Role of the Nocturnal Low-level Jet in the Formation of the Morning Precipitation Peak over the Dabie Mountains

The diurnal variation of precipitation over the Dabie Mountains(DBM) in eastern China during the 2013 mei-yu season is investigated with forecasts of a regional convection-permitting model. Simulated precipitation is verified against surface rain-gauge observations. The observed morning precipitation peak on the windward(relative to the prevailing synoptic-scale wind) side of the DBM is reproduced with good spatial and temporal accuracy. The interaction between the DBM and a nocturnal boundary layer low-level jet(BLJ) due to the inertial oscillation mechanism is shown to be responsible for this precipitation peak. The BLJ is aligned with the lower-level southwesterly synoptic-scale flow that carries abundant moisture.The BLJ core is established at around 0200 LST upwind of the mountains. It moves towards the DBM and reaches maximum intensity at about 70 km ahead of the mountains. When the BLJ impinges upon the windward side of the DBM in the early morning, mechanical lifting of moist air leads to condensation and subsequent precipitation.     

华南地区7-10月两类区域性极端降水事件特征及环流异常对比

利用1981—2016年7—10月中国753站逐日降水资料、气象信息综合分析处理系统（MICAPS）逐日站点降水资料、日本东京台风中心西北太平洋热带气旋（TC）最佳路径资料和NCEP/NCAR再分析资料集,分析了华南地区区域性日降水极端事件（RDPE事件）的统计特征及环流异常。根据华南地区RDPE事件的发生是否受热带气旋影响将其分为TCfree-RDPE和TCaff-RDPE两类事件,其中TCaff-RDPE事件占42%且集中发生在8月4—5候;TCfree-RDPE事件以7月发生频数最多,占其总频次的1/2以上。TCfree-RDPE事件发生时,华南地区受异常气旋性环流控制,来自西太平洋和中国南海的暖湿气流与北方冷气团在此汇合并形成一条狭长的水汽辐合带,低层辐合、高层辐散,显著强烈的上升运动为TCfree-RDPE事件的发生与维持提供了有利条件;与此同时,波扰动能量由高原东北侧及河西走廊地区向华南一带传播并在华南显著辐合,有利于华南上空扰动的发展和维持。TCaff-RDPE事件发生时,华南上空由低层到高层的斜压环流结构更为明显,异常上升运动更加强烈,热带气旋在其运动过程中携带了大量源自孟加拉湾、中国南海和西太平洋地区的水汽并输送至华南地区,水汽辐合气流更为强盛。同时,波扰动能量由高纬度地区沿河西走廊向下游传播,但在华南地区辐合不甚明显。两类极端事件发生时,加热场上的差异亦明显。华南及邻近地区上空的大气净加热及其南侧大范围区域的净冷却所形成的加热场梯度对TCfree-RDPE事件的发生有利。而TCaff-RDPE事件发生时,〈Q₁〉和〈Q₂〉在经向上由18°N以南、华南及其邻近地区、32°N以北呈负—正—负的异常分布型,正距平值更高,加热场梯度更大,有利于TCaff-RDPE事件的维持。这些结果有利于人们认识和预测华南区域性日降水极端事件的发生。      

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。      

GRAPES全球奇异向量方法改进及试验分析

基于总能量模的奇异向量扰动常用于构造集合预报的初始条件。以建立GRAPES（Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球集合预报系统为目的,基于前期研发的GRAPES全球模式奇异向量方法,在GRAPES全球切线性模式和伴随模式2.0版的框架下,开展了引入线性化边界层方案来改善奇异向量结构,并提高奇异向量计算效率的研究。通过连续试验,从奇异向量的扰动能量结构、扰动能量谱及扰动空间分布等方面,综合分析改进GRAPES全球奇异向量的结构及演变特征。试验结果表明,改进后的GRAPES奇异向量方法有效抑制了之前扰动能量在近地面层不合理的快速增长,同时,奇异向量最优扰动的结构更客观地体现了中高纬度区域大气初始条件中的斜压不稳定扰动及其演变,如在初始时刻奇异向量扰动能量主要位于对流层中层,并呈现出随高度向西倾斜的大气斜压特征;经过线性化演变,扰动能量向较大水平尺度转移,并在垂直结构上表现出向对流层高层上传及向对流层低层下传的特征等。针对GRAPES奇异向量迭代求解中伴随模式计算耗时为主的情况,改进伴随模式中广义共轭余差方案的调用方式,并采用大内存存储法来提高其计算效率,进而将奇异向量总计算时间缩短了25%。总之,改进后的GRAPES奇异向量方法,可应用于构建面向业务应用的GRAPES全球集合预报系统。      

CINRAD-SA双偏振雷达资料在降水估测中的应用初探

对基于水平反射率ZH和差分传播相移率K_(DP)的降水估测综合法R(C)进行了改进,并对广州S波段双偏振雷达2016年2次飑线和2次台风降水过程的Φ_(DP)使用小波分析进行滤波处理,在此基础上使用变距最小二乘法拟合得到K_(DP)的值。分别使用R(C)和R(Z_H)法对2次飑线和2次台风降水过程进行降水估算,将估算结果和雨量计小时雨量进行了对比,并将两种方法的评估结果进行了对比。结果表明:(1)对于飑线类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度要好于R(Z_H)法,且降水率越大,R(C)法优势越明显,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均相对误差(RE)降低了17. 2%,平均绝对误差(AE)减少了1.89 mm,平均均方根误差(RMSE)减少了1.66 mm;(2)对于台风类型降水,R(C)法对5 mm·h~(-1)以上的降水估测精度也好于R(Z_H)法,当降水率≥20 mm·h~(-1)时,两次过程R(C)法比R(Z_H)法的平均RE降低了33. 19%,平均AE减少了3. 95 mm,平均RMSE减少了4.05 mm;(3)对于飑线和台风两种类型降水R(C)法都明显改善了降水率较大时的R(Z_H)法低估问题,但R(C)法在降水率10 mm·h~(-1)时也存在低估,可能是由雨滴谱资料观测误差导致拟合的系数偏小或雷达硬件造成的观测偏差等造成的。     

2018年一次罕见早春飑线大风过程演变和机理分析

2018年3月4—5日,华南、江南等地发生了一次大范围强对流过程,发生时间早,落区范围广,多地伴有雷暴大风、冰雹、短时强降水等剧烈对流天气,尤其飑线在江西境内造成了严重大风灾害。基于大气环流和雷达回波发展演变特征,将该次过程分为初始、发展和减弱三个阶段：初始阶段西风槽前西南急流造成的低压倒槽为强对流提供大尺度触发条件;发展阶段对流活动位于槽前暖区中,飑线在江西造成极端大风;入夜后,冷锋南下,对流进入减弱阶段。环境场及对流参数诊断表明江西中北部低层高温高湿,中层干冷,温度垂直递减率大,有利于产生雷暴大风。南昌探空长时间序列分析表明温湿要素气候态异常,与历史同期比,低层明显偏暖偏湿,中层偏干,有利于极端对流天气发生。综合多源观测资料和雷达资料分析中小尺度特征,本次江西飑线过程特点及成因包括：（1）受引导气流和前向传播共同作用,飑线移动速度快。（2）自动站分析显示飑锋后雷暴高压强,与锋前暖低压作用造成强密度流,有利于产生大范围直线型大风;（3）通过对比飑线弓状回波南北段回波结构差异表明,飑线后侧中层干后向入流促使降水粒子相变,剧烈降温形成的强下沉运动(下击暴流)是导致极端大风的主要原因,后部层云区下沉气流增强雷暴高压加之动量下传作用对雷暴大风有增幅作用。     

降水现象仪观测应用评估

利用2017年9月至2018年8月北京20个站降水现象仪采集数据与人工平行观测数据,对降水现象仪进行了对比评估。结果表明:降水现象仪的缺测率为0.01%,空报率为0.6%,捕获率为93.5%,漏报率为27.9%,错报率为10.0%。从统计结果可知,降水现象仪的缺测率、空报率较低,捕获率较高,体现出设备性能良好的一面,漏报率和错报率偏高,表明设备漏识别和错误识别的情况较多,漏报主要发生在弱降水过程中,错报主要出现在毛毛雨的识别上。设备测量和人工观测降水开始时间一致性较好,终止时间一致性偏差;降水现象仪现存问题:在大雨强时易出现雨滴叠加误识别,在小雨强时识别率会降低,在无降水错误输出降水现象方面缺少质控。