海南岛暖季区域数值模式降水精细化预报检验

应用面向降水过程的时空检验方法,评估了中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)、上海数值预报系统(CMA-SH9)和中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)的海南岛暖季(2019—2020年的4—9月)非台风降水日小时降水预报效果,结果表明:三家模式均能捕捉不同流场条件下的降水空间分布形态及降水日变化特征,但CMA-GD和CMASH9的降水频率和强度总体偏多偏强,其中CMA-GD降水频率偏多近10%,CMA-SH9平均小时雨强偏强近4 mm·h^-1,CMA-MESO雨强在5 mm·h^-1以上的降水多分布在西南部和中部山区,与实况空间分布差异较大。三家模式降水预报最易开始和降水峰值时间平均偏早1～3 h,而降水最易结束时间偏晚1～3 h;模式的大气层高层露点温度和不稳定能量预报值偏大,不稳定能量出现时间偏早,近地层逆温层特征预报失真,降水预报的开始时间倾向于提前、降水持续时间偏长。三家模式的昼间海南岛北部沿海的海陆风辐合带预报偏强,其中CMA-SH9尤为明显,与该模式降水强度明显偏强特征相一致;CMAGD的夜间南部沿海的海陆风辐...     

复杂地形下高精度风场融合预报订正技术在冬奥会赛区风速预报中的应用研究

几乎所有的数值预报模式都存在系统偏差.虽然目前利用统计订正方法降低个别站点的风速偏差已经取得了一些成功,但基于站点的订正具有空间局限性,仍迫切需要基于格点开展复杂地形下高精度风场的融合预报偏差订正.本研究提出了一种复杂地形下北京冬奥赛区不同海拔高度高精度风场的融合预报订正技术.首先利用冬奥山地赛区及周边133个自动气象...     

CMIP6全球气候模式对青藏高原中东部地表感热通量模拟能力评估

利用青藏高原（以下简称高原）气象台站常规观测资料、国家青藏高原科学数据中心的青藏高原地气相互作用过程高分辨率（逐小时）综合观测数据集（2005～2016）、国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）的历史模拟试验数据和卫星辐射资料,定量评估了12个全球气候模式对1979～2014年高原中东部地表感热通量的模拟能力,并对其模拟偏差进行了成因分析。结果表明,CMIP6模式可较好地重现高原地表感热通量的年循环和季节平均的空间分布型,但数值较计算感热通量偏低,主要表现为对感热通量大值区严重低估。区域平均而言,12个模式模拟的春季高原中东部感热通量的时间演变序列整体较计算感热通量偏低,其中偏差最大的模式为MIROC6,其多年均值仅为计算值的1/3左右。进一步分析发现多模式模拟的春季高原10 m高度处风速和地气温差分别偏强和偏弱,说明CMIP6模拟的春季高原感热通量偏低可主要归因于地气温差的模拟冷偏差。地气温差的模拟冷偏差在高原中东部地区普遍存在,且地表温度和空气温度均存在明显冷偏差,尤其地表温度偏差更大,这很大程度上可能与CMIP6多模式模拟的春季高原降水偏强有关。     

土壤湿度对卫星辐射率资料直接同化的影响

本研究利用WRF模式及其三维变分同化系统实现了对NOAA-16 AMSU-A微波资料的直接同化,针对2010年6月19日江西地区的一次强降水过程开展模拟与同化试验,并利用中国区域土壤湿度同化系统(CLSMDAS—China Land Soil Moisture Data Assimilation System)输出的土壤湿度值替换NCEP(National Centers for Environmental Prediction)资料中的土壤湿度,研究土壤湿度初值对辐射率资料直接同化中观测场与背景场偏差调整的影响。结果表明:采用CLSMDAS输出土壤湿度初值条件下模拟的亮温值与实际观测值更为接近,经过质量控制和偏差订正后更多的观测资料能够进入到同化系统中,说明改进的土壤湿度初值条件下观测算子的计算值得到正的调整,对低层地表通道的改进效果明显,尤其以50.3 GHz的窗区通道3的结果最为理想;针对此次强降水过程中24 h累积降水分布的模拟结果,CLSMDAS输出土壤湿度初值条件下同化AMSU-A资料,能够较为准确的把握整个雨带的走向、大雨以上级别降水的落区范围、降水中心落区及强度等。说明准确的土壤湿度初值能够改进卫星辐射率资料的同化结果,进而提高数值模式的模拟预报能力。     

一种改进的数值预报降水偏差订正方法及应用

对传统的消除偏差法进行改进,形成分等级消除偏差法,并使用混合训练期和60 d滑动训练期方案分别对2012年6—8月ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasting) 模式夏季1~5 d的降水预报进行订正试验。为了尽可能符合中国东部夏季降水具有移动性及多种时间尺度变化的特点,混合训练期以预报期前30 d与预报期前一年同日的前后各15 d组成。结果表明:在使用分等级消除偏差法的基础上,相比ECMWF模式降水预报,两种训练期方案的订正结果几乎对各个阈值的ETS评分均有一定提高,特别是对25 mm以上降水预报评分的提高幅度,混合训练期方案的订正结果明显高于60 d滑动训练期方案;在区域性强降水预报的订正中,混合训练期方案优势更为明显。另外,通过分析两种训练期方案的预报偏差发现,分等级订正是此次消除偏差订正试验中提高强降水预报评分的关键,选择合适的训练期可以增加评分提高的幅度。由于上述试验使用的ECMWF模式预报和站点实况均是业务上常用数据,因此,该方法具有一定的业务应用价值。     

GRAPES_RAFS系统2 m温度偏差订正方法研究

本文通过对2013年6月20日至7月20日GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)_RAFS(Rapid Analysis and Forecast System)系统每天8个时次每3h的2 m温度预报进行分析,发现各时次的预报均能较好地表征2 m温度日变化特征,但预报与实况存在一定的偏差,其中西藏东部川西高原、云贵高原、江南武夷山脉偏低于实况可达3℃,而华北地区偏高于实况3℃以上.为了减小GRAPES_RAFS系统偏差对2m温度预报的影响,本文采用平均法、双权重平均法、滑动平均法和滑动双权重平均法分别对GRAPES_RAFS系统2 m温度预报产品进行偏差订正,并对订正前后的结果进行检验分析和对比.结果表明:2 m温度订正后的平均误差大部地区减小到(一1～1℃),而均方根误差大部地区降低到2.5℃内.对于偏差较大地区,订正效果更为明显,如西藏东部川西高原,经过订正,平均误差绝对值由订正前3℃以上降低到1℃内,而RMSE由订正前4℃以上控制到3℃内.对比四种订正方法,双权重订正方法与平均法订正整体效果接近,但对个别站点,双权重订正法要优于平均法,经过滑动的订正方法比无滑动的订正方法订正效果更好,订正效果最好的是滑动双权重平均法,全国平均误差大部分在(-0.5～0.5℃)内,不超过(-1～1℃)的范围.     

“频率匹配法”在集合降水预报中的应用研究

基于“频率匹配法”的思路,采用两种方法进行了集合降水预报的订正研究,一种方法是利用集合成员降水频率订正简单集合平均平滑效应的“概率匹配平均”法,另一种方法是利用实况降水频率订正集合成员降水预报系统偏差的“预报偏差订正”法,通过个例和批量试验,结果表明:(1)概率匹配平均法可以矫正简单集合平均的平滑作用所造成的小量级降水分布范围增大而强降水被削弱的负作用,这种改进对强降水区更显著,并且集合系统离散度越大这种改进也越大;但该方法对预报区域内总降水量的预报没有改进作用,不能改善预报的系统性偏差.(2)虽然预报偏差订正法对降水落区预报的改进有限,但可以订正模式降水预报的系统性误差,改进雨量预报以及集合预报系统的离散度特征和概率预报技巧;直接对集合平均预报进行偏差订正的效果优于单个成员偏差订正后的简单算术平均.(3)在对每个集合成员的降水预报进行偏差订正后,概率匹配平均仍可改善其简单平均的效果,因此在实际业务中,应该综合采用上述两种方法,以获得在消除系统性偏差的同时各量级降水分布又合理的集合平均降水预报.     

高空探测资料气球空间经纬度偏差算法

随着数值预报的发展,模式的分辨率逐渐提高,探空气球在施放过程中受高空气流影响造成的漂移已大大超出了数值预报模式分辨率,其影响不能忽视。鉴于现有气球空间位置经纬度偏差计算方法基于站心坐标系,忽略地球曲率影响,文章从探测系统原理出发,推导出精确的基于地心坐标系的气球空间位置经纬度偏差计算公式,并通过探空数据文件对原有算法进行误差分析。     

基于MODIS云产品的AIRS云相态的识别和云量产品的检验

选用中国中东部(95～130 °E, 20～60 °N)午后同一时刻相对应的AIRS与MODIS各15景样本数据,将MODIS在红外波段上四种基于亮温的云识别算法对AIRS晴空像元和云像元中不同的云相态进行区分,分别统计出AIRS不同类型像元中这四种云识别算法的亮温差异,根据AIRS在晴空、水云和冰云三种不同相态下亮温的差异,确定出其阈值,实现AIRS晴空和云相态识别。在此基础上,对AIRS不同云相态下反演的有效云量进行检验和改进。结果表明:运用亮温阈值法对AIRS进行云相态识别能够较好地反映AIRS的晴空和云相态特征,云相态分布与MODIS云相态产品对应效果较好,特别在云边缘区域。对AIRS不同云相态下反演的有效云量进行对比和误差分析后发现:当水云有效云量较高、冰云有效云量较低时,AIRS反演的有效云量误差较大。在误差分析的基础上,提出了AIRS有效云量的偏差订正算法,对AIRS反演的有效云量具有一定改进,为AIRS云产品的应用提供参考依据。