2005年AREM模式汛期试验结果评估分析

AREM2．3模式2005年在中国气象局武汉暴雨研究所汛期试验过程中计算稳定,计算了该模式降水预报的分区域（长江中下游、华南、华北、东北、西南、湖北省）汛期（6、7、8三个月）TS评分,全国范围汛期漏报率、空报率、预报偏差,及各区域年内重要降水过程预报和实况的对比及TS评分,计算该模式形势场预报的平均误差、均方根误差、倾向相关系数、误差标准差,并与持续性预报（将前一天的分析场当作前一天对当天的预报场,以此类推）对比,以此对模式预报效果进行分析、评估,并做出总结,为模式的进一步开发和应用提供参考。分析结果表明：AREM2．3模式在2005年汛期试验期问48小时内预报稳定;对于长江中下游、华北、华南、东北、西南、湖北省以至全国范围均有较好的预报水平,但总体上对于强降水中心位置的预报情况不是很好;模式对于高空形势场也具有较好的预报能力,对500hPa位势高度的预报好于对500hPa温度的预报。     

一次连日暴雨精细化预报偏差的原因分析

2010年6月24～28日广东省出现大范围的连日暴雨,由于应用多家数值预报模式对东莞地区在该次强降水过程进行的精细化预报结论(降水强度、出现时段、过程结束日等)与实况出现较大的偏差,社会服务效果极不理想。利用日本、欧洲数值预报模式,结合实时环流形势、卫星云图、多普勒雷达产品及自动站资料,回头跟踪该次连日暴雨的预报与实况的偏差,进一步分析造成偏差的原因。结果表明,数值预报产品模式与实况误差较大是导致偏差的基本原因,而根本原因是:初期暴雨漏报,主要是对高空江淮气旋涡诱发西风低槽移入华南,触发近地层中尺度辐合对流发展,具有突发性和区域性的认识不够;而空报则是对在夹长的低槽区内,水汽汇集抬升辐合区域的分析不细致;中期降水量级偏大主要是由于对降水持续时间及副高加强西伸的动力抬升作用考虑不周。并针对上述分析提出了预报着眼点。     

南城自动站土壤水分资料的统计学订正分析

对2006—2009年南城站5—10cm、10—20cm、20—30cm、30—40cm和40—50cm等5个土层各90组样本的HYA-SF型土壤水分自动观测数据与同期人工观测数据进行了偏差与相关性分析,采用线性方程建立拟合模式,对自动土壤水分观测数据进行订正,并以相对误差±5%、±10%为指标对订正前后的数据合格情况进行了统计。结果表明,各土层自动土壤水分观测数据与人工观测数据虽然存在较大偏差,但二者具有一致的变化趋势,相关性好;分别利用5个土层同期对比观测数据建立的一元线性回归模型;拟合订正后的自动站各层数据偏差不同程度减小,数据合格率明显上升。     

基于MODIS云产品的AIRS云相态的识别和云量产品的检验

选用中国中东部(95～130 °E, 20～60 °N)午后同一时刻相对应的AIRS与MODIS各15景样本数据,将MODIS在红外波段上四种基于亮温的云识别算法对AIRS晴空像元和云像元中不同的云相态进行区分,分别统计出AIRS不同类型像元中这四种云识别算法的亮温差异,根据AIRS在晴空、水云和冰云三种不同相态下亮温的差异,确定出其阈值,实现AIRS晴空和云相态识别。在此基础上,对AIRS不同云相态下反演的有效云量进行检验和改进。结果表明:运用亮温阈值法对AIRS进行云相态识别能够较好地反映AIRS的晴空和云相态特征,云相态分布与MODIS云相态产品对应效果较好,特别在云边缘区域。对AIRS不同云相态下反演的有效云量进行对比和误差分析后发现:当水云有效云量较高、冰云有效云量较低时,AIRS反演的有效云量误差较大。在误差分析的基础上,提出了AIRS有效云量的偏差订正算法,对AIRS反演的有效云量具有一定改进,为AIRS云产品的应用提供参考依据。      

基于频率匹配法的中国降水多模式预报订正研究

基于TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心及英国气象局1～7 d日降水量预报以及中国自动站观测资料与CMORPH降水产品融合的逐时降水量网格数据集,利用频率匹配法(Frequency-Matching Method,FMM)对中国降水预报进行客观订正。首先利用卡尔曼滤波方法对降水频率进行调整,并根据不同区域降水强度差异将全国分为7个子区域分别进行频率匹配。结果表明,FMM可以有效减小降水量预报的误差。经过频率匹配法订正后各模式降水预报的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)大幅减小,且订正后各量级降水的雨区面积更加接近实际观测值。FMM对小于5 mm和大于15 mm的降水预报技巧改进明显。此外,FMM降低了模式预报的小雨空报率和大雨漏报率,并且明显提高了晴雨预报的准确率。FMM明显消除了大范围小雨空报区域,但是对强降水预报FMM仅能调整降水量大小,强降水落区预报并不能得到明显改善。     

区域极轨卫星ATOVS辐射偏差订正方法研究

近年来,卫星辐射资料在数值天气预报(NWP)系统中的直接同化研究取得了长足进展。为了利用TIROS业务垂直探测器(ATOVS)的辐射资料,必须对卫星观测辐射值的系统性偏差进行订正。在ECMWF原全球TOVS辐射偏差订正方案基础上,结合ATOVS资料特征和中国的实际情况,建立了适用于区域NOAA-15/16/17极轨气象卫星ATOVS辐射资料的偏差订正方案。该方案偏差订正分两步进行:首先进行扫描偏差订正,然后进行气团偏差订正。扫描偏差是临边测量相对于星下点测量的系统偏差,统计显示该种偏差具有一定的纬度依赖性,所以订正时按每10度的纬度带分别进行订正。气团偏差订正主要就是根据当时的天气条件进行订正,而天气条件一般用预报因子来定量表示。文中从中国国家气象中心T213背景场导出预报因子:(1)1000—300 hPa的厚度,(2)200—50 hPa的厚度,(3)模式地表温度,(4)总可降水量。模式预报因子的使用从观念上将对观测值的订正变为对计算前向辐射值的订正问题。试验结果表明,订正结果显著。     

L波段探空仪湿度资料偏差订正及同化试验

L波段探空仪观测资料是基础资料之一,无论在天气预报还是在数值天气预报中都起着重要作用,其资料质量直接影响数值模式同化分析及降水预报准确性。通过对我国3种常用的L波段探空仪观测湿度的偏差特性比较,研发适合该仪器的偏差订正方案,并在GRAPES同化系统中加以试验应用。结果表明:L波段探空仪湿度观测资料与ECMWF再分析湿度场比较有偏干现象。多种偏差订正方案订正结果显示:湿度偏差值比订正前减小,特别是在500 hPa以上层次减小明显。在GRAPES分析同化系统中使用Vomel偏差订正方案,分析偏差减小5%;预报模式个例和连续试验中湿度观测订正后预报降水更接近实况,预报降水检验评分显著提高,故该订正方案在实际应用中表现出积极的正效果。     

四川地区多模式2m温度预报性能分析及集成方法研究

本文通过分析2017年9~12月四川地区ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式、GRAPES_GFS(Global and Regional Assimilation and Prediction System)全球模式和西南区域模式(South West Center-WRF ADAS Real-time Modeling System, SWCWARMS)2m温度168h预报时效内的系统性偏差特征,采用滑动双权重平均法分别对三种模式温度预报产品进行偏差订正,并集成得到各时效2m温度的订正场,结果表明:(1)三种模式的预报存在明显的日变化,整体上EC模式的预报最优。(2)三种模式对于低温和高温的预报,在全省均大致呈现负的系统性误差,特别在高原及过渡区表现的尤为明显。(3)订正后三种模式的预报准确率显著提高,均方根误差减小1.4~2.5℃,大部分地区平均误差维持在±0.5℃之间,在系统性偏差较大的地区,订正效果更好。(4)两种集成方案预报结果接近,且均优于三种模式的订正预报。     

气候系统模式FGOALS模拟的南亚夏季风：偏差和原因分析

本文通过与观测和再分析资料的对比,评估了LASG/IAP发展的气候系统模式FGOALS的两个版本FGOALS-g2和FGOALS-s2对南亚夏季风的气候态和年际变率的模拟能力,并使用水汽收支方程诊断,研究了造成降水模拟偏差的原因。结果表明,两个模式夏季气候态降水均在陆地季风槽内偏少,印度半岛附近海域偏多,在降水年循环中表现为夏季北侧辐合带北推范围不足。FGOALS-g2中赤道印度洋"东西型"海温偏差导致模拟的东赤道印度洋海上辐合带偏弱,而FGOALS-s2中印度洋"南北型"海温偏差导致模拟的海上辐合带偏向西南。水汽收支分析表明,两个模式中气候态夏季风降水的模拟偏差主要来自于整层积分的水汽通量,尤其是垂直动力平流项的模拟偏差。一方面,夏季阿拉伯海和孟加拉湾的海温偏冷而赤道西印度洋海温偏暖,造成向印度半岛的水汽输送偏少;另一方面,对流层温度偏冷,冷中心位于印度半岛北部对流层上层,同时季风槽内总云量偏少,云长波辐射效应偏弱,对流层经向温度梯度偏弱以及大气湿静力稳定度偏强引起的下沉异常造成陆地季风槽内降水偏少。在年际变率上,观测中南亚夏季风环流和降水指数与Ni?o3.4指数存在负相关关系,但FGOALS两个版本模式均存在较大偏差。两个模式中与ENSO暖事件相关的沃克环流异常下沉支和对应的负降水异常西移至赤道以南的热带中西印度洋,沿赤道非对称的加热异常令两个模式中越赤道环流季风增强,导致印度半岛南部产生正降水异常。ENSO相关的沃克环流异常下沉支及其对应的负降水异常偏西与两个模式对热带南印度洋气候态降水的模拟偏差有关。研究结果表明,若要提高FGOALS两个版本模式对南亚夏季风气候态模拟技巧,需减小耦合模式对印度洋海温、对流层温度及云的模拟偏差;若要提高南亚夏季风和ENSO相关性模拟技巧需要提高模式对热带印度洋气候态降水以及与ENSO相关的环流异常的模拟能力。     

赣中玉华山泥炭地沉积来源的粒度端元法分析与2000 aBP以来气候环境重建

利用江西玉华山沼泽泥炭地YSH-2钻孔的沉积物进行测年,建立年代框架,结合该孔粒度参数、粒级组分、粒级-标准偏差、端元分析法分析,探寻响应气候变化的粒级组分,重建2 000 a BP以来气候环境。结果表明,玉华山泥炭地沉积物粒度组成以细粉砂(4～16μm)为主,中粗粉砂(16～64μm)次之;运用端元分析法得出3个端元,其中端元组分EM1代表水动力搬运来的较细组分,指示气候的干湿状况,EM2是反映土壤的成壤改造作用的组分,EM3是突发性的气候变化带来的组分。通过偏差法得出的敏感组分10.473～16.535μm,结合上述3个端元的变化规律,得出近2 000 a的干湿变化:(1)0—300 AD阶段,降水逐渐增多,气候由干转湿;(2)300—500 AD气候由湿润转入干旱,但整体较干;(3)500—650AD气候波动与突发性洪涝灾害都较少,是稳定且持续的湿润期;(4)650—900 AD,气候波动较大,变化频繁,总体偏干;(5)900—1400 AD是较为湿润的时期,其中有100年的频繁波动期;(6)1400—1800 AD为小冰期,此区域的气候变化分为湿-干-湿的3个阶段。