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1.
《干旱气象》2016,(6)
应用WRF V3.6模式,对陕、晋、冀、鲁4省2013年7月12—13日的一次大范围暴雨过程,从初值、侧边界和物理过程扰动出发进行了集合预报研究。结果表明:(1)物理过程扰动对此次降水的影响最大,初值扰动在积分初期影响较大,而后逐渐减弱,而侧边界扰动随着时间积分向模拟区域中心传播并逐步增大;(2)物理过程扰动、初值扰动的集合预报分别对小雨和大雨及以上量级降水预报最优,而侧边界扰动的集合预报对中雨和暴雨及以上量级的降水预报最优;(3)从集合预报的离散度分析得出,物理过程扰动的集合预报最优,其次是侧边界扰动,初值扰动最差;(4)同时考虑3种不确定性的集合预报,总体上好于单个因子扰动的集合预报,使模式的降水预报效果得到显著改善。 相似文献
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利用1961—2016年江苏省70个站点的逐日降水资料和暴雨定义,分析了江苏省半个世纪以来暴雨发生的年代际时空变化特征,并分析了不同分布型El Nino发展年份对江苏省夏季降水和暴雨的影响特征。结果表明江苏省暴雨主要集中在6—8月,暴雨日数占全年的73.6%,尤其又以7月为最多;暴雨总的分布特点为苏北多于苏南,淮北西北部及苏南东部最少;江苏暴雨发生频次具有明显的年代际变化,且各地区暴雨的年代际变化有一定差异,频发期为1960s、1990s至今,尤其是1990s以来,全省暴雨增多趋势明显,且2011年之后雨带明显南移;东部型El Nino发展年份较中部型El Nino年份的环流形势更有利于导致江苏夏季降水偏多,尤其是沿江苏南地区与常年同期均值有显著性差异。 相似文献
3.
由1991年7月5—6日一次梅雨期暴雨过程的中尺度扰动场分析, 发现高低层重力惯性波的发展与传播和雨带、低涡的发展与传播有密切的联系, 高低层重力惯性波有明显不同的传播形式。结果表明:降水初期, 对流不稳定激发出重力惯性波, 低层南部相对稳定, 有向南传播的重力惯性波, 高层出现传播的重力惯性波, 高低层向南传播的重力惯性波有利于多条雨带的形成; 降水中期, 高层的重力惯性波出现围绕低层涡旋中心逆时针旋转, 降水也开始加大并东移; 高层向北传播的重力惯性波可导致低层的涡旋和降水发展。 相似文献
4.
2010年6—8月,北半球存在欧亚遥相关,异常最早出现在北大西洋高空急流出口区,为负扰动,扰动沿遥相关波列向下游传播,造成莫斯科地区的高温热浪以及巴基斯坦与中国西北和东北部的暴雨洪涝。遥相关分析表明,急流出口区的负扰动首先引起俄罗斯西部的正扰动,阻塞高压发展,造成持续高温干旱;之后引起西亚北部的负扰动,造成冷空气频繁南下,与北上和西进的印度季风交汇在巴基斯坦北部,造成极严重的洪涝;8月初扰动沿高空急流继续向下游传播,在我国西北、东北以及朝鲜半岛造成洪涝,甘肃舟曲突发性大暴雨和泥石流以及松花江暴雨就发生在这个时期。由于2010年夏季整个欧亚地区经向型环流异常发展,高空急流经向分量很大,这导致高、低纬冷暖空气在不同地区持续相互作用,不仅使阻塞高压在中高纬俄罗斯西部异常发展、强大和持续,而且使低纬巴基斯坦发生严重洪涝,以及我国中纬度地区的强烈暴雨。季风活动在引发上述暴雨洪涝起着十分关键的作用,分别表现为来自低纬阿拉伯海和孟加拉湾的两支暖湿气流与沿着阻高东侧南下的冷空气在巴基斯坦北部上空交汇;来自印度洋、太平洋的暖湿气流和中纬度西风带的水汽在我国东北以及朝鲜半岛上空交汇。 相似文献
5.
GRAPES-GFS模式暴雨预报天气学检验特征 总被引：5，自引：4，他引：1
本文采用天气学检验方法,对2016年度国家气象中心GRAPES全球数值预报系统(GRAPES-GFS)业务预报暴雨过程及2013-2015年部分回算个例进行了检验,并结合对比欧洲中期天气预报中心确定性预报模式(EC模式)和国家气象中心全球谱模式T639L60(T639模式)降水预报,梳理总结业务GRAPES-GFS模式预报性能优势和系统性偏差特征。被检验暴雨过程共38次,其中南方暴雨过程20次,北方暴雨过程6次,热带扰动或台风降水过程12次。依靠预报员主观天气学检验分析,从降水预报效果检验出发,结合主要影响天气系统和示踪物理量检验,梳理总结模式预报系统性偏差,以期全面发掘该业务预报模式性能。结果表明对短期时效内的降水预报,GRAPES-GFS模式预报稳定性较好,整体明显优于T639模式。但还存在诸如对对流性降水预报较实况偏北或对主雨带南侧暖区降水预报不足的偏差特征;另对弱高空波动背景下的对流性降水预报偏弱;而在降水预报强度大致正确的情况下,对降水系统南侧偏南气流控制区域预报湿度偏大,对副热带地区的低涡系统预报偏强。 相似文献
6.
基于TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料,通过对比两类强降水过程,分析了集合变换卡尔曼滤波(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)适应性观测敏感区识别方法在实际应用中的具体环节。试验中使用两种分辨率和不同范围的集合预报资料得到的信号方差空间分布和极大值区基本一致,而在实施计算中使用适当分辨率和范围的集合预报资料能够大大节省计算时间;使用可获得的最近时刻为初值的集合预报资料得到的敏感区识别结果更加可靠;使用不同中心集合预报资料得到的敏感区识别结果有一定差异,但对于比较典型的夏季主雨带降水过程,各中心资料得到的结果较一致,敏感区识别结果比较可靠;不同类型强降水过程的敏感区对选取的度量函数具有一定依赖性。 相似文献
7.
利用观测资料和区域气候模式RegCM4.6,研究了高纬和低纬天气尺度扰动对2020年梅雨期降水的可能影响。观测分析表明:2020年6月、7月长江中下游降水在周期上表现为10 d以下的天气尺度扰动,在降水过程中存在多次中高纬度天气尺度扰动的南传与低纬扰动的北传。在此基础上,设计改变不同纬度天气尺度扰动(10 d)输入的侧边界敏感性试验。数值模拟结果表明:从平均环流来看,当中高纬西北侧边界的天气尺度扰动减弱时,大气平均环流动能向天气尺度扰动动能转换的位置发生北移,影响副高北侧纬向西风带北移,使得梅雨期降水中心从长江中下游地区北移到淮河流域;从时间演变来看,当去除中高纬西北侧边界的天气尺度扰动时,850 hPa上E矢量散度南传减弱,低纬纬向风异常能够向北传播。纬向风异常产生的涡度变化有利于副热带高压北抬,使得雨带可以较早北抬到34°N以北,标志江淮地区出梅。低纬南侧边界的天气尺度扰动减弱时,梅雨期降水略有增强,但对雨带的进退影响较小。因此,观测和数值模拟结果表明,2020年夏季梅雨期降水强度和雨带的维持主要与中高纬度天气尺度扰动异常密切相关,中国北部尤其中国西北部到巴尔喀什湖地区天气尺度扰动偏强且南传是此次梅雨强度偏强和雨带维持的重要原因。 相似文献
8.
一次梅雨暴雨预报中的误差演变及可预报性分析 总被引：4，自引：0，他引：4
针对2003年7月3—4日淮河流域梅雨暴雨过程,利用AREM模式,在分析暴雨预报对不同来源的初始资料和不同要素初始误差的敏感性的基础上,重点研究了降水过程中误差的演变特征和发展机理。分析结果表明,初始小振幅误差增长最快,而伴随着降水的发生和发展,误差演变特征表现为由局地增长发展为全局传播的过程,且误差最优增长总是出现于雨区,这意味着雨带是误差增长的敏感区域。雨区内存在的初始误差对降水预报误差具有重要贡献,初始湿度条件不仅影响误差的传播特征,还使雨带上中小尺度误差迅速增长并造成更大尺度的误差。基于误差能量公式的计算结果表明,误差增长的能量来源主要由凝结加热提供,因此,从能量角度而言,误差增长和降水增大是同"源"的,从而使暴雨可预报性受到固有的限制。 相似文献
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台风苏迪罗登陆次日分散性暴雨成因及预报着眼点 总被引：3，自引：3，他引：0
利用常规气象观测,卫星、雷达资料,数值模式和中央气象台定量降水预报数据以及FNL分析数据等对台风苏迪罗的定量降水预报进行检验,探讨台风登陆次日分散性暴雨成因和预报着眼点。苏迪罗登陆次日,暴雨分布相对较分散,各家数值模式对其把握均较差。NMC的24 h定量降水预报虽在模式基础上有较好订正,但仍存在明显的暴雨空、漏报现象:暴雨落区预报较实况偏南,导致南侧空报、北侧漏报。受环境场和台风非对称结构影响,强降水产生的有利动力、水汽条件均位于台风北侧和东部沿海地区。台风东北象限对流层低层存在两条强辐合带,其间为降水较弱的弱辐散和下沉运动区。预报员对台风结构的非对称性及风场的非均匀性把握不足,对台风中心附近和两条辐合带间的弱降水区预报偏强,造成暴雨空报。在地形作用下,浙江沿海不断有强降水产生,随后沿切线方向发展为螺旋雨带并逐渐北扩。预报员对地形不断强迫作用下降水沿螺旋雨带的发展及向外围的扩散没有预期,导致浙江北部暴雨漏报。台风登陆次日分散性暴雨的预报着眼点包括:台风非对称性、风场非均匀性、螺旋雨带发展及地形作用等。非对称性影响较大尺度的降水落区;低层风场非均匀的辐合带及急流分布则引起螺旋雨带的发展、演变,决定了台风的精细强降水落区。除地形对局地降水具有增幅作用外,强降水沿螺旋雨带的发展还会对下游地区产生影响。 相似文献
10.
北京地区暴雨个例的观测敏感区研究 总被引：1，自引：1，他引：0
利用基于集合预报的相关方法对2009年7月23日发生在北京及周边地区的暴雨过程的观测敏感区进行了分析。通过WRF(Weather Research Forecast)三维变分方法对初始场进行随机扰动,形成30个初始集合样本,做了预报时效为12 h的集合预报。利用该方法分析检验区(北京及周边地区)累积降水[14:00(北京时间,下同)至20:00]相对于初始时刻(08:00)各基本要素的敏感性,确定感性要素及其对应的区域。研究发现初步确定的敏感性要素为水汽和温度,对应的敏感区分别位于北京的西南侧和北京的东北侧,且通过实况分析可知初步确定的敏感性要素和对应的敏感区具有明确的物理意义。还进一步通过观测系统模拟试验(OSSE)的资料同化验证所确定的敏感区,结果表明在水汽对应的敏感区内同化水汽对降水的预报结果有明显的改进;在温度对应的敏感区内同化温度,降水的预报准确率有了明显的提高,说明了初步确定的敏感性要素和敏感区的正确性。在水汽对应的敏感区内同化水汽的同时在温度对应的敏感区内同化温度,使降水预报的技巧有大幅度的提高,说明了温度和水汽的共同作用对提高降水预报准确率贡献最大。因此,通过基于集合预报的相关方法能够快速的确定敏感区。研究结果将为确定北京暴雨的观测敏感区提供参考。 相似文献
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2016年6月30日至7月4日,中国长江流域发生了入汛以来最强的一次极端降雨过程,但对雨带位置的预报却出现了显著误差。为此,本文基于欧洲中期天气预报中心的预报资料,利用天气学诊断方法,分析了确定性和集合预报的基本情况,讨论了预报误差产生原因及其演变特征。结果表明：梅雨锋上次天气尺度波动在中国黄淮—辽东半岛到朝鲜半岛—日本东部一带呈“负—正—负”的分布,它的强弱对雨带位置的变化起着重要影响。当该波动偏强时,有利于低层季风向北伸展,加之冷空气强度偏弱,进而造成雨带位置偏北,反之亦然。此外,通过对比集合预报成员中的准确和偏北成员组,发现该次天气尺度波动来源于青藏高原东北部的初始误差场。伴随着中纬度西风波动的向东传播,该误差在中低层沿着梅雨锋向东移动、并不断增强,最终造成中国长江中下游地区雨带位置明显偏北。 相似文献
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2016年6月30日至7月4日出现了当年入汛以来最强降雨过程,然而数值预报却出现了明显误差。为此,本文首先对比和分析了当今预报性能最优越的欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium Range Weather Forecasting,简称ECMWF）和美国环境预报中心/全球预报系统（National Centers for Environmental Prediction / Global Forecast System,简称NCEP）的确定性和集合预报差异及误差原因。结果显示,针对雨带位置,NCEP模式预报较为准确,ECMWF模式存在明显的偏北误差。基于集合预报的进一步分析表明,前者预报偏差小,源于误差在逐日变化中呈现偏北、偏南交替出现所致。而后者偏北误差却呈稳定维持的特征。接着,将集合预报成员划分为了准确组和偏差组,通过二者合成分析揭示出,当雨带位置的预报偏北时,对应降雨较强,反之亦然。最后,讨论了500 hPa层西风槽与雨带位置之间的联系。结果表明,当西风槽强度预报偏强时,雨带位置偏北、降雨强度偏强。ECMWF模式的西风槽持续偏强,因而雨带位置稳定偏北。NCEP模式的西风槽偏强、偏弱交替出现,导致了雨带位置的偏北、偏南误差。研究结果对在实际业务中开展误差订正具有很好的参考意义,也有助于提高梅汛期预报准确率。 相似文献
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全球海气耦合模式（BCC_CM1.0）对江淮梅雨降水预报的检验 总被引：4，自引：1，他引：3
以国家气候中心全球大气-海洋耦合模式(BCC-CM1.0)20年的预报产品为基础,重点分析了该模式对中国江淮梅雨的预报能力以及梅雨预报中存在误差的可能原因.试验表明:BCC-CM1.0对江淮梅雨降水有一定的预报能力,模式基本上能够预报出气候态下梅雨降水的空间分布特征.尽管其方差贡献率和时间系数与观测相比有偏差,但模式还是能够预报出梅雨降水的主要模态.气候平均下,BCC-CM1.0模式预报的梅雨雨带位置偏北,因而预报的江淮流域长江以北降水偏多,而长江以南预报的降水偏少.同时发现模式对江淮流域梅雨期中等强度降水预报较好,雨强概率分布与观测结果基本一致,而对大雨强降水和小雨强降水预报相对较差.合成分析发现,江淮流域雨带偏北、降水偏少时,模式的预报能力较好;而江淮流域雨带偏南、降水偏多时,模式预报能力相对较差.BCC-CM1.0对高度场的预报普遍偏低,尤其是在青藏高原上空有一个虚假的低值中心,对副热带高压的预报也偏弱,这样使得东亚季风区气压梯度增加,从而导致预报的东亚夏季风偏强、向北推进的幅度加大,最终致使预报的梅雨雨带偏北.此外,比湿场预报的偏差也可能是造成梅雨雨带偏北的原因之一. 相似文献
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以Lu[1]改进的温带气旋识别方法为基础,结合江苏省73个人工气象观测站的降水资料,统计分析了近35年来春季江淮气旋及其与江苏春季暴雨的关系。结果表明,近35年来,春季江淮气旋发生的次数呈现趋势性递减的变化,其源地主要集中在安徽西南部的大别山东侧和西北部的淮河上游平原。江淮气旋对沿江苏南的春季暴雨有重要影响,而对淮北地区暴雨的影响最弱,给江苏春季带来区域性暴雨的江淮气旋主要是介于中尺度和天气尺度之间的次天气尺度系统。引起淮北和江淮之间两个区域暴雨的江淮气旋源于皖、豫、鲁三省交界处的比例较高。春季江淮气旋造成的暴雨区主要位于气旋中心附近和气旋的南部。其中,淮北地区雨区主要位于气旋中心附近,沿江苏南的雨区在气旋中心和南部均有分布。气旋中心涡度和风速大小、低空西南急流的位置和水汽通量辐合的位置是暴雨落区差异的主要原因。 相似文献
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采用2000—2019年13个地级市气象站地面观测站点观测资料以及ERA5再分析资料,基于机器学习中的经典的C4.5算法对江苏省不同区域是否出现短时强降水建立气象要素预报模型。结果表明:基于C4.5算法的决策树预测模型能够较为直观准确的对江苏省不同区域是否发生短时强降水进行预测,并且该决策树模型具有较高的泛化能力。决策树模型利用各区域总样本的前15 a数据样本进行自学习,学习准确率在淮北地区为89.70%,在江淮之间地区为87.89%,在长江以南地区为87.88%,利用各区域剩余5 a样本对该决策树模型的泛化能力进行测试,测试准确率在淮北地区为85.73%,在江淮之间地区为83.39%,在长江以南地区为93.92%。 相似文献
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ZHONG Ke WANG Yegui MA Huanyu DONG Peiming CAI Qif KANG Jianwei 《Acta Meteorologica Sinica》2010,24(3):307-317
In ensemble forecast,by summing up ensemble members,filtering the uncertainty,and retaining the common component,the ensemble mean with a better result can be achieved.However,the filtering works only when the initial perturbation develops nonlinearly.If the initial perturbation propagates in a linear space,the positive and negative members will counteract,leading to little difference between ensemble mean and control forecast and finally insignificant ensemble result.In 1 2-day ensemble forecast,based on singular vector (SV) calculations,to avoid this insignificance,the counteracting members originated from the same SV are advised not to put into the ensemble system together;the only candidate should be the one with the better forecast.Based on the ingredient analysis of initial perturbation development,a method to select ensemble members is presented in this paper,which can fulfill the above requirement.The regional model MM5V1 of NCAR/PSU (National Center for Atmosphere Research/Pennsylvania State University) and its corresponding tangent adjoint model are used.The ensemble spread and forecast errors are calculated with dry energy norm.Two mesoscale lows on the Meiyu front along the Yangtze River are examined.According to the analysis of the perturbation ingredient,among couples of counteracting members from different SVs,those members performing better always have smaller or greater spread compared with other members.Following this thinking,an optimized ensemble and an inferior ensemble are identified.The ensemble mean of the optimized ensemble is more accurate than that of the inferior ensemble,and the former also performs better than the traditional ensemble with positive and negative members simultaneously.As for growth of the initial perturbation,those initial perturbations originated from the summed SVs grow more quickly than those from the single SV,and they enlarge the range of spread of the ensemble effectively,thus leading to better performance of ensemble members. 相似文献
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基于奇异矢量的优化短期集合预报 总被引：2，自引：1，他引：1
在1-2 d的短期预报中,由奇异矢量构建的初始扰动主要是线性发展,为了防止在积分终止时刻,由同一奇异矢量导出的正负初始扰动的积分在集合平均时互相抵消,文中首先通过理论推导和实际计算证明了对集合成员进行优化的必要性,以及从不同奇异矢量导出的集合成员中,表现好于控制预报的一组成员相对于控制预报的离差恒大于或恒小于表现劣于控制预报的另一组成员,利用这个特征,在做集合预报时,把奇异矢量导出的正负两组预报分成离差相对大一组、离差相对小一组,就可以避免求集合平均时成员相互抵消,从而提出了一种优化基于奇异矢量的短期集合预报的方法.文中使用NCAR/PSU(美国国家大气研究中心/宾夕法尼亚大学)中尺度有限区域模式MM5第1版,及其对应切线性、伴随模式,对1999年夏季发生的两个梅雨锋低涡个例作了分析,在计算奇异矢量时采用了干能量模,分析结果表明:相对于正负两个初始扰动都入选的集合,严格按照这种方法挑选出来的优化集合可以有效地提高集合平均的精确度.在生成初始扰动的方法上,文中的计算表明,相对于用单个奇异矢量生成初始扰动,把正交的多个奇异矢量累加起来导出的初始扰动具有更大的增长率,能有效地增大集合成员间的离差,提高集合成员的预报精度. 相似文献
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采用WRFV3.1.1数值模式,选取模式中的10个微物理过程参数化方案构造10个集合预报成员,分别对2008年6月9—10日江淮地区暴雨与2008年6月6—7日华南地区暴雨进行集合预报试验,并进一步讨论了这两例暴雨的可预报性差异。结果表明:各参数化方案在暴雨的模拟中所表现出来的优势是相对的,但微物理过程集合预报在两例暴雨中都取得稳定且优异的模拟效果;通过比较两例暴雨的ETS(Equitable threat score)评分距平发现,华南暴雨在各个量级上的ETS评分距平都大于江淮暴雨,且华南暴雨集合成员之间的ETS评分差别也较大;大多数集合成员的模式误差在初始12 h增长最快,其后将减慢或者降低。对各成员的均方根误差(σ)距平分析表明,华南暴雨的σ距平增长相对较快且成员之间差别较大。因此从模式误差增长的角度来说,华南暴雨的可预报性低于江淮暴雨。 相似文献
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利用江苏省及周边共85个气象站观测资料，筛选出夏季高温强度、持续时间、降水量和日照时数作为高温热害的关键气象因子，构建高温热害综合指数。在此基础上，利用高温热害发生频率和河蟹因灾死亡率加权建立风险评估模型，将河蟹高温热害风险划分为三个等级，结合地形和土壤的适宜性，最终得出江苏河蟹高温热害风险区划图。结果发现，河蟹高温热害的高风险区位于以高淳为中心的江苏西南部，沿淮和淮北东部沿海地区风险值最低，淮北西部—沿江东部的风险值介于二者之间。年代际高风险区面积有逐渐扩大趋势，1991年以来已外扩到沿江和苏南大部分地区，达到历史极值。河蟹高温热害风险增大，需加强防范。 相似文献
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2011年长江中下游梅雨期强降水延伸期集合预报性能初探 总被引：4，自引：3，他引：1
针对2011年长江中下游旱涝转换时期的环流形势、强降雨期间的四次强降雨过程对欧洲中心集合预报进行了预报性能初步分析。结果表明：集合平均预报对延伸期预报时效内的大尺度环流调整具有较好的预报性能,预报提前时效可达10~15 d。对强降水过程期间主要影响系统的预报在不同预报时效具有较好的稳定性。随着预报时效的临近,集合预报各个成员对天气系统预报的发散度逐渐减小。长江中下游强降水的发生与低层850 hPa较大的风速有密切关联,集合预报给出的延伸期预报时效内大风速出现的小概率预报信息是有意义的,可以为延伸期强降雨过程预报提供参考。 相似文献