论文利用1961—2015年四川盆地104个国家气象站资料和同期NCEP资料,筛选四川盆地极端暴雨过程并进行分型,引入拉格朗日混合单粒子轨道模型(HYSPLIT 4),定量分析了不同类型极端暴雨过程850 h Pa和700 h Pa上的水汽输送特征。结果表明:1)四川盆地全盆移动型和盆西型极端暴雨不同层次上的水汽输送轨迹有所不同。850 h Pa上全盆移动型水汽输送轨迹主要有4条,而盆西型主要有5条;700 h Pa上全盆移动型和盆西型水汽轨迹都主要有3条。2)不同后向追踪时间,两类极端暴雨过程850 h Pa的水汽来源大值区有所不同。后向追踪1 d,两类极端暴雨过程的水汽来源大值区都出现在西南地区东部;后向追踪3 d,全盆移动型的水汽大值区出现在两广交界处以及北部湾附近,而盆西型的水汽大值区出现在湖北西部至两广交界处以及印度半岛北部;后向追踪9 d,两类极端暴雨过程相同的水汽来源大值区为斯里兰卡岛附近的印度洋洋面,此外,全盆移动型的另一个大值区为菲律宾岛附近的太平洋洋面,盆西型的另一个大值区为中南半岛东部沿海。3)追踪到不同类型极端暴雨过程不同层次上的水汽源地,并定量分析了不同水汽源地的贡献率。850 h Pa上全盆移动型主要水汽源地有3个:阿拉伯海-孟加拉湾地区、西太平洋、东亚大陆及临海。盆西型主要水汽源地也有3个:南海、孟加拉湾、中国东部及沿海;700 h Pa上全盆移动型水汽源地有3个:阿拉伯海、孟加拉湾-南海、东海。盆西型主要水汽源地有2个:孟加拉湾和南海。
本文利用2014—2015年5—10月12(24)h累积降水资料和西南区域模式(South West Center WRFADAS Real-time Modeling System,SWC-WARMS)36(72h)预报时效内降水预报资料,从概率和频次角度分析不同海拔高度地区观测和模式降水在量级及空间分布上的特征差异。结果表明,SWC-WARMS模式各预报时效各量级降水的概率密度均比观测偏大,并向10mm以下雨量集中,且随预报时效延长偏大更显著;模式与观测降水的概率密度曲线差异在盆地小于高原,地形差异小的区域小于地形差异大的区域。SWC-WARMS模式对四川地区降水预报存在雨日较观测明显偏多,量级偏大,降水频次高值区范围偏大、出现虚假高值区等系统性偏差。此外,模式预报在20—08时比08—20时优,24h累积降水预报优于12h降水预报,尤以中雨及以上量级降水落区预报为甚。最后,模式极端强降水预报在20—08、20—20时较实况偏大,08—20时,模式预报在盆地较实况偏小,川西高原和攀西地区偏大。
为衡量数值模式对强降水过程的预报能力,选取欧洲中期天气预报中心(the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)数值预报产品、国家气象中心区域中尺度数值预报产品(China Meteorological Administration Mesoscale Model,CMA-MESO 3KM)、西南区域中心中尺度模式系统(Southwest Center WRF ADAS Real-time Modeling System,SWC)、国家气象中心全球数值预报系统(China Meteorological Administration for Global Forecast System,CMA-GFS)4个模式预报产品,利用目标对象检验法,对四川2018—2020年共93次强降水过程(≥25 mm·d^(-1))从降水位置、降水面积、降水强度等方面进行检验,在此基础上重点讨论36 h预报时效模式的预报能力。结果表明:(1)随着预报时效越临近,各模式预报平均水平越高,且整体对雨带位置把握较好,更具有参考性。(2)各模式对锋面降水过程预报能力较强,对暖区降水过程预报能力较差。(3)暖区强降水过程可在大尺度模式基础上结合本地中尺度模式进行订正;锋面降水过程则以ECMWF模式预报为基础,参考CMA-MESO 3KM模式对大雨及以上量级降水落区和量级进行调整。
