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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
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基于2014年6月全国14:00(北京时,下同)加密探空观测资料,设计了观测系统模拟试验(Observing System Simulation Experiments,OSSEs)和实际加密探空同化试验(Observing System Experiments,OSEs)来评估14:00加密探空对区域数值预报系统的影响,并对14:00加密探空的观测布局进行了初步探索。结果表明:(1)理想模拟试验和实际同化试验中加入14:00加密探空对于提高区域模式的降水预报准确率均有积极影响,降水预报技巧评分在强降水量级提高更为明显,14:00起报结果优于20:00。(2)理想模拟试验中同化14:00加密探空能有效调整模式初始场中的动力、热力场结构和水汽分布,从而与"实况"更为接近。实际同化试验中增加14:00探空观测能修正模式风场,但对于温度和湿度分析在模式中低层略有负贡献,探空的湿度、温度观测本身存在观测偏差是一个可能的原因。(3)从观测布局来看,14:00加密探空对于数值预报具有基础作用,目前而言,GPS/PW等非常规资料不能取代14:00加密探空。综合考虑探空气球的施放成本,采用探测高度到300 h Pa、重点区域加密是一种经济的14:00增加高空观测方式。 相似文献
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条件非线性最优扰动在长江中下游地区冬季暴雨中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高长江中下游地区高影响天气的数值预报,利用条件非线性最优扰动(CNOP)方法,对一次长江中下游地区冬季降水个例(高影响天气事件)进行目标观测研究,并通过观测系统模拟试验(OSSE)检验了该方法确定敏感区的有效性和可行性。试验结果表明,CNOP方法可有效识别对应于高影响天气事件的敏感区。通过对敏感区进行初始场修正后,可明显改善验证区内24 h累积降水预报误差和总能量预报误差。进一步分析发现,通过改善敏感区内的初始场信息(如水汽通量场和低层冷空气活动等),使得数值模式不仅能更真实刻画该天气系统的初始结构,还能更好模拟出该天气系统随时间的演变特征,因而减少了验证区内对该天气系统的预报误差。这一结果表明可以把CNOP方法应用于长江中下游地区高影响天气事件的目标观测研究或实践中。 相似文献
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一次大暴雨过程的多普勒雷达资料同化的敏感性试验 总被引：3，自引：1，他引：2
利用WRF中尺度模式及WRF-3DVAR变分同化系统和LAPS雷达资料前处理模块建立试验平台,直接同化S波段多普勒雷达反射率和径向速度资料,通过对2008年8月15-16日发生在我国长江中游的一次大暴雨过程的各项预报对比试验研究,初步检验和评估不同种类多普勒雷达观测数据同化对改进数值模式初始场及其数值预报能力的影响及作用.初步结果表明:多普勒雷达资料同化对提高暴雨数值预报能力有重要作用.无论在24 h累计降水还是在逐时降水预报方面,同化多普勒雷达资料均可使降水雨带分布和强降水中心预报的准确性得到较大改善;多普勒雷达反射率资料同化对初始水汽场的改变显著,对初始风场影响较小,而同化径向速度对初始水汽场的改变较小,但可增加初始风场的中小尺度信息,使初始风场产生较大变化.总体上看,虽然雷达反射率和径向速度资料同化均可改进强暴雨的数值预报,但雷达反射率资料同化对降水雨带和中心预报的改进更为显著和重要. 相似文献
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采用基于本征正交分解的四维集合变分同化（POD-4DEnVar）方法,利用梅州站的多普勒天气雷达资料和NCEP资料,对2015年12月9日一次华南冬季暴雨过程进行同化试验,探讨了同化不同的雷达观测要素对暴雨模拟的影响。结果表明:同化多普勒天气雷达资料有利于削弱控制试验偏强降水的模拟结果,改善降水分布结构;同化不同的雷达观测要素得到的模拟结果不同,同时同化径向风和反射率的降水模拟结果最好。同化试验对降水模拟结果的改善主要通过调整初始时刻的风场和水汽条件来实现,一方面减弱偏南风和偏东风在暴雨区的辐合,阻碍海上暖湿气流对暴雨区的水汽输送,另一方面直接削弱暴雨区的水汽条件,大幅降低水汽混合比。同化试验相对于控制试验的同化增量远大于不同雷达观测要素的同化试验之间的分析场差异,这表明同化不同的雷达观测要素对初始风场和水汽条件的调整呈现类似的特征。虽然同化试验的初始场存在较小的差异,但随着模式积分,16 h后模拟降水出现了明显差异。分析同化试验之间的初始偏差演变发现,850~700 hPa的平均垂直速度偏差和雨水混合比偏差在模式积分至16 h开始急剧增长,这种变量偏差的急剧增长与逐时降水偏差的迅速增加一致,是降水偏差增长的直接原因。另外,这两个变量偏差的增大,也伴随着偏差能量的增大,变量偏差增长最明显的时段为偏差能量增幅最大的时段,且偏差能量迅速增长早于变量偏差和降水偏差的迅速增长,变量偏差增长最明显的区域为偏差能量梯度较大的区域。 相似文献
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基于集合平方根滤波方法(En SRF)同化方法和NOAH陆面模式的WRF-En SRF陆面同化系统,同化了江苏省70个自动站资料进行试验,研究加入不同的同化资料(地表温度、10 cm土壤温度、20 cm土壤温度)及初始扰动强度的大小对陆面数据同化系统性能的影响,以及对不同区域(降水大值区和降水小值区)的分析场进行效果对比,并且检验了同化系统在一次典型的梅雨锋暴雨的同化效果,证明了这个系统的有效性和可行性。对于资料选取试验,比较全场平均的同化时刻分析场模拟观测相对真实观测的均方根误差可以得到:同化地表温度资料并且初始扰动强度1 K的时候同化效果最理想。对于选定的降水大值区和降水小值区来讲,降水大值区的土壤温度和土壤湿度分析场更加接近于真实场。运用于一次梅雨锋暴雨的同化实验,对于最后一个同化时次的分析场作为背景场做集合预报,最终证明预报结果是有效的。土壤温度、土壤湿度、地表温度和近地面风场的预报结果都较用NCEP再分析资料直接做预报作为控制试验的结果有不同程度的改进。这说明该系统应用于实际同化中的性能较为良好,可以应用于实际土壤湿度与温度的预报。 相似文献
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利用2004年7月9-11日北京房山地基GPS探测网逐30分钟柱积分水汽总量(PW,Precipitable Water Vapor)资料,通过分析和数值模拟研究了北京2004年7月10日暴雨天气过程。观测分析表明:地基GPS测站上空水汽总量值的时间变化趋势对暴雨的发生、发展以及过程降水量的分析和预报有一定指示意义。利用NCEP全球预报系统GSF分析场资料作为背景场,采用12/4km双向两层嵌套WRF模式及其三维变分系统,通过同化7月9日1200 UTC地基GPS水汽总量等观测资料进行了36小时数值对比试验。数值研究表明:地基GPS水汽总量数据资料的初值同化明显增强模式初始场湿度,明显提高模式对该暴雨过程降水时段、落区和强度的预报水平。 相似文献
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WRF-EnKF系统对中国南方一次暴雨过程确定性预报的试验 总被引：1，自引：0，他引：1
文章利用美国宾州州立大学的WRF EnKF(Ensemble Kalman Filter)实时预报系统(Real time Penn State WRF EnKF System),针对2013年5月15—16日发生在中国南方的暴雨过程进行了数值预报试验,以初步检验该系统对我国南方降水确定性预报的效果。数值试验采用2013年5月14日08时（北京时）起报的6 h间隔的1°×1° NCEP GFS (globle forecast system) 60 h预报数据（预报到5月16日20时）作为初始条件和边界条件。其中,控制试验不同化任何观测资料,同化试验通过集合卡尔曼滤波方法同化常规探空资料,分别进行确定性预报。结果表明：利用WRF EnKF系统同化常规探空资料,显著改善了数值预报的初始场,减小了各物理量的预报偏差和预报均方根误差,进而提高了此次暴雨过程的降水落区和强度的预报准确率。 相似文献
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利用新一代中尺度预报模式WRFV3.6及其三维变分同化系统(WRF-3DVAR),对2012年7月21日北京地区的一次暴雨过程进行多普勒天气雷达径向风和反射率的同化试验研究,检验和探讨高时空分辨率多普勒天气雷达资料在改进模式初始场及提高对暴雨过程预报的准确率等方面的应用效果及意义。结果发现雷达资料同化能在初始场中加入反映产生降水的低层风场辐合的动力和锋前暖区充足的水汽条件的物理信息,可以在模式积分开始后改善初始场中水汽和风的分布,较快地模拟出局地对流系统的发生、发展,改善由于中尺度观测资料不足而造成的模式初始场里中尺度信息缺乏的问题。径向速度的同化增加了中尺度信息,对初始流场的调整较为显著,侧重于改进风场。而雷达反射率资料的同化对初始温、湿度场和强回波位置的调整更明显,侧重于改进湿度场。累计降水的预报结果显示,同化径向风资料对雨带的位置、范围有较好的改进,同化雷达反射率资料对暴雨强度的预报有明显的改善。通过降水ETS评分发现,同化常规观测试验相对于控制实验,对于5、15 mm和25 mm降水评分能增加0.1左右,径向风同化试验能增加0.2左右,反射率同化试验能增加0.3左右,而径向风加反射率试验增加的评分介于0.2～0.3。雷达资料对于提高定量降水预报的精确度有着重要作用。 相似文献
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利用中尺度模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)及其资料同化系统3DVAR,将国内多普勒天气雷达(CINRAD)反射率因子及径向风资料直接用于中尺度数值模拟;对安徽梅雨期一次暴雨过程进行模拟试验,经过质量控制后,分析同时同化安徽省内六部多普勒天气雷达观测资料对模拟结果的影响。结果表明:(1)经过质量控制后,同化雷达径向风和反射率因子对初始场的风场和湿度场均有较为明显的改善,说明用该雷达资料质量控制方案同化雷达资料是可行的;(2)同化多部雷达径向速度资料能使风场气旋性增强,同化反射率资料能调整初始水汽场,使对流层中下层水汽含量增加;(3)同化多部雷达径向风和反射率因子资料,能提前模拟出强降水回波结构,且其中尺度特征更清晰,降水落区和强度预报更接近实况,同化雷达资料对降水预报能持续影响到12 h,并提高了12 h降水预报准确率。 相似文献
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雷达反射率资料的三维变分同化研究 总被引：6，自引：3，他引：3
应用天气研究和预报模式(WRF)三维变分系统中一种新的雷达反射率资料间接同化方法来进行反射率资料的三维变分同化研究,评估雷达反射率资料对夏季短时定量降水预报的作用.该方法不直接同化雷达反射率资料,而是同化由反射率资料反演出的雨水和估计的水汽.以2009年夏季北京地区发生的4次强降水过程为例,考察了北京市气象局业务运行的快速更新循环同化预报系统对京津冀地区雷达网的雷达反射率资料的同化性能以及雷达反射率资料和径向风资料同时同化的效果.数值试验结果表明:(1)同化反演雨水或水汽都能改善降水预报,但同化反演水汽对降水预报效果的改善起了更重要的作用;(2)同化反射率资料能极大地提高短时降水预报的效果,其稳定的正面效果可以延伸到6h的预报时效,而同化径向风资料不能得到稳定的正效果;(3)同化雷达资料时,应用快速更新循环同化预报系统是提高短时定量降水预报的一个有效途径. 相似文献
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陆面特征量初始扰动的敏感性及集合预报试验 总被引：2，自引：1，他引：1
文章利用中尺度模式Weather Research and Forecasting Model(WRF)3.2.1版本及National Centers for Environmental Prediction(NCEP)分析资料,研究了陆面变量(土壤湿度、土壤温度)和陆面参数(植被覆盖率)初始场随机扰动对长江中下游暴雨预报的影响并进行了集合预报试验。试验结果表明,短期暴雨过程对陆面变量(参数)扰动是敏感的;陆面变量(参数)初始场扰动影响降水的时间尺度小于10 h甚至可以小于6 h。从影响机理上来看,陆面变量(参数)扰动首先改变地表的潜热通量和感热通量,而地表通量的改变会通过陆气相互作用对局地大气的温、压、湿、风产生较大影响,从而对暴雨的强度和落区产生较大影响。集合预报结果表明,利用陆面变量(参数)扰动制作集合预报,预报的集合平均结果要好于控制预报的结果,且比集合成员稳定可靠,降水概率预报可以提供一些有用的信息,对预报强降水有一定的指示意义。在初值集合预报中,以这些参数或变量的扰动来引进集合成员是十分有意义的。 相似文献
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北京地区一次空气重污染过程的目标观测分析 总被引：1，自引：1，他引：0
针对北京市2016年12月16~21日的空气重污染过程进行了回报试验,探讨了该次事件预报的目标观测敏感区。使用新一代高分辨率中尺度气象模式（Weather Research Forecasting,WRF）和嵌套网格空气质量模式（Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS）,针对初始气象场的不确定性,通过4套初始场资料识别了影响北京地区细颗粒物（PM2.5）预报水平的目标观测敏感变量及其敏感区。结果表明:当综合考虑初始气象场的风场、温度、比湿不确定性的影响时,发现改善黑龙江区域上述气象要素的初始场精度,对北京地区PM2.5预报不确定的减小最显著;当分别考察风场、温度、比湿的不确定性的影响时,发现初始风场精度的改善,尤其是黑龙江区域风场精度的改善,能够更大程度地减小北京地区PM2.5的预报误差,对北京东南地区的PM2.5预报误差的减小甚至可达到40%以上。因此,优先对黑龙江区域的气象场,尤其是该区域的风场进行目标观测,并将其同化到预报模式的初始场中,将会有效提高初始气象场的质量,进而大大减小北京地区PM2.5浓度的预报误差,提高北京地区空气质量的预报技巧。初始风场代表了北京地区该次空气重污染事件预报的目标观测变量,而黑龙江地区则是该目标观测的敏感区域。 相似文献
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2019年第9号台风“利奇马”在8月10日登陆后引发了远距离大范围的暴雨,本文利用ECMWF(EC)和GRAPES全球集合预报模式等资料对暴雨短期预报的误差及原因进行了分析。此次台风远距离暴雨主要集中在8月10日夜间的山东中部地区,EC集合预报对该区域的降水量预报效果总体优于GRAPES集合预报。集合敏感性分析可以识别出和预报变量高相关(敏感)的天气系统,结果表明山东区域平均降水量对同期500 hPa副高、台风西北侧海平面气压和山东北部低层温度较为敏感,而对流层高层的高度及经向风存在更大范围的敏感区。根据暴雨预报TS评分选取EC集合预报成员作为优势组和劣势组,结果表明优势组预报成员表现为山东上空300 hPa低槽前倾,北侧高空偏南急流更强,同时配合低层台风外围偏东风急流,形成高层辐散、低层辐合的有利条件。另外,优势组预报的中纬度低层冷空气和斜压锋区更强,导致优势组在山东中部预报出暴雨,更加接近于实况。 相似文献
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基于WRF模式（Weather Research and Forecasting Model）分析2020年超长梅汛期内11次强降水事件的预报误差来源。分别以FNL（Final Global Data Assimilation System）、TIGGE_EC（THORPEX Interactive Grand Global Ensemble from European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）作为初始场进行预报,对比预报结果发现,TIGGE_EC初始场的预报结果普遍优于FNL,这说明初始条件的不确定性对预报结果有重要影响。进一步探究初始条件不确定性（初始误差）来源的区域（敏感区）和变量（敏感变量）发现,敏感区集中分布于降水区西侧上游,相对应的敏感变量为水汽场。分别考察动能、有效位能以及比湿能在初始误差总能量中的占比,结果表明,扰动比湿能占比最小,但敏感性试验 表明比湿场扰动对预报效果的影响最大。选取比湿场扰动对预报效果影响最大且WRF_EC具有更好预报效果的6个暴雨事件,通过HYSPLIT后向轨迹模式分别追踪其累计降水量最大值点的水汽来源及路径发现,有6个事件均有向降水区西侧上游延伸的水汽来源通道,进一步表明了敏感区的初始水汽场的准确性对暴雨预报的影响。因此降水区西侧上游的水汽场的误差是这11次梅汛期暴雨过程重要的预报误差来源,对其准确描述可有助于预报效果的提升。 相似文献
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采用不同样本集合同化地面观测对一次飑线过程的影响 总被引：2，自引：1，他引：1
针对夏季黄淮地区一次飑线过程,利用WRF (Weather Research and Forecasting) 模式及其Hybrid ETKF-3DVAR同化系统,考察不同生成方案的样本对同化地面观测的影响。集合样本创建方式包括3类:扰动初始背景场的方案 (RCV)、使用不同的物理参数化方案 (PPMP) 以及前两者集成方案 (BLE)。基于增量场分析,同化地面观测主要调整850 hPa以下水平风和水汽混合比的空间结构,其中RCV方案侧重于改变水平风的空间分布,PPMP方案侧重于改变水汽混合比的空间结构,BLE方案兼具二者特征。同化地面观测可以间接改善6 h降水预报,其中PPMP试验的降水预报最好,尤其是对降水位置和强度的预报。对比雷达回波观测,RCV试验和BLE试验对弓状回波模拟得较好,BLE试验的模拟较多体现RCV特征。PPMP试验和RCV试验还可改变冷池的位置和强度,同时影响飑线出现和消亡时间,相对而言,PPMP试验影响更大。 相似文献
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An ensemble Kalman filter based on the Weather Research and Forecasting Model (WRF-EnKF) is used to explore the effectiveness of the assimilation of surface observation data in an extreme local rainstorm over the Pearl River Delta region on 7 May 2017. Before the occurrence of rainstorm, the signals of weather forecasts in this case are too weak to be predicted by numerical weather model, but the surface temperature over the urban area are high. The results of this study show that the wind field, temperature, and water vapor are obviously adjusted by assimilating surface data of 10-m wind, 2-m temperature, and 2-m water vapor mixing ratio at 2300 BST 6 May, especially below the height of 2 km. The southerly wind over the Pearl River Delta region is enhanced, and the convergence of wind over the northern Guangzhou city is also enhanced. Additionally, temperature, water vapor mixing ratio and pseudoequivalent potential temperature are obviously increased over the urban region, providing favorable conditions for the occurrence of heavy precipitation. After assimilation, the predictions of 12-h rainfall amount, temperature, and relative humidity are significantly improved, and the rainfall intensity and distribution in this case can be successfully reproduced. Moreover, sensitivity tests suggest that the assimilation of 2-m temperature is the key to predict this extreme rainfall and just assimilating data of surface wind or water vapor is not workable, implying that urban heat island effect may be an important factor in this extreme rainstorm. 相似文献
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On 21 July 2012, an extreme rainfall event that recorded a maximum rainfall amount over 24 hours of 460 mm, occurred in Beijing, China. Most operational models failed to predict such an extreme amount. In this study, a convective-permitting ensemble forecast system (CEFS), at 4-km grid spacing, covering the entire mainland of China, is applied to this extreme rainfall case. CEFS consists of 22 members and uses multiple physics parameterizations. For the event, the predicted maximum is 415 mm d-1 in the probability-matched ensemble mean. The predicted high-probability heavy rain region is located in southwest Beijing, as was observed. Ensemble-based verification scores are then investigated. For a small verification domain covering Beijing and its surrounding areas, the precipitation rank histogram of CEFS is much flatter than that of a reference global ensemble. CEFS has a lower (higher) Brier score and a higher resolution than the global ensemble for precipitation, indicating more reliable probabilistic forecasting by CEFS. Additionally, forecasts of different ensemble members are compared and discussed. Most of the extreme rainfall comes from convection in the warm sector east of an approaching cold front. A few members of CEFS successfully reproduce such precipitation, and orographic lift of highly moist low-level flows with a significantly southeasterly component is suggested to have played important roles in producing the initial convection. Comparisons between good and bad forecast members indicate a strong sensitivity of the extreme rainfall to the mesoscale environmental conditions, and, to less of an extent, the model physics. 相似文献
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在不同季节背景下,对比分析多元变量相关的背景误差协方差特征,了解其在天气过程中的作用,可以改进同化系统性能,提高降水数值预报水平。对比分析汛期和非汛期江西及其临近区域多元变量相关的背景误差协方差特征,分别选取2019年汛期和非汛期的2次降水过程,设计2组循环同化试验,探讨多元变量相关的背景误差协方差对江西降水预报效果的影响。结果表明,相较于非汛期,汛期分析变量对风场、温度场和水汽场的贡献值整体上要更大,且汛期各个控制变量的背景场误差更为显著。多元变量试验的降水预报评估效果整体上更好,其汛期预报效果改善更显著。汛期与非汛期的多元变量试验降水预报结果更接近实况,且相对非汛期降水而言,汛期多元变量试验模拟效果更好,模拟的降水分布及强度与实况更为接近。 相似文献