择优法降水集合预报试验的研究

基于集合平均预报方法的基础上,提出了择优法降水集合预报方法,以多物理过程集合预报系统为例,对该方法进行阐述和试验。利用集合预报系统各成员过去24 h预报的500 hPa和700 hPa温度差(T500-700)与实况温度差的相关系数作为集合预报成员的筛选因子,选择相关系数较大的成员作为集合成员进行降水集合预报试验。初步试验结果表明,择优法降水集合预报要略优于集合平均法的预报,24 h降水集合预报有所改善。择优法降水集合预报简单易行,在计算资源有限的情况下,可优先计算择优的成员,因此比集合平均法节约计算时间,提高集合预报时效,具有一定的业务应用价值。

2种集合预报方法在内蒙古汛期降水中的对比试验

为了研究EC集合预报方法,笔者基于EC集合预报系统51个成员的温度及降水IDL格点资料,以内蒙古2014年汛期逐日降水过程为例,用择优法进行试验,并与集合平均预报进行对比。结果表明:(1)在短期预报中,集合成员个数增加到3或4时平均相关系数最高,成员个数增加到较多或减少时平均相关系数逐渐减小;(2)选择相关系数较大的成员作为集合成员进行集合降水预报试验,效果得到一定改善,并优于集合平均法的预报,因此需对集合预报中集合成员的个数的选取加以研究;(3)无论是集合平均法还是择优法,对大雨以上量级降水预报效果较差,因此有必要研究更好的集合预报方法,使集合预报在灾害性天气预报中的应用得到进一步发展。

两种定量集合降水预报方法对比分析

文章基于EC集合平均预报产品,选取EC集合预报的51个成员包括温度(500h Pa和700hpa)及降水量,以内蒙古2014年8月份5次暴雨降水过程为例,用择优法(以500h Pa和700h Pa的温度差即稳定度相关系数作为对集合成员的筛选因子)进行试验,并与集合平均预报方法进行对比,结果如下:(1)在短期24h预报中集合成员个数增加到3时预报效果得到一定改善,并优于集合平均法的预报,成员个数增加到较多(如4或5时)或减少到2时预报效果反而较差。因此分析集合预报中集合成员的个数对预报结果的影响有非常重要的意义;(2)无论是集合平均法还是择优法对小量级降水预报效果好于大雨以上降水预报,因此有必要去分析更好的集合预报方法使得集合预报在灾害性天气预报中应用得到进一步发展。

TIGGE模式在淮河水系史河流域的应用

为了提高淮河水系史河流域降水预报的精度,对TIGGE模式降水预报校正方法进行了研究。基于TIGGE的ECMWF、KMA、JMA、UKMO、CMA等5个模式2015—2017年汛期在史河流域的降水预报数据和雨量站实测降水资料,采用降水预报的均方根误差指标和在确报率、空报率和漏报率评价指标基础上提出的降水预报三率综合评价指标,对各模式在1~7 d预见期内的预报精度进行综合评价,采用2种非线性方法RBF及ν-SVR对TIGGE的5个降水预报模式进行非线性集合预报校正,并与线性方法BREM法进行了比较。结果表明:TIGGE的5个模式中,JMA模式的降水预报精度最高,其次是ECMWF和UKMO,实时降水预报校正ν-SVR法明显优于BREM法和RBF法;实时降水预报校正ν-SVR法提高了TIGGE模式降水预报的精度。

GRAPES-GEPS对西太平洋副热带高压和南亚高压的集合预报评估与集合方法研究

西太平洋副热带高压和南亚高压对东亚区域天气气候影响显著,运用数值模式集合系统提升其预报准确率对我国天气预报意义重大。采用国家级气象业务规范指标,系统地评估了中国气象局数值预报中心自主研发的GRAPES全球集合预报业务模式系统对2019年西太平洋副热带高压和南亚高压的集合预报技巧,并考察了不同集合方法对预报效果的影响,从而为东亚天气特别是极端事件的预报提供参考。结果显示,GRAPES全球集合预报系统对西太平洋副热带高压脊线的预报技巧最高,强度和面积次之,表现为偏弱的估计,西伸脊点的预报效果相对较差,表现为较观测偏东;对南亚高压强度和中心纬度指数的预报技巧较高,而对中心经度指数预报技巧相对较低。采用最大(小)值法可以有效降低该模式对西太平洋副热带高压强度和面积(西伸脊点)指数的预报偏差。而在南亚高压预报中,集合平均法比最值法具有略高技巧。对于极端性预报,最大值法较集合平均法可以显著提升对西太平洋副热带高压和南亚高压指数极端情形的预报性能,这从个例分析中也得到证实。从而表明集合最值法比平均法可能更适用于该模式的极端事件预报,应在业务应用中加以重视。