统计-动力相结合的相似误差订正法

根据大气相似性原理,提出了利用历史资料的相似信息估计模式误差的反问题,并发展了一种相似误差订正(ACE)方法。该方法将统计和动力两种方法有机结合,在不改变现有数值预报模式的前提下,既充分利用了动力学发展的成就,又能够有效提取大量历史资料中的相似信息,达到减小模式误差、改进当前预报的目的。而且,ACE方法能够针对当前预报的特殊性来区分所利用过去资料的特殊性,提取历史相似信息间接求解反问题。定性分析表明,ACE方法与以往相似-动力模式原理是等价的,但无需重新建立复杂的相似离差预报模式,更具可行性和业务应用前景。在理想化的极限情形下,当数值模式或历史相似完全准确时,ACE方法的预报结果将分别蜕变为动力或统计学方法的预报结果。     

数值天气预报———另类途径的必要性和可行性

通过讨论省 (甚至地、市) 气象部门要不要开展数值天气预报工作的问题, 认为不是所有的地方都要开展, 只是那些希望搞科研型业务、迫切要求提高当地高影响天气的预报准确率的地方要开展。对于如何开展的问题, 提出不是去重复类似于主流途径的做法, 而是开辟另类途径, 并阐述了另类途径的内容、方法和意义。强调开展另类途径无需构建模式 (这是非常困难的工作), 只需运转现成的模式, 借助所关心的现象的历史数据来改造现成模式, 使之本地化, 是完全可行的。     

在动力相似预报中引入多个参考态的更新

针对如何更有效地利用历史资料中的相似信息提高预报水平的问题,在已有相似-动力模式研究基础上,进一步探讨了相似误差订正方法(ACE)的若干理论和技术问题,分析表明,ACE是对以相似离差方程和相似误差订正方程为理论依据的方法的再发展。在此基础上,提出了相似的更新问题和多个参考态的引入,并进而发展出一种考虑多参考态更新的动力相似预报新方法(MRSU)。这一方法通过引入相似更新周期的新概念,在预报进行到相似更新周期时重新选取多个参考态,并采用超平面近似法将相似-动力模式产生的多个预报估计成最佳预报向量,这样的“选取-估计”过程循环往复,从而完成整个时段的预报。Lorenz模式试验显示,相比于以往的相似-动力模式预报,MRSU能更有效减小预报误差,提高预报技巧,并且,ACE的理论优势应用前景也被初步证实。综合诸多研究结果,给出了MRSU的概念流程,这里针对复杂数值模式采用了ACE,能够等价实现相似-动力模式预报过程,无需重建模式,更易于推广。     

数值天气预报的创新之路--从初值问题到反问题

基于大气并非是一个确定论的系统,从信息论的视角考察了数值天气预报问题。认为表征初值和边值的数据可以视为输入信息(信息源),而数值模式则不过是一个信息变换机构,它把输入信息变换成预报结论而输出来,输出的预报结论则是未来天气状况的信息。于是预报的准确性受制于:一是输入信息所包含的输出信息的信息量,另一是信息在变换过程中丢失的信息量。从初值的形成过程揭示出了当前观测系统在一个时刻提供的数据没有包含初值所要求的全部信息,而缺失的部分或多或少的隐藏在过去的观测数据中。提为初值问题意味着只依据一个时刻的状态导致输入的信息量缺失,应考虑过去的历史数据以增加输入数据中所包含的预报量的信息。文中指出由于输出信息比输入还多的数值模式是不存在的,这样的改进带有根本性。进一步论证了数值模式的误差信息,也或多或少的隐藏在过去的历史数据中,为了充分使用过去的观测数据,本文建议改变问题的提法,不提成初值问题,提成反问题。资料同化本质上是反问题,其欠定性不应人为夸大。提成反问题的数值天气预报能充分应用过去的历史资料,将天气方法、统计方法、动力方法有机地结合在一起。对于这个反问题如何具体求解方面,在分析了业务和研究的区别,模式的普适性和针对性的统一的基础上,给出了反问题的具体解决途径。强调无需构建新模式(这是非常困难的工作),只需运行现成的模式,借助所关心的预报对象的历史数据来改造现成模式,因而是完全可行的。     

数值预报误差订正技术中相似-动力方法的发展

Due to the increasing requirement for high-level weather and climate forecasting accuracy, it is necessary to exploit a strategy for model error correction while developing numerical modeling and data assimilation techniques. This study classifies the correction strategies according to the types of forecast errors, and reviews recent studies on these correction strategies. Among others, the analogue-dynamical method has been developed in China, which combines statistical methods with the dynamical model, corrects model errors based on analogue information, and effectively utilizes historical data in dynamical forecasts. In this study, the fundamental principles and technical solutions of the analogue-dynamical method and associated development history for forecasts on different timescales are introduced. It is shown that this method can effectively improve medium- and extended-range forecasts, monthly-average circulation forecast, and short-term climate prediction. As an innovative technique independently developed in China, the analogue- dynamical method plays an important role in both weather forecast and climate prediction, and has potential applications in wider fields.     

Application of the Analogue-Based Correction of Errors Method in ENSO Prediction

In this study, a method of analogue-based correction of errors（ACE） was introduced to improve El Ni？o-Southern Oscillation（ENSO） prediction produced by climate models. The ACE method is based on the hypothesis that the flow-dependent model prediction errors are to some degree similar under analogous historical climate states, and so the historical errors can be used to effectively reduce such flow-dependent errors. With this method, the unknown errors in current ENSO predictions can be empirically estimated by using the known prediction errors which are diagnosed by the same model based on historical analogue states. The authors first propose the basic idea for applying the ACE method to ENSO prediction and then establish an analogue-dynamical ENSO prediction system based on an operational climate prediction model. The authors present some experimental results which clearly show the possibility of correcting the flow-dependent errors in ENSO prediction, and thus the potential of applying the ACE method to operational ENSO prediction based on climate models.     

数值预报中自由度的压缩及误差相似性规律

利用历史资料的有用信息提高数值模式预报水平是长期以来人们努力的目标。该文提出了一种在气候吸引子上缩小初始场自由度的相似选取方法,有效滤除了小尺度分量,避开了原有相似选取中自由度太大,相似选取困难的问题。分析表明:相似初值间的模式预报误差存在相似性,依此估计的预报误差与实际预报误差很接近。在空间分布特征上,相似初值间的模式预报误差也有很好的一致性。这为发展相似-动力方法,利用历史资料改进数值模式提供了支持。     

Theoretical Basis and Application of an Analogue- Dynamical Model in the Lorenz System

The theoretical basis and application of an analogue-dynamical model (ADM) in the Lorenz system is studied. The ADM can effectively combine statistical and dynamical methods in which the small disturbance of the current initial value superimposed on the historical analogue reference state can be regarded as a prediction objective. Primary analyses show that under the condition of appending disturbances in model parameters, the model errors of ADM are much smaller than those of the pure dynamical model (PDM). The characteristics of predictability on the ADM in the Lorenz system are analyzed in phase space by conducting case studies and global experiments. The results show that the ADM can quite effectively reduce prediction errors and prolong the valid time of the prediction in most situations in contrast to the PDM, but when model errors are considerably small, the latter will be superior to the former. To overcome such a problem, the multi-reference-state updating can be applied to introduce the information of multi-analogue and update analogue and can exhibit exciting performance in the ADM.     

论过去资料在数值天气预报中使用的理论和方法

对中国气象学家在数值天气预报中使用过去实况演变资料的理论和方法作卫概要性总结,其中不仅讨论了近期实况演变资料的应用,还了积累数十年的历史资料的应用问题。文中强调要改变对数值预报问题的提法,回顾了由初值问题改为演变问题,再改为反问题的历史。     

纬向平均环流预报的系统性误差及其改进

大量的月预报实例分析表明,纬向平均环流(本指高度场纬向平均分量)存在明显的系统性预报误差,且在总误差中占有可观的份额。国内外其它模式也存在类似的现象。为克服这一困难,本尝试了“结合”(hybrid)的途径。应用重构相空间理论和非线性时空序列预测方法,在大量历史资料的基础上,构造了月尺度逐侯纬向平均高度场(零波分量)距平场的非线性预报模型。然后,将非线性预报和谱模式动力预报结合起来,即将非线性预报结果转化为模式需要的颅报量,再在模式积分过程中的每一步取代其相应部分,实施过程订正。初步试验结果表明,这种途样合效地减少了模式纬向环流的预报误差;特别是通过非线性波流相互作用,还改善了部分波动分量的预报。     

最优多因子动态配置的东北汛期降水相似动力预报试验

基于中国气象局国家气候中心季节预报业务模式27a(1983—2009年)预报结果和同期美国气候预报中心组合降水分析(CMAP)资料及国家气候中心气候系统诊断预报室74项环流指数和NOAA40个气候指数(1951—2009年),提出了客观定量化的最优多因子动态配置汛期降水相似-动力预测新技术,并对中国东北地区汛期降水进行了预报试验。利用历史资料有用信息估算模式预报误差原理,选取4个历史相似年对应模式误差来估算当前模式预报误差。通过单因子交叉检验距平相关系数确定主导因子及演化相似因子,结合当前及前期优化多因子组合配置确定预报因子集,最后利用历史相似年对应模式误差来估算当前模式预报误差并订正国家气候中心季节预报业务模式的预报结果,得到预报的汛期降水。对2005—2009年进行独立样本检验的结果表明,此技术对中国东北地区汛期降水有一定预报技巧。证实了利用历史资料估计业务模式预报误差的另类途径是可行的,显示了在业务预报应用中的潜在能力。     

城市相对湿度的直接模式输出修正预报的研制

给出了一种非统计的直接模式输出（ＤＭＯ）的修正预报方法，它无需任何历史资料（包括数值预报资料及观测资料），仅以我国国家气象中心实时Ｔ１０６模式的离地２ｍ之相对湿度预报格点值（１．１２５°×１．１２５°经纬度）为基础，经非线性插值、部分系统性误差订正及相对湿度的日较差修正后制作全国２６４个城市的相对湿度预报。其中北京、上海、香港等１０个城市的相对湿度预报经预报员把关后，每天晚间由中央电视台播出。     

基于GFS预报资料的强对流相似预报研究

本文基于数值模式预报发展了强对流相似预报方法。该方法采用对流参数作为相似预报量,对比当前预报与历史预报的相似物理量场挑选与当前预报最相似的时刻,并利用这些时刻对应的强对流观测权重叠加作为当前预报时刻的强对流预报。以NCEP/GFS预报场资料,对该方法的有效性进行了检验。检验结果表明,该方法对中国地区的强对流有良好预报效果。作为数值预报的有效补充,该方法具有以下几点优势:简便易实现,具有很高的可移植性:以对流参数作为相似预报量,充分利用了模式对温,压,湿,风等基本气象要素预报比较准确的优势;有效避免了对流参数进行强对流预报时的临界值选取问题,考虑了强对流发生的地域性,气候性特点。     

T63模式月动力延伸预报高度场的改进实验

为克服T63模式月动力延伸预报中纬向平均环流的系统性误差较大的情形,文章利用NCEP/NCAR逐候再分析500 hPa高度场资料和非线性时空序列预测理论的局域近似法进行逐候纬向平均高度距平场预报.近30组个例的预报效果分析表明,就1～3旬总体而言,非线性时空序列预测方法对纬向平均高度距平场的预报优于持续性预报和模式动力延伸预报,体现了改善纬向平均高度场的能力.尤其是第3旬的预报,当持续性预报偏差与实况偏差明显增大、动力预报技巧相对于第1旬和第2旬降低时,相空间重构结果仍然保持一定的优势.     

提高月预报业务水平的动力相似集合方法

针对基于大气环流模式的月预报问题,提出了一种能有效减小预报误差并提高预报技巧的动力相似集合预报新方法。该方法着眼于动力模式与统计经验的内在结合,在模式积分过程中通过提取大气环流历史相似性信息,对模式误差进行参数化处理,形成多个时变的相似强迫量来扰动生成预报的集合成员。将这一集合新方法应用到中国国家气候中心业务大气环流模式(BCC AGCM1.0),一组10 a准业务环境下回报试验结果显示,相比于业务集合预报,动力相似集合预报方法能有效改进模式对于大气环流的纬向平均、超长波和长波预报,从而有效提高了月平均环流预报技巧(几乎达到业务可用标准)和逐日环流预报技巧,并显著降低了预报误差,合理增加集合离散度,使二者配置关系得以改善,有望在业务预报中应用。     

提为反问题的数值预报方法与试验 I. 三类反问题及数值解法

提为初值问题的数值预报在通过改进数值模式、观测手段及分析方法而改进预报的同时,仍然面临着两大困难,即模式误差和初值不完整。然而我们有大量的气候演变的历史观测资料,其中蕴含着关于气候系统的信息。本文针对这两个困难,系统地提出充分利用历史资料反演订正模式和初值进而改进数值预报的三类反问题,并给出数值解法。最后将三类反问题应用于一个简单模式进行反演预报的数值试验,其数值试验结果将在本文的第二部分给出。     

T639数值预报产品订正方案

利用2010年1—12月的T639数值预报产品作为预报形势场,以1980—2009年共30年的NCEP资料作为历史样本场。利用动态相似统计方法,对T639的预报产品,从30年的历史样本场中找相似个例。选取因子,采用多元回归法,对T639的预报产品进行订正方案设计。用2011年1—6月的T639预报产品对方案的订正效果进行检验。对比分析发现,方案对东北半球3天以上的高度场和4天以上的温度场订正效果明显,高度场的订正效果优于温度场。     

Analogue-dynamical prediction of monsoon precipitation in Northeast China based on dynamic and optimal configuration of multiple predictors

Based on the National Climate Center (NCC) of China operational seasonal prediction model results for the period 1983–2009 and the US National Weather Service Climate Prediction Center merged analysis of precipitation in the same period, together with the 74 circulation indices of NCC Climate System Diagnostic Division and 40 climate indices of NOAA of US during 1951–2009, an analogue-dynamical technique for objective and quantitative prediction of monsoon precipitation in Northeast China is proposed and implemented. Useful information is extracted from the historical data to estimate the model forecast errors. Dominant predictors and the predictors that exhibit evolving analogues are identified through cross validating the anomaly correlation coefficients (ACC) among single predictors, meanwhile with reference of the results from the dynamic analogue bias correction using four analogue samples. Next, an optimal configuration of multiple predictors is set up and compared with historical optimal multi-predictor configurations and then dynamically adjusted. Finally, the model errors are evaluated and utilized to correct the NCC operational seasonal prediction model results, and the forecast of monsoon precipitation is obtained at last. The independent sample validation shows that this technique has effectively improved the monsoon precipitation prediction skill during 2005–2009. This study demonstrates that the analogue-dynamical approach is feasible in operational prediction of monsoon precipitation.     

华北汛期降水多因子相似订正方案与预报试验

本文基于动力—相似预报的基本原理, 在已初步建立的华北汛期降水模式的动态最优多因子组合相似订正方案工作基础上, 研究前期关键因子之间的相互配置对夏季降水的影响, 挑选关键的大气环流预报因子。根据预报年前期气候因子的异常状况, 通过EOF压缩自由度进行相似年选取, 进一步构建了基于前期异常信号的汛期降水相似订正预报方案。研究发现, 预报年前期大气环流中异常因子个数的偏多或偏少与该年华北降水的多寡呈现较好的对应关系, 并以异常因子的个数状况作为判断该年是否为异常年的标准, 将异常多因子方案与动态最优多因子方案相结合, 建立模式误差相似订正的多因子综合预报方案。通过诊断分析发现, 该方案对降水异常年有着较好的针对性。2003～2009年7年的独立样本回报结果表明: 该方法进一步提高了模式对华北汛期降水的预报能力, 将华北汛期降水预报的距平相关系数 (ACC) 平均分从系统订正结果的0.38提高至0.61, 具有良好的业务应用前景。     

初值不确定性对暴雨数值预报影响的初步研究

为了研究初值不确定性对我国南方暴雨数值预报的影响,依据历史降水资料的统计分型,选取华南暴雨型、江淮暴雨型和黄淮暴雨型等三类型中具有代表性的暴雨过程,采用AREM模式以不同资料分析场(常规观测资料、NCEP和ERA40同化分析资料)作为初值进行暴雨预报对比试验。试验结果表明,对于各类型暴雨,不同资料初值的差异都会引起暴雨数值预报结果的较大差异;在此基础上,采用经验正交函数(EOF)分析方法,分析了各类暴雨初值误差及其变化信息,从中提取出主要的误差分量,并对这类误差的数值预报影响进行了敏感性试验和预报验证,结果显示,寻找和消除主要的初值误差,对改进暴雨数值预报结果具有重要作用。