华南前汛期强降水个例模式降水预报误差成因初探

2015年5月19—20日,华南出现一次暴雨过程。检验表明欧洲中期天气预报中心全球确定性预报模式(以下简称EC模式)预报的20日强降水落区在广东境内较实况明显偏北,高估了天气尺度系统附近的降水强度,漏报了其南侧暖区内中尺度对流系统(mesoscale convective system,MCS)造成的降水,华东中尺度模式预报明显优于EC模式。利用高分辨率中尺度天气研究预报模式(以下简称WRF模式)对该暴雨过程进行了模拟,对比EC模式降水物理过程,初步探索了EC模式降水预报误差的成因,结果表明:20日位于广东暖区内的对流组织发展成MCS,并造成明显的低层冷池出流和中高层潜热加热,二者共同作用使得中低层气旋式环流在广东中东部发展,配合其南侧的强西南风水汽输送,在气旋式切变附近不断触发新的对流并南移使得广东中南部暖区内出现强降水,WRF模式能较好地模拟出该过程,而EC模式未能预报出暖区对流及其反馈,从而导致其漏报了广东中南部的强降水;EC模式预报的降水与天气尺度环流之间的正反馈进一步加大了降水的预报偏差。EC模式预报的20日白天的强降水主要位于华南北部切变线附近,且以层状云降水为主,降水产生的潜热使得对流层低层切变线附近减压更明显,预报的切变线辐合较分析场明显偏强,使得其预报的切变线附近降水较实况偏强。

2019年影响中国台风的降水预报误差及其来源研究

针对2019年影响中国的8个台风,利用面向降水对象的CRA(contiguous rain area)方法研究了欧洲中期天气预报中心确定性预报的降水误差来源,及其在不同预报时段和降水量级下的变化趋势,分析了台风路径预报误差与降水对象的CRA位置误差之间的相关性,对比计算了台风路径修正与CRA shifting方法对于改进降水预报的作用,并评估了台风降水概率分布、径向分布和非对称分布的预报误差。结果表明:总体而言,台风降水预报的主要误差来自于位置误差和形态误差;除特大量级降水以外,台风降水对象的CRA位置误差与路径误差显著相关,通过修正台风路径能改进降水预报,但其效果要逊于CRA shifting方法;预报的台风降水概率密度分布形态与观测总体上较为一致,但台风核心区内的预报降水强度均大于观测;台风登陆或靠近我国沿海前后,预报降水较观测更靠近台风中心,且略滞后于观测,预报降水的非对称性明显弱于观测。

统计相关条件下降水及洪水预报误差相关分析

以三峡水库上游寸滩至万县区间降水预报误差和入库洪水预报误差相应数据为例,在探讨两者统计相关性的基础上,采用Frank、Gumbel、Clayton三种二元Copula连接函数分析了两预报误差的相关结构,以离差平方和最小为准则进行了Copula函数的选择,并与两预报误差独立情况下联合频率分布进行比较和分析。研究结果表明,降水预报误差和洪水预报误差的相关性对其二元联合分布有一定影响,同时,在两预报误差负相关条件下,其联合分布可做简化处理。本文研究结果可为水库预报调度风险管理提供决策参考。

考虑降水预报的三峡入库流量概率预报模型

以三峡水库为例,建立了基于降水预报信息的降水随机模拟模型,提出了将预见期降水随机模拟模型与概念性水文模型相耦合的概率水文预报模型,并进行了入库流量预报。该模型能充分利用降水预报信息,能定量描述水文预报结果的不确定性,概念清楚、易于构建,具有推广应用价值。

2019年5月柳州一次预报失误的大暴雨成因与预报分析

利用地面和高空观测资料、自动站观测资料、多普勒天气雷达观测资料和NCEP的FNL再分析资料,科学诊断2019年5月柳州一次大暴雨成因,并剖析了预报失误的原因。