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近几年来,人们越来越认识到,进一步搞清楚降水过程和提高降水预报水平的关键问题,是应该对中尺度系统及其与大尺度(如天气尺度)、小尺度(如对流尺度和微物理尺度)之间的相互作用有更深入的了解。对中纬度天气、降水起支配作用的温带气旋的特征是它具有所这有些尺度的有规则的空气运动、云和降水。 相似文献
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中尺度降水集合预报随机参数扰动方法敏感性试验 总被引：6，自引：2，他引：4
中尺度降水模式预报具有很大的不确定性,为更好地描述与模式降水预报密切相关的物理过程关键参数的不确定性,基于中国气象局GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）中尺度区域集合预报模式,从对模式降水预报不确定性有较大影响的积云对流、云微物理、边界层及近地面层等4个参数化方案中选取了18个关键参数,设计了一种随机参数扰动方案（Stochastically Perturbed Parameterization,SPP）,并通过2015年6—7月总计10 d的随机扰动集合预报试验,对比分析了SPP方案对不同物理过程参数扰动敏感性、随机场时、空尺度敏感性、能量变化特征及其集合预报效果。结果显示,对所选择的任一物理过程参数化方案增加SPP扰动后,降水及等压面要素的概率预报技巧优于无SPP扰动的预报,而扰动积云对流和边界层过程中的参数较扰动云微物理过程中的参数影响更显著,且同时扰动积云对流、云微物理、边界层及近地面层参数化方案中的18个参数的集合预报效果优于扰动任何单一物理过程中的部分参数,表明SPP方案能够有效地提高中尺度降水概率预报技巧;从能量变化特征可知,不同物理过程的参数扰动对动能、内能和总能量的影响层次和特征有所不同,但总体而言,扰动前后各项能量基本相同;随机场时、空尺度敏感性试验发现,SPP扰动随机场时间、空间相关尺度对集合预报效果有明显影响,当扰动随机场选用12 h抗相关时间及截断波数20时,集合预报结果最优。上述结果表明,SPP随机参数扰动方案不仅能够有效提高集合概率预报效果,还能够提高集合降水概率预报技巧,具有良好的业务应用与发展前景。 相似文献
3.
根据对北疆盆地冬季冷锋降水个例的观测分析，建立一个二维动力场给定、微物理时变的冷云模式。模式考虑了云水、云冰、雪、霰和水汽五种水元间16个微物理过程。本文用其研究了无扰动层状云、发生泡区和高空引晶自然播撒作用于层状云和飞机播撒层状云的降水发展过程，并用一维模式作一些模拟补充。模拟表明，无扰动层状云内液水丰富、冰粒子少，降水不充分。高空引晶自然播撒能大大加强层状云降水。低层发生泡既产生更多的云水又提供大量冰晶，对增加降水有双重作用。模拟得出各个过程中不同部位的各微物理过程相对重要性的时间演变，清楚地解释了观测发现的一些主要降水特征。对层状云飞机播撒同样能加强降水形成，播撒后主要增水区约10公里宽且有最大剂量限制。泡区人工播撒可进一步增加降水，而在自然播撒区再作人工播撒效果不好。 相似文献
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背风波形成的非线性数值试验及其对降水的影响 总被引：7，自引：0，他引：7
众所周知,降水现象是由大、中、小不同尺度的运动造成的。而中,小尺度的降水,往往起着非常重要的作用。引起局地暴雨和阵性降水(包括冰雹)的灾害性天气,都是在适当的大尺度背景下的中小尺度的天气现象。而这种中、小尺度天气现象,又往往与地形有关。例如,背风坡大风及冰雹问题在云贵高原横断山脉,有些地方背风坡的年降水量比迎风坡要多。而冰雹现象又往往多数产生在地形的背风面。在云南、甘肃、河南、河北等都发现有上述情况。要抓灾害性天气预报,要作好降水预报,只报出大尺度的天气形势和降水是远远不够的,还应该把中小尺度的降水预报作好才行。因此根据大形势数值预 相似文献
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广州“5·7”局地突发特大暴雨过程的数值可预报性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
2017年5月6日夜间至7日上午广州地区发生局地特大暴雨,分析表明对流触发与珠江口地区边界层南风增强等因素有密切关系。数值模式预报检验表明,ECMWF集合预报的强降水预报成员在初始条件上具有更显著的辐合上升、水汽和不稳定性条件,而GRAPES区域模式对6日20时初始场分析以及对边界层南风增强过程的预报都更为准确。集合敏感性分析表明,降水预报高敏感区分布与江南地区高压、南海高压以及华南低槽等关键天气系统的相对强度和位置有密切关系;降水对温度的预报敏感区主要位于关键区边界层内,近地面层到边界层底部温度越高、边界层顶越冷,越有利于对流不稳定性增强,有利于关键区内对流发展。通过3组探空预报试验分析了对流尺度降水预报关于初值热扰动、低层风场扰动和降水物理方案的敏感性,结果表明在特定环境条件下,与低层风场扰动试验组对比,降水预报对于初始热力扰动更为敏感;降水微物理方案预报试验表明,在小成员数的集合预报中物理方案扰动能够有效增大预报离散度。以上结果表明,分析对流尺度集合预报中各类初值扰动、物理扰动导致的预报变化和预报敏感性,能够更为全面地估计暖季中小尺度强降水事件的可预报性。 相似文献
6.
影响云和降水的动力、热力与微物理因素的研究概述 总被引：5，自引：0，他引：5
由于云和降水的发生、发展是大气动力、热力过程与云中微物理过程相结合的产物，因而受到这些过程的共同制约和影响。为了更加详细地了解影响云和降水的动力、热力与微物理因素，分别从3个方面概要性地进行了阐述。（1）动力作用对云和降水发展的影响：主要讨论了风切变、天气系统抬升、地形动力作用和湍流的作用等因素的作用。（2）影响云和降水发展的热力因素：分别对热力扰动、潜热的作用、辐射作用等做了分析。（3）微物理过程对云和降水发展的影响：主要从微物理过程对动力热力过程的影响、带电过程对云降水粒子的影响、以及微物理过程对云降水影响的相对重要性等方面进行讨论。并在最后扼要地指出了在研究云和降水问题时，将动力、热力过程和微物理过程结合起来研究的必要性。 相似文献
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四川盆地低涡的月际变化及其日降水分布统计特征 总被引：2，自引：1，他引：1
利用ERA-interim再分析资料和全国824个气象基准站的日降水资料,统计分析了1983年1月1日~2012年12月31日发生在四川盆地的低涡天气过程及其降水特征,结果表明:盆地涡初生位置主要位于盆地的西南部和东北部,盆地涡夏季出现最多,冬季出现最少,其中初生位置位于盆地西南部的低涡7月出现最多,12月和1月出现最少;位于东北部的低涡6月出现最多,1月出现最少;盆地涡具有明显的日变化,西南型盆地涡3~10月夜晚发生概率均大于白天,其他月份低涡夜发性不明显,而东北型盆地涡只在5~9月期间夜晚发生概率大于白天,其他月份低涡夜发性不明显;盆地涡生命史与对流程度具有相关性,对流发展有利于盆地涡长时间维持,然而,夏季西南型盆地涡即使对流没向上发展也能长时间维持;盆地涡夏季移出最多,尤其以7、8月最明显,冬季移出最少,7月前以偏东路径为主,7月后以东北路径为主;盆地涡频数的月际变化与川西高原西南涡源地的风场扰动移出有密切联系,九龙地区夏季风场扰动移出活跃,冬季移出不活跃。小金地区春季风场扰动移出活跃,冬季移出不活跃。九龙地区风场扰动移出对盆地涡频数的月际变化贡献明显,小金地区风场扰动移出对盆地涡频数的月际变化贡献不明显;夏半年(5~10月)西南型盆地涡和东北型盆地涡引起的日降水区域分布的月际变化特征不同,前者的日降水最大值中心随月份先由盆地东北部向西南部移动,之后再由盆地西南部向东北部折回,后者的日降水最大值中心会一直稳定维持在盆地的东北部达州地区。东北型盆地涡虽然出现频次低,但各月的日降水强度要远大于西南型盆地涡。 相似文献
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《高原气象》2016,(5)
利用1961-2010年川渝盆地气象站逐日降水量资料、NCEP/NCAR再分析资料,采用经验正交函数展开、多锥度—奇异值分解等方法,研究了川渝盆地夏季降水的季节内尺度、年际尺度和年代际尺度变化特征。结果表明:川渝盆地夏季降水主模态空间型为东西反向分布型。MTM-SVD分析指出,川渝盆地夏季降水的季节内变化主要表现为准33天振荡,典型循环体现了盆地东西反向分布和南北反向分布的交替演变过程;川渝盆地夏季降水的年际变化特征主要表现为准2年周期循环,并且准2年周期的空间异常分布与盆地夏季降水主模态一致,即东西反向分布;在年代际变化方面,1961-2010年盆地西部夏季降水为减少趋势,盆地东部为增多趋势;川渝盆地夏季降水在1979年和1987年前后出现过两次明显的突变;当南亚高压偏北偏东时,西太平洋副热带高压(下称副高)偏北,盆地东部在副高的控制下,盆地西部则处在副高西部边缘,来自孟加拉湾的暖湿空气被副高阻挡在盆西,导致盆地降水西多东少,而当南亚高压偏南偏西时,副高偏南,来自孟加拉湾的西南暖湿空气可以直接输送到盆地东部,盆地降水西少东多。 相似文献
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北京“7.21”特大暴雨不同集合预报方案的对比试验 总被引：11，自引：0，他引：11
采用6套扰动方案(初值、多物理、3组随机物理和初值与随机物理的混合)对2012年7月21日(“7.21”)北京特大暴雨过程进行了集合降水预报试验,检验了不同方案的集合平均预报、集合区间预报和概率预报较控制预报改进的相对程度,分析了它们对该过程时空不确定性的预报能力、不同扰动方法的离散度贡献以及不同尺度扰动对预报误差的贡献等。结果表明:(1)所有集合方案特别是初值扰动、多物理和混合扰动的集合预报相对控制预报在暴雨强度和位置上都有较显著的改进,并为用户决策提供了包括预报不确定性在内的更多预报信息。(2)3组随机物理产生的集合预报离散度很相似, 都远小于初值扰动和多物理方案产生的离散度, 并且主要集中在强降水中心附近, 因此在初值扰动的基础上加入随机扰动,可以提高强降水中心的离散度, 但对强降水中心以外的地区作用甚微;尺度分析进一步表明随机物理产生的离散度贡献主要集中在较小尺度上(<320 km),在更小的尺度上(<160 km)它甚至可以与初值和多物理扰动的贡献相当,而初值扰动和多物理过程的贡献可以比随机物理过程多延伸400—500 km直到较大的尺度(如>1000 km), 其中多物理过程在较小尺度上(<100 km)可比初值扰动贡献更大, 并且能部分消除预报系统偏差。(3) 所有集合扰动方案所产生的离散度尺度谱都与实际预报误差尺度谱分布一致, 即随空间尺度增大而减小,但在幅度上都小于预报误差(离散度不够大),并且这种差异随着空间尺度的减小而加速增大,在小尺度上相差甚大。 相似文献
10.
研究不同云系降水的微物理参数特征,对研究降水机制、人工影响天气、雷达定量测量降水、数值预报模式中微物理参数化方案的选择等都有一定意义。本文针对2015年济南地区的液态降水过程,基于微降水雷达(Micro Rain Radar,简称MRR)资料,研究不同云系降水的微物理参数。在400 m高度上,层状云降水0.02~0.2 mm h-1雨强样本数很大,但对累计降水量的贡献很小。混合云和对流云降水在大粒子端数浓度较高。在垂直方向上,层状云降水中的粒子的尺度较集中,中值体积直径D0平均在1 mm左右,随高度的变化不大。对流云降水在雨强大于20 mm h-1时,强垂直气流(包括上升气流和下沉气流)对粒子直径的影响较大,进而影响空中微降水雷达反演降水参数的数据质量。而垂直气流的影响对层状云降水影响较小,在层状云降水时,微降水雷达可以用来分析零度层亮带以下雨滴谱在垂直方向上的演变。 相似文献
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《气象》2021,(5)
基于1995—2010年四川气象台站降水资料和世界气象组织次季节—季节(S2S)预测计划中8个模式的回报数据,采用命中率、误警率、Heidke技巧评分、误差和偏差5个指标评估分析了各模式对四川汛期极端降水事件的预测能力。结果表明,S2S各模式对四川极端降水的预测技巧整体较低,表现为"低命中率,高误警率,预测值远小于实际值,偏差较大"的特征。各模式的预测技巧随着起报时间的临近而提高,在天气尺度高于次季节尺度。各模式的最高定性预测技巧出现在川西高原南部,最低出现在盆地东部或攀西地区。预测偏差基本呈现出"盆地大,攀西地区次大,川西高原小"的分布特征,最大值均位于盆地西部沿山地区。各模式在汛期各月的预测技巧不同,定性预测技巧在主汛期尤其是盛夏高于其他时段,但定量预测技巧却在盛夏最低。综合定性和定量预测技巧,英国气象局(UKMO)和意大利国家研究委员会大气科学与气候研究所(CNR-ISAC)的模式分别在天气尺度和次季节尺度中对四川极端降水的预测能力较高。分区来看,对于盆地—攀西地区预测能力较高的模式与全省一致。而在川西高原,韩国气象局(KMA)的模式在天气尺度中预测能力较高,澳大利亚气象局(BoM)和CNR-ISAC的模式则在次季节尺度中预测能力较高。 相似文献
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利用滑动平均、傅里叶分解和小波分析3种方法,对基于COMRPH高分辨卫星降水资料的中国区域2004—2009年夏季平均降水场进行尺度分离,分析了1 000 km以上、500~1 000 km,200~500 km、64~200 km及64 km以下的5个尺度上的降水空间不均匀性,比较了3种方法在降水空间尺度分离上的优缺点和适用范围,并着重分析了长三角地区降水在各尺度空间的不均匀性及其成因。结果表明：空间尺度分离可以得到具有物理意义的降水非均匀分布特征,可以反映出大尺度海陆分布和季风环流、地形、洋流以及城市和城市群等不同尺度因子对降水的影响。空间滑动平均方法简单、易操作,适用性广泛,但是精确度较低。傅里叶分解能进行解析的分离,但是依赖于信号的平稳性,对于小尺度分离存在较大误差。小波分解则可以对非平稳信号进行处理,且具有较好的细节分辨能力。 相似文献
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利用PSU/NCAR的MM5中的双参数显式云物理方案,模拟了2007年河南省春季一次层状云降水过程,模拟结果显示,降雨主要落区和强度与观测一致.24 h降雨预报的TS评分较高.模式输出的雷达反射率与郑州站雷达RHI回波相比较,模拟的回波结构基本符合层状云回波特征,存在零度层亮带.在成功降水模拟的基础上,分析了云系不同部位结构特征和粒子质量通量分布,发现雨水的形成在不同部位依靠不同的过程.郑州站云的垂直结构和降水微物理过程研究表明,降水机制符合"播种一供给"机制,降水形成主要依靠雪的融化和暖云微物理过程,暖云对整层降水起主要作用,暖云微物理过程是形成降水的更有效方式. 相似文献
15.
太行山迎风坡降水云微物理结构数值模拟分析 总被引：6，自引：2，他引：4
利用MM5模式对太行山迎风坡暴雨过程进行了数值模拟,分析了太行山迎风坡降水的微物理结构特征及山脉对降水的影响。结果表明,降水过程既有太行山地形作用造成的暖云降水又包含汽、水、冰混合的冷云降水,当冰相粒子与液态水的中心上下接近垂直时,1 h降水量最大;地形对于降水增幅作用较大,低层东风遇太行山阻挡辐合抬升形成地形雨;地形造成的弱垂直运动将影响高层上升强度,进而改变水汽分布,并通过微物理过程使得水汽发生相变,该个例中垂直上升运动使得雪和霰相粒子迅速增长,从而导致雨滴增大并克服重力作用下降,在下落过程中捕获低层地形云中水滴变成更大雨滴降落;而在上升过程中水汽凝结释放潜热,对物理量场有一个反馈作用。 相似文献
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风暴尺度集合预报最优侧边界条件扰动方法设计:个例分析 总被引：1，自引：0，他引：1
考虑到全球预报模式与风暴尺度预报模式在分辨率上的显著差异,在构造风暴尺度集合预报系统的时候需要用一个中间分辨率的中尺度区域模式为风暴尺度模式提供侧边界条件扰动,但如何构造侧边界扰动才能更为有效地提高风暴尺度集合预报系统的预报能力目前仍然未知。本文基于WRF模式,通过一次个例试验设计了风暴尺度集合预报中的3种不同侧边界扰动方案,结果表明:直接通过0.5°水平分辨率全球集合预报扰动插值所得到的侧边界扰动(LBC_DOWN)在预报中可以获得较高的大尺度扰动能量,而在中尺度区域模式(本文中为模式外层)中通过ETKF循环所构造的侧边界条件扰动(LBC_CYCLE)包含较高的中小尺度能量,而将LBC_CYCLE中的中尺度扰动信息与LBC_DOWN中的大尺度扰动信息相混合所得到的混合侧边界扰动(LBC_BLEND)在大尺度能量上更接近于LBC_DOWN,在中小尺度能量上更接近于LBC_CYCLE;LBC_BLEND较前两种方案有着更好的离散度技巧表现;在降水概率预报技巧方面LBC_BLEND与LBC_CYCLE较为接近,且均优于LBC_DOWN。 相似文献
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在已有的三维对流云模式的基础上新植入了同质冻结和异质核化方案,结合一次山地雷暴个例,通过敏感性试验来探讨大气冰核浓度对对流云微物理过程和降水的影响。模拟结果表明:①冰核浓度的改变会对对流云的动力场及各水成物粒子产生明显作用。增加冰核浓度,冰相粒子的数浓度随之增加;同时,凝华过程中释放大量潜热导致云中上升气流增强。由于水汽含量一定,各水成物粒子"争夺"水汽,使得云滴、冰晶和霰的增长均受到抑制,难以成为较大尺寸的降水粒子。②冰核浓度的增加,"贝吉龙效应"导致云滴的尺度减小,削弱了云-雨转化过程。雨滴、云滴混合比的减小抑制了雨滴对云滴的收集。同时,小尺度的霰粒子削弱了霰融化为雨滴的物理过程,最终导致地面累积降雨量降低。 相似文献
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应用MM5中尺度模式,选用4种不同云微物理方案(Dudhia简单冰相方案、Reisner混合相方案、Reisner2霰方案和Schultz微物理方案),对2002年7月12-13日祁连山区降水过程进行了数值模拟试验。模拟结果的对比分析表明,不同云微物理方案在祁连山区降水的模拟中对降水落区的模拟均偏南;除Reisner2霰方案外,其他3种方案对降水中心落点的模拟影响不大,降水中心强度对云微物理方案不敏感;显式降水和参数化降水对云微物理方案有不同程度的依赖性;云微物理过程通过影响动力条件发生发展的时间和强度,来影响强降水发生的时间和强度。通过各云微物理参数的分析发现,各物理过程中微物理参数参与降水的过程不同:对Dudhia简单冰相方案来说,雨水和云水是形成降水的主要过程;Reisner混合相方案中降水的形成主要是由于雨水、云水、雪和霰的碰并过程,冰晶的碰并相对较弱;在Reisner2霰方案中,雨水、云水、冰晶、雪和霰均参与碰并碰冻过程;Schultz微物理方案中冰晶、雪和霰的碰并过程更为重要。 相似文献
19.
两种短期降水集合预报方案的对比试验 总被引：2，自引：1，他引：1
将MM5V3作为试验模式,利用初值扰动和物理参数化方案,分别对东南沿海地区2004年7—9月的短期降水进行了模拟,并运用均方根误差法对模拟试验效果进行了评估检验,以比较两种方案的集合预报效果。结果表明,对于汛期短期降水预报而言,两种方案的预报效果都有一定的改进。相对于初值误差而言,积云对流过程在汛期降水过程中起着更为重要的作用,因而物理参数化方案扰动的集合预报效果,总体优于基于初值扰动的集合预报效果。研究还发现,模式物理参数化方案扰动的集合预报效果在9月出现了明显的下滑,这主要由于7—8月对流活动旺盛,而9月对流活动随热力因素减弱而减弱的原因所致。 相似文献
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《高原气象》2017,(3)
基于WRF模式构建集合更新预报系统,利用Haar小波分解方法分析了北京"7·21"特大暴雨过程中三种初始扰动方案所构造集合扰动的多尺度特征,基于此探讨了混合初始扰动方法的可行性,并对比了三种扰动对误差的模拟能力。其中扰动方案一是由集合转换卡尔曼滤波方法(ETKF)对NCEP全球集合预报的分析扰动更新后得到,扰动方案二(DOWN)是直接由NCEP全球集合预报扰动插值到试验所设置的模式网格中得到,而扰动方案三(BLEND)则是将上述二者通过Barnes滤波进行尺度混合后得到。结果表明:各组扰动的能量均随时间增长,其中包含分析不确定性的ETKF扰动在预报中前期有较高的中小尺度能量,而DOWN扰动有较高的大尺度能量且能量增长速度明显快于ETKF,二者能量的大值区最终都向中尺度(64~128 km)部分发展,混合后的扰动(BLEND)能量在预报中前期增长速度最快,综合表现最优。从扰动成分来看,ETKF和DOWN中在预报前期可以快速增长的部分均集中在8~32 km的小尺度上,64~128 km部分的中小尺度的扰动信息增长缓慢,而256 km的中尺度信息则很快被耗散,这为如何选取合理的滤波波段构造多尺度混合扰动提供了依据。从降水预报结果来看,控制预报误差主要集中在降水的大值区,虚假初始扰动会导致预报初期产生虚假降水区;在暖区降水阶段,扰动对误差的模拟能力较弱,而在锋面降水阶段,扰动对误差的模拟能力明显提高,总体来看大尺度的误差较难模拟,三种方案中BLEND对误差的模拟能力最强;根据扰动-误差的相关分析同样验证了BLEND在误差模拟能力方面的优势;在降水预报TS评分方面,各组集合试验均优于控制试验,其中BLEND的效果略优于ETKF和DOWN。 相似文献