涡旋自组织过程影响0604号热带气旋Bilis降水的数值研究

利用PSU/NCAR中尺度天气预报模式MM5,成功模拟了0604号热带气旋Bilis登陆后的移动路径和降水分布。在此基础上,讨论了不同尺度涡旋自组织过程对热带气旋Bilis产生局地暴雨的影响。结果表明:(1)引发强降水的对流系统不是来源于热带气旋螺旋云带内的对流云团,而是受热带气旋外围环流与局地地形影响下形成的多个中小尺度系统之间自组织的结果;(2)与0604号热带气旋Bilis登陆前后24小时的强降水相关的自组织过程是分阶段进行的,即第一阶段的双涡自组织过程和第二阶段的多涡自组织过程;(3)局地多尺度涡旋之间的自组织过程,是0604号热带气旋Bilis陆上强降水发生的主要动力机制。     

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。     

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     

国家级格点化定量降水预报系统

利用主客观融合降水反演、降水统计降尺度、降水时间拆分等技术构建了国家级格点化定量降水预报系统。该系统结构合理,模块功能明确,于2014年6月在国家气象中心投入业务使用,生成0~168 h时效,10 km分辨率,逐3 h的格点化定量降水预报产品。通过对2015年第13号热带气旋苏迪罗的格点化降水预报个例检验,结果显示,相比欧洲中期数值预报中心的确定性模式预报和预报员主观预报,该产品能更好地体现台风降水的时空精细化分布特点,对福建东北部和浙江东南部的特大暴雨中心位置表现更准确细致。通过对2015年4—9月的格点化产品整体效果检验,结果显示,相比欧洲中期数值预报中心的确定性模式预报和由反距离客观分析后的预报员主观预报,该产品既能保持和预报员主观预报相同的准确率,同时也能较明显地提高降水预报的时空精细化程度。     

中短期数字化天气预报技术现状及趋势

建立无缝隙集约化的天气预报业务体系,需要进一步加强中短期天气预报业务技术的发展。通过对现状回顾,指出经过2011—2015年的气象现代化建设,在我国国家级和部分省级业务单位已初步建立了数字化中短期业务预报技术流程,其包括数值模式系统、客观方法释用、预报主观编辑制作以及精细化格点后处理四个方面。但与国外发达国家相比,我国中短期业务技术还存在数值模式发展水平不高、客观预报技术方法未全面深入开展、缺乏有效技术工具支撑预报员进行订正、格点化的处理技术基础薄弱等问题。文章在发展现状和问题分析的基础上,提出未来应提高自主数值模式系统的基础支撑作用,深入发展海量预报信息的客观提取及订正技术,加强开发主观和客观融合的技术和工具平台,完善精细化的格点处理技术的发展思路,并进行具体阐述。最后,从技术发展的基础数据支持、路线选择、发展规律以及交流共享四个方面提出参考意见。     

2013 年汛期ECMWF集合统计量产品的降水预报检验与分析

2013年汛期ECMWF集合预报在江南、四川盆地和华北地区强降水过程中的表现如下：对江南和四川盆地强降水,概率匹配、融合产品、最大值、75%和90%分位数在大雨和暴雨预报中较确定性预报有明显正技巧,融合产品和90%分位数的技巧评分最稳定;对华北地区强降水,仅90%分位数在大雨预报中有一致的正技巧;上述统计量产品的中期预报技巧评分总体要高于短期预报,对四川盆地（华北地区）暖区强降水预报技巧评分总体要高（低）于对该区域锋面强降水预报技巧评分。根据概率匹配和融合产品各自特点,综合二者原理,设计出概率匹配-融合和融合-概率匹配两种新方案。结果显示,在暴雨和大暴雨降水预报中,融合-概率匹配的评分较融合产品有一定提高。     

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3.3～3.6oC,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。     

我国无缝隙精细化网格天气预报技术进展与挑战

本文总结了2014年以来我国无缝隙精细化网格天气预报业务的技术进展,讨论了未来发展所面临的关键技术难点。无缝隙精细化网格预报技术的发展,得益于综合气象观测数据和多源资料融合分析网格实况产品的支撑,更依赖于多尺度数值预报模式和实时快速更新同化预报系统的快速发展。经过近5年的探索和努力,我国已经初步建立了针对不同预报时效的无缝隙精细化网格预报技术体系。对于0～4 h预报时效,主要基于全国雷达拼图和GRAPES-Meso模式预报,发展临近分钟级滚动外推预报技术;对于4 h到30 d预报时效,主要通过对区域或全球不同时空分辨率模式预报进行偏差订正、客观解释应用以及降尺度分析,提高预报的准确度和精细度。与此同时,研发了自动化、智能化的交互式预报制作平台,以满足客观高效制作与预报员对极端或高影响天气主观预报优势相结合的需求。发展了以格点实况分析场为参照的空间分析检验方法,初步实现了对高分辨率网格预报的质量跟踪和性能评估。未来的网格预报技术体系,需要吸纳前沿的技术研究成果,包括人工智能应用技术、高级多模式统计后处理技术和协调一致性关键技术等,并且建立统一完整的技术架构和开发标准等。     

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。     

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.