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。     

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.     

一次大规模降水天气过程中T639模式和常规业务模式的预报效果对比检验

利用T639模式对2009.6.29一次大规模降水天气过程的预报结果,与常规业务模式EC和日本模式进行对比检验,给出了对500hpa东北冷涡、高原槽、海平面气压、850hpa温度以及降水预报方面的对比结果,这对进一步促进T639在实际业务中的应用具有一定的现实意义。     

气候场主成分回归预测模型在海南岛汛期降水预测中的研究应用

计算与分析了海南岛汛期降水量场的主成分分布及分型特征,选取北半球500hPa高度场、北半球海平面气压场、太平洋海温场3个影响海南岛汛期降水的高影响因子,提取其前25个主成分作为预测因子,通过相关性筛选及逐步回归检验方法,确立降水场与筛选预测因子关系,建立相关高影响因子对主成分的预测方程,通过对高相关因子所构成气候场的主成分预测,最终实现海南岛汛期降水量场的预测.将2016年海南岛汛期降水实况、现有多模式集合预报(MODES)汛期降水预测值及回归预测模型降水预测值进行比对,发现该模型对海南岛汛期降水及极值分布有较好的预测模拟能力,在实际业务中有一定的应用价值.     

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。     

江河流域面雨量预报方法研究

本研究以T213模式、HLAFS模式、MM5中尺度模式输出的格点资料以及日本降水量格点资料为基础,研究面雨量的计算方法和预报方法;构造在不同环流形势背景下,启动不同预报方程的面雨量预报业务流程,有效克服了在环流形势调整时预报输出不能快速响应的弱点;建立影响山西降水的天气动力诊断模型,解决了大降水样本少、预报质量低的难点;建立“实时业务运行软件包”“、系统维护软件包”“、检验评分软件包”,做到了随时跟踪、监控预报质量、随时订正预报误差、随时总结预报成败原因、为改进预报方法和更新预报因子提供客观依据的目的;建立“山西省主要河流流域面雨量预报业务系统”,做到了从资料采集到产品分发全程自动化的要求;实现了对黄河、海河流域单站雨量和山西八条主要河流流域的面雨量预报、误差分析和订正、质量评定和监控的自动化。     

开封市一次暴雨的数值预报效果检验

利用EC模式和T639模式对2010年7月17—19日开封市暴雨进行了模拟,并将模拟结果与实况进行对比,发现两种模式在降水的落区和强度上均有较好的表现.在动力场和风场上的模拟结果虽然与实况略有偏差,但主要的降水系统与相差不多.与中尺度模式MM5的模拟结果则表明,在短期临近预报中,中尺度模式的效果更好.     

不同类型暴雨过程的ECMWF模式降水偏差及订正方法

为提高暴雨预报准确率,减少暴雨灾害损失,利用常规及非常规观测资料、ECMWF模式预报资料及NCEP逐6 h再分析资料,对2021年5月15日及2021年7月1日发生在怀化的两次不同类型暴雨天气过程的ECMWF模式降水偏差及订正方法进行分析研究,给出了预报这两类暴雨着眼点和订正预报的思路。结果表明：5月15日过程是一次暖平流强迫类降水过程,对流性降水特征明显,暴雨区与地面辐合线配合较好,ECMWF模式对影响系统预报略偏北、对对流性降水预报偏弱、对地形引起的降水增幅的预报能力有限,使得降水预报偏差较大,在对流性降水预报的基础上进行相应订正将取得较好的预报效果;而7月1日过程是一次系统性的低涡切变类暴雨天气过程,强降水出现在850 hPa切变线南侧,暴雨主要处于850 hPa急流轴出口左侧,ECMWF模式对影响系统预报偏北、维持时间预报偏短、切变强度预报偏弱、对对流性降水预报偏大,使得降水预报偏差较大,在大尺度降水预报的基础上进行相应订正将取得较好的预报效果。     

南盘江流域主汛期降雨量年(代)际变率研究及趋势预测

利用二次多项式平滑和Morlet小波分析,研究了南盘江流域主汛期降雨量的年(代)际周期变化;并挑选了相关性较好的预测因子,利用最优子集回归方法对主汛期降雨量建立预测模型.结果显示:①从线性趋势来看,19612014年南盘江流域主汛期降雨量是逐步减少的,减少幅度为每年2.7mm;②南盘江流域主汛期降雨量在年代际尺度上以准14a和准18a周期为主,而在年际尺度上则以准3a、准6a和准9a为主,并且显示出年际变化的年代际差异;③最优子集回归模型回归值和实况值距平百分率符号一致率为70%,回归准确率为87.5%;而试预报值与实况值的距平百分率符号一致率为71.4%,预报准确率为85.7%,显示出较好的趋势预测效果.     

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.     

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.     

2018年影响河南的"温比亚"与"摩谒"台风 大暴雨过程对比分析

利用常规天气实况与气象数值模式资料,对201818号台风"温比亚"和201814号台风"摩谒"的天气形势、物理量及数值模式预报情况进行了对比分析,结果表明:台风登陆后,在200 hPa风场与副热带高压西侧气流共同引导下",温比亚"深入河南中部,并在河南滞留近40 h,造成河南大暴雨和局部特大暴雨";摩谒"在安徽折向,中心经河南商丘进入山东,仅对河南商丘造成部分暴雨和局部大暴雨;200 hPa风场风向的转变与台风低压折向时间有较好的对应,200 hPa风场风力减弱,与台风移速减缓对应;"温比亚"过程湿层明显较"摩谒"深厚,低层水汽通量是"摩谒"过程的2倍";温比亚"过程以持续稳定性降水为主,充沛的水汽由东风、东南风和南风急流持续向雨区输送";摩谒"过程降水主要为不稳定性降水,并仅有一条东南风急流水汽输送通道";温比亚"过程大气可降水量达到78 mm,极端降水特征明显;数值模式预报检验中,EC、T639模式对"温比亚"在河南长时间滞留都做出较好的预报,其降水预报与实况较为接近";摩谒"过程中,EC与T639模式路径预测较实况明显偏西,系统偏强,指导性较差;日本数值模式对两次台风路径预测都较实况略偏东,但相对稳定,台风中心风力与降雨强度都偏弱,在未来参考时可适当调整.     

华东区域中尺度模式在景德镇暴雨过程中的检验与应用

利用2015年至2019年7月中旬期间华东区域数值模式24 h降水预报图片产品及景德镇国家站雨量资料,对该模式预报景德镇24 h暴雨进行了TS评分、空报率、漏报率检验,得出主要结论如下:模式对景德镇市24 h暴雨TS评分为0.26,空报率为68%,漏报率为37%,预报能力总体呈逐年上升趋势。6-7月模式TS评分高于空报率和漏报率,表明该时段模式预报具备较高的参考价值。模式20起报产品评分优于08。模式对不同类型暴雨预报结果统计表明,静止锋暴雨预报成功率高,参考价值大;冷锋暴雨及暖区暴雨次之。模式24 h暴雨预报一定程度上优于主观预报,但近2 a差距减小。模式对景德镇地区多次致洪暴雨预报表现良好。     

山东近15年首场区域性暴雨物理量特征诊断分析

利用近15年（2008—2022年）资料对山东首场区域性暴雨进行分析,结果表明：(1)山东首场区域性暴雨均发生在4—6月,发生在鲁中、鲁南的概率最大.(2)影响系统主要有三类,以温带气旋暴雨最多,其次是低涡切变线暴雨和低槽冷锋暴雨.(3)首场区域性暴雨发生时,700、850、925 hPa比湿分别在7.33、9.97、11.6 g/kg左右,绝对水汽条件弱于常规区域性暴雨,但湿层深厚;850 h Pa假相当位温在60℃左右,能量条件弱于常规区域性暴雨;700和850 hPa有19.5和17.1 m/s的低空急流,动力条件强于常规区域性暴雨.综合利用以上条件和数值模式预报结果,可以对数值模式的降水量级进行有效订正.     

一种新的基于伪最近邻算法的降水预报方法

分析北京地区日降雨量资料,相较于其他降雨事件,大雨或暴雨事件发生的次数较少,因此该地区的降水量预报属于样本不均衡问题。在样本不平衡的情况下,K最近邻(PNN)算法的分类误差率将会大大提高,这也就使传统的基于K最近邻算法的降水量预报方法的应用受到了限制。针对北京地区降水量预报这一样本不均衡问题,应用伪最近邻算法构建了北京市的降水量预报模型。该方法利用北京地区日降雨量资料和美国国家环境预报中心全球格点资料,将降雨量作为类,将美国国家环境预报中心全球格点资料的各种因子场作为天气样本特征,通过决策规则实现最优分类。利用提出的降水预报模型对北京地区2010年6~8月进行了24 h降水预报,实验结果表明,提出的预报方法对于降水等级预报的预报准确率以及晴雨预报的TS评分、正样本概括率和漏报率均优于传统的K最近邻预报方法,该方法具有较好的预报效果。     

基于EOF的闽北主汛期日雨量时空分布特征及影响因子分析

利用闽北10个气象观测站1976—2020年主汛期(5月1日—7月15日)日雨量资料和NCEP再分析资料(2.5° ×2.5°),运用经验正交函数分解(EOF)以及相关方法,分析了闽北日雨量的时空分布特征及其天气学影响因子,为闽北降水短期预报提供统计参考资料.     

中尺度暴雨模式MRM 1作者简介及预报效果检验

介绍了近年来我们所研制的中尺度暴雨模式MRM1的基本情况及特点,以及对1998年,1999年和2001年6月、7月的降水集中时段进行的逐日降水预报试验及效果检验,并和美国著名中尺度模式MM5进行了同一时段降水预报检验的比较.结果表明,它是目前国内较好的中尺度暴雨预报模式,在暴雨预报方面较MM5也有一定优越性.     

谚语在汛期雨量预测中的应用

对1959~2006年48年的立春、清明、立夏、夏至农历日期和闰年与蕲春汛期雨量进行了统计分析。结果表明:以上节气日期特征和闰月年的次年与汛期雨量有较密切关系。节气日期和闰月年可精确算出,因此节气日期特征和闰月年对汛期雨量的长期预测。加上用厄尔尼若事件和本站前一年10至11月的累计雨量作订正,可进一步提高预测汛期降水的准确率。     

2006号台风"米克拉"过程数值模式预报检验分析

受2020年第6号台风"米克拉"影响,福建南部出现了12级以上阵风和暴雨局部大暴雨天气.该文利用模式预报与地面气象站实况资料,采用平均绝对误差、准确率、空报率和漏报率等统计量对模式产品进行检验评估.结果表明,副热带高压强度变化影响台风移动路径,副高加强西伸对台风西移有指示意义.3h极大风预报误差最小的是GFS模式,整体...     

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.