清江流域降水的多模式BMA概率预报试验

基于TIGGE资料中的ECMWF、UKMO、JMA、CMA四套模式的2016年6月1至7月31日逐日降水集合预报资料,结合清江流域10个国家基准站观测数据,建立了流域贝叶斯模型平均(BMA)概率预报模型,开展流域多模式集合BMA技术的概率预报试验与评估。结果表明,在清江流域多模式集合的BMA模型最佳滑动训练期长度为40 d,BMA模型预报比原始集合预报有更高预报技巧,比四个原始集合预报MAE平均值减少近11%左右,而对于CRPS除了CMA中心无订正效果外,较其他三个模式平均值提高近15%左右。多模式集合BMA技术能预报降水全概率PDF曲线和大于某个降水量级的概率,同时能给出确定性降水预报,对于极端强降水(大暴雨一特大暴雨量级),BMA 75~90百分位数预报效果较好,对于强降水(暴雨量级),BMA 50~75百分位数预报效果较好,对于一般性降水(小雨一大雨量级),BMA确定性预报结果或50百分位数预报效果较好。

基于CMIP6强迫模拟分析人为气溶胶的气候效应(一)——介绍NUIST模式评估结果

为减少不同气候模式评估气溶胶气候效应的差异,第六次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)直接给定了人为气溶胶强迫数据。因此,有必要基于此强迫数据重新评估气溶胶气候效应。本研究首先将CMIP6给出的描述人为气溶胶强迫的模块引入南京信息工程大学(Nanjing University of Information Science and Technology,NUIST)的地球系统模式(The NUIST Earth System Model,NESM)。之后,利用NESM模式评估地球辐射收支平衡对此人为气溶胶强迫的响应,并分析模式模拟结果的不确定性。评估给出的人为气溶胶有效辐射强迫为-0.45(±0.28)W·m^-2。其中,气溶胶直接辐射效应为-0.34(±0.01)W·m^-2,与第二次气溶胶比较计划(The second phase of Aerosol Comparisons between Observations and Models,AeroComⅡ)的评估结果基本一致;气溶胶对云辐射强迫的影响(包括半直接效应和间接效应)为-0.10(±0.30)W·m^-2,明显受到模式内部变率的干扰,具有较大的不确定性。

基于不同微物理过程的广西沿海南风型暖区暴雨的数值模拟研究

基于WRFV3.6.1,利用其8个云微物理参数化方案对2010—2016年华南汛期(4—9月)的6个南风型暖区暴雨个例进行数值模拟与多方案集成试验,并采用基于对象的诊断评估方法(MODE)对模拟结果进行评估。结果发现对于大多数个例,WRF模式都能较好地模拟出暖区暴雨的降水带,对暖区降水带模拟最好的参数化方案是WSM6方案,其次是Lin方案;模拟效果较差的参数化方案为CAM5.1与NSSL 2-mon方案。选取模拟结果较好的个例进行诊断分析,发现不同参数化方案得到的动力学特征以及云微物理特征相关变量存在较大差异,导致模拟降水的差异。在单方案模拟的基础上,开展多方案集成试验,发现多方案集成方法能够有效降低模式模拟的不确定性,产生更稳定的模拟结果。

基于CMIP6强迫模拟分析人为气溶胶的气候效应(二)——诊断方法在分类评估中的重要性

对气溶胶气候效应开展分类评估并探讨诊断方法的合理性。人为气溶胶辐射效应对计算云辐射强迫的影响为0.38 W·m^-2。诊断评估气溶胶对云辐射强迫的影响需要排除这个偏差。两种基于不同试验设计诊断得出的半直接效应分别为0.21和0.09 W·m^-2,存在显著差异。主要原因可能是人为气溶胶影响云辐射强迫的不同机制之间在模式模拟过程中不断地相互交织,不是简单的线性叠加关系。模式诊断得出的Twomey效应不仅包括Twomey效应本身,还包括Twomey效应引起的部分快速调整。总之,利用模式评估分析人为气溶胶气候效应需要注意审查试验设计和诊断方法的合理性。

气候变暖前后我国热度日和冷度日的特征分析

基于全国1960—2011年气象台站的逐日资料,运用度日分析法、Mann-Kendall检验法研究了气候变暖前后我国热度日(HDD)、冷度日(CDD)的变化情况。结果表明,我国北方及高原地区冬季气温在1987年前后发生突变,气候变暖后HDD有所下降;我国南方夏季气温在1997年前后发生突变,气候变暖后CDD有所上升。利用NCEP/NCAR再分析资料和环流指数资料进一步分析气候变暖前后的环流场特征,发现冬季AO指数与我国东北、华北、新疆西藏部分地区HDD具有显著的负相关关系,AO指数偏强(弱)时,强冷空气活动减少(增加),HDD减小(增大);夏季西太平洋副高面积指数与我国南方地区CDD具有显著的正相关关系,副高面积指数偏强(弱)时,晴热高温天气增加(减少),CDD增大(减小)。

东亚地区冬季地面气温延伸期概率预报研究

利用TIGGE资料中的ECMWF、NCEP、UKMO三个中心集合预报系统以及由此构成的多中心集合预报系统所提供的地面2 m气温10~15 d延伸期集合预报产品,建立贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging,BMA)概率预报模型,对东亚地区冬季地面气温进行延伸期概率预报研究。采用距平相关系数、均方根误差、布莱尔评分、等级概率评分等指标分别对BMA确定性结果与概率预报进行评估。结果表明,BMA方法明显地改进了原始集合预报结果,预报技巧优于原始集合预报,且多中心BMA预报优于单中心BMA预报,最佳滑动训练期取35 d。BMA预报为气温的延伸期概率预报提供了更合理的概率分布,定量描述了预报的不确定性。

中国区域降水偏差订正的初步研究

基于中国气象局公共气象服务中心提供的降水预报资料,利用频率匹配法和阈值法对2015年全年的降水预报进行偏差订正并对订正后的结果进行检验。结果表明:(1)偏差订正可显著减少集成系统降水预报的小雨空报现象,改善“有雨或无雨”的定性预报性能,提高集成系统的晴雨预报准确率。(2)订正后降水量级大小更接近实况降水,并且集成系统预报的平均绝对误差和面积偏差(干偏差或湿偏差)均有所降低。(3)偏差订正对降水预报的改善程度与系统本身预报性能有关,系统本身预报误差越大,订正效果越好。

地面气象要素多模式集成预报研究进展

目前,集合预报已成为天气预报业务的主要支撑。然而,由于数值模式本身的限制与不完善以及集合系统存在初值扰动、集合大小等方面的局限,常存在预报偏差。不同预报模式通常具有不同的物理过程参数化方案、初始条件等,导致其预报能力各有不同。为此,如何纠正预报偏差以及如何充分有效地利用不同模式的预报信息以获得更加准确的天气预报广受关注。近年来,利用统计理论与预报诊断,基于多个集合预报系统的多模式集成预报技术得到快速发展,已成为有效消除预报偏差从而提高天气预报技巧的一种统计后处理方法。针对气温、降水和风3个最基本的地面气象要素,首先依据预报形式将应用范围较广的简单集合平均、消除偏差集合平均、超级集合、贝叶斯模式平均、集合模式输出统计等加权或等权平均多模式集成技术,分成确定性预报和概率预报两大类,并做系统介绍。最后,讨论使用和发展多模式集成技术需要关注的问题,包括考虑参与集成的模式个数、发展降水及风速分级预报模型和发展基于机器学习的多模式集成新技术。

城市发展对南京市年平均相对湿度年际变化规律的影响分析

随着城市化发展,城市年平均相对湿度也随之发生变化。本文从时间序列角度对南京市1981-2013年平均相对湿度以及年总降水量进行分析,结果显示年总降水量对城市年平均相对湿度并无显著性影响,且年平均相对湿度一阶差分之后呈现随机游走,表明无法利用历史数据进行预测;进而从城市发展角度对年平均相对湿度进行讨论。结合相关文献,从南京市统计年鉴公布的各项经济发展因素中筛选出人口密度、市区面积、城市绿化面积、工业废气排放量、国民生产总值、用电量、工业总量、原煤消耗量这8个因子,利用逐步回归方法剔除对年平均湿度影响不显著的变量后得到人口密度、市区面积、城市绿化面积、用电量这4个因子,再利用多重共线性检验进行进一步筛选,最终确定人口密度、市区面积为显著影响因子,由此建立回归模型,对未来南京市年平均相对湿度进行预测,并给出相关建议。