河南“75.8”大暴雨的中尺度集合预报试验

发生在河南的“75．8”特大暴雨是我国历史上影响最大、受灾程度最严重的一次灾害性天气过程，其造成的人员伤亡与唐山地震相当，造成的经济损失近百亿元，我国气象学家对此展开过大量的研究，其可预报性问题一直都受关注。尝试采用近年来在预报理论与实践中提出的中尺度集合预报技术，以GRAPES中尺度有限区模式作为试验模式工具，针对此次过程展开两组试验。试验1主要着眼于对暴雨有较大影响的积云对流参数化方案，分别从对流激发和大尺度环境场相互作用的角度出发，对其中一些经验性参数在合理取值范围内给予调整，使其在一定程度上表征模式的不确定性，来构建集合成员。试验结果表明：对流参数化方案中不同的参数对降水的影响作用各不相同，空间上对于降水落区的影响不是很大，但是对降水强度的改善却很明显，集合平均对强暴雨中心的体现有积极作用，平均后的暴雨区最大降水量预报为90mm／24h，比“确定性”预报（控制试验）值70mm／24h改善了约30％，最佳的单个成员的暴雨区最大降水量预报值（120mm／24h）比控制试验预报（70mm／24h）提高了70％；时间上看，不同的参数会影响到积云对流的激发，使得降水发生的时间有所不同，进而影响后续降水的发展。试验2利用模式不同分辨率和不同物理参数化方案的组合来构造集合成员，进行中尺度集合预报试验，试验结果表明：简单的集合平均能在一定程度上改善降水强度，与高分辨率模式预报结果比较，暴雨中心降水量约提高了20％～30％。可见：集合预报能在一定程度上减弱模式不确定性的影响；对流参数化方案和经验性参数的差异、模式分辨率的差异确实对模拟结果有一定的影响。

基于非静力模式物理扰动的中尺度集合预报试验

以GRAPES中尺度有限区模式作为试验模式,从模式的不确定性方面来构造中尺度的集合预报,重点考虑物理因子与初始条件的扰动作用。针对2004年7月10日北京城区的突发性暴雨过程进行了36 h的集合预报试验。结果表明:GRAPES模式可有效地捕捉到中尺度过程的信息;中尺度集合预报是可行的,可改进中尺度暴雨过程落区、强度的预报;不同集合方案的预报结果各不相同,同一方案各个成员的预报结果也有差异,即存在适宜的离散度;在离散度分析中发现在北京附近存在一个明显大值区,且在大气中低层的垂直结构表现出一致性,表明这一区域的预报不确定性很大。从集合检验结果中得到:单纯考虑模式物理扰动来构造中尺度集合预报系统有一定难度,当加入初始场不确定信息后,同时考虑模式的不确定性和初始场的不确定性,有助于捕捉更多的中尺度系统的不确定信息,有助于构造更为有效的中尺度集合预报系统。

华东区域中尺度集合预报系统的改进及2020年梅雨期降水试验

考虑区域模式预报中不确定性的各种来源,分别引入初始场误差、侧边界误差和模式误差构建新一代华东区域中尺度集合预报系统,并对2020年梅雨期降水开展为期一个月的集合预报试验。通过不同时空尺度典型个例的分析可以看出,所选取的随机物理倾向扰动方案中的参数具备一定的通用性,且在参数调优中加强随机过程的影响,系统中低层的风场和湿度场有明显的反馈,集合系统的离散度得到较大改善,对预报的影响大小依次为:格点方差、随机扰动场的去相关空间和随机扰动场的去相关时间。一个月的梅雨期降水评估结果显示:集合系统升级后对各时次各量级的降水TS(Threat Score)评分均有所提升,但仍然存在着降水强度偏大的问题;从概率预报的角度来看,系统升级后,对中到大雨预报的准确率和可信度提升明显,对强降水事件的描述更准确;形势场的检验结果表明,系统的预报偏差问题得到了部分程度地改善,对大气中低层风场、湿度场和地面变量的预报效果较好。相比原华东区域中尺度集合预报系统,升级后的系统,其整体优势可概括为:预报误差减小、集合离散度明显增加,降水预报的能力在各时段各量级均有提升,其中物理过程的不确定性对于捕捉强降水事件有明显的影响,使得系统的预报可信度增加。

国家级区域集合预报系统研发和性能检验

该文简要介绍了中国气象局国家气象中心研发的区域中尺度集合预报系统主要技术特点:在初值扰动技术方面,通过研究中国地区中尺度模式预报误差快速增长特点、中国地形地貌特征与观测资料的分布情况,研发适合于中尺度模式的增长模繁殖法扰动技术构造初值场;分析数值模式物理过程参数化方案内在的不确定性以及对强对流天气和近地面要素预报的差异,确定多物理过程扰动技术方案。解决全球集合预报扰动信息向中尺度集合预报输入的关键技术,实现中尺度区域集合预报系统与全球中期集合预报系统的嵌套。在模式后处理方面,解决中尺度集合预报结果的偏差订正技术;开发满足多种需求的多要素、多层次概率预报产品和概率预报检验产品。在世界天气研究计划"2008年北京奥运会中尺度集合预报研究开发项目"3年实时预报试验比较评价中,中国气象局国家气象中心区域中尺度集合预报系统总体预报能力与国外同类系统相当。

基于KF-ETA积云对流参数化方案集合预报试验

采用中尺度数值模式WRF和Kain-Fritsch-ETA积云对流参数化方案(简称KF-ETA方案)对2003年江淮流域一次暴雨过程进行了敏感性分析和集合试验。结果表明,KF-ETA方案中的敏感因子(最小净环境卷入率和积云半径)对预报均有明显的影响,主要体现在各物理变量垂直廓线和次网格对流降水场的分布。基于KF-ETA方案的多成员集合预报,不仅改善了降水的位置和范围、纠正了单一确定性预报中"过干"和"过湿"的随机性偏差,而且也显示预报的不确定性主要集中在地形复杂及强降水的区域。

基于CMA-TRAMS集合预报的“5·22”极端降水事件可预报性分析

2020年5月22日珠江三角洲地区出现了一次极端强降水天气,最大滑动小时雨量201.8 mm,3 h雨量达到351 mm。为探讨此次极端强降水的关键预报因子及可预报性,对热带中尺度集合预报系统(CMA-TRAMS(EPS))降水预报产品进行检验评估和敏感性分析,结果表明:与欧洲中期数值预报中心集合预报系统(ECMWF-EPS)相比,CMA-TRAMS(EPS)的好成员对本次过程降水强度及位置的预报结果与实况更接近,但对极端性预报仍有欠缺。好成员的预报能力来自于对低涡和(超)低空急流的演变特征以及两者强度和位置耦合的有效预测。好成员组预报珠江三角洲东部(超)低空急流南风分量较强,有利于低涡缓慢移动和气旋性辐合增强,致使降水持续时间长、效率高。而低涡自身发展又反馈于急流强度变化,好成员组较准确地刻画了增强的低涡环流反馈导致急流小范围加速的耦合特征。其他成员组预报的低涡和(超)低空急流的耦合位置偏东、偏南,辐合强度偏弱,导致降水强度或落区出现偏差。此外,强降水致使冷池形成,并增强激烈的冷、暖气团对峙(水平温度梯度达0.23—0.76℃/km),有利于中尺度辐合线维持,加强对流后向传播并产生极端降水量。但CMA-TRAMS(EPS)两组成员在预报中尺度系统的组织性和传播特征方面均存在明显不足,限制了集合预报系统对极端降水的预报能力。