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• 数值天气预报多要素深度学习融合订正方法
• 张延彪,陈明轩

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  摘要

  2021-09-20

• 摘要：[目的]数值天气预报作为现代天气预报的主流技术方法，近年来不断朝着精细化方向发展，但其预报误差至今仍无法避免。因此，通过对数值天气预报结果进行订正进而提高预报准确率具有重要意义。[资料和方法]模式距平积分预报订正（Anomaly Numerical-correction with Observations,ANO）作为一种传统预报订正方法，通过对历史资料进行统计来对预报数据进行订正，具有较好效果。而深度学习作为一种新兴方法，近年来逐渐被应用到气象领域，在降水预测、云图识别等方面取得较好效果。国内学者使用CU-Net模型分别对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的2m温度、2m相对湿度、10m风的模式格点预报数据进行偏差订正，相比ANO方法有较大提升。文章基于上述试验结果，使用稠密卷积结构网络模型对CU-Net模型进行改进，形成了新的数值预报要素偏差订正模型Dense-CUnet，并进一步构建了融合多种气象要素和地形特征的数值预报要素偏差订正模型Fuse-CUnet，开展了不同模型的偏差订正试验和对比分析。[结论和结果]文中采用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）作为评分标准，通过与ECMWF原始预报结果、ANO方法订正结果以及CU-Net方法订正结果进行对比，证明使用稠密卷积结构网络模型Dense-CUnet可有效改进数值预报订正效果，且融合多个要素的Fuse-CUnet模型可使订正效果有更大提升。

• 黄淮西部地貌过渡区深对流云的时空特征及其天气意义
• 苏爱芳,银燕,吕晓娜

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  摘要

  2021-09-20

• 摘要：我国黄淮西部地貌过渡带(30-38oN,109-118oN)地形复杂,每年夏季强对流天气频繁发生。为了深入了解该地区的对流发展和分布特征,用1996-2010年5-8月静止卫星多通道亮温资料及河南地面观测的对流天气(雷暴、冰雹、短时强降水)资料,对该地区深对流活动的时空分布及天气意义进行了统计和对比研究。结果显示：黄淮西部地貌过渡带(山区和平原过渡带)及其附近深对流活动的时空分布不仅与气候带关系密切,而且明显受地形、天气系统影响。淮河流域是深对流活动高频区,豫北和豫西山区是深对流活动次高频区。豫北和豫西山区的深对流主要产生雷暴和冰雹,而淮河流域、南阳盆地等地势较低的地区深对流活动较多地与雷暴和短时强降水有关。深对流活动随夏季风北进和副热带高压的北抬而具有显著的月际和日际变化及明显的阶段性特征。不同月份的深对流活动日变化特征显著不同,表现出两种性质的对流活动,一种为持续时间较短的热对流,一种为大尺度天气系统控制的持续性对流。豫北深对流活动频率日变化主要为单峰型,且具有自西北向东南方向的传播特征；豫南深对流活动频率日变化表现为双峰结构。

• 中国大范围雷暴大风事件（Derechos）研究 部分I：时空分布、环境背景和对流系统形态特征
• 陈晓欣,俞小鼎,王秀明

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  摘要

  2021-09-10

• 摘要：本文基于2002-2019共18年的高空地面常规观测资料，卫星云图，部分新一代天气雷达单站资料以及2009年以后的全国雷达拼图资料，对发生在中国的大范围雷暴大风事件（Derechos）的时空分布、环境背景和对流系统形态特征进行了分析。结果表明：1）Derechos事件主要发生在华北、华东、江南和华南地区，高频区有明显的季节变化，表现为从春季到夏季先向北移动然后又向南移动；Derechos事件主要发生在3-8月，6月发生频率最高，8月最低；造成Derechos的对流风暴多在正午前后生成，而Derechos事件多开始于午后到前半夜。 2）中国Derechos事件对应的环境参数主要特征：CAPE值分布50%百分位（中位数）为1420J/kg, 明显低于 Evans和Doswell（2001）对美国Derechos事件统计得到的相应值；代表深层垂直风切变的0-6km风矢量差50%百分位数为18.0m/s， 明显高于他们对美国Derechos事件统计得到的相应值；代表对流系统内强下沉气流潜势的DCAPE的50%百分位值为1090J/kg, 与Evans和Doswell（2001）统计的美国Derechos事件的相应值大致相当；中国Derechos事件环境的CAPE值总体上明显低于美国Derechos环境的相应值以及0-6km风矢量差总体上明显高于美国Derechos环境的相应值的原因之一在于中美Derechos季节分布的显著差异, 美国Derechos的相对发生频率在7-8月远高于中国Derechos在同一时段的相对发生频率，那段时间水汽充沛CAPE较高，大气斜压性较弱，0-6km垂直风切变较小。3）采用动态合成分析方法和层次聚类法对Derechos发生时环流背景进行聚类分析表明天气流型配置可分为以下四种：副高边缘型、弱槽型、高空干冷平流强迫型和强槽型，其中强槽型出现的频次最高，高空干冷平流强迫型出现的频次最低。4）如果以Derechos事件中最强对流大风产生时段的对流系统形态进行统计，发现出现频率最高的是飑线；出现频率第二的是多单体风暴簇；产生Derechos事件的对流系统的第三种形态是超级单体或超级单体复合体，伴随长长的阵风锋，所占比例最低。

• 雷达资料快速更新四维变分同化中增加地面资料同化对强对流临近数值预报的影响
• 刘瑞婷,陈明轩,肖现,秦睿,高峰,杨璐,吴剑坤,孙娟珍

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  摘要

  2021-09-06

• 摘要：基于雷达资料快速更新四维变分同化(RR4DVar)技术和三维数值云模式发展的快速更新雷达四维变分分析系统(VDRAS),通过在系统中新加入地面自动气象站观测资料的同化方法,对发生在北京地区的10个强对流过程开展了地面资料同化的高分辨率模拟分析和检验评估,并与已经业务使用的地面资料融合方法进行对比。研究结果发现,地面观测资料同化使边界层1 km高度以下的分析场改善最为明显,风速和风向的均方根误差分别平均降低0.1 m/s和7.2°,温度的均方根误差降低0.2 °C。模式最低层100 m高度的风速均方根误差降低0.5 m/s,风速的误差随高度逐渐增大。模式最低层风向的均方根误差降低15.5°,温度的均方根误差降低0.4 °C,且1.5 km高度以下的温度偏差都减小。区域内地面10 m风速的均方根误差平均降低0.2 m/s,风向的均方根误差降低10.8°,地面2 m气温的偏差也降低。另外,随着预报时效的增加,地面温度和风场的误差不断增大,但地面资料同化方法在一定程度上可以提高1 h内地面气象要素的预报效果。结合2019年5月17日北京地区局地强对流新生和增强过程的详细分析表明,地面自动站观测资料的同化方法相对于融合,可以通过更细致准确的分析低层大气的热动力特征,改善低层气象要素的预报。在此基础上,通过探究对流单体的局地触发机理发现,海风锋辐合线与城市的相互作用一定程度上影响了对流的局地新生和发展,该同化方法可以进一步有助于提高北京地区局地突发强对流的临近数值预报能力。

• 云贵高原锋线的动态特征
• 宇如聪,李建,原韦华

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  摘要

  2021-09-03

• 摘要：[目的]面向精细化的气象服务需求，为做到对云贵高原锋面系统变化的精准把控，深入认知其动态演变规律,[资料和方法]基于50年（1971—2020年）逐日台站观测资料，提出了一种利用线性拟合近似判定云贵高原地面锋线的方法，并通过综合分析锋线位置和锋线周边气象要素的空间分布和时间变化特征，以及长持续锋线事件的锋线位置、走向变化，[结果]系统揭示了云贵高原锋线的移动特征，展现了云贵高原准“静”止锋的“动”态特征。[结论]研究结果表明，冷性锋线集中在102.5?—105?E内，最大降温区在锋线东侧，而暖性锋线集中在104.5?—105.75?E附近，最大升温区位于锋线西侧；锋线附近气象要素的变化与锋线的移动紧密相关，西进的锋线一般会伴随锋线附近的降温、升压和日照减少，而东退的锋线则反之；根据长持续锋线事件的连续演变过程，可将锋线事件区分为静止、西移和东移三类，静止型出现次数最多，西移型可连续快速推进并伴随锋线南部的顺时针摆动，东移型出现频次较低且移速相对较慢。上述结果通过对云贵高原锋线，特别是其动态特征的客观定量描述，为该地区在锋线影响下各气象要素的精细化预报提供了重要参考。

• 冷涡背景下辽宁龙卷气候特征和环境条件
• 才奎志,姚秀萍,孙晓巍,程攀

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  摘要

  2021-08-31

• 摘要：利用1951-2020年辽宁省龙卷观测和灾情数据以及欧洲中心ERA5大气再分析资料，研究冷涡背景下辽宁龙卷活动特征及环境大气参数条件。结果表明：（1）冷涡背景下辽宁龙卷主要出现在辽宁沿海地区和中部、北部平原。冷涡背景下辽宁龙卷主要发生在冷涡东南和西南象限之间，易出现在冷涡增强阶段。龙卷与冷涡中心平均距离近900km，冷涡越强，龙卷出现位置离冷涡中心越远，反之越近。（2）1951~2020年冷涡背景下辽宁龙卷个数接近总样本50%，龙卷个数与冷涡日数呈现l正相关；冷涡背景下辽宁龙卷发生位置与冷涡中心的距离具有明显的月变化，8月距离达到最近。（3）对比冷涡背景下EF2~4级（EF2+）和EF0~1级（EF1-）龙卷，EF2+龙卷比EF1-龙卷大气热力和动力学环境参数的强度分别高出40%和65%以上。对比冷涡背景下辽宁龙卷和热带气旋龙卷发现，冷涡龙卷的对流有效位能是热带气旋龙卷的3倍左右，但风暴相对螺旋度只有热带气旋龙卷的1/2。（4）能量螺旋度和龙卷参数可区分冷涡背景下辽宁龙卷等级，远低于美国龙卷综合参数阈，调整能量螺旋度和龙卷参数阈值标准，可以提高冷涡背景下辽宁强龙卷发生的命中率。

• 基于雷达组合反射率拼图和深度学习的中尺度对流系统 识别、追踪和分类方法
• 南刚强,陈明轩

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  摘要

  2021-08-31

• 摘要：中尺度对流系统（Mesoscale Convective System, MCS）是很多对流性天气的主要致灾体，可导致严重的气象和水文灾害，如雷暴大风、冰雹、龙卷风和山洪。[目的]对MCS进行准确的识别和追踪，并根据追踪轨迹及获得的MCS特征实现MCS的分类，这对灾害天气的分析和预报有着重要意义。[资料和方法]基于京津冀地区2010-2019年的雷达组合反射率拼图资料，分别使用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、极度梯度提升决策树（XGBoost）和深度神经网络（DNN）四种机器学习方法，研发了京津冀地区MCS的自动识别算法。其次，使用时空重叠追踪法对识别的MCS进行追踪匹配，得到包含强度、时间和空间信息的MCS追踪数据资料。最后，在区分线状对流和非线状对流的基础上，进一步从经典的尾随层云（Trailing Stratiform，TS）、前导层云（Leading Stratiform，LS）和平行层云（Parallel Stratiform，PS）三类准线性MCS的概念模型和结构特征出发，根据追踪轨迹计算MCS的运动方向和MCS近似长轴两侧层状云和强对流云的面积占比，建立准线性MCS的分类算法。[结果和结论] MCS的识别属于二分分类问题，以命中率（POD）、误警率（FAR）、关键成功指数（CSI）和准确率（ACC）为评价指标，综合对比各项指标发现DNN模型较SVM、RF和XGBoost模型对MCS的识别效果更好。使用时空重叠追踪法对DNN模型识别的MCS进行追踪，结合对两个追踪实例的分析，发现本研究所用的算法取得了很好的追踪结果，也进一步说明了深度学习方法识别MCS的准确性和优势。根据追踪轨迹计算单时刻MCS的运动方向，结合识别的层状云和强对流云的分布位置，准确实现了TS、LS和PS型准线性MCS的分类，为准线性MCS的生命史预测及其致灾天气特别是短时强降水的强度、位置和持续时间的客观预报提供了一种技术思路。

• 基于扰动模式的四维变分资料同化系统框架的设计完善和数值试验
• 冯业荣,薛纪善,李梦婕,戴光丰

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  摘要

  2021-08-27

• 摘要：为了建立一个应用于区域数值预报的四维变分资料同化（4D-Var）系统，在近期开发的扰动预报模式GRAPES_PF基础上，开发完善了增量四维变分同化（4D-Var）系统框架。该框架中暂不包含物理过程（长短波辐射、边界层过程、对流参数化和云微物理等）。对比业务使用的GRAPES-3DVar系统，增加了温度控制变量。将无量纲Exner气压与流函数的线性风压平衡方程直接在地形追随垂直坐标面上求解，且通过广义共轭余差法（GCR）求解扰动亥姆霍兹（Helmholtz）伴随方程。利用人造探空资料对2015年10月南海台风“彩虹”进行了理想数值试验。试验表明，所开发的扰动四维变分同化框架得到了预期的结果，即同化更多资料并反复受到模式约束的四维变分同化系统能有效改善初值质量，进而改善数值预报。本研究建立了一个合理可行的区域四维变分同化框架，为进一步发展包含完整物理过程的区域四维变分同化系统奠定了研究基础。

• GRAPES 3DVar系统2m相对湿度资料同化研究
• 徐枝芳,吴洋,龚建东,蔡怡

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  摘要

  2021-08-17

• 摘要：为了提高GRAPES(Global and Regional Assimilation PrEdiction System) 区域3km同化系统中2m相对湿度资料的应用效果，改善模式中相对湿度的分析和降水预报，本文通过分析2015年6-8月T639(T639L60全球中期数值预报系统，0.28125°×0.28125°)分析场低层相对湿度和2m相对湿度之差与表征稳定度理查森数（Richardson数）的关系，发现二者有很好的相关性，当大气不稳定（Ri<0）时，模式低层相对湿度与2m相对湿度的差异较小，基本在同化观测误差范围内。依据该统计结果，本文对GRAPES区域同化系统中2m相对湿度同化方案进行了优化，当大气不稳定（Ri<0）时，将观测站地形低于模式地形下的2m相对湿度观测由观测站高度改为模式最底层高度进行同化，从形成新的2m相对湿度同化方案，意在解决2m相对湿度资料同化时模式地形与观测站地形差异的影响。个例和连续试验结果显示：新的2m相对湿度同化方案同化分析资料量明显增加，08时（北京时）增加的资料量高于20时，这与T639分析场分析结果基本一致（08时大气不稳定测站数高于20时），新增观测点信息向量差（背景减观测B-O）与周围原有观测信息向量差保持基本一致，分析增量偏差和均方根误差减小，降水预报效果明显改善。

• GRAPES千米尺度模式在西南复杂地形区降水预报偏差与成因初探
• 谢漪云,王建捷

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  摘要

  2021-08-13

• 摘要：[资料和方法] 利用2019年夏季（6-8月）西南复杂地形区地面观测站逐时和逐日降水量观测数据，从降水量和频率入手,对同期GRAPES-Meso_3km业务模式短期（36h以内）降水预报性能，特别是在不同典型地貌区——四川盆地（子区A）、云贵高原（北部子区B和南部子区C）和青藏高原东缘山地（子区D）的预报偏差进行细致评估与分析。[结果和结论]结果表明：（1）GRAPES-Meso_3km模式合理刻画出西南复杂地形区夏季平均日降水量（频率）的空间分布和不同地貌区的日内尺度单峰/双峰演变特征，以及小时降水频次-强度的基本关系。（2）模式日降水量（频率）预报平均表现为清晰的正偏差，偏差值在4个子区大小不同、为观测值的1.3-2.1倍（1.1-1.3倍），其中偏差在盆地（子区A）最突出；4个子区日降水量正偏差均主要是由强降水日降水量预报偏多引起，但频率正偏差仅在盆地和高原东缘山地两子区主要是强降水日数预报偏多导致、而在云贵高原南北两子区则是中小雨日数预报偏多的贡献；强降水（中小雨）落区预报存在明显（轻微）偏大倾向，4个子区强降水（中小雨）预报落区偏大频率在53.6% - 82.8%（22.6%-37.6%），降水落区预报偏小频率普遍在10%以下。（3）日循环上，各时次小时降水量（频率）预报整体偏大、且主要正偏差出现在观测的夜雨峰值时段，其中海拔1200m以下区域的降水频率正偏差从夜间峰值区延展到中午，这与在小时降水频次-强度关系中看到的模式对强雨强预报偏弱的特征是吻合的，暗示模式偏强的日降水量预报往往表现为日内偏长的降水时长（或小时降水空报）。（4）诊断分析显示，模式在四川盆地区突出的夏季日降水预报正偏差是由模式偏强的对流层低层（云贵高原南-东南侧）西南风预报与西南地区特殊地形结合所致。

• 基于三种机器学习方法的降水相态高分辨率格点预报模型的构建及对比分析
• 杨璐

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  摘要

  2021-07-16

• 摘要：[目的]冬季降水相态及其转变时间的精细化客观预报,对提高气象预报和服务质量具有重要现实意义。[资料和方法]本文基于京津冀地区1955-2019年国家级气象站的温度和天气现象资料,以及快速更新多尺度分析和预报系统(睿图/RMAPS)集成子系统(RMAPS-IN)高分辨率集成预报产品,分别利用提升树XGBoost、支持向量机SVM和深度神经网络DNN三种机器学习方法,建立了京津冀复杂地形下降水相态高分辨率网格预报模型。首先统计分析了京津冀地区174个国家级观测站点各类降水相态及其对应的气温、湿球温度平均气候概率的空间分布差异,以及不同降水相态时RMAPS-IN提供的网格化快速更新精细集成产品中7个可能影响降水相态判断的因子信息,包括地面2-m气温、露点温度、相对湿度、雪线高度、雪混合比占雨和雪混合比的比例,以及气温和湿球温度三维气象要素客观分析等；然后将地面观测天气现象资料、复杂地形下降水相态气候特征及高分辨率模式输出产品作为特征向量,[结果]分别基于XGBoost、SVM、DNN建立了降水相态分类模型,并对同样条件下三种机器学习方法对降雨、雨夹雪和雪3种京津冀主要降水相态的预报效果进行了对比检验。[结论]研究结果表明：1)构建的特征参数中增加复杂地形下降水相态气候特征,可以明显提升三种机器学习方法对于雨、雨夹雪和雪的预测准确率；2)三种机器学习方法对雨和雪的预报能力都明显优于雨夹雪；3)XGBoost和DNN的预报能力相当,都明显优于SVM。研究结果为基于机器学习方法开展降水相态的高精度格点预报提供了借鉴。

• 基于TRAMS集合预报的“5.22”极端降水事件可预报性分析
• 肖柳斯,张华龙,张旭斌,冯璐,谌志刚,戴光丰

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  摘要

  2021-07-09

• 摘要：2020年5月22日珠三角地区出现了一次极端强降水天气，最大滑动小时雨量201.8 mm，3小时雨量达到351 mm。为探讨此次极端强降水的关键预报因子及可预报性问题，对热带中尺度集合预报系统（TRAMS-EPS）降水预报产品进行检验评估和敏感性分析，结果表明：与欧洲中心集合预报系统（ECMWF-EPS）相比，TRAMS-EPS的好成员对本次过程降水的强度及空间位置的预报结果与实况更接近，但极端性仍有欠缺。该组成员较好的预报能力来自于对低涡和（超）低空急流的演变特征，以及两者强度和位置耦合的有效预测。好成员组预报珠三角东部（超）低空急流南风分量较强，有利于低涡缓慢移动和气旋性辐合增强，致使降水持续时间长、效率高。而低涡自身发展又反馈于急流强度变化，好成员组较准确地刻画了增强的低涡环流反馈导致急流小范围加速的耦合特征。而其他成员组预报的低涡和（超）低空急流的耦合位置偏东偏南，辐合强度偏弱，导致降水强度或落区出现偏差。此外，强降水致使冷池形成，并增强激烈的冷暖气团对峙（水平温度梯度达0.23~0.76 ℃/km），有利于中尺度辐合线维持、加强对流后向传播并产生极端雨量。但TRAMS-EPS两组成员在预报中尺度系统的组织性和传播特征方面均存在明显不足，限制了集合预报系统对极端降水的预报能力。

• 基于先兆信号的江苏夏季降水客观预测方法研究
• 蒋薇,刘芸芸,陈鹏,张志薇

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  摘要

  2021-06-29

• 摘要：利用1961-2019年江苏省67个站点降水量和气候指数数据集等资料,选取大气环流、海温和积雪等先兆信号的不同组合作为预测因子方案,使用不同的机器学习方法建立预测模型,开展对江苏夏季降水的预测试验,对预测效果进行了对比分析,并探讨了不同预测因子方案对江苏省夏季降水预测结果的潜在影响。研究结果表明,利用深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)方法对江苏夏季降水的预测效果较传统统计方法和其他机器学习方法有一定优势。进一步通过对比5种不同的预测方案与DNN方法相结合的预测结果,发现DNN结合动态权重集合方案对江苏省夏季降水的预测技巧最高,其独立样本预测检验结果稳定,2015-2019年的平均PS评分为76.0分,距平符号一致率为62%,ACC达0.35,尤其在江苏中南部的预测技巧更高,具有业务应用价值。不同预测因子方案对比分析表明,大气环流因子在江苏夏季降水预测中占主要贡献,海温因子和积雪等其他因子有正贡献。因此DNN结合动态权重集合的方案预测效果最好,说明使用综合性预测因子以及集合方案有助于提升季节预测准确性。

• 山东半岛海风锋在一次飑线系统演变过程中的作用
• 万夫敬,孙继松,孙敏,梅婵娟,杨凡

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  摘要

  2021-06-23

• 摘要：2016年6月30日生成于华北南部的一次长生命史的强飑线过程，造成了山东地区大范围风雹天气。本文利用常规观测资料、区域自动站观测数据及雷达监测产品，分析了山东半岛复杂的海风锋特征在这次飑线系统的断裂、再组织化以及极端大风、冰雹灾害形成过程中重要作用。结果表明：（1）初始对流是在地面冷锋辐合线上触发的弱对流，在对流系统向更不稳定区域移动时与水平对流卷相交，对流迅速发展，并组织成东西走向的直线型飑线。（2）飑线系统在平原地区继续向前移动的过程中发生断裂，这一过程与渤海湾在黄河三角洲形成的两条移动方向不同的海风锋以及飑线系统的阵风锋有关：向内陆推进的两条海风锋与阵风锋在飑线系统中段的前部相交，诱发新生单体，造成该处对流系统更快速的向前传播，最终导致飑线系统断裂；与此同时断裂后的西段风暴因低层暖湿入流被切断而逐渐减弱。（3）断裂后西段残留风暴系统出流阵风产生的新生风暴向东北方向发展，与断裂后的东段风暴的后向传播（向西南方向发展）机制相互作用，完成了飑线的再次组织化，形成了具有典型弓状特征、水平尺度更大、近似于东北—西南走向的飑线系统。（4）长生命史飑线系统造成的极端雷暴大风和最大冰雹出现在飑线再组织化初期，位于飑线系统“弓部”位置，地面极端雷暴大风是冷池密度流、后侧入流急流和水物质对应的前侧下沉气流共同作用的结果，其中与后侧入流急流几乎完全分离的、与水物质对应的前侧下沉气流在这次极端地面大风发生时可能起到了重要作用。（5）山东半岛东侧的黄海海风锋向内陆推进（东南向西北）过程中与自西北向东南移动的飑线相遇，加强了风暴前侧的抬升、水汽供给和组织化程度，为飑线的长时间维持提供了有利条件。

• 千米尺度数值预报模式对泰山地区暖季降水预报性能的评估
• 甘玉婷,陈昊明,李建

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  摘要

  2021-06-18

• 摘要：为深入认识对流可分辨模式对小尺度孤立地形区降水的预报性能，本文使用2017年暖季（5—9月）台站逐时降水观测数据，以小时尺度降水特征为指标，细致评估了千米尺度分辨率（3km）的北京“睿图”短期数值预报子系统（RMAPS-ST）对泰山及其周边地区降水特征的预报能力，并对比了不同起报时次（北京时08时和20时）的预报差异。评估发现，RMAPS-ST可以再现泰山站的局地降水中心，但区域西南侧降水预报小于观测，而泰山站及其东北侧则相反。清晨和午后时段的降水预报与观测相比存在较大偏差。以泰山站为例，RMAPS-ST易于低估夜间至清晨时段的降水频率，这可能与模式对降水系统发展演变过程的预报偏差以及清晨泰山站弱降水事件的漏报有关；清晨泰山站降水强度的预报在不同起报时次的结果中存在差异，20时起报存在大幅高估的问题，进而导致其暖季平均降水量预报大于观测，而08时起报对于清晨降水强度的高估不明显；08时起报易于高估泰山站午后的降水频率，这与其午后短历时降水事件数预报偏多有关，模式对山区热动力场的预报偏差是午后降水空报的可能原因。小时尺度降水特征已应用于中国气象局区域数值预报模式的业务评估体系中，本文结果也表明，此类评估有助于深入认识千米尺度数值预报模式对降水日内变化的预报能力，从而为精细化降水产品的订正提供更细致的科学依据。

• 青藏高原墨脱地区云降水综合观测及初步统计特征分析
• 王改利,ZHOU Renran,ZHAXI Suolang,Liu Liping

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  摘要

  2021-06-15

• 摘要：在第二次青藏高原综合科学考察研究专题和国家重点研发计划项目的支持下，中国气象科学研究院于2019年在位于青藏高原东南部雅鲁藏布大峡谷水汽通道入口处的墨脱地区建立了野外观测试验基地，开展了水汽、云和降水的综合观测，先后布设了先进的Ka波段云雷达、微波辐射计、X波段双偏振相控阵雷达、降水现象仪、Ku波段微雨雷达等设备，获取了高时空分辨率的云和降水的宏微观数据。本文简单介绍了此次观测的情况，并利用云雷达2019年1-12月的观测数据和降水现象仪2019年6月至2020年6月的观测数据对云的宏观特征及雨滴谱特征进行了统计分析。从云的宏观特征来看，该地区云的发生率较高，占2019年云雷达观测的67%，其中降水云占总云的45%。旱季和雨季云底高度的频率分布在垂直方向均有两个高值区，分别为0-1 km和2-3 km，且超过40%的云底高度低于1 km，这可能是墨脱降水云较多造成的。接近60%的云顶高度在4-7 km。总的来说，墨脱地区以中云和低云为主，云层通常在下午到晚上形成，早上到中午慢慢消散；从雨滴谱分布特征来看，该地区平均的雨滴谱谱宽和大雨滴的浓度随雨强的增大而增加，降水以中小粒子为主，中小粒子的贡献超过粒子数浓度的99%。对流云降水的特点是粒子直径较小，而数浓度较大。粒子质量加权平均直径(Dm)的范围在1.0-1.6 mm（平均值1.38 mm）, 标准化截距参数 (log10Nw)的范围在3.6-4.5（平均值4.01），表现出海洋性对流降水的特征。此外，该地区降水的log10Nw呈现双峰特征，分别对应于对流云和层状云降水。

• 一种浸润冻结机制冰核测量装置（FINDA）的搭建与应用
• 毕凯,丁德平,杨帅,陈景川,黄梦宇

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  摘要

  2021-06-08

• 摘要：为了定量评估降水（雨、雪、雹等）和大气中冰核浓度，本文介绍了一种新型的离线式冰核测量装置（FINDA）用于检测浸润冻结机制的冰核。对多通道测温元件进行了改装和校准，并利用红外热成像仪动态校准了冷台水平温差，开发了自动化软件实现对测量过程的控制和数据解析。通过超纯水冻结实验、雪水及大气样品中冰核检验评估了FINDA的测量性能。结果表明，FINDA温度测量偏差随温度降低而线性增大，-25℃时误差为±0.75℃；超纯水初始冻结温度平均为-21.27±1.45℃，中值冻结温度T50平均为-25.65±0.64℃；对同一降雪融雪样品中冰核浓度温度谱检测，FINDA与其他冻滴设备测量结果基本一致，同冰核浓度下温度偏差小于2℃；大气样品中冰核-20℃时比在线连续流量扩散云室测量值略偏高，与国际上其它学者的结论一致。FINDA能够有效获得0~-25℃之间每隔0.25℃的冰核浓度谱，超纯水和试验操作引入的冰核与对测量结果影响小。设备的广泛应用可帮助深入了解大气冰核在混合云降水中的作用，为预报和云模式的本地化改进和对云降水理论研究提供重要的实验数据和理论基础。

• 一次飞机冷云增雨作业效果检验
• 岳治国,余兴,刘贵华,王瑾,戴进,李金辉

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  摘要

  2021-06-07

• 摘要：[目的] 最近六十多年以来，全球范围内广泛开展了人工增雨作业，但人工增雨效果检验一直是一个难题。传统上，利用雨量计和目标/控制区统计数据评估人工增雨量，结果大多不确定。对一次人工增雨作业而言，从科学上给出令人信服效果检验更是没有好的解决方案。[资料和方法] 2017年3月19日，陕西省实施业务飞机冷云增雨作业播撒含有750 g AgI的催化剂，播撒线长125 km。作业后卫星、雷达观测到一条与播云线对应的清晰的云迹线，地面雨滴谱仪观测到相应的雨强、雨滴数浓度、雨滴直径增大，表明播云使云体产生了增雨响应。[结果]针对这次增雨过程，从连片雷达回波中分离增雨作用造成的回波增强带（增雨雷达回波）和确定了自然降水回波强度，建立增雨雷达回波与地面雨强的拟合关系（Z-I），定量研究人工增雨的时空演变。[结论]结果表明：（1）增雨影响时间约4 h，雷达回波增强区域（增雨影响区）面积为5448 km2。该区累积降雨总量和增雨总量分别为151.8万m3和80.4万m3，增雨影响区内增雨率达53%。（2）总降雨量、增雨量、自然降雨量随时间先增后减，总降雨量与增雨量的峰值同步，两者峰值都早于自然降雨峰值；催化后146 min（0447 UTC），每6min增雨量达到最大，为4.9万 m3；催化后174 min（0515 UTC），增雨雷达回波面积达到最大（1711m2），面积峰值滞后增雨量峰值出现。（3）增雨影响区位于播撒线下游，呈条带状；区域内总降雨量空间分布为中间大边缘小，与增雨量空间分布一致。（4）此次增雨作业改变了降雨时空分布，促进降雨形成，增加了地面降雨量。

• 网络化衰减订正方法在北京X波段网络化雷达中的应用
• 李思腾,马建立,陈明轩,李林,仰美霖,邢峰华

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  摘要

  2021-06-04

• 摘要：衰减是影响X波段雷达数据质量的主要因素之一，直接影响到X波段雷达在强对流监测预警中的应用效果。本工作在分析国内外雷达衰减订正方法的基础上，选择并改进了一种利用雷达网中不同雷达之间相互订正的方法，该方法通过不断迭代运算，使订正误差达到最小，形成了适合于网络化X波段雷达的反射率因子衰减订正方法。订正结果与原始雷达数据以及差分相位 订正法结果进行对比，并且还同时与北京S波段雷达观测数据进行对比。结果表明：经过衰减订正后，X波段雷达在穿透强降水后的回波以及在雷达探测距离较远的回波的衰减订正效果比较明显，订正后的回波与S波段雷达观测结果比较吻合。

• 气候变化对云南省小粒咖啡适生区的影响
• 朱颖墨,窦小东,王瑞芳,解明恩,黄玮,李蒙

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  摘要

  2021-06-01

• 摘要：为揭示气候变化对云南省小粒咖啡适生区的影响，基于最大熵（MaxEnt）模型，结合小粒咖啡物种分布数据、环境变量数据，构建云南省小粒咖啡适生区评估及预测模型，对当前气候条件下小粒咖啡在云南省的适生区进行评估，并对未来气候条件下，小粒咖啡在云南省的适生区进行预测，再对预测结果进行对比分析。结果显示：（1）构建的MaxEnt模型能够较精确的用于小粒咖啡在云南省适生区的评估和预测，当前气候条件下，评估模型的训练集与测试集的AUC值均为0.941，达到评估结果为极好的标准。（2）影响云南省小粒咖啡种植的主导环境因子依次为11月平均最高气温、7月降雨量、海拔高度、2月平均最低气温、10月降雨量、坡度和最冷月最低气温，共占总贡献率的91.4%。（3）当前气候条件下，小粒咖啡的适生区主要分布在滇西、滇西南以及滇南的保山、德宏、普洱、临沧、西双版纳等地区，总适生区约为11.63万km2，占云南国土面积的29.49%，且总体上，高适生区外围分布中适生区，中适生区外围分布低适生区。RCP4.5、RCP8.5情景下，小粒咖啡总适生区的面积分别约为9.83万km2、6.97万km2，分别占云南省国土面积的24.92%、17.67%，两种排放情景下小粒咖啡总适生区面积分别减少了1.80万km2、4.66万km2，国土面积占比分别减少了4.57%、11.82%，且总适生区的质心均由东南向西北方向迁移，与RCP4.5情景相比，RCP8.5情景的迁移距离更远。（4）未来气候变化将会导致小粒咖啡在云南省的总适生区面积减小，总适生区的质心位置向海拔更高与纬度更高的方向移动，且高碳排放情景下这种变化幅度更大。

• 基于GRAPES 4D-Var的静止轨道微波观测系统模拟试验研究
• 陈柯,洪鹏飞,韩威,李泽宇,王皓,王金成,陈昊,张志清,谢振超

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  摘要

  2021-05-25

• 摘要：地球静止轨道微波观测同时具有高频次、大视场和穿透云雨的全天候观测能力,因此我国在规划第二代静止轨道气象卫星“风云四号”系列时已经明确提出对静止轨道微波观测的需求。基于我国候选的50GHz、118GHz、183GHz、380GHz和425GHz五频段静止轨道微波辐射计载荷方案,本文开展了地球静止轨道微波观测系统模拟试验,评估未来的静止轨道高频次微波观测资料对数值天气预报的影响。试验基于GRAPES全球4D-Var同化系统,同化静止轨道微波模拟观测资料,以2018年台风“玛利亚”和“山竹”为案例分析了静止轨道微波资料同化对台风预报的影响。试验结果表明：静止轨道微波观测资料同化对台风预报有正贡献,其中观测时间分辨率和观测精度的提高对台风数值预报有重要影响。

• 安徽省不同等级雾和重度霾时空分布特征及地面气象条件比较
• 石春娥,李耀孙,张浩,杨关盈,周建平

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  摘要

  2021-05-14

• 摘要：雾和霾都是低能见度天气，生成条件相似。本研究利用安徽78个地面站逐时观测资料，基于雾、霾发生物理条件，建立了不同等级雾日和重度霾日的观测诊断方法，重建了不同等级雾和重度霾的时序资料。根据各站强浓雾发生的同步性，将安徽分为5个雾、霾分布特征不同的区域，探讨了各区域不同等级雾及重度霾出现时地面气象条件的异同。结果表明：（1）安徽强浓雾主要是辐射雾。强浓雾、浓雾和大雾空间分布形势大体一致，淮河以北东、西部和江南都属于强浓雾高发区，但各地强浓雾的时空分布特征和影响系统不同；重度霾有明显的北多、南少、山区最少的分布特征。（2）强浓雾年变化呈双峰型分布，峰值在1月和4月，日变化为单峰型，峰值在06时；而重度霾年变化为单峰型，峰值在1月，日变化为双峰型。（3）在强浓雾的高发时段（02-08时），强浓雾时降温幅度最大，比重度霾平均高1℃，风速显著偏低，超过75%的样本风速低于1.5 m/s，且无明显主导风向；而重度霾时，风速比雾时明显偏大，个别区域有超过75%的样本风速大于1.5m/s，且以西北风到东北风为主。说明重度霾能否演变为强浓雾的关键地面气象因子是风速、风向。

• 深圳S波段与X波段双偏振雷达在定量降水估计中的应用
• 张哲,戚友存

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  摘要

  2021-05-06

• 摘要：[目的]双偏振多普勒天气雷达的一个重要作用是进行定量降水估计（QPE），它可以获得反射率（ZH）、差分反射率（ZDR）和差传播相移率（Kdp）这些与降水粒子有关的信息，常用的双偏振雷达降水估计方法有基于ZH的R（ZH）、基于ZH和ZDR的R（ZH, ZDR）、基于Kdp的R（Kdp）和基于Kdp和ZDR的R（Kdp, ZDR）这四种。[资料和方法]本文利用深圳市S波段和X波段双偏振多普勒雷达观测资料，结合高精度地形数据和雨滴谱仪数据，设计了基于双偏振量的QPE方法：首先利用地形数据和雷达地理信息，分析了雷达的遮挡状况，形成了这两台雷达的复合平面扫描仰角信息；随后利用雨滴谱仪，使用T矩阵方法统计得到了深圳地区的上述四种降水反演方法的参数；最后设计了混合降水反演方法，基于双偏振信号（即Kdp和ZDR）的强弱，使用不同的降水反演方法进行QPE。基于12个降水个例，利用各反演方法产生的QPE结果与雨量计观测比较，[结果]结果表明，混合降水反演方法在降水反演的准确性和稳定性上，均优于任何一种单一QPE反演方法产生的结果。[结果]基于本文的QPE方法，使用深圳S波段和X波段雷达产生了QPE产品，并与深圳目前业务QPE产品进行比较评估。结果表明，使用本文方法产生的QPE产品，在准确性和稳定性上要优于目前业务产品。[结果]此外，X波段雷达的QPE产品性能要略高于S波段雷达的QPE产品，[结论]这说明高时空分辨率的X波段雷达可以提高QPE降水估计精度。

• 基于深度学习的天气雷达回波序列外推及效果分析
• 黄兴友,马玉蓉,胡苏蔓

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  摘要

  2021-05-06

• 摘要：天气雷达资料是进行强对流天气临近预报的主要参考数据。针对传统雷达回波外推方法中存在资料信息利用率不足和外推时效有限的问题,[目的]运用神经网络进行雷达回波的外推,预测神经网络模型给出雷达回波外推2h的预报结果。[资料和方法]回波外推问题的关键是回波时空序列预测问题,该网络具有解决时间记忆问题的长短时记忆单元(Long Short-Term Memory,LSTM)和提取空间特征的卷积模块。应用福建、江苏和河南多年的雷达资料构造训练和测试数据集。为消除降水的不平衡性和提高对强回波的预报准确率,网络采用带权重的损失函数进行训练。对光流法和预测神经网络进行测试集检验以及个例分析,[结果]结果表明,在相同外推时效和检验反射率阈值的情况下,预测神经网络的CSI、POD均高于光流法,FAR低于光流法。不同降水类型中,预测神经网络的SSIM值(structural similarity)高于光流法,且层状云降水的SSIM值大于对流云降水。[结论]因此,预测神经网络对强回波的预报能力高于光流法；在预报时效性上,预测神经网络模型具有一定的优越性；预测神经网络对层状云降水预报的准确率要高于对流云降水。