宁波和舟山双偏振雷达对估测台风降水的对比评估

【目的】为评估双偏振雷达定量降水估测(QPE)产品的区域适用性,【方法】以地面雨量站小时降水数据为基准,利用相关系数(CC)、相对偏差(RB)、均方根误差(RMSE)以及分级评分指标等方法,定量评估宁波、舟山的雷达QPE产品在2019—2022年期间6次台风(“利奇马”“米娜”“黑格比”“烟花”“灿都”“梅花”)过程的准确度。【结果】结果显示:(1)宁波雷达对“黑格比”、“烟花”、“灿都”期间降水低估严重,RB值最低达到-71.56%,而对“梅花”期间的各个评估指标表现最好。舟山雷达在6个台风期间总体以低估为主,但没有出现类似宁波雷达严重低估的现象。(2)两个雷达QPE产品在台风期间的小时降水表现很好,CC均在0.80以上,RMSE均在1.93 mm以下。(3)随着雨强的增大,两个雷达对台风雨量的估测能力逐渐下降。舟山雷达QPE容易低估4 mm/h以上的降水过程。宁波雷达QPE的水平参差较明显,先高估“利奇马”“米娜”期间4 mm/h以上降水率的降水,然后低估“黑格比”“烟花”“灿都”期间的所有降水过程,但在“梅花”期间的表现基本与实况吻合。【结论】总体上,宁波和舟山雷达基本可以估测出台风期间的雨量分布,但两个雷达QPE产品表现差异较大,宁波雷达QPE产品在台风期间稳定性表现比舟山雷达更差。业务系统的QPE算法在宁波和舟山地区可能需本地化改进。

基于精细化观测的揭阳市台风降水分布及环流特征分析

基于2013—2022年登陆广东的热带气旋(统称为台风,下同;包括1个登陆香港地区)及台风影响期间揭阳市85个气象观测站的降水观测资料和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)ERA5的0.25°×0.25°环流数据,应用统计分析、合成分析等方法,分析台风造成的揭阳市降水的时空精细化分布特征和环流特征。结果表明:2013—2022年登陆广东的台风造成揭阳市平均面雨量(揭阳市85个气象观测站录得雨量的平均值,下同)为245.6 mm/a,2018年为10年间最多,平均面雨量达455.2 mm;降水月际变化呈单峰型分布,主峰出现在8月,平均面雨量为100.5 mm。不同登陆路径造成的揭阳市降水分布特征不同:台风东路登陆时揭阳市平均面雨量最大,其次是西路登陆,中路登陆时平均面雨量最小,平均面雨量分别为90.3 mm、76.2 mm、58.3 mm;台风西路登陆时1 h最大降雨量最大,其次是东路,中路登陆时1 h最大降雨量最小,分别为92.2 mm、89.6 mm、64.7 mm。台风不同路径登陆时,揭阳市强降水中心(面雨量超过100 mm的区域,下同)的位置不同,随着登陆路径的西移依次往西移,东路登陆时最强降水中心出现在普宁东南部下架山汤坑水库到惠来东北部河林乡一带,中路登陆时最强降水中心出现在揭西五经富、五云、普宁鲘溪乡等地区,西路登陆时出现在普宁军埠、揭西河婆等地区,3个最强降水中心都处在山脉的迎风坡。不同登陆路径的台风环流形势特征不同:台风东路登陆时,揭阳市处于台风中心附近环流场中,降水重点是台风本体降水;台风中路登陆时,以台风外围环流及副热带高压西南侧不稳定降水为主;台风西路登陆时,揭阳市附近处于偏南气流转东南气流的气旋性弯曲处,有利于水汽的辐合。在三种路径登陆的台风影响下,揭阳市降水量东路的>西路的>中路的,台风西路和中路登陆时,揭阳市受其外围环流影响,降水量的大小与台风登陆点远近没有很好对应关系,主要取决于环流形势。

近46年影响福建的台风降水的气候特征分析

对1960～2005年46年间影响福建的台风降水进行时空分析,结果表明:影响福建的台风降水主要发生在5～11月,8月是台风降水最多的月份;自1960年以来台风降水整体呈下降趋势;在地域分布上台风降水由闽南沿海向闽西北内陆逐渐减小,最大台风降水出现在闽南和闽东北地区;台风暴雨是福建地区的极端强降水事件之一,台风暴雨频发区主要集中在沿海及闽西南地区;受福建山地地形作用山脉以东的台风暴雨发生的概率要大大高于山脉西侧地区。台风降水的异常与亚洲地区500hPa大气环流和赤道东太平洋海温异常关系密切,它们可能主要通过大气环流的改变进而对影响中国台风北上路径起到调制作用,并最终引起福建地区台风降水的异常。

基于PR和VIRS融合资料的东亚台风和非台风降水结构分析

借助JAXA/EORC 热带台风数据集资料，实现了台风区和非台风区的分离，在此基础上，利用热带测雨卫星搭载的测雨雷达和可见光/红外扫描仪的融合观测资料，对1998～2007年东亚雨季台风及非台风降水的气候特征和降水云红外信号特征进行了分析。结果表明：1）东亚台风降水强度谱较非台风降水谱更宽，特别是对流降水主要分布在5～20 mm/h之间；强降水更多，主要分布在东亚洋面。2）雨季东亚降水的主要形式是非台风层云降水，但台风降水对局地降水量的贡献也不容忽视，例如台湾以东附近洋面可达20%。3）台风降水云亮温海陆分布差异显著；其雨顶高度在4～9 km（层云）和4.5～12.5 km（对流）之间均有分布，较非台风降水雨顶高度谱更宽。4）不同等级的台风在降水强度、覆盖区域和云顶10.8μm亮温分布上差异大。

中国台风降水分离客观方法的改进研究

针对中国台风*降水的分离问题,对原客观分离方法进行改进研究。首先提出判别指标,然后对主、客观方法分离台风降水结果进行对比分析,在此基础上确定了将原客观方法中两个重要的参数由固定参数调整为可变参数的方案思路,并最终确定了最佳改进方案。结果显示,客观分离方法的改进效果十分明显。此外,对客观方法进行个例检验,并引入了美国卫星综合降水(CMORPH)资料,结果表明改进后客观方法在双台风降水和台风与中纬度系统相互作用产生的降水识别上均表现出较强的能力。

“海棠”(Haitang)台风降水非对称分布成因初步研究

2005年第5号台风"海棠"登陆福建省前后所引发的降水呈明显的南北非对称分布特征。逐时MT1R静止气象卫星IR1云图分析揭示,陆地上台风环流云系呈南北非对称分布。浓白色的降水云区主要位于台风北侧,而在此期间,台风南侧云系则相对较暗。在WRF模式成功模拟的基础上,分析模拟的700 hPa高度上相对湿度和垂直上升运动场表明,垂直上升运动场呈现出与降水场相似的南北非对称分布特征,而台风南北两侧空气相对湿度呈均匀分布。进一步改进的湿Q矢量(Q*)以及地形抬升和地表摩擦作用(简称地形因子)分析表明,Q*矢量散度辐合区、地形因子强迫产生的垂直上升速度区都呈南北非对称分布特征。综合考虑指出,"海棠"台风降水分布的南北非对称性,主要由动力因子(Q*矢量(相当于上升运动)、地形抬升与地表摩擦以及垂直上升运动场)引起的,而热力条件(包括相对湿度)是不重要的。

基于极值理论的中国台风降水分布不确定性分析

以浙江温州站点为例,对5种极值模型模拟台风降水极值累积概率分布的方法进行了详细阐述,并分析不同极值模型的差异;对全国748个气象观测站点的1951—2005年所有台风事件的降水及概率进行了系统分析,结果表明Weibull分布模拟中国台风极值降水整体检验效果最佳;定量探讨了Weibull分布与其他分布模型在台风降水强度-概率分布上的定量差异及采用不同分布模型可能造成的台风降水概率分布不确定性.

华东地区登陆台风降水变化的初步研究

利用华东地区129站1954—2004年逐日降水量资料,用降水客观分离的方法及其改进方案对登陆该地区的台风降水(tropical cyclone precipitation;TCP)进行分离;再用方差分析、气候趋势系数和线性回归等方法,分析TCP的气候特征,并与总降水的相应特征比较。结果表明:华东地区登陆台风降水量空间分布不均匀,福建东南沿海地区最大,具有向西北方向递减的趋势,这种趋势与地形等因素有关;TCP的年际变化明显,9 a和15 a周期显著;TCP年代际变化表现为20世纪50年代最多,70年代前开始减少,比华北地区台风降水减少出现的时间提早10 a;TCP与总降水两者的时间演变特点差异较大。

利用雷达反射率因子垂直廓线改进复杂地形下的台风降水估测精度

文章发展了一种利用雷达垂直反射率因子廓线改进复杂地形下台风降雨的雷达定量估测方法。该方法通过全局与区域最优拟合的垂直反射率因子廓线(VPR)获取近地面的最优反射率,并获取最优的动态Z-R关系。该方法充分考虑了复杂地形下的垂直降雨结构特征以及地形增雨增幅影响,因此有效弥补了雷达在复杂地形下VPR监测不完整问题。利用浙江地区三个典型登陆台风对方法进行检验,结果表明,反演的VPR能够较好地反映洋面、平原与山区的低层反射率因子结构差异,符合实际降水系统低层结构特征。相比传统的定量降水估计方法.改进算法较好地解决了复杂地形区域的强降水低估问题,其估测的小时降水与地面检验的雨量站观测相关系数达到0.85~0.94,降水累积估测误差减少约50%。

“海棠”台风降水非对称分布特征成因的定量分析

2005年7月19日08时-20日08时“海棠”（Haitang）台风登陆福建省前后24小时期间,带来一次明显降水过程,且台风北侧降水较南侧强,呈明显非对称分布。利用WRF模式对此次降水过程进行了数值模拟,基于模拟结果,不仅分析研究了相对湿度、垂直上升运动场,同时还进行改进的湿Q矢量诊断分析,以及计算分析地形抬升和地表摩擦的强迫作用,定量分析“海棠”台风降水非对称分布特征形成的可能成因。结果表明：（1）WRF模式成功地模拟出了此次降水非对称分布特征、主要降水落区,以及300 mm以上极端强降水的强度、位置,模拟效果令人鼓舞。（2）垂直上升运动条件可能是造成降水非对称分布特征的主要因素。（3）台风北侧改进的湿Q矢量散度辐合强度明显较其南侧强,进一步计算分析发现,改进的湿Q矢量散度强迫产生的降水场也呈明显非对称分布,且台风北侧强于南侧。（4）地形因子强迫产生的降水强度约是改进的湿Q矢量散度强迫产生的降水强度的1.6-2.5倍,且地表摩擦作用强迫产生的降水强度约是地形抬升作用强迫产生的降水强度的2-3倍。

相似预报原理之再认识:动力统计相似集合预报理论及其对登陆台风降水预报的应用研究进展

动力统计结合是提高天气、气候预报水平的重要途径之一,关键问题是如何将数值模式与历史资料进行有效结合;相似预报这一传统方法与动力统计的结合是未来提高天气、气候预报水平的一个重要方向,尽管其原理目前仍停留在相似假设基础上且缺乏坚实的物理基础。文中从准确模式的初值问题出发,提出准确模式初值扰动概念,进而发展了动力统计相似集合预报(Dynamical Statistical Analog Ensemble Forecast,DSAEF)理论。DSAEF理论不仅回答了为什么可以进行相似预报,同时还指出了如何进行相似预报,即其原理是利用准确模式来做预报,并采用集合预报的方式实现预报。基于DSAEF理论,建立了登陆台风降水动力统计相似集合预报DSAEF_LTP (Landfalling Typhoon Precipitation,LTP)模型,该模型包括4个步骤:台风路径预报、广义初值构建、初值相似性判别和台风降水集合,其中广义初值由影响台风降水的物理因子构成。DSAEF_LTP模型具有可持续发展特性—可通过引入新因子或改善模型参数来改进模型的性能;目前该模型发布了广义初值包含台风路径、登陆季节和台风强度3个物理因子的1.0版和在此基础上改进了“相似区域”和“集合方案”的1.1版。该模型的性能提升很快,已完成的最新版本(1.1版)3次大样本预报试验均显示,与ECMWF、CMA-GFS、NCEP-GFS和SMS-WARMS (上海区域模式)对比,对≥100 mm和≥250 mm台风过程降水预报的TS评分,DSAEF_LTP模型(V1.1)排名第1。今后,围绕广义初值不断改善,研究引入更多影响登陆台风降水的物理因子,DSAEF_LTP模型的发展前景广阔。

集合百分位融合法在广东台风降水预报中的改进

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报的客观检验结果,构建了针对广东台风降水的最优百分位融合产品,检验表明强降水风险评分(TS)较集合平均产品提升显著,预报时效越长,提升幅度越大,但预报偏差(Bias)与虚警率(FAR)也相应增大。最优百分位融合产品的强降水预报范围偏大与台风路径预报的发散度有较大关联,因融合产品在较大降水量级采用高百分位进行映射,强降水的融合结果与各成员强降水落区的并集接近,台风路径越发散,各成员强降水落区的空间位置通常也更发散,造成融合产品预报的强降水落区范围偏大。为克服这一缺陷,引入集合预报对某一降水阈值的概率预报指标,通过该指标判识可能存在明显空报的强降水预报,从而改进最优百分位融合产品,在测试期,改进后的融合产品暴雨TS在维持的情况下,Bias从1.27下降至1.03,FAR从0.51下降至0.43;预报时效越长,融合产品Bias的改进效果越显著,TS的提升幅度也越大。上述改进可为业务中提供强降水范围更合适、落区更准确的网格定量降水客观产品。

广州增城台风降水相关天气型

本文利用自动天气分型方法将1990—2012年广州增城每日天气分型并确定与台风降水事件相关的天气型.自动天气分型分为三个步骤,主成分分析,聚类分析以及判别分析,天气分型结果联系台风日降水资料可找出与台风降水相关的天气型.广州市增城区1990—2012年地面小时资料(包括气温,海平面气压,露点温度,南北向风速,东西向风速,总云量六个气象要素)经自动天气分型方法得26种主要天气型,联系台风日降水资料可确定其中四类天气型与台风降水强相关,两类天气型与台风降水部分相关.台风相关降水天气型(包括四类台风降水强相关天气型和两类台风降水部分相关天气型)包含23个台风强降水事件(日降水量≥50mm)中的22个,包含全部7个日降水量≥100mm的台风强降水事件.结果表明利用自动天气分型方法能较好地判定与台风相关的强降水天气事件.该方法可利用未来降尺度大气环流模式(GCM)气候资料估计未来气候变化情境下与台风相关强降水事件变化.

两例相似路径台风降水差异的成因及预报分析

2016年超强台风"尼伯特"和"莫兰蒂"的路径极为相似,登陆福建北上途经太湖流域后入海的路径也几乎重合,但太湖流域出现的降水却迥然不同,前者仅造成了太湖流域个别测站的暴雨-大暴雨,后者则出现大范围暴雨-大暴雨。利用常规气象观测资料、多普勒雷达资料、中国气象局的台风最佳数据集及美国国家环境预报中心(NCEP)提供的再分析资料等,对两个台风登陆后的环流背景、台风结构特征等进行了对比分析。结果发现:"莫兰蒂"登陆后的低压环流结构保持良好,北上过程中与外围浅层冷空气的相互作用明显,海上水汽输送通道畅通,台风倒槽导致太湖流域大范围暴雨-大暴雨;"尼伯特"登陆后迅速减弱,环流结构出现"空心化",水汽输送弱,高层弱冷空气与台风残余低涡的叠加触发局地短时强降水,未能导致太湖流域大范围暴雨。从预报回顾看,模式对登陆台风北上过程中强度预报过强是导致"尼伯特"在太湖流域风雨预报过度的主要原因。3 d以上的中期台风降水预报中,经验概念模型与模式集合预报结果的相互印证,有利于得出比模式确定性降水预报更合理的预报结论。

星载雷达观测台风降水结构的三维虚拟仿真实验平台建设

星载测雨雷达是未来大气探测和雷达气象的发展方向之一,也是雷达气象教学中需要不断加强的重要知识点。但由于其数量少,观测时间间隔长,无法实现对台风降水结构的连续演示,限制了教学效果。因此,引入虚拟仿真技术,模拟不同雷达参数、观测角度情况下台风三维降水结构,有助于学生理解星载测雨雷达的观测特点和能力以及内外雨带的台风结构特征,掌握各雷达参数对观测的影响,为雷达气象学的实验教学提供有效补充。充分发挥了虚拟仿真实验教学独特的、不可替代的作用,切实提高了教学能力,拓展了实践领域,丰富了教学内容。

中国台风降水的气候特征

对中国台风降水的时空分布特征进行研究,发现台风降水分布在中国中东部广大地区,台风降水量自东南沿海向西北内陆逐渐减少。台风降水最大值出现在台湾岛的中东部地区和海南岛的个别地区,年平均台风降水量大于700mm,最小值出现在内蒙古、山西、陕西、四川的部分地区,年平均台风降水量不足10mm。台风降水一般出现在4～12月,峰值出现在8月。1957～2004年期间台风降水呈下降趋势。台风降水的异常主要由于亚洲地区大气环流和赤道中东太平洋沃克环流的异常变化所引起。进一步分析发现,台风降水在中国大部分地区为减少趋势,且这种趋势在台湾岛、海南岛、东南沿海部分地区和东北南部较显著。台风暴雨是我国东南沿海及部分内陆地区的极端强降水事件之一,这些地区的暴雨和大暴雨很大程度上是台风带来的。

夏半年中国总降水、极端降水及台风降水的趋势分析

利用逐日气象台观测资料,对1961-2010年夏半年（5～10月）中国总降水、极端降水、台风降水进行了趋势分析.结果发现：（1）中国平均降水量显著增加主要是由于降水强度增强引起的,降水强度增幅大于降水频数的减幅;极端降水量显著增加主要体现为极端降水频数的增多,极端降水强度50年来并无显著变化.（2）台风降水量减少主要是由于台风降水频数减少引起的,台风降水强度增幅弱于台风降水频数减少的幅度.（3）极端降水对总降水的贡献大致以103°E为界,呈东高西低的空间分布,东侧受东亚夏季风的影响,东亚夏季风对极端降水有明显的加强作用,能达到全年总降水的10％左右;103°E西侧,极端降水的趋势对总降水增长趋势的贡献率为25％～50％,而东侧,总降水趋势主要受极端降水趋势的控制,极端降水趋势（包括增、减趋势）的贡献达50％～100％.（4）长江中游至西南地区和黄河中下游及环渤海地区的降水趋势与全国整体呈上升趋势不同,这些地区的降水呈显著下降的趋势,台风降水趋势显著减少导致这些地区极端降水减少,进而造成总降水的减少.

安徽省近60年台风降水特征分析

基于中国水情年报和安徽省15个降水观测站1957~2016年台风期间降水资料,分析台风登陆中国后7d内在观测站形成的日降水大于或等于5mm的降水事件,提取了各站、各区域年台风降水量、次数等台风降水特征,分析了安徽省台风降水特征的时空分布规律。结果表明,台风降水量年际、年代际差异显著,安徽省多年平均年台风降水量为165mm;江南、江淮和淮北三个区域多年平均年台风降水量分别为216、154、137mm,具有从南到北递减规律;15个降水观测站多年平均年台风降水量为125~347mm,平均年台风降水发生3.2~4.7次;安徽省7~9月台风降水量为128mm,占年台风降水量的78%;安徽省台风降水量具有山区多平原少,迎风坡多背风坡少的特征。

FY2红外分裂窗TBB资料在台风降水定量估计中的应用

利用浙江省小流域强风暴监视预警区域的2005～2008年11月FY2静止气象卫星云图红外分裂窗逐时TBB数字资料、影响台风个例资料及中尺度自动气象站1h降水量资料，对红外分裂窗TBB时间变化、按时间归一化处理。TBB与降水量的对应关系、TBB与各量级降水量的累积频率分布等进行处理与分析，得出台风降水的红外分裂窗TBB定量估计指标。通过2007年影响浙江省小流域范围的超强台风“圣帕”影响实例降水的验算，取得较好效果。该指标的得出为利用FY2红外分裂窗TBB数字资料进行台风降水估计与定量分析提供一定的预报依据。

安徽省台风降水气候特征及台风降水事件预测

基于安徽省15个站1957~2016年逐日降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,分析了梅雨期和伏期台风降水的气候特征及台风降水异常年的大气环流特征;通过相关分析确定了影响安徽省台风降水事件的前期环流指数,建立了基于BP神经网络的梅雨期和伏期台风降水事件发生与否的预测模型。结果表明,60年中有32年在梅雨期发生了台风降水,有40年在伏期发生了台风降水,对应梅雨期、伏期的多年平均台风降水量分别为123.7、126.8mm;台风降水偏多和偏少年的环流背景具有明显差异,降水偏多年欧亚大陆以经向环流为主,副高偏强、偏北;降水偏少年欧亚大陆以纬向环流为主,副高偏弱、偏东;台风降水事件发生与否的BP神经网络预测模型具有较高的准确度,率定期内梅雨期、伏期准确率分别为98%、100%,验证期内梅雨期、伏期准确率均为90%,其中1976、2013年预测错误,可能是这两年台风降水分别受ENSO和西太平洋海温异常事件的影响,台风降水机制异于常年。