黑龙江省暴雪集合预报初步,该文是黑龙江相关论文如何怎么撰写与暴雪和集合和预报方面专科毕业论文范文.
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摘 要：将集合预报引入暴雪预报研究中,对典型的暴雪过程进行集合定量预报和概率预报,通过对比分析得到以下结论：模式预报对影响系统简单、稳定的暴雪过程预报效果较好,对于影响系统复杂暴雪过程预报效果较差,集合预报的效果好坏与模式本身的预报效果关系很大.集合预报比单一模式预报能给出更精确的暴雪落区.集合概率预报能够给出更多的预报信息,对于集合平均预报有一定的补充作用.对于影响系统简单,稳定的暴雪过程,过去5d的质优成员可信度高,对于影响系统复杂、发展旺盛的暴雪过程,过去15d的质优成员更有优势.
关键词：暴雪;集合预报;检验
中图分类号：P456.7文献标识码：A
1引言
黑龙江省是中国最北的省份,冬季漫长而寒冷,在冬半年可能会发生暴雪极端事件.暴雪极端事件会给国民经济带来重大影响,特别是交通、电力和蔬菜生产.因此对暴雪的精确预报对减少经济损失意义重大.
近年来,国内学者对东北地区的暴雪进行了很多研究.白人海等[1]对东北区域暴雪天气分析并利用GRAPES对暴雪过程进行了数值模拟.张治等[2]对2010年4月的东北低涡造成黑龙江暴雪天气过程进行了分析.王宪彬等[3]对阜新地区暴雪预报方法进行了研究,建立了暴雪预报方程.总体来看,对暴雪预报的研究基本是以天气分析和诊断分析为主要研究手段,利用数值模式分析研究甚少,而集合预报更少.但数值天气预报已经由单一值的确定性预报进入到集合预报时代[4].集合预报同时考虑了初值以及数值模式中物理过程的不确定性,能够有效地减弱各种不确定性对预报结果的影响[5].
因此,本文主要对暴雪集合预报进行了初步研究.通过对2015-2016年三次典型的暴雪过程进行天气分析,然后对三次暴雪过程分别进行集合定量降水预报研究和集合概率预报研究,并对比分析.
2资料和方法
2.1资料
选取了2015-2016年三次典型的暴雪过程,这三次过程都造成了黑龙江省全省大范围的降雪天气.分别为：（1）2015年2月20-24日,在21日和22日分别有6个和10个站点出现了暴雪,日最大降水量17.9mm.（2）2015年11年30日-12月4日,在1日、2、3日分别有1、23、6个站点出现了暴雪,日最大降水量26.2mm.（3）2016年1月17-20日,在18日有12个站点出现了暴雪,日最大降水量22.3mm.本文所用观测资料为黑龙江省气象台提供的三次暴雪过程时段内的84个国家级地面气象站逐小时降水资料.
模式结果为同期的TIGGE中心的ECMWF全球集合预报系统51个成员的24h地面降水集合预报结果.起报时间为世界时每日的00时和12时.使用双线性插值方法将格点数据插值到站点上,获得研究区域内站点的集合预报结果.
2.2方法
本文采用了两种集合方式,即集合平均和概率预报.集合平均是将集合成员进行平均得到.对于概率预报,将集合预报的各个成员都视为等权重的,在每一个站点上,若预报值≥6mm即有暴雪记为1,无暴雪则记为0.一个站点上某一个阈值降水事件发生的预报概率为预报有雪的成员数与总的集合预报成员数的商.质优成员选取的是过程开始前15d、10d、5d内的平均绝对误差（MeanAbsoluteDeviation,MAE）从小到大排序中的前10个成员.
为了得到实况暴雪的概率,在每一个站点上,暴雪事件发生则观测概率记为1,不发生则观测概率记为0.
3结果分析
3.1过程分析
所选三次暴雪过程的共同特点是降水范围大,持续时间长,累积降水合量大.不同的是2015年2月暴雪均匀,12月暴雪站点多,暴雪范围大,2016年1月降水量东多西少,6h降雪量分布均匀.三个过程中的主要影响系统也有差异.
第一个过程中,降水主要出现在21日和22日的白天,21日08时在500hPa上贝加尔湖到河套地区及华北东部为南北阶梯槽,北槽深,南槽浅.850hPa和925hPa上为低涡并配合着较强的低空急流.低空急流伸展到黑龙江省中部地区,不仅提供了较好的动力条件,还带来大量的水汽.在22日08时500hPa上南北两个槽汇合加强形成深厚冷涡,缓慢东移.850hPa和925hPa上低涡系统移动缓慢,并且形成了明显的暖切变线.850hPa上低空急流消失,925hPa上低空急流存在.在低空急流出口区附近动力水汽条件配合好的区域降水量级大.降水较强时段为2月22日08-20时,影响系统复杂、强烈发展.
第二次过程500hPa上的影响系统主要是低槽东移加强形成深厚冷涡.在850hPa和925hPa上为低涡系统东移影响.低层低涡系统有明显的冷、暖两条切变线.在1日850hPa和925hPa上都有明显的低空急流,但在降水最强的2日没有低空急流配合.1日低空急流将水汽从渤海湾输送到黑龙江省东部地区.由此东部地区水汽条件加强,2日在切变线影响下出现了大范围暴雪.该过程中在降水较强时段影响系统较单一、稳定.
第三次过程是由位于贝加尔湖东部的低涡系统分裂短波槽南下影响黑龙江省.18日08时短波槽加强形成低涡,中心位于吉林省东部地区.18日20时,500hPa低涡明显北抬,受低层低压倒槽影响东移不明显.在850hPa和925hPa上,在日本海存在着低涡系统.低涡倒槽伸展到黑龙江省,自西向东影响黑龙江省.在850hPa和925hPa上配合着较强的低空急流,持续输送水汽到黑龙江省东部地区,并提供动力条件,由此造成了此次暴雪过程降水量东多西少的特点.该过程中影响系统复杂且是发展较强盛的倒槽系统,并且低空急流一直存在.
3.2集合定量预报分析
第一个过程中暴雪主要发生在21日08-20时和22日08-20时.21日的暴雪分布松散,集合平均和控制预报的预报范围都偏大且集中,空报、漏报明显.22日的暴雪分布依然松散,但集合平均和控制预报效果很好,几乎能包括所有的暴雪点,在西部地区存在一些漏报.从集合预报与控制预报的对比来看,集合预报的暴雪落区范围比控制预报小,能更好的缩小空报范围.
第二个暴雪过程中,2日08-20时集合平均对于黑龙江省中部的暴雪点存在着明显的漏报,而控制预报却报对了,但是范围偏大；在东部地区,集合平均和控制预报效果较好.2日20时-3日08时,集合平均和控制预报落区都与观测相符,但是控制预报的量级偏大.3日08-20时,降水趋于结束,集合平均和控制预报漏报明显,但暴雪落区基本与观测相符.
第三个暴雪过程中,在18日白天集合平均和控制预报落区与观测暴雪落区相一致,集合平均空报较少,但对七台河和鸡西东部存在漏报,降水量级偏小.在18日夜间,两种预报落区一致,佳木斯西部漏报,集合平均预报降水量级偏小.
综上所述,可知集合预报比单个模式预报能给出更准确的暴雪落区和量级.但集合平均也依赖预报模式本身,若模式本身预报效果不佳,集合平均效果也不会太好.
3.3集合概率预报分析
集合预报除了能给出定量的降水预报,还能给出集合概率预报,从另一个方面反映更多的预报信息（图略）.
第一个暴雪过程中,在21日概率预报大值区范围大、空报多,但相较于集合平均对西部地区的暴雪点指示更强.在22日,概率预报大值区基本与观测降水落区重合,预报效果较好.第二个暴雪过程中,概率预报的效果都较好.在2日白天概率预报相较于集合平均,对于中部地区的暴雪点其对应的概率预报值在0.6以上,有一定的指示意义.在2日夜间,概率预报的效果达到最佳,概率值超过0.8区域几乎与观测落区重合.在3日白天,概率超过0.4的站点对于集合平均的落区扩大了,更好的指示了暴雪落区.在第三个暴雪过程中,在18日白天集合概率预报依然对鸡西东部的暴雪指示性差,对七台河地区的暴雪有补充提示作用.在18日夜间集合概率预报对佳木斯西部的站点有补充提示作用.由此可知,集合概率预报相较集合平均预报,不仅更准确的指示暴雪落区,还能对集合平均的漏报有一定的补充作用.
3.4集合概率预报分析
由3.2和3.3可知,集合预报能够给出更多的预报信息.因此,为了获得更准确的预报信息,分别选出了过去5d、10d、15d表现最好的10个成员,然后再进行集成.从表1可以看出,在第一次暴雪过程中,三种方案选出的10个成员中分别有3个、2个、1个成员的MAE排名在前10中,有3个、3个、5个成员的MAE排名在11到25名中.10个成员的平均排名来看,15d和10d的平均排名很接近且比5d的平均排名靠前.从表2可以看出,在第二次暴雪过程中,三种方案选出的10个成员中分别有1个、1个、3个成员的MAE排名在前10中,有2个、3个、3个成员的MAE排名在11到25名中.从平均排名可以看出,5d的平均排名明显优于10d和15d,15d的平均排名最差.从表3可以看出,在第三次暴雪过程中,三种方案选出的10个成员中分别有3个、3个、1个成员的MAE排名在前10中,有3个、2个、4个成员的MAE排名在11到25名中.从平均排名可以看出,15d的平均排名较10d和5d的平均排名有显著的优势,5d的平均排名最差.结合3.1的过程分析可知,对于第一次和第三次发展较旺盛的暴雪过程,从过去15d选出的质优成员MAE评分比从过去10d和5d选出的质优成员MAE评分好,对于第二次暴雪过程,其影响系统单一、稳定,从过去5d选出的质优成员MAE平均比过去15d和10d的具有明显的优势.
4小结
通过对2015-2016年三次典型的暴雪过程进行分析,分别从集合定量降水预报和集合概率预报进行对比分析得到以下结论：(1)模式预报对影响系统简单,稳定的暴雪过程预报效果较好.对于影响系统复杂暴雪过程预报效果较差.集合预报的效果好坏与模式本身的预报效果关系很大.(2)集合预报比单一模式预报能给出更精确的暴雪落区,但是集合平均暴雪量级偏小.集合概率预报能够给出更多的预报信息,对于集合平均预报有一定的补充作用.(3)从质优成员的分析可知,对于复杂、发展旺盛的暴雪过程过去15d的质优成员优势明显；对于发展稳定、系统单一的暴雪过程过去5d的质优成员优势明显.
参考文献
[1]白人海,张志秀,高煜中.东北区域暴雪天气分析及数值模拟[J].气象,2008,(04):22-29.
[2]张治,王秋京,赵广娜,张译阳.东北低涡造成黑龙江暴雪天气过程分析[J].黑龙江气象,2012,29(02):8-9.
[3]王宪彬,辛艳辉,陈艳秋,赵振宇.阜新地区暴雪预报方法研究[J].中国农学通报,2015,31(08):199-205
[4]GneitingT,RafteryAE.2005.Weatherforecastingwithensemblemethods[J].Science,310(5746):248–249.
[5]杜钧.集合预报的现状和前景.应用气象学报.2002,13(1):16-28.
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