河流集合预报方法(ESP)在水资源中长期预测中的应用研究

中长期径流预测是水文水资源研究领域中的一项重要内容,为水资源规划管理及可持续利用、防汛抗旱、水库调度与发电计划制作、工农业用水计划编制等提供科学依据,对国民经济发展具有十分重要的意义.但由于大气圈极其复杂,水文要素并非仅是气象强迫输入的函数.它还受流域基本特性,前期来水以及人类活动等诸多因素的影响,中长期径流预测在其计算中存在着多种不确定性.因此,中长期径流预测一直是水文预测研究中难度较大的课题之一.本文引入河流集合预报方法(ESP),以丹江口水库为应用实例,利用水文气象历史资料和新安江水文模型,预测分析水库2007年10月份每旬的平均入库流量及概率分布统计,并经与实测流量过程对比分析,满足水库运行调度需求,为水库发电计划制作提供了可靠依据.     

降水落区多模式超级集合预报系统

利用多个数值模式的雨量预报集合为站点雨量预报初值，遵循预报员对降水预报分析的思路，将其以系统、能量、水汽、地形等因子对降水所作的定性预报分析结论转换为因子信度，利用因子信度对站点雨量预报初值作增减的强迫运算，并将地面站点上的相关要素转换为强迫系数，再次对站点雨量预报值作增减的强迫运算，由此得出包含多模式集合预报值、人对诸多定性因子分析信息、站点地面要素差异等综合因素的站点雨量定时定量预报值，从而实现降水客观、定点、定量预报。     

集合预报的进展与展望

集合预报开创了数值天气预报的新纪元，本论综述集合预报的进展，展望其发展趋势并对建立我国的相关系统提出建议。     

赴英国参加“集合方法研讨会”总结

由年、季气候变化工作组(WGSIP)、气候变化数值试验工作组(WGNE)和气候变化耦合模式工作组(WGCM)联合主办的“集合方法研讨会”于2004年10月18日至22日在英国Exeter召开。     

应用"极值剔除"和"逐步消空"法建立太原机场11月份辐射大雾预报指标集

本文介绍了利用“极值剔除”和“逐步消空”方法建立太原机场11月份辐射大雾预报指标集的具体过程，并对得出的预报指标进行回报检验，以证实其在业务中的切实可行性。     

细网格数值预报产品在精细化预报中的释用

利用齐齐哈尔市十个自动站降水和温度资料对2013年欧洲中心确定性模式高分辨率预报产品、东北半球T639数值产品、日本高分辨率大气模式产品和中央气象台的全国城市预报产品进行系统误差订正基础上,进行基于超级集合思想的多模式动态变权集成预报。结果表明:三种细网格和中央气象台的全国城市预报产品对齐齐哈尔地区的降水预报都存在着较多的空报现象;对四种模式预报进行集成平均,在齐齐哈尔地区预报效果极其有限;动态权重集成预报能够较好地利用各种数值预报的优势,从而得到质量好的定性预报产品。定性降水、最低温度和最高温度的集成预报比任何单一的数值预报成员TS预报评分都要高,尤其是最低温度预报质量得到了很大的提升,给预报员提供了很好的参考工具。     

不同大尺度强迫条件下考虑初始场与侧边界条件不确定性的对流尺度集合预报试验

研究了不同大尺度强迫条件下的暴雨个例中,考虑不同尺度特征的初始扰动与侧边界扰动相互作用构造对流尺度集合预报的可行性,为进一步构建“自适应”于不同强对流天气的对流尺度集合预报系统提供依据。结果表明,在大尺度强迫显著的个例1中,以大尺度扰动信息为主的动力降尺度的增长趋势较集合转换卡尔曼滤波(ETKF)更为显著,且总扰动能量在预报中后期超过集合转换卡尔曼滤波,而在大尺度强迫较弱的个例2中,集合转换卡尔曼滤波扰动能量始终高于动力降尺度。此外,当大尺度强迫显著时,初始扰动与侧边界扰动相匹配会产生相互促进的作用,而不匹配时初始扰动会在预报中后期抑制侧边界扰动的发展,当大尺度强迫较弱时,即使是互相间不匹配的初始扰动与侧边界扰动也能在大部分预报时段起到相互促进的作用,说明初始扰动与侧边界扰动的相互作用机制不仅与天气形势相关,也与二者是否匹配挂钩,另外,扰动的发展特征同样依赖于天气形势;从集合离散度的角度来看,当大尺度强迫明显时,侧边界扰动的作用会在更短的时间内取代初始扰动,从而对离散度起到主导地位;两种初始扰动方法相比,集合转换卡尔曼滤波在多数情况下对总离散度的贡献均大于动力降尺度;从降水量预报及概率预报情况来看,大尺度强迫明显的个例可预报性更高,且各集合成员间的差异较小,大尺度强迫较弱的个例则相反,且当两种初始扰动方案与侧边界扰动相结合时,较仅侧边界扰动均有一定提高。      

CMIP5多模式集合对南亚大河气候变化模拟评估及未来情景预估

利用英国东英格利亚大学CRU(Climatic Research Unit)逐月气温、日本高分辨率亚洲陆地降水数据集APHRODITE(Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data IntegrationTowards Evaluation)逐日降水资料以及耦合模式比较计划CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project phase 5)多模式集合逐月气温、降水格点数据,评估了CMIP5多模式集合对包括印度河、恒河、湄公河、萨尔温江、伊洛瓦底江和布拉马普特拉河全区域(简称南亚大河流域)气候变化的模拟能力,并对流域2016—2035、2046—2065和2081—2100年气候变化可能趋势进行了预估。结果表明:CMIP5多模式集合对流域年平均气温的时间变化和空间分布特征有较强的模拟能力,时间空间相关系数都达到0.01的显著性水平,尤其对夏季气温的模拟要优于其他季节;对降水而言,模式对其也有较好的模拟能力,尤其是降水的季节性波动。预估结果表明:RCP2.6、4.5、8.5情景下,相对于基准期(1986—2005年),21世纪前期(2016—2035年)、中期(2046—2065年)和末期(2081—2100年)全流域年平均气温都有上升,且上升增幅随排放情景增大而增大,流域高海拔地区增幅较大;降水除21世纪前期RCP4.5、8.5情景下的增长趋势较小外,全流域年降水量都将增大;未来上述三段时期夏季持续升温将引起北部高海拔地区冰川的进一步消融;春季降水未来将持续增加,对全区水资源的贡献将增加;流域冬季降水的少量增加有助冰川累积和高海拔地区水资源的增加;三段时期夏季降水都有增长,洪涝发生的风险加大,极端降水事件可能增多。     

EnSRF雷达资料同化在一次飑线过程中的应用研究

本文利用包含复杂冰相微物理过程的WRF（Weather Research and Forecasting）模式,针对2007年4月23日发生在我国华南地区的一次典型飑线天气过程,分别进行了确定性预报和集合预报试验,发现确定性预报能大致捕捉到飑线系统的发生发展过程,但对飑线后部的层云区模拟效果较差。集合预报能够有效地减少模式的不确定性,大部分集合成员对飑线的模拟效果优于确定性预报。进一步将集合预报得到的40个成员作为背景场,采用EnSRF（Ensemble Square Root Filter）同化多普勒天气雷达资料,并将分析得到的集合作为初始场进行集合预报,通过与未同化雷达资料的集合对比,考察了EnSRF同化多部雷达资料对飑线系统的影响。结果表明:EnSRF雷达资料同化增加了模式初始场的中小尺度信息,大部分集合成员的分析场能够较准确地再现飑线的热力场、动力场和微物理场的细致特征,并且模拟出飑线后部的层云结构。通过对EnSRF分析的集合进行模拟发现,大部分集合成员较未同化雷达资料时模拟效果有明显改善。同化后的集合预报ETS（Equitable Threat Score）评分最高,其次是未同化的集合预报,确定性预报的最低。