上海市无缝隙天气预报技术
上海市无缝隙天气预报技术
储海;陈雷;戴建华;王海宾;李佰平;张欣;孙敏;刘梦娟
【摘 要】介绍了支持上海市气象局无缝隙预报业务的几类客观预报方法和业务系统.上海市气象局无缝隙格点预报产品涵盖0～45 d的五类不同分辨率、不同要素产品.从0～6 h与实况相衔接的逐10 min定量降水预报,24～240 h的要素最优集成订正预报,到延伸期45 d的逐日趋势预报.依赖各类客观预报方法生成的格点预报背景产品,结合格点预报制作和预报检验系统,使得预报员在此基础上有效地制作发布格点预报,在满足现代化格点预报要求精确度的同时,最大程度地帮助预报员减轻了人工操作的负担.
【期刊名称】《气象科技进展》
【年(卷),期】2017(007)006
【总页数】8页(P59-66)
【关键词】无缝隙预报;客观订正;集成预报;非常规检验
【作 者】储海;陈雷;戴建华;王海宾;李佰平;张欣;孙敏;刘梦娟
【作者单位】上海中心气象台,上海200030;上海中心气象台,上海200030;上海中心气象台,上海200030;上海中心气象台,上海200030;上海中心气象台,上海200030;上海中心气象台,上海200030;上海中心气象台,上海200030;上海中心气象台,上海200030
【正文语种】中 文
0 引言
当前世界气象以精细化和自动化为发展趋势,美国、英国、澳大利亚等均已建立了格点精细化的自动预报系统,其产品相对于传统预报准确率有较大提高,已成为预报员业务工作中的首选指导产品,同时产品也能够直接服务于用户。从实际使用效果看,在提供了更多预报产品的同时,并未让预报员投入更多精力。上海及华东区域是我国经济发展中心,实行精细化预报是未来上海气象局的工作重点,是中国气象局深化气象预报预测业务改革要求,也是社会经济发展和人民生活水平提高的保障。无缝隙预报最先由世界气候研究计划(World Climate Research Programme,WCRP)提出,由于天气到气候的变化本身是一个连续的过程,而实际
预报本身是一个从天气到气候的无缝隙的服务,因而具有不同时间分辨率的各类天气气候模式应在具有普遍一致性的前提下,描述同一大气系统的不同方面特征[1]。尽管当前尚缺乏具备无缝隙预报能力的数值模式,但自2012年起,上海市气象局加快推进气象现代化的各项工作,不断提升气象预警预报及气候预测技术能力。到2016年,上海推出了覆盖华东地区0～45 d、时空分辨率最高达到10 min/3 km格点客观预报产品(表1),并在此基础上推出了“上下班时段天气预报”、“3 h天气预报”、“未来10 d逐日天气预报”等一系列精细化预报产品,建立了从邻近预报到年度预测的无缝隙预报服务体系,预报质量稳步提升,晴雨、气温等天气预报准确率在全国处于领先水平,2015—2016年24 h晴雨预报准确率达89.75%,最高气温预报准确率达到91.4%,强对流天气预警能力不断提高,预警时效延长到144.3 min。
本文主要介绍上海10 d以内无缝隙天气预报格点指导产品的相关制作技术及特点,其中,0～6 h逐10 min降水采用雷达实况外推与数值预报融合的Blending预报方法,分辨率为3 km,0～24 h逐1h、0～72 h逐3 h、1～10 d逐12 h要素产品则采用多模式综合订正集成的预报方法生成。
表1 上海市气象局格点预报产品业务运行情况Table 1  The operation for gridded products
of SMS预报时效  时间分辨率  空间分辨率  预报范围  更新频次  预报要素0～6 h 10 min 3 km×3 km  长三角  每30 min  降水量0～24 h 1 h 3 km×3 km  华东区域  每日4次  天气现象、温度、降水量、云量、风向风力、相对湿度0～72 h 3 h 5 km×5 km  上海  每日2次  天气现象、温度、降水量、云量、风向风力、相对湿度1～10 d 12 h 5 km×5 km  华东区域  每日2次  天气现象、温度、降水量、云量、风向风力、相对湿度11～45 d 24 h 9 km×9 km  华东区域  每日1次  天气现象、温度、降水量、云量、风向风力、相对湿度
1 预报方法介绍
1.1 0—6 h降水融合Blending方法
当前对于短时定量降水预报,主流观点认为,将常规短临预报技术(主要是雷达外推技术)与数值预报融合是将预报时效提高至2 h以上的根本途径[2]。如英国的NIMROD系统通过给予外推与NWP预报不同时效上不同权重来进行短临强降水预报[3];美国国家大气研究中心(NCAR)的NIWOT系统则通过NWP预报调整外推回波范围[4];香港天文台的SWIRLS系统中[5],通过位相修正和强度修正技术订正NWP预报,并由一个双曲函数确定外推与NWP的融合权重因子,有效提高了0～6 h的降水预报效果。由于SWIRLS系统相对较为成熟,并有较好的
开放性,目前国内如北京市气象局、浙江省气象局等也都与其合作开展了相关工作。上海中心气象台在前期丰富的雷达应用经验基础上,利用长三角地区10部天气雷达的反射率因子观测实时外推和区域高分辨率数值模式模拟的雷达反射率因子预报,经过尺度分解、实时目标订正及权重融合、分类Z-R关系转换等技术,建立了0～6 h短时临近精细化客观预报定量降水融合产品。
1.1.1 雷达实况外推
采用陈雷等[6]改进的COTREC外推预报方法,首先对选取的长三角地区雷达资料进行实时质量控制,去除超折射和地物回波等非气象回波。非气象回波在低仰角资料中比较集中,通过高低仰角资料对比分析去除只存在于低仰角资料中的杂波。然后采用交叉相关法(Tracking Radar Echoes by Correlation,TREC)求出TREC风场,对求出的风场先进行平滑处理,去掉明显失真的风(风速极大或为0),本文采用的是九点平滑方法。TREC法反演的风场只在有回波的区域有值,而没有回波的区域缺值(为0),这样经过水平无辐散处理后得到的COTREC风场会受到一定程度的削弱,特别是孤立的块状回波或线状回波受到的削弱更加明显。采用引入数值预报平均风场作为TREC风场引导流场的方法,较好地解决了TREC风场经过水平无辐
散处理所受到的削弱问题。应用的是GFS模式3 h间隔预报风场,将数值预报各层次风场取矢量平均,并插值到TREC风场格点上,代替TREC风场中的缺值点,经过这一步骤后得到新TREC风场(nu0(i, j),nv0(i, j)),对新的风场进行水平无辐散限制求出COTREC风场(u(i, j),v(i, j))。最后,用COTREC风场将t2时刻的回波外推到t2+Δt时刻,完成回波的外推。
图1 COTREC法外推预报具体流程Fig. 1  Flow chart of COTREC radar extrapolation
1.1.2 区域模式预报反射率订正
为与雷达外推产品进行有效融合,以提高对短时降水、对流回波的预报效果,必然需要选用包含有雷达反射率等资料同化的区域高分辨率数值模式结果。然而,由于模式预报的时效性相比外推预报仍有1～2 h左右的延迟,并且与实况观测相比,模式降水系统仍不可避免地存在着强度及位置上的误差,因此在与外推结果进行融合之前必须先对模式的反射率预报进行订正。
首先需要对模式预报反射率的总体强度进行误差修正,采用程从兰等[7]的方法,用韦布尔(Weibull)函数对当前实况雷达反射率因子和模式对当前时次的反射率因子预报分别进行拟
合,通过实况与预报的反射率因子概率分布对比,计算表征模拟与实况的Weibull函数分布态特征量,通过调整预报数据的量级、周期等,使其拟合的特征值接近实况,达到强度修正的目的。
经过强度误差修正之后,预报反射率因子达到与实况相似的强度频谱分布特征,之后才可以进行模式反射率因子位相误差修正。对于实况雷达回波与高分辨率模式预报,其原始图像中包含的信息往往过于复杂,不利于此后的目标识别及匹配,因此对于降水系统的位相误差,本方法重点关注模式对于中尺度对流系统、天气尺度雨带这类目标的预报效果。在进行位相修正之前,首先使用快速傅里叶变换对预报与实况回波进行滤波,去除小尺度杂波和局地分散性降水的影响。然后使用上海中心气象台研发的自动目标识别检验方法,对预报与当前实况回波的目标进行匹配,计算两者的位置偏差,将其用于未来模式预报目标反射率的调整,以达到位相调整之目的。
1.1.3 权重融合及实时Z-R关系转化
图2 2017年秋季四次降水过程0～6 h反射率预报TS评分检验（阈值：20 dBz，实线为融合方法评分，虚线为数值模式评分）Fig. 2  TS score of 0-6 h forecasted radar reflectivity for
4 autumn rainfall events during 2017. (Threshold: 20dBz;black line indicate the blended method, dashed line indicate original NWP forecast)
上海台风什么时候来通过采用一个双曲函数[8]计算权重系数,对实况COTREC外推及订正后的数值预报结果进行分时效加权平均,使得融合结果在前期与COTREC实况保持一致,而当时效延长外推预报失去效果时,平滑过渡至数值预报。对2017年9—10月影响上海地区的四次降水过程(9月20日低槽切变线降水过程,9月25日副热带高压边缘强对流降水过程,10月2日系统性降水过程,10月15日台风倒槽暴雨过程)进行20 dBz以上组合反射率TS评分预报检验。结果显示,相对于高分辨率数值模式,融合方法对0～3 h的降水预报有明显提高,而对3 h以后降水融合方法在提高了外推时效的同时也对数值预报有一定的订正技巧(图2)。

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