基于前馈神经网络的多模式集成降水预报研究

为提高山东定量降水预报准确率,采用深度前馈神经网络(Deep Forword Neural Networks,DFNN)和降水分级最优TS(Threat Score)权重集成方法对多模式集成降水预报进行研究。对2019年4—9月欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)全球数值预报系统、中国气象局上海数值预报模式系统(China Meteorological Administration Shanghai 9 km,CMA-SH9)和中国气象局中尺度天气数值预报系统(China Meteorological Administration Meso⁃scale,CMA-MESO)逐24 h累积降水量预报进行有监督训练,得到4组DFNN(ES、EM、SM、ESM)深度学习模型,并利用多模式降水分级最优TS权重集成方法建立Mul-OTS(Multi-mode Optimal Threat Score)集成模型。用2020年4—9月各模式逐24 h累积降水量进行降尺度格点预报,对5种集成方案对比检验、个例分析应用。结果表明:不同起报时间、不同预报时效,5组集成方案均降低了平均相对误差,ESM方案最好,Mul-OTS方案最差;4组DFNN方案均提高了晴雨准确率,ESM方案最好,Mul-OTS方案低于模式预报;4组DFNN方案均提高了各降水等级TS、ETS评分,对弱降水的提高幅度大于强降水,Mul-OTS方案对小量级降水等级订正是负技巧,对大量级降水等级的订正效果较好,但仍不如ESM方案;个例分析发现降水强度和落区预报ESM方案均优于其他集成方案。因此业务上采用最优的ESM方案建立了定量降水格点预报系统,为智能网格预报提供重要支撑。

基于ECMWF和华东区域中尺度模式的暴雨预报特征研究

为探讨ECMWF、华东区域中尺度模式(简称为CMA-SH9模式)多个时效对夏季(2019年6—8月)暴雨预报特征,采用目标对象检验方法对不同类型影响系统下模式预报的强降水落区面积、位置、形状等进行评价,并对预报难度较大的受西风槽和西太平洋副热带高压(以下简称副高)边缘切变线影响的高空要素场及环流形势场进行了研究。结果表明:ECMWF和CMA-SH9模式对夏季暴雨预报偏小3个量级次数最多,CMA-SH9模式各时效对暴雨及以上降水预报的准确率大多高于ECMWF;ECMWF和CMA-SH9模式对热带气旋与中纬度系统相互作用的暴雨预报最好,其次是冷涡影响,预报较差的是受西风槽及副高边缘切变线影响的暴雨过程;西风槽及副高边缘切变线影响时ECMWF的位势高度场预报略好于CMA-SH9模式,温度的预报500 hPa以上CMA-SH9模式略好于ECMWF,500 hPa以下二者相差不大,相对湿度的预报CMA-SH9模式误差小于ECMWF,且CMA-SH9模式850 hPa的36 h和60 h时效预报误差最小;受西风槽及副高边缘切变线影响的一次暴雨过程中,相对湿度90%及以上落区的预报ECMWF与实况10 mm·h^(-1)降水落区几乎无交集,CMA-SH9模式的预报包含了10 mm降水落区。

多模式集合对山东省气象要素预报效果检验

为了检验不同数值模式及多个模式的集合平均对山东地区10 m日最大风速、2 m日最高温度、2 m日最低温度及降水的预报效果,利用2011年MM 5、WRF-RUC、T639、日本及德国数值模式进行不同模式组合的集合平均,并对各组合进行TS评分检验。结果表明:晴雨预报,T639模式TS评分最高;对大雨以下等级降水的预报,T639模式24 h预报的TS评分最高,MM 5、WRF-RUC、T639、日本和德国模式集合平均48 h和72 h预报的TS评分最高;MM 5、WRF-RUC和T639模式集合平均对大雨和暴雨24 h预报的TS评分略高于单个模式。对3级以下弱风,T639模式预报准确率最高;对4级以上大风,WRFRUC及WRF-RUC三层集合平均的预报准确率最高;与单个模式相比,MM 5、WRF-RUC和T639模式集合平均仅对3级风力预报准确率有所提高。MM 5、WRF-RUC和T639模式集合平均对最低温度预报准确率最高,但集合平均对最高温度预报并未提高。

利用春季黄渤海沿海大风观测资料评估CFSR风场再分析数据

利用2008—2010年春季(3—5月)黄渤海沿海地区34个站点的地面观测风场资料,对CFSR(Climate Forecast System Reanalysis)10m风场再分析数据进行对比分析和检验评估。结果表明:CFSR对逐时风速的平均误差以及平均绝对误差大都在1~2m/s之间,对6级以上大风的平均误差大都在-1^-3m/s,而A平台、成山头、西连岛站为-3^-4m/s。CFSR对逐日风速的平均误差基本在-2~2m/s之间,成山头站最大为-3m/s,对6级以上大风的平均误差基本在-4m/s以内,但西连岛站为-4.7m/s。CFSR对更接近海上的站点以及6级以上大风的评估更加偏小,此外逐日误差比逐时偏大1m/s左右。由北方气旋造成的7级以上大风站点最多,平均误差大都为-4^-5m/s。成山头站在南方气旋和低槽冷锋天气类型下的平均误差都在-5m/s以上。CFSR对各种天气系统产生的西北以及偏北大风的次数及其风向的评估均较好,对北方气旋和东高西低产生的偏南大风评估也比较准确,但对南方气旋产生的东北以及偏东大风评估略差。

1966—2010年山东夏季极端降水事件特征分析

利用山东省117个测站1966—2010年夏季逐日降水资料集,分析夏季极端降水的时空变化特征。结果表明:1)夏季极端降水频次高值区位于鲁中及鲁东南等地,低值区主要位于鲁西北地区。极端降水强度高值区位于鲁东南地区,低值区主要位于鲁中及其北部地区。全省大部分地区极端降水频次和强度都存在增加趋势,尤其鲁中及其以南地区增加趋势明显。2)夏季极端降水可大致划分为鲁西北、鲁西南、鲁中及其北部、鲁东南、半岛5个区域,各区域极端降水频次和强度以准2~3 a的周期波动为主,鲁西北、鲁西南及半岛地区的极端降水频次和强度在年代际尺度上呈现出反向变化特征。各区域极端降水频次的长期趋势均为增加,而极端降水强度表现为鲁西北地区先增加后减小、其他地区先减小后增加的长期趋势。3)鲁西北、鲁中及其北部、半岛3个区域的夏季极端降水主要集中在7月下旬和8月上中旬,而鲁西南和鲁东南地区极端降水主要集中在7月中下旬。鲁西北和半岛地区极端降水开始时间有推迟的趋势,其他地区的为提前趋势。鲁西北和鲁西南地区的结束时间有提前趋势,其他地区的则为推迟趋势,但提前和推迟的趋势变化均比较微弱。

2014年6—8月数值模式产品对山东气温预报的检验分析

为检验不同数值模式产品对山东不同站点2m日最高、最低气温24h预报效果,利用2014年6—8月逐3h的WRF-RUC、En WRF确定性预报、不同集合百分位数、T639、中国气象局下发的T639-MOS解释应用产品以及EC细网格预报进行TS评分、误差等分析。结果表明:EC细网格对内陆最高气温预报准确率最高,En WRF确定性预报次之,EC细网格和T639-MOS对内陆最低气温预报准确率最高。T639和EC细网格分别对沿海最高和最低气温预报准确率最高。对各模式单站气温预报进行最优模式分析发现,对于最高气温预报最优的模式为EC细网格和En WRF确定性预报,分别集中在鲁西南和鲁北、鲁中和鲁东南。对于最低气温预报最优的模式为EC细网格和T639-MOS,T639-MOS主要对鲁中山区预报较好,其他地区两个模式预报效果基本相当。

山东省2015年夏季(6—8月)数值预报产品检验

根据短期天气预报质量检验办法,对2015年6—8月T639、EC细网格、WRF确定性预报(En WRF)12km和4km分辨率及不同集合百分位、上海区域模式(BCSH)以及T639-MOS在山东省陆地120站和沿海12个精细海区的降水、日最大风速以及日最高最低气温预报进行检验,分析了不同数值模式产品的预报能力。

山东省2016年春季(2016年3—5月)数值预报产品检验

根据短期天气预报质量检验办法,以及气象行业标准《风预报检验方法》(QX/T229-2014),对2016年3—5月T639、EC细网格、WRF确定性预报(En WRF)12km、4km分辨率及不同集合分位数、上海区域模式(BCSH)以及T639-MOS在山东省陆地120站和沿海12个精细海区的降水、日最大风速以及日最高最低气温预报进行检验,分析了不同数值模式产品的预报能力。

切变线冷区和暖区暴雨落区分析

利用常规、自动气象站、NCEP/NCAR再分析资料（1°×1°,逐6h）和WRF模式逐小时资料,对2010年6月30日—7月2日山东省暴雨过程的落区进行了分析.结果表明：本次暴雨过程具有暖区暴雨和冷区暴雨两种特征.暖区暴雨强度强、范围广、落区集中,位于925 hPa经向切变线右侧或者低涡的东南象限“人”字型切变线内、暖温度脊后部、地面低压前部南风区内;冷区暴雨区强度弱、范围小、落区分散,位于925 hPa经向切变线左侧、冷温度槽前、地面低压后部北风区内.冷区和暖区暴雨均位于大气可降水量大于70 kg/m^2的区域、低空急流顶端的左侧.低空急流与强降水同时开始或者低空急流提前1h开始,降水强度最大时段出现在850 hPa风速跃增后1～3h.只有冷区暴雨时,冷空气较弱,冷锋伸展高度较低,暴雨区位于冷锋后部θse锋区前沿、θse暖脊脊线顶点、强上升运动中心.冷区与暖区暴雨共存时,冷暖空气势力均比只有冷区暴雨时强,冷锋伸展高度较高,冷区与暖区暴雨均位于强上升运动中心南侧1个纬距内风速辐合处.只有暖区暴雨时,冷空气较强,冷锋伸展高度较高,暴雨区位于冷锋前1个纬距内、θse暖脊脊线与地面交点、上升运动中心.低层向北倾斜锋区的南北跨度与中层向南倾斜锋区的南北跨度的差值大小,直接影响上升运动的强度和暴雨区的分布.

MM5、WRF-RUC及T639模式对山东沿海风力预报分级检验

为客观评价不同的数值模式对山东沿海风的预报性能,结合中国气象局降水分级预报评分办法,定义了一种风力预报分级检验办法。对MM5、WRF-RUC和T639模式在山东沿海9个精细化海区代表站的日最大风速预报进行了检验,结果发现:各模式普遍存在对于小风天气预报偏大、大风天气预报偏小的特点。T639模式风力预报偏弱,因此,对于4级以下的风预报评分较高,而对于8级以上大风几乎没有预报能力。MM5和WRF-RUC模式对于4级以上的较强风力的预报结果明显好于T639模式,其中WRF-RUC模式预报准确率稍高于MM5模式,但风力越大,各模式均漏报越多。各模式分析场以及24 h风力预报与实况的一致性检验表明:5级以下的风力,MM5和WRF模式预报风力与实况基本为一致,但对于6级以上的大风,MM5模式预报较分散,WRF模式预报更接近实况风力。综合各模式对于风力预报的平均绝对误差,WRF-RUC模式预报误差最小,具有较高的参考价值。MM5模式预报准确率稍低于WRF-RUC模式,且存在一定的不稳定性。

基于目标对象检验法的多种模式强降水能力的比较

针对传统TS检验方法的不足,引入了目标对象检验方法,通过对降水落区的面积、位置、形状和强度进行匹配,可获取空间场潜在的预报信息。以欧洲中心细网格、T639、山东WRF集合模式和华东区域中尺度模式(BCSH)为例,采用强降水过程模式预报最优次数及要素箱线图统计方法,得到模式及集合预报产品的性能特征,根据环流形势及影响系统对强降水分型,结果表明:热带气旋与中低纬度系统相互作用的强降水过程模式预报效果最好,最具参考性;低涡和切变线相伴随的强降水过程效果次之,且以BCSH和山东WRF集合最大值预报效果更好,各模式对低槽系统强降水预报能力一般,对温带气旋类型强降水过程模式预报效果差的概率最大。

江苏省近45a极端气候的变化特征

利用江苏省35个测站1960—2004年45 a的逐日最高温度、最低温度、日降水量资料集,分析了近45 a江苏省极端高温、极端低温以及极端降水的基本变化特征。结果表明:(1)多年平均年极端高温的空间分布表现为西高东低,而极端低温则表现为自北向南的显著增加,极端降水的发生频次自南向北逐渐减少;(2)极端高温在江苏中部以及南部大部分地区有上升趋势,而西北地区则有弱的下降趋势;全省极端低温表现为显著的升高趋势;极端降水频次在南部地区有增加的趋势,北部减少趋势,中部则无变化趋势。(3)江苏极端高温、低温和极端降水的年际和年代际变化具有区域性差异,其中极端降水频次变化的区域性差异最为明显。

T639数值预报产品对黄渤海沿海大风预报效果检验

根据影响系统对2008—2011年黄渤海沿海的大风分了四个天气类型:气旋、低槽冷锋、台风和综合类。对不同类型的大风天气,就T639数值预报产品天气系统的影响时间、强度和中心位置以及大风出现的开始时间、结束时间、大风落区、最大风速值和最大风速值的开始时间、结束时间和落区的预报准确率进行了统计。结果表明,T639数值预报对黄渤海沿海大风具有较好的预报准确率,漏报率较低;对于台风类的预报能力偏差;预报数值比实况偏小,当预报有气旋、或预报大风时间长范围大时,实况风将增大1—2个量级;对于大风的开始时间预报略偏早,而对于大风的结束时间和最大风速的开始和结束时间预报均略偏晚。

中国近50a极端降水事件变化特征的季节性差异

利用中国419个测站1958—2007年逐日降水资料集,分析了近50 a中国不同区域年和季节极端降水事件的基本变化特征。结果表明,多年平均极端降水事件的空间分布具有明显的纬向分布特征,并表现出显著的季节性差异。长江以南地区是春、冬季极端降水事件发生频次较高的区域;而年、夏季以及秋季极端降水事件发生频次在西南地区较高,在西北东部较低。年极端降水事件频次的长期变化趋势与夏季相似,华北和东北有增加趋势,其他地区为弱的减少趋势;其他季节的长期变化趋势存在明显的区域和季节性差异。年和季节极端降水事件的发生频次具有显著的年际和年代际变化特征。年极端降水事件时间序列的多项式拟合曲线的变化情况与夏季基本一致;而其他季节的变化则存在较大差异,表现出显著的季节性差异。

山东省多模式强降水落区预报检验

由于模式对于强降水落区预报有一定的偏差,TS评分不能完美的刻画模式预报强降水的问题,制定了强降水落区偏离程度的检验方法,基于此种方法对多模式(EnWRF、WRF-RUC、T639和EC-thin)山东省2014、2015年5—9月16次强降水过程预报的降水落区形态进行检验。结果表明:除了副高摆动引起的局地强对流天气外,其他过程模式预报均有指示意义,其中预报效果最好的是EnWRF和EC-thin,降水落区的形态与实况的相似度极高,并且表现出一定的互补性。多数情况下,模式预报的强降水中心整体比实况偏小,EC-thin和EnWRF漏报次数最少、准确次数最多,T639次之,WRF-RUC漏报次数最多并且准确次数最少。对于预报有偏离的过程,各模式整体雨区的偏离方向大多偏西或偏北。

几种气温客观预报方法对比及最优集成预报研究

由于模式本身的误差以及地形等影响,对模式产品进行订正释用是提高气温客观预报准确率的重要手段。基于ECMWF细网格预报产品研发了气温偏差订正和准对称混合滑动训练期MOS预报系统,在此基础上,设计了一种气温最优集成预报方法。对不同模式和不同客观方法的日最高、最低气温预报准确率进行了对比分析,结果表明:通过10~30 d的偏差滑动订正可以较好提高ECMWF细网格模式日最高、最低气温预报准确率。偏差滑动订正在短期内订正效果较显著,对考核站和鲁中山区订正效果尤其明显,对最低气温预报订正效果好于最高气温。MOS客观预报对日最高、最低气温预报也有较好的订正效果,但ECMWF细网格、偏差订正、MOS客观预报产品在不同地区、不同季节预报准确率有所不同,采用动态最优集成的方法进行最优集成预报,可以集成不同客观方法的预报优势,在多种客观预报产品的基础上再次提高预报准确率,达到最优集成的目的。

山东精细化海区风的MOS预报方法研究

基于中尺度数值模式WRF_RUC的预报产品,采用逐步回归的MOS方法,对山东12个精细海区代表站有关大风进行解释应用。对2013年9月—2014年4月海区风的客观预报产品进行检验,结果表明:MOS预报方法对6级以上日最大风速有较好的预报能力,较WRF_RUC模式直接输出的预报结果有了明显的提高,但对4级以下小风预报效果较差。选取4级风作为阈值,当WRF_RUC模式预报风力大于4级时,用MOS预报结果替换,显著提高了风速分级预报效果,无论是4级以下小风还是6级以上大风,MOS预报评分都要高于WRF_RUC模式预报。将平均风速与阵风的统计关系应用到阵风客观预报中,MOS方法对于改进的日极大风速的预报效果有明显提高,对10级强风也有一定的预报能力。

3种数值模式温度预报产品在山东应用的误差分析与订正

对2010年6月至2011年5月MM5、WRF-RUC(WRF快速循环同化系统)和T639模式预报的24 h 2 m温度预报产品进行了日最高最低温度的预报准确率、平均绝对误差、相对误差分析与订正。结论认为:各模式误差订正前后阈值K=2℃的预报准确率比K=1℃的高20%～40%左右;订正后预报准确率提升较为明显的是相对误差较大的MM5和T639模式;订正前后,除沿海地区的2 m日最高温度MM5模式具有较好的预报能力外,均是WRF-RUC模式预报效果最好,相对误差最小;冬半年和夏半年各模式相对误差呈不同的趋势。

盛夏渤海湾大气边界层辐合线触发对流风暴对比分析

本文对渤海湾2008—2009年,由大气边界层辐合线引起的对流风暴进行了分析。结果表明,在高温、高湿不稳定大气层结环境条件下:(1)单一的海风锋在其端点可产生对流性降水。(2)海风锋与弱冷锋相遇,或者两条海风锋相交,或者雷暴单体的出流边界与海风锋相遇均会产生强对流风暴。(3)渤海湾边界层辐合线触发对流风暴大多发生在每年7 8月,且在副热带高压控制渤海湾后东退的过程中,此时大气层结处在高温、高湿不稳定状态。辐合线触发的对流风暴是沿辐合线移动,移动方向取决于辐合线两侧的主导风向。(4)边界层辐合线触发对流风暴,具有突发性强,持续时间短等特点,分析渤海湾边界层辐合线的移动与演变能提高强对流风暴的临近预报、预警,减少突发性天气引起的灾害。

地形及下垫面对渤海大风影响的数值研究

为研究渤海周围下垫面对大风的影响,利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,对2009年4月13和15日两次渤海东北大风过程进行了地形和海洋下垫面敏感性试验。结果表明:渤海北部地形对渤海海面大风有增强作用。地形的存在会使大风区更偏东,冷空气速度略偏慢,而辽宁东部地形的阻挡作用会使黄海北部海面风速减小。辽河平原喇叭口地形的存在使喇叭口东北部风速增大,而喇叭口西南侧及渤海海面风速减小。由于海洋下垫面较光滑,会对海上大风起到增强作用,引起"向岸风"效应。海洋下垫面对大风的增强作用与大风强度有关,风速越大,海面对大风的增强作用越明显,向岸风作用也就越明显。两次东北大风的试验结果表明,海面对大风的增强作用在渤海北部约2~3 m·s^(-1),渤海南部约3~5m·s^(-1)。渤海海洋下垫面对大风的增强作用大于渤海北部地形动力作用。