Monthly Weather Review

Composite environments of mesoscale convective systems (MCSs) are produced from Rapid Update Cycle (RUC) analyses to explore the differences between rapidly and slowly developing MCSs as well as the differences ahead of long- and short-lived MCSs. The composite analyses capture the synoptic-scale features known to be associated with MCSs and depict the inertial oscillation of the nocturnal low-level jet (LLJ), which remains strong but tends to veer away from decaying MCSs. The composite first storms environment for the rapidly developing MCSs contains a stronger LLJ located closer to the first storms region, much more conditional instability, potential instability, and energy available for downdrafts, smaller 3–10-km vertical wind shear, and smaller geostrophic potential vorticity in the upper troposphere, when compared to the environment for the slowly developing MCSs. The weaker shear above 3 km for the rapidly developing MCSs is consistent with supercell or discrete cell modes being less likely in weaker deep-layer shear and the greater potential for a cold pool to trigger convection when the shear is confined to lower levels. Furthermore, these results suggest that low values of upper-level potential vorticity may signal a rapid transition to an MCS. The composite environment ahead of the genesis of long-lived MCSs contains a broader LLJ, a better-defined frontal zone, stronger low-level frontogenesis, deeper moisture, and stronger wind shear above 2 km, when compared to short-lived MCSs. The larger shear above 2 km for the long-lived MCSs is consistent with the importance of shear elevated above the ground to help organize and maintain convection that feeds on the elevated unstable parcels after dark and is indicative of the enhanced baroclinicity ahead of the MCSs.

The 19–21 June 2013 Alberta flood was the costliest (CAD $6 billion) natural disaster in Canadian history. The flood was caused by a combination of above-normal spring snowmelt in the Canadian Rockies, large antecedent precipitation, and an extreme rainfall event on 19–21 June that produced rainfall totals of 76 mm in Calgary and 91 mm in the foothills. As is typical of flash floods along the Front Range of the Rocky Mountains, rapidly rising streamflow proceeded to move downhill (eastward) into Calgary.

A meteorological analysis traces an antecedent Rossby wave train across the North Pacific Ocean, starting with intense baroclinic development over East Asia on 11 June. Subsequently, downstream Rossby wave development occurred across the North Pacific; a 1032-hPa subtropical anticyclone located northeast of Hawaii initiated a southerly atmospheric river into Alaska, which contributed to the development of a cutoff anticyclone over Alaska and a Rex block (ridge to the north, cyclone to the south) in the northeastern North Pacific. Upon breakdown of the Rex block, lee cyclogenesis occurred in Montana and strong easterly upslope flow was initiated in southern Alberta.

The extreme rainfall event was produced in association with a combination of quasigeostrophically and orographically forced ascent, which acted to release conditional and convective instability. As in past Front Range flash floods, moisture flux convergence and positive θe advection were collocated with the heavy rainfall. Backward trajectories show that air parcels originated in the northern U.S. plains, suggesting that evapotranspiration from the local land surface may have acted as a moisture source.

This study uses large-eddy simulations to investigate processes of moist convection initiation (CI) over heterogeneous surface fluxes. Surface energy balance is imposed via a 180° phase lag of the surface moisture flux (relative to the sensible heat flux), such that the relatively warm surface is relatively dry (and the relatively cool surface is relatively wet). As shown in previous simulations, a mesoscale circulation forms in the presence of surface-flux heterogeneity, which coexists with turbulent fluctuations. The mesoscale convergence zone of this circulation develops over the relatively warm surface, and this is where clouds first form. Convection initiation occurs sooner as the amplitude of the heterogeneity increases, and as the surface moisture increases (i.e., Bowen ratio decreases). Shallow clouds initiate when boundary layer heights (z_i) become greater than the lifting condensation level (LCL). Deep precipitating clouds initiate when the LCL and level of free convection (LFC) are roughly the same when averaged over the relatively warm surface, which is equivalent to the mean convective inhibition (CIN) becoming nearly zero. From the perspective of the entire (mesoscale) domain, cases with strongly heterogeneous surfaces have a wider distribution of both z_iand LCL. Thus, a comparison of z_iwith LCL over a mesoscale area (i.e., within one mesoscale model grid box) may lead to misleading conclusions about CI and cloud-base height. It is also shown that as the amplitude of the surface-flux heterogeneity increases the mesoscale convergence zone becomes narrower and stronger. Furthermore, CI occurs earlier over relatively wet surfaces partly because turbulent eddies are more vigorous owing to slightly greater buoyancy.

Measurements from the Aircraft Communications, Addressing, and Reporting System (ACARS) dataset between 2005 and 2014 are used to construct diurnal vertical cross sections of relative humidity in the lower troposphere at six airports in the U.S. Midwest. In summer, relative humidity maxima occur between 2 and 3 km during the overnight hours of 0300–0900 local solar time (LST). These maxima coincide with negative anomalies in temperature and positive anomalies in specific humidity. Vertical winds from the Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), reanalysis dataset show that the height and diurnal timing of these positive relative humidity anomalies are consistent with the regional diurnal pattern of vertical motion. During the day, there is rising motion over the Rocky Mountains and subsidence over the Midwest, while conversely at night, there is sinking motion over the mountains and rising motion over the Midwest. The nocturnal relative humidity maxima over the Midwest are the strongest direct observational evidence to date of this mountain–plains solenoidal circulation, and provide a useful diagnostic for testing the strength of this circulation in climate and reanalysis models. There is significant interannual variability in the strength of the nocturnal relative humidity maxima. In 2011, the relative humidity maxima are very pronounced. In 2014, however, they are almost nonexistent. Finally, the relative humidity maxima are discussed in relation to the low-level jet (LLJ). The LLJ appears to be too low to directly contribute to the nocturnal relative humidity maxima.

Three diverse methods of initializing soil moisture and temperature in limited-area numerical weather prediction models are compared and assessed through the use of nonstandard surface observations to identify the approach that best combines ease of implementation, improvement in forecast skill, and realistic estimations of soil parameters. The first method initializes the limited-area model soil prognostic variables by a simple interpolation from a parent global model that is used to provide the lateral boundary conditions for the forecasts, thus ensuring that the limited-area model’s soil field cannot evolve far from the host model. The second method uses the soil properties generated by a previous limited-area model forecast, allowing the soil moisture to evolve over time to a new equilibrium consistent with the regional model’s hydrological cycle. The third method implements a new local soil moisture variational analysis system that uses screen-level temperature to adjust the soil water content, allowing the use of high-resolution station data that may be available to a regional meteorological service.

The methods are tested in a suite of short-term weather forecasts performed with the Consortium for Small Scale Modeling (COSMO) model over the period September–November 2008, using the ECMWF Integrated Forecast System (IFS) model to provide the lateral boundary conditions. Extensive comparisons to observations show that substantial improvements in forecast skills are achievable with improved soil temperature initialization while a smaller additional benefit in the prediction of surface fluxes is possible with the soil moisture analysis. The analysis suggests that keeping the model prognostic variables close to equilibrium with the soil state, especially for temperature, is more relevant than correcting the soil moisture initial values. In particular, if a local soil analysis system is not available, it seems preferable to adopt an “open loop” strategy rather than the interpolation from the host global model analysis. This appears to be especially true for the COSMO model in its current operational configuration since the soil–vegetation–atmosphere transfer (SVAT) scheme of the ECMWF global host model and that of COSMO are radically diverse.

Hai chế độ khác biệt của gió mùa đông Đông Á (EAWM) đã được xác định, và chúng tương ứng với các phần thực và phần ảo của chế độ dẫn đầu của EAWM, tương ứng. Các phân tích về những chế độ này đã sử dụng bộ dữ liệu tái phân tích trung bình hàng tháng từ Trung tâm Dự báo Môi trường Quốc gia (NCEP) và Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Quốc gia (NCAR) trong giai đoạn 1968–2003, cũng như chỉ số Sóng phương Nam (SOI), chỉ số Sóng bắc Đại Tây Dương, và dữ liệu nhiệt độ mặt biển (SST) ở phía đông Thái Bình Dương xích đạo. Các kết quả được đạt được bằng cách giải một ma trận Hermite phức tạp được suy ra từ các trường gió bất thường ở độ cao 850 hPa, và xác định sự liên kết của các chế độ kết quả với một số biến khí hậu. Chế độ khác biệt đầu tiên (M1) được đặc trưng bởi một mô hình gió bất thường theo kinh độ ở Đông Á và tây bắc Thái Bình Dương. Chế độ M1 có liên quan chặt chẽ đến một số đặc điểm của tuần hoàn khí quyển, bao gồm áp cao Siberia, rãnh Đông Á, gió jet trên tầng đối lưu phía trên Đông Á, và tuần hoàn Hadley địa phương ở Đông Á. Do đó, M1 phản ánh mô hình gió mùa đông Đông Á truyền thống được tiết lộ trong các nghiên cứu trước đây. Chế độ khác biệt thứ hai của EAWM (M2), mà chưa được xác định trước đây, thể hiện các bất thường gió theo phương ngang chiếm ưu thế trên cùng một khu vực. Chế độ M2 có mối liên hệ gần gũi hơn so với M1 với các bất thường áp suất mặt biển ở tây bắc Thái Bình Dương phía đông nam Nhật Bản và với SOI cũng như SST ở phía đông Thái Bình Dương xích đạo. Khác với M1, M2 không cho thấy các mối quan hệ nhất quán với áp cao Siberia, rãnh Đông Á, và gió jet trên tầng đối lưu phía trên Đông Á. Vì các bất thường tuần hoàn khí quyển liên quan đến M2 thể hiện cấu trúc quasi-barotropic, sự tồn tại của nó không thể đơn giản được quy cho sự chênh lệch nhiệt độ giữa đất và biển. Các hiện tượng El Niño có xu hướng xảy ra trong pha tiêu cực của M1 và pha dương của M2, cả hai đều tương ứng với việc gió mùa đông Đông Á bị suy yếu. Dao động Bắc Cực dường như không tác động đến gió mùa đông Đông Á ở các thang thời gian liên năm. Mặc dù các mô hình không gian của hai chế độ là rất khác nhau, nhưng hai chế độ khác biệt lại bổ sung cho nhau, với chế độ EAWM dẫn đầu là sự kết hợp tuyến tính của cả hai. Các kết quả ở đây do đó chứng tỏ rằng một chỉ số EAWM duy nhất có thể không phù hợp cho việc điều tra và dự đoán EAWM.

Các quy tắc chấm điểm chính xác cung cấp một khuôn khổ lý thuyết để đánh giá định lượng hiệu suất dự đoán của các dự báo xác suất. Trong khi có nhiều quy tắc chấm điểm cho các số liệu một biến, có rất ít quy tắc cho các đại lượng đa biến, và nhiều quy tắc trong số đó yêu cầu các dự báo được đưa ra dưới dạng hàm mật độ xác suất. Điểm năng lượng, một tổng quát đa biến của điểm xác suất phân loại liên tục, là điểm duy nhất được sử dụng phổ biến có thể áp dụng trong trường hợp quan trọng của các dự báo tổ hợp, nơi mà phân phối dự đoán đa biến được đại diện bởi một mẫu hữu hạn. Tuy nhiên, khả năng của nó trong việc phát hiện các mối tương quan được xác định không chính xác giữa các thành phần của đại lượng đa biến có phần hạn chế. Trong bài báo này, các tác giả trình bày một lớp quy tắc chấm điểm chính xác thay thế dựa trên khái niệm địa chất về biến thiên. Độ nhạy của các quy tắc chấm điểm dựa trên biến thiên đối với các giá trị trung bình, phương sai, và mối tương quan được dự đoán không chính xác được nghiên cứu qua một số ví dụ với các quan sát và dự báo được mô phỏng; chúng thể hiện sự phân loại rõ rệt hơn liên quan đến cấu trúc tương quan. Kết luận này được xác nhận trong một nghiên cứu trường hợp với các dự báo tốc độ gió đã được xử lý hậu kỳ tại năm địa điểm của các công viên gió ở Colorado.

Các hệ thống dự đoán tổ hợp thường cho thấy mối tương quan giữa độ lan tỏa và sai số dương, nhưng chúng chịu tác động của độ thiên về dự báo và sai số phân tán, do đó không được hiệu chỉnh. Công trình này đề xuất việc sử dụng thống kê đầu ra mô hình tổ hợp (EMOS), một kỹ thuật xử lý sau dễ triển khai nhằm giải quyết cả độ thiên lệch và hiện tượng phân tán dưới, đồng thời xem xét mối quan hệ giữa độ lan tỏa và kỹ năng dự đoán. Kỹ thuật này dựa trên hồi quy tuyến tính nhiều biến và tương tự như phương pháp siêu tổ hợp, đã được sử dụng truyền thống cho các dự báo kiểu xác định. Kỹ thuật EMOS tạo ra các dự báo xác suất dưới dạng các hàm mật độ xác suất dự đoán Gaussian (PDF) cho các biến thời tiết liên tục và có thể được áp dụng cho đầu ra mô hình theo lưới. Giá trị trung bình dự đoán của EMOS là một trung bình có trọng số đã được hiệu chỉnh độ thiên lệch của các dự báo thành viên trong tổ hợp, với các hệ số có thể được diễn giải theo các đóng góp tương đối của các mô hình thành viên vào tổ hợp, và cung cấp một dự đoán kiểu xác định cạnh tranh cao. Phương sai dự đoán của EMOS là một hàm tuyến tính của phương sai tổ hợp. Để điều chỉnh các hệ số EMOS, phương pháp ước lượng điểm số xác suất có thứ hạng liên tục tối thiểu (CRPS) được giới thiệu. Kỹ thuật này tìm các giá trị hệ số tối ưu hóa CRPS cho dữ liệu huấn luyện. Kỹ thuật EMOS đã được áp dụng cho các dự báo áp suất khí quyển và nhiệt độ bề mặt trong 48 giờ tại Bắc Mỹ Thái Bình Dương vào mùa xuân năm 2000, sử dụng tập hợp mesoscale của Đại học Washington. Khi so với tổ hợp đã được hiệu chỉnh độ thiên lệch, các dự báo kiểu xác định EMOS về áp suất khí quyển có sai số bình phương trung bình thấp hơn 9% và sai số tuyệt đối trung bình thấp hơn 7%. Các PDF dự đoán từ EMOS rất sắc nét và được hiệu chỉnh tốt hơn nhiều so với tổ hợp nguyên thủy hoặc tổ hợp đã hiệu chỉnh độ thiên lệch.

Phương pháp hợp nhất dữ liệu lai kết hợp các yếu tố của bộ lọc Kalman tập hợp (EnKF) và các phương pháp biến phân. Trong khi hầu hết các tiếp cận đều tập trung vào việc bổ sung cho một hệ thống biến phân hoạt động bằng thông tin sai số động từ một tập hợp, nghiên cứu này lại hướng đến việc bổ sung cho một EnKF hoạt động bằng thông tin từ phương pháp hợp nhất dữ liệu biến phân 3 chiều đơn giản (3D-Var). Một lớp các phương pháp lai được giới thiệu, kết hợp các ma trận hệ số của các phương pháp tập hợp và biến phân, thay vì kết hợp tuyến tính các sai số nền tương ứng. Một bộ lọc Kalman biến đổi tập hợp địa phương lai (Hybrid-LETKF) được trình bày dưới hai dạng: 1) Hybrid/Covariance-LETKF truyền thống kết hợp các ma trận sai số nền của LETKF và 3D-Var, và 2) một thuật toán dễ triển khai gọi là Hybrid/Mean-LETKF thuộc lớp mới của các phương pháp hệ số lai. Cả hai dạng này đều cải thiện sai số phân tích khi sử dụng các kích thước tập hợp nhỏ và độ phủ quan sát thấp so với việc dùng riêng LETKF hoặc 3D-Var. Các kết quả ngụ ý rằng với kích thước tập hợp nhỏ, việc cho phép tìm kiếm một giải pháp bên ngoài không gian mà các thành viên trong tập hợp trải ra sẽ cung cấp tính chắc chắn trong cả hai phương pháp lai so với LETKF đơn thuần. Cuối cùng, sự đơn giản trong thiết kế của Hybrid/Mean-LETKF ngụ ý rằng thuật toán này có thể được áp dụng một cách thực tiễn mà chỉ cần sửa đổi nhỏ cho một hệ thống 3D-Var hoạt động hiện có.

Hai phương pháp tập hợp của kỹ thuật đồng bộ dữ liệu biến thiên bốn chiều (4DVar) được xem xét cho một hệ thống động học có chiều thấp. Phương pháp đầu tiên, được gọi là E4DVar, sử dụng các toán tử mô hình tuyến tính tiếp giáp và mô hình hồi tiếp để tối thiểu hóa một hàm chi phí theo cách tương tự như hệ thống đồng bộ dữ liệu 4DVar truyền thống. Phương pháp thứ hai, được gọi là 4DEnVar, sử dụng một tập hợp các quỹ đạo mô hình phi tuyến để thay thế chức năng của các mô hình đã tuyến tính hóa trong 4DVar, từ đó cải thiện khả năng song song hóa của quá trình đồng bộ dữ liệu. Sai số nền cho từng thuật toán được thể hiện bằng cách sử dụng hiệp đồng sai số lai, bao gồm các sai số khí hậu cũng như các sai số ước tính từ một bộ lọc Kalman theo tập hợp (EnKF). Các thí nghiệm số thực hiện qua một loạt các kịch bản cho thấy cả hai phương pháp đều cung cấp độ chính xác phân tích tương tự cho các mạng quan sát dày đặc, và trong các thí nghiệm với mô hình hoàn hảo và các tập hợp lớn. Tuy nhiên, E4DVar có lợi ích rõ rệt hơn so với 4DEnVar khi yêu cầu địa phương hóa hiệp đồng đáng kể để xử lý sai số lấy mẫu. Lợi thế lớn nhất của phương pháp tiếp tuyến tuyến tính là nó đưa ra cách tiếp cận tiềm ẩn việc lan truyền một hiệp đồng sai số đầy đủ thứ bậc theo thời gian, do đó tránh được việc phải địa phương hóa một hiệp đồng sai số phụ thuộc vào thời gian. Các toán tử mô hình tuyến tính tiếp giáp cũng cung cấp một phương tiện để tiến triển thông tin phụ thuộc vào dòng chảy từ thành phần sai số dựa trên khí hậu, điều này cho thấy có lợi trong việc xử lý sai số mô hình. Các thách thức cần được giải quyết trước khi áp dụng một khuôn khổ hoàn toàn theo tập hợp được minh họa qua các thí nghiệm ước lượng các hiệp đồng theo thời gian với các tập hợp bốn chiều và so sánh kết quả với những gì được ước lượng bằng một mô hình tuyến tính tiếp giáp.