基于T213集合预报的极端天气预报指数及温度预报应用试验

本文基于中国T213集合预报系统资料,借鉴欧洲中期天气预报中心极端天气预报指数的数学处理方案,在分析T213模式数据特征的基础上,研究了T213集合预报系统极端天气预报指数的数学处理方法,建立了适合T213集合预报模式的极端天气预报指数,并利用该指数对2008年1月极端低温天气进行了预报试验和评估检验,分析模式气候累积概率分布生成方法对极端天气预报指数的影响,得到以下结论：（1）确定了利用T213集合预报系统所有预报成员生成的模式气候累积概率分布计算极端天气预报指数;（2）利用TS评分确定极端天气预报指数发布极端低温预警信号的阈值为-0．3并进行预报试验。试验结果表明,极端天气预报指数对极端低温天气具有较好的识别能力,可提前3-5天发出极端低温预警信号。利用相对作用特征曲线对极端天气预报指数识别极端天气的技巧进行评估检验,检验结果显示,基于T213集合预报生成的极端天气预报指数对极端低温的预报存在正的识别技巧,随着预报时效的延长,识别技巧逐渐降低。（3）评估不同模式气候累积概率分布对极端天气预报指数识别极端低温天气技巧的影响,结果表明：产生模式气候累积概率分布的模式数据误差一致性是关键因素。     

SVD-En3DVar方法同化多普勒雷达速度观测资料 II. 实际资料试验

文章的第Ⅰ部分(徐道生等,2011)将基于SVD (singular value decomposition)技术和预报集合的三维变分同化方法(SVD-En3DVar)用于同化模拟的雷达速度观测资料,试验表明,通过3DVar (three-dimensional variational technique)方法产生预报...     

基于标准化时间序列加权法的IPCC-AR4多模式集成

采用对标准化时间序列作加权的方法做多模式集成,并以相关系数与均方根误差作为衡量模式模拟预估能力的标准,将IPCC-AR4的 10个气候模式模拟1961-1999年(39a)中国降水的标准化加权集成结果与气候模式修正、Taylor函数加权集成结果进行比较,结果显示前者具有明显优势。为进一步验证这种优化的性能是否具备稳定性,将由控制阶段(1961-1999年)模式与实测数据计算得到的权重系数应用于A1B排放情景下的模式降水数据,预估研究区域2000-2012年(13a)的降水,并与同时间段的模式修正、Taylor函数加权集成进行对比。结果表明,该集成结果在预估阶段(2000-2012年)仍优于模式修正、Taylor函数加权集成结果。     

深圳单点气温的时间滞后集合预报研究

利用欧洲中心TL799 L91模式在深圳的单点气温预报数据和深圳本地的气温观测数据,对比分析了时间滞后集合预报方法与传统确定性预报的预报能力.结果表明:(1)TL799 L91 模式提供的确定性预报对于深圳单点气温有一定预报能力,它的预报误差总体上有随预报提前量增加而增加的趋势,但最近时次的确定性预报并不一定是最佳的预报;(2)时间滞后集合预报总体上优于确定性预报,而且参与集合的成员数量越多则预报准确率大体上越高.所以,时间滞后集合预报可在一定程度上改进单点气温的预报质量,是充分利用更早起报时刻数值预报价值的一种有效途径.     

非绝热物理过程对北京暴雨数值预报不确定性影响

选取了2001年8月发生于北京市的具有不同大尺度环流强迫特征的两次强降水过程,利用MM5模式和国家气象中心的T213预报资料,分析了模式非绝热物理过程对北京市暴雨数值预报的影响特征和不确定性,探讨了解决暴雨预报不确定性的集合预报方法,进行了多物理模式集合预报试验。试验结果表明:模式非绝热物理参数化方案对精细化预报结果有明显影响,包括局地降水强度、空间分布型态、时间演变特征等;在高分辨率模式中,采用积云对流参数化方案后,会出现更多的小量级降水预报,且不论是大尺度强迫较强的暴雨,还是大尺度强迫较弱的暴雨,对流参数化方案都是造成降水预报不确定性的重要因素。多物理集合预报的初步试验结果表明,高分辨率集合预报可提供有价值的预报信息,是解决灾害性天气预报不确定性的一种有效的技术方法,但就目前的模式水平而言,可重点发展降水集合预报,特别是强降水集合预报系统,以反映模式在降水预报中存在的不确定性。     

新疆夏季降水和冬季气温预测方法及效果评估

本文利用4个国内外先进的气候模式（国家气候中心、ECMWF、NCEP和JMA）业务预测数据,采用2种多模式集合方法（等权平均和超级集合）、3种降尺度方法（BP-CCA、EOF迭代、高相关回归集成）和3种统计方法（CCA、最优气候值、高相关回归集成）以及降尺度集成和降尺度-统计方法集成,分析了目前季节模式、多模式集合、降尺度、统计方法、降尺度-统计集合等目前常用气候预测技术对新疆夏季降水和冬季气温的业务预测能力。 研究表明,以上技术方法对新疆夏季降水和冬季气温的预测预测能力有较大差别。目前先进的气候业务模式的预测技巧普遍很低,多模式超级集合和降尺度方法的技巧常高于单个模式,并且最佳的降尺度方法通常技巧高于最佳多模式集合方法。同时,统计方法和降尺度方法的预测技巧通常较为接近,而对二者进行超级集合可以具有相对很高的预测技巧。此外,现有常用气候预测技术方法对新疆夏季降水和冬季气温的趋势有一定的预测能力,但对气候异常的空间分布基本无预测能力。建议新疆气候预测技术围绕统计和降尺度方法集合发展。     

暴雨集合预报-观测概率匹配订正法在四川盆地的应用研究

利用2008—2011年6—8月中国气象局T213全球集合预报24—240 h降水预报资料和四川盆地观测降水资料,提出四川盆地暴雨集合预报-观测概率匹配订正法。该方法将集合预报降水累积概率分布与观测降水累积概率分布进行概率匹配,对降水量为50 mm的集合预报平均值进行订正,获得暴雨预报订正值(A Calibrated Heavy Rainfall forecast value),累积降水概率分布拟合函数采用Gamma函数。选取2013年6月28日—7月10日进行独立样本暴雨预报试验,分析四川盆地暴雨预报订正值分布特征和订正前后降水检验评分变化,讨论该方法存在的若干局限性。结果显示:T213集合预报对四川盆地降水预报存在预报量较观测量级小、模式预报时效越长降水预报越弱等系统性偏差,暴雨集合预报-观测概率匹配订正值普遍小于50 mm,且随预报时效延长而逐渐减小,有效地订正了T213暴雨集合预报系统性误差;暴雨集合预报-观测概率匹配订正法对"有或无暴雨"二分类暴雨预报改善较明显,ETs评分获得提高,且漏报率和空报率有所降低。     

2011年长江中下游梅雨期强降水延伸期集合预报性能初探

针对2011年长江中下游旱涝转换时期的环流形势、强降雨期间的四次强降雨过程对欧洲中心集合预报进行了预报性能初步分析。结果表明：集合平均预报对延伸期预报时效内的大尺度环流调整具有较好的预报性能,预报提前时效可达10~15 d。对强降水过程期间主要影响系统的预报在不同预报时效具有较好的稳定性。随着预报时效的临近,集合预报各个成员对天气系统预报的发散度逐渐减小。长江中下游强降水的发生与低层850 hPa较大的风速有密切关联,集合预报给出的延伸期预报时效内大风速出现的小概率预报信息是有意义的,可以为延伸期强降雨过程预报提供参考。     

基于T639集合预报的我国2016年极端温度预报检验

基于我国T639集合预报系统的2 m温度模式实时预报和分析场资料,对历史气候百分位分布进行了估算,并对2016年我国极端高温和极端低温集合预报进行了检验评估。分析表明,对于某一区域代表站点,不同超前时间对应的气候百分位分布变化趋势均与分析场的基本一致,但不同区域代表站点之间以及同一站点不同季节之间的气候百分位分布则存在差异。Talagrand分布检验结果显示,T639集合系统对哈尔滨和长沙站的预报存在暖偏差,而对北京和拉萨站的预报则存在冷偏差,其余典型站表现出预报离散度偏小的特点。基于历史气候百分位定义,对2016年极端温度进行识别、预报和检验。TS评分结果表明,T639集合系统对于我国极端温度总体上具有一定预报性能,预报技巧在各个区域有较大差别,极端高温在江南和东北区域技巧相对较高、极端低温在华北和南方技巧较高。对于不同预报方法技巧比较显示,集合平均法对极端信号有平滑效果,总体技巧偏低,集合众数法对低温技巧增加明显,而采用集合最大值和最小值法对极端信号则有放大效果,对高温技巧增加明显,但对低温技巧则不明显。由此可见,采用合适的方法对集合预报中极端信息的正确提取至关重要。     

不同 AMDAR资料同化时间窗对台风“摩羯”预报影响研究

2018年第14号台风“摩羯”对山东造成了大范围暴雨和大风天气,基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式及其Hybrid-3DVAR混合同化预报系统,对Hybrid-3DVAR不同集合协方差比例和不同航空气象数据转发（aircraft meteorological data relay,以下简称AMDAR）资料同化时间窗对台风“摩羯”预报的影响进行了数值研究。结果表明：加大集合协方差比例对台风“摩羯”路径预报有较大影响和改进;当全部取来自集合体的流依赖误差协方差时,预报的台风路径最好,降水预报也最接近实况;AMDAR资料同化对于台风路径和降水预报也有正的改进作用,但加大集合协方差比例到100%时对台风路径预报影响更大;不同资料同化时间窗会影响同化的AMDAR资料数量,从而影响台风降水精细化预报;45 min同化时间窗的要素预报误差最小,对台风造成的强降水精细特征预报最接近实况;不同资料同化时间窗主要影响台风降水预报落区分布,对台风路径预报影响相对较小。