ERA5再分析10m风速数据在“两洋一海”的适用性分析

西太平洋-南海-东印度洋(以下简称“两洋一海”)地区对我国的天气气候、国家安全和社会经济有重要影响,但由于资料条件的限制,现有的海上高风速事件研究主要集中于近海,导致对“两洋一海”地区远洋高风速事件的时空分布、变化特征及其机理仍然不够了解,急需利用新的高分辨率资料进行深入的研究。目前欧州中期天气预报中心第五代全球大气再分析资料(ERA5)再分析近地面10 m风速数据与现场观测风速的比较研究还相对较少,因此本文将“两洋一海”地区的国际海洋大气综合数据集(ICOADS)锚定浮标观测资料与ERA5进行了对比分析。结果表明:ERA5再分析10 m风速数据能够较好地表现出海面风场的分布特点和变化特征。ERA5再分析资料具有较高的时空分辨率、较长的时间序列以及完整的数据记录,将其用于海上高风速事件的气候分析是可行的,且具有一定的优势。需要注意的是,ERA5再分析风速总体上存在低估实测风速的系统偏差,尤其是实测风速较大时,ERA5偏离于实测风速的现象更为明显。

EC模式和GFS模式对黄渤海10m风速预报性能对比分析

采用黄渤海10个海上浮标和5个近岸海洋站的风速观测资料作为实况,对2021年欧洲中期天气预报中心(EC)和美国国家环境预报中心全球预报系统(GFS)的10m风速预报产品进行检验评估和对比分析。结果表明:EC模式的整体预报效果优于GFS模式,其中EC模式24~72 h的均方根误差比GFS模式减小了6.8%~8.0%,EC模式的预报偏差中位数为0.19~0.25 m/s,而GFS模式同类中位数为0.33~0.41m/s,两种预报产品风速的预报结果整体略偏大,但EC模式的偏离程度更小。随着预报时效的增长,预报误差逐渐增大。在不同风速条件下,EC模式预报对5级及以下风的预报效果优于GFS模式预报,但后者对6级及以上风的预报效果更好。空间方面,两种模式对小长山站的预报效果最差,对黄海中部MF03007站的预报效果最好,GFS模式在渤海的预报效果优于EC模式,其他海区则EC模式的预报效果更好;在时间方面,EC模式风速产品在4—8月的预报效果优于GFS模式,其他月份则GFS模式的预报效果更好。在强天气过程方面,随着预报时效的增长,GFS模式的气旋预报出现误差急剧增大的现象。GFS模式对冷空气以及冷空气和气旋配合过程的预报效果好于EC模式,EC模式对渤海气旋的预报效果好于GFS模式,而对江淮气旋预报来说,不同过程下两种模式各有优劣。

FINE ECMWF模式对南海10m风速预报能力的检验

利用FINE ECMWF模式逐日分析场（0场）序列和10d预报场序列，使用气候学方法客观检验FINE ECMWF模式对南海10米风速的预报能力，主要结果如下：（1）模式对南海10米风速具有较高的预报性能．并且不同季节和不同海区具有不同的预报性能。（2）随着预报时效的增加，均方根误差线性增长。不同季节均方根误差最小的是春季，其次是冬季，最大的是夏季和秋季。随着预报时效的增加，15°以北海区的误差增长最快。广东沿海西部海区、北部湾和海南岛西南部在各个季节各个预报时次都是相对大值区。（3）随着预报时效的增加，ACC逐渐减小。不同季节预报效果最好的是春季和冬季，其次是秋季，最差的是夏季。随着预报时效的增长，春季和夏季ACC的大值区主要出现在海区的南部，秋季的大值区分布在海区的南部和北部，冬季的大值区主要分布在海区的中北部。

我国近海洋面10 m风速集合预报客观订正方法

利用2013—2015年ECMWF集合预报10 m风场及我国沿岸和近海88个代表站点风速实况观测,建立基于ECMWF集合预报众数的我国近海洋面10 m风速客观订正方法。集合预报众数正确率及稳定性高于中值及平均值,因此基于集合预报众数,综合考虑历史数据的预报概率及集合预报各个成员的分布情况进行客观订正,可以提高订正效果。订正后的6~7级、8~9级风速偏小的误差及TS评分有明显改进,其中72~120 h预报时效的8~9级风速预报的TS评分由0.04增加到0.44,能够有效提高中长期时效大量级风速的预报能力。订正的风速产品对于我国近海冷空气及台风大风天气过程有较好的预报效果。

概率密度匹配方法在我国近海海面10 m风速预报中的应用

海面风速对航运及海上生产作业影响重大,但数值模式对于海面的风速预报仍存在较大误差。为降低数值模式海面10 m风速预报的系统性误差,提高海上大风预报准确率,基于2017—2019年中国气象局地面气象观测资料对ECMWF确定性模式的10 m风场预报结果进行检验评估,并采用概率密度匹配方法对模式误差进行订正。分析结果表明,概率密度匹配方法可有效地改善数值模式10 m风速预报的系统性误差,订正后风速在各个预报时效和风速量级的平均误差均较订正前有所降低。对于大量级风速的预报,经概率密度匹配方法订正后的风速预报的漏报率可减少10%以上。订正后12 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差分别由4.15 m/s、5.61 m/s降低至3.12 m/s、4.08 m/s,120 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差由7.38 m/s、9.35 m/s减小至6.46 m/s、8.07 m/s。在冷空气、台风大风天气过程中,基于概率密度匹配方法订正后的风速与实况观测更接近,能够为我国近海洋面10 m风速的预报提供更准确的参考。

1981-2020年河南省近地面风速时空分布特征

利用1981-2020年河南省日平均10 m风速观测资料,对河南省风速的时空分布特征进行了分析评估。结果表明,河南省风速的气候态具有明显的季节循环特征,在冬、春季节地表风速较大,夏、秋季节风速较小,并且呈现出东强西弱的空间分布特征。在年循环中2月到3月风速增幅最大,其余月份间的风速演变较为平缓。在风速变化趋势方面,空间分布主要表现为西升东降的特征,豫西从过去风速最弱的地区一跃成为近10年风速最大的地区,这也与其他地区风速整体变弱有关。风速EOF的第二模态表明,河南省风速同时也具有一定的年代际变化特征。此外,风速2-9年的年际变率弱于年代际的,即风速的短期变化具有平稳性;但在气候变化的大背景下,出现了系统性的变化趋势,且具有明显的区域性差异。

BJ-RUC预报系统在内蒙古10m风速预报中的效果检验

采用相关系数、平均偏差、平均绝对误差和均方根误差等检验统计量,以内蒙古全区119个自动站监测数据为依据,对9km*9km BJ-RUC逐小时风速预报产品进行了质量评估,发现该预报产品存在系统性误差,预报趋势和误差分布在空间上和时间上都具有一定的规律性,且随着季节的不同,预报趋势和误差分布的空间变化也是较为明显的,具体表现为:1)东部的相关系数略高于西部,平均误差的地区分布特征在春秋两季表现不明显,而在夏季为东部低于西部,冬季为东部高于西部;2)预报趋势在春、秋两季较好,夏季较差,而平均误差在夏季较小,春秋两季较高;3)BJ-RUC在地势相对平坦地区的预报效果并不是在各月都好于山区;4)9km BJ-RUC产品的预报趋势较好,而3km-RUC产品的平均误差较小。

风速4.6m/s柱状水银温度计相对湿度查算表的编制

GJB 150.9A—2009要求,通过湿球传感器的风速不低于4.6 m/s,需要一个风速为4.6 m/s的相对湿度查算表。介绍了风速4.6 m/s,柱状水银温度表的相对湿度查算表编制方法和计算结果,为更好地理解、执行GJB 150A—2009提供了数据参考。

不同土地利用数据对中国西北地区风速模拟的影响

基于中尺度数值模式WRF,利用2015年7月和12月国家基本气象站观测的10 m风速资料、MODIS卫星遥感反演的IGBP土地利用数据和WRF模式自带的USGS土地利用数据,研究了不同土地利用数据对WRF模式在西北地区复杂地形条件下10 m风速模拟的影响。结果表明:(1)使用IGBP土地利用数据能有效改进模式10 m风速逐日变化和随不同预报时效变化的模拟效果。其中对2015年7月和12月模拟效果均有改进,且对12月10 m风速改进更加显著。(2)IGBP土地利用数据对西北地区不同区域风速数值模拟误差改进不同,主要改进区域位于甘肃河东、宁夏北部和陕西南部地区。(3)使用IGBP土地利用数据对模拟10 m风速的改进可能是由于其对地面粗糙度数据的改进。

2015年中国北方沙尘天气过程模拟效果评估

为更好地评估数值模式对中国春季沙尘天气的模拟效果,使用WRF-Chem模式模拟2015年春季发生在中国北方的7次沙尘天气过程,结合气象站地面资料与国家空气质量监测网络全国站点资料,使用3种统计参数(相关系数、平均偏差、均方根误差)对模拟结果进行系统性评估。结论表明,中国北方各区域地面气象要素模拟效果较好,但风速模拟值普遍偏高,导致戈壁沙漠地区的PM_(10)质量浓度模拟值普遍高于观测值。因模式模拟沙尘远距离传输过程的能力较差,华北与东北地区模拟的PM_(10)质量浓度值偏低。分析模拟时段典型城市,PM_(10)质量浓度模拟值与观测值的相关系数均在0.55以上,除包头市,戈壁沙漠地区城市偏差在100~200μg/m^(3),均方根误差在170~270μg/m^(3),北京市偏差为-25.35μg/m^(3),均方根误差为80.84μg/m^(3)。

ROAD模式渤海10m风场预报误差订正

使用“递减平均法”和渤海28个石油、平台、浮标站资料分析得到的渤海10m风速逐时格点场,对ROAD模式(Regional Ocean and Atmosphere Model)渤海区域10m风速预报进行误差订正,不同权重系数试验表明:对于渤海10m风速预报场,权重系数取0.18,订正效果最佳,12~72h预报时效内,月逐时均方根误差和平均偏差均有明显改善,分别减小1.0~1.5m/s和2.3~3.0m/s;对比渤海北部、西部和中部代表格点72h预报时效内,逐12h最大风速评分结果发现:60h预报时效内,当风速预报在5~6级时,渤海北部、中部和西部订正后的预报评分大多有所提高;当风速预报在7级时,渤海北部和中部分别在36~72h和24~48h,预报评分有提高;在实况出现最多的风力分布范围内评分提高最多。

台风条件下ERA5再分析数据对中国近海适用性评估

2019年第9号台风“利奇马”是自1949年以来在浙江登陆的第三强台风,对中国近海沿岸地区造成了巨大的经济损失以及人员伤亡。为了研究ERA5再分析数据在渤黄东海的适用性,本文利用统计方法,针对台风“利奇马”期间位于渤海(QF104)、黄海(QF108)和东海(QF5003)的三套浮标观测数据对ECMWF最新推出的ERA5再分析数据进行评估分析。评估结果表明:1)ERA5再分析风速、风向、有效波高数据与浮标观测数据的匹配度较好,平均周期与海面温度数据次之;2)ERA5再分析平均波向数据相对平滑,而实测数据波动性大,两者之间的相关性有待进一步提高。

广东区域智能网格实况分析产品的检验评估

利用广东省水文站降水观测实况、国家气象观测站和区域自动站资料,对广东区域2020年的网格实况分析产品质量进行检验评估,结果表明:(1)2020年广东省5和1 km温度网格实况数值与站点实况相近,逐时温度、最高气温、最低气温平均绝对误差均小于1℃;(2)降水网格实况的误差随着降水量级增大而增大,个例对比评估显示1 km实时融合分析降水网格数据优于其他三套降水网格数据;(3)10 m风速网格实况的误差随着风级增大而增大,不分级风速误差小于1 m/s,趋势变化与站点实况接近,个例对比显示1 km的网格数据优于5 km数据。

热带海洋潜热长期变化趋势分析

利用1948—2010年热带西太平洋和热带大西洋暖池区上空月平均潜热场、10m海表面风速及海气温差场,研究了西太平洋和大西洋暖池区上空潜热的多年变化特征,并分析了潜热异常与海表面10m风速及海气温差异常的关系。研究表明,热带西太平洋暖池区潜热的长期变化趋势为:年平均潜热在吕宋岛附近海区上空随时间持续增加,而在菲律宾海以东、关岛以南海区则持续减少;热带大西洋暖池区上空潜热的长期变化趋势为:年平均潜热释放在加勒比海区随时间持续增加,而在加勒比海以东及以南的热带大西洋中部地区则持续减少。对比分析表明,潜热的长期变化趋势与强台风(飓风)的长期趋势比较一致,潜热变化受强台风和飓风的影响明显。热带西太平洋暖池区6～9月的潜热长期变化与全年变化有较大差别;热带大西洋暖池区在11月到次年3月的潜热长期变化与全年变化有很大差别。潜热长期变化趋势随季节的变化在两大洋都存在冬季增加的特征。除暖流海区外,两大洋海区潜热变化主要受海表面风速的影响。