集合动力因子预报系统及其对一场切变暴雨落区的预报检验

本文对2011年12月投入业务试运行的吉林省集合动力因子系统(EDFF)的性能和优点进行了简要的介绍,并以2012年8月4日的一场切变暴雨为例讨论了该系统对这场大暴雨落区的预报能力,发现在统计的15个预报因子中有14个对暴雨落区都有很好的对应关系,并给出了此次过程各参数的暴雨落区阈值,比较这些阈值与2010年暴雨的统计阈值发现,动力因子对切变暴雨预报的阈值基本稳定。一系列检验工作表明:由于这些动力因子能够较好地表征降水系统的典型垂直结构特征,因此它们的正高值区通常与地面降水区相对应;而在非降水区,这些动力因子的数值很小,基本可以忽略;受初始资料分辨率和预报能力的影响,目前动力因子比较适合预报有组织的系统性比较强的降水系统,对于某些孤立的局地性很强的暴雨,预报能力较弱。

一次东风波暴雨的动力因子预报研究

针对2010年7月2427日闽浙沿海地区东风波暴雨过程，利用NCEP／NCAR全球预报系统（GlobalForecastSystem--GFS）每日4次6，12和24h预报场资料计算了湿热力斜压涡度、二级位涡和位涡波作用密度等动力因子，根据这些因子的异常值区可判断未来降水落区，实现对此次东风波暴雨的预报，其本质是GFS预报场资料的动力延伸释用。结果表明，这些动力因子均能提前6～12h对7月25日降水过程做出预报，对降水落区有一定的预测指示作用。但这些动力因子的降水预报略有差异，其中位涡波作用密度和二阶位涡的预报效果要优于湿热力斜压涡度。这种差异主要是因为这些动力因子包含不同的物理信息，而任何降水过程中起主导作用的物理因素也不尽相同。由于滤去了对降水无直接作用的大尺度背景场信息而保留了中小尺度扰动系统信息，所以位涡波作用密度能够较好地预测指示观测降水的落区范围。