基于目标对象检验法的四川省两种数值模式暴雨预报对比分析

根据2021年四川省31次暴雨过程预报偏差检验,选取ECMWF预报雨带明显偏西、CMA-MESO预报较好的3次个例,基于目标对象检验法对强降水落区(≥25 mm)从位置偏差、面积偏差、雨带走向和降水强度4个方面对两模式的预报偏差特征和主要原因进行对比分析。结果表明:ECMWF模式降水落区预报较实况偏西偏北,且偏西偏差距离(59.06~123.67 km)显著大于偏北偏差距离(8.23~53.59 km),而CMA-MESO模式雨带走向和位置预报与实况更为接近。两模式降水面积预报均大于实况,ECMWF模式较实况偏大7.0%~34.3%,CMA-MESO模式偏大25.2%~45.9%。两模式降水量平均值预报与实况偏差幅度为-3.5%~20.0%,但降水量极值预报较实况偏差较大,偏差幅度为50.1%~196.9%。检验分析表明,出现在副热带高压边缘,受高原涡或西南涡影响的四川暴雨过程,在ECMWF模式预报强降水落区(≥25 mm)偏西的情况下,CMA-MESO模式可以提供订正参考。

强对流天气预报检验新方法在上海的应用尝试

为了弥补常规检验方法的不足,挖掘预报的潜在价值,基于强对流天气预报的特点、短临预报业务需求和效益评估用户调查,采用对比预报与实际的强对流天气目标之强度、面积、空间距离、形态和相似度等评价指标,建立包括格点型、站点型和概率型的强对流预报检验方法、预报检验指标调整与合成方法,制定基于用户需求和使用倾向的强对流短临检验指标和标准,尝试开发适合我国强对流预报预警发展的强对流短临预报新型检验业务产品,实现对强对流短临预报的综合检验和评价。介绍了这一新尝试的设计和相关算法,及其在上海的试验应用。

多区域高分辨率模式强降水预报检验分析

利用气象大数据云平台中逐小时降水资料,基于目标对象检验法和邻域法,评估2019—2020年辽宁主汛期降水过程中中国气象局上海数值预报模式系统(CMA-SH9)、中国气象局中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)、中国气象局睿图东北数值预报模式系统(CMA-DB)的预报性能。结果表明:千米尺度或接近千米尺度的上述三个模式,在36 h时效内,对于累积强降水(12 h降水量≥50 mm)落区形态预报与实况有相似性,落区质心预报偏差一般在20 km左右。然而,预报落区与实况重叠的面积一般都在10%以下,个别情形下(如CMA-MESO对于气旋型降水过程)累积强降水落区预报与实况重叠度能够接近20%;位置偏离的直接结果是导致漏报率高(一般在75%左右,CMA-MESO模式漏报率略低,为10%~20%),其中高压后部型降水过程中累积强降水的漏报率超过80%,位置偏离也造成较高空报率。对于短时强降水(1 h降水量≥20 mm)预报,在方圆40 km内不计偏差情况下,各模式预报命中率平均在10%以下(最大值为9.2%),空报率平均为58.7%;三种降水类型中,模式对台风型降水过程的短时强降水预报性能最低。