华南复杂地形下GRAPES_Meso3km对流尺度模式前汛期精细化降水预报评估

为深入认识GRAPES_Meso(Global/Regional Assimilation and Prediction System)3 km对流尺度区域模式对华南前汛期精细化降水的预报性能,为模式改进及业务应用提供参考依据,利用广东省86个站点逐小时观测降水资料和国家气象信息中心多源融合降水资料,针对广东省复杂地形特点,结合距海岸线的远近及站点地形特点,将86个站划分为沿海东部、沿海西部和内陆地区三个子区域,采用二分类降水预报检验方法,定量评估了2020年5月18日—6月18日华南前汛期降水预报效果。结果显示,GRAPES_Meso 3 km模式精细化降水预报技巧受广东复杂地形影响较大,广东沿海东部和内陆地区24 h时累积降水的小雨、中雨、大雨量级预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分高于沿海西部地区,尽管暴雨预报评分具有此相同特征,但三个子区域的暴雨预报评分总体较低;从3 h累积降水预报评分看,沿海东部、沿海西部及内陆地区等三个子区域存在明显的日变化特征,但是沿海东部及西部与内陆地区表现有所不同,沿海东部和西部降水预报评分夜间较低(预报偏差偏高),白天相对较高(预报偏差偏低),而内陆地区则是夜间较高(预报偏差偏低),白天相对较低(预报偏差偏高)。沿海西部预报评分相对较低的原因是由于检验时段内广东地区存在一个弱的风切变,而沿海西部大部分地区正好处于切变线南侧的温度高值区控制,但模式模拟该区域的日平均温度较实况偏低,导致沿海西部模式预报降水空报较多,降低其降水预报技巧。     

基于Parsivel天气现象仪资料的郑州“7·20”罕见特大暴雨微物理特征分析

基于2016-2018年ECMWF模式温度预报和浙江省72个国家基本站观测资料,根据温度日变化特征,采用K-近邻(KNN)回归算法进行误差订正,改进浙江省172 h精细化温度预报。在KNN回归算法中,将模式起报时刻的温度视作“背景”,由模式预报减去起报时刻温度消除“背景”影响,得到温度日变化曲线,通过温度日变化曲线构建差异指标,选取历史相似个例。根据历史相似个例的误差特征,对温度预报进行订正,得到改进的温度预报。检验结果表明,KNN方案的温度预报平均绝对误差较ECMWF和30 d滑动平均误差订正方案(OCF)的分别减小26.2%和5.2%;日最高和最低温度预报误差绝对值小于2℃,准确率较ECMWF的分别提高14.8%和4.3%,较OCF的分别提高3.0%和1.3%。KNN方案对地形复杂地区的温度预报改进效果更为明显,对冷空气活动和夏季高温等天气过程预报改善效果也较稳定。     

红外高光谱IASI卫星资料同化对一次大风过程的影响研究

以2019年4月24日发生在辽宁省的一次大风天气过程为例,选取GFS(全球预报系统) 0.25°×0.25°再分析资料,基于WRF模式三维变分同化技术,进行一组IASI资料同化试验,和未同化任何资料的控制试验(CTNL)。通过对比两组试验结果考察IASI资料同化改进数值模式初始场的分析及其后续预报的机制。研究结果表明：经过IASI资料同化的模拟结果质量有很大改善,分析场与背景场相比更靠近观测场;经过云检测之后不同通道使用的观测数目多少不一,资料同化对模拟的改善效果在通道0~800最佳;IASI资料同化对地表10 m风场的预报技巧有显著的提高作用,相比控制试验可以更精准地预报大风天气的区域和强度;IASI同化试验的预报质量高于控制试验且随时间比较稳定。     

奎玛流域两次冰雹天气成因分析

利用常规气象观测、区域自动站、多普勒雷达和 NCEP1毅伊1毅再分析、ECWMF 细网格 模式等多源资料,对比分析了 2013 年 6 月 11 日和 2017 年 6 月 18 日发生在奎玛流域的两次冰雹过程。分析发现：两次过程环流背景和冷空气影响路径不同“,6·11”过程发生在西西伯利亚低槽底部锋区上短波东移背景下,回波自西西北向东东南移动; “6·18”过程发生在西伯利亚高压脊内中纬度西风带上短波槽沿天山北坡东移背景下,回波为偏西路径。两次过程也有很多相同点,低仰角径向速度的辐合区都对应高仰角的辐散区,降雹前 40 min 内 VIL 和 VILD 明显增大;大气层结维持了对流性不稳定状态;K 指数增大、SI 指数减小,且对流有效位能均增大,抬升指数 LI 降为负数,表明降雹前大气层结不稳定度增强;700 hPa 水汽条件都较好; “6·11”和“6·18”过程都是初始对流沿地面辐合线生成、发展,雹云单体在地面小尺度辐合中心附近生成。     

集合预报风场扰动的物理结构及演变特征

初始扰动结构和振幅的合理性直接影响到集合预报的质量和整体性能,合理的初始扰动结构是确保集合预报扰动质量的关键.本文基于欧洲中期天气预报中心数据、我国T639全球集合预报系统以及GRAPES区域集合预报系统的预报场,针对模式初值不确定性,主要研究了风场初始扰动结构及其集合离散度、扰动能量等结构和演变特征,分析了集合预报风...     

基于多源数据的湘北地区春季一次冰雹过程的观测分析

新型探测资料在强对流短临预报中发挥着重要作用。该文以2020年3月22日湘北地区春季一次冰雹过程为研究对象,运用多普勒天气雷达、风廓线雷达和地基微波辐射计等新型探测资料对该过程观测分析。结果表明：(1)此次过程发生在冷空气南下与南支槽前暖湿空气交汇背景下,受中低层切变线与急流影响,冰雹风暴生成前回暖明显,环境垂直风切变大;风暴由地面辐合线触发产生。(2)此次超级单体降雹过程在雷达回波中表现出“三体散射”“V型缺口”、中气旋等特征;VIL、低仰角大风速核对冰雹和大风预警有很好的指示。(3)风廓线雷达探测到,风暴影响前超低空急流加强,中层有干侵入,低层垂直速度出现波动,风暴临近时超低空急流减弱。(4)地基微波辐射计监测发现,风暴影响前高空湿度增大,K指数、TT指数呈同趋势变化,而K指数预警灵敏度高于TT指数;风暴影响阶段,高空温度、相对湿度和大气不稳定指数出现不同程度跃升和突降。     

达州冰雹天气类型统计研究

利用常规气象资料和探空资料,对1980～2018年达州出现的89次冰雹过程进行分析研究,结果表明：达州地区冰雹主要出现在4～8月,其中4～5月概率最大;降雹具有明显的日变化特征,集中在午后到傍晚;降雹和地形有密切关系,主要集中在达州的中北部,特别是北部;冰雹天气类型有四种,分别是西北气流型、低槽型、阶梯槽型和东亚横槽型;基于冰雹天气的相关物理量指标和各天气类型下的物理量特征可作为达州冰雹预报的重要因子。     

华南区域高分辨率数值模式前汛期预报初步评估

基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。      

双流机场雷暴天气预报方法研究

利用双流国际机场2013—2018年的逐小时气象观测资料、欧洲中心ERA-interim逐6小时再分析资料、成都市气象局多普勒天气雷达产品资料,运用统计学方法分析双流机场雷暴月变化和日变化特征,并利用相关性分析筛选出双流机场雷暴天气预报因子,在此基础上基于二级逻辑回归法建立潜势预报模型（预报方程和消空方程）,最后进行数据的回代检验。结果表明：对流有效位能、K指数、850 hPa比湿、850与500 hPa假相当位温差、回波顶高、1.5º仰角基本反射率、3.4º仰角基本反射率、垂直累积液态水含量为雷暴天气的主要预报因子,据此建立的潜势预报模型对双流机场雷暴天气的预报具有一定指示性,且综合来看在夏季的预报效果更好。     

循环同化雷达资料对一次飑线系统临近预报的改进作用

利用WRF(Weather Research Forecast)模式及其3D-Var(Three-Dimensional Variational assimilation)变分系统,针对2017年7月7日一次飑线进行了雷达资料的循环同化敏感性试验.结果表明:以循环同化雷达资料至飑线成熟期时刻的试验预报效果最好,主要原因...