区域集合预报系统的集合变换卡尔曼滤波初始扰动的余弦分析约束方案

基于GRAPES区域集合预报系统,针对初始扰动对预报误差描述能力依然不足的问题,在动力降尺度构造集合初始扰动的基础上,本文利用集合变换卡尔曼滤波（ETKF）方法更新集合扰动以捕获更多中小尺度扰动信息,提出并发展了一种融合资料同化分析增量特征信息的新的分析约束扰动方法——余弦分析约束扰动,对ETKF更新后集合初始扰动的不合理信息进行适应性自主调整,使得不同空间尺度的初始扰动物理结构和振幅尽可能与相应的预报误差结构和振幅相一致。试验结果表明,随天气形式的持续演变,强降水区域分析约束调整的集合初始扰动的中小尺度信息明显更为丰富,且温度扰动显示出更明显的优势;在模式积分初期,余弦分析约束扰动方案的集合离散度和扰动能量在空间分布与演变特征等方面均表现出更为合理的发展趋势,初始扰动质量及预报性能由此得到了有效改善。     

GRAPES全球集合预报的集合卡尔曼变换初始扰动方案初步研究

初始扰动方案是集合预报研究的核心问题之一.文中根据最新提出的基于集合卡尔曼变换(ETKF)理论的集合初始扰动方案,利用模拟观测系统及其调整的观测误差与放大因子的方案,研究发展了针对中国GRAPES全球预报系统的集合初始扰动方案,建立了GRAPES全球集合预报系统.利用14个集合成员进行了近两个月的集合预报试验,重点研究了初始扰动的结构特征、扰动振幅以及扰动增长特征,分析了集合扰动初始场的质量与性能.初步试验结果表明,基于ETKF初始扰动方案的GRAPES全球集合初始扰动能够较好地反映分析误差方差的主要模态结构和扰动振幅,并具有比较合理的集合离散度.分析误差方差能够准确地反应模拟观测资料的空间分布特征.初始扰动方差近似等于预报误差方差,并对全球观测系统的空间变化具有准确的响应.集合扰动具有合适的增长率,在96 h的预报时效内可以有效地保持适当的集合离散度.52 d集合预报统计分析显示,北半球集合平均的预报质量评分相对于控制预报具有较明显的优势,副热带高压特征线的个例预报也表明GRAPES全球集合预报在短期预报时效内具有很好的预报效果.基于ETKF初始扰动方案的GRAPES全球集合预报系统显示出良好的发展前景和应用潜力.     

集合预报风场扰动的物理结构及演变特征

初始扰动结构和振幅的合理性直接影响到集合预报的质量和整体性能,合理的初始扰动结构是确保集合预报扰动质量的关键.本文基于欧洲中期天气预报中心数据、我国T639全球集合预报系统以及GRAPES区域集合预报系统的预报场,针对模式初值不确定性,主要研究了风场初始扰动结构及其集合离散度、扰动能量等结构和演变特征,分析了集合预报风...     

GRAPES区域集合预报尺度混合初始扰动构造的新方案

集合预报初始扰动能否准确反映预报误差的结构特征是决定区域集合预报质量的关键因素之一。本文针对GRAPES区域数值预报模式,发展设计了一种基于资料同化思想的混合尺度初始扰动构造新方案。该方案以全球大尺度信息为背景场,区域模式预报作为观测资料,借助GRAPES三维变分同化系统,将高质量的全球大尺度信息与区域模式预报中质量较高的中小尺度信息有效融合,构造混合尺度区域集合预报初始扰动,并通过个例试验和批量试验,比较分析了新方案和原区域集合预报的性能。试验结果表明,基于资料同化构造的初始扰动能够有效融合全球大尺度信息和中小尺度天气系统的信息,其降水概率预报更具参考价值。总体上看,区域集合预报混合初始扰动新方案能够较好地改进区域集合预报质量,尤其是对高度场和温度场效果更为显著,但对风场的集合预报性能影响略小。     

GRAPES全球集合预报初始条件及模式物理过程不确定性方法研究

为描述GRAPES全球模式初始条件的不确定性,基于适合集合预报应用的GRAPES全球奇异向量技术,依据大气初始误差符合正态分布的特征,采用高斯取样奇异向量来构造全球集合预报初始扰动,在此基础上建立了GRAPES全球集合预报系统(GRAPES-GEPS)。利用GRAPES全球同化分析场,对采用初始扰动的GRAPES-GEPS连续试验预报结果进行检验和分析。结果表明:GRAPES-GEPS中高度场、风场及温度场预报的集合离散度能有效快速增加,集合平均均方根误差与集合离散度的关系合理;相对控制预报的均方根误差,集合平均的预报优势在预报中期非常显著。为进一步体现GRAPES-GEPS中模式物理过程的不确定性,发展了模式物理过程倾向随机扰动技术(SPPT)。试验结果表明:SPPT方案的应用有效提高了GRAPES-GEPS在南、北半球和热带地区等压面要素预报的集合离散度,同时一定程度减小了集合平均误差,进而改进了集合平均误差与集合离散度的关系,其中SPPT方案在热带地区的改进最为显著。本文发展的基于奇异向量的初始扰动方法和模式扰动SPPT方案在中国气象局2018年12月业务化运行的GRAPES-GEPS中得到了应用。     

基于物理约束扰动的EnSRF雷达资料同化

在完善WRF集合均方根滤波同化系统的双向嵌套预报方案、雷达资料质量控制方案和多微物理过程积分方案的基础上,引入了一种扰动势函数、流函数的尺度较小、物理意义更明显的集合初始扰动新方案.通过台风“桑美”登陆过程中的多普勒雷达资料直接同化试验,对比新扰动方案与目前应用较多的背景误差协方差随机扰动和全场随机扰动方案,对集合滤波同化效果的影响.试验结果表明,3种初始扰动方案都有效改善了台风内部结构,但新方案由于尺度更小、结构更为合理,其同化效果也更为显著,提高了对台风路径、中心最低气压、最大风速及降水的预报质量.     

ＷＲＦ-ＥｎＳＲＦ同化系统的效果检验及其应用

利用自主构建的针对风暴尺度资料同化的WRF-EnSRF同化系统同化多普勒天气雷达资料,检验其在2003年一次梅雨锋暴雨以及2009年一次强对流天气过程的同化性能.结果显示,在两个例中该同化系统均表现出有效的同化能力,经过60 min同化的分析场和以该分析场集合做初值的30 min的集合预报结果都比较接近实际观测.在同化过程中,径向速度和反射率因子的观测增量均方差分别达到3～4 m/s和9-11 dBz.本文考察了初始扰动时全场扰动与对流区域局部扰动,以及扰动环境风场与否对同化效果的影响.试验结果表明,对流区局部扰动相对于全场扰动并没有提高同化效果;对于尺度较大的梅雨锋暴雨来说,扰动环境风场时同化效果较好.为了考察分析场在降水预报中的表现,在暴雨个例中,以分析场为初值做6 h降水预报,经过同化的集合预报和确定性预报结果都比没有经过同化的控制试验预报结果准确.     

集合变换卡尔曼滤波局地化对区域集合初始扰动的影响

集合变换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter, ETKF)是一种有效的集合预报初始扰动构造方案。但是,有限的集合样本、相同的集合成员设置以及预报模式误差等可能会使两个距离较远的状态变量产生虚假相关,从而影响ETKF集合扰动的质量。为了有效解决远距离虚假相关问题,将局地化思想引入ETKF方案。本文针对GRAPES区域集合预报系统(GRAPES REPS),对ETKF初值扰动局地化方案的效果进行了试验分析,为进一步改善和优化局地化方案(LETKF方案)提供依据。通过一周的连续试验,从暴雨个例、集合预报多种评分检验等方面分析了LETKF初始扰动方案所产生的集合预报质量。结果表明,区域集合预报中集合变换卡尔曼滤波初始扰动的局地化方案能够更加合理地捕捉到快速增长的分析误差的物理结构,更准确地再现数值模式预报误差的线性与非线性传播和演变特征。该局地化方案可以较好地改进预报质量,提高降水预报的准确率,尤其是针对小雨、中雨、暴雨量级的预报。相对于现有区域集合预报的业务系统GRAPES REPS,基于局地化ETKF初始扰动方案的区域集合预报具有较明显的优势。总体来看,LETKF初始扰动方案可更好地改善区域集合预报的质量。     

一种新型的中尺度暴雨集合预报初值扰动方法研究

提出一种针对对流不稳定构造具有中尺度运动特征的集合预报扰动初值的新方法--异物理模态法, 介绍了异物理模态法产生初值扰动区域和扰动振幅的数学处理方案, 即由不同对流参数化方案预报离差获得集合预报初值扰动区域、扰动结构和扰动振幅的数学处理过程. 利用美国PSU/NCAR的MM5中尺度模式, 对一次典型暴雨进行异物理模态法初值扰动集合预报试验, 详细分析了扰动初值的结构和集合预报结果. 结果表明, 该方法产生的初值扰动场具有合理的中尺度环流结构, 可以反映对流敏感区域的对流不稳定的预报不确定性, 集合预报结果可以明显改善控制预报.     

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。     

不同扰动方法集合离散度演变的异同性暨地形扰动初探

基于北京“7.21”特大暴雨个例,设计了一种考虑地形不确定性对降水影响的集合预报方案,在对该方案进行初步评估的基础上,重点通过计算相关系数、扰动总能量和尺度分解,对包括地形扰动方案在内的4种集合预报方案（初值、多物理、地形、初值-多物理混合）中离散度演变的异同性进行了分析。结果表明：（1）考虑模式地形不确定性的扰动方案,在不影响集合平均降水预报质量的基础上,对集合降水预报的离散度和概率预报略有正贡献。（2）离散度空间结构的演变与天气形势的演变密切相关。不同扰动方案产生的离散度在初始时刻的空间分布各不相同,但随模式向前积分其离散度的相似度快速增大,其中0-6 h内增长速度最快,离散度场之间的相关系数可以超过0.6。混合方案与单一扰动方案相比,对离散度空间结构的贡献不大。（3）虽然不同方案的离散度空间结构相似,但其幅度却存在明显的差异,如地形扰动方案的离散度幅度明显小于初值扰动和物理过程扰动方案。混合方案可以增加原单一扰动方案的离散度振幅,但这种增加在高层明显,而在近地面层并不明显,因而增加降水和其他近地面大气变量的离散度要比增加上层大气变量的离散度更困难。（4）尺度分离的结果表明,随着空间尺度的增大和积分时间的延长,不同扰动方法产生的离散度结构会逐渐变得相似,但在积分早期（<12 h）和较小的空间尺度（<448 km）上离散度结构的差异仍明显,并且在较小的空间尺度（<448 km）上,不同扰动方法产生的离散度幅度有明显的差异。所以对于小空间尺度系统或甚短期预报,选择扰动方案比大尺度和较长期的预报更重要。以上研究可为集合预报如何合理采用不同扰动方案或不同方案的组合提供科学依据。     

台风集合预报研究进展

台风数值预报是防台减灾的关键,而集合预报是体现和减少数值预报不确定性的常用方法。本文对近年来台风集合预报方法的研究进展进行了梳理和总结,涉及初值集合扰动、模式扰动技术以及基于统计的台风集合预报后处理技术。对全球几个主要集合预报系统的发展及我国的区域台风集合预报系统做了回顾。最后,在回顾的基础上,讨论和提出了关于台风集合预报仍存在的问题及未来可能的研究方向。     

不同模式扰动方案在风暴尺度集合预报中的对比试验研究

由于适用于中长期集合预报的模式扰动技术在风暴尺度集合预报系统中的影响并不明确,为探究不同模式扰动方案在风暴尺度集合预报中的效果,基于WRF模式设计了3组模式扰动方案:多物理扰动（MP）方案、随机物理倾向扰动（Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT）方案以及由MP方案与SPPT方案组合构建的一种新混合扰动（SPMP）方案。对2013年7月5—6日发生在江淮流域的一次强对流天气过程进行了数值模拟。结果表明:MP方案在积分前期的降水概率评分较高,对高层大气的扰动效果更为合理;SPPT方案主要作用于积分中后期,对大气低层及近地面的扰动效果最为理想,尤其是对于地面水汽场的模拟;SPMP方案能显著提高大气中高层各预报变量的离散度,降低均方根误差,提升集合成员的可信度,有效弥补降水预报评分在单独使用MP方案和SPPT方案不同积分时段的不足。在扰动水平传播方向上,SPMP方案的扰动形态主要受MP方案主导;垂直方向上,SPMP方案在低层的扰动形态与SPPT方案一致,在高层受MP方案控制。波谱能量分析表明3组方案的扰动能量随积分时间均有向大尺度传播的趋势,SPMP方案能有效补偿两种方案能量在各尺度的耗散。      

GRAPES区域集合预报模式的初值扰动增长特征

基于GRAPES-REPS（Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System-Regional Ensemble Prediction System）区域集合预报模式和集合变换卡尔曼滤波（Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF）初值扰动方法,对2015年6月1~15日10 km与15 km水平分辨率分别进行集合预报试验,通过分析ETKF初值扰动分量、初值扰动方差准确率、动能谱、扰动能量演变、日变化及集合离散度、均方根误差等特征,揭示GRAPES-REPS区域集合预报ETKF初值扰动结构及增长特征。结果表明:（1）ETKF初值扰动方案产生的扰动能够保持所有正交、不相关方向的误差方差,且ETKF分量α参数值及放大因子具有较好的稳定性。（2）ETKF初值扰动方法生成的扰动场以大尺度扰动为主,扰动结构及能量具有随流型依赖特征,低层以内能扰动为主,高层以动能扰动为主,且集合扰动可以有效捕捉预报误差的结构。（3）GRAPES区域集合预报初值扰动总能量和集合离散度随预报时效的延长均呈发展趋势,但离散度增长率小于均方根误差增长率,即集合预报总体存在集合离散度不足的问题。（4）水平分辨率提高可以增加中高层大尺度扰动波谱能量,明显改进等压面及近地面风场及温度场的集合预报效果。值得指出的是,GRAPES-REPS区域集合预报低层内能扰动能量存在明显的日变化特征,特别是青藏高原地区更加显著,需要进一步研究青藏高原初值扰动结构的合理性。     

地面气象要素多模式集成预报研究进展

目前,集合预报已成为天气预报业务的主要支撑。然而,由于数值模式本身的限制与不完善以及集合系统存在初值扰动、集合大小等方面的局限,常存在预报偏差。不同预报模式通常具有不同的物理过程参数化方案、初始条件等,导致其预报能力各有不同。为此,如何纠正预报偏差以及如何充分有效地利用不同模式的预报信息以获得更加准确的天气预报广受关注。近年来,利用统计理论与预报诊断,基于多个集合预报系统的多模式集成预报技术得到快速发展,已成为有效消除预报偏差从而提高天气预报技巧的一种统计后处理方法。针对气温、降水和风3个最基本的地面气象要素,首先依据预报形式将应用范围较广的简单集合平均、消除偏差集合平均、超级集合、贝叶斯模式平均、集合模式输出统计等加权或等权平均多模式集成技术,分成确定性预报和概率预报两大类,并做系统介绍。最后,讨论使用和发展多模式集成技术需要关注的问题,包括考虑参与集成的模式个数、发展降水及风速分级预报模型和发展基于机器学习的多模式集成新技术。     

中尺度降水集合预报随机参数扰动方法敏感性试验

中尺度降水模式预报具有很大的不确定性,为更好地描述与模式降水预报密切相关的物理过程关键参数的不确定性,基于中国气象局GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）中尺度区域集合预报模式,从对模式降水预报不确定性有较大影响的积云对流、云微物理、边界层及近地面层等4个参数化方案中选取了18个关键参数,设计了一种随机参数扰动方案（Stochastically Perturbed Parameterization,SPP）,并通过2015年6—7月总计10 d的随机扰动集合预报试验,对比分析了SPP方案对不同物理过程参数扰动敏感性、随机场时、空尺度敏感性、能量变化特征及其集合预报效果。结果显示,对所选择的任一物理过程参数化方案增加SPP扰动后,降水及等压面要素的概率预报技巧优于无SPP扰动的预报,而扰动积云对流和边界层过程中的参数较扰动云微物理过程中的参数影响更显著,且同时扰动积云对流、云微物理、边界层及近地面层参数化方案中的18个参数的集合预报效果优于扰动任何单一物理过程中的部分参数,表明SPP方案能够有效地提高中尺度降水概率预报技巧;从能量变化特征可知,不同物理过程的参数扰动对动能、内能和总能量的影响层次和特征有所不同,但总体而言,扰动前后各项能量基本相同;随机场时、空尺度敏感性试验发现,SPP扰动随机场时间、空间相关尺度对集合预报效果有明显影响,当扰动随机场选用12 h抗相关时间及截断波数20时,集合预报结果最优。上述结果表明,SPP随机参数扰动方案不仅能够有效提高集合概率预报效果,还能够提高集合降水概率预报技巧,具有良好的业务应用与发展前景。      

基于非静力模式物理扰动的中尺度集合预报试验

以GRAPES中尺度有限区模式作为试验模式, 从模式的不确定性方面来构造中尺度的集合预报, 重点考虑物理因子与初始条件的扰动作用。针对2004年7月10日北京城区的突发性暴雨过程进行了36 h的集合预报试验。结果表明:GRAPES模式可有效地捕捉到中尺度过程的信息; 中尺度集合预报是可行的, 可改进中尺度暴雨过程落区、强度的预报; 不同集合方案的预报结果各不相同, 同一方案各个成员的预报结果也有差异, 即存在适宜的离散度; 在离散度分析中发现在北京附近存在一个明显大值区, 且在大气中低层的垂直结构表现出一致性, 表明这一区域的预报不确定性很大。从集合检验结果中得到:单纯考虑模式物理扰动来构造中尺度集合预报系统有一定难度, 当加入初始场不确定信息后, 同时考虑模式的不确定性和初始场的不确定性, 有助于捕捉更多的中尺度系统的不确定信息, 有助于构造更为有效的中尺度集合预报系统。     

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。     

ETKF初值扰动方法中真实观测及扰动调节因子研究

目前国家气象中心业务GRAPES区域集合预报系统中集合变换卡尔曼滤波（ETKF）方法采用的是模拟观测信息，为进一步完善ETKF方法，拟对ETKF初值扰动通过引入真实探空观测资料，使扰动场能够代表真实观测的不确定信息，改善区域集合预报技巧。真实观测资料的引入会使得每日的观测数目和分布发生变化，这对ETKF方法而言可能会引起扰动振幅的不稳定，因此在引入真实观测资料的基础上设计了新的扰动振幅调节因子，通过格点空间中离散度和均方根误差关系来对初值扰动振幅进行自适应调整。从初值扰动结构、概率预报技巧以及降水预报效果等方面对比分析了基于模拟观测、真实观测以及真实观测结合新型调节因子的ETKF方案的差异，结果表明:真实探空资料能够有效应用于GRAPES区域集合预报系统中，真实观测资料与模拟观测资料相比较为稀疏，可以获得更大量级的初值扰动振幅；真实观测资料有助于提高区域集合的离散度，但对集合预报准确度以及概率预报结果的提高有限，对于降水预报效果提高也有限；新型的扰动振幅调节因子可以有效获得稳定的初值扰动振幅，并保持ETKF扰动结构，真实观测资料与扰动振幅自适应调节因子相结合，可以有效提高区域集合的概率预报结果，并有效提高降水预报效果。