降水检验方案变化对降水检验评估效果的影响分析

为了实现对中尺度模式降水预报产品的合理化统计检验,在我国现有观测系统条件下,研究了24小时加密降水观测实况对降水统计检验评分的影响。过去的标准检验系统观测站为400站,分为9个区,目前业务试运行的加密检验系统采用的观测站为2510站,分为33个区。同时对国外常用的统计检验量ETS评分进行了初步的研究。通过对2005年7—8月我国近年来引进或自主发展的T213L31、HLAFS25、MM5、MESO-GRAPES60km和30km模式,WRF20km模式,以及日本及德国的全球模式的降水预报产品的统计学检验,主要得到如下结论:(1)加密检验系统和标准检验系统在站点分布和分区形式上有较大的差别,新旧检验系统对各模式和预报员全国降水预报的评估结论在大雨以下各级降水评估方面差别不大,结论基本相似,除中雨预报外,加密系统的TS评分均略低于标准检验的结果。暴雨以上评分的差别较大,其中部分模式的两个检验系统的预报偏差差别很大,说明暴雨以上的天气系统多为中小尺度系统,其发生的频率在加密系统中的反映可能更合理一些。(2)新的检验量ETS,对于全国这样较大的检验分区而言,大雨以下各级降水评分在量值上要小于TS评分,暴雨以上则比较接近,但其在多模式对比检验中所得的排序结论与TS和技巧评分相近,部分小雨空报较多的模式的评分有较大差别。(3)无论是加密检验,还是标准检验,各级降水检验中表现最好的模式是相同的。(4)分区相同、预报种类不同时,加密检验与标准检验的差别不同。对T213模式而言,两者在暴雨和大暴雨的预报偏差上的差别更显著一些,部分分区检验结论相反。而对预报员的预报而言,差别并不显著,检验结论一致。     

2006年9—11月T213与ECMWF及日本模式中期预报性能检验

为了验证T213模式秋季中期预报产品的性能与质量,对2006年9-11月T213模式96小时中期数值预报产品进行了天气学检验,并与ECMWF、日本模式96小时预报性能做了对比分析检验.结果表明,T213、ECMWF、日本模式对亚洲中高纬度地区大尺度环流形势演变和重大调整过程的96小时预报能力均较强,因此对重大灾害性天气的预报有较好的指示意义.三种模式相比,ECMWF模式对西风指数、850hPa温度、南支槽东移的预报较为准确;2006年11月4-6日的过程预报以日本模式最为吻合;T213模式对具体影响系统的强度、位置、影响时间的预报还存在一定误差.     

一次辽宁秋季暴雨天气的诊断分析

使用1.0°×1.0°NCEP再分析资料,对2006年10月21—22日深秋暴雨在天气形势分析的基础上,进行物理量诊断。结果表明:在有利的环境背景形势下,高位涡从对流层高层向低层伸展并形成湿位涡柱,引起气旋性环流与低涡环流叠加。对流层低层的湿斜压性增强,引起低层的锋区加强及垂直涡度发展,高空入侵干冷空气锲入底层,低层暖湿空气强迫抬升,使地面发展为气旋;高低空急流耦合产生上升气流,同时较强的补偿下沉运动激发上升运动加强,使次级环流加强,触发不稳定能量的释放;低空急流和超低空急流向辽宁输送暖湿空气及能量,对流层中低层形成湿柱并积聚高不稳定能量;中尺度气旋、高低空急流、湿位涡柱、次级环流上升支、地面高水汽含量湿区、高假相当位温出现的时间、强度、位置和结构决定了暴雨的时间和落区。     

现行业务湿度传感器测量不确定度研究

依据JJF1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》,针对自动气象站各要素传感器的测量误差会随时间、温度等环境因素的变化而发生漂移.为确保观测数据的准确、可靠,以CP340恒温恒湿箱为湿度发生环境、采用英国michell公司的Optidew Vision精密露点仪为标准器,介绍了利用HMP155A温湿度传感器进行湿度测量不确定度评定的一般方法和详细步骤.最后给出一个评定实例,在温度为22℃和40℃,相对湿度为30％ RH～75％RH时,通过对测量不确定度的各分量进行分析和计算,得到HMP155A温湿度传感器测量结果的扩展不确定度分别为1.50％和1.46％.     

利用Sentinel-1影像监测土地回填导致的地表形变

在机场填海区地表稳定散射的范围内,本文运用合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术对机场地表形变安全性进行了监测分析,反演获得了研究区域范围内的年形变速率数据结果和高分辨率形变时序结果,并以此分析了香港国际机场的地表形变区在监测周期内的形变时空分布特征。为证明监测结果的精度和可靠性,本文采用全球导航卫星系统（GNSS）观测站的垂直位移数据,对InSAR方法反演的结果进行了交叉验证,证明两者具有良好的一致性。     

夏季云顶高于对流层顶事件对东亚天气型及上对流层-下平流层大气结构的影响

采用A-Train系列卫星的AURA/MLS水汽、温度资料,CALIPSO/CALIOP云物理资料,结合ECMWF气象再分析资料,分析了东亚地区云顶高于对流层顶事件(Cloud Top Above the Tropopause,CTAT)的区域分布,及其对上对流层-下平流层(Upper Troposphere and Lower Stratosphere,UTLS)水汽和温度结构的影响。结果表明:亚洲季风区的夏季CTAT发生率是30%~55%,为全球最强区域;东北亚的夏季CTAT发生率是15%~20%,为中纬度最强分布区。以CTAT为指标的合成结果表明:15~30°N的东亚-西太平洋UTLS,水汽呈"上干下湿"的异常分布,温度呈"上冷下暖"的异常分布,该结构与该区域热带气旋合成的结果一致,说明热带气旋是该区域CTAT形成的主要天气系统;35~50°N的东北亚UTLS,水汽呈"上干下湿"的异常分布,温度呈"上暖下冷"的异常分布,该结构与该区域温带气旋合成的结果一致,说明温带气旋是该区域CTAT形成的主要天气系统。     

利用地基多通道微波辐射计遥感反演华北持续性大雾天气温、湿度廓线的检验研究

地基多通道微波辐射计可提供高时间分辨率的大气温、湿度和液态水含量廓线遥感探测数据,为大气层结及云雾形成和演变特征研究提供了重要手段,但对其观测数据的可靠性检验研究很少。本研究在对比晴空MonoRTM模拟亮温和微波辐射计观测亮温的基础上,利用华北地区2009—2013年11个雾天气过程的170个时次(其中30个为雾发生时次)的探空数据,检验了美国Radiometrics 35通道MP-3000A型微波辐射计(Microwave Radiometer Profiles,MWRP)探测的温度、水汽密度和相对湿度数据,并结合系留气艇和CloudSat云雷达等观测资料,检验了典型雾个例的MWRP反演的温、湿度廓线数据。与探空数据的比较表明,两者的温度(T)数据的相关系数超过0.98,水汽密度(ρ)的相关系数超过0.95,但相对湿度(RH)的相关系数只有0.67左右。总样本误差分析中MWRP反演的T比探空偏低约3℃,ρ的均方根误差(E)在1 g/m~3以内,RH在1—7 km高度偏大,总样本RH垂直平均E在18%左右,雾天时的RH垂直平均E在23%左右。与系留气艇观测数据比较表明,MWRP反演的T也偏低,但两种探测方式的T和RH在指示雾的发展演变过程中具有很好的一致性。CloudSat云雷达数据验证了MWRP反演显示中高层出现高RH区与云的存在有关。     

雷达-雨量计联合估测区域降水量方法检验与评估

文章在"黄河淮河流域暴雨洪水预报系统"项目试验整理的高密度地面雨量站网数据和雷达连续采集体积扫描数据基础上,首次提出了对稠密雨量站网数据科学分组的方法,并采用分组数据对雷达-雨量计联合校准的10种方法进行了多参数的客观检验和评估。研究表明:(1)雨量站分组方法科学合理,可以满足评估的要求;(2)集成法估测区域降水量好于其他非集成的8种方法;(3)雷达对不同降水强度的估测精度具有三段式分布特征;(4)50~100 km为雷达估测降水的最佳区间,150~200 km区间的估测精度最差;(5)通过时间累积,可以提高各种估测方法区域降水量估测的精度和稳定度。     

2014年9—11月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2014年9—11月T639、ECMWF（文中简称EC）及日本（文中简称JP）数值模式的中期预报产品进行了对比分析和检验。结果表明：3个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变及850 hPa温度转折性变化具有较好的中期预报性能,但对北方的温度预报偏差明显大于南方。对于副热带高压脊线的位置,T639和EC模式都有较好的预报能力,EC模式比T639模式偏差小。EC模式对于1416号台风凤凰的路径及强度预报效果与零场接近,T639和JP模式预报与实况相差较大。T639和EC模式对有利雾霾发生的静稳天气形势均有较好的中期预报能力,但对驱散雾霾的冷空气,EC模式预报与零场更加一致。     

广西“回南天”发生特征及预报着眼点

利用常规MICAPS数据资料,对广西“回南天”发生特征及预报着眼点进行分析研究。结果表明：(1) “回南天”发生在春季低温阴雨后期迅速回暖的转变过程中;(2) 有利“回南天”发生的环流形势共同特征为: 500 hPa我国北支西风气流转为纬向环流,南支槽加深并向东移动,850 hPa有西南急流,地面冷空气减弱,华南静止锋减弱北抬;(3) T lnp探空曲线中,锋区逆温层上限持续下降到850 hPa以下,次日落地消失;(4) 室外空气露点温度高于室内物体表面温度,暖湿空气中的水汽入室遇冷后,在物体表面发生相变凝结;(5) 根据前一天最低气温、当天露点温度及升幅,将“回南天”划分为重度、中度和轻度3个等级;(6)“回南天”有冷性结束和暖性结束两种方式。所得成果可应用到预报业务中。