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YSU边界层参数化方案中不同地形订正方法对地面风速及温度模拟的影响

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地球物理学报 2016年第3期59卷 803-815页

作者：郑亦佳刘树华缪育聪王姝北京大学物理学院大气与海洋科学系北京100871

为了修正中尺度气象模式WRF(Weather Research and Forecasting model)对低层风速模拟的系统性误差,有学者在新版本WRF模式的YSU(Yonsei University)边界层参数化方案中加入了两个地形订正方法:Jiménez方法和UW(University of Washington method)方法.本文利用这两个地形订正方法,选取了两个时间段,对北京地区的地面气象要素以及气象要素垂直廓线进行了个例模拟研究,模拟结果和观测数据的比对表明在北京地区:是否采用地形订正,对地面温度的模拟几乎没有影响;采用地形订正后,模式对地面风速的模拟有明显的改进,两种方法对风速模拟的差别主要体现在山/丘陵地区;Jiménez方法在山/丘陵地区的模拟风速明显偏大,而采用UW方法进行订正后,模拟的风速减小,更接近观测值;两种方法在山谷地区对风速均有一定的过度订正.通过分析气象要素的垂直廓线发现,不同地形订正方法主要影响的是2000m以下的低层风速.总体而言,UW地形订正方法在北京地区更为适用,采用UW方法后,模拟得到的地面气象要素的各项统计参数基本达到了统计基准值.

关键词：地形订正风速地面气象要素 WRF模式边界层方案

基于地形订正的我国气温和降水的站点预报研究

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基于地形订正的我国气温和降水的站点预报研究

作者：吴佩南京信息工程大学

学位级别：硕士

本次研究主要基于地形订正对模式站点预报的气温和24h累积降水的影响以及多模式集成方案对于模式预报效果的改善。模式数据采用全球预报系统(GFS)1-5d预报的地面2m气温,以及美国国家环境预报中心(NCEP)、日本气象厅(JMA)、中国气象局(T6... 详细信息

本次研究主要基于地形订正对模式站点预报的气温和24h累积降水的影响以及多模式集成方案对于模式预报效果的改善。模式数据采用全球预报系统(GFS)1-5d预报的地面2m气温,以及美国国家环境预报中心(NCEP)、日本气象厅(JMA)、中国气象局(T639)模式预报的1-6d的24h累积降水。以中国气象观测站的地面气温、降水数据作为观测资料。对模式预报的2m气温进行垂直方向上的订正,再建立线性回归方程,与线性回归订正方法进行比较。结果表明:模式自身的预报能力会影响地形订正方案的效果。模式地形高度偏差太大可严重影响模式预报性能,导致预报误差太大。随着模式预报时效延长,预报均方根误差也略有增加。比较模式地形高度偏差和预报时效对于模式预报性能的影响,发现模式地形高度偏差对于模式预报效果的影响更加显著。二种地形订正方案,即不做温度垂直订正的线性回归以及对温度进行垂直订正的线性回归都能显著减小模式预报的误差,后者的订正效果更好。对模式预报的站点24h累积降水进行线性回归订正和加入地形因素二元线性回归订正。线性回归订正方案和考虑地形的订正方案均能提高模式的预报效果,其中以加入地形因素的订正方案对模式的改善效果最好。考虑地形订正方案在提高模式站点预报的大雨和暴雨效果较好,地形订正后的NCEP模式预报效果最好,在不同的预报时效、不同的数值预报模式,地形订正的方案和线性回归订正对模式改善不一致。将三个数值预报模式预报的降水进行多模式集成。结果表明多模式集成方法优于单个模式,多模式集成方案对于单个模式预报效果的改善优于多模式集成方案对于地形订正后的单个模式的预报效果,其中滑动训练期消除偏差集合平均的效果优于多模式集合平均。

关键词：地形订正线性回归多模式集成地形高度差

1415号台风“海鸥”广西极端暴雨预报偏差分析及地形订正

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气象研究与应用 2021年第4期42卷 14-19页

作者：肖志祥黎金玲罗小莉广西壮族自治区气象科学研究所南宁530022 河池市气象局广西河池547099 广西壮族自治区气候中心南宁530022

利用地面自动站降水资料、ERA5再分析资料、广西壮族自治区气象台降水落区和ECMWF模式预报数据对1415号台风"海鸥"在广西暴雨预报偏差进行了分析,并开展了地形降水订正研究。结果表明,对"海鸥"强降水落区预报准确,但大暴雨以上量级降水... 详细信息

利用地面自动站降水资料、ERA5再分析资料、广西壮族自治区气象台降水落区和ECMWF模式预报数据对1415号台风"海鸥"在广西暴雨预报偏差进行了分析,并开展了地形降水订正研究。结果表明,对"海鸥"强降水落区预报准确,但大暴雨以上量级降水明显偏弱,大暴雨和特大暴雨漏报严重。降水经地形订正后,大暴雨以上降水TS(BS)评分由0.19(0.27)大幅度提升到0.35(0.53)且暴雨及以下量级降水评分无明显改变,但地形降水订正方法对特大暴雨仍无明显订正技巧;偏南风、东北风及偏东风在广西复杂地形下均会产生地形降水,实际业务预报中应加以考虑,有助于提升对强降水开始时间的预报效果。

关键词： “海鸥” 台风降水偏差地形订正风向

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基于地形订正技术的安徽冰雹灾害风险区划

暴雨灾害 2023年第5期42卷 606-612页

作者：唐为安田红严小静吴蓉谢五三王胜安徽省气候中心合肥230031 安徽省公共气象服务中心合肥230031

地形订正是保证冰雹灾害风险区划结果准确的关键环节。利用1978—2020年安徽省81个国家级气象观测站冰雹观测资料以及地理信息、国内生产总值、历史灾情等数据,采用相关分析、回归分析等统计方法,识别冰雹灾害致灾因子,并计算其致灾强度... 详细信息

地形订正是保证冰雹灾害风险区划结果准确的关键环节。利用1978—2020年安徽省81个国家级气象观测站冰雹观测资料以及地理信息、国内生产总值、历史灾情等数据,采用相关分析、回归分析等统计方法,识别冰雹灾害致灾因子,并计算其致灾强度,建立冰雹频次的地形修正方法,综合冰雹致灾强度和频次开展致灾危险性评估。基于自然灾害风险形成理论,综合致灾危险性和承灾体易损性,借助GIS技术完成冰雹灾害经济风险区划,并对结果的合理性进行了验证。结果表明:(1)最大冰雹直径和降雹持续时间与冰雹灾损指数显著相关,确定二者为冰雹灾害致灾因子;地形修正后的冰雹频次空间分布特征与实际发生情况一致,且能更精细地反映出高海拔山区的冰雹频次空间差异程度;(2)冰雹多发区、高和较高危险区均位于安徽省冰雹主要路径上的淮河以北地区、江淮之间东部地区以及大别山区和皖南山区两大山区;(3)冰雹灾害经济风险总体上自南向北逐渐增大。通过灾情验证,安徽省冰雹灾害经济风险指数与直接经济损失多年平均值的相关系数通过α=0.01显著性水平检验,区划结果与实际情况基本吻合。

关键词：冰雹灾害地形订正致灾危险性风险区划安徽省

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安徽省雪灾危险性精细化评估与区划

暴雨灾害 2024年第5期43卷 580-586页

作者：鞠晓雨田红程向阳唐为安朱浩淮河流域气象中心合肥230031 安徽省气候中心合肥230031 安徽省气象灾害防御技术中心合肥230031 寿县国家气候观象台淮南232200

在全国气象灾害综合风险普查技术规范基础上,针对安徽省雪灾影响特点,增加雪压这一观测要素,建立以年均最大积雪深度、年均积雪日数和最大雪压作为致灾因子的危险性评估模型,利用1978—2020年安徽省81个国家气象观测站雪深、雪压及地理... 详细信息

在全国气象灾害综合风险普查技术规范基础上,针对安徽省雪灾影响特点,增加雪压这一观测要素,建立以年均最大积雪深度、年均积雪日数和最大雪压作为致灾因子的危险性评估模型,利用1978—2020年安徽省81个国家气象观测站雪深、雪压及地理信息等资料,分析各致灾因子的时空分布特征,并进行积雪日数地形订正,开展安徽省雪灾危险性精细化评估。结果表明:安徽省国家站最大积雪深度平均值、积雪日数平均值和最大雪压的年际变化趋势差异较大,位列前三的年份均为2008年、1984年和2018年;年均最大积雪深度大值区主要集中在大别山区、皖南山区和江淮之间。由于100m以上区域的年均积雪日数与高程相关性显著且样本数量适中,对该区域进行地形订正后,年均积雪日数高值区位于大别山区及皖南山区,其次为淮北地区西北部至大别山区北麓一带。对最大雪压进行缺测插补计算,宣城、铜陵、黄山北部等地最大雪压值有所提高,且局地特征更为显著。安徽省雪灾致灾高危险区主要位于大别山区以及皖南山区等海拔较高地区,而低危险区主要位于淮北地区东部、江淮之间东部和沿江西南部。

关键词：雪灾积雪深度雪压地形订正危险性评估

四川地区特殊地形下格点温度预报订正算法研究

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四川地区特殊地形下格点温度预报订正算法研究

作者：杨倩成都信息工程大学

学位级别：硕士

四川地区东西部地形差异大,地势西高东低,地形地貌条件复杂,温度的模式预报结果有待改善。本文基于2016年1月1日-2020年2月29日的中国气象局SCMOC精细化预报指导产品、四川省气象局SNWFD主观预报及SPCO客观预报产品的2m日最高/最低温度... 详细信息

四川地区东西部地形差异大,地势西高东低,地形地貌条件复杂,温度的模式预报结果有待改善。本文基于2016年1月1日-2020年2月29日的中国气象局SCMOC精细化预报指导产品、四川省气象局SNWFD主观预报及SPCO客观预报产品的2m日最高/最低温度、24h累计降水量、总云量、相对湿度、风向风速等预报资料,研究了四川地区模式预报误差的空间分布特征;结合同时期的站点观测资料,利用相对湿度、降水等数据分析了模式预报误差与气象因子的相关性,对不同地形分类下的站点预报结果的误差进行分析,建立误差回归模型,并开展了预报效果检验分析。得到的主要结论如下:(1)从1960-2018年青藏高原及其东部地区温度的时空变化趋势来看,高原地区的温度增暖速度快于四川地区,且这种增暖趋势在冬季最为显著;(2)四川地区模式温度预报误差具有明显的区域特征。整体来讲,四川西部地区模式预报误差大于东部地区。SCMOC、SNWFD、SPCO三种模式预报结果中,四川省气象局SPCO客观预报的误差最小,其次是SNWFD主观预报,中国气象局SCMOC精细化预报的结果最差。在不同预报时效下正误差的天数显著少于负误差的天数,说明四川地区温度的预报值主要表现为偏低;(3)四川地区2m温度的预报误差有显著的季节变化特征,夏、秋季节误差较小,春、冬季节误差较大。2m日最高温度的预报误差大于日最低温度的预报误差,且随着预报时效的增加,预报误差逐渐增大;(4)经度、坡度、高度这三种地形因子与模式预报误差有显著的相关性,预报误差随经度、高度的增大而减小,随坡度的增大而增大。误差随气温日较差的增大先减小后增大,随降水强度的增大呈现增大-减小-增大的趋势。平均绝对误差则与相对湿度呈负相关,相对湿度越大,模式预报误差越小;(5)SCMOC模式下得到的误差回归方程对日最高、最低温度的年预报结果均有显著的改善,而SNWFD、SPCO模式下得到的误差回归方程则对不同地形下的模式预报误差有不同程度的改善,其中平坝、山脊、背风坡等地形下的预报结果改善效果较明显。

关键词：四川 2m温度模式预报地形订正逐步回归

适用于云南地区的地面资料同化方案设计及个例分析

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高原气象 2010年第4期29卷 904-917页

作者：陈新梅段旭王曼符睿海云莎徐枝芳云南大学大气科学系云南昆明650091 云南省气象科学研究所云南昆明650034 云南省气象台云南昆明650034 中国气象局国家气象中心北京100081

利用2000—2007年5～10月云南及周边地区12个探空站08:00和20:00观测资料,分6种不同地形高度类型分析了边界层内基本气象要素间关系,根据分析结果设计了云南地面资料同化方案,并选取两个暴雨个例进行模拟分析。结果表明:探空资料的贡献... 详细信息

利用2000—2007年5～10月云南及周边地区12个探空站08:00和20:00观测资料,分6种不同地形高度类型分析了边界层内基本气象要素间关系,根据分析结果设计了云南地面资料同化方案,并选取两个暴雨个例进行模拟分析。结果表明:探空资料的贡献在引入地面资料后有所调整,在Rug-giero方案中,地面资料的引入在模拟区域初始场中东部地区有明显的升温和增湿,对强降水的模拟改善作用较小;而在云南方案中东部地区的温度和湿度明显降低,叠加的地面测站与模式地形高度差异相关且大致相同,模拟的降水强度和范围在实况降水中心附近明显增加,而在降水强度不明显的区域变化不大,从而使得模拟效果得到了较好的改善,表明云南方案对云南地区强降水的模拟是适用的。

关键词：云南地区地形订正地面资料同化

2m气温集成订正方法及在冬奥延庆赛区的应用

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应用气象学报 2023年第4期34卷 400-412页

作者：邱贵强时少英王洪霞荆浩张磊山西省气象台太原030006 北京市气象台北京100089

为提升北京冬(残)奥会气象服务保障能力,利用2018—2021年1月1日—3月28日欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式预报产品以及冬奥延庆赛区8个自动气象站的2 m气温实况,通过基于地形修正的模式偏差订正和支持向量机算法,构建赛区不同海拔高... 详细信息

为提升北京冬(残)奥会气象服务保障能力,利用2018—2021年1月1日—3月28日欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式预报产品以及冬奥延庆赛区8个自动气象站的2 m气温实况,通过基于地形修正的模式偏差订正和支持向量机算法,构建赛区不同海拔高度站点72 h预报时效内逐3 h的2 m气温集成订正方法。2022年北京冬(残)奥会前夕及赛事期间应用评估表明:集成订正方法对延庆赛区2 m气温的预报准确率为0.856,平均绝对偏差为1.08℃,订正效果较单一订正方法更优,尤其针对海拔高度高出模式地形高度的站点订正性能更为突出,同时,对超阈值及关键过程的气温订正效果也表现较好。对于延庆赛区大多数站点而言,该方法订正的72 h预报时效内逐3 h的2 m气温平均绝对偏差总体上表现出一定的日变化特征,且0~24 h,24~48 h,48~72 h预报时效之间偏差变化相对平稳,但不同站点的日变化趋势存在差异。随着预报时效增加,该方法订正的2 m气温平均绝对偏差的变化趋势表现出海拔依赖性。

关键词：气温预报地形订正支持向量机集成订正

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云南省细网格气候区划及气候代表站选取

大气科学学报 2011年第3期34卷 336-342页

作者：段旭陶云段长春云南省气象科学研究所云南昆明650034

利用1961—2008年云南省124站气温观测资料,经过地形订正后,形成1km×1km的细网格点数据。在此基础上,开展了云南省细网格气候区划及气候代表站选取的研究。结果表明,云南可划分为高原气候带、温带、北亚热带、中亚热带、南亚热带和北... 详细信息

利用1961—2008年云南省124站气温观测资料,经过地形订正后,形成1km×1km的细网格点数据。在此基础上,开展了云南省细网格气候区划及气候代表站选取的研究。结果表明,云南可划分为高原气候带、温带、北亚热带、中亚热带、南亚热带和北热带等6个气候带,所占面积分别为3.32×104、3.65×104、15.65×104、6.82×104、8.66×104和1.31×104km2;高原气候带分布在滇西北3000m以上高海拔地区,温带主要分布在滇东北和滇西北海拔高度为2200～3000m的地区,北亚热带主要分布在滇中、滇西、滇南高海拔地区和滇北低海拔地区,中亚热带主要分布在滇中、滇东南和滇西南海拔较高的地区,南亚热带主要分布在滇南和河谷地区,北热带主要分布在滇南和海拔较低的河谷地区;各气候带分布与地形和纬度相关联,地形因素比行政区域更能体现气候特征;通过站点序列与气候带序列趋势变化一致性和偏离程度的统计分析,所选气候代表站与相应气候带序列变化非常一致,能够较好地代表云南各气候带变化特征。

关键词：气候区划细网格地形订正气候代表站