ISSN 1004-4965

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2020年  第36卷  第6期

论著
双雨带过程中的回流暖区暴雨个例对比研究
林确略, 赵华生, 林宝亭
2020, 36(6): 721-733. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2020.065
摘要:
利用常规观测资料、NCEP 1 °×1 °FNL资料、自动站降水资料,对华南两次双雨带过程中的回流暖区暴雨个例进行了对比分析,结果表明:(1)与暖湿的南到西南气流相比,变性高压脊后部回流的东到东南气流具有一定干冷属性,边界层两支不同性质的气流汇合形成辐合渐近线和边界层锋区。回流暖区暴雨实际是先有回流、预先在东侧形成浅薄的冷池,后有高空槽加深东移、带来边界层西南风,与东南风辐合,形成低层辐合抬升条件,西南风暖平流使边界层锋区加强并缓慢东移,产生的暴雨。回流和高空槽均起到关键的作用;(2)回流暖区暴雨区域在边界层内具有弱对流性不稳定或湿中性层结、而在中低层具有明显对流性不稳定,其发生发展机制有别于锋前暖区暴雨和典型锋面暴雨;(3)边界层较大水平螺旋度与回流暖区暴雨有良好对应关系,对回流暖区暴雨预报有指示意义,是回流暖区暴雨区别于锋面暴雨的重要动力学特征;(4)回流暖区的水汽输送主要集中在850 hPa以下,以925 hPa最显著,北侧锋区的水汽输送主要集中在850~700 hPa;南北两支雨带低层的水汽输送通道可能存在部分重合,当南侧暖区雨带的对流发展起来后,部分水汽可能被南侧辐合系统截留,从而影响北侧的水汽输送强度。这可能是导致北雨带降雨强度不如南雨带的一个原因。
2000—2016年中国再分析辐射资料与观测值对比
王娟敏, 孙娴, 孙睿, 李兆明, 郭瑞玲, 何敏玲
2020, 36(6): 734-743. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2020.066
摘要:
大气再分析辐射资料克服了传统的地面观测资料缺乏和台站分布不均的缺点,以及卫星遥感反演算法的适用性和传感器精度等问题,采用不同的模型对太阳辐射状况进行动态模拟,并结合实际观测数据对模型进行校正,建立了长时间序列和不同分辨率的数据产品。尽管目前再分析辐射产品评估已经有较多的研究,但是针对我国长时间序列太阳辐射变化的不同再分析辐射资料间的精度对比评估较少,尤其缺乏不同再分析辐射资料空间差异性研究。选取2000—2016年NCEP/DOE、ERA-Interim、GLDASV2.1三种不同空间分辨率的再分析辐射资料,通过对比三种资料与我国辐射观测数据的差异,对三种再分析辐射资料在空间分布和时间序列的适用性进行详细的精确度评估。结果表明,从年资料对比来看,2000—2016年中国区域NCEP辐射资料显著高于其他三种资料,与观测值平均偏差约为1 342.2 MJ/(m2a),东部地区高估现象严重。ERA辐射资料平均偏差为681.8 MJ/(m2a),中国西部、华北及华中地区高估严重。GLDAS辐射资料平均偏差最小为130.2 MJ/(m2a)。从月资料对比来看,三种再分析数据在夏秋季月份的精度比冬春季月份要高。冬半年,三种再分析资料在海拔>1 000 m的东北大兴安岭、西北和云南等地相对误差低于海拔 < 1 000 m的华北、华中、华东、西南和华南地区;但夏半年这种分布现象不明显。
西行台风背景下云南一次短时强降水过程的成因分析
朱莉, 王治国, 李华宏, 赵宁坤, 马志敏, 王曼, 连钰
2020, 36(6): 744-758. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2020.067
摘要:
利用云南省自动气象站雨量资料、卫星和闪电定位仪资料、雷达回波资料、NCEP 1 °×1 °再分析资料和地面、高空常规观测资料对云南一次典型的台风前侧短时强降水过程的成因进行分析,结果表明:在2017年13号台风“天鸽”西行影响云南的天气背景之下,短时强降水出现在台风前侧700 hPa风速辐合区和边界层辐合线附近。台风前侧偏东低空急流向云南境内输送水汽和能量,边界层辐合线触发垂直上升运动,700 hPa风速辐合区利于垂直上升运动的维持和加强,促使水汽的辐合与不稳定能量的释放,引发短时强降水。在中等强度深层垂直风切变的作用下,云南东部中尺度对流系统(MCS)频繁产生并向西传播发展,MCS相互作用组织成飑线系统,在东北气流的引导下,飑线从云南中部移至云南西南部,MCS和飑线是大范围短时强降水的直接影响系统。
深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报的检验评估
王德立, 黄辉军, 陈训来, 王蕊, 谢坤, 魏晓琳, 李兴荣
2020, 36(6): 759-771. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2020.068
摘要:
目前数值模式对台风降水预报的准确率仍有待提高。为了评估深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报能力,选取了2015—2018年共14个影响广东台风个例,利用广东省2 300多个自动气象观测站的24小时累计降水观测资料,检验该系统的集合预报方法(含集合平均方法和概率匹配平均方法)和控制预报方法的24小时降水预报结果。(1)系统对台风24小时降水预报具有较好参考价值,三种方法的暴雨等级预报TS评分均达到0.39以上。(2)集合预报方法总体上优于控制预报方法,可改善珠江口两侧暴雨中心降水预报。其中集合平均方法总体预报效果最好,其降水预报均方根误差为38.1 mm,比控制预报方法减少18.8%,对暴雨等级预报TS评分为0.469比控制,预报方法提升20.1%,但是对特大暴雨等级预报能力不足;而概率匹配平均方法改善了小雨和特大暴雨的预报能力。(3)系统对较强台风的降水预报能力优于弱台风。在较强台风情形下,系统对粤东暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报方法偏差最大,其他地方降水预报偏大为主;在弱台风情形下,系统对降水预报存在明显系统性偏大,但对粤西暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报偏差最大。
不同密度霰对2008年海南秋季持续性强降水模拟的影响
叶清文, 罗家林, 李江南
2020, 36(6): 772-783. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2020.069
摘要:
利用WRF模式对海南2008年秋季持续强降水进行月尺度模拟,并基于WDM6微物理方案研究不同密度霰对强降水模拟及其云微物理过程的影响。结果表明:(1)不同密度霰对降水强度模拟影响较大,LDG(小密度霰)试验海南东部和北部两个降水中心强度减小,HDG(大密度霰)试验东部降水中心强度减小,北部降水强度增大。(2)随着霰密度增大,强降水时期高层霰含量减少,0 ℃层以下霰含量增多。雨水主要来自霰和雪向雨水的转化,其中霰向雨水转化量最大,对降水贡献最大,并随着霰密度增大霰向雨水转化量增多。(3)随着霰密度增大,暴雨及以下降水范围减小、大暴雨及以上降水范围增大;单位格点降水率增大,大暴雨及以上降水贡献增大。随着降水强度增大,小密度霰收集雨水量增多,霰向雨水净转化量减少,对降水贡献减小;大密度霰融化量明显增多,霰收集雨水量增幅较小,霰向雨水净转化量增大,对降水贡献增大。
东亚夏季经向水汽输送的变异及其对极端降水的影响
胡奕阳, 张泽宇, 简茂球, 尤俊丽
2020, 36(6): 784-794. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2020.070
摘要:
东亚夏季降水的异常与水汽输送的变异密切相关。基于1958—2016年资料,研究了夏季东亚季风区经向水汽输送的主要变异特征及其对东亚夏季极端降水的影响。经向水汽输送的第一主变异模态表现出中国东部和西北太平洋上的水汽经向输送呈现反向异常,以年际变化为主。当中国东部向北输送的水汽增强(减弱)而西北太平洋向北输送减弱(增强),则中国东部大范围的极端降水量及频次增加(减少)。该模态与西太(西太平洋)副高西伸(东撤)有关,并主要受到热带中东印度洋海温的影响。第二变异模态以年代际变化为主兼有年际变化,表现在1980年后中国东部及邻近海域上空的经向水汽输送减弱,使得环渤海地区和华南沿海的极端降水量及频次减少而长江上、下游和贵州的极端降水量及频次增加。该模态与西太副高的减弱有关,并受到热带西太海温年代际增温的影响。第三变异模态以年际变化为主兼有年代际变化,反映中国长江以北地区和日本南部及附近区域的经向水汽输送的反相变化结构。长江以北水汽输送减弱(增强),可导致华北、东北的极端降水量及频次减少(增加)和长江下游及江南地区的极端降水量及频次的减少(增加)。该模态主要受欧亚大陆上空中高纬度纬向遥相关波列和热带印太(印度洋太平洋)海温异常的影响。
春季中国日最高气温延伸期预报误差分析及订正
熊敏诠, 代刊, 唐健
2020, 36(6): 795-804. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2020.071
摘要:
数值模式直接输出和经模式后处理得到的预报误差比较,是延伸期逐日要素预报应用基础。针对中国2 583个站点在2020年春季11~30天的日最高温度预报,根据欧洲数值中心的集合预报输出,首先,使用BP-SM(Back-Propagation - Self memory)法和回归法,进行确定性预报订正效果比较;结果表明BP-SM法和回归法都明显降低了预报绝对误差;在11~14天预报中,BP-SM法得到的平均绝对误差为3.3~3.6 ℃,预报准确率超过35%,订正效果更优。其次,基于模式直接输出和BP-SM法获得的概率预报,使用CRPSS (continuous ranked probability skill score)进行了可预报性分析。结果表明,在地形复杂地区,经过订正,预报准确率明显改善。对于延伸期逐日要素预报,合理的模式后处理方法是降低预报误差和提高预报能力的重要环节。
华南一次暖区暴雨的演变及云微物理机制模拟研究
周文昊, 陆春松, 高文华, 邓琳
2020, 36(6): 805-820. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2020.072
摘要:
利用WRF v4.0中尺度模式及0.25 °×0.25 °高分辨率的GDAS分析资料,对2017年6月15日发生在华南的一次典型暖区暴雨过程进行数值研究。多源观测资料对比分析表明,Thompson aerosol aware云微物理方案与YSU边界层方案组合合理再现了此次暴雨的演变过程。观测与模拟的强风速下传、低层风场切变及降水之间存在较好的对应关系,强的雷达反射率与水汽通量散度中心一致。在中尺度对流系统(MCS)发展和成熟阶段,冷池的出流抬升是新生对流的重要触发条件,地形的动力抬升作用并非主导。云微物理分析指出,由于华南上空充沛的水汽及过冷雨水,雪的最大来源项表现为水汽凝华成雪,而霰的最大来源项为过冷雨滴碰并冰晶、雪并冻结成霰。在零度层之下的1.5 km区域,冰相粒子的融化率可达暖雨过程(1×10-4g/(kg·s)的2倍,暗示其在融化层对雨水形成的支配作用,而雪霰的重力沉降扮演了重要角色。此外,相变过程显著影响着大气的温度变化,当对流云底较低时,低层的水汽凝结将抵消雨水蒸发导致的冷却作用,减弱地面冷池的强度。
基于CloudSat卫星的台风“彩云”(0914)云微物理结构模拟研究
王俐俐, 蒋文泽, 辛渝, 刘琼, 陈勇航, 张蕾, 赵兵科, 陈淑仪
2020, 36(6): 821-833. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2020.073
摘要:
使用NCEP (National Centerfor Environmental Prediction) FNL (Final Operational Global Analysis)资料作为初始场和边界条件,用WRF(Weather Research and Forecasting model)模式对西太平洋超强台风“彩云”(0914)进行数值模拟,结合CloudSat卫星数据产品评估Lin、WSM6、Thompson和WDM6四种云微物理参数化方案对热带气旋模拟的适用性。结果表明:不同参数化方案模拟的环流形式区别不大,但对于热带气旋中心的最低气压模拟有差别。WSM6与WDM6模拟的热带气旋云量最多,Lin方案最少。但不同参数化方案模拟的热带气旋云系位置比较一致。不管从模拟的云冰剖面图还是剖面平均的云冰含量看,Thompson方案对云冰的模拟效果都是最优。雷达反射率强回波区域与云冰含量的高值区相对应,但高值区的强度、中心高度均大于CloudSat观测。水成物分布特征表明,Lin方案模拟的冰晶粒子与雪粒子较其他方案分布高度更高且含量偏小,雪粒子大部分由冰晶粒子碰并过程形成; Thompson方案中冰晶粒子快速向雪粒子转换导致冰晶含量非常小; WSM6方案与WDM6方案模拟的水成物分布接近,但WSM6的垂直速度明显大于WDM6方案,由雪粒子、霰粒子融化形成的雨水含量更高。
动态时变参数方法在云量精细化预报中的应用研究
杜晖, 殷启元, 贾晓红, 姬雪帅, 尚可政, 尚子溦, 曾瑛
2020, 36(6): 834-845. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2020.074
摘要:
利用2008年1月—2013年12月以及2017年1—11月全球天气预报系统(GFS)预报场资料,采用自适应线性最小二乘回归(LS)和自适应递推卡尔曼(Kalman)滤波两种动态时变参数方法,建立了河套周边地区0~168 h预报时效的总云量精细化预报,并与GFS模式直接输出的总云量、线性预报模型逐步回归预报方法得到的总云量以及非线性预报模型BP神经网络和最小二乘支持向量机回归方法(LSSVM)得到的总云量进行了对比,结果如下:(1)相比GFS模式直接输出的总云量,LS、BP神经网络、LSSVM得到的总云量与实况值的平均绝对误差均明显减小。LS方法误差最小,LS方法的年MAE均在20%~25%,且随着预报时效的延长,改进效果越大。LS方法、多元逐步回归方法、BP神经网络、LSSVM四种方法在6—8月的改进效果最大。(2)LS方法预报的总云量与实况云量的相关性最好,即使168 h预报时效的相关系数依然在0.64以上,远高于其他几种模型的预报结果。(3)LS方法能够明显地提高少云和多云天空状况下预报的击中率,且最优(少云击中率平均提高24 %,多云击中率平均提高34 %)。(4)自适应递推Kalman滤波方法存在预报滞后现象,改进效果不明显。
近70 a北太平洋夏季SST及其与西太副高变化特征的相关
陈思奇, 徐峰, 李雅洁, 杜家铭, 涂石飞, 季倩倩, 杨金艺, 张韶晶, 张羽, 植石群
2020, 36(6): 846-854. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2020.075
摘要:
基于1948—2018年美国国家海洋和大气管理局(NOAA)重建海面温度(ERSSTv5)资料集,采用经验正交函数(EOF)分解和交叉小波分析等统计学方法,对北太平洋地区近70 a海表温度(SST)、西太平洋副热带高压(WPSH)的变化特征及其相关性进行分析。第一模态体现了SST显著的年际变化厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)现象和显著的年代际变化北太平洋年代际振荡(PDO)现象。将WPSH强度距平指数和面积距平指数的均值定义为WPSH综合指数。WPSH综合指数总体呈上升趋势; 1977年之前,WPSH强度逐渐减小且振幅较小; 1977年之后,WPSH强度逐渐增大且振幅强度较大。通过合成分析发现,WPSH异常偏强年份对应西北太平洋大部分地区的SST显著偏暖,WPSH异常偏弱年份对应西北太平洋大部分地区的SST显著偏冷。将其与NOAA的月气候指标的Ni?o3.4和PDO指数分别进行交叉小波谱分析,得出:北太平洋SST的年际信号、年代际信号均与WPSH的变化有很明显的相关,WPSH强度和太平洋中部SST存在显著的4~5 a的年际正相关,且随着时间的后移,SST的变化超前于WPSH的变化。
基于GRU神经网络与灰色模型集成的气温预报
周满国, 黄艳国, 杨训根
2020, 36(6): 855-864. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2020.076
摘要:
使用传统单一模型预报气温经常出现漏报现象,最终导致预测结果不理想,精度较低。针对单一预报模型稳定性较低,随机性偏高,突发性较多的特点,在深度学习理论的基础上,提出一种采用门控循环单元(GRU)和灰色模型(GM)集成的方法,先分别训练两个模型,再通过权值ω将二者的预测结果进行加权组合,权值ω适当调整模型,改善模型的预报结果,提高模型的预报精度,并加快了运行速度,并且其普遍适用性和应急突发能力得到巨大改善。实验表明,将GRU神经网络加入灰色模型进行气温预报,效果要明显优于单一的模型,其标准差小了近一倍,从而表明实验方法的可行性和有效性。