4种再分析月降水数据在内蒙古地区的适用性分析

利用1981—2020年气象台站的实测降水数据,对CRA40、ERA5、JRA55和MERRA2这4种再分析月降水数据在内蒙古地区的降水分布特征,与实测降水的相关性和误差进行分析。结果表明：(1)内蒙古地区4种再分析降水数据的空间分布与台站降水基本一致,误差分析表明CRA40与MERRA2的数据质量较高,ERA5次之,而JRA55数据质量相对较差。(2)CRA40和MERRA2在1983—1986年存在明显的降水低估,ERA5在2005年之后的内蒙古中东部出现明显的降水低估,JRA55在115°E以东存在明显降水高估,在115°E以西则以降水低估为主。(3)4种再分析月降水数据的年内最大均方根误差和绝对误差均集中在6—8月,与台站降水相关系数的年内最小值均出现在7月,内蒙古夏季汛期是再分析降水误差产生的主要时段。     

GRAPES中尺度模式的广东定量降水预报检验

采用客观降水检验方法,对GRAPES中尺度模式2011年4月1日～2012年3月31日广东降水预报进行了分级降水检验、时空分布演变评估以及降水预报个例分析。结果表明:随着降水量级和预报时效提高,模式降水预报质量呈现下降趋势;模式能够对降水过程时间演变做出准确的预报,对于实况较小的降水,模式存在预报比实况偏大的问题,而对于实况较大的降水,模式存在预报比实况偏小的问题;模式不能很好预报出与地形有关的广东3个降水中心;通过对一次台风降水预报个例分析表明,模式24 h预报能较好反映雨带分布和暴雨中心。     

1961-2020年西北地区夏季降水趋势变化特征

采用近60年西北地区364站逐日降水观测数据,从降水量和降水日的角度对比研究了西北地区夏季降水趋势时空变化特征。结果表明：平均而言,西北地区夏季降水量占全年总降水量的50-70%。整体上西北地区降水量呈现显著增多的线性趋势,但并非全区一致性增多。降水量增多（减少）的站数约占区域内总站数的57%（43%）,降水日数呈现增多（减少）的站数约占总站数的43%（57%）。两者同时增加的站点主要位于南疆盆地、北疆西部及青海中部和北部等地,两者同时减少的站点主要位于甘肃东南部、宁夏、陕西中部偏东等地,而两者反相变化的站点主要位于新疆北疆地区、青海省西南部边缘地区和陕西南部。近60年西北地区极端降水量和降水日数也呈现出线性增加的趋势。西北地区各个区域降水量和降水日数除年际变化外,还存在年代际变化特征,但不同区域变化位相存在一定差异。     

因子的持续和转折对我国盛夏降水预测效果的影响

由于影响我国盛夏（7—8月）降水异常的主要因子前期（或从冬季到夏季）不同的月际演变特征对其后降水异常的影响不同,所以针对影响因子的月际“持续异常”和“转折变化”对盛夏降水异常的预测方法也应该是不同的。本文以国家气候中心整理的78项月环流特征量指数和CPC/NOAA的30项指数为因子,设计了能够反映影响因子的月指数特征量“持续异常”和“转折变化”的两套影响因子库,用“滑动相关—逐步回归—集合分析”方法分别建立预测模型,改进预测方案,这样建立的统计预测模型重点考虑了前期影响因子不同的变化特征。用距平符号一致率（PSS）与空间距平相关系数（ACC）为指标,对比分析不同因子处理方案对我国160站盛夏（7—8月）降水预测效果的影响,结果显示：两种因子选择方案均具有一定的预测能力;相比之下,“转折变化”因子选取方案的预测效果更好;用单站交叉建模序列与实测序列的相关系数为指标,挑选其中相关系数更高的因子选取方案结果作为集合方案预测结果,集合方案的预测效果有进一步提高的潜力。     

数值预报产品南宁24h降水预报检验

运用目前业务中经常使用的日本降水预报产品和T213降水预报产品，选用2005年4月～2006年8月资料对南宁市单点的预报效果进行检验，结果发现：晴雨预报TS值，T213和日本相差不大。在24h分量级降水检验结果中，T213的TS评分通常高于日本。大雨量级降水，日本优于T213。中雨和小雨量级的降水，T213优于日本。但是T213空报率普遍较高。     

GPM卫星和地面雷达对江苏盐城龙卷风强降水估测的对比

为综合评估卫星和天气雷达在2016年6月23日盐城龙卷风期间的强降水过程的降水估测精度,以国家级雨量站观测数据为基准,结合相关系数(CC)、相对误差(RB)、均方根误差(RMSE)以及分级评分指标,利用S波段的天气雷达定量降雨估测产品(RQPE)和全球降水观测计划多卫星融合产品(IMERG_FRCal,IMERG_FRUncal,IMERG_ERCal)进行比较。结果表明,雷达和卫星的累积降水量与雨量站的空间相关性很强(相关系数大于0.9),基本上能捕捉到整个降水过程的空间分布。降水主要分布在江苏省北部,但卫星高估了江苏省东北部强降水中心的降水量;对于小时时序区域平均降水,卫星高估了降水,而雷达低估了累积降水量。综合降水中心区域分析,IMERG的强降水区域降水量与雨量站的时间序列的偏差显著;RQPE在降水峰值达到之前及峰值之后与地面雨量站的变化趋势基本一致,但对降雨量峰值有明显的偏低。RQPE能较为准确地在时间上捕捉到降雨强度的变化趋势,但对于大雨及暴雨的估测能力不佳;RQPE的POD、SCI值都远远高于IMERG, FAR也较小。IMERG几乎未能监测到强降水的发生。总体上,RQPE对此次龙卷风强降水量的估测表现优于3种IMERG产品,特别是在捕捉强降水区域的空间分布方面,但对于强降水的估测能力仍需进一步改善。     

区域极端降水事件阈值计算方法比较分析

根据南京站1951—2010年逐日降水资料,采用2种传统的百分位法以及3种正态变换方法,探讨了确定区域极端降水事件阈值的最佳方法。结果表明,由于降水量的实际概率分布是一种明显的偏态分布,而传统的百分位法是在假设降水量遵从均匀分布条件下进行的,计算结果的稳定性较差。正态变换的3种方法是在降水量实际概率分布下采用百分位法计算阈值的,结果稳定性较好。其中以方法4效果最佳。为消除气候变化的影响,可以将研究时段按降水量变化的不同趋势分为几个气候阶段分别计算阈值。或者采用滑动气候阶段处理整个研究时段,并以各个滑动气候阶段阈值的平均值作为整个研究时段的阈值。     

边界层风廓线雷达在降水时段中的在线分析应用研究

本研究提出了一种在边界层风廓线雷达连续运行的降水探测时段中对降水频谱进行在线分析的新的应用方式。详细介绍了边界层风廓线雷达在线分析原理和方法。同时结合典型降水频谱个例,分析了可获得的多个潜在的气象参数和信息。并指出,该在线分析方式的实施可以使风廓线雷达的应用领域从晴空探测向降水测量拓展;有效缓解当前风廓线雷达应用存在的瓶颈问题;间接证明边界层风廓线雷达组网间距不固定的观点。文章分析说明,随着在线分析方式的推广应用,边界层风廓线雷达将成为单站精细化气象探测和预报/服务的重要工具。     

梅雨期中国东部降水的时空变化及其与大气环流、海温的关系

利用1961～2000年中国台站降水资料、 NCEP/NCAR再分析资料以及扩展重建海平面温度 (Extended Reconstructed Sea Surface Temperatures, ERSST) 资料, 采用EOF、小波变换、合成及相关方法探讨中国东部梅雨期降水的时空变化及其环流、水汽输送和海温异常特征.分析指出中国东部梅雨期 (6月11日～7月10日) 降水存在三种主要空间型: 江南北部多雨型、长江流域多雨型和江淮平原多雨型.三种降水型都存在多时间尺度特征, 由于年际和年代际振荡的周期和强度随时间的变化有不同表现, 三种雨型旱涝年出现的年份有所不同.三种雨型对应的东亚夏季风环流各子系统的强度、位置、水汽输送等也存在明显差异.梅雨期三种雨型与冬季海温的研究表明:赤道东太平洋海温偏高有利于出现江南北部降水型; 赤道印度洋、南海和西太平洋黑潮海温偏高有利于出现长江流域降水型; 北太平洋中纬度海温偏高则有利于出现江淮平原降水型.     

焦作市4-9月短期降水精细化预报系统

在降水时空变化研究的基础上,完成辖区降水区划;用计算机识别T213风场中槽线、切变线等影响系统,并按其相对于预报站方位,确定对其影响强度指数,组合预报因子,建立判别方程,制作分县0～12小时、12～24小时降水分级预报。经检验,系统对降水落区有较强预报能力。