發(fā)布時間：2021-09-05 18:01

　　以2018年主要登陸臺風(fēng)暴雨過程為研究對象,利用多中心多模式（ECMWF、NCEP降水和臺風(fēng)路徑集合預(yù)報及業(yè)務(wù)細網(wǎng)格模式,國內(nèi)主要業(yè)務(wù)區(qū)域模式GRAPES-Meso、GRAPES-3 km、RMAPS、SMS-WARMS）預(yù)報及國家氣象中心實時臺風(fēng)中心定位和路徑預(yù)報,在統(tǒng)計檢驗和偏差分析的基礎(chǔ)上,對前期已業(yè)務(wù)應(yīng)用的基于觀測的集合成員優(yōu)選技術(shù)進行改進,以期獲得更高分辨率和準(zhǔn)確率的臺風(fēng)降水客觀預(yù)報產(chǎn)品。結(jié)果顯示,改進后的客觀產(chǎn)品空間分辨率較前期有明顯提升,預(yù)報準(zhǔn)確率較ECMWF和NCEP業(yè)務(wù)模式確定性預(yù)報有明顯提高,TS評分提高率在15%～20%,同時也高于各業(yè)務(wù)區(qū)域模式預(yù)報,且暴雨TS評分略高于同期預(yù)報員主觀預(yù)報。此外,研究表明,該客觀產(chǎn)品的預(yù)報準(zhǔn)確率對參考路徑的選取有較強的依賴性,依據(jù)實時臺風(fēng)中心定位優(yōu)選出3～5個成員形成集合平均路徑,將其作為參考路徑的試驗評分要高于以所有成員的集合平均路徑為參考的試驗評分。集合成員優(yōu)選技術(shù)和以概率匹配方法為基礎(chǔ)的QPF融合技術(shù)對改進全球和區(qū)域模式的臺風(fēng)暴雨預(yù)報有明顯的幫助。 

【文章來源】：氣象. 2020,46(10)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

圖８?２０１８年８月１３日０８時至１４日０８時逐６?ｈ降水實況（填色；ａ，ｂ，ｃ，ｄ），ＥＣＨＲ逐６?ｈ降水預(yù)報（填色）和５００?ｈＰａ位勢??高度預(yù)報（ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，單位：ｇｐｍ），集合預(yù)報第１８號成員的逐６?ｈ?５００?ｈＰａ位勢高度預(yù)報（等值線）及區(qū)域模式和第１８號??成員６ｈ降水預(yù)報（填色）：（ｉ）Ｇ?

取頊報偏差較小的成員，形成新的預(yù)??報集合．聲以預(yù)計，將祖一定程度上減小驗證時段??內(nèi)＇集合預(yù)報的不確定，提高臺風(fēng)路徑和降水預(yù)，報的??準(zhǔn)璐率》??本文所使用的多樓式ＱＰＦ融含后處通方案：??（１）基于ＥＣ和ＮＣＥＰ的臺風(fēng)路徑集合預(yù)報以及臺??風(fēng)中心實時定位資料，選取糢式起報后６．?ｈ時刻中??心像置摩報偏ＩＩ最小的前個咸員：為優(yōu)■選減爾Ｉ?Ｃ：２）??將優(yōu)選成員的臺風(fēng)路徑預(yù)報迸行集：食平均，并將該??集含乎均作為區(qū)域模式降水預(yù)報優(yōu)選的參考路徑；??（Ｓ）根據(jù)選定的參考路徑（圖１中實錢此路徑上??逐ｅ?ｈ選取臺鳳中心位亶備墓較小的匡域樓式成員??（圖１中菌圈內(nèi)黑點?＞，形成一組區(qū)域模式逐６?ｈ降??水預(yù)報的集含；Ｕ）基于新的降水預(yù)報集合，運用概??率匹配（ｐｒｏｂａＭｌｉｔｙ?ｍａｔｃｈｉｎｇ．ＰＭ）＃法迸行降水融??合ｆ并對融合盾的，逐《?ｈ降水產(chǎn)品進行累加，得肩精??細化的臺風(fēng)降水客觀產(chǎn)品Ｃ２４?ｈ累積降水量Ｋ??對于槪率Ｍ配方法Ｃ?Ｅｔｅｒｔ，?２〇〇１；代刊等，??如１８）：首：先，將降水產(chǎn)品區(qū)域內(nèi)ｔ個成員所有格點??個格點）的降水預(yù)報值ｆ含ｍ?／Ｍ個預(yù)報值》從大??到小排列＊將該序列從大到小分為ｗ等份，保留每??一等份的中位數(shù)；其次，對每個格點上《個成員預(yù)報??計算平均，樽到集合平均場，將集合平均場所有格點??的數(shù)值按從大到小排列：并保留各數(shù)值在平均場中??的俊聲７然后？將第一步保留下來的預(yù)報值序列與集??．合華均場：＜１＾列從大到小一■?—＊對應(yīng)■轉(zhuǎn)■■第一■步．的??預(yù)報值保留至其對應(yīng)數(shù)值所在集＃平均場中的位??豐，即得到概率匹配產(chǎn)品《圖２：）。??表２?降水檢驗列聯(lián)表??Ｔａｂｌｅ?

８）：首：先，將降水產(chǎn)品區(qū)域內(nèi)ｔ個成員所有格點??個格點）的降水預(yù)報值ｆ含ｍ?／Ｍ個預(yù)報值》從大??到小排列＊將該序列從大到小分為ｗ等份，保留每??一等份的中位數(shù)；其次，對每個格點上《個成員預(yù)報??計算平均，樽到集合平均場，將集合平均場所有格點??的數(shù)值按從大到小排列：并保留各數(shù)值在平均場中??的俊聲７然后？將第一步保留下來的預(yù)報值序列與集??．合華均場：＜１＾列從大到小一■?—＊對應(yīng)■轉(zhuǎn)■■第一■步．的??預(yù)報值保留至其對應(yīng)數(shù)值所在集＃平均場中的位??豐，即得到概率匹配產(chǎn)品《圖２：）。??表２?降水檢驗列聯(lián)表??Ｔａｂｌｅ?２?Ｃｏｎｔｉｎｇｅｎｃｙ?ｔａｂｌｅ?ｆｏｒ?ｓｃｏｒｉｎｇ?ｒａｉｎｆａｌｌ?ｆｏｒｅｃａｓｔｓ??觀測事件??發(fā)生??未發(fā)生??發(fā)生??Ａ??Ｂ??未發(fā)生??Ｃ??Ｄ??圖１后處理方案的示意圖??Ｆｉｇ．?１?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍｓ?ｏｆ??ｐｏｓｔ?ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ??由大到小排列?［ｊ?由大到小排列??圖２概率匹配產(chǎn)品計算原理示意圖??Ｆｉｇ．?２?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍｓ?ｏｆ??ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ?ｏｆ?ＰＭ?ｐｒｏｄｕｃｔ??２區(qū)域模式降水預(yù)報評估??區(qū)域模式相比．全球模式，對短：期時效？３?ｄ）??內(nèi)局地－區(qū)域?qū)α飨到y(tǒng)以及復(fù)．雜地形引起的強降水??預(yù)捆表現(xiàn)出一定優(yōu)勢，區(qū)域模式的檢驗工作一盒受??到廣大氣象工作者的高度重．視．尤其是針對瘼式：基??本氣象要素和降水預(yù)報的定量化統(tǒng)計檢驗。由于合??風(fēng)降水后處理產(chǎn)品的計算方案是基于區(qū)域模式降水??預(yù)報進行優(yōu)選和融合，Ｈ此對四個區(qū)域模式的降水??預(yù)報進行檢驗．是

【參考文獻】：
期刊論文
[1]GRAPES3 km數(shù)值模式對流風(fēng)暴預(yù)報能力的多方法綜合評估[J]. 張小雯,唐文苑,鄭永光,盛杰,朱文劍.  氣象. 2020(03)
[2]ECMWF極端降水預(yù)報指數(shù)在華東臺風(fēng)暴雨中的應(yīng)用研究[J]. 羅玲,婁小芬,傅良,錢浩.  氣象. 2019(10)
[3]SMS-WARMS V2.0模式對中國西南地區(qū)降水預(yù)報能力的客觀檢驗[J]. 徐同,楊玉華,李佳,陳葆德.  氣象. 2019(08)
[4]2018年西北太平洋和南海臺風(fēng)活動概述[J]. 柳龍生,呂心艷,高拴柱.  海洋氣象學(xué)報. 2019(02)
[5]臺風(fēng)蘇迪羅登陸次日分散性暴雨成因及預(yù)報著眼點[J]. 楊舒楠,曹勇,陳濤,唐健,郭云謙.  氣象. 2019(01)
[6]集合模式定量降水預(yù)報的統(tǒng)計后處理技術(shù)研究綜述[J]. 代刊,朱躍建,畢寶貴.  氣象學(xué)報. 2018(04)
[7]臺風(fēng)暴雨落區(qū)研究綜述[J]. 陳聯(lián)壽,孟智勇,叢春華.  海洋氣象學(xué)報. 2017(04)
[8]高分辨率GRAPES模式中云微物理方案對強降水的模擬和診斷研究[J]. 聶皓浩,劉奇俊,馬占山.  氣象. 2016(12)
[9]面向臺風(fēng)暴雨的集合預(yù)報成員優(yōu)選訂正技術(shù)研究及應(yīng)用試驗[J]. 陳博宇,郭云謙,代刊,錢奇峰.  氣象. 2016(12)
[10]1959-2012年我國極端降水臺風(fēng)的氣候特征分析[J]. 江漫,漆梁波.  氣象. 2016(10)



本文編號：3385822