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集合预报产品在省、市、县天气预报中的应用情况调查被引量：2: 2020年; 用"包含了不确定性"的"完全预报"来取代现行"确定性单一值"的"不完全预报"是一个已能被广大预报员接受的概念,但预报员对用户使用不确定性信息的信心相较于2011年结果变化不大,一定程度上反映出公众气象科普工作进展缓慢,需加大集合预报的公众科普宣传力度。; 陈圣劼陈圣劼康志明; 关键词：预报员

强降水事件的判定指标及评估研究: 2023年; 以江苏1961—2020年夏季(6—9月)强降水事件的监测为例,分析评估了多种强降水事件的判定指标,如以百分位法、Gamma分布法和重现期法为代表的频率匹配阈值法及考虑偏离气候态程度的异常度法。结果表明,由于降水事件的区域差异和季节内变化特征,强(极端强)降水事件判定指标的设计应分区域分时段讨论,且能定量反映降水强度大、相对气候态异常显著且发生概率少(极少)的特点。不同判定方法所强调的强(极端强)降水事件的特点不同,如百分位法Type-Ⅱ强调了降水极值的极少发生,异常度法突出反映大幅度偏离气候态的程度。不同指标所确立的阈值大小也存在明显差别,如对于江苏夏季极端强降水事件的判定,百分位法Type-Ⅱ阈值最高,其次是异常度法,分别相当于20、10 a一遇最大降水量,百分位法Type-Ⅲ和Gamma分布法则相当于5 a一遇最大降水量。在与降水相关的服务工作中,不同地区需制定更详细的地方标准来明确强降水事件的定义,增强服务用语的规范性。; 陈圣劼张柳康志明康志明刘梅

基于深度学习的融合降水临近预报方法及其在中国东部地区的应用研究: 2023年; 为了实现对中国东部地区极端强降水的临近预报、预警,基于具有物理约束功能的PhyDNet构建了融合雷达反射率因子和分钟级降水观测资料的融合降水临近预报模型PhyDNet-RP,预测江苏省及其上游地区未来3 h降水量,对比和探究了PhyDNet-RP、INCA(交叉相关外推+中尺度模式融合)、PhyDNet-P(仅包含降水资料)和UNet-RP(融合因子与PhyDNet-RP相同,但采用UNet模型)4种临近预报方法及对强降水增强过程的预测能力。结果表明:(1)与INCA相比,深度学习方法能更好地体现强降水增强过程的发展和演变,(2)对比PhyDNet-P和PhyDNet-RP模拟结果发现,在深度学习模型输入资料中增加雷达反射率因子可以更好地再现强降水区的形状和移动特征,(3)UNet-RP能够再现降水区的形状和移动,但不能定量降水强度。4种方法中,PhyDNet-RP预报效果最优,说明在模型输入资料中叠加具有不同功能属性的通道因子对预测效果具有正贡献,为深度学习的可解释性提供了一定支撑。; 庄潇然郑玉王亚强康志明康志明闵锦忠张文华; 关键词：天气雷达雨量站

中尺度区域集合预报系统准业务化及在2010年舟曲强降水过程应用个例分析: 根据中国地区中尺度模式预报误差快速增长特点研发适合于中尺度模式的增长模繁殖法构造初值场；分析数值模式物理过程参数化方案内在的不确定性确定多物理过程扰动技术方案；开发满足多种需求的概率预报产品；研究中尺度模式动力框架模块接...; 邓国陈静胡江凯高丽李应林康志明谌芸; 关键词：个例分析

2020年江苏主汛期短期暴雨预报检验被引量：5: 2022年; 基于江苏预报业务常用的三个全球模式(ECMWF、NCEP-GFS、CMA-GFS)、三个区域模式(CMA-MESO、CMA-SH9、PWAFS)、本地客观预报和预报员主观预报,对2020年江苏主汛期(6—9月)中的短期暴雨预报总体性能进行检验,并按降水性质分稳定性暴雨和对流性暴雨分别进行了检验和个例展示。结果表明:从总体检验来看,预报员的暴雨主观预报仅在24 h时效内相比于ECMWF有TS评分正技巧,本地客观和预报员暴雨预报的TS评分>区域模式>除ECMWF以外的全球模式,且无论是全球模式还是区域模式,并非分辨率越高预报性能越好;区域模式的暴雨预报大多面积偏大,空报率较高;全球模式除ECMWF以外的暴雨预报大多面积偏小,漏报率较高;20时起报的CMA-MESO的预报性能明显好于08时起报的预报;对于稳定性暴雨预报,应重点参考ECMWF、48 h时效内的本地客观预报和20时起报的CMA-MESO;对于对流性暴雨预报,应重点参考区域模式CMA-SH9、PWAFS和24 h时效内的本地客观预报。; 苏翔刘梅刘梅康志明; 关键词：暴雨对流性降水

2020年梅雨期暴雨雨带预报不确定性分析被引量：5: 2021年; 针对ECMWF模式在2020年我国江淮流域超长梅雨期暴雨雨带预报中的不确定性,选取10个典型的狭长暴雨雨带,基于对象诊断方法(MODE)对雨带东西段的位置预报偏差、稳定性以及偏差的连续性等进行分析,并基于集合敏感性方法(ESA)分析揭示雨带典型偏差特征的关键天气系统。结果表明:雨带东段的预报不确定性总体高于西段,尤其是到了中期预报时效,预报不确定性进一步加强。短期时效内,雨带东西段均存在偏北的系统偏差,雨带西段的漏报率低于东段,稳定性和连续性均好于东段;中期时效内,雨带东段的预报误差增长较为明显,且纬度预报平均变幅也高于西段。集合敏感性分析结果揭示,500 hPa高空槽、副热带高压、850 hPa低空急流和切变线的预报偏差及它们与降水潜热之间存在的非自然正反馈共同作用造成雨带东段预报偏北,其中后半夜高空槽和低空急流的发展加强是出现梅雨锋暴雨雨带东段北偏的背景场特征之一。; 苏翔康志明康志明陈圣劼; 关键词：梅雨 MODE 稳定性连续性

基于对象诊断的超强台风“利奇马”(1909)模式强降水预报检验被引量：6: 2020年; 采用基于对象诊断的检验评估方法(the Method for Object-based Diagnostic Evaluation,MODE)对超强台风“利奇马”过程中ECMWF全球模式与GRAPES-MESO区域模式预报的强降水目标对象进行了分析,发现MODE技术相比于传统点对点的检验方法可以提供更加丰富的模式性能分析信息,将模式的预报能力(是否匹配)与预报偏差(位置偏差、面积偏差等属性)区分分析。研究结果表明:ECMWF全球模式预报的强降水对象与观测匹配度较高,雨带的位置也相对准确;GRAPES-MESO区域模式预报的强降水对象数量和面积存在一定程度的高估,空报情况较多,雨带位置误差较大,与观测对象的匹配度相对较低。此外,ECMWF全球模式预报的强降水对象存在偏北的系统偏差,GRAPES-MESO区域模式预报的强降水对象随预报时效的增加有偏南的趋势,两个模式在较长预报时效下都有偏东的系统偏差。; 苏翔康志明; 关键词：台风强降水 MODE

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康志明