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。     

2014年12月至2015年2月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

文章对2014年12月至2015年2月T639、ECMWF（文中简称EC）及日本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：三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,但都存在随时效增长的系统性偏差;对北方地区温度的预报, EC模式表现为预报较零场偏高,而T639模式表现为预报较零场偏低;对于海平面气压场,EC模式对冷空气前锋的预报与零场更加一致。     

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。     

渤中25-1油田沙河街组低孔低渗储层特征及分类评价

渤中25-1油田位于渤海南部海域,其主力油层为古近系沙河街组,总体上属于低孔低渗储层。通过薄片、扫描电镜、X衍射分析和测井解释等手段,对沙河街组砂岩储层的岩石学特征、沉积特征、物性和孔隙结构特征进行了分析研究。沙河街组沙三段为较深水湖泊环境下的浊积扇沉积,沙二段为扇三角洲沉积;岩性主要为岩屑长石砂岩,储层孔隙类型为混合孔隙、次生孔隙和原生孔隙,由于沙三段溶蚀孔隙发育较沙二段少,沙三段物性较沙二段差。结合储层试油结果,提出了低孔低渗储层宏观成因、微观孔隙结构和综合评价3种分类方案,总体上把储层分为好、中和差3类,对应产能分别为大于80 m3/d、介于10~100 m3/d之间、小于10 m3/d和微量或无产能。经过该油田沙河街组5口井、15个储层段的测试验证,储层宏观成因分类评价结果与实际试油结果符合率达到86.67%,微观孔隙结构分类和综合分类评价结果与实际试油结果基本吻合。     

江淮入梅前后气象因子变化特征及预报着眼点探析

针对2010年江淮地区入梅日预报偏差情况,利用2010年6—7月高低空实况资料和NCEP再分析资料,分析了入梅前后湿度、经向风、地转西风急流的变化特征,并结合1985—2005年21 a历史平均状况和近几年的变化特征,分析了江淮地区入梅前后气象因子变化的规律性、普遍性,丰富了江淮地区入梅预报着眼点。研究发现:有些年份地转西风急流从30°N以南北跳到30~37.5°N区域,对江淮地区进入梅雨期有很好的预示作用,且其稳定维持,有利于江淮梅雨期降水的持续。70%湿度区北跳到30°N的时间及持续时间对江淮地区入梅日的预报和梅雨期长度有着较好的指示作用。在30~35°N区域内v850 hPa-v200 hPa风速差值的突然增大和江淮地区入梅有着较好对应关系。这为梅雨的预报提供了新的思路和方法。     

一次台风暴雨过程的水汽特征分析

对2014年7月18-19日桂东南受1409号台风＂威马逊＂影响,出现一次降雨强度大、影响范围广、降雨时间长的暴雨过程进行水汽特征分析,得出和验证了有利于出现强降水的大尺度环流背景下,充分的水汽供应是暴雨形成的基本条件之一,水汽通量场反映了水汽源源不断向桂东南输送,水汽通量散度进一步反映有大量的水汽往桂东南输送。     

基于地基微波辐射计资料对咸宁两次冰雹天气的观测分析

利用地基微波辐射计观测资料,对两次冰雹过程进行观测分析。结果表明:中低层暖湿气流输送、中层干冷空气侵入,在0~10 km形成"上干、下湿"2层垂直分布结构。低层的感热和潜热随上升气流向上输送,2~3 km层明显增温,0、-5和-20℃层略微上升。同时,低层水汽也随上升气流向上输送,降雹前大气液态水总含量(ILW,下同)和大气水汽总含量(IWV,下同)及过冷水含量快速增长。水汽经过冷层后,冰晶增多增大。当冰晶增大落入0℃以上区融化层时,冰晶融化导致液态水增加,一部分形成冰雹或地面降水,导致降雹之后ILW、IWV及0℃以下液态水含量减小。上述结论对冰雹的预警有一定指示意义。     

北京城区近地面比湿和风场时空分布特征

利用2008—2012年北京城区平均5 km的高密度自动气象站逐时观测数据,分析了北京城区近地面比湿、风向和风速的时空精细分布特征,初步探究了城市下垫面对局地气象要素的影响机制。研究表明:夏季白天北京城区为干岛,冬季城区表现为弱湿岛特征。受城市效应的影响,北京城区与郊区比湿日变化有明显差异。近地面10 m风受到地形、城市和季节性盛行风的共同影响。当气流经过城区时有明显的绕流现象。夏季05:00—10:00 (北京时,下同),受山风、弱的夏季偏南风和城市热岛共同作用,气流向城市中心辐合。冬季15:00—19:00,受季节盛行风偏北气流和谷风偏南气流的共同作用,在城区形成一条西北—东南走向的辐合线。对风速研究发现:城市粗糙下垫面使北京城区风速减小,二环路和三环路之间存在一条“n”状的风速小值带。由此可见,除已开展较多研究的城市热岛效应外,北京城市效应对近地面湿度和风场亦有显著影响。     

Analysis of a Heavy Rainfall Event over Beijing During 21-22 July 2012 Based on High Resolution Model Analyses and Forecasts

The heaviest rainfall over 61 yr hit Beijing during 21-22 July 2012.Characterized by great rainfall amount and intensity,wide range,and high impact,this record-breaking heavy rainfall caused dozens of deaths and extensive damage.Despite favorable synoptic conditions,operational forecasts underestimated the precipitation amount and were late at predicting the rainfall start time.To gain a better understanding of the performance of mesoscale models,verification of high-resolution forecasts and analyses from the WRFbased BJ-RUCv2.0 model with a horizontal grid spacing of 3 km is carried out.The results show that water vapor is very rich and a quasi-linear precipitation system produces a rather concentrated rain area.Moreover,model forecasts are first verified statistically using equitable threat score and BIAS score.The BJ-RUCv2.0forecasts under-predict the rainfall with southwestward displacement error and time delay of the extreme precipitation.Further quantitative analysis based on the contiguous rain area method indicates that major errors for total precipitation（〉 5 mm h~（-1）） are due to inaccurate precipitation location and pattern,while forecast errors for heavy rainfall（〉 20 mm h~（-1）） mainly come from precipitation intensity.Finally,the possible causes for the poor model performance are discussed through diagnosing large-scale circulation and physical parameters（water vapor flux and instability conditions） of the BJ-RUCv2.0 model output.