检索结果-内蒙古大学图书馆

气象学报 2018年第4期76卷 578-589页

作者：马申佳陈超辉智协飞何宏让吴丹国防科技大学气象海洋学院南京211101 南京大气科学联合研究中心南京210009 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室南京210044

针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合... 详细信息

针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:(1)邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。(2)对于此类飑线过程的对流尺度天气系统而言,邻域半径为15—45 km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优,其中15—30 km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更强。(3)对流尺度降水预报考虑时间尺度与降水强度存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时,时间尺度与空间尺度对于降水预报效果的影响是相互关联的。(4)改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时、空不确定性,实现了对流尺度降水在时、空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时、空尺度相匹配的概率预报结果。

关键词：对流尺度集合预报时空不确定性邻域概率法分数技巧评分时空尺度检验

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基于Local-BGM法的冷涡暴雨集合预报试验及评估检验

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气象科学 2023年第1期43卷 36-45页

作者：张海鹏智协飞李昊黎振宇张志强黄晶南方电网科学研究院有限责任公司广州510700 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室南京210044

基于传统增长模繁殖法(Breeding Growing Mode,BGM)和局地增长模繁殖法(Local Breeding Growing Mode,Local-BGM)生成初始扰动成员,对一次冷涡暴雨过程进行集合预报试验,从多方面比较两种方案的预报效果,并且在邻域概率法(Neighborhood ... 详细信息

基于传统增长模繁殖法(Breeding Growing Mode,BGM)和局地增长模繁殖法(Local Breeding Growing Mode,Local-BGM)生成初始扰动成员,对一次冷涡暴雨过程进行集合预报试验,从多方面比较两种方案的预报效果,并且在邻域概率法(Neighborhood Probability,NP)中引入时间邻域,评估概率预报结果。结果表明,引入局地化思想的Local-BGM方案能够生成比传统BGM方案更合理的初始扰动,具有很明显的局地特征。对于扰动变量的预报,Local-BGM方案在均方根误差和离散度等方面均表现更好,同时能够提高各量级降水的预报技巧。邻域集合概率法能够综合各个集合成员预报的降水信息得到优于集合平均的概率预报,分数技巧评分更高。并且在考虑时间不确定性后,无论是控制预报、集合平均还是邻域集合概率法,分数技巧评分均有很大改善,并且降水阈值越大改善效果越明显,能够为极端强降水天气提供较为客观的概率预报信息。

关键词：集合预报局地增长模繁殖法降水预报邻域概率法分数技巧评分

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基于邻域思想的对流尺度集合预报在飑线系统中的应用研究

基于邻域思想的对流尺度集合预报在飑线系统中的应用研究

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作者：马申佳国防科技大学

学位级别：硕士

对流尺度集合预报作为数值天气预报的研究热点之一,在提高灾害性强对流天气预报准确率方面具有重要的意义与价值。本文首先利用传统的增长模培育(Breeding Growth Mode,BGM)法针对一次飑线过程开展了对流尺度集合预报试验,对经典的初始... 详细信息

对流尺度集合预报作为数值天气预报的研究热点之一,在提高灾害性强对流天气预报准确率方面具有重要的意义与价值。本文首先利用传统的增长模培育(Breeding Growth Mode,BGM)法针对一次飑线过程开展了对流尺度集合预报试验,对经典的初始扰动方法在对流尺度集合预报中的应用进行了分析研究。随后,结合对流尺度天气系统的强局地特征,围绕着邻域思想改进了对流尺度集合预报的后处理和初始扰动方法,分别进行了降水预报效果评估和集合预报对比试验。主要结论如下:首先,针对传统集合平均平滑掉大量级预报值,降低集合预报对强对流天气预报能力的缺陷,引入概率匹配平均(Probability Matched Mean,PMM)法,从集合预报对飑线结构特征模拟的影响、确定性降水预报及评分检验方面开展了研究。降水预报和评分检验结果表明,对流尺度集合预报的降水预报准确率大于控制预报,传统集合平均在小量级降水预报上更加准确,而PMM法在大量级降水上的预报效果更好。该方法作为一种改进的集合平均方法,使得预报结果既保留了集合平均较好的落区分布,又避免了集合平均平滑削弱掉极端降水量的缺陷。通过对飑线系统结构特征分析可知,集合预报得到的冷池强度增加,飑线后部的雷暴高压范围增大、强度增强,水凝物带状结构更加清晰,风场更加组织化,且模拟出了飑线系统近地面冷池与垂直风切变的相互作用,对飑线结构特征有明显的改善作用。其次,针对当前邻域概率(Neighborhood Probability,NP)法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前或滞后的问题,将时间维度引入到NP法中,结合分数技巧评分和相对作用特征曲线在不同时空邻域上对降水概率预报效果进行了评估。结果表明,对于此类飑线过程的对流尺度天气系统,邻域半径为15～45km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,使其预报效果达到最优,其中15～30km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更高。在具有研究意义的时间邻域内,对于小量级降水而言,时间尺度越大概率预报效果越好,而大量级降水的预报技巧随时间尺度的降低而升高。对流尺度降水预报所考虑的时间尺度窗口与降水量级之间存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时时空尺度两个邻域因素对于降水预报效果的影响是相互关联的。改进的NP法能够同时包含高分辨率模式预报结果在对流尺度降水上存在的时空不确定性,实现了对流尺度降水在时空邻域上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时空尺度相匹配的概率预报结果。最后,结合对流尺度天气系统的强局地特征,将邻域思想引入到初始扰动方法中,得到新型的局地增长模培育(Local Breeding Growth Mode,LBGM)法,并开展了对流尺度集合预报对比试验和适用性检验。LBGM法将对流尺度天气系统的局地相互作用考虑到扰动培育过程中,使得培育后的扰动具有了更多的局地特征。扰动分布较传统BGM法呈现出更显著的大气流依赖特征,得到具有更明确动力学意义的初始扰动。信息熵能够较好地衡量扰动场内部的局地信息量,验证了LBGM法较BGM法能够提升初始扰动局地信息的事实。对于集合离散度而言,LBGM法得到的各扰动物理量在培育阶段和预报阶段均大于BGM法,解决了传统BGM法得到的集合离散度不够高的问题。同时LBGM法进一步降低了各扰动物理量的预报均方根误差,一定程度上提高了集合预报的预报效果。从飑线结构特征和降水预报可以看出,LBGM法得到的结果较BGM法更加接近实况。通过另一飑线过程开展的适用性检验可知,LBGM法能够更好地预报出雷达回波和降水的落区与形态分布,初步检验了新型LBGM法在对流尺度集合预报中的适用性。这为进一步发展应用于对流尺度集合预报的初始扰动方法提供了参考依据。

关键词：对流尺度集合预报飑线系统时空邻域邻域概率法局地增长模培育法

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三种初始扰动方案对冷涡暴雨集合预报技巧影响的对比研究

三种初始扰动方案对冷涡暴雨集合预报技巧影响的对比研究

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作者：张海鹏南京信息工程大学

学位级别：硕士

灾害性天气的集合预报是目前数值天气预报的研究热点,对保障人民生命财产安全有重要的意义。本文对一次冷涡暴雨过程基于传统增长模繁殖法(BGM)和集合变换卡尔曼滤波法(ETKF)开展集合预报试验,研究了不同初始扰动方法在区域集合预报中... 详细信息

灾害性天气的集合预报是目前数值天气预报的研究热点,对保障人民生命财产安全有重要的意义。本文对一次冷涡暴雨过程基于传统增长模繁殖法(BGM)和集合变换卡尔曼滤波法(ETKF)开展集合预报试验,研究了不同初始扰动方法在区域集合预报中的表现。随后基于天气系统在发生发展过程中的局地差异性,引入局地增长模繁殖法(Local Breeding Growth Mode,Local-BGM)生成初始扰动,进行集合预报对比试验。在空间邻域法中同时考虑时间邻域的影响,评估降水的概率预报效果。结论如下:BGM法生成的初始扰动在培育阶段经过24-30小时的培育后保持稳定,并且在模式中层和低层扰动更稳定。BGM法对扰动变量的预报结果要优于控制预报,对水平纬向风和经向风的改进幅度更明显。对于降水的强度和落区预报,BGM法的预报准确率均高于控制预报,显著提高了降水评分,同时集合平均预报能够有效综合各集合成员的降水情况,对降水的范围预报比控制预报更接近实况,并且强降水的量级大小要比控制预报更合理。ETKF法同BGM法一样,对扰动变量的预报结果要优于控制预报,在预报阶段后期要比BGM法更稳定,但对某些量级降水的改进程度不如BGM法明显。考虑天气系统的局地化分布特征引入局地Local-BGM法,即在培育周期结束时通过计算各格点周围局地半径范围的均方根误差与整层均方根误差之比来对扰动进行调整。与传统BGM法相比,Local-BGM法同样可以调整扰动的大小,使之在均方根误差意义上与初始扰动保持一致,但Local-BGM法调整后扰动出现了更多的局地信息。Local-BGM法能够降低各变量的均方根误差,并且提高集合离散度。综合两种方法的降水预报结果可以看到Local-BGM法在各个量级有更好的预报效果,并且对强降水带的位置预报要比传统BGM法更接近实况。邻域概率法(NP)能够结合邻域范围内格点的降水信息,改善由于落区误差导致的空间预报不确定性。基于所有集合成员的邻域集合概率法(NEP)结果有最高的FSS评分,在强降水要显著优于控制预报和集合平均(EM)法。在空间邻域概率法中加入时间维度,对概率预报结果在不同时空邻域上进行评估,控制预报、EM预报和NEP法预报的FSS评分均要高于仅考虑空间邻域的情况,并且降水量级越大改善效果越明显,能够得到更合理的极端降水概率预报结果。

关键词：集合预报冷涡暴雨增长模繁殖法局地增长模繁殖法邻域概率法

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基于时空邻域的对流尺度定量降水集合预报方法研究

基于时空邻域的对流尺度定量降水集合预报方法研究

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2018年全国重大天气过程总结和预报技术经验交流会

作者：马申佳何宏让陈超辉吴丹国防科技大学气象海洋学院南京211101

本文将时间因素引入邻域概率法中,结合强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时空尺度的效果评估检验.结论表明,邻域半径为15～45km的空间尺度能够改善对流尺度天气系... 详细信息

本文将时间因素引入邻域概率法中,结合强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时空尺度的效果评估检验.结论表明,邻域半径为15～45km的空间尺度能够改善对流尺度天气系统的降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优.对流尺度降水预报考虑的时间尺度与降水强度之间存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性.改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时空不确定性,实现了对流尺度降水在时空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时空尺度相匹配的概率预报结果.

关键词：降水集合预报邻域概率法时间因素强飑线过程

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