异物理模态法物理量差异对集合预报的影响

利用异物理模态法的数学计算方案,选择积分12h的500hPa水汽通量散度(湿位涡)预报离差构造初值扰动的归一化初值扰动模态,进而构造扰动初值,对一次川东北大暴雨个例进行集合预报试验,从扰动初值水平结构、集合预报平均、大于50mm降水量概率、降水离散度、区域预报离差、Talagrand分布、Brier评分、集合预报系统对控制预报的逐时方差演变等多个方面对两种物理量处理方法所得结果进行对比分析,认为两种处理方法所得结果总体上非常相似,不存在显著差异。两种处理方法产生的扰动初值差异并没有引起大尺度环流明显差异,但对中尺度动力场、热力场产生了一定影响。就Brier评分、雨带位置而言,水汽通量散度处理方法略优于湿位涡处理方法,而强降水区范围而言则是湿位涡处理方法略占优。另外,区域预报离差显示,湿位涡处理方法的集合预报系统发散度要大一些。      

滞后平均法（LAF）在热带气旋路径集合预报中的应用

本文用-正压模式，采用滞后平均法(LAF)对2000年热带气旋进行路径集合预报试验，并与基于热带气旋初始结构扰动的集合预报方法进行了比较分析，结果表明LAF方法对热带气旋路径预报具有较好的改进作用。但LAF的集合预报效果受模式本身误差的影响，在完美模式的假设下，LAF集合预报相对于控制试验的技巧水平20～40％。     

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.     

基于CMIP5模式的中国气候变化敏感性预估与分析

以CMIP5提供的26个全球气候系统模式的温度和降水数据为基础,采用区域气候变化指数(Regional Climate Change Index,RCCI)分析中国的不同区域对21世纪气候变化响应的敏感性。结果表明,三种排放情景(RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5)下,21世纪全期,气候变化最敏感的区域分布在西藏地区,其次为我国西北地区以及东北地区,气候变化敏感性最低的区域分布在我国内蒙古中东部、华北地区以及长江中下游一带,且高排放情景对应更高的气候变化敏感性。对RCCI指数贡献因子分析结果表明,对中国气候变化敏感性贡献的大小依次为Δσ_TΔσ_pΔRRWAF。冬夏两季温度变化的大值区与RCCI指数的大致区分布一致,RCCI大小的分布很大程度上由温度变化的敏感性决定。而夏季降水变化的大值区主要出现在西藏地区、华南地区和东北地区,冬季降水变化的大值区则主要出现在黄河以南长江以北的中原地区以及东北地区。     

SWCWARMS模式小时降水量时间滞后集合预报研究

基于SWCWARMS模式9km×9km分辨率逐小时降水预报,通过时间滞后集合预报方法构建多个集合成员,使用SAL评分值计算相应集合成员的权重系数,进行不等权集合平均,从而得到新的逐小时降水预报。利用SAL、TS和BIAS检验方法对四川省2019年8月的逐小时降水量时间滞后集合预报及相应的SWCWARMS模式最新时次预报进行对比分析,结果表明:(1)时间滞后集合预报SAL检验的L值和A值都较模式预报更接近于0,较好地改善了降水位置和强度的整体预报水平;(2)时间滞后集合预报对逐小时降水晴雨TS评分提升明显,评分提高百分率在10%左右,有效地减小了模式在晴雨方面的空报;(3)临近预报时效,时间滞后集合预报方法对于大量级降水预报也有较好的订正效果。     

江西一次大雾天气诊断分析和ECMWF集合预报产品释用

利用常规气象资料,对2013年11月15日出现在江西省北部地区的一次大雾天气过程进行了诊断分析,并利用ECMWF集合预报产品对该大雾天气过程的预报进行了解释应用。诊断结果表明,该次大雾天气过程是一次典型的辐射雾。14日傍晚到夜间,江西省北部地区转处冷高压控制,阴转晴,冷空气和地面辐射共同造成的冷却作用明显;大雾发生时的逆温层高度大约在981 hPa;1—3 m/s的风速有利于形成较厚的冷却层;地面相对湿度大,水汽充足。通过对ECMWF集合预报的气温、地面湿度、地面风速和天空总云量预报产品的释用,可以在大雾出现的前日判断出江西省西北部地区同时满足辐射雾出现4个条件(水汽、晴空辐射冷却、微风、近地层的稳定层结)的概率最大,因此出现大雾的可能性最大;江西其他地区不能同时满足4个条件,出现大雾天气的可能性很小。随着对集合预报产品的不断深入挖掘,可以进一步提高集合预报对大雾等灾害性天气的预报能力。     

集合预报及其在中期天气预报中的应用

作者概述了集合预报的基本概念，集合预报中期天气预报中的意义与作用，现有的主要集合预报产品以及集合预报在美国美国国家气象中心和欧洲中期天气预报的业务运行。简要介绍了我国国家气象中心在动力延伸预报和集合预报方面的试验研究情况。     

应用IAP9L-AGCM对2002年中国夏季气候的预测及效果检验

利用中科院大气所9层大气环流格点模式(IAP9L—AGCM)和IAP—ENSO预测系统对2002年中国夏季气候进行实时集合预测及其检验。结果显示，IAP9L—AGCM较好地预测出了2002年夏季我国大范围旱涝的分布形势，如华南、我国西部多雨，黄河和长江流域之间大范围干旱等；850hPa减弱的夏季风、青藏高原辐散中心以及北太平洋上空的异常气旋性环流中心亦被较好地预报出来；不足的是，模式对降水异常细致分布的预测能力有限。预测结果还表明，该模式对夏季(6—8月)平均降水的预报技巧要高于月平均状况，且月平均预报的准确度从6—8月依次递减。     

大气初始场对短期气候数值预测的影响

利用中国科学院大气物理研究所发展的九层大气环流模式(简称IAP 9L2°×2.5°-AGCM)分析了大气初始场对短期气候数值预测的影响,分别从实际观测海温、海冰的外强迫和气候态海温、海冰的外强迫出发,进行两组集合回报试验,每组包含3个试验,分别将实时NCEP-Ⅱ资料和对NCEP-Ⅱ资料经5 d平滑、11 d平滑后的资料作为大气初始场,进行17 a(1988—2004年)集合回报试验,采用相关分析方法对试验结果进行对比分析。结果表明,比较相关系数定量检验出大气初始场对热带地区可预报性影响较小,而对中、高纬度地区影响很大。通过对6个试验中对应气象要素在对流层各层距平时间相关系数以及17 a空间异常相关系数均值比较分析发现对东亚(中国)地区夏季气候而言,NCEP-Ⅱ资料经5 d平滑后生成的大气初始场对应回报试验结果相对最好。     

超级集合预报在湖南地区的试验分析

基于TIGGE集合预报资料分析评估了欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)4个模式系统在湖南2008年低温雨雪冰冻天气过程中的气温预报技巧,并对湖南地面气温和欧亚地区500 hPa天气形势进行了超级集合预报试验.结果表明,在湖南地区,ECMWF的预报效果最好,CMA的预报效果最差,并且ECMWF的168 h预报误差小于CMA的24 h预报误差.滑动训练期超级集合预报误差比较稳定,预报效果优于最好的单中心模式和固定训练期超级集合预报.对于24～ 72 h预报时效滑动窗口可选取50 d左右,而对于96 ～168 h预报时效的滑动窗口有必要选取2个月以上.此外,滑动训练期超级集合预报各时效对500 hPa天气形势的预报技巧都比单中心的预报技巧高,并且和实况资料相比,其预报效果也比较好.