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。

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。

对流可分辨尺度集合预报对河南“21·7”极端降水事件可预报性研究

2021年7月19~21日,河南省遭遇了极端降水事件,小时最大降雨量突破历史极值,高达201.9mm h^(-1).本文设计了两组对流可分辨尺度集合预报:一是以NCEP GEFS为初始和侧边界条件(命名为CEFS_GEFS),二是以ERA5为初始和侧边界条件并结合时间滞后方法的集合预报(命名为CEFS_ERA).对于24h累计降水,两组对流尺度集合预报都能较好地再现太行山附近的强降水,但多数成员对发生在郑州的极端降水预报存在明显的位置偏差.对于小时降水,一些好的成员能够模拟极端降水事件的演变和传播,但所有集合成员都低估了极端的小时降雨量,位置误差从几十到几百公里不等,这主要是因为模式尚无法准确预报中尺度低涡与地形阻挡形成急流的辐合位置有关.总的来说,此类城市尺度郑州极端小时降水的可预报性较低,因为极端事件的发生需要许多有利条件同时发生,预报模型尚无法准确预报每一个中小尺度过程.客观评分上,CEFS_GEFS的表现优于CEFS_ERA,这主要是因为大尺度降水位置取决于天气尺度环境,CEFS_ERA预报的离散度不够,导致最终降水整体偏西,概率预报误差较大.在上述分析基础上,考虑到预报存在系统位置偏差,提出了一种新的基于邻域的降水概率预报方法,与传统的降水概率相比,新方法显著提升了日降雨和小时降雨的概率预报技巧.

欧洲业务集合预报系统进展

由于大气初值与数值模式中物理过程存在不确定性等客观事实,集合预报无疑代表着数值天气预报未来前进与发展的方向,它标志着天气预报的预报范式转变,即用户不仅可以得到未来大气状态的单一现实,还可得到未来大气可能出现的一系列场景。文中扼要地梳理了欧洲全球业务集合预报与有限区域模式高分辨业务集合预报的研究动态与技术发展、基本问题及其未来最新发展方向,包括:1)欧洲中期天气预报中心的业务集合预报系统发展沿革及概况;2)欧洲国家主要业务高分辨率集合预报系统概况;3)当前业务集合预报存在的问题、挑战及未来前进的方向。文中除了关注欧洲中期天气预报中心的集合预报应用,还梳理了目前欧洲高分辨业务集合预报取得的成就,以引起有关研究人员的注意。总之,借鉴欧洲业务集合预报的发展思路,不仅有助于集合预报理论创新,还对发展集合预报业务有重要指导意义。