高分辨率短臨模式在一次極端降雨過程中的定量檢驗(yàn)
發(fā)布時(shí)間:2021-04-12 18:11
以2018年嚴(yán)重影響廣東的一次極端季風(fēng)低壓降雨過程為研究對(duì)象,基于鄰域法,對(duì)Grapes-1km短臨模式預(yù)報(bào)降雨的極端性、站點(diǎn)預(yù)報(bào)能力進(jìn)行定量檢驗(yàn)。結(jié)果表明:(1)模式對(duì)降雨峰值時(shí)段的極端降雨具有一定低估,但是提前量越小,相對(duì)偏差的絕對(duì)值和均方根誤差越小。(2)模式性能與降雨范圍的局地性有一定的相關(guān)性,局地性降雨時(shí)段,模式預(yù)報(bào)的偏差較大。(3)分區(qū)檢驗(yàn)結(jié)果顯示,模式低估了站點(diǎn)降雨量,尤其是強(qiáng)降雨區(qū)域。(4)分級(jí)檢驗(yàn)結(jié)果表明,模式晴雨預(yù)報(bào)調(diào)整不明顯,而當(dāng)降雨閾值提高后,模式調(diào)整效果更明顯。(5)鄰域范圍內(nèi)模式命中強(qiáng)降雨的相對(duì)位置顯示模式預(yù)報(bào)降雨系統(tǒng)較實(shí)況移速偏快。(6)模式在臨近時(shí)次的調(diào)整較為明顯,調(diào)整效果較好。
【文章來源】:廣東氣象. 2020,42(06)
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
2018年8月29日08:00—9日1日08:00過程降雨總量(單位:mm)
圖2比較了模式預(yù)報(bào)的極大值和雨量站的極大值的散點(diǎn)分布,散點(diǎn)多分布于對(duì)角線下方,模式的極大值普遍小于實(shí)況極大值,隨著預(yù)報(bào)提前量減小,散點(diǎn)聚集分布區(qū)有趨近對(duì)角線的態(tài)勢(shì),即模式預(yù)報(bào)極大值低估幅度減小。從散點(diǎn)顏色分布可見不同時(shí)期模式降雨低估狀況,在過程的開始階段以及結(jié)束階段(8月27—29日和9月1日)散點(diǎn)趨于在對(duì)角線附近分布,表明模式預(yù)報(bào)與實(shí)況較為吻合;在過程降雨峰值期間(8月30—31日)散點(diǎn)分布則主要位于對(duì)角線右下方,具有顯著低估特征,實(shí)況小時(shí)最大降雨量普遍在50 mm/h以上,模式預(yù)報(bào)量多數(shù)僅在0~30 mm/h范圍內(nèi)。上述特征反映了,在該次過程中模式對(duì)于極大值的預(yù)報(bào)能力不足。通過定量計(jì)算,可用RB和RMSE評(píng)估模式對(duì)極端降雨性能的表現(xiàn),預(yù)報(bào)提前量為1~6 h的模式預(yù)報(bào)RB均為負(fù)值,表明模式預(yù)報(bào)總體上低估了極端降雨量,其中提前量為2 h的預(yù)報(bào)RB絕對(duì)值最小,RMSE最小,提前量越大,模式預(yù)報(bào)RB絕對(duì)值和RMSE越大,表明模式提前2 h的極大值預(yù)報(bào)性能表現(xiàn)相對(duì)較好,臨近的預(yù)報(bào)效果更好(表2)。
為進(jìn)一步了解模式對(duì)于局地性強(qiáng)降雨和區(qū)域性強(qiáng)降雨的預(yù)報(bào)性能,利用極大值站點(diǎn)附近50 km范圍內(nèi)強(qiáng)降雨站點(diǎn)占區(qū)域內(nèi)站點(diǎn)總數(shù)的比例加以區(qū)分局地性強(qiáng)降雨和區(qū)域性強(qiáng)降雨,當(dāng)百分比<10%時(shí)定義為局地性強(qiáng)降雨。從圖3可見,強(qiáng)降雨的站點(diǎn)比例曲線具有明顯的振蕩特征,27日白天、28日白天、29日凌晨、30日午后、31日午后至夜間到9月1日早晨等幾個(gè)階段屬于局地性的強(qiáng)降雨,其余時(shí)段屬區(qū)域性強(qiáng)降雨。27日早晨實(shí)況強(qiáng)降雨顯著高于模式預(yù)報(bào)值,即使是提前量2 h的預(yù)報(bào),仍存在超2倍的差距。午后強(qiáng)降雨范圍擴(kuò)大,模式的預(yù)報(bào)效果顯著改善(實(shí)況大致分布在模式填色范圍內(nèi)),提前2 h模式的預(yù)報(bào)結(jié)果大致接近實(shí)況。28日上午降雨范圍縮小,模式與實(shí)況的偏差有所增大。而29日午后強(qiáng)降雨范圍和強(qiáng)度都有所增大,可是模式預(yù)報(bào)值與實(shí)況偏差較大,說明這一階段模式對(duì)于極大值的預(yù)報(bào)效果不佳。30日凌晨開始,模式預(yù)報(bào)的極大值急劇上升,臨近2 h的預(yù)報(bào)結(jié)果也同步增大,08:00前后達(dá)到峰值,此時(shí)模式與實(shí)況差異不大。值得注意的是,該時(shí)段內(nèi),模式不同時(shí)次預(yù)報(bào)的極大值差異(圖3中填色區(qū)的高度)較大,模式有顯著調(diào)整,臨近2 h的預(yù)報(bào)與實(shí)況接近,表明模式向?qū)崨r調(diào)整的效果顯著。30日午后降雨趨于局地,模式與實(shí)況的偏差較大,臨近2 h的偏差最大。30日夜間強(qiáng)降雨范圍增大,模式預(yù)報(bào)結(jié)果的區(qū)間(圖3中填色區(qū)高度)較大,表明模式的調(diào)整尤其顯著,臨近時(shí)次預(yù)報(bào)調(diào)整具有正效果,但是與實(shí)況的極大值相比而言仍低估40 mm/h左右。整體而言,對(duì)于調(diào)整顯著的時(shí)段,臨近時(shí)次預(yù)報(bào)均具有較好的預(yù)報(bào)效果。以上變化特征表明模式的性能與降雨范圍的局地性有一定的相關(guān)性(圖3),一般而言,降雨異常局地的時(shí)段內(nèi),模式預(yù)報(bào)的偏差較大,預(yù)報(bào)性能有限。另外,模式預(yù)報(bào)80 mm/h以上的概率很低,表明對(duì)于這種異常極端的降雨,模式的預(yù)報(bào)性能也較為有限。除此以外,實(shí)況出現(xiàn)的極端性降雨可能跟地形具有較密切的關(guān)系,本研究未考慮該情況。另外,模式調(diào)整幅度可能跟實(shí)時(shí)同化的觀測資料有關(guān),3.1節(jié)的分析中部分時(shí)次臨近預(yù)報(bào)的效果與實(shí)況有較大的偏差,有可能是跟同化的觀測資料缺乏有關(guān)。在預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中對(duì)這一相關(guān)信息的實(shí)時(shí)監(jiān)控,將對(duì)模式產(chǎn)品的訂正與業(yè)務(wù)應(yīng)用具有更大作用。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于Grapes 1 km 分鐘級(jí)模式分析LAF法的預(yù)報(bào)效果[J]. 張?zhí)m,張宇飛,劉暢,劉子杰. 廣東氣象. 2019(02)
[2]GRAPES-GFS模式暴雨預(yù)報(bào)天氣學(xué)檢驗(yàn)特征[J]. 宮宇,代刊,徐珺,楊舒楠,唐健,張芳,胡寧,張夕迪,沈曉琳. 氣象. 2018(09)
[3]基于多模式2015年江西省汛期區(qū)域性暴雨的檢驗(yàn)[J]. 孫素琴,鄭婧,金米娜,吳靜,李葳. 氣象與環(huán)境學(xué)報(bào). 2017(02)
[4]基于鄰域法的高分辨率模式降水的預(yù)報(bào)能力分析[J]. 潘留杰,張宏芳,陳小婷,王建鵬,陳法敬. 熱帶氣象學(xué)報(bào). 2015(05)
[5]GRAPESMESO V3.3模式強(qiáng)天氣預(yù)報(bào)性能的初步檢驗(yàn)[J]. 毛冬艷,朱文劍,樊利強(qiáng),蔡雪薇,張濤,陳靜,黃麗萍,王雨. 氣象. 2014(12)
[6]一種定量降水預(yù)報(bào)誤差檢驗(yàn)技術(shù)及其應(yīng)用[J]. 符嬌蘭,宗志平,代刊,張芳華,高棟斌. 氣象. 2014(07)
本文編號(hào):3133745
【文章來源】:廣東氣象. 2020,42(06)
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
2018年8月29日08:00—9日1日08:00過程降雨總量(單位:mm)
圖2比較了模式預(yù)報(bào)的極大值和雨量站的極大值的散點(diǎn)分布,散點(diǎn)多分布于對(duì)角線下方,模式的極大值普遍小于實(shí)況極大值,隨著預(yù)報(bào)提前量減小,散點(diǎn)聚集分布區(qū)有趨近對(duì)角線的態(tài)勢(shì),即模式預(yù)報(bào)極大值低估幅度減小。從散點(diǎn)顏色分布可見不同時(shí)期模式降雨低估狀況,在過程的開始階段以及結(jié)束階段(8月27—29日和9月1日)散點(diǎn)趨于在對(duì)角線附近分布,表明模式預(yù)報(bào)與實(shí)況較為吻合;在過程降雨峰值期間(8月30—31日)散點(diǎn)分布則主要位于對(duì)角線右下方,具有顯著低估特征,實(shí)況小時(shí)最大降雨量普遍在50 mm/h以上,模式預(yù)報(bào)量多數(shù)僅在0~30 mm/h范圍內(nèi)。上述特征反映了,在該次過程中模式對(duì)于極大值的預(yù)報(bào)能力不足。通過定量計(jì)算,可用RB和RMSE評(píng)估模式對(duì)極端降雨性能的表現(xiàn),預(yù)報(bào)提前量為1~6 h的模式預(yù)報(bào)RB均為負(fù)值,表明模式預(yù)報(bào)總體上低估了極端降雨量,其中提前量為2 h的預(yù)報(bào)RB絕對(duì)值最小,RMSE最小,提前量越大,模式預(yù)報(bào)RB絕對(duì)值和RMSE越大,表明模式提前2 h的極大值預(yù)報(bào)性能表現(xiàn)相對(duì)較好,臨近的預(yù)報(bào)效果更好(表2)。
為進(jìn)一步了解模式對(duì)于局地性強(qiáng)降雨和區(qū)域性強(qiáng)降雨的預(yù)報(bào)性能,利用極大值站點(diǎn)附近50 km范圍內(nèi)強(qiáng)降雨站點(diǎn)占區(qū)域內(nèi)站點(diǎn)總數(shù)的比例加以區(qū)分局地性強(qiáng)降雨和區(qū)域性強(qiáng)降雨,當(dāng)百分比<10%時(shí)定義為局地性強(qiáng)降雨。從圖3可見,強(qiáng)降雨的站點(diǎn)比例曲線具有明顯的振蕩特征,27日白天、28日白天、29日凌晨、30日午后、31日午后至夜間到9月1日早晨等幾個(gè)階段屬于局地性的強(qiáng)降雨,其余時(shí)段屬區(qū)域性強(qiáng)降雨。27日早晨實(shí)況強(qiáng)降雨顯著高于模式預(yù)報(bào)值,即使是提前量2 h的預(yù)報(bào),仍存在超2倍的差距。午后強(qiáng)降雨范圍擴(kuò)大,模式的預(yù)報(bào)效果顯著改善(實(shí)況大致分布在模式填色范圍內(nèi)),提前2 h模式的預(yù)報(bào)結(jié)果大致接近實(shí)況。28日上午降雨范圍縮小,模式與實(shí)況的偏差有所增大。而29日午后強(qiáng)降雨范圍和強(qiáng)度都有所增大,可是模式預(yù)報(bào)值與實(shí)況偏差較大,說明這一階段模式對(duì)于極大值的預(yù)報(bào)效果不佳。30日凌晨開始,模式預(yù)報(bào)的極大值急劇上升,臨近2 h的預(yù)報(bào)結(jié)果也同步增大,08:00前后達(dá)到峰值,此時(shí)模式與實(shí)況差異不大。值得注意的是,該時(shí)段內(nèi),模式不同時(shí)次預(yù)報(bào)的極大值差異(圖3中填色區(qū)的高度)較大,模式有顯著調(diào)整,臨近2 h的預(yù)報(bào)與實(shí)況接近,表明模式向?qū)崨r調(diào)整的效果顯著。30日午后降雨趨于局地,模式與實(shí)況的偏差較大,臨近2 h的偏差最大。30日夜間強(qiáng)降雨范圍增大,模式預(yù)報(bào)結(jié)果的區(qū)間(圖3中填色區(qū)高度)較大,表明模式的調(diào)整尤其顯著,臨近時(shí)次預(yù)報(bào)調(diào)整具有正效果,但是與實(shí)況的極大值相比而言仍低估40 mm/h左右。整體而言,對(duì)于調(diào)整顯著的時(shí)段,臨近時(shí)次預(yù)報(bào)均具有較好的預(yù)報(bào)效果。以上變化特征表明模式的性能與降雨范圍的局地性有一定的相關(guān)性(圖3),一般而言,降雨異常局地的時(shí)段內(nèi),模式預(yù)報(bào)的偏差較大,預(yù)報(bào)性能有限。另外,模式預(yù)報(bào)80 mm/h以上的概率很低,表明對(duì)于這種異常極端的降雨,模式的預(yù)報(bào)性能也較為有限。除此以外,實(shí)況出現(xiàn)的極端性降雨可能跟地形具有較密切的關(guān)系,本研究未考慮該情況。另外,模式調(diào)整幅度可能跟實(shí)時(shí)同化的觀測資料有關(guān),3.1節(jié)的分析中部分時(shí)次臨近預(yù)報(bào)的效果與實(shí)況有較大的偏差,有可能是跟同化的觀測資料缺乏有關(guān)。在預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中對(duì)這一相關(guān)信息的實(shí)時(shí)監(jiān)控,將對(duì)模式產(chǎn)品的訂正與業(yè)務(wù)應(yīng)用具有更大作用。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于Grapes 1 km 分鐘級(jí)模式分析LAF法的預(yù)報(bào)效果[J]. 張?zhí)m,張宇飛,劉暢,劉子杰. 廣東氣象. 2019(02)
[2]GRAPES-GFS模式暴雨預(yù)報(bào)天氣學(xué)檢驗(yàn)特征[J]. 宮宇,代刊,徐珺,楊舒楠,唐健,張芳,胡寧,張夕迪,沈曉琳. 氣象. 2018(09)
[3]基于多模式2015年江西省汛期區(qū)域性暴雨的檢驗(yàn)[J]. 孫素琴,鄭婧,金米娜,吳靜,李葳. 氣象與環(huán)境學(xué)報(bào). 2017(02)
[4]基于鄰域法的高分辨率模式降水的預(yù)報(bào)能力分析[J]. 潘留杰,張宏芳,陳小婷,王建鵬,陳法敬. 熱帶氣象學(xué)報(bào). 2015(05)
[5]GRAPESMESO V3.3模式強(qiáng)天氣預(yù)報(bào)性能的初步檢驗(yàn)[J]. 毛冬艷,朱文劍,樊利強(qiáng),蔡雪薇,張濤,陳靜,黃麗萍,王雨. 氣象. 2014(12)
[6]一種定量降水預(yù)報(bào)誤差檢驗(yàn)技術(shù)及其應(yīng)用[J]. 符嬌蘭,宗志平,代刊,張芳華,高棟斌. 氣象. 2014(07)
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