风暴尺度集合预报最优侧边界条件扰动方法设计:个例分析

考虑到全球预报模式与风暴尺度预报模式在分辨率上的显著差异,在构造风暴尺度集合预报系统的时候需要用一个中间分辨率的中尺度区域模式为风暴尺度模式提供侧边界条件扰动,但如何构造侧边界扰动才能更为有效地提高风暴尺度集合预报系统的预报能力目前仍然未知。本文基于WRF模式,通过一次个例试验设计了风暴尺度集合预报中的3种不同侧边界扰动方案,结果表明:直接通过0.5°水平分辨率全球集合预报扰动插值所得到的侧边界扰动(LBC_DOWN)在预报中可以获得较高的大尺度扰动能量,而在中尺度区域模式(本文中为模式外层)中通过ETKF循环所构造的侧边界条件扰动(LBC_CYCLE)包含较高的中小尺度能量,而将LBC_CYCLE中的中尺度扰动信息与LBC_DOWN中的大尺度扰动信息相混合所得到的混合侧边界扰动(LBC_BLEND)在大尺度能量上更接近于LBC_DOWN,在中小尺度能量上更接近于LBC_CYCLE;LBC_BLEND较前两种方案有着更好的离散度技巧表现;在降水概率预报技巧方面LBC_BLEND与LBC_CYCLE较为接近,且均优于LBC_DOWN。     

基于动力降尺度的区域集合预报初值扰动构建方法研究

利用全球集合预报系统资料(Global Ensemble Forecast System,GEFS),基于WRF中尺度模式构建了区域集合预报系统,区域集合初值的构建采用两种方案,一种是GEFS全球集合预报初值场直接动力降尺度(称为DOWN集合),另一种是提取GEFS全球集合降尺度后的扰动场,并叠加到区域数值预报系统(北京快速更新循环数值预报系统:Beijing Rapid Update Cycle System,BJ-RUC)分析场上构建集合初值场(称为D-RUC集合)。进行了批量试验,通过对比发现D-RUC集合的中小尺度扰动增长优于DOWN集合,而大尺度扰动分量的增长两者相当,说明与高分辨率分析场叠加可以促进动力降尺度扰动的中小尺度扰动分量的增长。集合预报扰动准确性检验结果显示,短预报时效内DOWN集合扰动明显低估了预报误差,在预报误差较大的位置扰动较小,而D-RUC集合能够更好地识别预报场中哪些位置预报误差较大,而哪些位置预报误差较小。集合预报检验结果表明,D-RUC方法能显著改善短时效预报效果,集合离散度有所增加、均方根误差有所减少,概率预报评分显示D-RUC集合比DOWN集合在短预报时效占优。降水个例分析结果表明D-RUC方法能显著改善短时效内的降水概率预报效果。     

基于集合预报的中国极端强降水预报方法研究

极端强降水天气属于小概率事件,其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。根据Anderson-Darling检验原理研究基于集合预报资料的极端强降水天气预报方法,利用2007—2010年中国T213集合预报资料和2001—2010年6—8月中国降水观测资料,分析观测与集合预报累积概率密度分布函数的特征,建立基于集合预报与模式历史预报累积概率密度分布函数连续差异的数学模型——极端降水天气预报指数(EPFI),并对2011年7月中国极端强降水天气进行预报试验。结果表明,极端降水天气预报指数可以充分利用集合降水累积概率密度分布的尾端信息,为极端强降水提供科学合理的预报,基于中国气象局(CMA) T213集合预报的极端降水天气预报指数可提前3—7 d发出极端强降水预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。研究还表明,模式气候累积概率分布的合理性将直接影响极端强降水天气识别能力。     

浅析啤酒销售与气象要素的关系及预测

利用1997年1月-2002年6月兰州市某大型啤酒企业啤酒销售资料与同期兰州市气象要素资料，分析气象要素对啤酒销售的影响。分析结果表明，温度是影响啤酒销售量最显著的气象因子。两者具有很好的相关性。采用最小二乘法建立啤酒销售量的月及逐日预报方程。并提出啤酒指数的概念。     

黄河流域夏季分区面雨量预报研究

介绍黄河流域分区夏季面雨量预报的研究成果，精心挑选51个具有较好代表性的测站对黄河流域夏季降水的时空演变特征进行分析，使用K均值动态聚类对黄河流域的夏季降水进行了客观分区，并计算出各流域夏季面雨量。通过对黄河流域夏季雨量与500hPa环流，海温、OLR、中纬阻高，高原积雪，欧亚积雪等重要影响因子的关系分析，结合黄河流域夏季面雨量年降和年代际演变特征的分析，研究出黄河流域分区夏季面雨量预测的基本方法和模型，并通过客观化的数学方法建立黄河流域夏季面雨量预测系统，预测系统十年回报的结果显示出具有较的预测技巧。     

库尔勒地区沙尘天气的分析与预报

通过对库尔勒机场1991—2000年出现沙尘天气的统计分析，总结出了库尔勒地区沙尘天气的天气、气候特征及预报指标；确定了预报沙尘天气的隶属函数，并对其进行了历史回报。     

气象台天气分析预报技术发展现状的评估--气象台天气分析预报技术走向研究之一

气象台预报位于天气预报服务第一线，加快发展气象台业务预报技术显得十分重要。本文着重分析省、地气象台预报技术发展的进展和现状，利用新一代业务技术体制专题研究报告和国外考察报告及近年国内发表的技术文献，作二次分析研究，评估技术发展现状，试图理清气象台预报技术今后发展的环境、发展前景的基本图像和某些规律，并就某些重要技术工作展开讨论。     

一种新的城市SO2污染统计预报方法及其应用

针对目前采用的统计方法存在的不足, 即在选择预报因子时没有考虑预报因子之间的相关性, 挑选的预报因子由于非正交, 使回归计算的结果不稳定, 给计算带来一定的误差。该文提出把一元线性回归分析、自然正交函数 (EOF) 和逐步回归方法结合起来, 从而得到一种新的建立统计预报模型的方法。以西安市采暖期和夏季SO₂日均浓度为预报对象, 使用该方法建立预报模型。拟合及预报试验表明, 这些预报模型不但可以很好地拟合变化趋势, 而且还能作出较准确的预报, 采暖期预报的级别命中率为72.5 %, 夏季级别预报命中率为100%。通过对比试验, 此方法优于目前常用的逐步回归方法, 具有很好的应用前景。     

黑龙江省未来30、50年气候预测

通过CCCma、CCSR、CSIRO、Gfdl和Hadley气候模式对黑龙江省其中包括齐齐哈尔、佳木斯、哈尔滨、牡丹江等4区未来50年(2005～2050年)，在GG、GS情景下数值模拟。结果表明(采用GS结果)，未来2030、2050年气温均有较大增高。其中2030年年平均气温可增高1．94℃；春季提高2．06℃：；夏季提高1．29℃；秋季提高1．79℃；冬季提高2．66℃，2050年又继续增加．年平均气温将提高2．42℃；春季提高2．13℃；夏季提高1．68℃；秋季提高2．56℃；冬季提高3．21℃。冬季是四季中增幅最大的季节，其次秋季、春季和夏季。如果按GG情景下，未来气温还要高出1℃。增温中心在西部齐齐哈尔，增温较小为牡丹江。从哈尔滨年蒸发量来看，2030年可增加11％，2050年可增加13％。     

动态相似方法在长江上游逐日降水预报中的应用

在考虑环流的动态演变特征在降水预报中重要性的基础上,设计了一种环流演变动态相似预报方法,在１０００ｈＰａ气压场、８５０ｈＰａ温度场、５００ｈＰａ高度场分别提取３个物理意义清晰、又具有立体性和多元性的相似因子,采用本文设计的二级相似标准,以ＥＣＭＷＦ数值预报产品作为预报资料与历史资料库进行滚动映射,寻找最优相似个例,制作长江上游降水面雨量的逐日滚动预报,效果较好。