能见度集合预报及后处理技术应用

基于污染物情况、环流系统和时空分布特征分析,利用神经网络对历史数据进行建模,生成了能见度集合预报产品。在2022年冬季的TS评分检验中,预报产品优于欧洲中期数值预报中心模式(ECMWF)的能见度预报产品。利用概率匹配、最优百分位和神经网络三种后处理方法生成后处理产品,这些产品的TS评分优于集合预报产品。预报输入的ECMWF模式2 m湿度与实况的偏差是误差的主要来源。利用集成方法对三种后处理产品进行集成,其TS评分结果在低能见度区间总体接近或略优于原始产品。生成的能见度集合预报后处理最优集成预报产品成功提高了对中期延伸期能见度天气的预测准确性。     

深圳S波段与X波段双偏振雷达在定量降水估计中的应用

双偏振多普勒天气雷达的一个重要应用是进行定量降水估计（QPE）,它可以获得反射率（Z_H）、差分反射率（Z_DR）和差传播相移率（K_dp）这些与降水粒子有关的信息,常用的双偏振雷达降水估计方法有基于Z_H的R（Z_H）、基于Z_H和Z_DR的R（Z_H,Z_DR）、基于K_dp的R（K_dp）和基于K_dp与Z_DR的R（K_dp,Z_DR）这4种。文中利用深圳市S波段和X波段双偏振多普勒雷达探测资料,结合高精度地形数据和雨滴谱仪观测数据,设计了基于双偏振量的定量降水估计方法:首先利用地形数据和雷达地理信息,分析了雷达的遮挡状况,形成了这两部雷达的复合平面扫描仰角信息;随后利用雨滴谱仪观测资料,使用T矩阵方法统计得到了深圳地区的上述4种降水反演方法的参数;最后设计了混合降水反演方法,基于双偏振信号（即K_dp和Z_DR）的强弱,使用不同的降水反演方法进行定量降水估计。基于12个降水个例,利用各反演方法产生的定量降水估计结果与雨量计观测资料比较。结果表明,混合降水反演方法在降水反演的准确度和稳定性上均优于任何一种单一定量降水估计反演方法。基于文中介绍的定量降水估计方法,使用深圳S波段和X波段雷达产生了定量降水估计产品,并与深圳目前业务定量降水估计产品进行对比评估。结果表明,使用本方法产生的定量降水估计产品在准确度和稳定性上要优于目前的业务产品。此外,X波段雷达的定量降水估计产品性能要略高于S波段雷达的定量降水估计产品,这说明高时、空分辨率的X波段雷达可以提高定量降水估计精度。但由于雷达扫描平面内双偏振雷达对融化层和冰区的偏振量观测与降水的关系尚未明确,因此,本方法仅适用于雷达扫描平面内液态降水区。      

多源降水预报集成技术应用研究

基于欧洲中期天气预报中心全球高分辨率预报模式ECMWF、中国自主研发的新一代业务化区域数值模式GRAPES_Meso和WRF中国全国区域预报模式的降水预报结果进行未来3 d降水集成预报.以中国地面—卫星—雷达三源融合逐时降水格点产品(CMPA-Hourly,V2.0)作为"观测值"进行建模,采用消除偏差多模式平均法和基...     

多积云参数化方案热带气旋路径集合预报试验

利用MM5模式采用5种积云参数化方案选项研究了2004～2006年共8个热带气旋路径的集合预报。结果表明,热带气旋路径预报对积云参数化方案的选取是敏感的,积云参数化方案之间优劣互补,而选择无积云参数化方案选项对热带气旋路径的预报有积极的贡献。采用3种路径集合预报方案研究的结果表明,集合方法对热带气旋路径预报有明显的改善,其中无积云参数化Grell、Betts—Miller和Kain—Fritsch4种积云参数化方案选项组合的集合预报效果最好,平均路径误差最小。     

基于CMIP5多模式集合资料的中国气温和降水预估及概率分析

选用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）提供的30个全球大气-海洋耦合模式（AOGCMs）在典型浓度路径（RCPs）情景下气温和降水量的预估结果,采用扰动法,用站点观测资料作为气候背景场替代AOGCM模拟的气候平均,尝试校正气候预估结果的系统性偏差。通过集合方法,用概率的形式给出中国平均气温升高1 ℃,2 ℃和3 ℃以及降水量增加10%,20%和30%概率的空间分布,讨论了中国未来平均气温和降水量可能的变化。结果表明：经过扰动法处理后的气温和降水量预估集合保留了当前气候的局地信息。预估平均气温在中国均有上升,北方地区尤其是青藏高原地区变暖的程度大于南方地区,北方大部分地区平均气温升高的趋势为0.28 ℃/10a。在21世纪初,中国北方地区年平均气温升高1 ℃的可能性超过50%。到了21世纪末期,中国大部分地区平均气温升高2 ℃的可能性超过60%,新疆北部以及青藏高原南部地区气温升高3 ℃的可能性超过50%。预估中国降水量普遍增多,中国北方地区降水量增多的程度要明显大于江淮流域及其以南地区,尤其是西北地区降水量增多非常显著,降水量增多30%的可能性超过70%以上。     

豫西地区雷暴预警预报系统构建方法研究

目前,基层台站在雷暴预警预报中主要依赖传统经验预报方法,而对卫星云图、大气电场、多普勒雷达回波和高分辨率数值预报产品等资料释用水平不高,存在主观定性分析多、客观定量计算少等不足。依托现有气象资料和雷暴预报方法,以雷暴预警预报系统构建为目标,从气象数据仓库构建、支持向量机雷暴预报、相似预报雷暴预报、Poor Man集合预报技术和多源数据融合分析等方面,探讨了雷暴预警预报系统构建方法,实现了雷暴中期预测、短期预报和短时临近预警三个层次的预报功能,解决了气象资料庞杂难以管理、数值预报产品释用水平不高、数值预报结果存在"跃变"、多源数据融合分析缺乏手段等问题,提高了基层台站雷暴预报工作效率和预报水平,同时也为其他地区类似系统构建提供了参考。     

基于BGM的暴雨集合预报初始扰动发展分析

基于增长模繁殖法（BGM）思想,采用AREM（新一代区域η坐标模式）,研究了暴雨过程中,初始随机扰动在繁殖循环中随时间的演变特征和发展机理。结果表明,初始扰动的演变决定于环流背景场的结构和大气中的湿物理过程。背景场不仅影响扰动的演变规律,而且决定了扰动发展的敏感区域。初始扰动随时间演变存在两个敏感区,一是背景场的大风速区,二是降水区附近。对流层高层,大风速区附近扰动得到最优发展;对流层中低层,扰动不仅沿大风速区发展,且与降水区配合较好。初始扰动发展的机理也有两种,一是大气湿物理过程引起的位势不稳定或第二类条件不稳定（CISK）;二是由风切变引起的大气动力不稳定。高层扰动的增长,以干大气的动力不稳定占优,中低层扰动的发展主要是湿物理过程的贡献,初始扰动在模式中的发展与降水的发展是同“源”的,有利于降水发展的环境也有利于初始扰动的发展,从而影响了降水的可预报性。所以利用暴雨预报模式制作集合预报时,BGM仍是可用的方法。     

ENSEMBLE PREDICTION EXPERIMENTS OF TYPHOON TRACK BASED ON THE STOCHASTIC TOTAL TENDENCY PERTURBATION

The GRAPES-TCM is used to make ensemble prediction experiments for typhoon track. Three kinds of ensemble schemes are designed for the experiments. A total of 109 experiments are made for the nine typhoons in 2011 and the integral time is 72 h. The experiment results are shown as follows. In the three ensemble schemes, on the whole, scheme 1 has the best track prediction. Its average absolute track error and overall deviations of typhoon moving speed and moving direction are all the smallest in the three schemes. For both scheme 1 and scheme 2, they are all smaller than those of their control predictions. Both of their ensemble predictions show superiority to their deterministic predictions. Overall, compared with the observations, the typhoon moving directions of the three schemes mainly skew to the right, and in the late integration they mainly tend to be relatively slow. In the three schemes, the track dispersion of scheme 1 is the largest and that of scheme 3 the smallest. In scheme 1 it is much larger than in schemes 2 and 3. The difference of dispersion between scheme 2 and scheme 3 is small. The track dispersions of the three schemes are all much smaller than their rational dispersions. Compared with the eight domestic and overseas operational numerical weather prediction (NWP) models, scheme 1 has better predictions than the other seven operational models except ECMWF NWP model. Scheme 1 has the value of operational application.     

集合预报产品在台风麦莎预报中的应用

为了提高集合预报效果,利用T106L19全球谱模式和增长模繁殖法对台风麦莎制作了13个成员的集合预报,并对其结果进行集合预报产品解释应用研究。首先在离散距离分簇法中,引入方差分析的方法确定分簇基础,然后对集合预报的形势场进行了分簇,相对于以往采用96小时样本为分簇基础进行分簇的方法,分簇效果提高明显,分簇结果能给出台风移动的几种可能路径及其概率;其次对要素随时间的演变利用系统聚类法进行了分类,根据分簇平均图可以确定几个可能的台风登陆地点,制作了这些特殊点要素分类烟羽图,通过分析要素随时间的演变特征,提高对台风登陆地点和时间的预报精度;最后制作了盒须图,通过盒须图中数据组主体以外的数据点,确认出值得注意的一些特殊集合成员的预报结果,减少了小概率事件的漏报率。研究结果表明,将方差分析引入离散距离分簇法,要素烟羽聚类法以及盒须图的应用有利于提高和改善集合预报效果,集合预报产品解释应用效果得到改进。     

集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的数值试验

利用集合卡尔曼滤波(EnKF)在云数值模式中同化模拟多普勒雷达资料,并考察了不同条件下EnKF同化方法的性能.结果显示,经过几个同化周期后,EnKF分析结果非常接近真值.单多普勒雷达资料EnKF同化对雷达位置不太敏感,双雷达资料同化结果在同化的初期阶段比单雷达资料同化结果准确.同化由反射率导出的雨水比直接同化反射率资料更有效,联合同化径向速度和雨水有利于提高同化分析效果.协方差对EnKF同化效果起着非常重要的作用,考虑模式全部预报变量与径向速度协方差的同化效果比仅考虑速度场与径向速度协方差的同化效果好.雷达资料缺值降低了同化效果,此时增加地面常规观测资料的同化可以明显提高同化分析效果.EnKF同化技术对雷达观测资料误差不太敏感.初始集合对同化分析有较大影响.EnKF同化受集合大小和观测资料影响半径.同化对模式误差较敏感.利用EnKF同化双多普勒雷达资料,分析了一次梅雨锋暴雨过程的中尺度结构.结果表明,EnKF同化技术能够从双多普勒雷达资料反演暴雨中尺度系统的动力场、热力场和微物理场,反演的风场是较准确的,反演的热力场和微物理场分布也是基本合理的.中低层切变线是此次暴雨的主要动力特征,对流云表现为低层辐合、高层辐散并有垂直上升运动伴随,其热力特征表现为低层是低压区,高层为高压区,中部为暖区而上、下部为冷区,水汽、云水和雨水分别集中在对流云体内、上升气流区和强回波区.