Analysis on the Reason of Local Heavy Rainstorm Forecast Error in the Subtropical High Control

[Objective] The research aimed to study the reason of local heavy rainstorm forecast error in the subtropical high control. [Method] Started from summarizing the reason of forecast error, by using the conventional ground observation data, the upper air sounding data, T639, T213 and European Center (ECMWF) numerical prediction product data, GFS precipitation forecast product of U.S. National Center for Environmental Prediction, the weather situation, physical quantity field in a heavy rainstorm process which happened in the north of Shaoyang at night on August 5, 2010 were fully analyzed. Based on the numerical analysis forecast product data, the reason of heavy rainstorm forecast error in the subtropical high was comprehensively analyzed by using the comparison and analysis method of forecast and actual situation. [Result] The forecasters didn’t deeply and carefully analyze the weather situation. On the surface, 500 hPa was controlled by the subtropical high, but there was the weak shear line in 700 and 850 hPa. Moreover, they neglected the influences of weak cold air and easterlies wave. The subtropical high quickly weakened, and the system adjustment was too quick. The wind field variations in 850, 700 and 500 hPa which were forecasted by ECMWF had the big error with the actual situation. It was by east about 2 longitudes than the actual situation. In summer forecast, they only considered the intensity and position variations of 500 hPa subtropical high, and neglected the situation variations in the middle, low levels and on the ground. It was the most key element which caused the rainstorm forecast error in the subtropical high. The forecast error of numerical forecast products on the height field situation variation was big. The precipitation forecasts of Japan FSAS, U.S. National Center for Environmental Prediction GFS, T639 and T213 were all small. The humidity field forecast value of T639 was small. In the rainstorm forecast, the local rainstorm forecast index and method weren’t used in the forecast practice. In the precipitation forecast process, they only paid attention to the score prediction of station and didn’t value the non-site prediction. Some important physical quantity factors weren’t carefully studied. [Conclusion] The research provided the reference basis for the forecast and early warning of local heavy rainstorm.

Forecast and Analysis of the Rainstorm in Liaoyang on July 15^(th),2008

By using observation data,numerical forecast product and non-conventional observation data,the process of a rainstorm happened on July 15th,2008 was analyzed. The evolution process of situation field and the prediction error by numerical forecast products were mainly analyzed. Some local indices for forecasting rainstorm were obtained,so as to guide rainstorm prediction in the future.

Analysis on the Forecast Characteristics of K Index and Low-altitude Jet Stream in the Rainstorm Process

By using the durative rainstorm data in South China during May-early June in 2010,the forecast characteristics of K index and low level jet were analyzed.The results found that K2 had the good indication,advancement and relativity on the intensity and falling zone forecast of regional rainstorm in future 24 h,and the positive relative coefficient reached 0.987.The low level jet also had the same advancement and indication significance on the intensity and influence scope of regional rainstorm in 24 h in the future,and the relative coefficient reached above 0.8.K2 and the low level jet were selected as the main factors,and the basic conceptual model of rainstorm falling zone was established.The model has passed the computer program and realized the business automation.K2 provided the important basis for the forecast of rainstorm intensity and falling zone.

Forecasting the Quasi-stationary Front Rainstorm in Southeast China Using the Synthetically Multilevel Analog Forecast Technology

The authors use numerical model integral products in a third level forecast of synthetically multi-level analog forecast technology.This is one of the strongest points of this study,which also includes the re-ducing mean vacant-forecast rate method,which pos-sesses many advantages with regard to filtering the analog term.Moreover,the similitude degree between samples is assessed using a combination of meteorological elements,which works better than that described using a single element in earlier analog forecast studies.Based on these techniques,the authors apply the model output,air sounding,surface observation and weather map data from 1990 to 2002 to perform an analog experiment of the quasi-stationary front rainstorm.The most important re-sults are as follows:(1) The forecast successful index is 0.36,and was improved after the forecast model was re-vised.(2) The forecast precise rate (0.59) and the lost-forecast rate (0.33) are also better than those of other methods.(3) Based on the model output data,the syn-thetically multilevel analog forecast technology can pro-duce more accurate forecasts of a quasi-stationary front rainstorm.(4) Optimal analog elements reveal that trig-gering mechanisms are located in the lower troposphere while upper level systems are more important in main-taining the phase of the rainstorm.These variables should be first taken into account in operational forecasts of the quasi-stationary front rainstorm.(5) In addition,experi-ments reveal that the position of the key zone is mainly decided by the position of the system causing the heavy rainfall.

基于注意力机制的CNN-LSTM-XGBoost台风暴雨电力气象混合预测模型

极端台风暴雨灾害具有非线性、极差大以及多峰值等特点。为使电网及时获取预警信息,提出一种基于注意力机制的CNN-LSTM-XGBoost台风暴雨电力气象混合预测模型。首先,利用基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)辨识关键台风暴雨灾害特征;然后,利用长短期记忆网络(LSTM)训练时间序列预测模型以挖掘台风暴雨时序特征,使用极限梯度提升算法替换模型输出层以缓解过拟合问题;最后,以2023年台风泰利为例验证所提方法的有效性。算例分析表明,所提模型具有较高的准确性,对预测精度的提升可达40.84%以上。

基于TIGGE资料的四川盆地暴雨中期预报性能评估

选取2007—2019年6—8月四川盆地气象观测站点逐时降水资料、ERA5再分析资料和ECMWF模式00时起报1~10 d累计降水预报资料,在评估ECMWF模式对四川盆地总降水量、暴雨累计降水量、暴雨日数、暴雨强度预报能力的基础上,基于降水观测资料挑选出170个四川盆地暴雨个例,采用K-means均值聚类法对其500 hPa位势高度场进行客观分型,将四川盆地暴雨分为3型并计算其TS评分,初步分析了造成各类暴雨可预报性差异的原因。结果表明:(1)ECMWF模式预报的四川盆地总降水量偏多,暴雨累计降水量和暴雨日数偏少,暴雨强度偏弱;随预报时效增加,总降水量、暴雨累计降水量、暴雨日数逐渐增多,暴雨强度无明显的变化趋势。模式对中小雨量级降水空报较多,暴雨量级降水存在漏报,暴雨累计降水量大值中心主要是降水频次较多所致,而非较大降水强度。(2)四川盆地暴雨可分为全盆型、盆东型和盆西型。全盆型和盆东型暴雨最优预报时效为1~4 d,盆西型为1~3 d;1~10 d预报时效内,全盆型和盆东型暴雨TS评分最低时段分别为6~7 d,盆西型为4~5 d;6~8 d预报时效内,盆西型暴雨预报效果最好;全盆型TS评分整体上高于盆东型。(3)四川盆地500 hPa环流形势和850 hPa风场、比湿预报优劣与TS评分高低关系较为密切,可能是影响四川盆地暴雨预报的主要因子。

山西极端暴雨环流特征及水汽异常研究

研究山西极端暴雨发生规律对开展预报预警、灾害防御具有重要意义。本文利用常规观测资料和欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)第五代大气再分析资料(ERA5),采用标准化距平作为异常度,运用环流分析和物理量诊断等方法,研究1981—2018年6—9月山西17次极端暴雨的气候特征、环流影响系统和水汽异常特征。结果表明:山西极端暴雨主要出现在7—8月,暴雨区主要位于中南部,2010年以来极端暴雨明显多发;影响系统主要是700 h Pa低涡和台风系统,有偏南和偏东两支水汽通道。极端暴雨过程中,低层水汽含量明显偏高,从暴雨区平均比湿的过程最大值看,大部分过程850 h Pa超过14.2 g·kg^(-1),700 h Pa则可超过9.8 g·kg^(-1)、对应暴雨区平均异常度达1.6以上;水汽的极端性在低层水汽通量辐合中心表现突出,17次极端暴雨700、850 h Pa暴雨区水汽通量辐合中心过程最大值的异常度均值分别达-8、-6,其中台风减弱低压影响下的极端暴雨850 h Pa水汽通量辐合中心最大异常度达-12。根据以上环流和水汽特征建立极端暴雨概念模型,并给出极端暴雨低层水汽含量和水汽通量辐合强度预报参考指标。

基于WRF模式的好溪流域致洪暴雨千米尺度预报研究

鉴于好溪流域内多山地和丘陵,梅汛期和台汛期常突发强暴雨,致使其千米尺度下的数值预报难度较大的问题,选取好溪流域2015~2020年的10场致洪暴雨事件,利用中尺度数值天气预报模式WRF和GFS预报数据进行6、30、54 h的回顾性预报,并测试了5种云微物理参数化方案的敏感性。结果表明,在千米尺度下,WRF模式模拟的降雨量偏小,对山区的预报效果优于河谷地区;Lin方案的整体预报效果最佳,而WSM3方案最差;选取的10场极端降水事件受到台风和西南低空急流等异常天气的影响,Lin方案和WSM5方案适用性较好;WRF模式对暴雨的预报效果优于大暴雨。研究结果对于提高山区小流域致洪降雨的模拟和预报精度具有借鉴意义。

上海城区动态洪水风险图应用系统及典型暴雨内涝分析

【目的】为了提高沿海超大城市对洪涝灾害的先知先觉能力,快速预测分析洪涝潮组合影响下的淹没风险时空分布,【方法】以水文-水动力暴雨洪水分析模型为核心模块,通过与外部的气象精细化降雨预报数据库、自动雨量站实时监测数据库及实时水情、闸泵运行数据库相关联,研发了上海城区动态洪水风险图应用系统。采用由雨量站点到气象格网和水力网格的降雨二级空间融合技术,实现了模型与气象预报降雨数据的有效耦合。利用数据挖掘提取和GIS空间分析技术构建了包含10项洪水风险要素要点的城市内涝预报专报自动生成方法,实现了对内涝风险的快速一站式概览。利用系统可以对城市暴雨、河道洪水和风暴潮等单一发生或遭遇组合引起的淹没分布进行快速实时预报计算,模拟和预测城市洪涝潮灾害的有关淹没特征数据和淹没动态过程。【结果】利用系统分析了2023年6月23—24日暴雨的内涝风险分布,将模型模拟的积水区域与积水监测站、灾情直报和热线灾报的积水点进行对比,结果显示在150处对比积水点中,有129处误差不超过20 cm,占86%。模型模拟的积水空间分布与实际情况基本接近。【结论】结果表明:系统满足汛期常态化、业务化运行需求,能够为城市洪涝风险的实时动态分析和防汛指挥决策提供重要工具。

基于图注意力网络的城市内涝积水预测与研究

极端暴雨天气多发频发造成的城市内涝,严重威胁居民的人身财产安全,准确高效的内涝点积水面积预测在提高城市灾害应急处置能力中发挥着至关重要的作用。为了提高城市内涝点积水预测的准确性和直观性,提出一种基于GAT和LSTM网络的GATLSTM组合预测模型,通过GAT提取积水信息局部空间特征,并通过节点分配权重的方式加强对关键信息序列的记忆,随后采用LSTM提取积水面积序列的时间特征,对内涝点积水面积进行预测。以开封市区某内涝点的积水数据建立模型并评估验证,将GATLSTM模型和LSTM、GAT以及GCNLSTM模型进行对比,结果表明:GATLSTM模型的预测精度优于另外3种模型,能够准确地对内涝点积水面积进行预测,可以为防汛工作和应急响应措施的制定提供科学依据。

应对极端暴雨洪水与提升防洪安全韧性研究——以太湖流域为例

为应对类似于河南省郑州市“7·20”特大暴雨可能带来的灾害风险,保障极端暴雨条件下的太湖流域防洪安全,提升流域防洪韧性,将郑州“7·20”特大暴雨移植到太湖流域,采用水文水动力学耦合模型推演现状骨干防洪工程体系(太浦河、望虞河、江南运河、沿长江、沿杭州湾等)3种洪水调度条件下,太湖流域、水利分区与城市代表站应对极端暴雨洪水的响应情况。研究表明:将暴雨中心移植至太湖流域武澄锡虞区,3天累计降雨量达398.0 mm;现状调度下北部分区代表站最高水位分别较有记录以来的历史最高水位偏高0.15~0.88 m,外圈全力排水调度下北部分区水位较历史最高水位偏高0.07~0.76 m,内外圈全力排水调度下北部分区水位较历史最高水位偏高0.03~0.28 m,无锡(大)站水位峰值将会降至5.78 m,低于江南运河无锡段现状堤顶高程。研究成果有助于提升流域、区域与城市应对超标准暴雨洪水的应急处置能力,为强化太湖流域洪涝灾害风险感知、预报预警、风险研判、调度决策、响应联动等关键环节提供技术支撑和科学依据。

基于智能网格预报的江西暴雨灾害风险预评估研究

利用1951—2022年江西降水实况、逐日智能网格降水预报产品、暴雨灾情损失,地形DEM、河网密度及GDP、人口等数据,分析了江西暴雨灾害风险的主要影响因素,从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性三方面,构建了江西暴雨灾害风险评估模型。利用模型对2010—2020年135次暴雨过程灾害风险进行评估检验,结果显示该模型较为合理;对2019年6月6—11日江西暴雨过程进行灾害风险评估,结果显示该过程中吉安北部至赣州东北部、上饶东部为重度到极重度受灾区;再对2022年6月12—15日江西暴雨过程进行灾害风险逐日预评估;两者结果均与灾情实况分布大体一致,总体效果较好。

四川极端性暴雨的研究进展及新认识

长期以来,具有陡峭地形特色的四川极端性暴雨一直是预报的难点,不仅破坏性强,而且经常诱发洪水、山洪、泥石流、塌方等次生灾害。本文聚焦于近年四川极端性暴雨研究,从观测、机理及预警预报技术等方面进行回顾。总结得出:四川极端性暴雨主要与中尺度对流系统(Mesoscale Convection Systems,MCSs)活动有关,不同区域中暴雨发生机制存在差异,其中盆地西部极端暴雨与双次级垂直环流调控机制有关;盆地东部极端暴雨与中尺度涡旋发展或涡—涡耦合引起的大螺旋度作用有关;攀西地区极端暴雨则与盆地东北风和低纬暖湿西南气流在大凉山附近形成的动力性地形切变有关。在预报预警技术方面,得益于卫星、雷达及高分辨率数值模式支撑,以及各类预报订正技术改进,使得四川复杂地形区的极端性暴雨水平有了显著提升,但百米级分辨率的定量预报仍需加强。

川东北极端强降水预报方法对比研究

【目的】为了建立川东北最佳极端强降水概率预报方程。【方法】利用ERA时间间隔为1 h的0.25°×0.25°再分析资料,计算1990—2019年5—9月逐日4个时次的物理量,统计分析极端强降水个例物理量异常度,采用4种实验方法对比分析并建立预报方程。【结果】(1)异常度较明显因子分别为700 hPa比湿、850 hPa比湿、700 hPa水汽通量散度、850 hPa水汽通量散度、500 hPa垂直速度、700 hPa垂直速度、850 hPa垂直速度,大部分平均异常度绝对值在1.5以上,K指数和假相当位温相当,08时总体比其他时次异常度明显。(2)预报方程预报结果。样本内检验,该预报概率平均值为0.652,60%的百分位值为0.623,预报概率最大值为0.999。样本外检验,预报指数阈值为0.6时,平均准确率达到了90%,平均空报率为9.3%,平均漏报率为0.7%,其中有13站的漏报率为0%;以0.65为阈值检验,平均准确率达到了92.4%,平均空报率为6.9%,平均漏报率为0.7%,其中有13站的漏报率为0%,预报效果更佳。【结论】极端强降水概率预报方程具有较好的预报效果。

山东一次低涡切变型暖区暴雨大范围漏报原因

低涡切变型暖区暴雨预报是山东省暴雨预报中的一个难点问题,2021年8月30—31日山东中部及半岛地区出现大范围暖区暴雨天气,主观预报强度偏弱,范围偏小,暴雨出现大范围漏报。本文利用常规数值模式资料、地面观测资料、雷达资料等对漏报原因进行回顾,结果表明:对大气综合稳定度特征、边界层暖锋锋生特征、超低空急流、低空急流与高空急流垂直相互作用,以及边界层和中层弱冷空气的作用判断不够全面,在环境场已经发生变化的情况下,仍然用前期短时间内模式检验结果作为未来模式降水订正的依据等,可能是导致此次暖区暴雨过程预报不足的主要原因;在今后类似预报中应全面分析条件不稳定、对流不稳定和对称不稳定特征,关注边界层假相当位温密集带和边界层暖锋锋生特征,考虑急流垂直三维结构以及不同高度弱冷空气的作用,并应依据环境场的变化特征,判断数值模式暴雨预报性能,进行合理的动态订正。

郑州“7·20”暴雨移植下的开封市洪水模拟及淹没分析

“7·20”暴雨使河南省出现历史罕见的极端强降雨过程,该场降雨持续时间长、覆盖面积大、雨强高、降水总量大,日雨量突破历史极值;暴雨造成郑州等城市发生严重内涝,多处水库、堤防工程出现严峻险情,引发了社会高度关注。研究暴雨移植有助于提高城市应对超标准洪水的防御能力。开封市的洪涝排泄能力有限,为了探究开封市在极端洪灾下的风险调控能力及应对措施,做好防大汛的准备,将郑州“7·20”暴雨中心移植于开封市中心,降雨量级、时程分布不变,对“7·20”暴雨降雨时段取7月17日8时至21日8时,共4天。应用中国洪水预报系统,采用三水源新安江模型,马斯京根法演算汇流,模拟各控制断面断面洪水过程、流量、洪峰到达时间,并确定淹没范围。计算结果表明:在开封市暴雨移植后,累积雨量大于800 mm的笼罩面积为115 km^(2)、大于600 mm的笼罩面积为1154 km^(2)、大于400 mm的笼罩面积为2793 km^(2),小于400 mm的笼罩面积为3651 km^(2);平均淹没水深0.61 m,最大淹没水深为2.78 m,总积水量达0.92亿m³。其中0.229亿m³经惠济河进行下泄,剩余0.691亿m³的水量最快需要3.6天完成排涝。研究结果对开封市防御极端暴雨下的城市内涝、超标准洪水、超标准洪水监测预警、防洪规划、应急预案编制、响应水利部“四预”要求等具有重大的警示作用和参考意义。

重庆市长寿区暴雨特征及基于“配料法”的暴雨预报模型研究

利用2011-2018年地面常规观测、高空探测等资料分析重庆市长寿区暴雨特征,研究表征暴雨过程中水汽、动力、热力、不稳定条件的比湿、散度、垂直速度等物理参数及暴雨发生时各物理参数的阈值,构建基于“配料法”的预报模型,并对模型进行试用、检验和评估。结果表明:长寿区暴雨多发生在5、9月,影响暴雨的主要天气系统按出现频率自高到低排列依次是高空槽、地面冷锋、西南涡、切变线、低空急流,32.1%的暴雨是在高空槽、切变线、西南涡和地面冷锋的共同作用下产生的,其他天气系统配置下较少产生暴雨。基于“配料法”的主观预报方法准确率较EC提高27%,漏报率较其他模式明显减小,TS评分较EC提高0.15;客观方法准确率较EC提高16%,TS评分较EC提高0.03。

2022年“4.11”宜宾地区强降雨、强对流天气分析

利用常规观测资料和卫星资料,从大尺度环流形势、热力和不稳定条件等方面,分析了2022年4月11—12日宜宾市南溪区一次强降雨、强对流天气。结果表明:此次强降雨、强对流天气是在低空急流和低层切变线等诸多有利条件配合下,由槽后强西北气流引导冷空气向南爆发造成的典型横槽转竖型的天气过程。上干下湿的不稳定层结和西南气流输送的不稳定能量为强对流的发生提供了所需的能量条件。卫星云图和雷达回波的演变对此次强降雨、强对流(特别是冰雹云团)的发生有一定指示作用。

贵州铜仁一次暴雨天气过程成因分析

2021年6月27日夜间至28日白天,贵州省铜仁市出现一次大范围暴雨天气过程,利用Micaps实况、NCPE再分析及自动站观测资料,对该次暴雨过程的成因进行分析,为日后此类暴雨的预报提供参考。结果表明,该次暴雨过程是副东退至西太平洋上空,高空横槽转竖同时东移南压影响铜仁,配合低层切变线和地面热低压共同影响,造成的强降水天气,暴雨主要出现在高空槽前,低层切变线和地面辐合线附近,位于低空西南急流的北侧;物理量场上,铜仁市位于水汽通量大值区北侧,上空有水汽辐合,为暴雨的形成提供充足的水汽条件,湿层深厚,可转换的对流位能充足,上层大气始终处于对流不稳定状态,暴雨形成的能量条件充沛,垂直速度上升区持续影响铜仁,为暴雨的产生提供动力抬升条件。

2023年6月22—25日广西持续性暴雨成因及数值预报效果分析

利用常规气象观测资料、ERA5再分析资料和ECMWF、CMA模式预报产品,分析2023年6月22—25日广西持续性暴雨过程系统演变特征和物理量特征,评估分析数值模式预报效果。结果表明,稳定的大气环流背景为持续性暴雨提供有利的形势条件,高、中、低层中尺度天气系统相互耦合影响,为暴雨天气过程提供有利的动力条件;深厚的水汽条件和充足的大气不稳定能量为暴雨天气的出现提供有利的大气环境条件,西南季风稳定维持并在夜间加强为暴雨区持续补充水汽和不稳定能量,并且西南风急流和环境动力条件配置的变化特征与降水强度特征变化相一致。预报业务中可以综合利用大尺度数值模式的强降雨落区预报和中尺度数值模式的降雨量级预报结果,对暴雨预报进行综合订正。