基于多模式预报优选融合技术的短时定量降水预报

为提升短时定量降水预报准确率,使其更好地支撑城市暴雨洪涝及中小河流洪水预报,基于多源数值天气模式预报值,构建了基于预报成员优选融合的短时(0~12h)逐小时定量降水预报模型,模型由单模式百分位映射订正技术模块、模式订正预报成员实时优选技术模块、预报成员实时融合技术模块和融合预报的百分位映射订正技术模块4个技术模块组成。以河南省为例对模型进行检验,结果表明:模型预报降水分布和强度随着预报时效临近更接近实况降水;模型提前6h预报出郑州“7·20”暴雨最强时段降水的落区和强度;在2021年1—9月降水预报对比检验中,模型预报准确率高于任意单模式订正预报和原始模式预报,且准确率随着预报时效的临近逐步提高。     

确定性预报和集合预报融合降水预报产品应用

针对确定性模式和集合预报模式降水产品没有得到最优应用的问题,该文开展多模式降水融合预报研究。应用福建省智能网格预报业务关键点的降水观测资料,对4种确定性模式降水预报和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报的降水集合统计量产品进行降水分级统计检验,确定融合方案,并根据融合方案产生多模式和集合预报降水融合产品。结果表明,除了后汛期(7～9月)外,大部分产品的TS评分随降水量级的增大而下降,随着预报时效的延长,各量级降水TS有所下降。融合产品在3～4月的表现较确定性预报有一定的性能提升; 5～6月融合产品表现最差; 7～9月融合产品TS评分基本与最优确定性预报接近。对于个例检验而言,融合产品能够较为准确地刻画强降水的落区,但存在大暴雨落区范围过大等偏差。     

ECMWF集合预报产品在河南省暴雨预报中的应用

对2014到2015年5—8月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的9类与降水相关的集合预报基本产品和统计量(以下简称集合预报产品)进行暴雨TS评分检验,筛选出:%90分位数、最大值、控制预报、融合产品、概率匹配平均5个评分较高产品.对所选产品做暴雨过程的应用效果分析发现:5个集合预报产品的强降水中心位置预报与实况较接近,大部分产品对大雨以上降水落区预报与实况较接近,但存在强降水中心极值预报较实况偏小的不足;最大值产品对于暴雨落区范围和强降水中心极值的预报通常较实况偏大;5个集合预报产品均表现为0~72 h时效内预报效果最好,72 h之后各产品对暴雨的预报能力明显减弱.基于检验和分析结果,采用百分比权重集成技术建立暴雨预报方法,2016年业务应用结果表明,集成后的暴雨预报产品效果优于单个集合预报产品.     

ECMWF极端天气指数产品在湖南降水预报中的评估

利用2016—2017年欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报系统的逐日极端降水天气预报指数产品资料和实况降水资料,运用ETS评分和偏差分析等方法,对EFI产品在湖南降水预报效果进行了检验评估.结果表明:预报EFI与实况降水量存在显著正相关关系,各等级降水EFI最优阈值的ETS评分随预报时效增加、降水量级增大而减小;EFI对暴雨的预报准确率在夏季最高,最优阈值最低,预报偏差最小,对暴雨的预报准确率在秋季其次,春季和冬季准确率最低.     

异常分析在长江中下游暴雨分析和预报中的应用

极端天气事件极易造成严重的气象灾害,对人类的生命财产和国民经济建设及国防建设等造成严重损害。使用欧洲中心(ECMWF)的ERA5再分析资料,选择对极端天气有分析和预报有效的原始异常度(RA)和标准化异常度(NA)对南通地区2016年7月11日极端强降水过程进行分析和预报。研究表明,相比于常用的原值场,RA和NA等异常场对分析和预报该次强降水过程更有优势。日常业务中常用的原值场,很难明显给出对极端降水有较好指示意义的预报指标,相比之下,RA和NA这种异常场,可以给出更为有效的极端降水预报指标。这表明,极端降水事件与气象要素的异常部分直接相关。极端降水的落区与位势高度RA和NA的负异常中心接近,湿度的RA和NA正异常出现的时段和位置也与降水出现的时段和位置有较好的相关性,降水强度与湿度和位势高度的RA和NA的异常强度也有一定关系。综合分析不同高度和位置位势高度和湿度的RA和NA,对分析和预报潜在极端天气的落区、强度和出现时段有重要帮助。使用ECMWF的模式预报资料,通过分析不同时效对该次过程的降水和850 hPa位势高度的预报结果,相比于对降水本身的预报,模式对850 hPa位势高度NA场的预报更为稳健,更有利于预报员该次极端降水事件的把握。     

江西省多模式热对流降水预报对比分析

通过对比EC数值预报模式、华东区域模式中尺度系统、华东区域模式快速同化更新系统、JXMESO模式4家模式系统预报与2019年7月18日至8月13日每日14:00—20:00午后热对流降水实况。结果表明:EC对午后热对流落区预报有较好的准确性,但降水强度预报偏差;华东区域模式中尺度系统和JXMESO在落区和强度预报上则都缺乏一定的准确性,JXMESO更是多次空报;华东区域模式快速同化更新系统则有较好的准确性,其预报的雷达反射率和低层风向产品有较好的指示意义。     

人工神经网络方法在短期天气预报中的应用

将人工神经网络方法试用于南京夏季短期降水分级预报,根据南京夏季梅雨期的天气特点,用统计和动力学方法从HLAFS(高分辨率有限区域预报系统)预报产品中寻找预报因子,然后用2种方法选取输入因子分别对人工神经网络进行训练,并利用抽取的5天雨量实况作降水分级预报检验.通过对人工神经网络方法预报降水的结果与HLAFS降水预报以及逐步回归预报的结果对比发现:与HLAFS数值模式的降水预报相比,人工神经网络降水预报方法的准确率提高了20%以上,而且漏报、错报明显减少;特别是与逐步回归预报相比,大到暴雨的预报准确率得到了明显提高,这一研究表明人工神经网络方法在短期天气预报中也会有较大的应用价值.     

云南西部山地一次降水过程分析及数值预报检验

2015年7月22—24日滇西的怒江州出现1次持续强降水过程,分析这次降水过程的环流背景及物理量配置,并对此过程中ECMWF和T639模式预报产品的形势场和降水量进行检验分析,结果表明:副高外围暖湿气流及冷空气在怒江州中、低空交汇形成辐合切变并持续是导致本次强降水过程的主要原因;ECMWF模式的形势场预报较之T639更接近实况,强降雨的落区和量级预报准确率ECMWF模式高于T639模式.     

CMA-SH9及ECMWF模式对龙岩市一次暴雨预报检验分析

利用常规地面和高空观测资料、欧洲中心ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的era5再分析资料、ECMWF模式预报产品和CMA-SH9模式预报产品对2019年5月27日福建省龙岩市一次强降水过程进行模式预报的检验分析。结果表明：ECWMF模式对于中等强度降水的预报效果要优于CMA-SH9模式,但对于大雨及以上量级的降水,其预报效果则要明显要低于CMA-SH9模式;对物理量场的预报,ECMWF模式预报效果要略优于CMA-SH9模式;CMA-SH9模式对此次强降水过程整体预报效果要优于ECMWF模式,主要原因为CMA-SH9模式对低层风场预报效果较好,与实况较为吻合。因此,CMA-SH9模式对此次强降水整体的落区和强度预报具有较好指导意义。     

人工神经网络方法在短期天气预报中的应用

将人工神经网络方法试用于南京夏季短期降水分级预报，根据南京夏季梅雨期的天气特点，用统计和动力学方法从HLAFS（高分辨率有限区域预报系统）预报产品中寻找预报因子，然后用2种方法选取输入因子分别对人工神经网络进行训练，并利用抽取的5天雨量实况作降水分级预报检验．通过对人工神经网络方法预报降水的结果与HLAFS降水预报以及逐步回归预报的结果对比发现：与HLAFS数值模式的降水预报相比，人工神经网络降水预报方法的准确率提高了20％以上，而且漏报、错报明显减少；特别是与逐步回归预报相比，大到暴雨的预报准确率得到了明显提高，这一研究表明人工神经网络方法在短期天气预报中也会有较大的应用价值．     

2021年蚌埠市6种空气质量预报模式的检验

本文把2021年安徽省空气质量预报预警平台采用6种空气质量预报模式的具体预报情况,与2021年蚌埠市空气质量实测值进行对比检验,分析了6种模式在蚌埠市的预报效果。结果表明,集合预报、CMAQ、统计预报模式在24 h时效内,集合预报、CMAQ、CAMX模式在48 h、72 h时效内的AQI预报中具有较高参考价值;在除冬季外的24h时效AQI预报中,集合预报、CMAQ、统计预报准确率较高,而NAQPMS则在冬季准确率较高;仍需通过人工综合分析,进一步提高AQI范围预报准确率。     

甘肃省旅游景点温度预报质量检验评估

文章基于EC细网格数值预报产品和区域站地面观测数据,通过小波分析法和滑动训练技术对甘肃省174个旅游景点的最高、最低气温进行客观订正,以提高旅游景点的温度预报能力。结果表明:(1)旅游景点预报产品的温度预报准确率较低,且随着预报时效的增长,预报准确率在降低。二者均是在高原边坡及祁连山区的预报效果较差,特别是肃南、夏河及迭部等高海拔地区。(2)与旅游景点预报产品相比,EC模式订正产品的预报准确率有了显著的提高,最高温度平均提高了35.11%,最低温度平均提高了26.25%。另外,从预报准确率的空间分布上看,整体上EC模式订正产品的预报能力要明显优于旅游景点预报产品的。     

基于快速滚动更新的无缝隙定量降水预报模型

针对中小尺度天气系统极易导致突发性短时强降水而难以定量化预报的问题,提出了一种基于快速滚动更新的无缝隙定量降水预报模型。模型基于改进光流法技术实现临近(0～2 h)定量降水预报,基于GRAPES-3 km实时频率匹配订正技术构建短时(2～12 h)定量降水预报,基于最优背景场生成技术形成短中期(12～240 h)定量降水预报;依据3种预报时效定量降水预报技术的技巧差异,结合实时预报检验评估,提出了基于经验权重函数的不同预报时效之间的预报融合技术,并根据最新降水实况逐1 h调整预报,构建了0～240 h快速滚动更新的无缝隙定量降水预报模型。选取2018年5—10月24 h定量降水预报进行检验,并与传统定时预报对比,结果表明该模型24 h降水预报准确率高于传统定时预报,特别是对中小尺度天气系统突发性短时强降水预报时空精度明显提高,有利于中小河流洪水预报与灾害防控。     

4种数值模式的降水预报检验分析

选取2014年江西大监站24 h出现10站次以上大雨以上量级的降水过程,采用统计对比分析方法,对Ecmwf、Grapes、T639和GTEJ 4种数值模式逐3 h的降水预报效果进行检验。结果表明:不同时段各模式的预报准确率不同,前00:00-09:00,Ecmwf的预报准确率达34%;18:00,Grapes准确率达30%;12:00-21:00,GTEJ的预报准确率达31%;24:00,T639的预报准确率达26%。模式降水预报的可参考性在各季节也不一样,Ecmwf、Grapes和GTEJ秋冬季的可参考性要明显强于春秋季节,而T639对于春季降水预报的可参考性是最强的;夏季的降水预报,GTEJ的可参考性是最强的;秋季和冬季的降水预报,Ecmwf和GTEJ的可参考性都较强;对于不同类型降水下4种模式的降水预报效果,高空槽型和切变型降水,GTEJ的参考性最强的;冷空气型和台风型的降水,Ecmwf的可参考性最强;副高边缘型的降水,Ecmwf和GTEJ的都具有很好的参考价值。     

ECMWF极端降水指数对2016年夏季华东地区极端降水预报的检验

选取2016年6-8月华东地区降水资料,在分析检验欧洲中期天气预报中心(ECMWF)极端天气指数(EFI)与ECMWF降水预报效果的基础上,提出采用EFI的极端降水指数来改进ECMWF高分辨率模式降水预报的方法.结果表明,华东地区6-8月极端降水主要发生在华东沿海和华东中西部地区,在6月份开始增大, 6月底达到最大,后又减小,但最大值略有不同,在7月底至8月初达到一个更高的峰值,随后缓慢下降. EFI极端降水指数对2016年6-8月华东地区的历史极端降水95%和99%分位值有一定的预报能力,但对历史极端降水最大值的预报能力相对较差.随着预报时效的增长,预报效果也随之降低. EFI极端降水指数对极端降水预报的ETS评分整体高于ECMWF高分辨率模式降水,并对极端降水最大值也有一定的预报能力.用EFI极端降水指数改进的ECMWF高分辨率模式降水,对华东地区95%和99%分位值极端降水的预报准确率均有不同程度的提高.     

赣东主汛期模式降水预报检验分析

基于ECMWF模式形势场预报资料及JAPANFAX、GFS、EC-THIN、JMA、T639、NCEP等11家模式降水预报资料,从面雨量、极值降雨量2个方面对2015年江西省抚州市主汛期(6月上旬至7月上旬)区域性暴雨的降水预报结果进行了短期主观检验,对比分析了11种数值模式对江西省抚州市区域性暴雨系统预报的效果。结果表明:1)在面雨量预报方面,EC集合预报、T639模式预报、GFS预报在主汛期的降水预报准确率较好; 2)在极值降雨量的预报方面,EC-THIN、T639模式预报在主汛期的降水预报准确率更好; 3)得到本地化预报准确的模式,再对2016-2017年的强降水天气过程的面雨量和极值降水量进行了预报验证,找出这2个要素的预报思路及指标,为今后主汛期降水起到较好的参考指导意义。     

GRAPES 奇异向量研究及其在暴雨集合预报中的应用

为了产生好的集合预报初始扰动, 并能够用有限的集合样本来模拟大气概率密度函数在相空间中的时间演变, 把奇异向量法引入非静力 GRAPES 中尺度模式中, 研究了 GRAPES 奇异向量的基础性问题和基于奇异 向量构造集合样本的方法。对2008 年7 月的一次西南涡移动带来的暴雨过程进行 GRAPES SVs 求解, 并进行集合预报试验。结果表明: 前 27 个 GRAPES SVs 反映了分析误差的主要信息; 要素的集合平均的均方根误差比控制预报具有更好的预报技巧, 且它们的集合离散度随时间逐渐增加, 反映了预报误差的主要信息; 从降水 Brier 评分和 ROC 技巧上可以看出该集合预报具有好的概率预报技巧, 能为暴雨预报提供一定的指导作用。     

一种改进的相空间近邻等距模式及其在短期气候预测中的试验

现有研究表明,气候要素系统可能存在混沌现象.通过应用混沌理论中的重建相空间技术,可在相空间中揭示出传统方法无法揭示的复杂气候动力特征,为气候预测研究开创一条新途径.现有相空间理论的研究多着重于对混沌系统的识别和应用混沌相空间理论建立不同的模式进行提前预测,这些预测多为对月时间尺度的;对于如何提高预报准确率和延长预报时效,从而实现对多个月份、季、年等更长时间尺度提前预报的研究还不多见.基于混沌理论的相空间近邻等距模式,对该理论中的提前预报时间T、延迟时间τ和相空间维数d等进行讨论.提出,实际应用中根据提前预报时间T来建立新的时间序列,满足T=τ=sδt,消除了相空间时滞τ的变化对提前预报时间尺度T的影响.应用改进前、后的预报模式,以不同相空间维数d对气温和降水气候要素做提前T=1~15个月的预报试验和检验.结果发现,改进后的模式提高了预报准确率,延长了预报时效.     

逐步相似过滤法在青海省4～10天降水预报中的应用

依据逐步相似过滤法和最小相似离度原理,利用T213数值预报产品、NCEP逐日再分析资料和1957-2005年青海省42个地面站降水资料,建立不同的相似预报过滤方案,制作青海省未来4～10天的降水预报.经过降水预报准确率检验,确定"最优"逐步相似过滤方案.最优方案降水预报水平与青海省2008年降水业务预报水平对比表明:所建立的"最优"逐步相似过滤方案对青海省未来4～10天的降水预报具有更高的可信度,在日常预报中具有较高参考价值.     

WRF模式微物理方案对强降水预报的影响

本文利用新一代中尺度非静力模式WRF(V2.1.2版本),采用单向两重嵌套方案,粗细网格距分别为12km、4km,对我国江淮流域2003年7月4日～5日一次典型强降水天气过程进行微物理方案的敏感性试验。从降水落区、降水中心位置和强度方面对总降水预报性能进行了对比,同时结合卫星资料、地面自动站雨量等非常规观测资料,对比分析了模拟的滁州地区降水随时间的变化及1小时降水率的空间分布,研究不同分辨率下模式微物理方案对强降水预报的影响。所得的结论对于我国夏季强降水预报和中尺度模式微物理过程在业务和研究方面有一定的参考价值。