基于多模式QPF融合的台风暴雨预报后处理技术研究及应用试验
发布时间：2021-09-05 18:01
以2018年主要登陆台风暴雨过程为研究对象,利用多中心多模式（ECMWF、NCEP降水和台风路径集合预报及业务细网格模式,国内主要业务区域模式GRAPES-Meso、GRAPES-3 km、RMAPS、SMS-WARMS）预报及国家气象中心实时台风中心定位和路径预报,在统计检验和偏差分析的基础上,对前期已业务应用的基于观测的集合成员优选技术进行改进,以期获得更高分辨率和准确率的台风降水客观预报产品。结果显示,改进后的客观产品空间分辨率较前期有明显提升,预报准确率较ECMWF和NCEP业务模式确定性预报有明显提高,TS评分提高率在15%～20%,同时也高于各业务区域模式预报,且暴雨TS评分略高于同期预报员主观预报。此外,研究表明,该客观产品的预报准确率对参考路径的选取有较强的依赖性,依据实时台风中心定位优选出3～5个成员形成集合平均路径,将其作为参考路径的试验评分要高于以所有成员的集合平均路径为参考的试验评分。集合成员优选技术和以概率匹配方法为基础的QPF融合技术对改进全球和区域模式的台风暴雨预报有明显的帮助。
【文章来源】：气象. 2020,46(10)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
图８?２０１８年８月１３日０８时至１４日０８时逐６?ｈ降水实况（填色；ａ，ｂ，ｃ，ｄ），ＥＣＨＲ逐６?ｈ降水预报（填色）和５００?ｈＰａ位势??高度预报（ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，单位：ｇｐｍ），集合预报第１８号成员的逐６?ｈ?５００?ｈＰａ位势高度预报（等值线）及区域模式和第１８号??成员６ｈ降水预报（填色）：（ｉ）Ｇ?
取顼报偏差較小的成员，形成新的预??报集合．聲以预计，将祖一定程度上减小验证时段??内＇集合预报的不确定，提高台风路径和降水预，报的??准璐率》??本文所使用的多樓式ＱＰＦ融含后处通方案：??（１）基于ＥＣ和ＮＣＥＰ的台风路径集合预报以及台??风中心实时定位资料，选取糢式起报后６．?ｈ时刻中??心像置摩报偏ＩＩ最小的前个咸员：为优■选減爾Ｉ?Ｃ：２）??将优选成员的台风路径预报迸行集：食平均，并将该??集含乎均作为区域模式降水预报优选的参考路径；??（Ｓ）根据选定的参考路径（图１中实钱此路径上??逐ｅ?ｈ选取台凤中心位亶備墓较小的匡域樓式成员??（图１中菌圈内黑点?＞，形成一组区域模式逐６?ｈ降??水预报的集含；Ｕ）基于新的降水预报集合，运用概??率匹配（ｐｒｏｂａＭｌｉｔｙ?ｍａｔｃｈｉｎｇ．ＰＭ）＃法迸行降水融??合ｆ并对融合盾的，逐《?ｈ降水产品进行累加，得肩精??细化的台风降水客观产品Ｃ２４?ｈ累积降水量Ｋ??对于槪率Ｍ配方法Ｃ?Ｅｔｅｒｔ，?２〇〇１；代刊等，??如１８）：首：先，将降水产品区域内ｔ个成员所有格点??个格点）的降水预报值ｆ含ｍ?／Ｍ个预报值》从大??到小排列＊将该序列从大到小分为ｗ等份，保留每??一等份的中位数；其次，对每个格点上《个成员预报??计算平均，樽到集合平均场，将集合平均场所有格点??的数值按从大到小排列：并保留各数值在平均场中??的俊聲７然后？将第一步保留下来的预报值序列与集??．合華均场：＜１＾列从大到小一■?—＊对应■轉■■第一■步．的??预报值保留至其对应数值所在集＃平均场中的位??豐，即得到概率匹配产品《图２：）。??表２?降水检验列联表??Ｔａｂｌｅ?
８）：首：先，将降水产品区域内ｔ个成员所有格点??个格点）的降水预报值ｆ含ｍ?／Ｍ个预报值》从大??到小排列＊将该序列从大到小分为ｗ等份，保留每??一等份的中位数；其次，对每个格点上《个成员预报??计算平均，樽到集合平均场，将集合平均场所有格点??的数值按从大到小排列：并保留各数值在平均场中??的俊聲７然后？将第一步保留下来的预报值序列与集??．合華均场：＜１＾列从大到小一■?—＊对应■轉■■第一■步．的??预报值保留至其对应数值所在集＃平均场中的位??豐，即得到概率匹配产品《图２：）。??表２?降水检验列联表??Ｔａｂｌｅ?２?Ｃｏｎｔｉｎｇｅｎｃｙ?ｔａｂｌｅ?ｆｏｒ?ｓｃｏｒｉｎｇ?ｒａｉｎｆａｌｌ?ｆｏｒｅｃａｓｔｓ??观测事件??发生??未发生??发生??Ａ??Ｂ??未发生??Ｃ??Ｄ??图１后处理方案的示意图??Ｆｉｇ．?１?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍｓ?ｏｆ??ｐｏｓｔ?ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ??由大到小排列?［ｊ?由大到小排列??图２概率匹配产品计算原理示意图??Ｆｉｇ．?２?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍｓ?ｏｆ??ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ?ｏｆ?ＰＭ?ｐｒｏｄｕｃｔ??２区域模式降水预报评估??区域模式相比．全球模式，对短：期时效？３?ｄ）??内局地－区域对流系统以及复．杂地形引起的强降水??预捆表现出一定优势，区域模式的检验工作一盒受??到广大气象工作者的高度重．视．尤其是针对瘼式：基??本气象要素和降水预报的定量化统计检验。由于合??风降水后处理产品的计算方案是基于区域模式降水??预报进行优选和融合，Ｈ此对四个区域模式的降水??预报进行检验．是
【参考文献】：
期刊论文
[1]GRAPES3 km数值模式对流风暴预报能力的多方法综合评估[J]. 张小雯,唐文苑,郑永光,盛杰,朱文剑. 气象. 2020(03)
[2]ECMWF极端降水预报指数在华东台风暴雨中的应用研究[J]. 罗玲,娄小芬,傅良,钱浩. 气象. 2019(10)
[3]SMS-WARMS V2.0模式对中国西南地区降水预报能力的客观检验[J]. 徐同,杨玉华,李佳,陈葆德. 气象. 2019(08)
[4]2018年西北太平洋和南海台风活动概述[J]. 柳龙生,吕心艳,高拴柱. 海洋气象学报. 2019(02)
[5]台风苏迪罗登陆次日分散性暴雨成因及预报着眼点[J]. 杨舒楠,曹勇,陈涛,唐健,郭云谦. 气象. 2019(01)
[6]集合模式定量降水预报的统计后处理技术研究综述[J]. 代刊,朱跃建,毕宝贵. 气象学报. 2018(04)
[7]台风暴雨落区研究综述[J]. 陈联寿,孟智勇,丛春华. 海洋气象学报. 2017(04)
[8]高分辨率GRAPES模式中云微物理方案对强降水的模拟和诊断研究[J]. 聂皓浩,刘奇俊,马占山. 气象. 2016(12)
[9]面向台风暴雨的集合预报成员优选订正技术研究及应用试验[J]. 陈博宇,郭云谦,代刊,钱奇峰. 气象. 2016(12)
[10]1959-2012年我国极端降水台风的气候特征分析[J]. 江漫,漆梁波. 气象. 2016(10)
本文编号：3385822
【文章来源】：气象. 2020,46(10)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
图８?２０１８年８月１３日０８时至１４日０８时逐６?ｈ降水实况（填色；ａ，ｂ，ｃ，ｄ），ＥＣＨＲ逐６?ｈ降水预报（填色）和５００?ｈＰａ位势??高度预报（ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，单位：ｇｐｍ），集合预报第１８号成员的逐６?ｈ?５００?ｈＰａ位势高度预报（等值线）及区域模式和第１８号??成员６ｈ降水预报（填色）：（ｉ）Ｇ?
取顼报偏差較小的成员，形成新的预??报集合．聲以预计，将祖一定程度上减小验证时段??内＇集合预报的不确定，提高台风路径和降水预，报的??准璐率》??本文所使用的多樓式ＱＰＦ融含后处通方案：??（１）基于ＥＣ和ＮＣＥＰ的台风路径集合预报以及台??风中心实时定位资料，选取糢式起报后６．?ｈ时刻中??心像置摩报偏ＩＩ最小的前个咸员：为优■选減爾Ｉ?Ｃ：２）??将优选成员的台风路径预报迸行集：食平均，并将该??集含乎均作为区域模式降水预报优选的参考路径；??（Ｓ）根据选定的参考路径（图１中实钱此路径上??逐ｅ?ｈ选取台凤中心位亶備墓较小的匡域樓式成员??（图１中菌圈内黑点?＞，形成一组区域模式逐６?ｈ降??水预报的集含；Ｕ）基于新的降水预报集合，运用概??率匹配（ｐｒｏｂａＭｌｉｔｙ?ｍａｔｃｈｉｎｇ．ＰＭ）＃法迸行降水融??合ｆ并对融合盾的，逐《?ｈ降水产品进行累加，得肩精??细化的台风降水客观产品Ｃ２４?ｈ累积降水量Ｋ??对于槪率Ｍ配方法Ｃ?Ｅｔｅｒｔ，?２〇〇１；代刊等，??如１８）：首：先，将降水产品区域内ｔ个成员所有格点??个格点）的降水预报值ｆ含ｍ?／Ｍ个预报值》从大??到小排列＊将该序列从大到小分为ｗ等份，保留每??一等份的中位数；其次，对每个格点上《个成员预报??计算平均，樽到集合平均场，将集合平均场所有格点??的数值按从大到小排列：并保留各数值在平均场中??的俊聲７然后？将第一步保留下来的预报值序列与集??．合華均场：＜１＾列从大到小一■?—＊对应■轉■■第一■步．的??预报值保留至其对应数值所在集＃平均场中的位??豐，即得到概率匹配产品《图２：）。??表２?降水检验列联表??Ｔａｂｌｅ?
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【参考文献】：
期刊论文
[1]GRAPES3 km数值模式对流风暴预报能力的多方法综合评估[J]. 张小雯,唐文苑,郑永光,盛杰,朱文剑. 气象. 2020(03)
[2]ECMWF极端降水预报指数在华东台风暴雨中的应用研究[J]. 罗玲,娄小芬,傅良,钱浩. 气象. 2019(10)
[3]SMS-WARMS V2.0模式对中国西南地区降水预报能力的客观检验[J]. 徐同,杨玉华,李佳,陈葆德. 气象. 2019(08)
[4]2018年西北太平洋和南海台风活动概述[J]. 柳龙生,吕心艳,高拴柱. 海洋气象学报. 2019(02)
[5]台风苏迪罗登陆次日分散性暴雨成因及预报着眼点[J]. 杨舒楠,曹勇,陈涛,唐健,郭云谦. 气象. 2019(01)
[6]集合模式定量降水预报的统计后处理技术研究综述[J]. 代刊,朱跃建,毕宝贵. 气象学报. 2018(04)
[7]台风暴雨落区研究综述[J]. 陈联寿,孟智勇,丛春华. 海洋气象学报. 2017(04)
[8]高分辨率GRAPES模式中云微物理方案对强降水的模拟和诊断研究[J]. 聂皓浩,刘奇俊,马占山. 气象. 2016(12)
[9]面向台风暴雨的集合预报成员优选订正技术研究及应用试验[J]. 陈博宇,郭云谦,代刊,钱奇峰. 气象. 2016(12)
[10]1959-2012年我国极端降水台风的气候特征分析[J]. 江漫,漆梁波. 气象. 2016(10)
本文编号：3385822
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