2015年5月大气环流和天气分析

对2015年3—5月T639、ECMWF（文中简称EC）及日本数值模式中期预报产品进行了检验和对比。结果表明：三个模式对亚洲中高纬地区大尺度环流和850 hPa温度的演变和调整均具有较好的预报性能,EC模式对西风指数、850 hPa温度转折过程和变化幅度的预报略优于其他两个模式。对2015年3月31日至4月1日北方地区强沙尘暴天气过程的主要影响天气系统,三个模式预报能力相当,121 h时效都较好地预报出了地面冷高压,但强度和范围与实况有一定偏差。     

A combined model of wind, wave, tide and storm surges

A combined numerical model of wind, wave, tide, and storm surges was built on the basis of the “wind field model in limited sea surface areas”. When used to forecast the sea surface wind, wave height and water level, it can describe them very well. Contribution No. 4108 from the Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences. This work supported by Stress Project (KZ952-S1-420), Chinese Academy of Sciences; 863 Project (863-818-06-05), and (863-818-Q-07)     

贵州冰雹灾害强度评估方法研究

【目的】为快速评估单次过程冰雹强度和范围,及时为灾后的救援、勘察和保险核灾工作提供参考依据,【方法】本文利用贵州省2021-2023年间的141次冰雹过程的多普勒天气雷达资料和探空资料,结合降雹观测资料和灾害损失调查记录,在贵州山区防雹业务预报预警指标的框架下,通过历史资料回算的定性评估结果跟网格化处理后的降雹数据做一致性对比,选取冰雹强度精细化评估的影响结果覆盖94%以上的降雹观测点位置且收敛性较好的阈值作为单时次的识别指标确定的依据,采用加权时间积分方法建立冰雹过程评估模型,该模型能够对冰雹过程进行精细化评估得到1km空间分辨率的评估结果。【结果】为验证评估结果的准确性,选取了一次典型灾害开展无人机遥感调查,反演结果与评估结果作对比检验,25处冰雹受灾位置中有22处降雹区位于评估范围的重度区域内,3处降雹区位于评估结果对应的中度灾害范围内,调查情况与冰雹精细化评估的强度范围和分布一致。以六盘水市风雹灾害损失记录和冰雹影响面积区域评估数据作对比分析,结果表明三种不同冰雹强度的评估面积与直接经济损失数据的两两相关系数均达到0.8以上,在0.01的显著性水平下进行假设检验,具有显著正相关。【结论】检验结果说明该评估方法在冰雹区域强度评估中能够较好地反映实际受灾程度。     

内蒙古区域数值预报对探空和地面观测资料的敏感性试验研究

基于内蒙古睿图预报系统的低分辨率版本和WRFDA-FSO诊断工具,评估2021年7月现有探空和地面观测对内蒙古睿图预报系统预报的影响。该方法计算代价相对低廉,并允许根据观测变量、观测类型、气压层次、地理区域等观测的子集对观测影响进行划分。代价函数为以干总能量为度量的背景场和分析场的预报误差之间的差异。结果表明:观测影响的总体总和为负,观测对预报起正贡献作用。对12 h预报误差减小贡献最大的观测来自探空观测的动力变量(U、V风分量)。而单时次单位数量平均观测影响,探空观测的贡献约为地面观测的1/2。探空观测对12 h预报误差减小从近地面层至模式层顶均保持正贡献作用,并在对流层中低层和对流层高空急流层存在两个极大值区域;地面观测在850 hPa以下低层正贡献占比明显。探空观测在被同化系统同化时均总体具有有利的影响,也反映出探空观测数据稳定、质量较高的特征;地面观测对12 h预报误差减小起正贡献作用次数最多的区域在河套地区尤为显著。同时,探讨了需进一步提高地面观测资料同化率的问题。     

多种模式降水预报的稳定性特征研究

预报的稳定性是指对同一时段在不同时间发布的多时效预报结论的一致性,是模式预报质量的一个重要方面,较大的不稳定性会给使用者造成困扰。为深入了解业务常用模式的稳定性,使用相对标准偏差指标计算不同时效预报的降水量波动大小,并改进了Flip-Flop指数（改进后简称FFnorm）,计算多时效降水量预报变化趋势的翻转程度,衡量预报变化趋势的稳定性,对2种全球模式（ECMWF、NCEP-GFS）、3种区域模式（CMA-MESO、CMA-SH9、HHUPS-ST）,在中国6个气候分区中降水预报的稳定性进行对比分析,分为实况有降水和暴雨及以上降水2种情况进行了讨论。结果表明：实况有降水时,相对区域模式来说,全球模式的多时效降水预报的相对标准偏差较小,即模式降水量预报的波动较小;各模式对西南区的西部、东北区的东部以及华南区的南部预报的波动性相对较小,西北区的西部波动性较大。就多时效降水量预报变化趋势而言,2种情况下均为CMA-MESO、NCEP-GFS和 ECMWF的稳定性较好,其FFnorm指数小于HHUPS-ST和CMA-SH9模式,其中CMA-MESO对西南区、华南部分地区降水量预报变化趋势的稳定性较为突出;CMA-SH9的指数最大,多时效降水量预报变化趋势稳定性较差;各模式对长江中下游地区的FFnorm指数相对较大,多时效预报趋势的稳定性较差。有降水时,CMA-MESO随时效临近的降水量预报变化趋势稳定（单调递增、单调递减或不变）的频次最多,其次是NCEP-GFS,2种降水情况下,该2种模式的降水量预报均为随时效临近单调递增次数大于递减次数,且CMA-MESO单调递增特征尤其显著。以上特征能够为模式调试和预报决策提供参考。     

顾及有效角动量与IGS超快解数据的极移预报方法

极移高精度预报对卫星实时定轨、深空探测器导航等应用至关重要.本文提出了一种联合有效角动量(Effective Angular Momentum, EAM)与国际全球卫星导航系统服务组织(International GNSS Service, IGS)提供的超快解数据进行极移预报的方法.该方法基于IGS超快解数据得到的极移第1天预报值, 对引入EAM得到的极移预报结果进行校正, 获得联合预报值.首先, 基于LS(Least Squares)+AR(Auto-Regressive)模型实现了引入EAM的极移预报, 相对国际地球自转与参考系统服务组织(International Earth Rotation and Reference Systems Service, IERS)提供的公报A数据, 在超短期(第1~10天)预报跨度可以得到更高精度的极移预报结果, 其中大气和海洋角动量发挥了主要作用.其次, 鉴于IGS超快解数据精度高、更新快的特点, 以IGS超快解为基础数据, 基于LS+AR模型可以得到极移第1天预报值, 其精度显著优于IERS公报A的极移第1天预报值.最后, 利用第1天预报值对顾及有效角动量的预报结果进行校正获得了联合预报值, 进一步提高了超短期极移预报精度(尤其是第1~5天).2020年7月24日—2022年1月30日间的联合预报结果表明: 第1~20天的预报值总体优于IERS公报A的预报值.其中, 第1~10天的预报精度显著提升, 在预报第1天, X、Y方向预报值相对公报A预报值的精度提升分别可达39.5%~62.3%和24.5%~51.9%;在预报第10天, 相对公报A预报值的精度提升分别可达28.0%~28.9%和21.9%~23.4%.

     

BP人工神经网络在MM5预报福建沿海大风中的释用

利用变分方法建立预报场和预报倾向场这一预报场组合与模式预报非系统性误差之间的映射关系,来估计GRAPES（Global/Regional Assimilation and PrEdiction System）模式的非系统性误差,从而对预报做出修正。采用两种不同的历史样本建立这一映射关系,其中,利用相同时刻历史样本建立映射关系的方法称为DEM方法;通过相似面积比选取“相似样本”来建立上述映射关系的方法称为SEM方法。以FNL分析资料作为评判预报误差的依据,根据2002—2010年7月GRAPES模式500 hPa高度场48 h预报的回报资料,利用两种不同的方案进行非系统性误差的估计及预报订正试验。对279个检验样本的试验结果表明：SEM方法和DEM方法都对非系统性误差有一定的估算能力,二者估算的非系统性误差空间分布和量级与模式非系统性误差较一致,SEM方法的修订效果略优于DEM方法,但并不明显。对预报做出系统性误差和非系统性误差两步订正后,DEM方法和SEM方法的订正有效率分别为98.566%和100%,可明显提高预报的准确性。

     

0903号台风“莲花”的风结构分析

通过对0903号台风“莲花”在登陆福建晋江并沿着海岸线北上过程中的沿海自动站逐时实况风场资料的分析,研究了该台风的风结构状况,得到以下结论：（1）台风近中心最大风速预报值比实测风速偏小,台风7级风半径则比实际的偏大．（2）实测2min平均风速最大值（Vmax）总体上呈减弱趋势,与时间（t）的回归方程式为：Vmax=28．9—0．61t（n=16,r=0．78,r005=0．50）．（3）台风最大风速半径（R）呈逐渐扩大的趋势,与时间（t）的回归方程式为：R=28．28—4．98t＋0．67t。（n=16,r=0．95,r0.05=0．50）．（4）台风最大风速区位于台风后部．认识台风风结构,有助于不断地提高预报的准确性．     

东海台风出现次数以及在我省沿海登陆的分析与预测

根据３７年（１９５３～１９８９年）的有关气象资料分析表明,浙北地区当年３月温度,上年４～６月降水量,秋、冬季干湿度和年积温与当年东海热带气旋（指强度达到热带风暴以上的热带气旋以下统称台风）出现次数之间有着密切的相关性。在此基础上进一步分析了前期一些气象要素与登陆台风之间的关系,并由此分别建立预报东海台风出现多寡和台风是否登陆的判别式。从其拟合和试报结果来看,效果令人满意。     

湄洲湾海雾的初步分析

分析福建湄洲湾1985－1992年海雾的气候特点,发现79％的海雾发生在2－5月。应用中国气象局北京气象中心出版的历史天气图,对本区海雾进行天气学分型,结果表明,有89％的海雾出现在锋面偏北,南高北低,东脊型中,利用850hPa天气型的消空条件,结合气象因子和单站资料,得出了湄洲湾海雾的短期预报指标,并建立了预报方程。