降雨型地质灾害预报方法研究进展

开展降雨型地质灾害预报是减少灾害损失的有效方法。该文在讨论降雨型地质灾害预报相关概念的基础上,结合国内外已有的研究成果,系统总结了隐式统计模型、显式统计模型和动力模型等降雨型地质灾害预报模型的特点和适用条件。近几年区域降雨型地质灾害的预报技术研究有以下新特点:统计模型简单实用,目前已经由单一考虑降雨特征的第1代隐式统计模型,进一步发展为考虑地质、地貌等静态因子的显示统计模型;动力模型逐渐由基于垂直入渗理论的边坡稳定性模型开始向基于水土耦合机制的复杂预报模型发展;降雨型地质灾害业务预报预警的核心是地质灾害预报模型的本地化运行,我国已经基于统计模型搭建了服务于不同区域的业务预报预警系统。结合多源预报降雨资料,搭建基于水土耦合机制的降雨型地质灾害集合预报预警系统是未来可能的发展方向。     

飞机积冰预报算法对比及其集成预报模型研究

以人工增雨作业获取的飞机积冰实例资料为基础,利用WRF模式对51次飞机积冰过程进行数值模拟,对比分析了常用七种积冰预报算法对积冰潜势区和强度的预报效果,进而采用评分权重集成法建立了飞机积冰强度集成预报模型,并检验了其预报效果。结果表明:(1)假霜点温度经验法对2002年4月4日积冰个例的预报效果与实况一致,而其他积冰算法预报效果均与实况相差较大;(2)对51次飞机积冰预报效果进行统计检验发现,假霜点温度经验法的预报效果最好,积冰强度预报准确率为72.55%,其次是RAOB法,IC指数法和I积冰指数法次之,改进的IC指数法预报准确率最差,只有19.61%;(3)对比不同积冰算法建立的集成预报模型的预报效果发现,选用IC指数法、假霜点温度经验法、RAOB法进行集成预报时,预报准确率最高,且漏报率、偏弱率及偏强率均能控制在10%以内,比单一预报算法中的最高预报准确率提高了8%,且漏报率降低了4%,偏强率降低了8%。     

GRAPES区域集合预报两种侧边界扰动方法对比试验

中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。     

基于WRF模式的风电场短期风速集成预报方法研究

风能始源于大气的运动,具有很大的随机性和间歇性。风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确性具有重要的意义。对于复杂地形条件下,风速的预报一直是各国研究的难点和重点。为了提高风电场短期风速预报的准确性,本研究采用多种边界层参数化方案来集成预报风速,将各单一边界层参数化方案预报的风速及相应的实测风速数据,应用随机森林算法建立集成预报模型,对风电场的短期风速进行集成预报研究。试验结果表明,采用集成预报风速方法,预报的风速误差相比于单一边界层参数化方案预报的风速误差明显减小,对研究区域的风速、风向等气象要素有着较好的模拟效果,能够有效提高风速预报的准确率。     

10~30 d延伸期可预报性与预报方法研究进展

10~30 d延伸期的可预报性既依赖于初始条件,也与缓变的下垫面有关,寻找延伸期时段内可预报性较高的低频特征,识别延伸期的可预报性来源及影响的物理机制是提高延伸期预报水平的关键。近年延伸期可预报性来源、热带大气季节内振荡监测预测和影响等领域的研究取得较大进展,提出和应用了动力统计相结合以及大气低频信号释用等新的延伸期预报方法。对延伸期可预报性来源及其与初值和外强迫异常的关系分析表明,海气相互作用能提高亚洲和西太平洋区域延伸期时段大气环流和要素的可预报性。热带大气季节内振荡、平流层爆发性增温以及各种次季节尺度的海气、陆气耦合作用和大气响应均为延伸期预报提供了重要的可预报性来源。由于数值模式延伸期时段的预报性能与实际业务需求还存在一定距离,基于动力统计相结合和物理统计的延伸期预报方法被广泛应用于业务预报,表现出一定的预报技巧。     

山东滨州市冰雹天气分型和预报方法研究

利用山东滨州市7个国家气象站与61个人影作业站点观测资料,结合高空观测及探空、ECMWF再分析等资料,对2001—2011年滨州降雹时空分布特征、天气系统和物理量特征、降雹形势分型和预报方法进行研究。得出:(1)降雹日数年均8.6次,总体呈现明显下降的年际变化特征;4—10月可降雹,6—7月降雹最多;降雹主要出现在14时—翌日02时;北部沿海相对较多。(2)降雹形势主要有5种类型:冷涡型降雹、低槽型降雹、横槽型降雹、西北气流型降雹、其他小范围降雹。根据冷涡中心位置冷涡型划分为两个关键区;低槽型可分为前倾槽、阶梯槽、较深低槽、与中低纬度共同作用的槽;横槽型降雹范围广、破坏性大;西北气流型存在连续性。(3)4类13种物理量具有不同分布特征和变异系数,均具有较好的代表性。不同月份、不同降雹影响程度和影响系统,物理量具有较明显差别。(4)0℃层高度在1370~5331m时,7种物理量可用于预报冰雹,K≥17℃、T850-500≥25℃、LI≤2℃、SRH≥0.1m^2·s^-2、SSI≥240、SWEAT≥100、Cape≥2J·kg^-1时可能降雹。6月、7—8月和其它月分别有3种、1种、3种物理量指标组合可用于预报冰雹,物理量的组合和数值有差异。     

中央气象台暴雨预报业务的发展及思考

暴雨是影响我们国家最重要的灾害性天气之一,暴雨预报既是业务中的关键点也是难点。本文论述了目前中央气象台的暴雨预报业务已经由基于天气学、统计学等在天气图分析的基础上进行主观外推的传统预报向基于数值预报的现代天气预报发展,强调了暴雨预报的科学问题是从预报实践中提炼出来的,而不是从参考文献中找出来的,突出了预报员是暴雨科学问题的提出者和解决实际问题的第一参与者,阐明了预报与服务工作紧密结合是中国特色气象事业的重要组成部分,充分肯定了中央气象台和中国气象局暴雨研究所等科研单位在暴雨预报、研究和我国应对突发自然灾害中发挥的重要作用,明确了暴雨等灾害天气的预报是以服务人民、社会、经济发展和国家安全为最终目标。并从预报员科学研究与实践能力的培养和提高、多源观测资料应用、区域中尺度数值预报模式和集合预报技术的发展及订正能力的提高、人工智能技术的应用等几个方面对如何提高暴雨预报准确率提出一些思考。     

基于最优概率的中期延伸期过程累计降水量分级订正预报

采用ECMWF集合预报降水量资料和中国降水量观测资料,研发了基于最优概率的过程累计降水量分级订正预报(OPPF)技术,并在遵循总体技术思路的基础上设计出三种不同的OPPF计算方案(OPPF1、OPPF2、OPPF3),继而选用2015—2017年汛期(5—9月)中国91次区域性强降水过程进行回报试验和预报效果对比评估,结果表明:(1)在中期延伸期预报时效(96~360小时),对强降水和有无降水的预报效果,三种OPPF均明显优于集合平均(EMPF)和控制预报(CTPF);对中等以上或较强以上强度降水的预报效果,OPPF1和OPPF3明显优于CTPF、与EMPF基本接近。(2)三种OPPF相比,OPPF3的预报效果较OPPF1总体略胜一筹,两者均好于OPPF2。(3)预报效果存在明显的地域差异,南方地区强降水预报的TS评分明显大于北方地区,且OPPF3预报效果明显优于EMPF;在96~240小时预报时效,东北地区东部OPPF3强降水的预报效果也明显好于EMPF。      

TIGGE技术对西南地区地面要素预报性能的分析

基于TIGGE中欧洲中期天气预报中心和美国国家环境预报中心全球集合预报系统(EC_GEPS和NCEP_GEPS)的2016年1月1日—2017年12月31日连续2 a的预报资料,对两套系统在西南地区10 d以内的2 m温度和24 h定量降水预报进行检验评估和综合分析。2 m温度预报检验结果表明:EC_GEPS和NCEP_GEPS的2 m温度控制预报和集合平均预报的均方根误差均普遍偏高且NCEP_GEPS总体而言优于EC_GEPS;两套系统集合平均均方根误差相对于控制预报改进不明显;集合离散度均明显偏低;Talagrand分布均呈现出非常明显的"J型"分布特征,Outlier评分普遍偏高且EC_GEPS的Outlier评分明显低于NCEP_GEPS;从集合最小值到集合最大值,随着集合百分位的增大,各个预报时效的均方根误差逐渐减小,集合最大值预报技巧最高。降水预报检验结果表明:EC_GEPS和NCEP_GEPS的24 h定量降水预报的Talagrand分布总体而言均呈现出"L型"分布特征且NCEP_GEPS更加明显;NCEP_GEPS各个预报时效的Outlier评分均普遍偏高且明显高于EC_GEPS;EC_GEPS的降水概率预报技巧明显优于NCEP_GEPS;EC_GEPS的70%集合百分位预报技巧最高,NCEP_GEPS的80%集合百分位预报技巧最高。EC_GEPS和NCEP_GEPS在西南地区的2 m温度预报和降水预报均存在一定的系统性误差,进行相应的集合预报系统性偏差订正应该能较好地改进预报技巧。