基于GRAPES_3 km模式输出的风雹概率预报技术研究

基于我国自主研发的GRAPES_3 km高分辨率模式预报数据,通过计算逐时最大上升螺旋度(updraft helicity,UH)产品,发展了不同预报时效时段内超过指定阈值的UH格点概率预报技术。由于UH能够表征对流风暴的上升运动和中低层旋转强度,因此通过UH格点概率预报产品得到了综合表征对流性大风或冰雹(简称风雹)的概率预报指导产品。对2019年6月14日至7月31日我国华北东北区域和华南区域两个风雹高发区的逐日试验和典型个例预报结果进行了细致评估,结果表明该产品具有良好的预报能力。该产品对华北东北区域和华南区域的风雹TS评分均明显高于主观预报,特别是对于华南区域可预报性较低的弱天气尺度强迫过程,能够显著降低漏报率从而明显提高预报准确率。预报产品还能够很好地指示对流风暴的形态分布和移动传播特征,概率落区与实况风雹的落区位置具有较好的匹配效果。对选取不同的UH阈值和空间高斯平滑系数的概率产品对比检验结果表明,基于较低UH阈值计算的概率预报产品由于漏报率更低,其TS评分要高于较高阈值的预报结果,高斯平滑系数取值20 km得到的概率产品在各等级概率评分中预报效果总体表现最佳。

GRAPES沙尘数值预报系统对一次沙尘暴沙尘浓度同化模拟试验分析

为了提高沙尘模式的预报准确率,通过在区域天气数值模式GRAPES(Global/Regional Assimilation and PrEdiction System)的三维变分同化系统中增加沙尘浓度这一控制变量的方法建立了GRAPES_3DVAR_DUST沙尘同化系统。利用中国北方8个观测站提供的沙尘PM10数据和沙尘模式(GRAPES_CUACE/Dust系统)提供的背景场,对2008年2月29日-3月1日发生在中国北方的一次沙尘暴天气进行了控制试验和一次同化与间断同化的敏感性试验,结果表明:(1)引入该同化系统后,一次同化和间断同化试验模拟的地面沙尘浓度分布较未同化的控制试验结果更接近卫星监测,而间断同化的结果又好于一次同化;(2)一次同化试验与控制试验对单站PM10浓度的演变预报较差;(3)间断同化试验较准确地再现了单站PM10浓度的连续演变;(4)间断同化试验效果整体上优于一次同化试验。总体而言,引入沙尘同化系统在一定程度上可以提高沙尘模式对沙尘天气的预报准确率。

一种偏差订正方法在平昌冬奥会气象预报的应用

为了提高GRAPES3 km(Global/Regional Assimilation and Prediction System)模式在2018年平昌冬奥会气象服务中的预报能力,采用一阶自适应的卡尔曼滤波方法对GRAPES_3km模式的2 m气温、2 m相对湿度和10 m风开展偏差订正。结果表明:偏差订正方法明显提高了地面要素的预报效果,其中2 m气温的均方根误差整体减小到2℃左右,站点订正改善率为10%~60%;10 m风速的均方根误差减小到2 m·s^-1左右,站点订正改善率为10%~45%;2 m相对湿度减小到20%以下,站点订正改善率为0~20%。与韩国气象厅LDAPS(Local Data Assimilation and Prediction System)及美国宇航局NU-WRF(NASA-Unified WRF)模式相比,GRAPES3 km模式的风速预报表现更为优异,各站点整体预报效果明显优于LDAPS和NU-WRF模式。偏差订正方法可有效改善模式在复杂地形条件下的预报能力,是提高精细化预报准确率的重要手段。