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    1. 浙江省夏秋季人工增雨作业雷达指标研究
    张磊, 宋哲, 徐铖, 黄旋旋
    干旱气象    2022, 40 (5): 888-896.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-05-0888
    摘要64)   HTML1)    PDF(pc) (16341KB)(75)    收藏

    为指导地市更加科学合理地开展人工增雨作业,基于2018—2020年夏秋季浙江人工增雨作业记录、多普勒雷达数据、MICAPS数据、自动站小时雨量及探空数据,在对增雨作业效果分析后利用逆推法对浙江省夏秋季人工增雨作业雷达指标进行研究。浙江有利于开展人工增雨作业的天气系统主要有切变线、高空槽和台风,占比分别为28.6%、21.4%和21.4%。根据雷达回波和降水特征,作业云系可分为层状云、积状云、层状云为主和积状云为主的混合云,其中混合云是最常见的作业云系,占比高达82.5%。在日常增雨作业中,增雨效果明显的作业比例较低,占比仅13.4%。回波强度、回波顶高、负温层厚度、垂直积分液态水含量为增雨作业条件判别的有效指标,不同季节和不同云系对应的雷达指标有所不同。统计发现未能合理开展作业是无法获取正增雨效果的主要原因,占比高达49.2%,其他常见原因还包括作业时机不合适、作业部位不合适和作业对象不合适。本文所建立的雷达指标在临近作业指挥中具有一定的指导意义。

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    2. 四川夏季降水量空间插值方法的比较
    李想, 李国平
    干旱气象    2022, 40 (5): 897-907.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-05-0897
    摘要58)   HTML1)    PDF(pc) (40103KB)(408)    收藏

    为了研究四川盆地尤其是盆地周围边缘山地夏季降水的主要地理影响因子及降水量的最佳插值方法,基于四川省157个自动气象站点近10 a(2010—2019)夏季降水数据,采用聚类分析进行分区,通过相关性分析和多元回归分析筛选出各区域降水量的地理影响因子。使用协同克里金插值方法的同时,采用传统插值方法进行对比并对插值结果进行交叉检验,结果表明:(1)可用来表征四川夏季降水量的地理影响因子主要有经度、纬度、海拔、坡度和均一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI);(2)由于四川地形的多样性和复杂性,分区之后的降水量插值效果优于分区前的插值效果;(3)在所选区域降水影响因子数目适中时,采用协同克里金插值方法效果更佳;而在所选区域降水表征因子数目单一或过多时,采用径向基函数插值方法或经验贝叶斯克里金插值方法的效果更佳。

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    3. 凝聚层次聚类方法在降水预报评估中的应用
    乔锦荣, 原新鹏, 梁旭东, 谢衍新
    干旱气象    2022, 40 (4): 690-699.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-04-0690
    摘要361)   HTML9215)    PDF(pc) (14793KB)(194)    收藏

    面对不同方法、不同时效的降水预报产品,往往同时存在大量的检验评估结果,如何较全面、系统地综合分析以便更好地认识各预报结果,目前仍然缺乏有效手段。本文以2019年6—9月全国智能预报技术方法交流大赛的网格预报数据及国家气象中心指导预报、中国气象科学研究院的无缝隙分析预报前沿系统预报产品及31个省(市、区)客观预报产品、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)和美国国家环境预测中心的全球模式预报数据构成的样本集为例,采用凝聚层次聚类分析方法,对不同降水预报产品的不同检验评估结果进行归类分析。结果表明:凝聚层次聚类结果能够清晰反映样本集内降水预报产品的整体性能及其差异。基于不同数量的降水评估指标的聚类结果存在明显差异,但高相似度的预报产品均能划分为一个子类。不同的类间相似度度量方法能够影响样本类别特征差异的清晰程度,从清晰到模糊依次为Ward、Complete、Average、Single。不同行政区域、预报产品的降水预报能力表现不同,华北和华东地区的晴雨预报准确率高于其他区域,绝大部分客观预报在晴雨和降水量相对误差预报性能上优于ECMWF模式预报,但在强降水预报中客观预报的性能不及ECMWF,表明对于强降水预报的释用还存在较大困难。

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    4. 基于CMA-MESO的分级短时强降水概率预报方法研究
    钟敏, 肖安, 许冠宇
    干旱气象    2022, 40 (4): 700-709.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-04-0700
    摘要154)   HTML4)    PDF(pc) (12146KB)(206)    收藏

    随着预报服务需求不断增长和预报内容日趋精细化,仅针对20 mm·h-1以上的短时强降水预报已不能完全满足业务需要,开展不同雨强等级的短时强降水预报方法研究显得十分必要。利用2016—2019年6—8月中国南方9省1市的国家及区域气象站共51 355站次短时强降水样本,将雨强R分为4个等级:20≤R<30 mm·h-1、30≤R<50 mm·h-1、50≤R<80 mm·h-1R≥80 mm·h-1(分别对应I、Ⅱ、Ⅲ、IV级)。将各级样本与同时段CMA-MESO(China Meteorological Administration mesoscale model)数值预报模式初始场进行时空匹配,提取22个相关物理量建立数据集并进行百分位值统计;利用XGBoost(extreme gradient boosting)机器学习方法对物理量进行重要性排序以确定权重系数;应用连续概率预报方法,选用升、降半岭函数作为隶属函数,建立不同等级短时强降水概率预报模型。运用该模型在2020年汛期进行实时业务预报,并对湖北省2020年6—8月15次大暴雨过程0~36 h预报时效的逐小时不同等级短时强降水概率预报产品进行检验,结果表明:I级概率预报产品60%阈值的TS评分(0.145)最好,对应命中率为55.7%;Ⅱ级概率预报产品65%阈值的TS评分(0.083)最好,对应命中率为39.1%;Ⅲ级概率预报产品70%阈值的TS评分(0.03)最好,对应命中率为21.7%;IV级概率预报产品80%阈值的TS评分(0.005)最好,对应命中率为5.8%。对不同等级雨强个例对比检验表明,各级概率预报产品对CMA-MESO模式在同时次不同等级短时强降水预报上均有较好的订正作用。对3次强降水过程逐小时预报检验表明,I级概率预报产品命中率为40%~80%,空报率为50%~90%,预报时效达36 h,普遍优于同时次CMA-MESO降水量预报。本研究对不同等级短时强降水分型建模并在实际预报中有较好的参考性,能够对CMA-MESO的降水预报起到订正作用。

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    5. 全球和区域数值模式在甘肃2020年汛期降水预报中的检验评估
    陈晓燕, 孔祥伟, 彭筱, 刘新伟, 吴晶, 任淑媛
    干旱气象    2022, 40 (3): 524-535.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-03-0524
    摘要233)   HTML7)    PDF(pc) (4247KB)(447)    收藏

    2020年汛期6—8月甘肃降水日数多、持续时间长、范围广、强度大,对该时间段内3种全球模式(ECMWF、GRAPES_GFS和NCEP_GFS模式)和4种区域模式[GRAPES区域数值预报业务系统(GRAPES_3 km)、西北区域区域模式(GRAPES_LZ10 km)、西北区域快速更新循环预报系统(GRAPES_LZ3 km)和华东区域模式(SMS-WARMS)]24 h累计降水预报性能进行检验评估。结果表明:(1)全球模式中ECMWF模式的预报性能优于其余2个模式,而区域模式中GRAPES_3 km和SMS-WARMS模式预报性能相对较好,且SMS-WARMS模式预报性能更稳定。(2)区域模式晴雨准确率及小雨和中雨的TS评分、ETS评分、命中率低于全球模式,暴雨优于全球模式;大雨和暴雨的空报率和预报偏差均高于全球模式。(3)根据500 hPa环流形势可将甘肃汛期降水划分为副高边缘型和低槽型2种类型,针对2020年4次副高边缘型和3次低槽型降水进行分类检验评估。全球模式和区域模式均对前者的各个量级降水预报性能优于后者;ECMWF模式和区域模式对2种类型大雨和暴雨预报效果优于NCEP_GFS和GRAPES_GFS模式;全球模式中ECMWF模式、区域模式中SMS-WARMS模式对2种类型降水预报效果最好。(4)7种模式对2种类型中雨和大雨雨带走向预报较好,对副高边缘型降水过程降水落区的预报能力优于低槽型降水过程,但预报降水强度较观测偏强,尤其是降水中心区域。

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    6. 多源气象资料在森林雷击火辨识中的应用
    钱勇, 邱贵强, 张华明, 李强, 崔蕾, 李云飞
    干旱气象    2022, 40 (3): 536-543.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-03-0536
    摘要177)   HTML11)    PDF(pc) (13453KB)(419)    收藏

    2020年6月5日山西省沁源县发生森林火灾,通过对天气形势、雷达回波、闪电定位等多源气象资料的分析,并利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)第五代全球大气再分析产品——ERA5,分析了此次森林火灾前期及期间的温度、降水量等气象要素演变特征,再结合现场情况调查,给出了此次森林火灾的起因。结果表明:此次森林火灾是由一次正极性地闪所导致,雷击点处于对流云边缘,闪电发生时间为6月5日15:39,电流强度42.2 kA。事故前期起火点所在区域连续2 d未发生降水,火灾发生当日该区域地面增温明显,气温为30~33 ℃,降水量小于0.1 mm,微风。

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    7. 基于SRTM数据地物滤波改进雷达降水估测
    赵文, 王澄海, 张强, 岳平, 赵宁, 杜莉丽
    干旱气象    2022, 40 (2): 296-307.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-02-0296
    摘要131)   HTML1610612735)    PDF(pc) (6136KB)(584)    收藏

    利用SRTM资料建立天水雷达站周边地物分布,滤除雷达回波中的地物回波和其他杂波。在此基础上基于陇东南6次3类降水过程,进行Z-I关系参数本地化试验,最后比较庆阳西峰新一代天气雷达和天水雷达探测重合范围内的反射率因子。结果表明:SRTM资料可以很好地模拟地物回波的分布;雷达反射率因子相对于降水有一定超前;本地化的Z-I关系参数与其他地区有明显区别,A值偏小而b值偏大;天水新一代天气雷达可能存在系统性的回波强度偏低。

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    8. 一种基于神经网络的中国区域夏季降水预测订正算法
    李涛, 陈杰, 汪方, 韩锐
    干旱气象    2022, 40 (2): 308-316.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-02-0308
    摘要167)   HTML3)    PDF(pc) (5281KB)(561)    收藏

    基于CWRF(climate extension of WRF)区域气候模式的动力降尺度预测技术对夏季降水预测存在一定偏差,难以实现准确预测。本文立足于中国区域夏季降水特点,分析与夏季降水相关的气象要素,采用树突(dendrite,DD)网络与人工神经网络(artificial neural networks,ANN)相结合的方法,针对CWRF模式回报的1996—2019年夏季降水量进行订正,检验其订正效果。结果表明:人工树突神经网络(artificial dendritic neural network,ADNN)算法模型订正的中国夏季降水量整体好于CWRF模式历史回报,距平相关系数和时间相关系数较订正前均提高约0.10,均方误差下降约26%,趋势异常综合检验评分提高6.55,表明ADNN机器学习方法能够对CWRF模式夏季降水预测实现一定程度的订正,从而提高该模式降水预测精度。

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    9. 基于西南区域中尺度模式系统预报的陡峭地形过渡带降水订正方法
    黄楚惠, 牛金龙, 李国平, 陈朝平, 肖递祥, 张平
    干旱气象    2022, 40 (2): 317-326.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-02-0317
    摘要151)   HTML5)    PDF(pc) (6204KB)(533)    收藏

    基于地形和西南区域中尺度模式系统(southwest center WRF ADAS real-time modeling system,SWCWARMS)20:00(北京时,下同)和08:00起报的逐3 h风场、相对湿度场,计算地形降水估算量并结合SWCWARMS预报降水场构建降水订正方程,进而对2018—2020年汛期6—8月日降水、四川盆地降水过程及四川盆地西部降水过程3类降水进行订正,并仅对川西高原东坡到四川盆地西部的陡峭地形过渡带进行检验评估。结果表明:(1)各量级降水量订正值TS相对于SWCWARMS预报降水量的TS均有不同程度提高,20:00起报的订正效果优于08:00。对于大雨及以上量级均以四川盆地西部降水过程订正效果最佳, 20:00起报的12~36 h大雨、暴雨和大暴雨的降水量订正值 TS相对提高率分别为19%、25%和37%,且命中率高,空、漏报率明显减小,订正效果较好。(2)降水订正方程对四川盆地西部降水过程类型中的区域性暴雨个例和一般性降水个例均有较好的订正效果,即使是SWCWARMS模式预报的大雨、暴雨和大暴雨预报降水落区与实况差异甚远的个例也有一定订正效果。

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    10. 浙江省中尺度数值预报系统的地表太阳辐射预报订正方法
    顾婷婷, 潘娅英, 张加易
    干旱气象    2022, 40 (2): 327-332.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-02-0327
    摘要116)   HTML1)    PDF(pc) (1714KB)(546)    收藏

    利用2019年杭州站辐射观测数据及浙江省中尺度数值预报业务系统(Zhejiang WRF ADAS real_time modeling system,ZJWARMS)逐时模拟结果,评估ZJWARMS对地表太阳辐射的模拟效果。在此基础上,选取ZJWARMS输出的短波辐射通量、云量、地表温度、比湿等10个气象因子,建立不同天气分型的地表太阳辐射预报(model output statistics,MOS)订正模型。结果表明:ZJWARMS能较好地模拟太阳辐射的日变化特征,其与观测值的相关系数达0.82,但总体上模拟值较观测值偏大,晴天时误差相对较小,阴雨天时误差明显增大。MOS模型订正后,预报效果明显改进,平均绝对百分比误差由订正前的273.4%下降至46.3%,均方根误差由246.7 W·m-2下降至105.0 W·m-2。MOS模型订正效果在不同月份存在一定差异,8月订正效果最好,订正后平均绝对百分比误差由126.6%下降到26.3%,4月订正效果相对较差,订正后平均绝对百分比误差为56.6%。

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    11. 不同方法对青海2020年强降水模式产品预报性能的检验对比
    沈晓燕, 申燕玲, 权晨, 杜华礼, 颜玉倩
    干旱气象    2022, 40 (2): 333-343.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-02-0333
    摘要145)   HTML4)    PDF(pc) (7919KB)(497)    收藏

    基于多模式降水格点预报资料、青海省气象站实况资料及多源融合降水格点分析产品,针对青海省2020年7—8月强降水天气个例,采用TS(threat score)评分等传统检验方法和FSS(fraction skill score)评分及MODE(method of object-based diagnostic evaluation)空间检验方法,对比检验各模式在青海强降水中的预报性能。结果表明:(1)小雨及以上量级,欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和美国国家环境预报中心(NCEP)全球模式、中国气象局全球同化预报系统(CMA-GFS)及GRAPES区域中尺度数值预报系统(GRAPES-Meso)的传统TS评分均较高且预报能力相差不大,但不同检验方法下评分最高的模式略有不同;(2)中雨及以上量级,各模式预报较观测普遍偏西,且传统TS评分差异较为明显,但不同检验方法下模式评分优劣表现较为一致;(3)大雨及以上量级,各模式预报较观测普遍偏北,且预报能力较差,传统TS评分为0,FSS评分有效提高了模式差异性的评估能力,MODE方法则给出了预报和观测对象属性的具体表现,但对检验参数的选取较为敏感。

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