降雨型滑坡的集合预报模型及其初步应用的试验研究

滑坡的实时预警系统GRAPES-Landslide是将数值天气预报模式GRAPES(Global/Regional Assimilation and Pr Ediction System)与滑坡预测模型TRIGRS(Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slopestability)进行单向耦合建立起来的动力数值预报预警系统。由于滑坡预测模型TRIGRS中的关键水土参数具有空间分布很不均的特性,很难获取准确的数据加以描述,使得滑坡事件的激发、预测存在很大的不确定性,同时数值天气预报模式本身具有不确定性,因而用于诱发滑坡灾害的估测降水存在不确定性,进而使得滑坡的预报存在偏差。本研究基于预测降水和水土参数分布不确定性的考虑,提出了GRAPES-Landslide滑坡集合预报模型。滑坡集合预报模型中有5个不同的预报降水成员,分别是(1)GRAPES_MESO业务模式、(2)"暖—潜热加热纳近"方法、(3)基于九点平滑滤波的"暖—潜热加热纳近"方法、(4)对(1)^(3)的降水成员进行简单平均、(5)对(1)^(3)的降水成员进行概率匹配的集合。根据水土参数呈正态分布的特点,通过Monte-Carlo方法随机生成100组扰动参数值。将5个预报降水与100组扰动水土参数结合,组成GRAPES-Landslide滑坡集合预报模型。选择2013年7月18日00时到7月19日12时(协调世界时)福建省"西马仑"台风降雨引发闽三角地区发生大量滑坡灾害为例,进行实际预报试验。初步研究结果表明本文建立的GRAPES-Landslide滑坡集合预报系统所预测的滑坡频发区与观测区域有很好的吻合度,与目前的滑坡业务预报结果相比有明显改进,落区更精细化。因此,GRAPES-Landslide滑坡集合预报系统综合考虑了降水预报的不确定性和非均匀分布的水土参数的不确定性,为区域滑坡预测提供了一种新的可能方法。

一次冷涡发展阶段大暴雨过程的中尺度对流系统研究

利用2009年东北暴雨试验资料、常规气象观测资料、自动站资料、FY-2C卫星资料和NCEP再分析资料,对2009年6月19日东北地区一次短时强降水过程的天气尺度环流特征、中尺度对流系统(MCS)环境场及其触发机制进行了分析,概括了此次冷涡发展阶段暴雨过程的三维概念模型。结果表明,此次强降水系统主要发生在东北冷涡的发展阶段,造成强对流天气的系统尺度较小、突发性强,具有明显的β-γ中尺度对流系统的特点。高温高湿及位势不稳定层结、低层的湿舌北伸及中层干冷空气的侵入,为MCS的发生、发展提供了非常有利的环境条件。位于高空西风急流出口区北侧和偏东北大风中心入口区南侧的暴雨区上层有强的高空辐散,与辐合区南侧的低空急流前部相互耦合,使得暴雨区上升气流增强;高空急流出口区南侧的偏南风低空急流加强了风暴的入流强度,为风暴提供了有利的风场环境和水汽条件。暴雨区西南侧中低层存在干空气侵入,使中低层干冷空气迅速向对流风暴发生区输送,形成逆温层。在强对流爆发前,中低层的逆温层与上层的干层分开,使风暴发展所需的不稳定能量得以累积,冷涡系统东移引导低层偏西北气流南下,增强了地面流场的辐合,是触发初始对流的关键因素。

华南区域高分辨率模式中不同雷达回波反演技术方案的比较试验

结合一次比较典型的华南前汛期暴雨过程,对目前常用的几种雷达回波反演技术进行比较,试图得到一种适用于华南区域高分辨率模式的技术方案。首先比较了两种不同的水凝物反演技术对短期降水预报的影响,发现基于暖雨假设构造的经验公式反演得到的云微物理量进行Nudging以后预报降水比实况偏弱,而利用LAPS系统可以反演出高层的固态粒子,这些云粒子通过冰相过程可以产生强度与实况相当的降水。仅仅引入初始场的凝结物只对第一小时降水预报改进比较明显。通过对两种不同的水汽反演技术进行比较,发现1D+3D方法反演得到的水汽场并不适用于高分辨率模式,按该方法调整初始场水汽之后反而导致降水预报效果变差,而根据雷达回波调整水汽饱和的方法却可以有效提高前6小时的降水评分,这种改进主要来自降水漏报现象的减少。总体来说,结合利用LAPS系统反演云物理量以及水汽饱和调整方法是一套比较适合华南区域高分辨率模式的技术路线。

TRAMS_RUC_1 km模式初始场和侧边界方案的改进研究

本文从垂直分辨率、时间更新频率和要素完整性三个方面,对水平网格距为1 km的华南区域短时临近预报模式(TRAMSRUC1 km:Tropical Region Assimilation Model for South China SeaThe Rapid Update Cycle1 km)中的初始场和侧边界方案进行改进研究。首先选择一次华南飑线个例进行敏感性试验,研究结果表明:(1)提高初始场和侧边界的垂直分辨率以后,模式对飑线内部中小尺度对流系统引起的强降水中心的模拟结果明显更加接近实况,而增加中低层的垂直分辨率对预报的改进起到了主要作用。(2)将模式侧边界时间更新频率从6 h一次提高到1 h一次以后,模式侧边界要素场的逐小时剧烈变化信息可以比较完整的保留下来。在使用高时间分辨率的侧边界条件进行模拟时,粤西沿海地区的水汽辐合明显加强,这对原来模式预报飑线移速偏慢现象会有改善作用。(3)当模式侧边界条件具有较高的时空分辨率时,进一步补充垂直速度和云微物理变量的侧边界条件对于飑线模拟结果的影响并不明显。总的来说,提高初始场和侧边界的垂直分辨率以及增加侧边界更新的时间分辨率,对于区域高分辨率模式对这次华南飑线预报效果的改进具有重要意义,而忽略垂直速度和云微物理量的侧边界条件则是一种可以接受的简化。在个例研究的基础上,利用改进后的初、边界条件进行为期一个月(2019年4月份)的批量试验,评估结果表明新方案对于逐小时降水空间分布和日变化特征的模拟均有明显改善。

不同水汽分析场对一次华南前汛期暴雨预报的影响分析

利用华南高分辨率模式分析了不同水汽分析场对一次华南前汛期暴雨模式预报效果的影响。分别使用来自NCEP-GFS(Global forecast system)和ECMWF-IFS(Integrated forecast system)两个不同预报系统提供的分析场进行模拟发现,使用IFS模式提供的初始场进行预报能够得到更为合理的降水预报效果,并发现初值中850 hPa高度以下的水汽对本次过程的降水预报结果具有显著影响。由于在华南地区两种初始场内低层的水汽分布存在较大差异,导致了模式预报过程中出现了不同的降水发生机制,最终导致降水预报出现明显的偏差。在GFS分析场的基础上,进一步利用GRAPES-3DVar系统对常规观测资料进行再次同化,发现同化对本次降水过程的前期预报有改进,但是对24 h累计降水的预报改进并不明显。

利用中位数方法对风廓线雷达数据质量控制的研究

风廓线雷达的测风原理是假定风场是均匀的,而在实际探测中往往会出现不满足均匀风场的假定情况（特别是在有降水系统影响情况下）,进而影响雷达测风精度。采用求取中位数法对风廓线雷达观测资料进行质量控制,并结合气球探空资料,对比分析质量控制效果。结果显示：（1）受风廓线雷达的探测原理以及系统灵敏度的影响,当大气较干时,雷达的探测高度较低,当相对湿度增加时,探测高度随之增大;（2）在晴空条件下,求取中位数法得到的结果以及雷达原始探测结果相对于气球探空观测到的结果随高度变化的趋势一致,误差较小,利用求取中位数法得到的结果对原始结果有一定的改善效果;（3）当有降水发生时,求取中位数法得到的结果以及雷达原始探测结果相对于探空资料误差增大,但利用中位数法得到的结果相对于原始探测资料有明显的改善;（4）相比于低层和高层的误差分布,1~2 km高度上利用中位数方法所得到的风向、风速误差最小,对数据质量的改善效果最好。

基于Γ函数的暖季小时降水概率分布

我国暖季小时降水的气候概率分布特征分析是开展短时强降水概率预报的重要基础工作。本文使用1991—2009年5月1日至9月30日的小时降水资料,采用最大似然估计方法,对用于描述518个观测站点降水分布的Γ函数的形状参数α和尺度参数β进行了估算,对极端α和β分布情况下大于0.1 mm的暖季小时降水的概率密度分布状况及其累积概率密度分布函数进行了分析,并给出了多个站点基于Γ函数的超过给定阈值的降水累积概率的分布。结果表明:α和β之间的相关性高达0.975,其分布与我国的地势分布有很大的关系。Γ分布可以很好地描述小时降水的分布状况,模拟得到的结果具有更好的连续性,揭示了实况降水中不能观测到的极端降水发生的可能性;华南沿海和海南西北部为最容易出现短时强降水的区域,在有降水的情况下,其小时雨量超过10、20和30 mm的累积概率分别达到了8.0%、2.0%和0.7%,另一个常出现极端降水的区域为鲁苏皖交界处,这是强对流预报中值得注意的区域;95%累积概率密度对应的小时降水阈值分布显示,自西北向东南,极端小时降水的阈值不断增大;α与站点海拔高度之间具有很好的指数相关性,其相关系数达到了0.709,表明地形对我国暖季小时降水量的分布具有重要的影响。

降水条件下风廓线雷达数据质量分析及处理

风廓线雷达是当前获取大气三维风场信息的有效途径,但受其本身探测原理的约束,降水时的观测数据(尤其是边界层风廓线雷达的观测数据)将受到较大影响。为提高降水时边界层风廓线雷达数据的可信度,依据五波束探测和三波束探测原理,结合风廓线雷达功率谱再分析,建立了风廓线雷达数据筛选、填补的重处理方法,通过选取不同降水强度下的从化、潮州、阳江三个边界层风廓线雷达站的观测数据,开展了基于该方法的数据质量评估。研究结果指出:降水时虽能提高风廓线雷达的数据获取率,但风场数据质量并不一定较好(尤其是在特大暴雨时数据质量较差);经过数据重处理后,风廓线雷达的有效数据获取率得到提高,且内陆站点提升的幅度超过沿海站点;降水对2 km以下的观测数据影响较小,对于2 km以上的数据,若降水只是对部分高度造成数据缺失,则经过重处理后数据质量仍可以保持较好,但若连续多个高度数据缺失,则经过数据重处理后也不能较好地提高数据质量。

高阶精度有限差分方案下的非跳点网格试验:基于浅水波方程

非跳点网格在模式动力—物理过程的耦合方面具有独特的优势,但是由于二阶精度差分方案下非跳点网格频散误差较大而很少被使用于数值天气预报模式。随着近年来数值模式计算精度的不断提高,非跳点网格在频散关系方面的计算误差是否会发生变化还有待研究。本文在高阶精度差分格式下通过浅水波方程对跳点网格和非跳点网格的频散关系进行理论分析和数值试验,主要得到以下结论:(1)在低波数区跳点网格的频散关系基本不随计算精度的提高而变化,但是非跳点网格下的频散关系则随着计算精度的提高而更加接近真实解。在四阶精度下,非跳点网格的频散关系已经非常接近跳点网格。(2)差分精度提高以后,在高波数区非跳点网格仍然存在频率极大值,而且极值中心随着计算精度的提高而逐渐向更高波数区移动。跳点网格在计算精度提高以后高波数区的频率仍然随波数单调增加,且更接近真实解。(3)在高阶精度非跳点网格模拟试验的基础上,结合高阶扩散项对高频短波进行滤除,可以得到与二阶精度跳点网格相接近的模拟结果。总之,在高阶精度有限差分方案下利用非跳点网格构造模式动力框架是一种比较可行的做法。