“雨燕”中风暴算法在北京奥运天气预报示范项目中的应用及改进

介绍了临近预报系统"雨燕"中的风暴系列算法,包括风暴识别、风暴追踪、基于TREC技术的风暴位置预报,以及预报位置实时评分算法等。利用2008年北京奥运期间出现的多个强对流天气,统计出该风暴产品在30 min和60 min预报时效的绝对距离误差分别约为13 km和23 km。分析了北京奥运天气预报示范项目期间该风暴产品误差较大的原因,主要集中于TREC技术本身及其适用范围,以及风暴预报方案中处理细节的不足,具体为TREC技术不适用于孤立的回波单体,雷达探测边界对TREC技术的影响,TREC矢量有时呈现出一定的空间不连续性,以及对孤立少动单体的不当处理等。针对上述原因,提出了一系列的改进方案,包括对用于风暴位置预报的TREC矢量增加一致性检验,利用风暴的历史轨迹校正不恰当的TREC矢量;对TREC技术中象素阵列大小进行统计分析,选择最适合北京地区的阵列大小;风暴预报位置超出回波范围时新的处理技巧等。利用北京奥运期间的强对流资料,对改进后的风暴算法进行评估。结果表明,一方面,改进后的算法能较好地控制风暴预报位置的绝对误差,在30 min和60 min预报时效,绝对误差分别减小了25%和26%。另一方面,由于预报位置精度的提高,能够提升相邻时刻风暴匹配的效率,使得与以前算法相比有更多的风暴样本参与了各个预报时效的评分。