基于局地增长模培育法的对流可分辨尺度WRF模式对河南“21·7”特大暴雨的预报评估

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,选取河南“21·7”特大暴雨事件,采用局地增长模培育法(Local Breeding Growth Mode,LBGM)生成对流尺度集合预报系统,在此基础上对24 h累积降水量进行SAL(Structure,Amplitude and Location)检验,结合预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分等评分结果进行对比分析,综合评估集合预报成员的预报效果,表明:1)基于局地增长模培育法生成初始扰动的集合预报系统成员对于强降水预报有一定优势,在降水强度和位置的预报上与实况较接近;2)经检验,成员e003的TS和ETS评分在20日00时—21日00时(北京时,下同)和21日08时—22日08时两个强降水时段内表现最佳,并在SAL检验中对应较好的降雨强度A和雨区位置L,而成员e008暴雨TS、ETS评分最低,对应SAL检验中具有一定的位置偏差,即TS、ETS评分和SAL检验之间存在相关性,将二者有机结合,可以为业务工作中定量评估模式降水预报效果提供参考;3)通过对比整体评分表现较好的成员e003和较差的成员e008,两者预报的位势高度场与ERA5(ECMWF reanalysis v5,ERA5)再分析资料之间的差值,可以验证降水预报误差主要源于对低涡系统的预报偏差,同时预报评分较好的成员其位势高度偏差较小,综合评估效果更佳。     

基于Local-BGM法的冷涡暴雨集合预报试验及评估检验北大核心

基于传统增长模繁殖法(Breeding Growing Mode,BGM)和局地增长模繁殖法(Local Breeding Growing Mode,Local-BGM)生成初始扰动成员,对一次冷涡暴雨过程进行集合预报试验,从多方面比较两种方案的预报效果,并且在邻域概率法(Neighborhood Probability,NP)中引入时间邻域,评估概率预报结果。结果表明,引入局地化思想的Local-BGM方案能够生成比传统BGM方案更合理的初始扰动,具有很明显的局地特征。对于扰动变量的预报,Local-BGM方案在均方根误差和离散度等方面均表现更好,同时能够提高各量级降水的预报技巧。邻域集合概率法能够综合各个集合成员预报的降水信息得到优于集合平均的概率预报,分数技巧评分更高。并且在考虑时间不确定性后,无论是控制预报、集合平均还是邻域集合概率法,分数技巧评分均有很大改善,并且降水阈值越大改善效果越明显,能够为极端强降水天气提供较为客观的概率预报信息。     

GRAPES-EPS系统的初值生成方法与对比试验研究

介绍了增长模繁殖法（BGM）和集合转化卡尔曼滤波法（ETKF）两种不同的模式初始扰动方法的基本原理,并以GRAPES中尺度模式为基础,利用两种初始扰动方法构建了两套中尺度集合预报系统。通过圣帕台风的个例试验,对比两种初始扰动生成方法对降水预报结果的影响。结果表明：两种方法均可以很好的捕捉到中尺度强降水的过程信息,集合平均结果优于控制预报,并在一定程度上改善了对强降水的落区和强度的预报;从邮票图和对集合预报系统的检验参数上来看,ETKF的集合离散度和特征值分布好于BGM方法,但对于降水结果TS等的评分的比较上来看,BGM的预报结果要优于ETKF的预报结果;另外,BGM方法和原理更简单,易于实现业务应用。     

考虑尺度敏感性的长江中下游暖区暴雨初始扰动方案比较分析

弱天气尺度强迫背景下的长江中下游暖区暴雨突发性强,高度非线性,难以准确预报,这时考虑不确定因素的集合预报成为重要选项,而对流尺度集合预报核心问题是积分一段时间后离散度偏低,会导致预报失败。比较包含不同尺度扰动信息的对流尺度集合预报方案间的差异性并据此优化初始扰动方案,针对2018年5月4—5日一次典型长江中下游暖区暴雨过程,分别采用动力降尺度（DOWN）、增长模繁殖法（BGM）、局地增长模繁殖法（LBGM）和混合扰动法（BLEND）等四种方法进行集合预报试验,以期探讨对离散度和预报效果的影响。结果表明,在模式积分0~6 h,具有中小尺度扰动信息的BGM和LBGM的离散度优于DOWN,其中LBGM相比于BGM具有一定程度上的改进,说明具有更准确中尺度特征的扰动能够在积分初始阶段获得有效增长,即考虑了中小尺度天气系统局地性的LBGM能弥补BGM的不足;但是,在模式积分12 h以后,具有更多大尺度特征扰动的DOWN优于区域模式中的增长模繁殖法BGM和LBGM,说明经过初始误差快速增长一段时间后,大尺度扰动开始起主要作用。而具有不同尺度扰动信息的BLEND方案则兼具LBGM和DOWN的优势,几乎在整个预报时段离散度较高且概率预报评分较好,体现出混合扰动的优越性。以上结果进一步说明,初始扰动的尺度特征在暖区暴雨的集合预报效果中具有关键性的作用,因而通过调整初始扰动的尺度信息来优化集合预报性能的混合扰动思想,在业务上具有一定的指导意义和推广价值。     

一种根据湿对流区域时空分布调整的BGM扰动改进方案

在增长模繁殖法(Breeding of the Growing Mode,BGM)的动态繁殖过程中,尺度化因子的选择极为关键。利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,在分析飑线系统数值模拟误差增长机制的基础上,根据飑线发展过程中湿对流区域误差更容易快速增长的特点,提出了一种根据湿对流区域时空分布调整的BGM初始扰动改进方案。该方案通过在动态繁殖过程中对小扰动的水平结构进行调整,加强湿对流区域扰动,捕获到增长最快方向上的小扰动并将其作为初始扰动。试验结果表明:根据降水量调整的改进方案相比其他方案扰动能量较大,各集合成员之间差异也较大,集合平均预报误差较小;对强降水范围的模拟相对理想,暴雨的降水评分较高;对风廓线及水汽场的预报更接近于实况,较好地改善了集合预报效果。     

区域集合预报对华南一次暴雨试验研究

利用增长模繁殖法(BGM),对2012年6月我国长江中下游及华南地区的一次强降水过程进行了不同扰动方案的集合预报试验研究。分别对集合预报中只考虑初值扰动、加入模式物理过程扰动和加入地表参量扰动的三种不同扰动方案进行了对比试验,并对最优试验方案的降水集合预报结果进行检验分析。(1) 同时考虑风场、温度场、湿度场、高度场和地表参量的初值扰动,以及考虑模式物理过程扰动的降水集合预报效果最优,可有效提高灾害性天气的预报效果。(2) 初值扰动和模式物理过程扰动对降水预报都有着重要的影响,相同的模式物理过程扰动会由于不同的初值扰动而产生较大差异,并且扰动的集合平均预报对降水有较好的指导意义 。(3) 对于位势高度场预报检验 ,集合预报平均要好于控制预报,并且随着预报时效延长,这种优势更加明显。(4) 对此次强降水过程在长江中下游、华南地区和全国区域的各量级降水预报TS评分检验可知,集合预报较单一的决定性预报(控制预报)效果有明显改善;集合平均预报一般都好于控制预报 ,同时集合预报也为预报员提供了天气不确定性的警示作用。      

区域集合预报增长模繁殖扰动方法研究

在建立区域AREM模式增长模繁殖(Breeding of Growing Modes,BGM)集合预报系统的基础上,设计了静态扰动(初始随机扰动、扰动限定)和动态扰动方法,利用2008年7月20日强降水个例,分析了不同类型扰动对强降水预报的影响.结果表明,静态和动态扰动都对中尺度暴雨预报具有积极的作用,扰动都不同程度地...     

基于BGM与ETKF的台风"苏拉"(1209)集合预报的对比试验Ⅰ:路径预报

采用FNL再分析资料和美国联合台风警报中心(Joint Typhoon Warning Center,JTWC)资料,运用中尺度WRF(Weather Research and Forecasting)模式,分别使用增长模繁殖法(Breeding of Growing Mode,BGM)和集合卡尔曼变换方法(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF),对1209号台风"苏拉"进行了台风路径的集合预报试验,并对预报效果进行对比分析。结果表明:采用BGM或ETKF初始扰动的集合预报系统,集合平均预报对风场、温度场、位势高度场的预报效果均优于控制预报;ETKF方法的预报改进程度较BGM方法更大,且对风场和温度场预报技巧的优势尤为明显。BGM方法所得到的集合成员离散度小于ETKF方法,对大气真实状态的表征能力不及后者;两种扰动方法的集合平均都明显改善了台风"苏拉"的路径预报结果,尤其是控制预报在福建沿海第二次登陆后移速过快的问题,但对台风登陆位置预报的改进不明显;此外,采用ETKF方法的集合平均对台风"苏拉"路径预报的改进效果远优于采用BGM方法的集合平均预报。     

基于TIGGE资料的流域概率性降水预报评估

利用2008年7月1日至8月6日TIGGE-CMA资料存储中心的ECMWF、NCEP和CMA等业务中心1～10天的集合预报降水结果,结合淮河流域上游大坡岭—王家坝流域内19个站点的降水观测资料,对流域内的日降水预报效果进行了基于降水等级划分的确定性TS评分、概率性Brier评分以及考虑所有降水强度概率的百分位降水评估,并对2008年7月22—23日的强降水过程的预报效果进行了重点评估分析,探索了多模式概率预报降水面向流域的评估方法。结果表明,超级集合的TS评分和Brier评分优于单个中心的集合预报平均,集合平均由于平滑作用削弱了对长预报时效较强降水的预报能力;三套集合预报都体现部分成员具有捕捉实际降水的多种可能性;流域面雨量和单站百分位的分析表明:随着预报时效的延长,强降水的预报能力逐渐减弱,而超级集合由于考虑了更多的降水可能性,预报强降水的量级和空间分布同观测更为接近。     

GRAPES区域集合预报系统应用研究

为发展GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Regional Ensemble Prediction System,GRAPES-REPS),采用集合变换卡尔曼滤波(ETKF)初值扰动方法以及多物理过程组合的模式扰动方法,基于业务区域模式GRAPES_MesoV3.3.2.4构建了区域集合预报系统,进行了连续40 d的批量试验,重点分析了ETKF初值扰动的结构及其演变特征,并通过概率预报检验方法对GRAPES-REPS进行了集合预报系统性能检验和降水预报检验,分析了该系统对强降水个例的预报效果。试验结果表明,GRAPES-REPS能产生较合理的集合预报初值扰动,扰动结构随流型依赖并对观测有较好的响应,且扰动成员相互正交。扰动总能量分析表明集合扰动能够随预报时效保持合理增长状态。集合预报检验表明集合预报结果优于控制预报,集合成员间在72 h预报时效内能保持合理的集合离散度。将该区域集合预报系统与业务上基于WRF模式的区域集合预报系统WRF-REPS进行了降水预报对比,表明GRAPES-REPS的降水预报能力表现要优于业务WRF-REPS。强降水个例分析表明集合预报能较好预报出强降水中心,预报效果明显优于控制预报。     

热带气旋路径集合预报试验

以MM5模式为试验模式，分别用增长模繁殖法（BGM）和模式物理过程扰（MPP）形成12个集合成员，对2005年登陆我国的8个热带气旋进行了52次路径集合预报试验，以寻找适合西北太平洋热带气旋路径的集合预报方法。结果表明:BGM方法的集合预报结果总体上好于控制试验结果，其中对强度较弱的热带气旋的集合预报效果更好。MPP方法的集合预报结果总体上不如控制试验结果，但对初始时刻强度达到台风的热带气旋的集合预报效果较好，集合预报相对于控制试验的改进效果明显。基于BGM方法和MPP方法集合预报的不同特点，将两种方法相结合形成扰动成员，这一综合方法的集合预报效果好于单一方法的集合预报效果。BGM方法和MPP方法的系统发散度总体上都偏小。     

新型局地增长模培育法对两次飑线个例的对流尺度集合预报试验

利用局地增长模培育法对两次典型飑线过程进行了对流尺度集合预报试验,通过与传统增长模培育法对比,检验了局地增长模培育法的实际预报效果。通过概率匹配平均处理后,将降水预报结果与实况资料进行对比分析,并用分数技巧评分来代替传统公平技巧评分实现对降水结果的合理检验,得出结论:1)在飑线降水预报上,局地增长模培育法优于增长模培育法。2)分数技巧评分比公平技巧评分更好地反映对流尺度集合预报能力,特别是在大暴雨量级降水评估上。3)降水评分结果显示,集合平均对于小雨、中雨和大雨级别降水的预报技巧高于概率匹配平均,概率匹配平均对于暴雨和大暴雨级别降水更有优势。     

基于增长模繁殖法的集合预报试验

利用微机版本的T63L9全球谱模式,首先进行了用增长模繁殖法(BGM)制作集合预报的方案设计,然后用确定的方案进行了中期数值预报的集合预报试验。繁殖循环的初始扰动为T63L9谱模式各层24 h预报的均方根误差乘随机数,该随机数服从[-1, 1]区间上的均匀分布,繁殖循环每12 h 1次,繁殖循环的周期为3 d,集合成员为9个。结果表明:在1~8 d的预报中,集合预报可以比控制预报的时效延长1 d,集合预报无论是距平相关系数还是预报均方根误差都明显优于控制预报,集合预报对形势场的预报较控制预报更为接近实况分析场。     

基于西南区域模式预报的川西高原东坡过渡带降水地形订正试验

基于西南区域模式（SWCWARMS）网格降水预报,通过地形降水估算量构建地形降水订正方程,分别应用模式地形和实际地形的订正方案对2020年6~8月发生在川西高原东坡过渡带的11次强降水过程进行订正试验。结果表明:应用模式地形订正后各量级降水预报的平均TS（Threat Score）评分较模式预报均有所提高,大雨及以上量级TS评分提高4%以上,平均空报、漏报率均减小,订正效果优于应用实况地形订正的效果。该方法具有普适性,对于地形复杂的川西高原东坡、攀西河谷及盆地西部沿山地区,预报和实况落区相似、不相似及强、弱降水过程均适用。      

基于BGM框架的短期集合预报扰动典型规律研究

采用增长模培育(Breeding of Growing Modes,BGM)法开展有限区域模式短期集合预报研究,亟需解决的问题是集合预报扰动的发展及演变。因此论文结合经典的适时缩放培育思想,利用增长模培育法,基于WRF3.6模式(采用WRF-ARW),开发和构建了一个包含水平风场、垂直速度、位温扰动、位势扰动和水汽混合比共6个基本物理量的区域短期集合预报系统(WRF-EPS)。在此基础上,以2016年6月整月我国南方大范围暴雨为样例,针对扰动发展与演变的典型问题进行了探讨。试验结果表明:1)模式大气高、中、低三层的物理量扰动增长可以分为两个阶段,第一阶段为扰动快速线性增长,该阶段内扰动快速完成全部涨幅;第二阶段为非线性稳定阶段,从快速线性增长过渡到非线性稳定阶段大约需要24 h。2)各物理量的扰动增长率、相关系数以及增长模进入非线性稳定阶段的时间大致相同,但对于同一等压面不同物理量或同一物理量不同等压面,每个参数达到非线性稳定后的数值大小及演变规律存在差异,且随时间演变均伴有日内振荡现象。3)对于扰动振幅相同但初始随机模态不同的初值集合,不同随机模态对扰动培育的影响主要是在扰动的非线性稳定阶段,而在快速的线性增长阶段,它们之间的差异很小。4)对于初始随机模态相同但振幅不同的初值集合,不同扰动振幅对扰动演变的影响主要是在扰动的快速线性增长阶段,而在非线性稳定阶段,它们之间的差异很小,并且不同初始振幅对扰动进入非线性稳定阶段的时间基本没有影响。     

GRAPES区域集合预报对2019年中国汛期降水预报评估

2019年,数值预报中心开发了以GRAPES全球模式为驱动场,集合变换卡尔曼滤波为初值扰动方法,随机物理过程倾向项为模式扰动方法的10 km水平分辨率GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式,并投入业务运行。基于该模式,作者开展了2019年7～9月夏季降水不确定性的集合预报实时试验,并从统计检验和个例分析角度,与GRAPES-REPS V2.0和ECMWF全球集合预报模式进行对比,由此对GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式的降水预报能力给予客观评价,并分析了引起中尺度强降水预报不确定性的物理机制,研究结论可为诊断集合预报模式及改进集合预报方法提供依据。结果表明:(1)GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统的降水ETS评分在所有预报时效和量级内均优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式,降水成员具有明显等同性,且概率预报技巧FSS评分较高,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式降水预报效果全面优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式。(2)GRAPES-REPS V3.0区域集合预报的集合平均降水BIAS评分及小雨和暴雨ETS评分均明显优于ECMWF全球集合预报系统,降水概率预报与ECMWF降水概率具有一定可比性。(3)个例分析结果表明,不同集合预报模式通过刻画中尺度特征物理量不确定性来捕捉降水预报不确定性,初始时刻,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式和ECMWF全球集合预报模式环流形势分布较为相似,随预报时效演变,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式对中尺度动力、热力场捕捉更为准确,相应地对降水落区与量级预报较好,概率预报技巧较优。(4)与ECMWF全球集合预报模式相比,GRAPES区域集合预报模式集合成员能很好地预报降水发生、发展、消亡整个过程,故GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统对中国汛期降水具有较强的预报能力。     

观测误差对GRAPES区域集合预报影响的敏感性试验

通过设计3组不同的观测误差均方差,对2012年8月1日—29日进行了基于GRAPES-M EPS(Global/Regional Assimilation and Prediction System-Mesoscale Ensemble Prediction System)的集合预报敏感性试验,研究观测误差均方差对集合预报初始扰动场结构、扰动量及垂直扰动总能量发展的影响,评估集合预报结果的差异,并分析了一次典型的江淮流域强降水个例。结果显示,模式变量扰动结构和扰动振幅对观测误差均方差较敏感,较小的观测误差均方差使得温度和风等模式变量的初始扰动量增大,扰动总能量增长更快,降水集合预报效果更优。因此在GRAPES-MEPS中,可以考虑对观测误差均方差进行适当的扰动,以体现观测误差均方差的不确定性对集合预报的影响,提高GRAPES-MEPS的集合预报技巧。     

2003年汛期淮河流域降水的集合预测试验研究

利用并行化全球中期数值预报模式MPGM,对2003年夏季淮河流域特大降水作了集合预报试验。试验中提出一种繁殖循环初始扰动生成方法,产生9个集合成员的初值场,利用该初值集合对这次降水过程进行了集合模拟,然后对集合预报试验的结果同对照试验进行了对比分析,并对降水期间的物理量场及降水情况的模拟结果进行了分析。结果表明:集合预报试验的结果优于不加扰动的对照试验的结果,说明集合预报技术在一定程度上能够减小甚至消除数值预报中的不确定性,提高数值预报的精度;集合预报试验较好地模拟出了降水期间的物理量场与天气形势,并对此次降水情况作了较好的预报,可以对降水预报提供有益的参考。     

1415号台风"海鸥"广西极端暴雨预报偏差分析及地形订正

利用地面自动站降水资料、ERA5再分析资料、广西壮族自治区气象台降水落区和ECMWF模式预报数据对1415号台风"海鸥"在广西暴雨预报偏差进行了分析,并开展了地形降水订正研究.结果 表明,对"海鸥"强降水落区预报准确,但大暴雨以上量级降水明显偏弱,大暴雨和特大暴雨漏报严重.降水经地形订正后,大暴雨以上降水TS(BS)评分由0.19(0.27)大幅度提升到0.35(0.53)且暴雨及以下量级降水评分无明显改变,但地形降水订正方法对特大暴雨仍无明显订正技巧;偏南风、东北风及偏东风在广西复杂地形下均会产生地形降水,实际业务预报中应加以考虑,有助于提升对强降水开始时间的预报效果.     

AREM模式两种初值扰动方案的集合降水预报试验及检验

基于我国科学家自主开发的AREM区域中尺度模式,考虑模式初值的不确定性,初步建立起11个成员37 km分辨率覆盖全国大部地区的短期集合预报系统。采用两套初值扰动试验方案(降尺度方案和BGM方案)分别进行了批量试验,试验结果表明:(1)通过对集合预报离散度和概率预报的检验,表明采用区域模式自身孵化循环产生的初始扰动明显优于直接使用全球集合预报提供的初始扰动。(2)无论采用哪种初值扰动方案,基于集合预报方法的集合平均预报、概率预报等均优于单一的确定性预报和业务预报。(3)离散度与集合平均预报误差的面平均有较好的对应关系;离散度与预报误差的空间相关系数平均为40%～45%。(4)目前集合预报系统离散度与预报误差相比偏小,其部分原因在于没有考虑模式物理过程的不确定性,这将在下一步的工作中逐步改进。