多次取样的网格化暴雨预报“配料法”研究.pdf
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1、研究论文研究论文沙 漠 与 绿 洲 气 象Desert and Oasis Meteorology第 17 卷 第 4 期2023 年 8 月暴雨是中国最主要的自然灾害之一,持续的强降水每年都会造成重大人员财产损失1-2,提升预报预警精细化水平是防范暴雨洪涝灾害的主要途径3。极端降水的随机性使暴雨预报具有较高难度,2020年 ECMWF_THIN 模式对甘肃省陇东地区暴雨过程预报准确率虽然达到 70%以上,但站点预报准确率仅为 12.5%,提升暴雨落区预报准确性成为亟待解决的问题。许多学者从天气尺度和中尺度等多个角度对暴雨预报做了研究4-7,讨论了不同背景下暴雨的降水分布特征。其中黄文根等8认
2、为暴雨是多种尺度大气运动的一种综合现象,常煜等9根据环流形势将呼伦贝尔市暴雨分为西太平洋副热带高压与西风带系统的相互作用、西太平洋副热带高压与其西侧北上的台风共同与中高纬度环流系统相互作用等 4 个类型,而陈鹏等10认为暴雨都是在有利的环境背景下由中小尺度系统直接触发形成的,这些论点是相辅相成的。“配料法”是 Doswell 等111996 年提出的一种基于构成要素的预报方法,强调综合考虑降水持续时间和降水率两个要素去判断暴雨出现可能。俞小鼎等12认为基于构成要素的方法就是一种基于物理常识的方法,强调预报过程中气象原理的理解是第一位。之后,李强等13、杨雪艳等14、欧坚莲等15、隋亚男等16众
3、多学者将配料法应用于深厚湿对流暴雨、东北冷涡暴雨和持续性暴雨等过程的预报中,发现配料法对特定环流背景下的暴雨预报有明显提升,预报效果优于 ECMWF、T639 等模式的降水预报。每位学者选用的关键物理量不同,相应阈值也有明显差异,可见不同区域环境和气候背景下物理量配料方法具有明显差异。学者们在使用配料法进行暴雨过程预报时,多数选择数值模式中最有利于强降水发生的某一个时次对区域内最优物理量进行配料匹配,但暴雨的出现不仅需要物理条件间的相互配合,还需要有利条件的持续时间较长。本文尝试对暴雨过程中多个预报时次取样进行综合判断,以期通过融入时间元素的方法提升预报效果。多次取样的网格化暴雨预报“配料法”
4、研究曹彦超,焦美玲,秦拓(庆阳市气象局,甘肃庆阳 745000)摘要:利用 20082019 年甘肃省陇东 342 个测站的逐日降水资料和 ECMWF_ERA5 再分析资料,分析了不同暴雨天气过程的环流特征,建立了精细至模式预报每个格点、综合考虑暴雨日每个预报时次的多次取样网格化暴雨预报“配料法”方案,并通过 2020 年 5 次暴雨过程进行验证。结果表明,陇东暴雨可分为西太平洋副热带高压(简称“副高”)边缘中尺度扰动型、冷槽切变型和偏北气流对流型;由于不同类型暴雨的环流特征差异明显,降水范围及持续时间不同,具有代表意义的关键物理量及阈值也不相同;网格化配料法的过程预报准确率相比 ECMWF_
5、THIN 提高 20%,站点预报准确率提高 7.8%,性能优于 ECMWF_THIN 模式的暴雨预报;配料法对小区域预报效果优秀,预报范围越大预报准确率越低。关键词:暴雨;配料法;网格化;多时次;检验中图分类号:P458文献标识码:A文章编号:1002-0799(2023)04-0024-06收稿日期:2021-09-02;修回日期:2022-04-24基金项目:2021年甘肃省气象局科研项目(MS2021-09);2022年甘肃省气象局科研项目(ZcMs2022-33)作者简介:曹彦超(1985),男,工程师,主要从事中长期气候预测及短时临近天气预报等工作。E-mail:曹彦超,焦美玲,秦拓
6、.多次取样的网格化暴雨预报“配料法”研究J.沙漠与绿洲气象,2023,17(4):24-29.doi:10.12057/j.issn.1002-0799.2023.04.004开放科学(资源服务)标识码(OSID):24陇东地区(34.8毅耀37.2毅N,105.3毅耀108.8毅E)地处甘肃省东部,包括庆阳、平凉市,20092019 年平均每年发生暴雨 7 场,其中 22.9%为 100 mm 以上的大暴雨,最大日降水量达 216.1 mm,极端天气频繁发生。由于黄土结构松散,沟、峁、山地等复杂地形分布广泛,崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害时有发生17-18。本文将以陇东地区为范围开展研究。1资
7、料及方法1.1数据来源降水量资料采用甘肃省气象信息中心整编筛选的陇东地区 15 个国家基本气象站和 327 个区域站的自动观测数据(图 1)。以 20082019 年的 44 次暴雨过程为训练集,2020 年的 5 次暴雨过程为验证集。训练集大气环境分析采用 ECMWF_ERA5 再分析资料,下载于 The C3S Climate Data Store(CDS),空间间隔为 0.25毅伊0.25毅,时间间隔为 1 h。验证集使用ECMWF_THIN 模式预报数据,空间间隔为 0.25毅伊0.25毅,时间间隔为 3 h。所用物理量包括 700 hPa 水汽通量散度(qfdiv700,单位:10-
8、6 g/(cm2 hPa s)、700 hPa比湿(q700,单位:g/kg)、700 及 500 hPa 假相当位温(兹se700、兹se500,单位:K)、700 与 500 hPa 假相当位温差(兹se700-500,单位:K)、K 指数(K,单位:益)、700 及 500 hPa垂直速度(赘700、赘500,单位:10-2Pa/s)、700 及 500 hPa散度(Div700、Div500,单位:10-5/s)、500 hPa 涡度(Vor500,单位:10-5/s)共 11 项。图 1陇东观测站点空间分布1.2分析方法采用聚类分析法,对陇东地区暴雨过程进行分型;利用相关系数判别法(
9、Correlation CoefficientDiscrimination,CDD)获得每种类型暴雨的关键影响因子;利用百分位数法获得各物理量因子的阈值。定义暴雨日数为 24 h(20 时次日 20 时)降水量逸50 mm 的日数。检验指标包括 TS评分、空报率(FAR)和漏报率(PO),计算公式如下:TS=NANA+NB+NC,(1)FAR=NCNA+NC,(2)Po=NBNA+NB.(3)式中:NA为暴雨预报正确的站数,NB为漏报站数,NC为空报站数。2环流背景及降水特点本文对所选的 44 个暴雨个例根据 500 hPa 环流特征进行诊断分析,分为 3 种类型:西太平洋副热带高压边缘中尺度
10、系统扰动型(简称“副高边缘中尺度扰动型”)、冷槽切变型以及偏北气流对流型暴雨。其中副高边缘中尺度扰动型有个例 21 个,冷槽切变型 16 个,偏北气流对流型个例较少,只有 7 个。挑选 3 类暴雨典型过程进行大尺度环流特征分析及中尺度分析(图 2)。副高边缘中尺度扰动型暴雨的环流特征为:500 hPa 副高西脊点位于 115 毅E以西,脊线在 30 毅N 以北,陇东位于 5 880 gpm 等高线西侧或西北侧。副高外围的上升气流使陇东地区大气层结变的不稳定,强盛的低空偏南气流使 700 hPa出现 10 g/kg 以上的湿舌。当有短波槽等系统扰动,迫使副高变形或位置变动时,地面辐合或低空切变线
11、动力抬升引发暴雨。此类暴雨主要出现在 78月,多为范围广、持续时间长,且累积降水量大的区域性暴雨,平均每场过程有 31 站达到暴雨量级,76.2%的过程降水持续时长跃24 h,最大日降水量出现在 2013 年 7 月 22 日灵台县独店站,为 216.1 mm。冷槽切变型暴雨的环流特征为:500 hPa 西风带低槽沿河西走廊东移,700 hPa 有明显的切变线或冷锋。当本地湿度条件良好,或有低空暖湿气流输送时,锋面抬升引发暴雨。此类暴雨对流层低层水汽条件差异较大,其中有 11 次过程 700 hPa 存在低空急流及 10 g/kg 以上的湿舌,5 次过程偏南气流较弱。冷槽切变型暴雨在 59 月
12、均有出现,平均每次过程有 9 站达到暴雨,范围明显小于副高边缘中尺度扰动型,降水持续时长跃24 h 的占 43.8%,最大日降水量出现在 2012 年 7 月 17 日的静宁县城关站,为 130.1 mm。偏北气流对流型暴雨的环流特征为:陇东地区曹彦超等:多次取样的网格化暴雨预报“配料法”研究25研究论文研究论文沙 漠 与 绿 洲 气 象Desert and Oasis Meteorology第 17 卷 第 4 期2023 年 8 月物理量 副高边缘中尺度扰动型qfdiv700-0.41Vor5000.17偏北气流型-0.53-偏北气流型-0.58-兹se5000.22-0.51-0.33兹
13、se700-500-0.80.76K-0.220.79赘700-0.18-0.77-0.28赘500-0.24-0.59-Div700-0.36-Div500-0.37-q7000.250.650.77兹se700-0.630.63表 1环境物理量与暴雨站数的相关性注:相关系数通过 0.01 的显著性检验,“-”表示不相关。多位于 500 hPa 低槽或蒙古低涡、东北冷涡后部,高空强冷平流与低层偏南气流叠加,或边界层辐射升温强烈时,热力不稳定引发对流天气,产生暴雨。此类暴雨对低层湿度条件要求较低,不一定出现湿舌或低空切变线,且受地形影响明显,暴雨落区随机性较大,对预报造成了很大困扰。偏北气流对
14、流型暴雨在 68 月均有出现,平均每次过程只有 2 站达到暴雨,局地性非常强,降水持续时间往往臆6 h。最大日降水量出现在 2015 年 5 月 30 日西峰区北石窟站,累积降水量为 77.6 mm。3基于“配料法”的降水预报订正方案3.1特征变量选取Doswell 等11认为,强降水的预报根据物理理解可以确定为降水率和降水持续时间 2 个要素,即最强的降水率和最长的持续时间导致最大的降水量。由于暴雨往往持续时间较长,过程中降水率变化大,某一时刻的物理量配置只能反映当前降水率潜势,不能与 24 h 累积雨量产生密切关联。选择多个时次采样综合判断,可弥补降水持续时间带来的不确定性。陈锦鹏等20使
15、用物理量与小时雨量之间的相关性来挑选对卷积神经网络有用的物理量参数,但配料法更强调有利暴雨出现的环境条件,重点在概率更高而不是降水量判断更准确,因此选择过程中暴雨的站点数目作为与环境物理量拟合的参数效果会更好。俞小鼎12认为应尽量避免使用 CAPE、LI 等能够同时代表热力、湿度等条件的综合物理量,以避免因物理量叠套造成的判断效果折扣。本文通过客观分析挑选了不同层次、不同种类的 11 种物理量作为备选参数,记录 44 次暴雨过程前临近时次陇东常规高空观测资料的物理量极值。根据环流特征将暴雨过程归为 3 组,采用相关系数判别法,分别根据物理量极值与过程中暴雨站点数量的相关系数绝对值挑选关键物理量
16、。对通过 0.05 显著水平检验的物理量,以相关系数 0.15 为阈值挑选关键物理量,检验结果如表 1 所示。3.2阈值确定(700 hPa 湿舌:;700 hPa 低空急流:;700 hPa 切变线:;500 hPa 槽线:)图 23 类暴雨的环流形势(a、b、c)及中尺度分析(d、e、f)(a、d 为副高边缘中尺度扰动型、b、e 为冷槽切变型,c、f 为偏北气流对流型)26根据直线距离最近原则将训练集中每个达到暴雨量级的站点与 0.25毅伊0.25毅的网格格点进行匹配,记 录 匹 配 格 点 在 临 近 降 水 最 强 时 刻 的ECMWF_ERA5 再分析资料物理量,获得 983 个样本
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