An Operational Precipitable Water Vapor Retrieval Algorithm for Fengyun-2F/VISSR Using a Modified Three-Band Physical Split-Window Method

The Visible and Infrared Spin-Scan Radiometer(VISSR) onboard the Fengyun-2(FY-2) satellite can provide valuable thermal infrared observations to help create a precipitable water vapor(PWV) product with high spatial and temporal resolutions. The current FY-2/VISSR PWV product in operation is produced by using a traditional two-band physical split-window(PSW) method, which produces low quality results under dry atmospheric conditions. Based on the sensitivity characteristics of FY-2 F/VISSR water vapor channel and two split-window channels to atmospheric water vapor, this study developed a new, robust operational PWV retrieval algorithm for FY-2 F to improve the operational precision of the current PWV product. The algorithm uses a modified three-band PSW method, which adds a scale for the water vapor channel in the improved three-band PSW method. Integrated PWV products from the radiosonde data in 2016 are used here to validate the precision of the PWV retrieved by the modified three-band and traditional two-band PSW methods. The mean bias, root mean square error(RMSE), and correlation coefficient of the PWV retrieved by the modified three-band PSW method are 0.28 mm, 4.53 mm, and 0.969, respectively. The accuracy is much better than the PWV retrieved by the two-band method, whose mean bias, RMSE, and correlation coefficient are 12.67 mm, 29.35 mm, and 0.23. Especially, in mid-or high-latitude regions, the RMSE of the PWV is improved from 10 to 2 mm by changing the inversion in the two-band method to the modified three-band PSW method. Furthermore, the modified three-band PSW results show a better consistency with the radiosonde PWV at any zonal belt and season than the two-band PSW results. This new algorithm could significantly improve the quality of the current FY-2 F/VISSR PWV product, especially at sites where the actual PWV are lower than 15 mm.     

三江源区大气可降水量时空特征及其与降水关系

利用1979—2016年欧洲中期天气预报中心(ECMWF) ERA-Interim (1°×1°)再分析资料中的经、纬向水汽通量和大气可降水量(precipitation water vapor,PWV)数据,采用相关性分析、趋势分析法、累积距平、IDW等方法,分析三江源地区PWV与水汽通量的时空分布特征、降水转化率(precipitati-on conversion efficiency,PCE)变化规律。结果表明:过去的38 a,经、纬向多年平均水汽通量分别为50. 2、196. 7 kg·m-1·s^(-1),纬向水汽通量气候倾向率比经向大。南边界为纬向主要水汽输入边界,东边界为经向主要水汽输出边界,纬向水汽输送大于经向输送。多年平均PWV为1998. 3 mm,近38 aPWV呈现微弱增加趋势,1979—1997年,PWV呈下降趋势,1998年后PWV呈增加趋势,同期降水也在增加,说明该时段三江源地区气候转湿。PWV与水汽通量的年际变化趋势和转折年相一致。三江源区多年平均PCE为24. 57%,1989年PCE最高,达32. 76%,各季节平均PCE空间分布与年平均PCE分布一致,均表现出南部、东南部高,西部、东北部低的变化特征,各季节PCE大小差异明显,春季多年平均PCE为15. 92%,夏季25. 67%,秋季21. 01%,冬季仅7. 03%。     

内蒙古东北部地区一次极端降雪过程的水汽输送特征

利用内蒙古呼伦贝尔市常规观测资料和GDAS、NCEP/NCAR再分析资料,采用欧拉方法分析了2016年春季内蒙古东北部地区一次极端暴雪过程的水汽输送及收支特征,利用HYSPLIT模式和聚类分析模拟计算了此次暴雪天气过程的水汽源地、主要水汽输送通道及其对水汽输送的贡献,并与传统的欧拉方法结果进行对比。结果表明:(1)有3支不同源地的水汽流在内蒙古东北部地区交汇,对呼伦贝尔地区暴雪的发生与维持有重要影响;(2)经向和纬向输送为此次暴雪天气的发生提供了充足的水汽,暴雪区水汽主要源于中高层的南边界和随西风气流的西边界;(3)利用HYSPLIT模式模拟发现,在此次暴雪天气过程中水汽主要来源于新地岛以西洋面、日本海以及巴尔喀什湖,且三者贡献率大致相当。     

一次东北冷涡下槽后强风与飑线后向入流演变及成因分析

本文利用NCEP分析资料、多普勒雷达观测资料、常规气象观测资料以及数值模拟结果,对2016年7月30日发生在华北、辽宁附近的一次强飑线过程中后向入流的演变及成因进行研究。结果表明,此次飑线发生在中纬度新生冷涡槽前,低层有水汽辐合区和地面辐合线对应,且过程中伴有较强的对流有效位能释放。飑线后部中层(冷涡槽后)一直存在α中尺度西风大值带,此大风速带造成了上下层相反的水平涡度,并形成喇叭形环流结构,该结构不同于经典飑线结构。飑线后部水平方向上水平涡度分布不均匀,并形成水平涡度旋度上正下负的分布,即导致中层强风区上部上升运动、下部下沉运动,该下沉运动引发飑线中的后向入流和低层强风速带形成。在中层,飑线的后部边缘始终有较强的风速大值带伴随飑线的发展,该大值带的形成与对流强弱和非热成风涡度有关,对流过程中低层非热成风涡度为负,中上层非热成风涡度为正,导致飑线后部中层西风加速和低层西风减速,有利于后向入流的发展和飑线的维持,当对流减弱时,非热成风涡度与后向入流均减弱。文中给出了后向入流形成演变的概念模式。     

近50多年来淮河流域气候水分盈亏时空变化

水分盈亏是区域干湿气候划分的重要依据。基于淮河流域63个气象台站1957—2014年逐日观测数据,运用累积距平、Mann-Kendall突变分析、Morlet小波分析及ArcGIS反权重空间插值法,结合Penman-Monteith蒸散计算模型获得淮河流域水分盈亏量的周期特征、突变特征及其时空分布特征,并分析其主要影响因子。结果表明:(1)水分盈亏月变化基本符合5月最低,7月最高。(2)从季节分布来看,水分亏缺面积秋季春季冬季夏季,亏缺程度春季最强。从平均年水分盈亏量分布来看,水分盈亏量由南向北递减。且不论季节还是年状况,山地及河流对区域水分盈亏量的南北递减存在滞后作用。(3)从各因子气候倾向率的时空分布来看,江苏东南部、山东西部、河南大部、湖北中部水分盈亏量变化的主导因子为潜在蒸散量,其他区域的主导因子为降雨量。(4)淮河流域水分盈亏量存在周期特征,第一主周期为10 a。     

Latitudinal and Scan-dependent Biases of Microwave Humidity Sounder Measurements and Their Dependences on Cloud Ice Water Path

The relationship between differences in microwave humidity sounder(MHS)–channel biases which represent measured brightness temperatures and model-simulated brightness temperatures, and cloud ice water path(IWP) as well as the influence of the cloud liquid water path(LWP) on the relationship is examined. Seven years(2011–17) of NOAA-18 MHS-derived measured brightness temperatures and IWP/LWP data generated by the NOAA Comprehensive Large Array-data Stewardship System Microwave Surface and Precipitation Products System are used. The Community Radiative Transfer Model, version2.2.4, is used to simulate model-simulated brightness temperatures using European Center for Medium-Range Weather Forecasts reanalysis data as background fields. Scan-angle deviations of the MHS window channel biases range from-1.7 K to1.0 K. The relationships between channels 2, 4, and 5 biases and scan angle are symmetrical about the nadir. The latitudedependent deviations of MHS window channel biases are positive and range from 0–7 K. For MHS non-window channels,the latitudinal deviations between measured brightness temperatures and model-simulated brightness temperatures are larger when the detection height is higher. No systematic warm or cold deviations are found in the global spatial distribution of difference between measured brightness temperatures and model-simulated brightness temperatures over oceans after removing scan-angle and latitudinal deviations. The corrected biases of five different MHS channels decrease differently with respect to the increase in IWP. This decrease is stronger when LWP values are higher.     

GRAPES全球集合预报系统模式扰动随机动能补偿方案初步探究

为了体现次网格尺度能量升尺度转换过程中存在的不确定性, 文中将随机动能补偿(Stochastic Kinetic Energy Backscatter, SKEB)方案应用于GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)全球集合预报系统(GRAPES-GEPS), 以更好地表征模式误差并且增大集合离散度。使用的SKEB方案基于具有一定时、空相关特征的随机型以及由数值扩散导致的局地动能耗散率来构造随机流函数强迫。并根据流函数与水平风速旋转分量的关系, 将SKEB方案中的流函数强迫转化为适用于GRAPES全球模式的水平风速扰动。结果表明, SKEB方案的使用一方面能够提高GRAPES对大气动能谱的模拟能力; 另一方面能够改善GRAPES-GEPS的集合离散度与集合平均误差的关系, 增加了集合离散度, 并在一定程度上减小了集合平均误差, 尤其是在热带地区这种改进更为显著。而且该方案使得热带地区连续分级概率评分(CRPS评分)显著减小。就降水预报而言, 从Brier评分与相对作用特征面积(AROC, Area under the Relative Operating Characteristics)的结果来看, SKEB方案有助于改善中国地区小雨[0.1 mm, 10 mm)、中雨[10 mm, 25 mm)与大雨[25 mm, 50 mm)量级降水的概率预报技巧, 而对暴雨[50 mm, ∞)量级降水预报技巧影响很小(24 h降水量)。总体上, 模式扰动随机动能补偿方案提高了GRAPES-GEPS的概率预报技巧。      

闽中南罕见冬季锋前暴雨个例特征分析

利用福建省逐小时加密自动站资料、风廓线、S波段双偏振雷达与雨滴谱等新型探测资料以及NCEP逐6 h的1°×1°大气再分析资料,分析了2017年2月21—22日福建中南部一次预报失败的冬季暴雨过程。结果表明:(1)此次暴雨过程类似于锋前暖区暴雨,自2000年以来仅此一例,十分罕见,是在低空急流偏强并长时间维持的背景下产生的,并未受到南支槽和冷空气的影响。(2)闽中大到暴雨带和闽南暴雨区的对流系统相互独立,有多个对流系统影响闽中地区,仅两个对流系统影响闽南地区。降水有较明显对流特征,属暖云弱对流降水,容易导致预报员对雨强估计不足。(3)此次冬季暴雨过程的水汽主要来自南海地区,低层水汽条件与汛期暴雨相当,但整层水汽条件较汛期略差;低空急流对暖湿气流的输送使暴雨区趋于不稳定,但对流不稳定度较汛期弱。(4)高空辐散低层辐合的配置为冬季暴雨带来了有利的动力抬升条件,但暴雨区涡旋性不强,无明显正涡度柱。其中,闽中大到暴雨主要与条件性对称不稳定有关,是在湿斜压作用下倾斜上升运动中产生,而闽南暴雨区既存在对流不稳定,也存在条件性对称不稳定。     

基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测

随着大规模的风电并网,风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的影响,风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一.本文利用长短期记忆（LSTM）网络良好的时序记忆特性,将小波分解技术与LSTM深度网络结合,提出基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测模型.首先通过小波分解技术将原始时间序列进行平稳化处理,再建立各子序列样本的LSTM网络预测模型,借助最大似然估计法估计预测误差的高斯分布函数,最终实现对未来4 h时刻的风电功率概率区间预测.最后,采用中国东北某风电场数据对所提方法进行算例分析,结果表明,将小波分解与深度学习方法结合可以较好地提高预测的精度,提高概率预测的区间可靠性.     

飞机积冰预报算法对比及其集成预报模型研究

以人工增雨作业获取的飞机积冰实例资料为基础,利用WRF模式对51次飞机积冰过程进行数值模拟,对比分析了常用七种积冰预报算法对积冰潜势区和强度的预报效果,进而采用评分权重集成法建立了飞机积冰强度集成预报模型,并检验了其预报效果。结果表明:(1)假霜点温度经验法对2002年4月4日积冰个例的预报效果与实况一致,而其他积冰算法预报效果均与实况相差较大;(2)对51次飞机积冰预报效果进行统计检验发现,假霜点温度经验法的预报效果最好,积冰强度预报准确率为72.55%,其次是RAOB法,IC指数法和I积冰指数法次之,改进的IC指数法预报准确率最差,只有19.61%;(3)对比不同积冰算法建立的集成预报模型的预报效果发现,选用IC指数法、假霜点温度经验法、RAOB法进行集成预报时,预报准确率最高,且漏报率、偏弱率及偏强率均能控制在10%以内,比单一预报算法中的最高预报准确率提高了8%,且漏报率降低了4%,偏强率降低了8%。