第八届国际气象会议近讯

世界各国气象代表机关作定期之集合,由来已久。本年九月五日至十二日第八次国际气象会议举行於波兰之华沙。事先中央研究院气象研究所曾接到请柬,邀派代表与会。但所中职员为职务所牵制不能出席,仅以书面对於各提案提出意见而已。兹将国际气象会议遇去历     

基于雷达资料的上海地区暴雨面雨量计算及应用

根据上海地区小时雷达资料的定量降水估测(quantitative precipitation estimation,QPE)网格产品和经过质量控制的自动站雨量资料进行暴雨面雨量计算方法研究,计算方法为:将暴雨区内自动站周围9个网格点的QPE平均值作为自动站的雷达估测雨量,计算各测站雨量与雷达估测雨量的差值,用克里金插值方法将差值场插值到雷达降水估算产品相同的网格点上,再将网格点上残差插值数据加上网格点上雷达估测雨量,得到各网格点用自动站订正后的雷达估测小时雨量资料。文中24个典型暴雨各测站订正后QPE与实测雨量的平均绝对误差比订正前减小了27%;两个典型暴雨主要降水阶段经国家气象站资料订正后QPE与实测雨量的平均误差比订正前减小了33%～39%,暴雨过程总雨量经国家气象站资料订正后减小了34%～59%。根据以上方法得到的网格点雨量计算和绘制上海地区2007—2015年24个典型暴雨降水区域的小时面雨量值和图、过程面雨量值和图、行政区和水利片面雨量值和图。最后基于.NET Framework 4.0基础架构软件开发平台,使用Microsoft Visual Studio 2012和Microsoft Visual Studio软件开发工具制作"基于雷达资料暴雨面雨量自动化计算查询系统",供业务科研人员实时查询和计算。     

上海地区春季最高气温预报失败案例分析

本文分析了2015年3月17—18日上海地区连续两天发生最高气温预报失误的天气背景,并使用当日实况观测和业务预报使用的数值模式资料,剖析预报失败的原因,分析表明:对天空状况的误判是导致17日预报失败的主要原因,且东南风预报偏强更进一步增大了预报误差;冷空气影响时间的判断失误是导致18日预报失败的主要原因。从模式预报的实时检验、预报的跳跃性和不确定性角度分析了预报中存在的问题:预报员应重视本地和上游实况,从传统对单一确定性模式预报的依赖向多模式多起报时次及能提供概率预报和不确定性信息的业务集合预报的分析思路转型。此外,还需加强对集合预报的系统性检验、评估及数值预报释用产品的开发,增加包含不确定性信息的公众天气预报发布形式。     

基于BGM的对流尺度集合预报试验及其检验北大核心CSCD

基于增长模繁殖法,考虑对流尺度高度非线性特征和精细化预报要求,对一次强飑线天气过程进行了集合预报试验,引入概率匹配平均法对集合预报结果进行对比分析,并通过偏差和公平技巧评分对降水进行了预报效果检验。试验结果表明,BGM法应用到对流尺度集合预报中能够生成代表大气不确定性的快速增长扰动。集合预报结果相比控制预报更加准确,传统集合平均对较小降水强度的预报更加准确,概率匹配平均法对大量级降水的预报能力明显占优。降水评分检验表明,集合平均对小量级降水的预报技巧最高,概率匹配平均法对极端降水事件的预报技巧有明显优势。对流尺度集合预报能够提高降水预报技巧,并对高影响对流天气事件的预报有指导意义。     

集合预报最优ETKF初始扰动方法设计及其在暴雨中的应用

为改进集合转换卡尔曼滤波方法(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)在初始扰动中离散度偏小的问题,考虑引入物理不确定性。使用初始时刻离散度检验两种ETKF初始扰动方案改进的程度,通过动力和水汽条件分析探求改进机制。利用WRF模式构建更新预报系统,选取2014年5月一次暴雨个例进行集合降水预报试验,通过ETKF方法设计两种不同的初始扰动方案。结果表明:在分析循环中引入多物理扰动的初始扰动方案(multi)相比单一物理过程的初始扰动方案(mono)在初始时刻离散度和模拟动力水汽条件以及降水评分上均有较大改进。初始扰动中multi的离散度相比mono整体更优,显然添加了多物理扰动方案的试验对结果有改进作用;在对两种方案的机理分析中,multi对于降水位置的明显改善主要取决于散度及水汽通量散度模拟能力的提高;在离散度分析中,multi方案在强对流区域的改进效果比在整个区域中的更好,而对各变量的离散度和均方根误差之比相当,说明集合预报系统的合理性;对各量级预报结果评分显示,multi方案均呈现较好表现能力。     

GRAPES区域集合预报模式的初值扰动增长特征

基于GRAPES-REPS（Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System-Regional Ensemble Prediction System）区域集合预报模式和集合变换卡尔曼滤波（Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF）初值扰动方法,对2015年6月1~15日10 km与15 km水平分辨率分别进行集合预报试验,通过分析ETKF初值扰动分量、初值扰动方差准确率、动能谱、扰动能量演变、日变化及集合离散度、均方根误差等特征,揭示GRAPES-REPS区域集合预报ETKF初值扰动结构及增长特征。结果表明:（1）ETKF初值扰动方案产生的扰动能够保持所有正交、不相关方向的误差方差,且ETKF分量α参数值及放大因子具有较好的稳定性。（2）ETKF初值扰动方法生成的扰动场以大尺度扰动为主,扰动结构及能量具有随流型依赖特征,低层以内能扰动为主,高层以动能扰动为主,且集合扰动可以有效捕捉预报误差的结构。（3）GRAPES区域集合预报初值扰动总能量和集合离散度随预报时效的延长均呈发展趋势,但离散度增长率小于均方根误差增长率,即集合预报总体存在集合离散度不足的问题。（4）水平分辨率提高可以增加中高层大尺度扰动波谱能量,明显改进等压面及近地面风场及温度场的集合预报效果。值得指出的是,GRAPES-REPS区域集合预报低层内能扰动能量存在明显的日变化特征,特别是青藏高原地区更加显著,需要进一步研究青藏高原初值扰动结构的合理性。     

GRAPES区域集合预报尺度混合初始扰动构造的新方案

集合预报初始扰动能否准确反映预报误差的结构特征是决定区域集合预报质量的关键因素之一。本文针对GRAPES区域数值预报模式,发展设计了一种基于资料同化思想的混合尺度初始扰动构造新方案。该方案以全球大尺度信息为背景场,区域模式预报作为观测资料,借助GRAPES三维变分同化系统,将高质量的全球大尺度信息与区域模式预报中质量较高的中小尺度信息有效融合,构造混合尺度区域集合预报初始扰动,并通过个例试验和批量试验,比较分析了新方案和原区域集合预报的性能。试验结果表明,基于资料同化构造的初始扰动能够有效融合全球大尺度信息和中小尺度天气系统的信息,其降水概率预报更具参考价值。总体上看,区域集合预报混合初始扰动新方案能够较好地改进区域集合预报质量,尤其是对高度场和温度场效果更为显著,但对风场的集合预报性能影响略小。     

全球集合预报位温系统偏差和随机误差结合的模式倾向扰动方法

传统集合预报模式扰动方法通常用来描述物理过程随机误差,但模式不可避免会存在系统偏差,为了减少模式系统偏差对集合预报的影响,利用中国气象局全球集合预报系统（CMA-GEPS）,通过经验正交函数（Empirical Orthogonal Function,EOF）分解方法获得系统偏差倾向,在积分过程中将系统偏差倾向扣除法与传统的随机物理倾向扰动法（Stochastically Perturbed Parameterization Tendency,SPPT）相结合,构建了全球集合预报系统偏差和随机误差结合的模式倾向扰动方法（Bias correction of bias tendency based on SPPT,SPPT-B）,设计并开展了集合预报试验来探究该方法对全球集合预报的影响。结果显示：（1）经验正交函数分解的第一模态能较好地体现系统偏差的主要特征,即随预报时效线性增长、对流层高层的系统偏差比中、低层大。（2）系统偏差倾向扣除法和SPPT-B方法均可以有效降低南、北半球和热带地区高层和低层的系统偏差,且SPPT-B方法能明显改善热带地区集合离散度。（3）两套方案对对流层高层的集...     

基于分段层次聚类的中国强降水集合平均预报逐步订正方法研究

集合预报在数值天气预报中占有重要地位,如何有效地从集合成员中提取信息以提高降水的集合平均预报技巧是重要科学问题。采用2019—2022年夏季中国气象局全球集合预报业务模式（China Meteorological Administration Global Ensemble Prediction System,CMA-GEPS）的逐日累计降水量集合预报数据,发展了基于分段层次聚类的逐步订正方法（Stepwise correction method based on segmented Hierarchical Clustering, SHC）以改进该模式的强降水集合平均预报结果,并定量评估了SHC方法的性能,比较了其与集合平均（EM）和直接聚类法（HC）的订正效果差异。结果表明：SHC方法由于采取了分段聚类订正来有效引入更有价值的集合成员预报信息,进而修正集合平均预报结果,提升目前在短、中期天气集合预报中的强降水预报能力;该方法的逐日连续预报检验评分总体在降水预报订正方面有优势,相对于EM和HC方法预报技巧均有明显提升,证明其具有良好的适用性;对于2021年郑州7·20暴雨个例的应用显...     

两种空气质量数值模式的应用评估与集合改进研究

利用2018—2019年国控站观测,评估CAMx和CMAQ模式对广东珠海主要污染物时空分布与演变特征的预报能力,并引入多元线性回归和随机森林方法对预报结果进行集成,探究不同集合方法的改进能力。结果表明：CMAQ在各污染物浓度季节-日变化方面明显优于CAMx,但两者存在明显系统偏差,并对多数污染物(除O₃之外)的昼夜和空间变化的模拟能力仍存在明显缺陷。例如,CMAQ合理地还原了CO、PM_2.5、PM₁₀、SO₂、O₃和NO₂的季节变化,相关系数介于0.72～0.84,但NMB分别达到-0.58、-0.18、-0.30、1.52,-0.16和-0.20,RMSE分别达到0.40 mg/m³、6.86、16.02、10.71、25.05和10.21μg/m³。同时,基于不同污染物构建的两种集合方法均有效移除了系统偏差,加强了CMAQ的模拟优势,并且随机森林方法明显优于多元线性回归,但两者均对模式缺陷无明显改进。进一步分...