The Seasonal Prediction of the Exceptional Yangtze River Rainfall in Summer 2020

During June and July of 2020, the Yangtze River basin suffered from extreme mei-yu rainfall and catastrophic flooding. This study explores the seasonal predictability and associated dynamical causes for this extreme Yangtze River rainfall event, based on forecasts from the Met Office GloSea5 operational forecast system. The forecasts successfully predicted above-average rainfall over the Yangtze River basin, which arose from the successful reproduction of the anomalous western North Pacific subtropical high (WNPSH). Our results indicate that both the Indian Ocean warm sea surface temperature (SST) and local WNP SST gradient were responsible for the westward extension of the WNPSH, and the forecasts captured these tropical signals well. We explore extratropical drivers but find a large model spread among the forecast members regarding the meridional displacements of the East Asian mid-latitude westerly jet (EAJ). The forecast members with an evident southward displacement of the EAJ favored more extreme Yangtze River rainfall. However, the forecast Yangtze River rainfall anomaly was weaker compared to that was observed and no member showed such strong rainfall. In observations, the EAJ displayed an evident acceleration in summer 2020, which could lead to a significant wind convergence in the lower troposphere around the Yangtze River basin, and favor more mei-yu rainfall. The model forecast failed to satisfactorily reproduce these processes. This difference implies that the observed enhancement of the EAJ intensity gave a large boost to the Yangtze River rainfall, hindering a better forecast of the intensity of the event and disaster mitigation.     

天气学和天气预报的研究进展

全面回顾了75年来中国科学院大气物理研究所科研人员在气团、锋面、梅雨、寒潮、阻高、副高、暴雨、高低空急流、亚澳季风区内涡旋和对流等现象的天气学研究进展及其在不同时期所取得的研究成果,总结了在短中期天气预报及短期气候预测领域在模式发展和改进以及在数值模拟等方面所取得的成就和进展.同时指出模式发展和预测在中国数值天气预报及短期气候预测方面所做出的贡献.     

集合预报对台风天鹅(2015)远距离暴雨的不确定性研究

2015年8月23—24日期间台风天鹅引发华东中部沿海地区出现暴雨或大暴雨天气。基于欧洲中期天气预报中心的集合预报分析导致此次远距离暴雨预报不确定的关键原因,并利用集合敏感性分析方法研究影响此次暴雨过程的主要天气系统的敏感区域,此外对暴雨发生发展的热动力机制展开探讨,主要结论包括:集合预报对此次台风天鹅引起的远距离暴雨的可预报性明显偏低,仅在暴雨发生前24 h才做出较大调整。在不同起报时次下,当台风路径的系统性偏差最小时,台风降水集合预报也最接近实况,但是进一步的分析表明,台风路径误差与降水量级之间的对应关系并不确定。不同雨量成员组间中低层环流场的对比分析表明:高空槽的预报差异是集合预报不确定的主要原因,高空槽东移加深有利于增加暴雨区的斜压不稳定,也有利于增强对流层低层的水汽输送急流带。500 hPa高度场的敏感性分析表明无论是初始场还是预报场,暴雨区平均降雨量均与高空槽的东移和加深显著相关,且随着预报时次的临近,显著相关区域向低槽下游明显扩大。此外还发现高空槽的东移有利于增强(减弱)暴雨区左(右)侧低层冷空气的强度,使得台风右侧更多暖湿气流向暴雨区输送。     

基于百度地图的精细化格点预报显示

精细化格点要素预报是目前中国气象局的主推业务和未来天气预报的发展方向,如何有效地将预报产品提供给用户使用,是精细化格点预报的最终环节。本文介绍了基于百度地图API的陕西精细化格点预报显示系统,系统主要实现了:(1)降水预报,以CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3万个自动观测站的逐时降水量融合资料为基础,通过动态偏差订正的方法来提高格点降水的预报能力;温度预报,采用滑动线性回归的方法来改善温度预报效果。(2)任意位置的地理信息获取及对应格点240h预报时效的气象要素实时展示。(3)格点气象要素向站点转换,通过格点值提取全省98个观测站逐3h站点预报值,实时分析过去24h降水、温度预报与观测值的误差,供用户预判未来预报值的可能误差趋势;并提供未来168h逐日要素预报。(4)与以往的数据库后台支撑不同,本系统直接将3.5GB格点预报数据一次性读入内存,进行侦听,解决了数据库检索、调用效率低下的问题。     

天气预报分析型数据模型及生成

将原始数据转换为分析型数据,增强用户对海量数据的分析能力,是数据仓库技术最核心、最有价值的思想,也是数据仓库在气象领域应用的基础。该文针对天气预报领域数据空间性、瞬变性、物理性和多尺度性等特点,提出了五元组描述的天气预报分析型数据概念模型;总结了生成分析型数据的固定区域统计、划分区域统计、基本天气系统识别和天气学概念模型识别4种聚集变换,并对其关键技术进行了讨论。提出了基本天气系统自动识别的滤波-划分-测量算法,探讨了针对气象数据特点的模糊空间关系,定义了进行天气学概念模型识别的空间模糊产生式规则,并针对空间数据给出了定位条件等扩展。     

广西城镇天气预报质量分析评估

根据全国城镇天气预报产品质量评估报告,从预报准确率和预报技巧评分上对2013-2017年广西城镇天气预报质量进行分析评估。结果表明:广西城镇天气预报24-72h最低温度预报准确率逐年提高,24-72h最高温度预报准确率稳步提升,24-72h晴雨预报和一般性降水预报准确率明显提升,24-72h暴雨和暴雨以上预报准确率保持稳定。24h晴雨、最低温度预报技巧评分较高,24h最高温度、一般性降水预报技巧评分波动较大,暴雨以上预报技巧评分较低。     

区域资料四维同化试验

根据国家气象中心有限区分析预报系统的基本方案，设计一个以6小时为周期的间歇区域资料四维同化方案，对我国的两次暴雨过程进行两种不同粗细水平分辨率的资料四维同化和短期模式预报的试验。结果表明，由同化方案初值获得的短期预报明显好于LAFS方案的预报结果，高分辨率同化方案对预报的改进更明显。     

动力延伸预报产品在广西月降水预报中的应用

利用1958—2005年NCEP/NCAR再分析资料和2003—2005年国家气候中心的动力延伸预报产品, 运用自然正交函数展开 (EOF) 求取预报关键区内的空间特征向量及其时间系数, 结合相似离度方法查找与预报月份相似的个例, 进而作出广西月降水量预报。独立样本试验证明, 利用动力延伸预报产品制作的区域月降水预报比利用前期实况高度距平场相关区域制作的预报效果更好。     

数值天气预报和气候预测的集合预报方法:思考与展望

从初始误差、模式误差以及两者综合影响的角度,综述了天气、气候集合预报方法的研究进展,指出了传统方法的优势,同时也评论了这些方法的局限性,提出了对未来先进集合预报方法的一些思考,以及需要解决的挑战性问题和可能的应用。     

国家级现代农业气象业务技术进展

农业气象业务技术是开展农业气象服务的基础和前提,因此,农业气象业务技术的研发一直是国家级农业气象业务服务的核心工作。近年来,国家级农业气象业务技术已逐步迈向精细化、定量化,涵盖了农业气象监测评价、作物产量预报、农业气象灾害监测评估与影响预报、农用天气预报、农林病虫害发生发展气象等级预报等诸多领域。随着农业气象业务技术的发展,支撑农业气象服务的客观产品更加丰富和多样化,既有站点产品,又有格点产品,涵盖了日、周、月、季、年等不同时间尺度。以农业气象指标、数理统计模型、作物生长模拟、卫星遥感、地理信息系统、大数据等技术为核心的国家级农业气象业务平台（CAgMSS）已成为全国农业气象业务系统的重要品牌。面向现代农业发展对气象服务日益增长的需求,精细化、精准化的农业气象灾害监测与风险评估技术、作物长势评估与产量预报综合集成技术、农业应对气候变化技术以及农业气象大数据挖掘与人工智能技术将是未来国家级农业气象业务技术发展的重点。