陆面过程模式的改进及其检验

文中对陆面过程模式 (BATS)进行了改进 ,改进后的模式能较好地模拟地表物理量的年、季和日变化 ,它有两方面的特点 :采用热扩散方程模拟 7层土壤温度 ,模拟的温度可与实测值进行比较 ;在BATS的地表径流方案中 ,考虑了空间不均匀性的一般地表径流 (GVIC)过程 ,研究结果表明 :⑴模式能很好地模拟各层土壤温度的年、季和日变化。冬季土壤温度下层高于上层 ,而在夏季上层高于下层 ,这种上下层温度的转换时间大约在 4和 10月份 ,这与实测土壤温度的年变化非常一致。较为准确地模拟了各层土壤温度日变化的时滞效应。⑵用南京和武汉站的资料 ,将BATS地表径流方案模拟的地表水分分量与GVIC方案进行比较 ,BATS地表径流方案模拟的地表水分分量 ,与总水量的平衡相差较大 ,而GVIC模拟的效果相对较好 ,地表总水量基本上与降水总量达到了平衡     

Logistic判别模型在强降水预报中的应用

利用Logistiv判别模型进行强降水预报,并设计3种方案进行对比分析。方案1直接使用14个影响因子进行判别预报,受因子共线性作用及噪音信号影响,虽然拟合效果较好,但预报效果明显下降。方案2对14个影响因子进行主成分分析,利用前6个主成分建模,虽然拟合效果较方案1降低,但由于消除了因子共线性作用以及噪音信号影响,预报效果较方案1提高。方案3运用Bootstrap抽样技术得到符干样本并建模计算模型参数,打乱了原有时间序列中的波动,仪保留平稳信息,拟合自由度进一步降低,导致拟合效果较方案案2下降,但预报效果却是3种方案中最好且最稳定的。在上述研究基础上,利用欧洲中心数值预报模式的预报场资料,建立基于Logistic判别模型的强降水客观预报系统,并在中央气象台业务运行。2013和2014年连续两年汛期预报检验结果表明,概模型对强降水预报的TS评分高于数值模式本身,具有一定的业务参考价值。     

中央气象台暴雨预报业务的发展及思考

暴雨是影响我们国家最重要的灾害性天气之一,暴雨预报既是业务中的关键点也是难点。本文论述了目前中央气象台的暴雨预报业务已经由基于天气学、统计学等在天气图分析的基础上进行主观外推的传统预报向基于数值预报的现代天气预报发展,强调了暴雨预报的科学问题是从预报实践中提炼出来的,而不是从参考文献中找出来的,突出了预报员是暴雨科学问题的提出者和解决实际问题的第一参与者,阐明了预报与服务工作紧密结合是中国特色气象事业的重要组成部分,充分肯定了中央气象台和中国气象局暴雨研究所等科研单位在暴雨预报、研究和我国应对突发自然灾害中发挥的重要作用,明确了暴雨等灾害天气的预报是以服务人民、社会、经济发展和国家安全为最终目标。并从预报员科学研究与实践能力的培养和提高、多源观测资料应用、区域中尺度数值预报模式和集合预报技术的发展及订正能力的提高、人工智能技术的应用等几个方面对如何提高暴雨预报准确率提出一些思考。     

2014年7月大气环流和天气分析

提2014年7月环流特征如下：北半球高纬地区为单一极涡,中高纬地区呈5波型分布,巴尔喀什湖附近低槽和东亚大槽强度均较常年偏强;西北太平洋副热带高压带呈东西带状分布,强度与常年同期相当。7月全国平均降水量115．0 mm,较常年同期（120．6 mm）偏少4．6％;全国平均气温为22．3℃,较常年同期（21．9℃）偏高0．4℃。月内共出现8次强降水过程,多站出现极端日降水量。7月共有5个热带气旋（风力8级以上）在西北太平洋和南海活动,生成个数较常年偏多,并有“威马逊”、“麦德姆”2个热带气旋登陆。华南、江南等地出现持续高温天气,全国87个气象观测站发生极端高温事件,74站发生极端日降水量事件。     

海高斯”登陆海南西藏遭遇强降雪——2008年10月——

10月,全国平均气温较常年同期偏高1.1℃,平均月降水量较常年同期偏多6.4mm;上旬,0817号台风海高斯先后登陆海南和广东,部分省出现暴雨灾害;上中旬,东北、江南、西南及内蒙古等地的部分地区气象干旱发展;下旬,全国遭遇大范围降温,其中西藏遭遇强降雪天气;此外我国东部和南部的部分地区出现大雾天气.     

登陆热带风暴Bilis（2006）暴雨特征及其可能原因

利用NCEP/NCAR 1°×1°格点再分析资料、FY-2C TBB（black bright temperature）资料及中国740站降水资料,对0604号强热带风暴Bilis登陆后的暴雨特征及其可能原因进行诊断分析,结果表明：（1）Bilis登陆过程中强降水中心位于风暴中心西北侧沿岸,主要影响福建和浙江两省;进入内陆后强降水中心向风暴中心以西转移,最后在风暴中心西南侧聚集,主要影响广东东北部、福建、江西和湖南南部。（2）西北太平洋副热带高压的稳定少动为Bilis陆上西行过程中产生持续性降水提供了稳定的背景场。（3）Bilis西南部季风环流的发展增强为Bilis登陆后强降水的产生提供了必要的水汽条件。（4）涡合并和自激增长形成的中尺度系统与风暴涡旋的相互作用,是Bilis登陆后产生强降水的可能机制。     

“7·20”华北强暴雨集合预报的中期预报转折和不确定性分析

中央气象台主观预报和数值模式对2016年7月20日华北强暴雨过程的中期预报出现了一定的误差,本文利用ECMWF(简称EC)集合预报和T639集合预报等资料对"7·20"华北强暴雨过程的中期预报效果进行了分析,结果发现:(1)EC集合预报在7月16日前后对降雨区及强度的预报出现了明显转折,其因是大尺度影响天气系统的预报发生了转折性变化,7月16日20:00起报的环流形势集合平均场对比15日20:00起报场显示,在河套地区附近500hPa低槽发展更深,其下游华北高压脊也更强,形成了移动缓慢"东高西低"的环流型,黄河气旋及中低层西南涡北抬加强,导致降雨预报更接近于实况;(2)集合敏感性分析发现对降雨中期预报敏感的区域与转折前后预报的环流差异的分布型一致,引起降雨预报转折的影响系统也是降雨中期预报不确定性的来源;(3)对于降雨预报最敏感的环流系统是黄河气旋,集合成员预报的黄河气旋偏西偏北,强度越强,则预报的京津冀地区降水量越大。     

基于集合预报的异常温度预报产品在中国的应用分析

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第五代全球再分析资料(ERA5)构建模式气候,应用ECMWF集合预报,采用“集合预报标准化异常预报法”,针对最高和最低气温构建中国地区集合平均异常温度预报和异常温度概率预报产品,并与极端预报指数(extreme forecast index,EFI)开展检验和对比分析预报性能,并基于“异常温度影响矩阵”,构建了异常温度影响程度预报指数,通过异常温度事件个例探讨相关产品的预报应用。结果表明:基于ECMWF的ERA5和集合预报构建的集合平均异常温度预报产品对我国夏季和冬季异常温度事件均有比较好的预报效果,预报性能好于或接近EFI,可作为业务上对异常温度事件预报的支撑产品。异常温度概率预报产品可以体现集合成员中的预报异常温度事件的信息,在中期预报时效对发现早期异常温度事件信号有优势,并可反映对异常天气预报的不确定性信息。异常温度影响程度预报指数结合了异常天气概率预报信息和异常程度预报信息,可对异常温度时间给出客观定量的预报结果,对一次异常低温事件的个例预报证明该指数有比较好的预报效果,对异常温度事件的预报和早期科学预警有一定指示意义和业务应用前景。     

春季中国日最高气温延伸期预报误差分析及订正

数值模式直接输出和经模式后处理得到的预报误差比较,是延伸期逐日要素预报应用基础。针对中国2 583个站点在2020年春季11~30天的日最高温度预报,根据欧洲数值中心的集合预报输出,首先,使用BP-SM（Back-Propagation - Self memory）法和回归法,进行确定性预报订正效果比较;结果表明BP-SM法和回归法都明显降低了预报绝对误差;在11~14天预报中,BP-SM法得到的平均绝对误差为3.3~3.6 ℃,预报准确率超过35%,订正效果更优。其次,基于模式直接输出和BP-SM法获得的概率预报,使用CRPSS (continuous ranked probability skill score)进行了可预报性分析。结果表明,在地形复杂地区,经过订正,预报准确率明显改善。对于延伸期逐日要素预报,合理的模式后处理方法是降低预报误差和提高预报能力的重要环节。      

定量降水预报技术进展

对21世纪以来定量降水预报技术流程中的数值模式预报、统计后处理、检验评估和预报员作用4个方面的研究工作进行了归纳,主要进展包括:业务全球模式对于降水的预报能力持续提升,而发展高分辨率模式 (尤其是对流尺度模式) 和集合预报是提高定量降水预报精准化水平的主要途径,且将两者相结合以促进短期降水预报是发展趋势;统计后处理技术已发展到应用数据挖掘方法对海量预报数据中有效信息进行提取和集成,而再预报资料的出现将进一步促进统计后处理技术的发展;为解决评估精细化定量降水预报面临的新问题,多种新的检验技术得到发展和应用,如极端降水检验评分、空间检验技术及概率检验方法等;预报员在模式和后处理方法上能够提供的附加值越来越有限,但在预报流程中仍将处于核心地位,其角色将逐渐向帮助用户进行决策方向转变。文章指出,定量降水预报技术的发展所面临的挑战包括大气水汽观测及同化技术改进、暖区和复杂地形下暴雨预报等科学问题的解决。