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冬季降水相态及其转变时间的精细化客观预报对提高气象预报和服务质量具有重要的现实意义。利用京津冀地区国家级自动气象站观测资料及网格化快速更新精细集成产品,统计分析了京津冀地区复杂地形下各类降水相态温度和湿球温度平均气候概率的分布差异及不同降水相态时网格化快速更新精细集成产品中可能影响降水相态判断的特征信息。然后将地面观测天气现象资料、复杂地形下降水相态气候特征及高分辨率模式输出产品作为特征向量,分别基于梯度提升（XGBoost）、支持向量机（SVM）、深度神经网络（DNN）3种机器学习方法建立了降水相态的高分辨率客观分类模型,并对同样条件下3种机器学习方法对雨、雨夹雪和雪3种京津冀主要降水相态的预报效果进行了对比检验,进一步提升了雨夹雪复杂降水相态的客观分类预报技巧。 相似文献
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利用四川省145个气象台站1981～2013年连续人工观测资料,对34种天气现象发生日数和概率进行统计。结果表明:除极光外,四川省共观测到33种天气现象,露和轻雾日平均发生频率大于40%;雨和阵雨日平均发生频率大于20%;结冰、霜和雷暴日平均发生频率大于10%。露、霜、结冰、雷暴、闪电、大风、积雪、雨、阵雨、雨夹雪、雪11种天气全省各站均有发生,而雨凇、雪暴、吹雪、龙卷仅在个别站点发生。液态降水、雾、轻雾、霾、浮尘、烟幕、露均是盆地内多于高原,而混合降水、固态降水、扬沙、沙尘暴、吹雪、雪暴、雷暴、霜、大风、结冰、积雪、冰针、龙卷、尘卷风则是川西高原多于盆地。 相似文献
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利用冬奥会气象观测站网资料、ERA5的0.25°×0.25°高分辨率再分析资料、常规探空资料以及激光雷达和风廓线雷达资料,从环流形势、温湿度和微物理特征以及雷达特征等方面对2020年11月17-19日冬奥会张家口赛区一次明显的雨转雪天气过程进行分析。结果表明：低层前期的暖湿西南气流,为降水提供好的水汽和能量条件,后期强的干冷平流为相态转换提供有利条件。赛区出现雨转雪时,700 hPa温度低于-2℃,同时850 hPa温度低于2℃。零度层高度的快速下降是相态转换的重要温度判据,0℃线降到距地面400 m左右赛区降水相态已经转变为纯雪,低层风向的转向对赛场的雨雪相态转换有一定的指示意义。随着高空云冰和雪水含量逐渐增加,其出现最大值后,雨雪相态开始转换。降雪时激光雷达最大探测高度比降雨时有明显的降低,风廓线雷达低层风场的变化和雨雪相态关系密切,风廓线雷达探测的垂直速度变化也能反映雨雪相态的转换。 相似文献
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连云港市冬季降水天气过程对比分析 总被引：1，自引：1，他引：0
对连云港市近5 a冬季45个不同形态降水样本统计分析基础之上,利用常规天气图、物理量场以及新一代天气雷达资料,对发生在2007年冬季的三次不同形态(纯雨、雨夹雪、纯雪)降水天气过程进行了对比分析,归纳了冬季降水在物理量场及多普勒天气雷达图上的基本特征,总结了对降水形态预报具有指示意义的关键因子,同时探讨了连云港市冬季降水形态的预报着眼点,结果表明:降水区上空温度700 hPa是否低于-3 ℃、850 hPa是否低于0 ℃和地面温度是否小于3 ℃,以及雷达回波强度图上是否出现零度层亮带等,都可作为判断降水形态的重要指标. 相似文献
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基于欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）集合预报系统的降水相态产品（precipitation type,PTYPE）,分别以HSS评分最优、TS评分最优和频率偏差最优为标准,运用最优概率阈值法,生成雨、雨夹雪、雪和冻雨4类降水相态的确定性预报产品,并与ECMWF集合预报系统控制成员及细网格模式确定性预报进行对比。最优概率阈值显示:3种最优标准下,不同相态降水最优概率阈值不同,但冻雨和降雪最优概率阈值均最大,为40%~80%,雨夹雪最优概率阈值最小,约为10%,三者最优概率阈值均随预报时效延长而减小;降雨最优概率阈值为7%~25%,随预报时效延长而增大。对比检验结果显示:最优概率阈值法明显提高了降水相态预报能力,且以HSS评分最优时预报效果最佳;最优概率阈值法有效减小冻雨空报,同时显著改善降雨和降雪预报的频率偏差和TS评分,对雨夹雪预报改进效果有限。 相似文献
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利用北京和张家口地区气象站建站至2016年历年11月至次年3月气象资料,研究2022年北京冬奥会人工造雪地面气象条件,结果表明：降水相态与地面气温(T)和相对湿度线性组合关系密切,通过计算不同温度对应降水相态频率,发现北京T≤-0.2℃,张家口市T≤-0.8℃时,降水相态为雪的频率≥95%;估算了冬奥会和残奥会举办地区域自动气象站2014—2016年赛事期间可造雪时数,发现冬奥期间造雪时数较为充足,残奥期间造雪时数较少,可以采用造雪和储雪结合保证赛事用雪。 相似文献
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微物理过程参数化方案对辽宁一次暴雪的数值模拟差异分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用WRFv3.9.1中尺度数值模式,采用Lin、WSM6、Thompson、WDM6四种微物理过程参数化方案对2007年3月4日辽宁特大暴雪过程进行了数值模拟研究。使用61个国家级气象站降水观测资料,评估了模式对此次降水过程的模拟能力,对比分析了不同微物理过程参数化方案模拟降雪过程中相态变化和水成物空间分布的差异。结果表明:4种微物理过程参数化方案均能模拟出与CloudSat卫星反演反射率分布相接近的结果,其中Thompson方案模拟的回波顶更高,向北伸展的范围也更大,其他3种方案回波顶高均在8 km附近。4种方案对降水落区的模拟略有差异,整体来看WSM6方案对本次降水的极值中心位置,以及不同降水量级的TS评分整体都优于其他3种参数化方案。降水相态模拟与观测的对比分析发现,WSM6、Lin和WDM6三种方案均能够模拟出雨雪分界线不断南压的过程且雨雪分界线位置准确,而Thompson方案对辽宁南部地区雨转雪时间模拟偏晚。从云微物理特征上看,4种方案均能模拟出大气低层存在的雨水粒子,其中WDM6方案模拟的雨水含量明显较其他3种方案更多,Thompson方案模拟出更多的雪粒子和最少的霰粒子,Lin方案霰粒子南北范围广、伸展高度高,WSM6和WDM6两种方案模拟出较少的霰粒子,这两种方案模拟的云冰高度也更低,正是各种水成物空间分布的差异决定了不同微物理过程参数化方案对降水量和降水相态模拟的差异。 相似文献
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本文以ERA5（ECMWF Reanalysis v5）再分析资料为初始场,利用WRF（The Weather Research and Forecasting）模式对2020年4月19～20日的一次大范围暴雪天气过程进行数值模拟研究。模式采用不同云微物理参数化方案进行敏感性试验,并与实测数据（自动站降水数据、雷达基数据）进行对比,分析了此次暴雪天气过程不同阶段的降水、雷达反射率、动热力和水凝物的时空演变和三维细致结构特征。研究表明:Morrison方案更好的模拟出了本次暴雪天气过程,表现在模拟的雷达回波强度、范围及形态更与实况一致,模拟出的降水量的相关系数和均方根误差都优于其他方案;其微物理细致结构表现为强上升运动和低层正涡度的长时间维持,以及7 km以上高层较多的冰晶、中低层较少的霰粒子和雨水粒子。从热动力场上看,bin（SBM fast）方案在600 hPa高度以下存在明显的涡度波列,这主要是因为bin方案将粒子群分档处理,没有捆绑不同粒子类型运动,更能细致描述出不同粒子的下沉拖曳作用。从云微物理特征上看,不同方案模拟的雪、霰、云水以及雨水粒子的比质量都较为接近,而对冰晶比质量的模拟不管在量级还是在分布范围上都存在很大的差异,这种差异决定了不同微物理方案模拟的雷达回波和降水量级和相态的差异。 相似文献
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东北冷涡强降水一直是东北地区气象预报的难点和重点。从提高东北冷涡降水数值预报质量着手,选择模式中可能对东北冷涡强对流有影响的不同辐射方案、边界层方案和积云参数化方案等多种物理过程,对东北冷涡降水预报的性能进行批量试验;利用天气学检验方法,选择预报结果较好的RRTM长波辐射方案、Gayno Seaman边界层方案、Grell积云参数化方案和混合相湿过程显式方案等物理方案,组合建立了东北冷涡数值预报系统。经检验表明：系统对东北冷涡降水预报的水平较东北区域中尺度数值预报业务系统有所提高。同时利用天气学检验方法,从降水预报的强度、落区和移速等方面着手,评估东北冷涡数值预报产品对冷涡降水预报的性能和系统误差,得出降水强度易偏强、落区易偏西偏南和范围易偏小等定性结论,可直接应用于预报业务,取得了较好的应用效果。 相似文献
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人工神经网络法和线性回归法对降水相态的预报效果对比 总被引：2，自引：1，他引：1
本文主要对相同条件下线性回归法(LR)和人工神经网络法(ANN)对降雨、雨夹雪和降雪3种降水相态的预报效果进行了对比检验.选取降水发生时和发生前6h的地面2 m温度、露点温度作为预报因子,对降雨、雨夹雪和降雪进行预报.应用国家气象中心2001-2011年我国地面756站实况观测资料,其中应用2001-2010年资料对方法进行训练,2011年资料用来对比检验预报效果.结果显示,(1)两种方法对3种相态降水都有一定的预报能力,对降雪预报最好,其次是降雨和雨夹雪;(2)两种方法对北方的雨雪分界线预报比对南方的好;(3)无论是对全国还是长江中下游流域,在相同条件下,ANN法的预报效果大都优于LR法,当温度和露点温度预报准确时,ANN法对北方的雨雪分界线能进行较准确的预报. 相似文献
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三维变分和物理初始化方法相结合同化多普勒雷达资料的试验研究 总被引：8，自引：1，他引：7
以美国新近研发的天气研究预报模式(WRF)配置的三维变分(3D-Var)同化系统WRF 3D-Var为平台,结合物理初始化方法(Physical Initialization,简称PI)来同化多普勒雷达径向风和回波强度观测资料.其基本做法是首先用物理初始化方法由雷达回波资料估计出比湿、云水混合比和垂直速度,然后用估计的比湿和云水混合比对模式的相应变量进行调整,最后再将估计出的垂直速度作为一种新的观测类型添加到现有的WRF 3D-Var目标函数中,同时以WRF 3D-Var提供的方法直接同化径向风.针对2002年6月19日的一次强对流性降水过程和2003年7月5日的一次梅雨锋暴雨过程进行了一组同化多普勒雷达径向风和回波资料的试验研究.同化结果表明:分析变量的增量场和观测的雷达回波有很好的对应关系.在雷达回波区,有正的比湿增量、云水含量增量和垂直速度增量,并且水平风增量在此辐合;在没有雷达回波的地方有负的垂直速度增量.预报结果表明,调整云水含量对降水预报改善不明显,调整比湿对降水预报改进明显,直接用物理初始化估计出的垂直速度替代模式的初始垂直速度,对降水预报改进不明显,但以新的方案同化雷达资料能有效地缩短模式的起转时间(spin-up time),明显改进短时降水预报. 相似文献
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雷达反射率因子在中尺度云分辨模式初始化中的应用Ⅱ：数值模拟试验 总被引：3，自引：1，他引：3
将反演的云微物理量和垂直速度采用"牛顿连续松弛逼近"(Nudging)技术应用到GRAPES模式中,对一次梅雨锋暴雨过程进行了数值模拟。通过设计不同的试验方案,分别对水汽、液态水和垂直速度对Nudging效果以及预报结果的影响进行了考察。研究发现,采用Nudging初始化方法,可使背景场与观测反演资料相协调,实现了模式中对流的热启动,模式预报的开始时刻就产生降水,缩短Spin-up时间。水汽对降水至关重要,对降水的强度和持续时间都有重要影响;云水、雨水和垂直速度决定了初始时刻对流的强弱分布并产生降水;水平风场决定了系统的移动方向,对预报降水的落区有重要影响。模式比较成功地模拟了6 h的降水过程,中尺度天气系统的时空特征比较明显,对流中心上升速度最大值约2.0 m/s,云水含量400 hPa以上较大,最大值约1.5 g/kg,雨水含量500 hPa以下较大,最大约3.0 g/kg,底层辐合高层辐散。反演资料对降水的影响随预报时间的增加而减弱,预报1 h之内反演资料有明显影响,3 h之后的预报则主要依赖模式自身。鉴于仅使用一部雷达资料的反射率因子资料,雷达资料没有覆盖整个模式区域,天气系统被截断,反演和同化过程还采用了一些经验参数方法等原因,数值模拟结果与雷达观测之间还存在一定的差异,有待于更深入的研究。 相似文献
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基于雷达资料快速刷新四维变分同化(RR4DVar)初始化的三维数值云模式,利用京津冀6部新一代多普勒天气雷达和区域自动气象站观测资料,针对2013年7月4日出现在京津冀平原地区的中尺度对流系统(MCS),开展了数值临近预报试验。研究结果表明,充分考虑雷达观测信息的对流尺度数值临近预报具有很大的优势,但也存在不足:(1)模式能够较好地把握中尺度对流系统的组织发展和移动演变特征,对风暴回波带的走向和尺度特征有较好的预报,但对强回波的强度和位置预报存在一定偏差;(2)模式预报可以反映风暴系统的中小尺度扰动特征,对风暴冷池和出流边界(阵风锋)的发展变化均有较为合理的预报;(3)模式对强降水中心和雨带位置的预报有很大优势,能较好地预报弱降水雨带的分布形势和雨量,但对强降水落区的预报偏大;(4)模式对风暴造成的对流性强降水的预报准确率较高,对0.5—10 mm阈值的降水范围预报偏差比较合理,对10 mm以上降水范围的预报偏大,但是对弱降水风暴的弱回波较强回波的预报性能要好;(5)由于三维数值云模式对京津冀复杂地形的处理不够完善,对山前风场预报偏差较大,造成对山前风暴的发展演变和山前降水的预报偏差较大。 相似文献
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Application of Radar Reflectivity Factor in Initializing Cloud-Resolving Mesoscale Model. Part Ⅱ： Numerical Simulation Experiments 
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下载免费PDF全文 Microphysics elements and vertical velocity retrieved were incorporated using the nudging method into the initial data assimilation of GRAPES （Global/Regional Assimilation and Prediction System） model. Simulation experiments indicated that nudging technique was effective in forcing the model forecast gradually consistent to the observations, yielding the thermodynamically and dynamically balanced analysis field. As viewed from the simulation results, water vapor is vital to precipitation, and it is a governing factor for the amount and duration of precipitation. The initial cloud water, rain water, and vertical velocity determine the strength distribution of convection and precipitation at the beginning time of forecast; the horizontal wind field steers the motion of the mesoscale weather system embedded in and impacts the position of precipitation zone to a large extent. The simulation experiments show that the influence of the initial retrieval data on prediction weakens with the increase of forecast time, and within the first hour of forecast, the retrieval data have an important impact on the evolution of the weather system, but its influence becomes trivial after the first three hours. Changing the nudging coefficient and the integral time-spacing of numerical model will bring some influences to the results. Herein only one radar reflectivity was used, the radar observations did not cover the whole model domain, and some empirical parameters were used in the retrieval method, therefore some differences still lie between simulation and observation to a certain extent, and further studies on several aspects are expected. 相似文献
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利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。 相似文献
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Application of Radar Reflectivity Factor in Initializing Cloud-Resolving Mesoscale Model. Part Ⅱ: Numerical Simulation Experiments 下载免费PDF全文
下载免费PDF全文 Microphysics elements and vertical velocity retrieved were incorporated using the nudging method into the initial data assimilation of GRAPES (Global/Regional Assimilation and Prediction System) model.Simulation experiments indicated that nudging technique was effective in forcing the model forecast gradually consistent to the observations, yielding the thermodynamically and dynamically balanced analysis field. As viewed from the simulation results, water vapor is vital to precipitation, and it is a governing factor for the amount and duration of precipitation. The initial cloud water, rain water, and vertical velocity determine the strength distribution of convection and precipitation at the beginning time of forecast; the horizontal wind field steers the motion of the mesoscale weather system embedded in and impacts the position of precipitation zone to a large extent. The simulation experiments show that the influence of the initial retrieval data on prediction weakens with the increase of forecast time, and within the first hour of forecast, the retrieval data have an important impact on the evolution of the weather system, but its influence becomes trivial after the first three hours. Changing the nudging coefficient and the integral time-spacing of numerical model will bring some influences to the results. Herein only one radar reflectivity was used, the radar observations did not cover the whole model domain, and some empirical parameters were used in the retrieval method, therefore some differences still lie between simulation and observation to a certain extent, and further studies on several aspects are expected. 相似文献