2002年朝阳地区旱情分祈

从1999年以来朝阳气售持续异常、连续4a遭受严重旱灾的实际出发，以2002年为例，分析了朝阳地区干旱的成因和特点。借以为决策服务提供科学依据。     

基于环境参数的极端暴雨指数构建及其应用

采用百分位法和1981—2010年30年逐年日降水量资料,设置了河南省极端暴雨阈值和区域极端暴雨标准,据此选取1981—2016年河南省极端暴雨个例13例,使用欧洲中期天气预报中心1°×1°再分析资料(ERA-Interim)对其环境参数进行分析,发现:表征大气水汽、动力及不稳定条件的环境参数,如850 hPa比湿和涡度、700 hPa垂直速度和V风分量,200 hPa散度、整层可降水量、K指数、0～3 km垂直风切变等,在极端暴雨过程中的平均值远远偏离其气候平均值,上述环境参数对极端暴雨预报有指示意义;环境参数的标准差倍数与降雨量具有较好相关性,二者的分位值基本沿y=x的对角线分布,环境参数标准差倍数分位值≥80%时,对异常降水(降水分位≥90%)有明显正相关;而环境参数标准差倍数分位较低时(40%),则更多对应了小量级降水。单一环境参数的异常往往不能体现降水异常程度,基于对极端暴雨有明确指示意义的8个环境参数,组建了极端暴雨指数(ERI),经13例极端暴雨个例回代和预报效果评估,ERI≥0.7时,极端暴雨TS评分达35%,漏报率为27%,空报率为49%,可将其作为极端暴雨预报的参考阈值。2018年"温比亚"台风极端暴雨过程中应用表明,该指数对极端暴雨落区预报有较好参考意义。     

GPS/PWV资料在梅雨锋暴雨个例中的同化试验

地基GPS天顶总延迟由于其解算误差来源少于目前广泛应用的可降水量资料,其同化应用将会为数值预报初值场更好地提供大气信息。面向同化应用的天顶总延迟观测质量控制方案的研发将会有效推进该资料在中国数值预报中的广泛应用。基于2013-2014年华北地区天顶总延迟观测资料,发展了一套针对数值预报同化应用的天顶总延迟观测质量控制方案。该方案从测站稳定性和解算精度、离群值、系统偏差及标准差等考察点切入,从不同角度检查和标记出致使观测序列统计特性偏离高斯分布特征的样本。质量控制后序列统计特征量更接近三维变分系统对观测资料的性质假设,表明了所建立质量控制方案的合理性。基于北京市气象局数值预报业务系统BJ-RUC开展了连续11 d的快速更新循环预报试验。评估结果表明：同化质控后天顶总延迟试验的降水预报效果明显优于同化未质控天顶总延迟试验,表明所建立质量控制方案的有效性。同化质控后天顶总延迟试验的降水预报效果优于未同化GPS资料试验,表明天顶总延迟资料的同化应用可以有效提升预报系统的降水预报效果,特别是在无探空资料参加同化的预报时次;同化质控后天顶总延迟资料试验的降水预报效果也优于同化可降水量的试验,表明使用天顶总延迟资料代替可降水量资料在数值预报业务中开展同化应用是可行的。在天顶总延迟观测质量控制方案研发和同化应用得到了一些有意义的结果,有助于推进该观测资料在数值预报科研和业务中的应用,为提升预报性能提供技术支撑。     

小区域热浪风险陛评估方法述评

文章对国内外热浪和热浪风险性评估的研究成果和方法进行了,综述,最后提出了一种基于层次分析法的小区域热浪风险性评估方法。     

线性化物理过程对GRAPES 4DVAR同化的影响

线性化物理过程能够改善四维变分同化中极小化收敛的稳定性和增加极小化过程中对大气物理过程和动力更加精确的描述,它是四维变分同化中非常重要的一部分。通过在GRAPES全球模式中研究线性化物理过程,尤其是两个湿线性化物理过程,改善切线性模式预报精度,来提高GRAPES全球四维变分同化的分析和预报效果。线性化物理过程的开发首先需要简化原非线性化物理过程中的强非线性项,然后对线性化物理过程进行规约化,以抑制切线性扰动的异常增长。目前GRAEPS全球模式中的线性化物理过程主要包括次网格尺度地形参数化、垂直扩散、积云深对流和大尺度凝结。线性化物理过程预报精度的检验方法是通过选择合适大小的初始扰动（同化分析增量）,来比较非线性模式和切线性模式中的扰动演化的纬向平均误差。然后以绝热版本的切线性模式为基础,通过冬、夏两个个例试验来分别检验4个线性化物理过程的12 h预报效果。试验结果表明,通过添加次网格地形参数化和垂直扩散两个干线性化物理过程方案,可以有效抑制住绝热版本切线性模式低层扰动的异常增长,大幅度改善切线性模式预报效果。通过添加积云深对流和大尺度凝结两个湿线性化物理过程,可以在热带区域和中、高纬度地区提高切线性模式中湿变量和温度变量的近似精度,提高GRAPES全球四维变分同化的分析和预报效果。      

BP人工神经网络在MM5预报福建沿海大风中的释用

利用变分方法建立预报场和预报倾向场这一预报场组合与模式预报非系统性误差之间的映射关系,来估计GRAPES（Global/Regional Assimilation and PrEdiction System）模式的非系统性误差,从而对预报做出修正。采用两种不同的历史样本建立这一映射关系,其中,利用相同时刻历史样本建立映射关系的方法称为DEM方法;通过相似面积比选取“相似样本”来建立上述映射关系的方法称为SEM方法。以FNL分析资料作为评判预报误差的依据,根据2002—2010年7月GRAPES模式500 hPa高度场48 h预报的回报资料,利用两种不同的方案进行非系统性误差的估计及预报订正试验。对279个检验样本的试验结果表明：SEM方法和DEM方法都对非系统性误差有一定的估算能力,二者估算的非系统性误差空间分布和量级与模式非系统性误差较一致,SEM方法的修订效果略优于DEM方法,但并不明显。对预报做出系统性误差和非系统性误差两步订正后,DEM方法和SEM方法的订正有效率分别为98.566%和100%,可明显提高预报的准确性。

     

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。      

黄河源头测风云——玉树州曲麻莱县气象局

玉树州曲麻莱县气象局地处黄河源头、通天河之滨,海拔高度为4175米,始建于1956年,属国家基本气象观测站。1986年成立国家一级牧业气象观测站。2002年成立生态环境监测一级站。全局现有干部职工12人（均有大专以上学历）,其中取得中级技术职称的有6人。中共党员5人。     

雪原上的气象人——青海省果洛州甘德县气象局

地处海拔4050米,阿尼玛沁雪山脚下的果洛州甘德县气象局,成立于1959年4月,属国家气候观测一般站,1986年成立国家一级牧业气象观测站;承担着气象服务、生态环境监测、人工影响天气、雷电防护检测等工作。现有职工9人,均有大专以上学历,取得中级专业技术职称8名,中共党员4名。     

青海省气象部门优秀中青年人才业绩介绍

2006年省气象局授予马万才、王献芝、祁如英、史津梅、何生存、王治邦、刘海明7位同志“青海省气象部门优秀中青年人才”称号。 马万才，男，44岁，工程师。1981年7月毕业于兰州气象学校气象专业，2005年6月在中共青海省委党校经济管理专业取得在职大专学历，现在民和县气象局从事地面测报工作。