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强对流天气短时临近预报业务技术进展与挑战 总被引：20，自引：5，他引：15
强对流天气短时临近预报业务是国家防灾减灾、重大社会活动和精细化天气预报的迫切需要。虽然我国强对流天气短时临近预报业务已经取得了巨大进展,但与国外先进水平相比还有不少差距。本文总结了近年国内外强对流天气短时临近预报业务现状、技术进展、目前国内的技术支撑状况和所面临的挑战,并提出了相应的应对措施。目前强对流天气短时临近预报技术仍然主要是外推预报技术、数值预报技术和概念模型预报技术等,但快速更新循环的高时空分辨率数值模式预报和新一代静止气象卫星资料将在强对流天气短时临近预报中发挥重要作用。强对流天气监测、分析和机理研究是强对流天气短时临近预报的重要基础;先进的外推预报方法同快速更新循环的高时空分辨率数值模式预报以及二者的融合是未来强对流天气短时临近预报的重要发展方向。 相似文献
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基于GRAPES (Global and Regional Assimilation and Prediction System)模式的GRAPES_RAFS (Rapid Analysis and Forecast System)系统是一个向前的间歇性同化分析的分析系统,能将多种高时空分辨率的观测资料充分利用起来,同时也是一个不断更新数值预报产品的中尺度数值预报系统.本文从该系统的结构、流程所涉及的各技术环节进行阐述,通过与业务GRAPES_MESO的预报效果对比分析对该系统的短时临近预报能力以及影响该系统短临预报性能的关键技术进行研究.研究结果表明:利用我国新一代数值预报系统GRAPES模式及GRAPES_3Dvar建立的全国稠密资料快速更新同化分析预报系统(GRAPES_RAFS系统)具有一定短时临近预报能力.同化系统的背景误差协方差准确描述、模式系统动力框架及物理过程精确度的提高能有效提高该系统的预报能力,而局地稠密资料的合理使用是该系统提供高质量预报的另一个关键技术,在资料相对稀少的情况下,该系统的短临预报性能面临严重挑战. 相似文献
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《气象》2021,(8)
强对流天气的精准预报依然具有极大难度和挑战性。为了提高强天气监测预报服务能力,"灾害性天气资料同化与临近预报系统开发"研究共开展了以下工作:研发了新的中气旋和龙卷涡旋特征识别算法,并在十几个龙卷风实例中成功地识别出龙卷涡旋特征;从多普勒天气雷达体扫数据中提取了诸多参数(超过20个),开展分类强对流天气(下击暴流、龙卷、冰雹和短时强降水)自动识别预警技术研究。快速更新循环预报系统可以有效地提高模式初值的质量,非常适合于短时天气预报应用。为进一步提高强雷暴预报的精度,提出了一种新的基于雷达反演水汽的"伪水汽"同化方法,以更好地初始化对流尺度的数值天气模式。旨在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2 h以上定量降水预报能力快速下降的缺陷而研发的融合技术具有提高短时临近降水预报能力的潜力。 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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基于CMA-MESO模式水平3 km分辨率3 h循环的快速更新同化预报系统，本文建立逐小时的分析预报循环系统，并且通过采用5种尺度叠加的高斯相关模型和引入各向异性的水平相关尺度方案来改进背景误差水平相关结构，同时考察引入全球大尺度信息方案对逐小时循环的分析和预报影响。通过对2020年7月19日华东强对流天气过程的数值模拟表明：（1）逐小时循环吸收了更多的高频观测资料和循环中采用更临近的1 h预报场作为背景场，分析和降水短临预报质量整体比3 h循环有所提高；（2）在区域分析中逐时引入全球预报场的大尺度信息会削弱区域观测资料的影响，对预报会有不利影响；（3）改进的五种尺度叠加高斯相关模型和各向异性的水平相关尺度主要使风场背景误差水平相关系数的描述更接近样本的统计结果，因而在逐1 h循环中风场分析更靠近观测，华东强对流过程的组合反射率和降水短临预报更接近实况。 相似文献
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雷暴与强对流临近天气预报技术进展 总被引：81，自引：22，他引：59
临近预报指0—6h(0—2h为重点)的高时空分辨率的天气预报,预报对象是该时段内出现明显变化的天气现象,主要包括雷暴、强对流、降水、冬季暴风雪、冻雨、沙尘暴、低能见度(雾)、天空云量等,其中,以雷暴和强对流天气的临近预报最具挑战性。综述了针对雷暴和强对流天气的以主观预报为主、结合客观算法的临近预报技术,同时讨论了高分辨率数值预报模式在临近预报中的应用。主观临近预报技术包括基于多普勒天气雷达观测数据并结合其他资料(常规高空和地面观测、气象卫星云图、快速同化循环的数值预报产品等)对雷暴生成、发展和衰减,特别是对强对流天气(包括强冰雹、龙卷、雷暴大风和对流性暴雨)的临近预报,客观算法包括几种应用最广的雷达回波或云图外推算法和强对流天气识别技术。高分辨率数值预报模式的应用包括与雷达回波外推融合延长临近预报时效,与各种观测资料融合得到快速更新的三维格点资料为雷暴和强对流近风暴环境的判断提供重要参考。 相似文献
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基于数值模式和多普勒雷达的强对流天气预报技术 总被引：2，自引：0，他引：2
基于数值预报模式MM5,结合不稳定指标和能量指标的诊断结果,得到短时潜势预警指标,进行强对流天气0~12 h的短时预报;利用多普勒雷达信息产品提供的强对流天气风暴追踪信息,提取回波的移向和移速信息,进行强对流天气0~1 h的临近预报;均用一个强对流天气过程,来具体说明短时潜势预报和临近预报状况及其与实际情况的对比;应用短时潜势预报技术对近年来强对流天气过程进行了试用。结果表明,上述方法对强对流天气的短时预报、临近预报技术有一定的预报价值。 相似文献
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以业务应用为目标,开展雷达反射率三维拼图观测资料在北方区域数值预报系统中的同化应用研究。采用雷达反射率间接同化方法同化北方雷达反射率拼图观测资料,重点关注其对降水、湿度、温度及风的预报能力影响。首先,基于2017年8月雷达拼图观测资料批量同化和对比试验,对雷达拼图资料同化应用效果进行定量评估,结果表明雷达拼图资料同化虽然加大了地面风场预报误差,但在降水预报和湿度、温度预报等方面有明显的改善作用。其次,选择在业务中预报难度较大的强降水个例开展分析研究,分析表明:（1）同化雷达拼图观测资料有效提高了模式降水预报性能,临近降水发生的循环起报时次预报效果更好;（2）对于短时间多次强降水过程发生的预报,循环同化雷达拼图资料可及时弥补模式中由于前次降水导致的水汽、能量等消耗及热/动力条件削弱,持续支持降水系统发展。最后,通过考察雷达反射率的不同同化方案,发现同化反演水凝物或者估计水汽均能改善模式降水预报性能,但是同化估计水汽对降水预报性能的改善更为明显,联合使用两方案能同时对水凝物分布、热力场等进行调整,可提高模式降水预报性能。 相似文献
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运用WRF模式（Weather Research and Forecasting Model,天气研究和预报模式）和WRFDA同化（WRF Data Assimilation,WRF资料同化）系统,探究采用物理滤波初始化四维变分同化方法提高数值预报在临近预报时效的预报能力的可能性。通过采用12 min同化窗,在不显著增加计算量的情况下,得到更协调的模式初始场,从而提高模式预报能力。选取2018年8月华北地区17个降水个例进行研究,结果表明:采用物理滤波初始化四维变分同化技术能够明显改进模式短时临近降水预报能力,明显提高对大量级降水预报的ETS评分,6 h累积降水大于25.0 mm量级的ETS评分由0.125提高到0.190,且6 h累积降水大于60.0 mm量级的ETS评分由0.016提高到0.081。研究还表明:同化雷达风场通过改进初始动力场使次网格尺度降水过程（积云参数化）快速响应,可提高短时临近时段的降水预报能力。 相似文献
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该文介绍了对流风暴自动临近预报系统(BJ-ANC)及其在2008年北京奥运会期间的应用。BJ-ANC是在技术引进基础上,通过本地化改进和拓展研发而形成的适合于在京津冀地区使用的对流风暴自动临近预报系统。BJ-ANC系统通过对风暴进行分析,利用临近预报算法和模糊逻辑集成技术,生成反映风暴发生、发展和消亡的分析及预报产品。系统考虑了京津冀地区边界层辐合线及地形与风暴生消发展之间的密切关系。通过对2008年实时预报结果的检验表明:系统对风暴单体在1 h内的外推预报与实际观测的风暴单体中心的距离偏差较小;系统的1 h定量降水预报和自动站的降水观测接近;系统对风暴回波的总体预报性能明显优于持续性外推方法。通过对2008年奥运期间对流风暴个例的实际应用分析表明:系统对风暴的临近预报具有指导意义,边界层辐合线对风暴的局地新生和快速演变具有明显的正面预报效果。另外,系统反演得到的对流层低层热动力三维特征提供了风暴生消、发展预报的重要判据。 相似文献
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基于雷达资料快速更新四维变分同化 (RR4DVar) 技术和三维数值云模式,初步研发了一个针对对流尺度数值模拟的快速更新雷达四维变分分析系统。系统通过对京津冀6部多普勒天气雷达资料进行RR4DVar同化,并融合5 min自动气象站观测和中尺度数值模式结果,可快速分析得到12~18 min更新的低层大气三维动力、热力场的对流尺度结构特征。针对2009年7月22日发生在京津冀的一次强风暴个例,通过一系列敏感性试验,并利用局地加密资料进行检验对比,表明有效的雷达资料RR4DVar同化及自动气象站和中尺度模式资料融合方案、恰当的中尺度背景场设置和动力约束方法是获得合理结果的关键。研究也表明:恰当的系统配置能够模拟出与对流生消发展密切相关的近风暴环境特征,包括低层入流、垂直风切变、低层辐合上升和暖舌等,以及风暴自身形成的冷池、出流等与风暴演变密切相关的对流尺度结构。 相似文献
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Radar data, which have incomparably high temporal and spatial resolution, and lightning data, which are great indicators of severe convection, have been used to improve the initial field and increase the accuracies of nowcasting and short-term forecasting. Physical initialization combined with the three-dimensional variational data assimilation method(PI3 DVar_rh) is used in this study to assimilate two kinds of observation data simultaneously, in which radar data are dominant and lightning data are introduced as constraint conditions. In this way, the advantages of dual observations are adopted. To verify the effect of assimilating radar and lightning data using the PI3 DVar_rh method, a severe convective activity that occurred on 5 June 2009 is utilized, and five assimilation experiments are designed based on the Weather Research and Forecasting(WRF) model. The assimilation of radar and lightning data results in moister conditions below cloud top, where severe convection occurs; thus, wet forecasts are generated in this study.The results show that the control experiment has poor prediction accuracy. Radar data assimilation using the PI3 DVar_rh method improves the location prediction of reflectivity and precipitation, especially in the last 3-h prediction, although the reflectivity and precipitation are notably overestimated. The introduction of lightning data effectively thins the radar data, reduces the overestimates in radar data assimilation, and results in better spatial pattern and intensity predictions. The predicted graupel mixing ratio is closer to the distribution of the observed lightning,which can provide more accurate lightning warning information. 相似文献
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正1Swedish Meteorological and Hydrological Institute, Folkborgsv?gen 17, 60361 Norrk?ping, Sweden2Norwegian Meteorological Institute, Henrik Mohns Plass 1, 0371 Oslo, Norway 相似文献
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To support short-range weather forecast, a high-resolution model (1km) is developed and technicallyupgraded in the South China Regional Center, including the improvement of the 3D reference scheme and predictor-corrector method for Semi-Implicit and Semi-Lagrangian (SISL) in model dynamical core, as well as the improvementof physical parameterization. Furthermore, the multi-process parallel I/O and parallel nudging techniques are developedand have facilitated rapid updating in the assimilation prediction system and fast-output post processing process. Theexperimental results show that the improved 3D reference scheme and upgraded physic schemes can effectively improvethe prediction accuracy and stability with a longer integration time step. The batch test shows that the precipitationforecast performance of 1-km model is significantly better than that of 3-km model. The 1-km model is in operation withrapidly updating cycle at 12-minute intervals, which can be applied to short-range forecast and nowcasting application. 相似文献
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通过2008年梅雨季内的一次暴雨过程来着重研究WRF模式中四维测站同化技术的应用情况以及不同的同化策略对模拟结果的影响,使用的同化资料包括常规高空和地面探测资料。结果表明:高空探测资料的同化能够较好地修正中α尺度系统的移动发展速度,从而有效地改进强降雨带的落区位置;湿度观测资料的同化反而降低了强降雨带的降水强度,这可能因为同化湿度观测量可能减小近饱和区域内的水汽混合比,从而导致这些区域内的潜热加热减小,对流强度变弱,降水减少;地面观测资料的同化能够对模式行星边界层进行修正,这种同化影响通常在模式最低层上表现得较为明显,向上逐渐减小,而边界层模拟质量对降水至关重要,因此地面观测资料的加入使得模拟降水更加接近于实况。区域嵌套模拟试验表明对粗网格区域进行四维分析同化处理可以有效抑制中α尺度模式误差的增长,对细网格区域进行四维测站同化处理则可以进一步抑制中β尺度模式误差增长。 相似文献
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一种简单云分析方案, 用于由多普勒天气雷达反射率反演中尺度大气模式初值分析中的云微物理变量（云水混合比和雨水混合比）和空气湿度变量（比湿），使模式积分初始场反映出观测空间的云微物理特征以及哪些空间位置上的大气处于饱和状态。应用于2002年6月梅雨期安徽省马鞍山市一次降水过程的临近数值预报试验结果表明，模式预报的大气综合反射率与雷达观测的回波图像相近，由云微物理变量变化表示的模式云系演变与雷达观测的回波图像一致, 伴随模拟的中小尺度云系, 模式大气能很快调整出合理的中小尺度流场辐散、辐合结构；它们明显好于模式初始场不引入雷达反射率时的结果，即这种方法对改进临近数值天气预报准确率是有效的。 相似文献
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集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的数值试验 总被引：25，自引：10，他引：25
利用集合卡尔曼滤波(EnKF)在云数值模式中同化模拟多普勒雷达资料,并考察了不同条件下EnKF同化方法的性能.结果显示,经过几个同化周期后,EnKF分析结果非常接近真值.单多普勒雷达资料EnKF同化对雷达位置不太敏感,双雷达资料同化结果在同化的初期阶段比单雷达资料同化结果准确.同化由反射率导出的雨水比直接同化反射率资料更有效,联合同化径向速度和雨水有利于提高同化分析效果.协方差对EnKF同化效果起着非常重要的作用,考虑模式全部预报变量与径向速度协方差的同化效果比仅考虑速度场与径向速度协方差的同化效果好.雷达资料缺值降低了同化效果,此时增加地面常规观测资料的同化可以明显提高同化分析效果.EnKF同化技术对雷达观测资料误差不太敏感.初始集合对同化分析有较大影响.EnKF同化受集合大小和观测资料影响半径.同化对模式误差较敏感.利用EnKF同化双多普勒雷达资料,分析了一次梅雨锋暴雨过程的中尺度结构.结果表明,EnKF同化技术能够从双多普勒雷达资料反演暴雨中尺度系统的动力场、热力场和微物理场,反演的风场是较准确的,反演的热力场和微物理场分布也是基本合理的.中低层切变线是此次暴雨的主要动力特征,对流云表现为低层辐合、高层辐散并有垂直上升运动伴随,其热力特征表现为低层是低压区,高层为高压区,中部为暖区而上、下部为冷区,水汽、云水和雨水分别集中在对流云体内、上升气流区和强回波区. 相似文献