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在涡旋自组织动力学的框架内，数值研究了涡群中双涡相互作用的问题，对比了弱环境流与涡群环境流两类条件下双涡作用的异同。指出：弱环境流条件下双涡合并的过程，在涡群环境条件下不再存在；同时，涡群环境流的引进可使涡强度显著增强。 相似文献
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为评估从数值预报、客观方法到主观预报产品各环节对天气预报准确率的贡献,研发了天气预报全流程检验评估程序库(Meteorological Evaluation Program Library,简称为MetEva)。MetEva以检验算法的全流程覆盖和检验结果的可对比性为目标,采用包含基础层和功能层的分层架构,基于统一的数据结构,设计了模块化的检验计算流程。围绕数据读取、数据合并与匹配、样本选取、样本分组、检验计算和结果输出等6个主要步骤,MetEva提供了6类400项功能函数。MetEva集成了5类54种检验算法,涵盖了大部分世界气象组织推荐和国内业务规范要求的检验算法,并对其计算流程进行改进,同时采用矩阵计算方式和并行算法来提升检验程序的计算效率。以温度和降水预报的检验评估为例,简要说明了MetEva的功能和使用方法,展示了MetEva在精细化检验评估方面的应用价值。该程序库已开源发布,可有效支撑全国各级气象部门开展天气预报全流程检验评估工作。 相似文献
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集合模式定量降水预报的统计后处理技术研究综述 总被引：8，自引：0，他引：8
集合数值模式预报已在定量降水预报业务中广泛应用,以获得预报不确定性、最可能预报结果以及极端天气预警。由于集合系统的数值模式不完善,且不能提供所有的不确定性信息,常表现出系统性偏差以及欠离散或过离散（如对于多模式集合）。为此,需要发展统计后处理技术,在尽量保持集合预报解析度的条件下,提高预报的技巧和可靠性。近年来,各种集合预报统计后处理技术得到快速发展。针对定量降水预报,依据技术方法的途径和成熟度将后处理研究归纳为3方面进行总结,包括:（1）不基于统计模型的非参数化后处理,包括集合定量降水预报偏差订正、多成员或模式信息集成以及基于空间分析的对流尺度模式后处理;（2）基于概率分布统计模型的参数化后处理,包括集合模式输出统计和贝叶斯模型平均两种方法框架;（3）考虑预报量的时间、空间和多变量间依赖关系或结构的处理方法,包括参数化和经验连接概率法。最后,讨论发展统计后处理技术需要关注的问题,包括考虑不同来源、不同尺度的多模式信息集成;提供高质量、高分辨率的降水分析资料;发展再预报技术扩充训练样本;基于不同的订正目的和应用场景来使用不同的后处理技术;发展面向海量预报数据、捕捉极端降水以及考虑预报量结构的新技术。 相似文献
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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
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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CRA空间检验技术的西南地区东部强降水EC模式预报误差分析 总被引：2，自引：1，他引：1
CRA(contiguous rain area)空间检验技术是将连续雨区作为目标进行检验。通过设定降水量阈值,识别、分离及平移降水目标,将预报偏差分解为落区、强度和形态误差,该方法可避免传统TS评分的双惩罚效应。利用CRA空间检验技术对2011—2014年5—9月西南地区东部EC细网格模式36 h预报时效119个降水目标的预报误差进行分析,并按照环流形势和影响系统对强降水个例进行分型,分为西南地区东部低涡切变型、西南地区东部-江淮切变型、南风型,分别对上述三类不同类型强降水个例的落区和强度误差进行了对比。得到如下结论:西南地区东部降水预报形态误差占比最大,为60%左右,其次是落区误差,为30%左右,强度误差最小,约为10%;落区平均偏西0.7°,经向偏差不明显;模式对于水平尺度较小的降水目标漏报可能性较大,而对于天气尺度降水目标模式预报面积偏大,总降水量偏大,雨强偏小;西南地区东部低涡切变型和西南地区东部-江淮切变型降水强度预报误差类似,模式预报雨区面积均偏大,降水尺度越大,偏大的概率越大,实况平均降水强度越强,模式预报强度越偏弱;南风型预报强降水面积和平均强度均偏弱,出现漏报的概率较大;而对于最大降水量,三种类型模式预报的最强降水均较实况偏弱;西南地区东部低涡切变型模式预报落区偏西,江淮至西南地区东部切变型模式预报落区偏西偏北,南风型模式预报落区偏西偏南。 相似文献
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一次华北飑线天气过程中环境条件与对流发展机制研究 总被引：12，自引：6，他引：6
利用多种观测和分析数据对2008年6月23日午后华北地区一次持续时间较长的强飑线天气过程进行了研究。分析表明这是一次在夏季冷涡背景下发生的强对流天气过程,相对孤立的MCSs在副冷锋附近发生发展。此次飑线天气过程中强风暴对流单体、超级单体活跃,对流组织化过程与地面风场辐合线以及锋面有紧密的关系。天气分析表明22日夜间主冷锋过境后,变性高压后部的偏东风以及偏南回流导致在华北东部的锋区开始增强,通过地面观测订正的探空分析表明,对流天气发生前华北地区局地具有较明显的对流潜势。从23日午后开始,河套地区对流层中低层有明显的短波槽扰动发展,在冷涡后部有副冷锋向华北地区逼近,对流的触发与副冷锋密切相关,并通过次级环流方程进一步诊断了锋面所造成的垂直运动;来自气旋后部对流层中高层的强下沉气流,造成了华北地区垂直方向上干湿对比明显,形成较强位势不稳定,有利于对流的触发以及地面大风的形成。通过对垂直风廓线结构和飑线移动速度的分析,表明在此次过程中冷池边界扩张速度与低层风垂直切变大致相当,因此MCS具有较强的强度并维持较长时间。 相似文献
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2010年7—8月东北地区强降雨过程分析和预报技术探讨 总被引：5，自引：2，他引：3
2010年7月19日至8月底,我国东北地区的吉林省和辽宁省先后共出现10次强降雨过程,造成严重洪涝灾害,降雨具有过程频繁、降水量大、落区重复的特点。利用地面、高空、卫星、雷达等常规观测资料和地面区域站资料及T639、NCEPFNL业务全球分析资料针对上述特点进行了分析。结果表明：稳定而异常的环流形势导致了较强偏南暖湿气流与冷空气在吉林中东部和辽宁中东部交汇,形成持续不断的降雨过程。造成强降雨的主要高空系统有低涡（切变）北上类和冷涡（低槽）东移类,两类的环流形势特点、水汽来源、冷空气作用不尽相同。两类系统的个例分析表明,降雨云团反复生成并经过同一地区是造成较大累积降雨量的主要原因。两个个例的对流云团生成机制不同,7月20日过程对流云团发生于沿低空急流带上超地转偏差风辐合区、高空冷锋前部的上升运动区和位势不稳定区,7月27日夜间过程的上升运动主要是近地层锋面抬升即冷暖空气辐合的结果;生成后对流系统的移动方向可用Corfidi向量法判断。上述分析结果对东北暴雨预报具有参考价值,分析方法同样也适用于我国其他各地的暴雨分析和预报。 相似文献
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基于ECMWF集合预报的极端天气预报产品应用和检验 总被引：7，自引：5，他引：2
通过个例总结和大样本分析的方法,本文分析和总结了ECMWF集合预报系统(EPS)中的极端温度和降水预报产品。以上产品主要为08—08时的平均气温、最高气温、最低气温和降水量四个要素的极端天气预报指数(extreme forecast index,EFI)和SOT("shift of tail"index)。研究显示,气温EFI和SOT预报效果接近,降水SOT优于EFI。运用过去3年的资料,以TS评分最大为标准,分别确定了不同时效、不同百分位的极端高低温和极端强降水事件在我国的预报阈值,及其对应的各检验参数。对于1%(99%)百分位的极端低温(高温)事件,平均气温EFI和SOT的阈值分别在-0.85(0.75)和0.38(0),最高和最低气温的阈值与平均气温的阈值接近。对于95%和99%的极端强降水事件,EFI的阈值分别在0.45和0.7左右,SOT的阈值分别在-0.6和0.4左右。整体上呈现时效越长阈值越小,预报效果越差;事件越极端,阈值越大的特点。且此时的bias接近或略大于1,表明预报的发生频率与实况比较接近,具有较好的应用价值。气温EFI和SOT的预报效果和阈值存在明显的季节差异,夏季预报较好,阈值较大,冬季预报较差,阈值较小。降水的季节差异不明显。EFI和SOT的预报效果和阈值在空间分布上也存在一定的差异,且不同的产品空间分布差异不同。 相似文献