基于多模式预报的四川盆地强降水订正方法

四川盆地地形地貌复杂,强降水预报难度大,对模式降水预报产品进行订正,是提升强降水预报质量的重要手段。本文选取2018—2019年发生在四川盆地的35次强降水过程,对ECMWF、CMA_MESO和SWC_WARMS三种模式的24 h强降水预报采用常规评分和空间平移两个方法进行检验,并利用最优评分、多模式集成和位移订正三种方法进行订正试验。结果表明:最优评分订正方法可以有效改善各模式降水预报的强度,而多模式集成订正法可以改进降水落区和极值预报,在此基础上计算位移偏差,根据最优的位移偏差值对降水预报进行位移订正,可以进一步改进强降水落区预报效果。然后利用2020—2021年强降水过程进行订正效果验证,结果显示:经订正后的降水极值预报更接近实况,各量级降水预报评分明显优于单一模式,暴雨和大暴雨预报的TS评分提高率较最优单模式分别可达24.3%和42.8%,订正后空报率基本维持,漏报率显著下降,订正效果良好。

基于分位数映射法的四川省ECMWF模式降水预报误差订正分析

为做好ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)模式本地化释用,提高四川省降水预报准确率,对四川省2020—2021年7—9月模式各量级降水预报系统性偏差规律分析发现,该模式预报的雨日较实况偏多,尤其是攀西地区和川西高原;预报的大雨日数盆地西南部及攀西地区多于实况,而盆地南部少于实况。然后,基于分位数映射法对模式预报的24 h累积降水开展大量级降水订正试验与检验。基于分位数映射法订正后,暴雨及以上量级TS(Threat Score)提高7%~15%,且各量级降水TS均高于多模式集成客观预报产品2%~4%,大雨及以上、暴雨及以上量级命中率提高10%~20%,订正后雨带位置特别是暴雨落区与实况更接近。

岷江上游面雨量多模式预报检验与集成研究

基于三源融合格点实况降水资料,以岷江上游面雨量为研究对象,采用多种评估指标,对2019年4月—2021年12月SWCWARMS、ECMWF、GRAPES_MESO模式及四川省智能网格的面雨量预报效果进行检验评估,并在此基础上采用回归集成、TS集成和Nash系数集成等方法开展了面雨量集成预报研究。结果表明:智能网格和ECMWF在岷江上游面雨量预报中的效果较优。面雨量分级检验中,4种单模式预报的TS评分随着量级增大而逐渐降低,空报率和漏报率逐渐增大,ECMWF在小雨预报中效果最好,智能网格在中雨预报中优于其他模式,SWCWARMS在大雨预报中占优。面雨量集成预报能较好地提升预测效果,3种多模式集成方法对比,回归集成的误差更小,而AS评分和效率系数更高。面雨量分级预报中,小雨预报宜采用3个模式多元回归集成,中雨预报宜采用4个模式TS集成,而大雨预报应考虑3个模式TS集成。

夏季中国区域逐10分钟降水融合产品检验评估

为检验逐10分钟降水融合产品质量,以中国地面观测分钟降水数据作为“真值”,采用多种评估指标,对2018年7月国家气象信息中心中国区域5 km逐10分钟降水融合产品进行检验评估。结果表明:邻近插值法和双线性插值法对月评估和日评估结果的总体影响不大,邻近插值法的评分略优。0.1 mm量级降水的TS评分在0.6左右,偏差都偏大,其余量级则偏小,且随着量级的增加,误差逐渐增大,融合产品的极值普遍较实况偏小。强降水过程中,融合产品的落区和变化趋势与实况一致,总体以偏强为主,但5 mm以上的强降水区域存在偏弱的情况。总体而言,逐10分钟降水融合产品能结合雷达估测降水产品和实况的优势,覆盖范围广,强度与实况相当。

四川盆地雷暴大风雷达回波特征统计分析

采用2009—2018年地面、高空、闪电定位、多普勒雷达资料统计出四川盆地的34次雷暴大风过程,并根据冷空气参与情况及500 hPa影响系统将其分为五种类型:混合性大风类(Ⅰ类)、深厚低槽(低涡)后部类雷暴大风(Ⅱ-1)、低槽(切变)东移类雷暴大风(Ⅱ-2)、副热带高压西侧切变类雷暴大风(Ⅱ-3)和东风扰动类雷暴大风(Ⅱ-4)。统计分析了五类过程中发生雷暴大风站点对应的雷达回波特征,包括:对流组织类型、雷达回波强度、回波顶高、垂直液态水含量、中层径向辐合、风暴移动速度、回波质心下降、低仰角风速大值区和辐散。结果表明,82%的雷暴大风站点具有风速大值区,不同类型的雷暴大风过程还有其他不同的雷达回波特征,这些特征大多可提前10 min以上。另外,当站点出现中层径向辐合、辐散、回波强度大且伴有强梯度或回波类型为飑线时,也要考虑大风是否出现。

凝析气藏型储气库多周期注采过程中流体相态变化特征

基于储气库与气藏开采方式和运行过程的差异性,建立了凝析气藏型储气库多周期注采过程相平衡测试实验流程和多周期注采相平衡理论模拟模型,研究凝析气藏型储气库多周期注采过程采出流体和剩余流体相态特征。以实例凝析气藏型储气库为对象,通过多周期注采实验和相平衡理论模拟,开展多周期注采过程中采出流体和剩余流体组分、剩余流体相态、反凝析油饱和度和凝析油采出程度变化规律研究。研究表明,注入气可大幅度提高储气库凝析油采出程度,经过5个周期的注采凝析油采收率提高了42%;注入气对储气库中凝析油的蒸发抽提作用明显,前两个周期作用最为显著;地层凝析油饱和度随注采周期数增加而减小,多周期注采后剩余凝析油饱和度几乎为0;多周期注采后库容增加约7.5%,第5周期累计注气量较第1周期增加约25%。

四川盆地暖区暴雨特征分析

给出四川盆地暖区暴雨的定义,并根据天气形势和影响系统将其分为西南涡型、副热带高压边缘型、西南急流型和东南风型四类。然后利用2008—2018年5—9月常规和自动站逐时降水资料统计分析四类暖区暴雨的时空分布特征和降水性质,并选取典型个例,对暴雨中尺度特征和成因进行了分析。主要结论包括:四类暖区暴雨易发于山脉迎风坡、喇叭口地形、平原和丘陵山地不均匀下垫面附近。西南涡型和西南急流型暴雨范围广且成片,西南涡型暴雨主要位于盆地中部和南部,西南急流型暴雨主要出现在盆地中部到龙门山脉北段和大巴山脉;副热带高压边缘型和东南风型暴雨分散,主要出现在盆地西部;降水都具有明显的日变化,呈现为单峰型,夜间加强,白天减弱;暖区暴雨由对流性和稳定性降水组成,降水量级越大,对流性越明显,其中,副热带高压边缘型和东南风型对流性降水明显,西南涡型和西南急流型稳定性降水明显;暖区暴雨直接由β中尺度云团发展造成,西南涡型和西南急流型中尺度对流系统持续时间≥6 h,副热带高压边缘型和东南风型中尺度对流系统持续时间≤6 h,但四类暖区暴雨单站对流性降水(20~50 mm·h^(-1))的持续时间一般不超过3 h,≥50 mm·h^(-1)的短时强降水维持时间不超过1 h,若超过1 h易造成极端降水事件,西南涡型和西南急流型容易出现极端强降水;四类暖区暴雨发生在高能高湿不稳定环境条件下,平均CAPE值超过1000 J·kg^(-1),K指数在40℃左右,850 hPa平均假相当位温在85℃左右,平均比湿可达16 g·kg^(-1)。

成都两次暴雨期间风廓线雷达观测的低空风场特征

利用风廓线雷达高时空分辨率资料,对2018年7月成都两次暴雨期间低空风场特征进行分析。结果表明:(1)强降水开始前,中低层(2~4 km)偏南风增强,甚至可以达到急流强度,低空急流指数峰值出现时间较短时强降水开始时间有一定提前量;(2)短时强降水开始于中低层冷空气入侵之时,0.5 km高度附近的风场扰动出现时间较强降水开始时间提前约1 h;(3)两次强降水过程显示,南风增强产生的强垂直切变有利于强降水发生,而北风增强产生的强切变使得降水减弱。

中国区域高分辨率温度实况融合格点分析产品质量评估

采用两种插值方法将2018年2m气温实况融合格点分析产品插值到2380个国家级考核站,通过相关系数、平均值误差、平均绝对误差、均方根误差及准确率等指标对该产品进行评估。结果表明:利用邻近插值法得到的评估结果略优于双线性插值法,实况融合格点分析产品的评估结果具有一定的日变化和月变化。总体而言,逐小时实况融合格点产品与站点实况基本一致,具有较高的参考性,其相关系数达到0.99以上,均方根误差在1℃以下,2℃以内准确率达到98%以上,1℃以内准确率达到95%以上。分省和分海拔评估结果表明,评估结果随海拔高度的增加而变差,因此在海拔较高、地形较复杂区域、气象站较稀疏区域应用该产品时应谨慎;由小时实况融合格点产品获得的日最高、最低温度也有很高的指示性;该产品对高温过程也有较好的监测能力。

多种降水实况融合产品在四川一次强降水过程中的评估

利用四川省地面观测小时和分钟降水数据,针对2019年发生在四川地区的首场区域性暴雨过程,采用多种评估指标对国家气象信息中心研发的九种降水融合产品进行对比评估。结果表明:四种24h降水融合产品(CMPAS_24h_RT05、CMPAS_24h_NRT05、CMPAS_24h_RT01、CMPAS_24h_NRT01)、四种1h降水融合产品(CMPAS_RT05、CMPAS_NRT05、CMPAS_RT01、CMPAS_NRT01)和一种10min降水融合产品(CMPAS_10MIN05)均能较好的反映强降水落区的时空变化趋势,但降水极大值都较实况有一定的低估。总体而言,降水融合产品的质量较高,对强降水有很好的监测能力,累计降水量与实况相当,1h降水融合产品与实况的相关系数超过0.924,晴雨准确率在94.4%以上,10min降水融合产品与实况相关系数为0.85,两种产品的TS评分都随降水量级的增大而降低。对比而言,1km产品优于5km产品,近实时产品优于实时产品,1h产品优于10min产品。1h融合产品的降水合计与24h融合产品降水量一致,10min和1h降水存在不一致的问题,但二者差异不大。

青藏高原东部初生雷暴云图特征及成因

利用2010—2014年青藏高原东部夏季雷暴资料和同时段的FY-2D、E双卫星资料,分析了初生雷暴的卫星云图特征,并讨论了午后雷暴的成因。结果表明:高原东部初生雷暴云团卫星云图特征明显,其发展高度相对较低,云顶位于对流层顶之下,并与海拔高度密切相关。其红外云顶亮温和水汽亮温总体均呈单峰型分布,基本介于-55^-10℃和-50^-30℃之间;红外-分裂窗通道亮温差值大多发生在-3.3℃附近,83%的红外-水汽通道亮温差值大于0。进一步分析发现,Ⅰ区、Ⅱ区雷暴初期的地气温差主要集中在5~15℃,地表温度分别集中在25℃和30℃附近,相对湿度分别集中在40%~55%和30%~50%之间,温度-露点差为7~15℃附近。Ⅲ区地气温差主要在5~10℃左右,地表温度集中在30~35℃附近。综合来看,高原东部雷暴初期地气温差、地表温度和相对湿度的集中度较好,近地层适中的地表温度、地气温差和一定的湿度条件,才会非常有利于青藏高原东部午后雷暴的发生发展。

1980~2017年四川盆地寒潮及其气温变化特征

利用"中国地面气候资料日值数据集(V3.0)"1980~2017年的地面日平均气温、最高气温和最低气温资料,按照四川盆地寒潮业务标准统计分析了38年四川盆地出现的77次区域寒潮特征及其日平均气温、最高气温和最低气温的变化特征,结果发现:近38年四川盆地区域寒潮频次呈不显著的增加趋势,增速为0.18次/10a,而强度呈显著增强趋势,增速为1.14℃/10a;平均最高气温和最低气温均表现为弱的升高趋势,且冬季比春、秋季升温趋势显著。寒潮天气过程中24h内主要表现为最高气温的下降,最低气温普遍下降不明显且近50%的站点趋于上升;最高气温累计降幅,春、秋季明显大于冬季,而最低气温累计降幅季节差异不大。给出72h气温累计变化趋势,类同24h。

多源融合格点实况数据在四川高温过程的适用性分析

利用1km和5km多源融合格点实况数据和四川地面观测站点资料,采用预报准确率、平均绝对误差、均方根误差和Alpha Index(AI)等统计量,选取2020年夏季四川2次高温天气过程对多源融合格点实况数据的质量进行了检验评估。研究结果表明:多源融合格点实况数据利用邻近插值方法插值到站点优于双线性插值;误差大值区主要位于高海拔地区,如川西高原、攀西地区及盆地山周;AI指数接近于0,多源融合格点实况数据没有随机误差,较为接近理想值;1km分辨率融合格点实况数据在四川的适用性优于5km,误差≤2℃的准确率可达98%,且均方根误差<1。

基于CMA-REPS小时降水的邻域集合预报应用试验

基于四川2020年汛期CMA区域集合模式的小时降水产品开展了集合预报邻域法订正试验,试验方案分为四种:邻域平均的集合平均预报(ENM)、邻域平均的集合成员最大预报(MNM)、邻域概率的集合平均概率预报(ENP)、邻域概率的集合最大概率预报(MNP)。结果表明,小时降水超过0.1mm·h^(-1)的ENM在部分预报时效内TS评分略优于原集合平均预报;小时雨强分级检验的结果均显示出邻域概率预报优于原概率预报,随小时降水阈值的增大,最优TS评分越趋于更高邻域半径和更低的概率,且10mm·h^(-1)以上MNP预报更具参考性;MNP能显示集合预报的大范围降水中心,可以从另一个角度给预报员预报提供一定的参考。

结合SAL方法的四川盆地暴雨过程检验及订正方法

该文利用预报员最常用的数值预报模式产品(ECMWF、SWC-WARM、GRAPES-MESO、GRAPES-GFS)结合常规观测资料对比分析了2019年四川盆地6次区域性暴雨过程,同时引入SAL方法,通过主观、客观检验方法得出不同类型下各家模式对强降水的预报误差及订正方法。结果表明:ECMWF、SWC-WARM较GRAPES-MESO、GRAPES-GFS有明显优势,同时:①西部Ⅰ型,ECMWF、SWC-WARM两家模式预报偏差较小,SWC-WARM在雨带范围和量级强度上优于ECMWF。②西部Ⅱ型,ECMWF、SWC-WARM两家模式都存在系统偏西导致降水落区偏西、量级偏弱的情况,ECMWF在雨带形态范围上略优于SWC-WARM,但SWC-WARM能较好的预报出分散的强降水中心,具有一定的指示意义。③东部型,ECMWF、SWC-WARM两家模式预报偏差都较大,除了对系统东西向偏差外还受低涡移动影响存在南北向偏差,ECMWF在雨带形态范围上优于SWC-WARM。

两类动力因子对四川盆地一次低涡暴雨的应用研究

利用常规观测资料、FY-2E卫星云顶黑体亮度温度(TBB)资料、欧洲中心0. 25°×0. 25°资料,选取质量散度、垂直螺旋度、质量垂直螺旋度、水汽垂直螺旋度、散度垂直通量、密度散度垂直通量、水汽散度通量等7个动力因子对2015年8月16-18日四川盆地一次暴雨过程进行诊断分析。结果表明:(1)此次降雨过程是由高原低涡、高原切变线、西南低涡等多个天气系统共同作用造成。(2)随着高原低值系统的东移、减弱,西南低涡的生成、发展,伴随的对流云团经历了连续生消的过程。(3)动力因子对此次暴雨过程的发展和演变有较好指示意义。动力因子大值区基本覆盖强降水区。西南低涡形成初期,动力因子大值区和高原切变线分布一致,降雨中心位于动力因子大值区和高原切变线右侧,与西南低涡中心对应。西南低涡强盛时期,动力因子大值中心、西南低涡中心、降雨中心趋于重合。降雨区上空存在质量散度辐合、气旋性涡度和水汽通量涡度的垂直向上输送及辐合上升运动。

四种降水融合产品在四川持续性强降水过程中的对比评估

利用四川省地面降水观测资料,针对2020年8月发生在四川的一次持续性强降水过程,采用多种评估指标对国家气象信息中心研发的四种降水融合产品(FAST_5KM、FRT_5KM、RT_1KM、NRT_1KM)进行对比评估。结果表明:对于过程累计降水量,四种融合产品均能很好地反映此次降水过程,1km产品对降水落区的刻画更为细致,和实况有较高一致性,NRT_1KM偏差最小,FAST_5KM差别最大。四种产品的降水中心与实况都略有偏差,1km产品降水中心更接近实况。四种产品小时降水量走势与实况一致,但峰值均低于实况小时降水峰值,1km产品小时雨量更接近实况。对于24h累计降水量,四种降水融合产品均能表征出逐日降水落区的移动,且落区、走向和雨带形态均与实况较为一致,1km产品的雨强和落区更接近实况。对于晴雨准确率,四种产品无雨站点较实况均偏少,1km产品最为接近实况,准确率基本维持在95%。降水融合产品的小时最大雨强与实况均有较好的对应关系,1km产品优于5km产品,FRT_5KM优于FAST_5KM,NRT_1KM最优。综合来看,1km产品优于5km产品,1km近实时产品优于实时产品,5km三源产品优于二源产品。

基于DEM的四川省地面气象台站地形特征分析

利用DEM资料,获取四川省地面气象台站的海拔高度并进行精度验证,在此基础上,进一步提取台站所处的坡度、坡向、地形粗糙度特征进行分析。结果表明:DEM数据能较为精确地反映四川气象台站的地形高度,具有较高的适用性。通过分析国家站、区域考核站和非考核站的台站地形特征发现,3种站网类型均主要分布在低海拔地区,且在500 m左右地区最密集,国家站分布相对均匀。3种站网类型台站所处坡度主要分布在0°~15°,且在缓斜坡地形最为集中,国家站较区域站分布均匀。3种台站类型在阳坡、阴坡、东坡和西坡各坡向站点分布比较一致,超过81%的台站地形粗糙度在1.05°之内,国家站地势相对平缓。总之,国家站较区域考核和非考核站更具有区域代表性。

智能网格能见度实况融合格点分析产品在一次大雾天气过程中的评估

采用邻近插值和双线性插值方法,将国家气象信息中心研发的能见度实况融合格点分析产品插值到四川省156个国家级考核站,选取2018年11月25日四川盆地一次大雾天气过程,对其在四川盆地的适用性进行评估。结果表明,该产品误差普遍在5km范围内,随着海拔的增加,逐渐由低估转为高估;分级检验为:30km以上能见度的误差最大,随着能见度的下降,误差也逐渐下降。大雾过程中,产品能监测低能见度天气,表现出落区的变化,能见度在30km以上时,格点实况以高估为主,30km以下时随着能见度的降低,格点实况从低估逐渐转为高估。

四川省多种土壤水分资料对比分析

从降水响应、指标评估两个方面对比分析了四川省西昌、宜宾和乐至3站2017~2018年CLDAS土壤湿度产品、人工观测和自动土壤水分站3种土壤水分资料。结果表明,3种资料的土壤相对湿度对降水都有较好的响应,其中自动站对土壤水分变化的响应最为明显,而CLDAS的响应则较为平缓,CLDAS体积含水量对降水的响应不如CLDAS相对湿度好,特别是在深层,基本没有响应降水影响。对比评估指标显示,各站土壤相对湿度人工观测与自动站的相关性最好,西昌站3种资料两两间相关性最好,乐至站各资料间的相关性较差,偏差和均方根误差也较大,体积含水量各站各资料间相关性没有相对湿度高。总体看,CLDAS土壤湿度产品,特别是相对湿度在浅层对降水的响应要好于深层,与人工观测和自动站的相关性也好于深层,CLDAS土壤湿度产品在浅层可以弥补四川部分地区自动站稀疏的缺陷。