影响黄渤海的温带气旋数值集合预报试验

为了改进温带气旋数值预报的精度,基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,利用GSI(Gridpoint Statistical Interpolation)-EnKF(Ensemble Kalman Filter)系统,设计了一套温带气旋集合预报方法,其具有的2种选择方案通过滤掉质量较差的集合成员从而将集合成员数目控制在10以内,达到了大幅降低集合预报计算量的目的。针对2020年7月一次影响黄海的温带气旋个例,开展了一系列决定性预报与集合预报的数值对比试验。分析结果如下:1)不采取任何择优方案的集合预报效果就已经明显优于决定性预报,而采取择优方案使得预报效果进一步得到提升;2)预报初始时刻择优(直接择优方案)的集合预报效果远不如短时积分3 h后才进行择优(积分择优方案)的预报效果; 3)积分择优方案优于直接择优方案的原因是,初始场集合体中的成员经过短时积分后其误差得以放大而使得择优更加准确。多个例的应用结果进一步表明,本文提出的积分择优方案温带气旋集合预报方法具有较好的业务预报应用前景。     

CRA资料对一次江淮暴雨过程模拟效果的评估北大核心

利用中尺度模式WRF v4.1,分别以中国第一代全球大气/陆面再分析产品CRA、欧洲ECMWF的ERA5和美国NCEP的FNL作为初始场,对2013年7月4—6日江淮地区一次持续性暴雨过程进行了模拟试验。分析可知,此次暴雨过程是在东北冷涡、江淮切变线和西南急流3个影响系统的共同作用下,高低空冷暖空气形成对峙而导致的。与实况资料相比,3组试验均能够模拟出此次暴雨过程的主要环流形势,以及水汽、能量和动力条件。但3组试验的切变线和低空西南急流均较为偏南,强度较强,使得模拟的主要降水中心较实况位置更偏南,降水量级更大。其中CRA试验对安徽南部的水汽和垂直运动模拟更好,在该地区产生的降水也与实况更接近。而FNL试验对水汽条件和动力抬升条件模拟较弱,导致其模拟的降水明显偏小。整体而言,针对此次降水过程,ERA5模拟效果最好,CRA模拟效果接近ERA5,并且对大雨量级降水的TS(Threat Score)评分优于ERA5。     

顾及轮廓信息和DRLSE模型的遥感影像瞬时水边线快速提取

针对利用传统瞬时水边线提取方法处理高分辨率遥感影像存在提取结果不连续、效率不高和无法同时提取多片水域等问题, 提出了一种顾及轮廓信息和距离正则化水平集演化(distance regularized level set evolution, DRLSE)模型的遥感影像瞬时水边线快速提取方法, 并将其应用于福建泉州附近海域瞬时水边线提取。首先,使用DRLSE模型提取地物轮廓信息, 以解决经典阈值方法水边线提取结果不连续问题; 其次, 利用DRLSE模型的初始矩形轮廓中心位置和周长信息, 对噪声点等轮廓进行自动剔除, 并提取多片水域, 以提高瞬时水边线提取后处理效率。研究结果表明:相较于泛洪算法、Canny算子和CV(Chan-Vese)模型, 应用本方法进行大陆海岸线瞬时水边线提取更高效, 且提取结果连续、精度更高。