两次暴雨过程的主观及集合预报检验

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黑龙江省地形独特,汛期洪涝灾害时有发生,强对流天气多,暴雨预报相对困难.本文对8月份出现在黑龙江省的两次暴雨天气进行了省台、地市台、中央台的主客观预报及不同集合成员预报的分级降水和温度检验,以了解集合预报不同成员对黑龙江暴雨天气的预报能力,争取对今后的暴雨预报有一定启示作用.由于集合预报单站预报中,无北极村站,因此本文选择除北极村站的其他82站进行检验.根据82站逐站统计降水量、温度预报值与实况观测值,分别得出分级降水和温度预报检验结果.另外分级降水检验中,还包括集合预报产品中的概率匹配平均预报检验.根据气发[2005]109号附件1《中短期天气预报质量检验办法》(下称办法)有关公式,检验依据当日预报正确站数、空报站数、漏报站数,计算分级降水TS评分、技巧评分、空报率、漏报率及晴雨预报正确率等.依据办法,把温度预报误差≤2℃定义为预报正确,计算温度预报误差≤2℃的百分率,即温度预报准确率.分级降水TS评分:从20日和25日不同预报员以及集合预报成员的24h和48h预报分级TS评分图(图1)可以看出,针对于这两次过程,预报员分级降水TS评分随着降水级别增大而减小.其中20日降水的小雨的TS评分较高,尤其是省台和中央主观预报,TS评分均超过60%,同时省台预报小雨TS评分均高于中央台SCMOC客观指导预报,即对中央台指导预报为正技巧,说明预报员对小雨量级降水把握较好.但省台中雨预报评分低,大雨和暴雨则基本没有评分.相对来说,中央台主观预报则对各个量级降水均有得分,尤其对25日的暴雨量级降水,中央主观预报亦有得分,说明省台预报员虽对小雨预报把握较好,但对大雨以上量级降水,尤其是暴雨预报略显得保守,信心不足.而对于20日暴雨天气,则各级预报员均无评分,预报失败.集合预报成员对各个量级降水均有表现,总体而言,集合平均值、控制预报以及概率匹配平均在集合成员中表现优秀,基本对大雨以下量级降水均有体现,得分相对较高,在实际业务中可以参考.值得一提的是,虽然集合成员最大值对小雨预报表现较差,但对暴雨预报,则是唯一得到评分的成员,在业务应用中应该得到重视.晴雨预报准确率:从两次降水天气的晴雨预报准确率(图2)来看,20日降水预报员晴雨准确率基本超过80%,25日降水预报员准确率基本超过65%,总体来说对降水区域把握较好,同时预报员晴雨准确率表现为高于多数集合预报成员准确率,说明预报员对数值产品和客观方法的应用技术有一定提高.从预报时效看,预报员48h准确率较24h准确率会有所下降,显示预报员的经验在临近天气预报中发挥了作用.而不同集合预报成员的48h准确率基本与241h准确率相持平,说明在较短时效内客观预报准确率随时间无明显下降.同时集合成员中的平均值、控制预报和概率匹配平均预报相对表现稳定,准确率基本居集合成员中前四位.温度预报检验结果:黑龙江省南北跨度大,温度日较差高,大气状况对温度影响明显,因此温度预报相对南方省市难度偏高.从各级预报员以及不同集合预报成员对我省82站最高气温和最低气温预报准确率(表3)结果来看,预报员的温度预报准确率大多数超过80%以上,且基本高于集合预报或与集合预报持平,准确率较高,说明在温度预报方面预报员对数值产品预报订正较好.集合预报成员中,90%分位值和最大值对最高气温预报表现较好,10%分位值和25%分位值对最低气温预报表现较好,若将最高气温和最低气温预报结合起来看,则是集合平均值和控制预报表现稳定,因此在业务工作中可以作为温度预报的重要参考.对两次暴雨天气的降水和温度预报检验分析表明,预报员和集合预报对定量降水预报表现了定预报能力,但对具体强降水的落区预报能力还有待提高.具体得到如下结论:(1)针对于这两次过程,预报员分级降水TS评分随着降水级别增大而减小.无论是预报员还是集合预报的各个成员预报对小雨均有较好的预报,表现为TS评分较高,空报率、漏报率较低.但从中雨开始,空漏报率显著增加,TS评分降低.(2)预报员对大雨以上量级的降水预报落区往往会有偏差,预报的强降水的中心位置会与实况不一致.然而对于所有的预报来说,暴雨预报则以漏报为明显,漏报率几乎为100%,对于大尺度环境条件下中小尺度天气系统产生的暴雨天气基本无预报能力.(3)集合预报成员对各个量级降水均有表现,虽然暴雨漏报率几乎为100%,然而集合成员中的最大值,则是唯一得到暴雨预报评分的成员,有一定启示作用,在业务应用中应该得到重视.(4)预报员的温度预报准确率大多数超过80%以上,且基本高于集合预报或与集合预报持平,准确率较高,说明在温度预报方面预报员对数值产品预报有一定订正.集合预报成员中,90%分位值和最大值对最高气温预报表现较好,10%分位值和25%分位值对最低气温预报表现较好.(5)针对降水和温度预报总体而言,集合成员中集合平均值和控制预报表现相对优秀,可以在业务中提供重要参考.(6)本文的结论只是针对于两次暴雨天气,预报员和集合预报成员对整体暴雨天气预报能力的检验还有待于日后更多个例的分析.
其他文献
本文拟采用GSI-3Dvar同化系统,选取北京"7,21"特大暴雨为个例,来验证GSI雷达资料同化后对强降水预报效果。预报采用的常规观测资料主要是地面和探空资料,雷达资料为河北境内的4部多普勒雷达资料,预报结果对比检验的实况资料为全国逐小时加密资料和实时雷达回波。(1)简单介绍GSI同化技术和迭代循环方式以及个例试验方案。GSI-3Dvar与传统的三维变分方法基本一样,都是基于变分的思想,通过给定
基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(GFS)、中国气象局(T639)三个单模式的厦门地区地面2m气温集合平均预报资料,利用插值技术与回归分析,并引入了消除偏差集合平均(bias removed ensemble mean,BREM)和多模式超级集合(superensemble,SUP)方法进行统计降尺度预报研究.结果表明,在2013年夏季3个月中,三个单模式的降尺度预报明