2012年汛期华南中尺度模式与日本模式的降水预报评估分析

采用累加降水量级检验、降水空间分布和时间演变以及天气系统分类等方法,对广东2012年汛期GRAPES华南中尺度模式和日本气象厅全球谱模式(JMA GSM,以下简称JMA)降水预报产品进行分析评估,结果表明:两个模式对小雨预报能力相当,对于中雨、大雨和暴雨GRAPES预报效果好于JMA;两个模式对广东雨带分布预报相反,GRAPES降水值随着预报时效的增加而增加;两个模式对广东较大降水过程的发展趋势预报基本准确, GRAPES降水预报以偏大为主,JMA以偏小为主;将汛期较大的降水过程按照其主导天气系统分为6类,GRAPES对其中5种类型降水预报效果好于JMA,两个模式对台风暴雨预报效果最好,对回流暴雨预报相对较差。      

高分辨率区域模式降水预报在云南的检验

为了解高分辨率区域数值模式降水预报在云南的预报效果和误差特点,针对华南中尺度模式、华东区域数值预报业务模式和中央气象台GRAPES-Meso模式对2017年9月—2018年12月云南降水预报进行检验分析。结果表明:华东模式降水预报效果整体最好,其降水的振幅接近实况,晴雨准确率也是最高,而华南和GRAPES模式空报率和漏报率普遍偏高。三种模式对滇东北、滇中西部、滇西北北部≥0.1 mm降水预报评分普遍较低,对滇南、滇西南、滇西边缘地区的评分普遍较高。在滇东北北部、滇中西部、及滇西北北部地区三种模式对≥10 mm降水TS评分普遍较低。对于≥25 mm降水,华东模式和华南模式在滇中、滇西地区的TS评分高于GRAPES模式。对于≥50 mm降水,华东模式和华南模式在滇东南、滇西南、滇西边缘及金沙江河谷沿线TS评分高于GRAPES模式。对于云南强降水天气过程,≥0.1 mm降水华南模式预报效果较好,但10 mm和25 mm以上量级降水华东模式的预报效果较好,≥50.0 mm则是GRAPES模式更具参考价值。     

六种数值模式对芜湖市地面气温和降水预报的对比检验分析

对2008年7月至2009年6月JMA、T213、GRAPES、MM5、T639和GERMANY 6种数值模式产品对芜湖市的地面气温和降水预报结果进行了对比检验分析,结果表明:各模式对最高气温的预报能力一般,其中JMA、GRAPES、T639相对较好;对最低气温的预报JMA表现突出,而GRAPES在冬季预报能力较好.各模式对于芜湖站降水的预报均无绝对优势,对各等级的降水预报效果各有千秋.对于≥0.1 mm降水,JMA和GERMANY在24 h时效内TS评分较高,且JMA漏报率很低,GERMANY空报率较低,T639则从48 h时效起TS评分最高,且漏报率较低;对于≥10 mm降水,T639的TS评分较高且漏报率较低,GERMANY和GRAPES在48 h时效内评分也较高且空报率低,JMA在48 h时效后空报率较高,成绩较差;JMA、T639和GERMANY对强降水预报能力相对较强,特别是T639对暴雨比较敏感,而各模式在72 h之后对强降水的预报能力较差.另外,各模式对降水预报的TS评分均为夏季低、冬季高,空报率均为夏季高、冬季低.     

GRAPES模式中高精度正定保形物质平流方案的研究Ⅱ：连续实际预报试验

针对半隐式半拉格朗日数值预报模式GRAPES,研究发展了与之相适合的高精度正定保形的物质平流方案--分段有理函数法(PRM,Piecewise Rational Method).文中在进行理想试验验证该方案简单、实用、易于编程对于空间变化幅度大的物理量具有较高的平流计算能力且在GRAPES模式中具有可行性的基础上,对2005年7月连续1个月的24小时降水进行实际预报试验.通过细致的个例分析、月平均比较以及TS评分计算,PRM方案实际预报结果与GRAPES模式中原来采用的水物质平流方案预报的主要雨带的分布、走向相一致,但对大雨以上量级的降水预报具有明显优势,对网格尺度的降水的影响比较敏感,进一步验证了高精度正定保形方案对实际降水预报的改进效果,表明该方案对于改进GRAPES模式大到暴雨预报能力具有较大的潜力.PRM平流方案较GRAPES原来采用的准单调正定保形的平流方案能够更加合理地计算水物质场的输送,尤其是能够很好地反映出梅雨季东亚大气下层水汽水平梯度大以及沿梅雨锋水汽的小尺度变率较大的特点描写.     

区域数值模式对两次暴雨过程的降水模拟比较

分析了应用于西南地区的MM5、GRAEPS、AREM和成都区域业务运行数值模式(η)4个区域模式对2004年6月29~30日成都邻近地区和9月2~6日四川盆地东北部的暴雨降水过程进行了模拟。模拟结果表明,4个区域模式对这两次强降水过程有不同程度的反映。MM5、GRAPES和AREM显示了较好的预报能力,特别是MM5和AREM模式的预报在落区、强度和降水演变上与实况较一致。AREM模式预报的雨区清晰,但降水强度偏弱;MM5模式在预报出强降水的同时,出现较多的虚假降水,对持续时间长的降水过程预报较好,GRAPES预报的雨区较不稳定,但对持续时间短的过程有较好的反映;η模式降水预报偏小太多,对6月30日的过程在盆地的预报无明显反映。因此,有必要加大区域模式本地化工作,发展适合西南地区的数值模式,开展数值集合预报技术研究,整体提高成都区域中心数值预报水平。     

新疆中强天气过程GRAPES区域模式降水预报检验

利用2009年新疆地面气象观测站的实况降水资料和GRAPES区域模式的降水预报产品,根据降水预报产品在新疆实际天气预报业务工作中的应用制定检验方案,对GRAPES区域模式12 h降水预报产品进行检验。结果表明:GRAPES区域模式的降水落区位置和落区面积预报准确率北疆高于南疆,降水落区位置预报偏南的概率比较高;各时效降水中心强度预报易偏强,随预报时效延长其准确率呈降低趋势。     

降水预报结果的订正试验

我们对19次数值模拟和实际预报降水结果进行了分析。统计结果表明,所引进的大气所有限区细网格降水预报模式,对江淮暴雨主要雨带的预报与实况基本一致,暴雨中心预报值比实况平均偏小15—30％,距离相差约100km,雨区预报偏大。为改进降水落区及暴雨中心强度的预报,我们采用了一种订正降水预报结果的试验方案,对降水预报场进行了订正,提高了预报准确率。 一、降水预报场中格距波的处理 采用客观分析资料作初始输入,模式计算的强降水带外围雨区预报,存在着明显的二倍格距波,大于25mm和大于50mm的     

区域中尺度模式对西南地区一次强降水过程的预报分析

为了认识区域数值模式对西南地区降水预报能力,探索降水预报误差原因,本文应用MICAP资料,NCEP再分析资料,FY-2E辐射亮温资料,自动站资料,西南涡加密观测资料等,针对2012年7月2～5日西南地区一次强降水过程,分析了西南区域中心运行的WRF模式和GRAPES中尺度模式的预报能力,得到：（1）两模式不同程度反映了本次强降水过程.相对而言,WRF模式的预报略好于GRAPES,得益于WRF模式对对流层中低层温度、水汽、流场等演变的较好反映.（2）两模式预报对流层中低层温度偏差总体呈现正偏差,GRAPES模式呈现较大的温度偏差,正偏差特征更显著.两模式不同程度出现空报降水,特别是在高原东南坡.GRAPES模式空报雨区特征更明显.（3）两模式预报近地层湿度较实况大,都预报高原南坡,特别是高原东南坡风场辐合、水汽场辐合偏强,可能是造成虚假降水的主要原因.（4）较实况,WRF模式预报对流层高层的高压和对流层中低层的低压系统偏强,GRAPES模式预报西南低空急流偏强（可能是引起温度正偏差的原因）,两个模式预报的对流层正涡度较深厚,辐合上升运动强,这些可能是造成降水预报偏差的原因.     

GRAPES中尺度模式对2005年长江流域重大灾害性降水天气过程预报性能的检验分析

GRAPES是中国新一代具有自主知识产权的中尺度数值天气预报模式。使用在国家气象中心业务运行的最新版本的GRAPES模式、常规观测资料以及NCEP分析资料(1°×1°),对2005年主汛期发生在长江流域的重要降水天气过程进行了模拟和检验,重点分析了该模式对这一地区西风带影响系统的预报能力及可信度,从而得到GRAPES模式对于2005年长江流域重大灾害性降水天气预报性能的初步评价,并对该模式的应用及进一步改进提供一些有意义的参考依据。     

三种数值模式对四川省汛期降水预报性能的检验

应用国家基本观测站资料,基于MET系统的客观统计检验方法,针对24h降水分别评估SWCWARMS模式、GRAPES模式和ECMWF模式对2017～2019年5～10月四川地区汛期预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式小到大暴雨降水范围大于实况,GRAPES模式小到暴雨降水范围大于实况、大暴雨多漏报,ECMWF模式小雨和中雨降水范围大于实况、大到大暴雨多漏报,三个模式无降水或微量降水均少于实况。(2)ECMWF模式对四川雨季小到大雨预报能力优于SWCWARMS和GRAPES模式,SWCWARMS模式在部分时次上暴雨和大暴雨预报优于ECMWF模式,GRAPES模式TS评分略偏低。(3)GRAPES模式在2018年秋季开始中雨及以上量级降水预报上改善大于SWCWARMS和ECMWF模式,SWCWARMS模式2019年空报较2017年和2018年显著降低;3个模式在小雨和中雨预报上不相上下,GRAPES模式优势在2019年大雨和暴雨预报上,ECMWF模式优势在2017年秋季和2018年初夏大雨预报上,SWCWARMS模式大雨和暴雨预报能力介于二者之间。(4)ECMWF和SWCWARMS模式川东预报优于川西,GRAPES模式川西预报优于川东;三个模式存在不同程度空报,川东地区空报略多于川西,其中ECMWF模式空报最多。      

基于MET系统对SWCWARMS及GRAPES模式在西南地区的站点检验分析

应用国家基本观测站资料、自动站逐时降水资料,基于客观统计检验方法,针对降水(12h、24h累积雨量)、近地面要素(2m温度、10m风)和高空要素(风场、温度场、高度场),分别评估SWCWARMS模式和GRAPES模式对2015年西南地区预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式降水ETS评分高于GRAPES模式,除24h小雨外SWCWARMS模式偏差值均高于GRAPES模式,两个模式在不同预报时效内对中雨、大雨、暴雨都表现一定程度的空报;(2)12h降水分段评分上,SWCWARMS模式TS评分均高于GRAPES模式,但SWCWARMS模式预报降水范围过大,随着预报时效增长空报多于GRAPES模式;SWCWARMS模式中雨和大雨空报大于其它量级降水,GRAPES模式对大暴雨漏报较多其它量级降水表现为空报;(3)两模式对高度场和温度场预报优于风场,对对流层中层预报优于中低层,SWCWARMS模式对高度场和温度场预报优于GRAPES模式,夏半年SWCWARMS模式均方根误差小于GRAPES模式;(4)两模式都表现出2m温度均方根误差在秋季增加而春季减小这一特征,SWCWARMS模式近地面要素均方根误差均小于GRAPES模式。      

GRAPES全球切线性和伴随模式的调优

伴随技术是四维变分同化（4DVar）系统中计算代价函数梯度的最佳办法,切线性和伴随模式的效果和效率直接影响着4DVar系统的发展。基于GRAPES（Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球切线性和伴随模式1.0版本,利用GRAPES全球模式2.0版本在并行框架和性能等方面的改善,重新优化和设计了GRAPES全球切线性伴随模式2.0版本,提高了GRAPES全球切线性和伴随模式的效果和效率,优化了切线性模式程序结构,使其计算时间最优可控制在非线性模式的1.2倍以内;采用在切线性模式中保存基态的方法,重构了伴随模式的程序结构,使其计算时间最优控制在非线性模式的1.5倍以内;在GRAPES全球切线性物理过程的设计中,将线性物理过程的轨迹基态计算和切线性扰动计算解耦,提高了GRAPES全球切线性和伴随模式的计算效果和效率。     

GRAPES气象-水文模式在一次洪水预报中的应用

尝试将GRAPES (Global-Regional Assimilation and PrEdiction System) 模式与水文模型结合,构建GRAPES气象-水文单向耦合模式,进行洪水预报。气象模式选取GRAPES_Meso模式,分别采用15 km×15 km和5 km×5 km水平分辨率,15 km×15 km的GRAPES模式由NCEP全球预报场提供初始场和侧边界条件;5 km×5 km的GRAPES模式由15 km×15 km GRAPES模式提供初始场和侧边界条件,将GRAPES_Meso模式的定量降水预报分辨率统一降尺度到5 km×5 km分辨率,用于驱动水文模式。水文模型选取新安江模型与分布式新安江模型。以淮河王家坝站以上流域和息县流域为试验流域,将GRAPES降水预报场驱动水文模型进行单向耦合,构建GRAPES气象-水文单向耦合模式,选择2009年8月28日08:00(北京时,下同)—9月9日14:00汛期一次洪水过程,进行实际预报试验。结果表明:15 km×15 km和5 km×5 km的GRAPES模式预报降水与实况降水分布相一致;与水文站观测降水驱动水文模型洪水模拟结果相比,GRAPES气象-水文模式对洪水预报的预见期延长效果明显,对洪水模拟精度也较高,与水文模型输入场分辨率要求相匹配的降水产品对洪水模拟的精度更高。     

新世纪初我国数值天气预报的科技创新研究

概要介绍最近5年在国家科技攻关项目“中国气象数值预报系统科技创新研究”框架内所取得的主要成果，重点是卫星等遥感资料在变分同化中的应用，高分辨非静力数值预报模式的发展，全球资料同化与中期数值天气预报系统的发展，数值天气预报系统的模块化与并行计算，数值天气预报新技术的研究等，并扼要介绍我国新一代数值天气预报系统的业务应用试验。最后，对我国数值天气预报的进一步发展做了讨论。     

GRAPES非静力数值预报模式的三维变分资料同化系统的发展

为了减少分析变量与模式状态变量之间的插值误差,改善业务预报模式的初值质量,在GRAPES等压面三维变分资料同化系统的基础上,研究发展了针对GRAPES区域模式的非静力模式变量三维变分资料同化系统(GRAPES m3DVAR).该资料同化系统的垂直坐标及其分析变量的水平分布格式、垂直跳点方案与GRAPES预报模式保持完全一致.由于垂直坐标的变化和非静力关系,m3DVAR分析系统中设计了求解动力学约束方程的新方案.通过有效的高精度数学方案,避免了地形追随坐标下平衡方程的非线性项造成的复杂计算,有效解决了非静力平衡条件下求解平衡方程中非线性项的切线性方程和伴随方程引起的困难.重新构造各种观测算子,并考虑了质量场和风场之间的平衡约束关系、背景误差协方差结构,实现对探空、地面资料、船舶报等常规观测的同化.理想单点试验和实际资料的多变量资料同化分析结果表明,非静力模式变量三维变分资料同化系统能够正确地描写多变量之间的相互作用以及物理约束关系,分析结果合理,能够有效减少原等压面三维变分资料同化系统的分析与模式变量之间需要相互插值、变换产生的误差,在一定程度上提高了分析场质量,对预报模式的初值具有一定改善.     

GRAPES模式切线性垂直扩散方案的误差分析和改进

针对GRAPES四维变分同化系统的升级, 研究了GRAPES模式垂直扩散方案线性化问题。通过2005年8月7—27日21个个例的批量试验, 发现在GRAPES模式垂直扩散方案源代码的基础上逐句线性化得到的切线性垂直扩散方案即使能通过正确性测试试验, 在少数情况下也会存在很大误差。切线性模式计算的扰动气压场和扰动风场可能出现明显异常, 这种异常与垂直扩散方案中地表动量通量的强非线性有关。如果在切线性垂直扩散方案中忽略地表动量通量扰动, 既可以避免异常的出现, 又不影响其他正常时刻的计算精度。修改后的切线性垂直扩散方案能够在所有变量上一致地提高切线性模式的计算精度。     

GRAPES与MM5产品业务应用质量对比

分别以GRAPES和MM5为核心建立中尺度数值预报业务系统,并对2006年6～8月温度和降水预报产品业务应用效果进行严格的检验。结果表明:GRAPES和MM5对黑龙江省都具有较强的预报能力,温度预报两者相当,24h降水预报GRAPES总体好于MM5,48h降水预报MM5总体好于GRAPES。两个中尺度数值预报业务系统的产品,对实现精细化预报有重要的作用,可以作为加工预报产品的基础。     

基于大涡模拟评估GRAPES模式对对流边界层的模拟性能

为检验GRAPES半拉格朗日动力框架在大涡尺度上的模拟性能,为未来发展千米及其以下高分辨尺度的数值模式奠定基础,并构造GRAPES大涡模式以检验和发展边界层湍流参数化提供科学工具。通过在GRAPES模式中加入Smagorinsky-Lilly小尺度湍涡参数化,并将模式分辨率提高至50 m,构建GRAPES大涡模式(GRAPES_LES),以便分析GRAPES模式在大涡尺度上的适用性。同时利用广泛应用的已有大涡模式UCLA_LES作为参考,通过对干对流边界层湍流的模拟分析及与UCLA_LES模拟结果的对比,得出如下主要结论:GRAPES半拉格朗日动力框架能够模拟出与已有的大涡模式相似的边界层湍流特征;同时,通过分析也证明GRAPES存在由于采用半拉格朗日平流计算而带来过度耗散的问题:当使用相同的滤波尺度(Smagorinsky 常数)时,GRAPES_LES模拟出的速度场更为平滑,小尺度湍流结构过于光滑,通过对湍流能量的能谱分析更清楚地表明了这一点。进一步,对不同的Smagorinsky常数(对应不同的滤波尺度)进行了敏感性试验,表明可以通过改变滤波尺度,有效地缓解半拉格朗日框架隐含的耗散问题,得到更接近UCLA_LES所模拟的湍流特征。     

GRAPES模式软件框架与实现

GRAPES (Global and Regional Assimilation and PrEdiction System) 是中国气象科学研究院数值预报研究中心自主开发的新一代静力/非静力多尺度通用数值预报模式。该模式采用标准化、模块化软件体系结构, 并严格按照软件工程要求完成系统开发, 包括程序的并行计算。初步试算结果表明:GRAPES模式软件框架的设计和实现符合模式发展的要求, 为中国数值天气预报系统的可持续发展奠定了良好的基础。