概率预报是由集合预报衍生、包含不确定性信息的客观产品,对业务决策服务有重要的参考价值。传统的邻域集合概率法中,邻域半径固定不变,不符合实际天气过程中牵涉甚广的尺度谱。为此引入基于集合匹配尺度的邻域集合概率法(Neighborhood ...概率预报是由集合预报衍生、包含不确定性信息的客观产品,对业务决策服务有重要的参考价值。传统的邻域集合概率法中,邻域半径固定不变,不符合实际天气过程中牵涉甚广的尺度谱。为此引入基于集合匹配尺度的邻域集合概率法(Neighborhood Ensemble Probability based on Ensemble Agreement Scale,EAS_NEP),并在中国南方典型的梅雨锋暴雨中开展准确性和预报技巧的定量检验评估,以期验证该方法在此类过程中的适用性,并促进其在实际业务中的推广使用。联合扰动初始场、侧边界和物理过程所得到的集合预报能较好地表征实际的预报不确定性,进一步在此基础上比较了格点概率法、不同半径的邻域集合概率法以及EAS_NEP的优劣。试验结果表明,EAS_NEP能根据集合成员间的一致性程度,自适应地调整邻域半径,其在集中型降水中所确定的邻域半径通常大于分散型降水。动态调整的邻域半径既避免了半径过大时的过度平滑与关键信息丢失,又消除了半径较小所带来的奇异点,其空间分布呈阶梯型,空间连续性更优。此外,BS(布莱尔评分)、FSS(分数技巧评分)和ROC曲线(相对作用特征曲线)等定量评估结果也体现出EAS_NEP相比传统方法正的预报技巧,尤其是在分散型降水和高阈值检验时优势更明显。以上结果表明,EAS_NEP在梅雨锋暴雨的预报中具有较好的应用前景,运用在业务中能有效提升概率预报质量。展开更多
本文利用中国自动站与CMORPH(Climate Prediction Center Morphing technique for the production of global precipitation estimates)融合的逐时降水量0.1°网格数据集资料挑选出一次典型的梅雨锋暴雨个例,运用WRF中小尺度模式进...本文利用中国自动站与CMORPH(Climate Prediction Center Morphing technique for the production of global precipitation estimates)融合的逐时降水量0.1°网格数据集资料挑选出一次典型的梅雨锋暴雨个例,运用WRF中小尺度模式进行模拟,对模拟得到的高分辨率结果进行Barnes滤波,最后将滤波结果代入动能和位能方程中,目的是定量地分析各个尺度能量的变化以及它们之间的相互作用对暴雨强度的影响。研究发现:模式模拟的降水过程和强度与实况较为吻合,推导的能量方程适用于这次暴雨过程。三种尺度能量之间的相互作用包含了各种跨尺度能量的相互作用。在整个暴雨过程中,跨尺度之间的斜压能量转换包括位能向动能的能量转换和动能向位能的能量转换。同尺度之间的斜压能量转换总是单向的,且量值较大,动能的强度主要靠位能向动能的能量转换来维持。斜压能量转换的多少影响着暴雨的强弱。大尺度斜压能量转换在中高层比较强,中尺度斜压能量转换在低层较强,尤以β中小尺度系统变化最为显著,β中小尺度系统扰动是影响暴雨强度的关键系统。风切变的大小影响各尺度动能之间的能量转换。温度或位温梯度的大小影响各尺度位能之间的能量转换。位能与动能之间的能量转换主要与各尺度垂直速度和温度的垂直分布有关,暖空气上升冷空气下沉是各个尺度位能向动能转换的主要过程。展开更多
文摘概率预报是由集合预报衍生、包含不确定性信息的客观产品,对业务决策服务有重要的参考价值。传统的邻域集合概率法中,邻域半径固定不变,不符合实际天气过程中牵涉甚广的尺度谱。为此引入基于集合匹配尺度的邻域集合概率法(Neighborhood Ensemble Probability based on Ensemble Agreement Scale,EAS_NEP),并在中国南方典型的梅雨锋暴雨中开展准确性和预报技巧的定量检验评估,以期验证该方法在此类过程中的适用性,并促进其在实际业务中的推广使用。联合扰动初始场、侧边界和物理过程所得到的集合预报能较好地表征实际的预报不确定性,进一步在此基础上比较了格点概率法、不同半径的邻域集合概率法以及EAS_NEP的优劣。试验结果表明,EAS_NEP能根据集合成员间的一致性程度,自适应地调整邻域半径,其在集中型降水中所确定的邻域半径通常大于分散型降水。动态调整的邻域半径既避免了半径过大时的过度平滑与关键信息丢失,又消除了半径较小所带来的奇异点,其空间分布呈阶梯型,空间连续性更优。此外,BS(布莱尔评分)、FSS(分数技巧评分)和ROC曲线(相对作用特征曲线)等定量评估结果也体现出EAS_NEP相比传统方法正的预报技巧,尤其是在分散型降水和高阈值检验时优势更明显。以上结果表明,EAS_NEP在梅雨锋暴雨的预报中具有较好的应用前景,运用在业务中能有效提升概率预报质量。
文摘本文利用中国自动站与CMORPH(Climate Prediction Center Morphing technique for the production of global precipitation estimates)融合的逐时降水量0.1°网格数据集资料挑选出一次典型的梅雨锋暴雨个例,运用WRF中小尺度模式进行模拟,对模拟得到的高分辨率结果进行Barnes滤波,最后将滤波结果代入动能和位能方程中,目的是定量地分析各个尺度能量的变化以及它们之间的相互作用对暴雨强度的影响。研究发现:模式模拟的降水过程和强度与实况较为吻合,推导的能量方程适用于这次暴雨过程。三种尺度能量之间的相互作用包含了各种跨尺度能量的相互作用。在整个暴雨过程中,跨尺度之间的斜压能量转换包括位能向动能的能量转换和动能向位能的能量转换。同尺度之间的斜压能量转换总是单向的,且量值较大,动能的强度主要靠位能向动能的能量转换来维持。斜压能量转换的多少影响着暴雨的强弱。大尺度斜压能量转换在中高层比较强,中尺度斜压能量转换在低层较强,尤以β中小尺度系统变化最为显著,β中小尺度系统扰动是影响暴雨强度的关键系统。风切变的大小影响各尺度动能之间的能量转换。温度或位温梯度的大小影响各尺度位能之间的能量转换。位能与动能之间的能量转换主要与各尺度垂直速度和温度的垂直分布有关,暖空气上升冷空气下沉是各个尺度位能向动能转换的主要过程。
