留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于FSS的高分辨率模式华北对流预报能力评估

唐文苑 郑永光 张小雯

唐文苑, 郑永光, 张小雯. 基于FSS的高分辨率模式华北对流预报能力评估. 应用气象学报, 2018, 29(5): 513-523. DOI: 10.11898/1001-7313.20180501..
引用本文: 唐文苑, 郑永光, 张小雯. 基于FSS的高分辨率模式华北对流预报能力评估. 应用气象学报, 2018, 29(5): 513-523. DOI: 10.11898/1001-7313.20180501.
Tang Wenyuan, Zheng Yongguang, Zhang Xiaowen. FSS-based evaluation on convective weather forecasts in North China from high resolution models. J Appl Meteor Sci, 2018, 29(5): 513-523. DOI:  10.11898/1001-7313.20180501.
Citation: Tang Wenyuan, Zheng Yongguang, Zhang Xiaowen. FSS-based evaluation on convective weather forecasts in North China from high resolution models. J Appl Meteor Sci, 2018, 29(5): 513-523. DOI:  10.11898/1001-7313.20180501.

基于FSS的高分辨率模式华北对流预报能力评估

DOI: 10.11898/1001-7313.20180501
资助项目: 

国家气象中心预报员专项 Y201715

国家自然科学基金项目 41375051

国家重点研究发展计划 2017YFC1502003

详细信息
    通信作者:

    唐文苑, 邮箱:tangwy@cma.gov.cn

FSS-based Evaluation on Convective Weather Forecasts in North China from High Resolution Models

  • 摘要: 目前高分辨率数值预报模式已具有一定的对流系统结构和演变特征预报能力,但对其预报能力的客观评估仍存在较多不足。选取2017年7—9月华北地区在不同天气系统背景下、具有不同组织模态的7次对流天气个例,使用模糊检验方法中的分数技巧评分(fraction skill score,简称FSS)指标评估不同高分辨率模式(包括快速更新同化GRAPES_Meso,GRAPES_3 km及华东区域中尺度模式)对中小尺度对流过程的预报能力。结果表明:分数技巧评分能够实现当模式预报存在位移和强度偏差时仍然给出有价值的评分结果,其优势还在于可以给出表征模式空间位移偏差尺度的预报技巧尺度信息;所用3个模式的雷达回波强度预报均偏弱,当回波强度小于44 dBZ时,华东区域中尺度模式预报最接近实况,而对于44 dBZ以上的较强回波,GRAPES_3 km模式预报偏差最小;采用百分位阈值(通过升序排列求出预报和实况数列的相同百分位数作为其相应的阈值)进行检验发现,对于预报难度更大的高阈值、小尺度的对流事件,GRAPES_3 km模式预报能力更强。
  • 图  1  用于理想试验构建的雷达回波带

    (a)实况, (b)预报1, (c)预报2, (d)预报3

    Fig. 1  Radar echo band for ideal experiment

    (a)observation, (b)Forecast 1, (c)Forecast 2, (d)Forecast 3

    图  2  不同阈值条件下理想试验FSS评分随窗区格点数的变化曲线

    (a)阈值为35 dBZ, (b)阈值为50 dBZ, (c)阈值为第75百分位数

    Fig. 2  Graphs of FSS against neighborhood length using thresholds of 35 dBZ(a), 50 dBZ(b) and the 75th percentile(c)

    图  3  2017年9月21日20:00华北飑线过程雷达回波

    (a)实况,(b)GRAPES_Meso 12 h时效预报,(c)GRAPES_3 km 12 h时效预报, (d)华东区域模式12 h时效预报

    Fig. 3  Radar reflectivity of North China squall line at 2000 BT 21 Sep 2017

    (a)observation, (b)12 h forecast from GRAPES_Meso, (c)12 h forecast from GRAPES_3 km, (d)12 h forecast from East China Regional Numerical Model

    图  4  2017年8月5日14:00华北对流过程雷达回波

    (a)实况,(b)GRAPES_Meso 6 h时效预报,(c)GRAPES_3 km 6 h时效预报,(d)华东区域模式6 h时效预报

    Fig. 4  Radar reflectivity of North China convection case at 1400 BT 5 Aug 2017

    (a)observation, (b)6 h forecast from GRAPES_Meso, (c)6 h forecast from GRAPES_3 km, (d)6 h forecast from East China Regional Numerical Model

    图  5  2017年9月21日20:00华北飑线过程雷达回波实况与模式12 h时效预报随百分位数变化的回波强度变化曲线

    Fig. 5  Radar echo intensity of observation and models against percentile values at 2000 BT 21 Sep 2017 during the North China squall line process

    图  6  FSS评分随窗区尺度变化曲线(取第95百分位数阈值)

    (a)2017年9月21日08:00起报12 h时效预报,(b)8月5日08:00起报6 h时效预报

    Fig. 6  FSS against neighborhood length(threshold using the 95th percentile)

    (a)12 h forecast initiating from 0800 BT 21 Sep 2017, (b)6 h forecast initiating from 0800 BT 5 Aug 2017

    图  7  不同阈值条件下FSS评分随窗区尺度变化曲线

    (a)30 dBZ,(b)40 dBZ,(c)50 dBZ,(d)55 dBZ,(e)第75百分位数,(f)第90百分位数,(g)第95百分位数,(h)第99百分位数

    Fig. 7  FSS against neighborhood length using different thresholds

    (a)30 dBZ, (b)40 dBZ, (c)50 dBZ, (d)55 dBZ, (e)the 75th percentile, (f)the 90th percentile, (g)the 95th percentile, (h)the 99th percentile

    图  8  预报偏差随检验阈值变化

    Fig. 8  Bias against threshold

    图  9  预报技巧尺度随百分位数阈值变化

    Fig. 9  Forecast skill scale against percentile threshold

    表  1  本文所用2017年强对流天气个例信息

    Table  1  Information of severe convective weather cases in 2017

    时间 模式起报时间 影响天气系统 过程特点
    07-11T19:00 08:00起报11 h时效 东北冷涡,地面冷锋 团状回波,雷暴大风、冰雹
    07-14T22:00 08:00起报14 h时效 500 hPa短波槽,低层切变线 分散强回波,短时强降水、雷暴大风
    07-15T16:00 08:00起报8 h时效 地面倒槽 分散强回波,局地短时强降水
    07-21T20:00 08:00起报12 h时效 副热带高压,低层切变线 分散强回波,局地短时强降水
    07-23T08:00 20:00起报12 h时效 副热带高压,低层切变线 分散对流,局地短时强降水
    08-05T14:00 08:00起报6 h时效 500 hPa槽前,低层切变线 线性对流,局地雷暴大风、短时强降水
    09-21T20:00 08:00起报12 h时效 蒙古冷涡,地面锋面 飑线,雷暴大风为主
    下载: 导出CSV
  • [1] 王宁, 王婷婷, 张硕, 等.东北冷涡背景下一次龙卷过程的观测分析.应用气象学报, 2014, 25(4):463-469. doi:  10.3969/j.issn.1001-7313.2014.04.009
    [2] 段亚鹏, 王东海, 刘英."东方之星"翻沉事件强对流天气分析及数值模拟.应用气象学报, 2017, 28(6):666-677. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20170603&flag=1
    [3] 陈淑琴, 章丽娜, 俞小鼎, 等.浙北沿海连续3次飑线演变过程的环境条件.应用气象学报, 2017, 28(3):357-368. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20170309&flag=1
    [4] 何立富, 陈涛, 周庆亮, 等.北京"7.10"暴雨β-中尺度对流系统分析.应用气象学报, 2007, 18(5):655-665. doi:  10.3969/j.issn.1001-7313.2007.05.010
    [5] Sun Juanzhen, Xue Ming, Wilson J W, et al.Use of NWP for nowcasting convective precipitation:Recent progress and challenges.Bull Amer Meteor Soc, 2014, 95(3):409-426. doi:  10.1175/BAMS-D-11-00263.1
    [6] 郑永光, 张小玲, 周庆亮, 等.强对流天气短时临近预报业务技术进展与挑战.气象, 2010, 36(7):33-42. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/qx201007007
    [7] 郑永光, 周康辉, 盛杰, 等.强对流天气监测预报预警技术进展.应用气象学报, 2015, 26(6):641-657. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150601&flag=1
    [8] 王金成, 龚建东, 邓莲堂.GNSS反演资料在GRAPES_Meso三维变分中的应用.应用气象学报, 2014, 25(6):654-668. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20140602&flag=1
    [9] 漆梁波.高分辨率数值模式在强对流天气预警中的业务应用进展.气象, 2015, 41(6):661-673. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/qx201506001
    [10] 郑永光, 薛明, 陶祖钰.美国NOAA试验平台和春季预报试验概要.气象, 2015, 41(5):598-612. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/qx201505008
    [11] 黄丽萍, 陈德辉, 邓莲堂, 等.GRAPES_Meso V4.0主要技术改进和预报效果检验.应用气象学报, 2017, 28(1):25-37. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20170103&flag=1
    [12] 许晨璐.公里尺度GRAPES_Meso模式的动力物理性能评估与分析.北京:中国气象科学研究院, 2017.
    [13] Ebert E E, Mcbride J L.Verification of precipitation in weather systems:Determination of systematic errors.J Hydrology, 2000, 239(1):179-202. http://cn.bing.com/academic/profile?id=c791dd182c74b2779dbaf43509e0d284&encoded=0&v=paper_preview&mkt=zh-cn
    [14] Brown B G, Bullock R R, David C A, et al.New Verification Approaches for Convective Weather Forecasts.Conference on Preprints, 2004, 68(2):3.D.4-1-3.D.4-10. https://www.researchgate.net/publication/254584299_NEW_VERIFICATION_APPROACHES_FOR_CONVECTIVE_WEATHER_FORECASTS
    [15] Davis C, Brown B, Bullock R. Object-based verification of precipitation forecasts.Part Ⅰ:Methods and application to mesoscale rain areas.Mon Wea Rev, 2006, 134(7):1772-1784. doi:  10.1175/MWR3145.1
    [16] Davis C A, Brown B G, Bullock R, et al.The Method for Object-based Diagnostic Evaluation (MODE) applied to WRF forecasts from the 20055 NSSL/SPC Spring program.Wea Forecasting, 2009, 24(5):1252-1267. doi:  10.1175/2009WAF2222241.1
    [17] Duda J D, Gallus W A J.The impact of large-scale forcing on skill of simulated convective initiation and upscale evolution with convection-allowing grid spacings in the WRF.Wea Forecasting, 2013, 28(4):994-1018. doi:  10.1175/WAF-D-13-00005.1
    [18] 符娇兰, 代刊.基于CRA空间检验技术的西南地区东部强降水EC模式预报误差分析.气象, 2016, 42(12):1456-1464. doi:  10.7519/j.issn.1000-0526.2016.12.003
    [19] 薛春芳, 潘留杰.基于MODE方法的日本细网格模式降水预报的诊断分析.高原气象, 2016, 35(2):406-418. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/gyqx201602013
    [20] Robert N M, Lean H W.Scale-selective verification of rainfall accumulations from high-resolution forecasts of convective events.Mon Wea Rev, 2008, 136(1):78-97. doi:  10.1175/2007MWR2123.1
    [21] Ebert E E.Neighborhood verification:A strategy for rewarding close forecasts.Wea Forecasting, 2009, 24(6):1498-1510. doi:  10.1175/2009WAF2222251.1
    [22] Ebert E E.Fuzzy verification of high-resolution gridded forecasts:A review and proposed framework.Meteor Appl, 2010, 15(1):51-64. http://cn.bing.com/academic/profile?id=be03a985db29899619998cc605b87080&encoded=0&v=paper_preview&mkt=zh-cn
    [23] 潘留杰, 张宏芳, 陈小婷, 等.基于邻域法的高分辨率模式降水的预报能力分析.热带气象学报, 2015, 31(5):632-642. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/rdqxxb201505006
    [24] 李佰平, 戴建华, 张欣, 等.三类强对流天气临近预报的模糊检验试验与对比.气象, 2016, 42(2):129-143. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/qx201602001
    [25] 郜彦娜, 何立富.2011年7月12-20日华北冷涡阶段性特征.应用气象学报, 2013, 24(6):704-713. doi:  10.3969/j.issn.1001-7313.2013.06.007
  • 加载中
图(9) / 表(1)
计量
  • 摘要浏览量:  4475
  • HTML全文浏览量:  1314
  • PDF下载量:  229
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2018-04-13
  • 修回日期:  2018-06-25
  • 刊出日期:  2018-09-30

目录

    /

    返回文章
    返回