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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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利用2016—2021年ECMWF集合预报,评估了极端天气指数EFI(Extreme Forecast Index)、尾偏移指数SOT(“Shift of Tail”index)以及集合异常预报法在浙江台风和梅雨暴雨预报中的应用效果。通过研究极端天气预报指数对浙江台风和梅雨暴雨的最优预报阈值,发现梅雨暴雨阈值比台风暴雨明显偏小,且随预报时效增加减小速度偏慢。最优阈值预报相比确定性模式预报,在台风和梅雨暴雨预报检验中体现出更好的稳定性、提前性和准确性。进一步研究发现,通过区分天气类型确定的最优预报阈值,可作为台风和梅雨暴雨落区预报的参考依据。925 hPa水汽通量散度的集合异常度对浙江台风暴雨的落区和强度变化有较好的预报效果,850 hPa涡度和700 hPa垂直速度的集合异常度可以反映稳定性梅雨暴雨的过程演变。 相似文献
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2015年5月31日甘肃陇东地区出现一次暴雨天气过程,ECMWF集合预报系统的降水预报只有1个成员(简称EM-p)预报出暴雨,并且EM-p对预报暴雨落区、量级和降水时段的预报与观测实况基本接近。本文通过对EM-p和集合预报系统控制成员预报效果的对比分析,以及EM-p与实况的对比分析表明,EM-p对产生暴雨的对流参数预报完全符合本地经验指标,虽然对低层急流预报出现一定程度偏差,但对低层辐合区(暴雨落区)位置的预报与观测实况极为接近,因此EM-p成员能够为暴雨的短时预报和临近预警提供可靠的定量依据,可有效提前暴雨预警时间。通过分析,期望为如何利用ECMWF集合预报有效判断低概率但高影响天气的发生提供一些有益的思路。 相似文献
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登陆台风远距离暴雨的观测研究和预报 总被引：4，自引：0，他引：4
对１９８７￣１９９２年在汕头以北登陆的全部台风个例分析表明：登陆台风陆上活动类型和远距离暴雨特点与台风在近海的活动方式有关；登陆台风远距离暴雨的发生与台风登陆前后大气低层东南气流里是否存在中尺度暖区有关，落区与中尺度暖区在台风、副高系统中的相对位置有关，最后，建立了台风远距离暴雨预报的天气学模式。 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
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利用常规探空和地面观测站资料、ERA5 0.25°×0.25°再分析资料和ECMWF预报资料,对2022年6月12—13日江西中南部的暴雨过程进行分析。结果表明：1） 此次暴雨过程是在副热带高压和南亚高压稳定少动、西风槽携带冷空气南下的环流背景下,500 hPa高空槽、低层切变线、低空西南急流和地面静止锋共同作用造成的。2） 低层辐合、高层辐散产生深厚的垂直上升运动,为强降水的持续提供动力条件,低空暖湿西南急流输送的充足水汽,有利于江西中南部不稳定能量的积累。3） EC暴雨落区预报偏北的主要原因是天气系统位置较实况偏北,700 hPa垂直速度大值区偏北、对流性降水预报偏弱和地形影响也是暴雨漏报的重要因素。4） 584 dagpm特征线的位置变化对此次暴雨落区向南订正有较好的指示意义。在暴雨预报中,不仅要考虑锋面大尺度降水,还要考虑暖区对流性降水,关注低层强动力辐合区域,结合中尺度数值模式产品,可以有效对主雨带位置和强度进行订正。 相似文献
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陕西一次远距离台风暴雨天气分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用MICAPS实况观测、卫星云图TBB、地面自动观测站资料,对2010年7月22～25日陕西一次远距离台风暴雨天气过程进行诊断分析,结果表明:500 hPa贝加尔湖南部高压和西太平洋副热带高压稳定少动及甘南低涡加深东移是这次暴雨主要环流特征,700 hPa从台风东侧至陕西建立了温湿能通量的能量输送通道,台风东侧的温湿能沿大陆副热带高压外围偏南风向陕西输送,暴雨位于700 hPa温湿能等值线密集处;条件性对称不稳定与对流不稳定是此次暴雨发展与维持的重要机制,高层湿位涡大值区向下伸展,对暴雨起到加强作用。 相似文献
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“8·23—24”上海远距离台风大暴雨影响分析 总被引：3，自引：3，他引：0
利用常规天气资料、物理量场资料、雷达资料、云图资料以及主要业务模式预报资料等,对2015年8月23和24日上海地区大暴雨进行了分析。分析表明这是一次远距离台风与北方扩散南下冷空气共同影响产生在上海及周边地区的大暴雨过程。1515号台风天鹅北侧外围的偏东风急流为强降水区提供了源源不断的水汽;北方扩散南下冷空气与台风北侧外围的东风急流汇合使得辐合抬升得到加强;各业务模式的检验表明,由于无法精确预报台风的位置、台风外围的偏东风气流影响的强度和地区以及冷空气强度等,大部分业务模式无论是降水落区、强度及最强降水时段预报均存在较大的误差。在模式预报有误差的情况下,要重视实时资料应用,及时做出短时暴雨预警。 相似文献
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本文以2013—2015年主要登陆台风暴雨过程为研究对象,利用ECMWF降水和台风路径集合预报以及中央气象台实时业务台风中心定位资料,在统计分析的基础上,提出一种业务上可用的针对单模式集合预报的台风降水实时订正技术(简称集合成员优选技术)。结果表明,在登陆台风暴雨过程预报中,集合成员优选技术对改进集合统计量降水产品有明显的帮助,并较ECMWF确定性预报产品有一定优势;该方法对改进短期时效预报产品的效果优于中期时效预报,对大暴雨评分的改进高于暴雨和大雨评分。另外,本文基于概率匹配平均(Probability Matching average,PM)和融合(FUSE)产品的计算原理,提出融合匹配平均(Fuse Matching average,FM)产品,结果表明,对36 h时效预报,优选10~15个成员的PM产品TS(Threat Scores)评分可达最优,大暴雨评分较确定性预报提高近10%;对60和84 h时效预报,FM产品大暴雨评分较确定性预报提高超过20%。 相似文献
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基于副热带奇异向量的初值扰动方法已应用于GRAPES （Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球集合预报系统,但存在热带气旋预报路径离散度不足的问题。通过分析发现,热带气旋附近区域初值扰动结构不合理导致预报集合不能较好地估计热带气旋预报的不确定性,是路径集合离散度不足的可能原因之一。通过建立热带气旋奇异向量求解方案,将热带气旋奇异向量和副热带奇异向量共同线性组合生成初值扰动,以弥补热带气旋区域初值扰动结构不合理这一缺陷,进而改进热带气旋集合预报效果。利用GRAPES全球奇异向量计算方案,以台风中心10个经纬度区域为目标区构建热带气旋奇异向量求解方案,针对台风“榕树”个例进行集合预报试验,并开展批量试验,利用中国中央气象台最优台风路径和中国国家气象信息中心的降水观测资料进行检验,对比分析热带气旋奇异向量结构特征和初值扰动特征,评估热带气旋奇异向量对热带气旋路径集合预报和中国区域24 h累计降水概率预报技巧的影响。结果表明,热带气旋奇异向量具有局地化特征,使用热带气旋奇异向量之后,热带气旋路径离散度增加,路径集合平均预报误差和离散度的关系得到改善,路径集合平均预报误差有所减小,集合成员更好地描述了热带气旋路径的预报不确定性;中国台风降水的小雨、中雨、大雨、暴雨各量级24 h累计降水概率预报技巧均有一定提高。总之,当在初值扰动的生成中考虑热带气旋奇异向量后,可改进热带气旋初值扰动结果,并有助于改善热带气旋路径集合预报效果。 相似文献
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2018年第14号台风“摩羯”对山东造成了大范围暴雨和大风天气,基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式及其Hybrid-3DVAR混合同化预报系统,对Hybrid-3DVAR不同集合协方差比例和不同航空气象数据转发（aircraft meteorological data relay,以下简称AMDAR）资料同化时间窗对台风“摩羯”预报的影响进行了数值研究。结果表明：加大集合协方差比例对台风“摩羯”路径预报有较大影响和改进;当全部取来自集合体的流依赖误差协方差时,预报的台风路径最好,降水预报也最接近实况;AMDAR资料同化对于台风路径和降水预报也有正的改进作用,但加大集合协方差比例到100%时对台风路径预报影响更大;不同资料同化时间窗会影响同化的AMDAR资料数量,从而影响台风降水精细化预报;45 min同化时间窗的要素预报误差最小,对台风造成的强降水精细特征预报最接近实况;不同资料同化时间窗主要影响台风降水预报落区分布,对台风路径预报影响相对较小。 相似文献
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-WRF多模式集合3组试验,对比分析混合集合预报法与传统方法的降水预报效果。结果表明:ARPS模式集合改善了广东省南部局地强降水预报,该方法在中雨、大雨、暴雨量级改进效果显著。WRF模式集合对广东省北部强降水预报优于ARPS模式集合,但空报、漏报率较大,该方法有一定局限性。ARPS-WRF多模式集合在降水落区和量级预报上均优于传统方法。混合集合预报法利用低分辨率 (36 km) 集合预报和高分辨率 (12 km) 控制预报实现了高分辨率 (12 km) 集合预报,改善了降水预报效果,该方法可为业务高分辨率集合预报提供参考。 相似文献
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ECMWF极端降水预报指数在华东台风暴雨中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
台风强降水易引发极端天气事件,预报的难度和不确定性都很大。选取2013—2017年影响华东的13个台风个例,研究ECMWF集合预报降水极端天气预报指数(extreme forecast index,EFI)与台风暴雨的统计关系。研究结果表明:EFI降水指数对台风暴雨的预报具有一定的指示意义,对不同时效选取不同的EFI阈值可以作为暴雨落区预报的参考依据。总体来看:EFI增大,发生强降水的可能性增大;随着预报时效的增加,EFI阈值逐渐减小。以TS评分最大为标准,分别确立了不同时效、不同等级暴雨在华东区域的预报阈值。对于24、48、72、96 h时效的暴雨预报,EFI阈值分别取0.7/0.8、0.7、0.6、0.5可以获得较高的TS评分及合理的预报偏差,因此可将它们作为不同时效暴雨预报的参考阈值。EFI与降水的气候百分位有较好的相关关系,EFI值越大,降水气候百分位值也越大。当EFI值较大时,可参考相对应气候百分位的实况降水量来估测台风降水。极端天气预报指数对极端降水天气具有较好的识别能力,可提前3～5 d提供极端降水信息。 相似文献
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Yuejian ZHU 《大气科学进展》2005,22(6):781-788
Ensemble techniques have been used to generate daily numerical weather forecasts since the 1990s in numerical centers around the world due to the increase in computation ability. One of the main purposes of numerical ensemble forecasts is to try to assimilate the initial uncertainty （initial error） and the forecast uncertainty （forecast error） by applying either the initial perturbation method or the multi-model/multiphysics method. In fact, the mean of an ensemble forecast offers a better forecast than a deterministic （or control） forecast after a short lead time （3-5 days） for global modelling applications. There is about a 1-2-day improvement in the forecast skill when using an ensemble mean instead of a single forecast for longer lead-time. The skillful forecast （65% and above of an anomaly correlation） could be extended to 8 days （or longer） by present-day ensemble forecast systems. Furthermore, ensemble forecasts can deliver a probabilistic forecast to the users, which is based on the probability density function （PDF） instead of a single-value forecast from a traditional deterministic system. It has long been recognized that the ensemble forecast not only improves our weather forecast predictability but also offers a remarkable forecast for the future uncertainty, such as the relative measure of predictability （RMOP） and probabilistic quantitative precipitation forecast （PQPF）. Not surprisingly, the success of the ensemble forecast and its wide application greatly increase the confidence of model developers and research communities. 相似文献
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集成方法有利于提高降水要素预报的准确性和可预报性。本文基于格点实况资料和智能网格预报、西南区域数值预报、ECMWF模式预报、GRAPES模式预报产品，以面雨量为研究对象，采用多元回归法、BP神经网络法、评分权重法、加权集成预报法和算术平均法，得到集成面雨量预报，再运用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等方法，对2020年4—10月金沙江下游面雨量预报效果进行对比分析。结果表明：多元回归集成法和BP神经网络法的预报效果总体上优于其他几种集成方法。在考虑流域面雨量的预报量级时，下游可以采用预报量级较小的模式和集成方法。集成后偏差百分比均有降低，且多元回归法和BP神经网络法对预报量级较小的模式有矫正作用。在面雨量有无、小雨和中雨预报中，多元回归法集成效果较好，在大雨量级预报中，BP神经网络法集成效果较好。这些结论可为流域面雨量预报提供参考借鉴。 相似文献
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Extreme rainfall is common from May to October in south China. This study investigates the key deviation ofinitial fields on ensemble forecast of a persistent heavy rainfall event from May 20 to 22, 2020 in Guangdong Province, south China by comparing ensemble members with different performances. Based on the rainfall distribution and pattern, two types are selected for analysis compared with the observed precipitation. Through the comparison of the thermal and dynamic fields in the middle and lower layers, it can be found that the thermal difference between the middle and lower layers was an important factor which led to the deviation of precipitation distribution. The dynamic factors also have some effects on the precipitation area although they were not as important as the thermal factors in this case. Correlating accumulated precipitation with atmospheric state variables further corroborates the above conclusion. This study suggests that the uncertainty of the thermal and dynamic factors in the numerical model can have a strong impact on the quantitative skills of heavy rainfall forecasts. 相似文献
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采用FNL再分析资料和美国联合台风警报中心(Joint Typhoon Warning Center,JTWC)资料,运用中尺度WRF(Weather Research and Forecasting)模式,分别使用增长模繁殖法(Breeding of Growing Mode,BGM)和集合卡尔曼变换方法(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF),对1209号台风"苏拉"进行了台风路径的集合预报试验,并对预报效果进行对比分析。结果表明:采用BGM或ETKF初始扰动的集合预报系统,集合平均预报对风场、温度场、位势高度场的预报效果均优于控制预报;ETKF方法的预报改进程度较BGM方法更大,且对风场和温度场预报技巧的优势尤为明显。BGM方法所得到的集合成员离散度小于ETKF方法,对大气真实状态的表征能力不及后者;两种扰动方法的集合平均都明显改善了台风"苏拉"的路径预报结果,尤其是控制预报在福建沿海第二次登陆后移速过快的问题,但对台风登陆位置预报的改进不明显;此外,采用ETKF方法的集合平均对台风"苏拉"路径预报的改进效果远优于采用BGM方法的集合平均预报。 相似文献