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一种可用于登陆台风定量降水估计(QPE)方法的初步建立 总被引：4，自引：2，他引：4
借鉴Adler-Negri[1]、Goldenberg等[2]及李俊等[3]的工作,通过对三者工作的有机结合及完善,针对登陆台风GMS-5 IR1TBB特征及逐时观测雨量强度及水平分布特点,初步建立一种可用于登陆台风的定量降水估计(QPE)方法,并结合0104号登陆台风“尤特”个例,从各站点逐时雨量、过程雨量以及区域面雨量角度,分析检验了初步建立的云估计降水方法的定量估计能力。结果表明:(1)所建QPE方法可以反映出登陆台风逐时降水的水平分布不均匀性,可以分离出对流降水和层云降水,但对大于15.0 mm/h的降水强度估计能力有限。(2)51.7%的站点过程雨量相对误差小于20%,过程雨量相对误差小于40%的站点数占总站点数的75.9%,表明所建QPE方法对过程雨量的估计能力还是相当强的,这也间接反映了其对逐时雨量较强的估计能力。(3)所建QPE方法对逐时面雨量也具有一定的估计能力,可以为抗旱、防洪决策服务提供一定的参考。 相似文献
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SWAN中定量降水估测和预报产品的检验与误差分析 总被引：1，自引：0，他引：1
采用2010—2011年5—9月河南省区域加密自动站雨量和全省6部新一代天气雷达资料,用点对点统计检验评分方法,分析SWAN系统中定量降水估测(QPE)和定量降水预报(QPF)产品在河南省短时强降水过程中的误差分布,并分别讨论二者在河南省区域与局地强降水过程中的差别及产生误差的直观原因。结果表明:1)SWAN中QPE和QPF均对小时雨量低于10 mm的降水有较好的估测和预报能力;QPE以豫西南和豫北效果最好,QPF在豫中地区预报能力更强。QPE估测较实况偏大;QPF对小时雨量低于20 mm的短时强降水预报略偏大,而对更强降水预报偏小,尤以豫西和豫南最明显。2)QPE和QPF均对区域性降水有更好的估测或预报能力。3)区域降水过程中,QPE对降水中心范围和位置估测较准确,估测值较实况偏大;QPF对强降水中心位置预报略有偏差,其中心强度较实况偏弱。 相似文献
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通过将组合反射率因子、垂直累积液体水两种雷达产品合并成一种新的雷达产品CR_VIL,使用6万多张CR_VIL产品与对应时次6min自动站雨量数据,通过统计分析得到CR_VIL的6min雨量均值表。在短时临近预报系统中根据雷达回波外推结果,使用CR_VIL的6min雨量均值表求得各时段定量降水估测值(QPE)作为该时段的定量降水预报值(QPF),得到预报时效2h,时间分辨率为6min的定量降水预报数据,业务运行中对1h的预报结果进行检验,晴雨预报准确率为87.0%,短时强降水TS=0.106,Bias=1.09,表明CR_VIL应用在业务系统中对短时强降水具有一定预报能力。 相似文献
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2016年台风尼伯特、莫兰蒂和鲇鱼均在闽南登陆,尼伯特对温州影响轻,莫兰蒂和鲇鱼给温州带来严重影响。利用温州国家气象站及区域站雨量探测资料、NCEP 2.5°×2.5°日平均再分析资料、逐3 h NASA可视化GEOS-5模拟资料、逐6 min洞头风廓线资料和浙江省短临天气监测和预报产品显示平台逐10 min降水预报产品对3个台风短临雨量影响进行分析。尼伯特对温州影响小,莫兰蒂和鲇鱼给温州西部带来了严重影响;闽南登陆的3个台风对温州的雨量影响主要集中在登陆后;莫兰蒂和鲇鱼登陆时500 h Pa在蒙古一带存在低压,导致了冷空气侵入台风环流,强盛的副高和逐渐靠近的台风之间加大的气压差利于急流产生和加强,温州850 h Pa出现东风急流和大范围≥90%的湿区的时间提前量均在24 h以上;莫兰蒂和鲇鱼在温州短时强降水发生前,伴随着低空急流的突增过程,短时强降水结束前急流已经消失,急流风向转南或者西南方向并不能确认短时强降水结束;浙江省短临天气监测和预报产品显示平台逐10 min更新的3 h雨量预报在3个台风影响期间对≥50 mm/3h的强降水预报起止时间基本准确,落区基本准确但略有偏差,形态基本吻合,预报雨量中心极值比实况偏小约65%~70%。 相似文献
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摘要：目前贵州在短时临近降水预报客观算法方面研究匮乏，而短时强降水常常给贵州造成严重的洪涝灾害和地质灾害。将短时临近降水预报应用于气象防灾减灾、电网输电线路安全预警、水利防洪自动化方面是未来重要的研究应用方向。本文基于灾害天气短时临近系统（Severe Weather Automatic Nowcast System，SWAN）的定量降水预报(QPF)产品进行0～2小时QPF外推试验研究。利用贵州省地面自动站数据、SWAN 输出的1h-QPF产品、SWAN 1h定量降水估测(QPE)产品。选取2018年3次典型暴雨个例进行试验，采用融合订正技术，利用相似离度算法对降水强度位相进行调整、Weibull分布算法对降水极值分布进行订正、改进后的交叉相关法(Improved Cross-correlation Extrapolation Method，COTREC)进行降水外推预报。通过主客观检验对比，初步说明基于Weibull分布算法的降水极值订正对降水极值分布有很好的模拟效果。融合订正外推的贵州省短时临近定量降水预报产品（Nowcasting precipitation forecast of GuiZhou，下文简写为GZ_NPF）在大于5mm以上量级降水的TS检验中评分更高。GZ_NPF的空报率明显降低，但空报率降低的代价是漏报率相对提高。GZ_NPF总的相对误差减小，格点总降水量与实况总降水量更为接近。试验说明新的融合订正外推算法提高了0～2h短时临近降水的预报能力。 相似文献
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雷达定量降水估测（QPE）是短时临近预报的关键部分,在定量降水预报（QPF）、强降水预警、城市积水内涝、地质山洪灾害、精细化天气服务等方面具有重要作用。利用京津冀地区雷达定量降水估测资料和逐时自动气象站降水观测数据,分析了2011—2016年夏季京津冀地区雷达定量降水估测的误差空间分布特征,并重点提出了一种新的雷达本地化定量气候校准算法。结果表明,京津冀地区雷达定量降水估测较好地反映了总降水量东北—西南带状分布特征,但西北部山区、东北部山区及西南部山区估计偏弱,东北部山前地带估计偏强,西北部存在虚假降水估计,而北京市城区估计最为准确。利用雷达本地化定量气候校准算法对1 h雷达定量降水估测进行气候尺度上的约束订正,检验结果表明,经过校准后的雷达定量降水估测偏差（BIAS）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和均方根相对误差（RRMSE）均减小。绝大部分站点偏差减小幅度超过50%,京津冀东部及南部平原地带平均绝对误差、均方根误差和均方根相对误差减小幅度在20%左右,而北部及西南部山区误差减小幅度相对较小。降水个例检验结果表明,经过雷达定量气候校准后的雷达定量降水估测强度更接近自动气象站观测的降水量级,且降水结构细致,偏差、平均绝对误差和均方根误差均减小,与自动气象站观测降水的相关系数增大,因此该算法有助于改进雷达定量降水估测的准确度。 相似文献
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基于雷达外推临近预报和中尺度数值预报融合技术的短时定量降水预报试验 总被引：5，自引：0，他引：5
为克服目前中尺度数值模式在对流尺度定量降水短时预报方面的不足,弥补基于“外推”的临近预报技术在2h以上定量降水预报能力方面的缺陷,研究设计了一种基于“外推”临近预报技术和中尺度数值模式的定量降水预报(QPF)融合技术方案,并进行了试验应用.该方案首先基于雷达探测和自动气象站观测的定量降水估计(QPE)结果,对中尺度数值模式输出的定量降水预报在谱空间进行相位校正,分析计算出数值预报和观测的偏差,导出一个附加的数值预报校正场;其次,根据数值预报校正场满足一定时间变化分布的特征,调整相应时段的数值预报降水区域和强度;最后,利用双曲正切线权重函数,对校正后的数值模式定量降水预报和基于临近预报技术的定量降水预报进行融合,融合权重根据典型环流特征动态变化.融合后的定量降水预报在前1-2h表现出主要依赖“外推”临近预报结果,之后随着融合权重的变化,数值预报对融合结果的贡献逐渐加大,直至融合后5-6h占主导地位.通过对京津冀地区2011年夏季5个及2012年夏季2个典型强降水个例的80次预报试验及其检验,表明融合后的0-6h定量降水预报结果改进较为明显,总体优于单独的临近预报技术或者中尺度数值预报模式的结果. 相似文献
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基于SWAN产品的短时强降水雷达特征及预警分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用SWAN产品和自动站雨量资料,详细对比分析了2010~2012年区域性暴雨中的短时强降水雷达特征,结果表明:(1)短时强降水具有反射率因子大,液态水含量高、回波顶高,强回波厚度大等特征,在每隔6min的SWAN拼图产品中,短时强降水通常满足:3km高度处CAPPI回波≥30dBZ,组合反射率CR中心强度≥40dBZ,VIL>5kg/m2,45dBZ以上的回波中心厚度(H)≥3km,这些参数的变化可以作为短时强降水的预警临近指标。(2)现有SWAN产品中的QPE/QPF产品对未来逐小时的雨量和落区具有一定的预报能力,但QPE产品估测1h累计降水量更接近于实况雨量,在监测到有上述强回波发展时,可通过分析QPE产品和回波特征及预警指标对短时强降水过程进行预报。 相似文献
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本文提出一种基于百分位映射,使用实时和历史资料联合订正模式定量降水短时订正预报技术,并与仅使用历史资料或实时资料的订正效果进行对比。结果表明:三种方案均能有效订正模式原始降水预报偏差,提高0~12 h降水预报准确率。对于晴雨预报,采用联合订正方案,预报效果最优。在0~7 h预报时效内,仅采用实时资料的订正方案准确率明显优于仅采用历史资料的订正方案,在8~12 h预报时效内,后者准确率稍高。所有预报时效内,仅采用实时资料的订正方案降水预报范围较仅采用历史资料的方案略偏大。对于较强降水预报,采用联合订正方案准确率为三种方案最优,仅采用实时资料的方案预报准确率虽优于仅采用历史资料的方案,但预报范围及量级较实况明显偏大。 相似文献
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To improve the accuracy of short-term(0–12 h) forecasts of severe weather in southern China, a real-time storm-scale forecasting system, the Hourly Assimilation and Prediction System(HAPS), has been implemented in Shenzhen, China. The forecasting system is characterized by combining the Advanced Research Weather Research and Forecasting(WRF-ARW)model and the Advanced Regional Prediction System(ARPS) three-dimensional variational data assimilation(3DVAR) package. It is capable of assimilating radar reflectivity and radial velocity data from multiple Doppler radars as well as surface automatic weather station(AWS) data. Experiments are designed to evaluate the impacts of data assimilation on quantitative precipitation forecasting(QPF) by studying a heavy rainfall event in southern China. The forecasts from these experiments are verified against radar, surface, and precipitation observations. Comparison of echo structure and accumulated precipitation suggests that radar data assimilation is useful in improving the short-term forecast by capturing the location and orientation of the band of accumulated rainfall. The assimilation of radar data improves the short-term precipitation forecast skill by up to9 hours by producing more convection. The slight but generally positive impact that surface AWS data has on the forecast of near-surface variables can last up to 6–9 hours. The assimilation of AWS observations alone has some benefit for improving the Fractions Skill Score(FSS) and bias scores; when radar data are assimilated, the additional AWS data may increase the degree of rainfall overprediction. 相似文献
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回波强度垂直廓线与雷达定量估测降水的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
为了分析不同高度回波强度与地面降水的关系,提高雷达定量估测降水的能力,本文对石家庄2006~2008年5~9月共77次降水过程的反射率因子垂直廓线(VPR)进行了统计分析。对比降水实况和VPR发现,各个高度层的反射率因子波峰(谷)同降水波峰(谷)相一致,而且降水强度越大,反射率因子核心高度越低。同时,还比较了距离雷达站不同的水平距离和不同海拔高度的反射率因子特征,发现海拔高度对5 mm/h以下降水率和垂直高度在4 km以下各层的反射率因子会造成一定的影响,而对强降水和高层反射率因子影响较小。另外,零度层亮带在VPR上表现出反射率因子增大的特征,影响降水估测效果。为了消除零度层亮带的影响,选取1.5~3.5 km为估测降水的最佳高度范围,各站具体选取高度则取决于其距雷达站的水平距离和海拔高度。 相似文献
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The quantitative precipitation forecast (QPF) performance by numerical weather prediction (NWP) methods depends fundamentally on the adopted physical parameterization schemes (PS). However, due to the complexity of the physical mechanisms of precipitation processes, the uncertainties of PSs result in a lower QPF performance than their prediction of the basic meteorological variables such as air temperature, wind, geopotential height, and humidity. This study proposes a deep learning model named QPFNet, which uses basic meteorological variables in the ERA5 dataset by fitting a non-linear mapping relationship between the basic variables and precipitation. Basic variables forecasted by the highest-resolution model (HRES) of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) were fed into QPFNet to forecast precipitation. Evaluation results show that QPFNet achieved better QPF performance than ECMWF HRES itself. The threat score for 3-h accumulated precipitation with depths of 0.1, 3, 10, and 20 mm increased by 19.7%, 15.2%, 43.2%, and 87.1%, respectively, indicating the proposed performance QPFNet improved with increasing levels of precipitation. The sensitivities of these meteorological variables for QPF in different pressure layers were analyzed based on the output of the QPFNet, and its performance limitations are also discussed. Using DL to extract features from basic meteorological variables can provide an important reference for QPF, and avoid some uncertainties of PSs. 相似文献
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为了提高雷达定量降水估测的精度,建立一套高精度的双偏振雷达定量降水估测方法,并对其在业务应用中的表现进行评估。本文利用雨滴谱仪数据使用非球形粒子的散射模型（T-Matrix模型）进行不同偏振量的模拟计算,根据计算结果对实测雨滴谱数据（DSD）进行分类拟合,实现对CSU-HIDRO（Colorado State University-Hydrometeor Identification Rainfall Optimization）优化降水估测算法的改进。为了评估改进后CSU-HIDRO优化算法（简称CSU-HIDRO_I）的应用效果,本文选取2016～2017年两年汛期发生于中国华南地区的6次大范围强降水过程为评估对象,分别采用单偏振雷达定量降水估测的R(ZH)关系法（WSR-88D Precipitation Processing System,简称PPS法）和CSU-HIDRO_I法进行小时降水量估测。按照不同降水率大小以及距离雷达20～60 km和60~100 km范围分别对两种降水估测方法进行评估,并将雷达估测的小时降水量同地面雨量计小时降水量资料进行对比,结果表明:（1）CSU-HIDRO_I法在应用评估过程中取得了较好的评估效果,其估测精度及稳定性均较好。（2）PPS法对小雨（降水率R<2.5 mm/h）存在一定的高估,对大雨及暴雨（R>8 mm/h）存在明显低估,而CSU-HIDRO_I法能够有效的降低强降水的低估情况,同时提高了小雨的估测精度。与PPS法相比,CSU-HIDRO_I法对小雨、中雨、大雨及暴雨的估测偏差分别降低了38%、24%、17%、15%。（3）PPS法在降水估测中对离雷达的距离更为敏感,相同降水率下不同距离处的相对误差波动较大,CSU-HIDRO_I法对距离敏感性较弱,相同降水率强度下,相对误差随距离的变化波动较小。 相似文献