度对站点雨量预报初值作增减的强迫运算，并将地面站点上的相关要素转换为强迫系数，再次对站点雨量预报值作增减的强迫运算，由此得出包含多模式集合预报值、人对诸多定性因子分析信息、站点地面要素差异等综合因素的站点雨量定时定量预报值，从而实现降水客观、定点、定量预报。     

集合预报研究及应用进展

从初值扰动的生成方法、数值预报模式的建立、输出产品的提炼应用等方面简要概括了集合预报的最新进展。指出，运用BGM法生成初值扰动效果较好，多模式集合预报正成为天气预报的发展趋势；集合概率预报是集合预报的最佳结果，但发布还需要做大量的普及推广和培训工作；集合预报正在被越来越多的国家投入准业务运行和业务运行．有可能成为新的主流预报方式。     

基于集合预报产品的四川暴雨预警指数研究

基于2005~2007年汛期成都区域气象中心的中尺度区域集合预报产品和德国、日本数值预报模式的降水产品,针对四川暴雨构建样本资料,采用支持向量机方法(Support Vector Machines,简称SVM)建立暴雨预警模型,开展暴雨预警预报试验,并将建立的模型应用于2008年汛期四川省逐日暴雨有无预报。检验结果表明,基于区域中尺度集合预报产品建立的SVM暴雨预警模型,对暴雨定点预报有较强的指示作用,暴雨预警指数为0.2。      

基于ALOS DEM的乌蒙山国家级自然保护区地貌特征研究

以乌蒙山国家级自然保护区为对象,融合野外地质地貌调查和ALOS DEM数字地形分析,定量与定性相结合阐述区内地形分异、地貌格局与发育演化等特征。结果表明：1）保护区基本地貌类型以大起伏中山（57.45%）为主,其次为大起伏亚高山（30.66%）和中起伏中山（11.17%）,海拔、起伏度、坡度、面积-高程积分值等定量地形指标的平均值从三江口片区至朝天马、海子坪片区逐渐降低,夷平剥蚀面级数逐渐减少;2）保护区及附近地区共发育7级夷平剥蚀面,其中Ⅰ～Ⅲ级为山顶面和残余夷平面,Ⅶ级为金沙江侵蚀阶地面,Ⅳ～Ⅵ级为剥蚀面,与区域3次构造旋回相对应;3）保护区面积-高程积分值在0.197～0.815之间,平均为0.503,超过80%的区域处于地貌演化的壮年阶段,表明区域地表侵蚀动力较强,在人类活动增强背景下存在较大的生态风险,未来的保护规划应考虑各个基本地貌类型区的地表动力差异。综合而言,独特、丰富的地貌结构使得保护区生物多样性及其所依附的生态环境要素得以保存,加强地貌多样性研究有助于从整体性和系统性的角度实现保护区资源环境管理与可持续利用。     

基于VIC模型与集合卡尔曼滤波的土壤水分同化研究

基于可变下渗能力水文模型(Variable Infiltration Capacity,VIC)和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)算法发展了一种土壤表层水分的数据同化方案,并在新疆维吾尔自治区的森林、高盖草和低盖草3种植被覆盖类型地区进行试验。在同化过程中,有强降水存在时,3种植被覆盖类型的同化值均比实际测量值高;降水较少时,高盖草和低盖草两种类型的同化值比实际测量值略低,而在森林地区,同化值比实际测量值略高。总体上,该同化方案得到的结果比VIC模拟得到的结果更接近于实际测量值,取得较好同化效果。