一次高原地区强降水过程的对流可分辨尺度集合预报评估

利用FNL(Final Reanalysis Data)、ERA5(ECMWF Reanalysis V5)再分析资料和GPM(Global Precipitation Measurement)全球逐半小时降水数据,选取我国西南高原地区一次强降水过程,研究了对流尺度集合预报中两种初始扰动方法BGM(Breeding Growth Mode)和LBGM法(Local Breeding Growth Mode)对复杂地形强降水的预报能力。基于对象诊断的MODE(Method for Object-Based Diagnostic Evaluation)方法评估了模式对降水对象的位置、结构、强度的模拟能力,并与TS(Threat Score)等评分方法进行对比分析,综合评估模式预报性能,表明:(1)基于BGM和LBGM法生成初始扰动的集合预报系统BGM-EPS和LBGM-EPS,集合平均预报对24 h各个量级降水评分均优于控制预报,且暴雨的TS评分LBGM-EPS优于BGM-EPS;(2)整体上,WRF模式能够较好捕获降水对象,尤其是对于高原山地复杂地形的降水预报效果很好,LBGM-EPS在降水目标的整体相似度表现上优于BGM-EPS,且从扰动总能量随预报时间的演变中能看出LBGM较BGM扰动总能量更大,更能代表预报误差的增长,突出LBGM方法在对流尺度集合预报中表示强对流能力的优势;(3)与传统TS评分等检验方法相比,MODE法更能反映降水预报的空间位置信息,在卷积半径和降水阈值相同情况下,基于LBGM方法的集合平均预报识别降水对象的效果更佳。

内蒙古对流尺度集合预报初始扰动构造的模拟试验研究

对流尺度集合预报(Convection-allowingEnsemblePrediction,CAEP)是提高强对流天气预报能力的重要手段,构造合理的初始扰动是CAEP的关键问题。本文开展基于观测扰动初值法(Perturbed-observation,PO)的CAEP在内蒙古地区的试验,并以动力降尺度(Downscaling,DOWN)方法作为对比,分析PO方法在内蒙古地区CAEP的预报效果,以期为内蒙古地区CAEP的构建提供技术参考。结果表明:(1)PO方法构造的初始扰动能引入内蒙古地区观测资料从而减少背景场的不确定性,且扰动具有充分的增长能力。(2)与DOWN方法相比,PO方法可以显著减少CAEP的短时预报误差,高空和地面要素的RMSE分别减小4%~43%和3%~9%,集合离散度略有减少。高空要素的CRPS评分最大可减少约53%,地面要素的CRPS评分平均减少6%,整体提高了对流尺度集合预报质量。(3)PO方法能够提高短时降水的预报能力,0.1mm、4 mm和13 mm 3个量级的TS评分分别提升了0.015、0.003和0.0015。且降水个例表明,PO方法对降水的落区和量级预报更准确。

WRF模式中不同随机扰动方案在暴雨对流尺度集合预报中的对比评估

由于暴雨对流尺度集合预报模式中随机参数扰动能量偏小,本文利用WRFv3.9模式对我国长江流域一次特大暴雨天气过程开展对流尺度集合预报试验,对比分析随机参数扰动(SPP)方法和随机物理倾向扰动(SPPT)方法、随机动能补偿(SKEB)方法混合的扰动特征、评估多种混合扰动方案预报效果,主要结论如下:暴雨对流尺度集合预报中多随机物理扰动气象要素的离散度在单SPP方案基础上均增大,三种方案混合SPP+SPPT+SKEB的离散度最大,总体评分最优;其中SPP+SPPT试验较SPP+SKEB地面气象要素离散度更大,而SPP+SKEB试验较SPP+SPPT气象要素在高空(尤其是风场)离散度更大;SPP+SPPT试验在积分初期各气象要素离散度增加明显,SPP+SKEB试验随着积分时间的延长各气象要素离散度在各高度层增加更为凸显;多种随机扰动混合对降水的预报在集合平均、离散度分布和概率预报技巧等方面均优于单SPP方案,综合来看SPP+SPPT+SKEB方案总体评分最优。SPP+SPPT+SKEB综合了SPP、SPPT和SKEB的优势,在各高度层整个积分时间段各气象要素离散度达到最佳,多随机扰动方案的混合达到了有效互补的效果。

对流尺度集合预报成员数对降水预报的影响

选取2022年川渝地区发生的16个强降水个例开展对流尺度集合预报批量试验,并通过对31组初值采用不同集合成员数时的降水集合预报技巧进行检验评估和综合分析。结果表明:集合成员的降水预报技巧总体上大致相当,因而采用不同成员数时预报技巧差异也不明显;表征降水总体分布特征的Talagrand分布和预报失误概率以及表征降水概率预报技巧的相对作用特征面积随着成员数的增加而逐渐改进,但当成员数达到一定数值后继续增大成员数对预报改进不明显。总体而言,对流尺度集合预报成员数设置为16~18最适宜。

GRAPES对流尺度集合预报模式中不同尺度初始扰动能量的演变特征

对流尺度数值预报对初始场的微小扰动非常敏感,且初始扰动的演变具有模式依赖、环流依赖和尺度依赖特征,如何构建合理的初始扰动场是国内外对流尺度集合预报领域尚未解决的难点问题和研究前沿。本文基于中国气象局3 km水平分辨率的GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)对流尺度模式,利用其同化分析系统的背景误差和一个二维随机型,构建大、中、小三个尺度的初始扰动场,并选取中国夏季一次典型的多区域强降水天气个例,开展对流尺度集合预报试验,对比分析了大、中、小尺度初始扰动能量的时空演变和谱分解特征,以期为构建适用于GRAPES对流尺度集合预报的初始扰动场提供依据。研究结果表明,在GRAPES 3 km对流尺度模式中:(1)大、中、小尺度初始扰动总能量的增长过程具有明显差异。大尺度初始扰动总能量随着模式积分呈增长趋势,尤以对流层中高层的持续增长为甚;而中、小尺度初始扰动总能量随着模式积分以日变化为主,表现为下午至傍晚(夜晚至清晨),扰动总能量显著增加(减小),且扰动总能量小尺度分量的日变化占主导,这可能是由于太阳辐射引起地表加热,使得白天的对流活动比夜晚活跃,且对流直接影响了扰动总能量小尺度分量的变化。此外,大、中、小尺度初始扰动总能量增长均以扰动动能增长为主,扰动位能在对流层低层的增长不可忽略。(2)大、中、小尺度初始扰动总能量增长具有环流依赖特征。对北支气流控制的中高纬天气区,在斜压不稳定较强的低槽区,大尺度初始扰动总能量增长突出,而在槽后西北气流区,大、中、小尺度初始扰动总能量均不增长;对南北气流交汇区,仍以大尺度初始扰动总能量增长最为明显;对南海夏季风影响区,大、中、小尺度初始扰动总能量发展均较弱,扰动位能增长与区域降水大值率演变有较好的对应关系。(3)大、中、小尺度初始扰动总能量的谱分析结果显示,不同积分时段扰动总能量的多尺度串级特征有差异。积分前3 h主要为扰动总能量的大尺度分量向小尺度分量降尺度串级,积分6 h后则为中、小尺度分量的升尺度串级。上述研究结果表明,在天气系统复杂、动力不稳定时空分布不均匀的区域(如中国区域)发展对流尺度集合预报时,有必要针对不同的不稳定天气区,构建具有尺度依赖和环流依赖的初始扰动结构。

对流尺度集合预报对川渝地区降水的预报性能分析

为深入认识对流尺度集合预报对川渝地区降水的预报性能,利用2020—2021年暖季(5—9月)川渝地区7 213个自动气象站逐日降水观测数据,综合评估对流尺度集合预报系统的控制预报(Control Forecast, CNTL)、集合平均(Ensemble Mean, MEAN)和概率匹配平均(Probability-matched Ensemble Mean, PM)对川渝地区降水的预报能力,并对比不同起报时次(08:00和20:00,北京时,下同)的预报差异。结果表明:(1)PM和MEAN的预报性能相对CNTL有所提高,MEAN对中雨和大雨量级降水预报具有指示意义,PM对大量级降水具有明显的预报优势。(2)模式预报的降水频率在小雨量级相比观测呈区域一致的正偏差,中雨及以上量级降水的预报正偏差集中在大巴山、华蓥山、武陵山脉等高海拔山区,预报负偏差主要位于四川盆地和丘陵区域,MEAN对小雨和中雨(大雨和暴雨)的预报正(负)偏差最明显。(3)08:00起报的36 h时效临界成功指数(Critical Success Index, CSI)和命中率(Probability of Detection, POD)整体高于20:00起报的48 h时效预报结果,但08:00起报的降水频率对高海拔山区的高估更明显。(4)PM和MEAN对四川盆地2021年9月4—7日强降水过程的降水落区预报优于CNTL,这是因为集合预报能够更好地把握天气系统的位置和形状特征。

随机物理倾向扰动方案在西部山地对流尺度集合预报中的研究

为了研究随机物理倾向扰动(SPPT)方法在复杂地形条件下对对流尺度集合预报中的影响,针对SPPT随机扰动场的时间尺度、空间尺度和格点标准差三个参数进行敏感性试验,分析扰动变化规律,探讨其预报效果。结果表明:空间尺度90 km、时间尺度3 h和格点标准差0.525参数构造的SPPT随机扰动场结构对西部山地对流尺度集合预报整体效果较好,该试验不同层次高空要素(纬向风场、温度场和湿度场)和近地面要素(10 m风和2 m温度)的离散度增长较快,考虑预报误差的离散度/RMSE也好于其他试验。虽然最优配置试验的3 h累积降水的集合平均相对于其他参数试验没有明显在各个量级上都有提高,但在≥10 mm、≥25 mm和≥50 mm的降水等级的ETS评分接近或者高于控制试验,概率预报技巧较好。综合来看,空间尺度参数的选取比时间尺度对离散度的影响更加明显,增加扰动振幅对离散度的增加也起到积极的作用,同时可以提高不同量级降水的概率预报技巧。

一次复杂地形下边界层抬升型暖区暴雨对流触发条件和可预报性的数值研究

长江中下游地区的暖区暴雨过程易受复杂下垫面强迫的影响,具有较大的预报不确定性,尤其是其中的对流触发过程。为探讨此类过程的触发条件及揭示其可预报性受限制程度,本文针对2020年6月23日一次复杂地形包裹下的长江中下游暖区暴雨展开高分辨率的数值模拟和对流尺度集合模拟,通过Lagrange气块后向轨迹分析、去除地形和关闭热效应的敏感性试验以及集合敏感性分析等方法对此次过程的对流触发阶段展开分析。结果表明,此次过程被抬升气块的主要源地为1.5 km以下的边界层,仙霞岭和杉岭在正午时分因热力作用而驱动的出谷风是引发局地辐合抬升的动力源,高低层散度、湿位涡的垂直配置以及偶极型位涡异常对此次对流触发过程具有较好的指示意义。此外,该过程对前期近地面2 m高度处温度和模式底层视热源具有较高的敏感性,该结果证实下垫面强迫的精确刻画对于提升暖区暴雨的预报效果至关重要。逐步减小初始场误差的初值敏感性试验进一步表明,此次暖区对流过程的可预报性显著低于北边的锋面过程,表现为锋面对流的偏差总能量能随初始误差的缩小持续性降低,而暖区对流的偏差总能量曲线则仍能增长至与原水平相近,呈现出非线性辐合收缩特征。因此,对于天气尺度强迫显著的锋面对流,或可优先考虑通过加强资料同化能力等手段降低初始场误差来减小预报误差;但对于复杂地形下的暖区暴雨对流触发过程,则需要更加强调通过集合预报来捕捉其不确定性。

强降水和冰雹对流许可尺度集合预报个例试验

利用对流许可尺度集合预报系统,针对2015年4月28日夜间移动到江苏南部和上海地区,伴随短时强降水和冰雹的一次强对流过程,使用初始多源融合分析场对集合预报结果影响进行了分析。结合上海南汇双偏振雷达基数据观测,对12~14 h预报时效的反射率因子、差分反射率及冰雹集合预报结果进行了定性和定量的评估,分析了改进初始水物质分布,同时增加小尺度信息对于模式预报结果的影响。主要结果为:(1)对反射率因子预报的评估显示,初始场调整了水物质分布且增加了小尺度信息的试验(以下简称ADAS试验),对降水的范围、分布特征及评分都有明显改进;(2)由于差分反射率在较小的距离内变化剧烈,对其准确预报难度较大,ADAS试验虽然预报强度偏强,但整体的位置和强度与实况更为接近,特别在大粒子预报方面具有更高的技巧,能够对微物理过程相关特征更好地进行描述;(3)使用地面人工观测和双偏振雷达观测对冰雹概率预报评估的结果显示,ADAS试验预报的高概率降雹区与观测落区接近,对冰雹落区预报具有一定的指示意义。通过多源融合分析调整初始水物质分布并增加小尺度信息的集合预报试验改善了较长预报时效的强降水和冰雹概率预报,具有更高的可信度,双偏振变量预报具有区分强降水与冰雹的优势,通过与观测的对比可以更好地评估模式对微物理过程描述的准确性。

基于局地增长模培育法的对流可分辨尺度WRF模式对河南“21·7”特大暴雨的预报评估

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,选取河南“21·7”特大暴雨事件,采用局地增长模培育法(Local Breeding Growth Mode,LBGM)生成对流尺度集合预报系统,在此基础上对24 h累积降水量进行SAL(Structure,Amplitude and Location)检验,结合预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分等评分结果进行对比分析,综合评估集合预报成员的预报效果,表明:1)基于局地增长模培育法生成初始扰动的集合预报系统成员对于强降水预报有一定优势,在降水强度和位置的预报上与实况较接近;2)经检验,成员e003的TS和ETS评分在20日00时—21日00时(北京时,下同)和21日08时—22日08时两个强降水时段内表现最佳,并在SAL检验中对应较好的降雨强度A和雨区位置L,而成员e008暴雨TS、ETS评分最低,对应SAL检验中具有一定的位置偏差,即TS、ETS评分和SAL检验之间存在相关性,将二者有机结合,可以为业务工作中定量评估模式降水预报效果提供参考;3)通过对比整体评分表现较好的成员e003和较差的成员e008,两者预报的位势高度场与ERA5(ECMWF reanalysis v5,ERA5)再分析资料之间的差值,可以验证降水预报误差主要源于对低涡系统的预报偏差,同时预报评分较好的成员其位势高度偏差较小,综合评估效果更佳。

基于对流可分辨集合预报的阜宁龙卷概率预报研究

本文针对2016年6月23日江苏阜宁龙卷,设计了两组对流可分辨尺度集合预报:一组以ERA5再分析资料为初始和侧边界(CEFS_ERA5);另一组以NCEP GEFS为初始和侧边界(CEFS_GEFS),评估了两组试验对此次龙卷的预报能力。结果显示:两组对流尺度集合预报均有约半数以上成员能够再现龙卷超级单体的特征;2~5 km上升螺旋度(UH25)对本次龙卷超级单体有较好的预报指示意义。在上述分析的基础上,考虑位置预报偏差,提出了一种基于UH25的邻域龙卷概率预报产品,分析了龙卷概率预报技巧对关键参数邻域半径和UH25阈值的敏感性,CEFS_ERA5邻域半径取15个格点,UH25阈值取250 m^(2)·s^(-2)最优;而CEFS_GEFS邻域半径取15个格点,UH25阈值取100 m^(2)·s^(-2)最优。总的来说,邻域概率预报产品显著提升了对此次龙卷概率预报水平。

基于时空不确定性的对流尺度集合预报效果评估检验

针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:(1)邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。(2)对于此类飑线过程的对流尺度天气系统而言,邻域半径为15—45 km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优,其中15—30 km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更强。(3)对流尺度降水预报考虑时间尺度与降水强度存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时,时间尺度与空间尺度对于降水预报效果的影响是相互关联的。(4)改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时、空不确定性,实现了对流尺度降水在时、空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时、空尺度相匹配的概率预报结果。

不同大尺度强迫条件下考虑初始场与侧边界条件不确定性的对流尺度集合预报试验

研究了不同大尺度强迫条件下的暴雨个例中,考虑不同尺度特征的初始扰动与侧边界扰动相互作用构造对流尺度集合预报的可行性,为进一步构建"自适应"于不同强对流天气的对流尺度集合预报系统提供依据。结果表明,在大尺度强迫显著的个例1中,以大尺度扰动信息为主的动力降尺度的增长趋势较集合转换卡尔曼滤波(ETKF)更为显著,且总扰动能量在预报中后期超过集合转换卡尔曼滤波,而在大尺度强迫较弱的个例2中,集合转换卡尔曼滤波扰动能量始终高于动力降尺度。此外,当大尺度强迫显著时,初始扰动与侧边界扰动相匹配会产生相互促进的作用,而不匹配时初始扰动会在预报中后期抑制侧边界扰动的发展,当大尺度强迫较弱时,即使是互相间不匹配的初始扰动与侧边界扰动也能在大部分预报时段起到相互促进的作用,说明初始扰动与侧边界扰动的相互作用机制不仅与天气形势相关,也与二者是否匹配挂钩,另外,扰动的发展特征同样依赖于天气形势;从集合离散度的角度来看,当大尺度强迫明显时,侧边界扰动的作用会在更短的时间内取代初始扰动,从而对离散度起到主导地位;两种初始扰动方法相比,集合转换卡尔曼滤波在多数情况下对总离散度的贡献均大于动力降尺度;从降水量预报及概率预报情况来看,大尺度强迫明显的个例可预报性更高,且各集合成员间的差异较小,大尺度强迫较弱的个例则相反,且当两种初始扰动方案与侧边界扰动相结合时,较仅侧边界扰动均有一定提高。

基于BGM的对流尺度集合预报试验及其检验

基于增长模繁殖法,考虑对流尺度高度非线性特征和精细化预报要求,对一次强飑线天气过程进行了集合预报试验,引入概率匹配平均法对集合预报结果进行对比分析,并通过偏差和公平技巧评分对降水进行了预报效果检验。试验结果表明,BGM法应用到对流尺度集合预报中能够生成代表大气不确定性的快速增长扰动。集合预报结果相比控制预报更加准确,传统集合平均对较小降水强度的预报更加准确,概率匹配平均法对大量级降水的预报能力明显占优。降水评分检验表明,集合平均对小量级降水的预报技巧最高,概率匹配平均法对极端降水事件的预报技巧有明显优势。对流尺度集合预报能够提高降水预报技巧,并对高影响对流天气事件的预报有指导意义。

对流尺度集合预报与模式不确定性研究进展

本文回顾了国内外近10年来对流尺度集合预报系统以及有关模式不确定性研究的成果。对流尺度集合预报在提高局地强天气预报预警能力方面,因其可以提供丰富的概率预报信息而具有显著优势,相关研究和应用受到国内外学者和数值预报业务机构的重视。相对于全球集合预报,对流尺度集合预报中有关模式不确定性的研究缺乏系统性和理论基础,成为目前研究的热点和难点。目前常用的模式扰动方法有多模式、多物理过程、多物理参数、随机物理等。这些方法在强对流事件、热带气旋强度路径等预报中得到了广泛应用,但在提高对流尺度集合离散度方面作用仍有限,主要原因在于其并没有针对性描述影响对流系统发生发展的关键物理过程的不确定性,仍然属于全球集合预报中天气尺度范畴。在回顾相关研究的同时,也提出了值得探索和研究的方向。

基于对流尺度集合预报的飑线结构特征模拟与改善

对流尺度集合预报是研究飑线等强对流天气的新方向。当前对飑线系统结构的研究主要采用卫星和雷达资料结合高分辨率确定性预报的方法,而本文从集合预报技术的角度分析飑线结构特征。针对2014年7月30日中国江淮地区的一次强飑线过程,利用WRF模式开展了对流尺度集合预报试验,采用概率匹配平均法对集合预报结果进行综合处理,重点考察集合预报对飑线结构特征的模拟能力。结果表明:对流尺度集合预报能够模拟出飑线系统的基本结构特征。集合平均和概率匹配平均法相比控制预报而言,对飑线回波、热力场、动力场和微物理量场结构有明显的改善作用。同时模拟出了飑线系统近地面冷池和环境垂直风切变的相互作用,与RKW理论相一致。概率匹配平均法在回波强度上较集合平均更接近实况,应用于对流尺度集合预报研究极端天气事件具有指示意义。

深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报的检验评估

目前数值模式对台风降水预报的准确率仍有待提高。为了评估深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报能力,选取了2015—2018年共14个影响广东台风个例,利用广东省2 300多个自动气象观测站的24小时累计降水观测资料,检验该系统的集合预报方法(含集合平均方法和概率匹配平均方法)和控制预报方法的24小时降水预报结果。(1)系统对台风24小时降水预报具有较好参考价值,三种方法的暴雨等级预报TS评分均达到0.39以上。(2)集合预报方法总体上优于控制预报方法,可改善珠江口两侧暴雨中心降水预报。其中集合平均方法总体预报效果最好,其降水预报均方根误差为38.1 mm,比控制预报方法减少18.8%,对暴雨等级预报TS评分为0.469比控制,预报方法提升20.1%,但是对特大暴雨等级预报能力不足;而概率匹配平均方法改善了小雨和特大暴雨的预报能力。(3)系统对较强台风的降水预报能力优于弱台风。在较强台风情形下,系统对粤东暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报方法偏差最大,其他地方降水预报偏大为主;在弱台风情形下,系统对降水预报存在明显系统性偏大,但对粤西暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报偏差最大。

华南前汛期锋面对流系统和暖区对流系统的多尺度特征和集合预报敏感性对比分析

2018年5月7日华南地区受锋面中尺度对流系统和暖区对流系统影响,出现多条中尺度雨带。其中锋面对流系统形成降雨区范围较广,雨量分布不均;在锋前30~200 km暖区内,多个离散的短生命史β中尺度对流系统形成范围较小的中尺度雨带;而在华南沿海地区中尺度线状对流长度超过300 km,稳定维持时间超过12 h,形成局地300 mm以上的沿海强降雨带。雷达回波分析表明华南地区的锋面对流系统、暖区对流系统均以低质心型对流单体为主,其中锋面对流单体35 dBz回波顶高平均为5.5 km,暖区对流系统35 dBz回波顶高平均为4.7 km。利用ERA5再分析资料诊断降水效率表明,锋面系统降水效率平均在10%~15%,暖区对流系统的降水效率波动明显,瞬时降水效率可超过90%。此次降雨过程中雨滴谱分析表明,小粒子直径、高雨滴数密度的暖云降水特征突出,沿海暖区对流系统在各个降水强度量级上都具有更大的粒子直径和数浓度,因此降水效率较高。预报检验表明主流业务数值模式对于暖区对流性降水预报能力有限,欧洲中心再预报改善了暖区对流性降水离散度分布,中尺度区域数值模式能够反映锋面对流和暖区对流的基本特征,但在沿海暖区对流系统的强度、组织上仍然有偏差。比较锋面降水和暖区降水的集合预报敏感性表明,锋面降水对于锋前低压槽、低空急流等天气系统强迫具有较高预报敏感性,而沿海暖区降水对于上游入流区不稳定能量分布具有更显著的敏感性。

基于对流尺度集合模拟的长江中下游暖区对流过程的可预报性研究

弱天气尺度强迫背景下的暖区暴雨发生发展机制复杂且难以准确预报。为深入探讨长江中下游暖区对流过程的实际和内在可预报性,本文通过同化模式模拟的探空、雷达等仿真资料的集合资料同化,构建了基于WRF-EnSRF的对流尺度集合预报系统,针对2013年7月21日一次典型暖区对流过程进行了初值扰动集合试验。试验结果表明,不同成员降水预报的发生时间和落区存在两个有显著差异的分岔时段,其一在对流触发阶段,源于扰动风场与地形的相互作用;其二在发展阶段,源于初值扰动导致对流系统强度出现差异,对流强(弱),冷池出流强(弱),导致降水落区偏南(北)。进一步的可预报性定量分析可见,由于初值的扰动,在分岔时段,模式的实际可预报性受到严重限制,表现为集合成员降水场的差异和扰动的偏差能量均快速增大。同时,在减小扰动振幅的“等同孪生子”对比试验中,扰动偏差能量随时间变化的曲线在对流触发阶段表现出的非线性特征表明,内在可预报性在这一分岔时段也显著受限。由以上结果可进一步得出结论:由于初值扰动导致分岔时段模式的实际可预报性受限时,准确的初值可有效改进预报效果。而当系统受到由混沌非线性动力学所导致的内在可预报性限制时,改善初值预报效果有限,须进一步考虑采用集合(概率)预报。上述研究对于理解长江中下游暖区对流过程的可预报性,以及针对相应的分岔特征发展适合于对流尺度的集合扰动方法或建立目标观测具有一定的参考价值。

新型局地增长模培育法对两次飑线个例的对流尺度集合预报试验

利用局地增长模培育法对两次典型飑线过程进行了对流尺度集合预报试验,通过与传统增长模培育法对比,检验了局地增长模培育法的实际预报效果。通过概率匹配平均处理后,将降水预报结果与实况资料进行对比分析,并用分数技巧评分来代替传统公平技巧评分实现对降水结果的合理检验,得出结论:1)在飑线降水预报上,局地增长模培育法优于增长模培育法。2)分数技巧评分比公平技巧评分更好地反映对流尺度集合预报能力,特别是在大暴雨量级降水评估上。3)降水评分结果显示,集合平均对于小雨、中雨和大雨级别降水的预报技巧高于概率匹配平均,概率匹配平均对于暴雨和大暴雨级别降水更有优势。