集合预报及其在中期天气预报中的应用

作者概述了集合预报的基本概念，集合预报中期天气预报中的意义与作用，现有的主要集合预报产品以及集合预报在美国美国国家气象中心和欧洲中期天气预报的业务运行。简要介绍了我国国家气象中心在动力延伸预报和集合预报方面的试验研究情况。     

欧洲业务集合预报系统进展

由于大气初值与数值模式中物理过程存在不确定性等客观事实,集合预报无疑代表着数值天气预报未来前进与发展的方向,它标志着天气预报的预报范式转变,即用户不仅可以得到未来大气状态的单一现实,还可得到未来大气可能出现的一系列场景。文中扼要地梳理了欧洲全球业务集合预报与有限区域模式高分辨业务集合预报的研究动态与技术发展、基本问题及其未来最新发展方向,包括:1)欧洲中期天气预报中心的业务集合预报系统发展沿革及概况;2)欧洲国家主要业务高分辨率集合预报系统概况;3)当前业务集合预报存在的问题、挑战及未来前进的方向。文中除了关注欧洲中期天气预报中心的集合预报应用,还梳理了目前欧洲高分辨业务集合预报取得的成就,以引起有关研究人员的注意。总之,借鉴欧洲业务集合预报的发展思路,不仅有助于集合预报理论创新,还对发展集合预报业务有重要指导意义。     

中短期天气集合预报问题

集合预报从上个世纪九十年代兴起 ,目前已成为许多业务预报中心的重要业务之一 ,同时也成为研究的重要工具。系统介绍了全球模式中短期天气预报集合、有限区域模式短期天气预报集合以及集合预报在强风暴预报中的应用等 ,并对集合预报中应当注意的问题进行了阐述。     

集合数值天气预报的研究进展

集合预报是目前国外广泛应用的一种新的数值预报技术,国内由于计算条件的限制,集合预报的研究应用起步较晚,目前虽已取得了一些研究成果,但还没有广泛的应用到实际的业务预报之中。集合预报的应用,在天气预报上主要是概率预报,另外在“目标观测”、资料同化等方面也有广泛应用。集合概率预报的一系列适用的验证,增加了概率预报的信度。     

集合预报系统及其产品应用综述

本文简要介绍了数值天气预报的一个重要分支——集合预报系统的研究背景，开发研究思路，集合预报产品输出的形式，集合预报输出的处理和统计解释，以及国外应用集合预报的情况。作为一项新的预报技术，集合预报将越来越受到重视。     

集合预报研究及应用进展

从初值扰动的生成方法、数值预报模式的建立、输出产品的提炼应用等方面简要概括了集合预报的最新进展。指出，运用BGM法生成初值扰动效果较好，多模式集合预报正成为天气预报的发展趋势；集合概率预报是集合预报的最佳结果，但发布还需要做大量的普及推广和培训工作；集合预报正在被越来越多的国家投入准业务运行和业务运行．有可能成为新的主流预报方式。     

多模式集合预报技术及其分析与检验

基于国家气象中心天气预报业务平台,对德国、日本、欧洲中心数值预报模式和我国T213模式的夏季预报产品进行检验,在此基础上,通过不同模式对目标区域预报能力的分析,分别应用神经元网络预报技术和基于Ts评分的客观多模式权重系数法(ME),建立了4个模式的集合预报方法,并应用于2005年汛期业务运行。结果表明:ME对短期降水预报技巧高于简单集合平均,因此具有一定的业务应用前景。     

集合预报开创了业务数值天气预报的新纪元

近年来世界上随着几个气象中心的集合预报投入业务,标志着业务数值天气预报进行了一个新的纪元,在任何进修大气的起初状态是不知道的,只有近似地描述大气,所以确切地说,天气预报问题应该提为大气的相空间中合适的概率密度函数随时间的演变。在误差的增长超出线性动力学范畴之外,集合预报是预报大气概率密度函数演变唯一可行的方法。可用扰动的产生是集合预报的主要问题之一。沿着预报系统的相空间中最不稳定的方向来扰动初始条     

集合预报简介

文中简述了集合预报的进展，对其中的扰动初值的生成与原理，和欧洲中期天气预报中心的集合预报产品作了介绍。     

集合数值预报在洪水预报中的应用进展

水文集合预报是近几年正在形成和发展的水文预报分支,其发展大致可分为两个阶段:第1阶段是1970年至20世纪末进行的长期径流预报,第2阶段从21世纪开始,主要学习气象数值预报中集合预报的概念在短期水文集合预报中的应用。目前,除了单一预报中心的集合预报系统在水文集合预报中应用外,多个预报中心的集合预报大集合也逐渐被应用于流域水文预报,甚至一些小流域的洪水预报。如利用TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)集合预报驱动形成的大气-水文-水力的串联系统进行早期的洪水预警研究,将全球集合预报作为洪水模型输入的有限区域模式的初始条件和侧边界条件的研究。这些均表明,基于水文集合预报的洪水预报增加了预报附加值,并能够延长预警提前时间。以欧洲中期天气预报中心的欧洲洪水预警系统(EFAS)和美国NOAA的先进水文预报系统(AHPS)为代表,实现了集合预报在洪水中的实时业务预报,但仍存在数据处理和计算量大,以及如何基于集合水文预报做决策等问题。对于水文集合预报的前处理和后处理的各种技术已处于探索和验证阶段,如何更好地理解基于概率预报的洪水预警决策仍存在许多困难和挑战。     

Effect of doubling the ensemble size on the performance of ensemble prediction in the warm season using MOGREPS implemented at the KMA

Using the Met Office Global and Regional Ensemble Prediction System (MOGREPS) implemented at the Korea Meteorological Administration (KMA), the effect of doubling the ensemble size on the performance of ensemble prediction in the warm season was evaluated. Because a finite ensemble size causes sampling error in the full forecast probability distribution function (PDF), ensemble size is closely related to the efficiency of the ensemble prediction system. Prediction capability according to doubling the ensemble size was evaluated by increasing the number of ensembles from 24 to 48 in MOGREPS implemented at the KMA. The initial analysis perturbations generated by the Ensemble Transform Kalman Filter (ETKF) were integrated for 10 days from 22 May to 23 June 2009. Several statistical verification scores were used to measure the accuracy, reliability, and resolution of ensemble probabilistic forecasts for 24 and 48 ensemble member forecasts. Even though the results were not significant, the accuracy of ensemble prediction improved slightly as ensemble size increased, especially for longer forecast times in the Northern Hemisphere. While increasing the number of ensemble members resulted in a slight improvement in resolution as forecast time increased, inconsistent results were obtained for the scores assessing the reliability of ensemble prediction. The overall performance of ensemble prediction in terms of accuracy, resolution, and reliability increased slightly with ensemble size, especially for longer forecast times.     

A Comparison of Breeding and Ensemble Transform Vectors for Global Ensemble Generation

To compare the initial perturbation techniques using breeding vectors and ensemble transform vectors,three ensemble prediction systems using both initial perturbation methods but with different ensembl...     

短期气候数值预报中的集合个数问题

利用中国科学院大气物理研究所IAP L2 AGCM1.1模式18年(1980～1997年,每年包含28个积分)的集合后报试验结果,讨论了数值预测中的最小集合个数问题.研究表明预测结果达到稳定所需的最小集合数随区域和年份而变化,对于我国汛期降水跨季度预测,最小集合数在全国范围为19～20个,对于东南区域为10个左右,东北、华北地区不应少于20个.当出现多平衡态时,最小集合数增大,这时应对各平衡态分别进行集合.研究结果同时还显示,对于有预报能力的地区,集合方法可以提高预测技巧及其可信度,而在负技巧区域,集台反使得预测效果更差,因而有必要进行系统性订正.     

Validation of Strategies using Clustering Analysis of ECMWF EPS for Initial Perturbations in a Limited Area Model Ensemble Prediction System

One of the main challenges for a skilful Limited Area Model Ensemble Prediction System (LAMEPS) is the generation of appropriate initial perturbations. In most operational LAMEPSs, the initial perturbations are provided by a global Ensemble Prediction System (EPS). Molteni et al. (2001 Marsigli, C., Montani, A., Nerozzi, F., Paccagnella, T., Tibaldi, S., Molteni, F. and Buizza, R. 2001. A strategy for high-resolution ensemble prediction. II: Limited-area experiments in four Alpine flood events. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 127: 2095–2115. (doi:10.1002/qj.49712757613)[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) proposed clustering analysis as an objective selection criterion to choose a member from the global European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF)-EPS model as initial perturbations in LAMEPS. In this article, another strategy for using the clustering method is investigated which ensures that initial perturbations are centred on the control analysis. The main purpose of this article is to study the benefit of cluster analysis and to validate the effect of different clustering strategies on the performance of a 17-member LAMEPS. The system used in this study is the operational Aire Limitée Adaptation Dynamique Développement InterNational-Limited-Area Ensemble Forecasting (ALADIN-LAEF) model.

Three experiments were carried out over a 50-day period to validate different clustering strategies: i) representative members of 16 clusters from the 50-member ECMWF-EPS, where initial perturbations are not necessarily centred; ii) representative members from eight clusters and the symmetric pairs from ECMWF singular vector analysis; and iii) eight arbitrarily chosen ECMWF-EPS singular vector pairs. Results of the verified experiments show that the statistical reliability of ALADIN-LAEF improves when clustering is applied, but no clear improvement can be seen in the skill of LAMEPS. A case study of a heavy precipitation event confirms the result of the 50-day verification. The validation shows that none of the clustering strategies outperforms any other.

RÉSUMÉ?[Traduit par la rédaction] L'un des principaux défis d'un système performant de prévisions d'ensemble de modèle à domaine limité (LAMEPS) réside dans la génération de perturbations initiales appropriées. Dans la plupart des LAMEPS opérationnels, les perturbations initiales sont fournies par un système de prévisions d'ensemble (EPS) global. Molteni et coll. (2001 Molteni, F., Buizza, R., Marsigli, C., Montani, A., Nerozzi, F. and Paccagnella, T. 2001. A strategy for high-resolution ensemble prediction. I: Definition of representative members and global-model experiments. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 127: 2069–2094. (doi:10.1002/qj.49712757612)[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) ont proposé l'analyse par groupement comme critère de sélection objectif pour le choix d'un membre du modèle EPS global du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) comme perturbations initiales dans le LAMEPS. Dans cet article, nous étudions une autre stratégie d'utilisation de la méthode des groupements, qui assure que les perturbations initiales sont centrées sur l'analyse de contrôle. Le but premier de cet article est d’étudier les avantages de l'analyse par groupement et de valider l'effet des différentes stratégies de groupement sur la performance d'un LAMEPS de 17 membres. Le système utilisé dans cette étude est le modèle opérationnel ALADIN–LAEF (Aire limitée, Adaptation dynamique, Développement InterNational – Prévisions d'ensemble à domaine limité).Nous avons mené trois expériences sur une période de 50 jours pour valider différentes stratégies de groupement: i) membres représentatifs de 16 groupements d'un ECMWF–EPS de 50 membres, où les perturbations initiales ne sont pas nécessairement centrées; ii) membres représentatifs de huit groupements et les paires symétriques issues de l'analyse par vecteurs singuliers du ECMWF; et iii) huit paires issues de l'analyse par vecteurs singuliers du ECMWF-EPS choisies au hasard. Les résultats des expériences vérifiées montrent que la fiabilité statistique du ALADIN–LAEF s'améliore lorsqu'un groupement est appliqué, mais on ne perçoit aucune amélioration nette dans l'habileté du LAMEPS. Une étude de cas d'un événement de fortes précipitations confirme le résultat de la vérification de 50 jours. La validation montre qu'aucune des stratégies de groupement ne surpasse les autres.     

国家气象中心中期集合预报系统概况

随着对大气初值及数值模式存在不确定性的认识以及计算机技术的飞速发展，集合预报已经成为数值预报发展的重要方向之一。本文介绍集合预报的基本概念及初值扰动的特点和国家气象中心集合预报系统的概况。     

Evaluation of a Regional Ensemble Data Assimilation System for Typhoon Prediction

An ensemble Kalman filter (EnKF) combined with the Advanced Research Weather Research and Forecasting model (WRF) is cycled and evaluated for western North Pacific (WNP) typhoons of year 2016. Conventional in situ data, radiance observations, and tropical cyclone (TC) minimum sea level pressure (SLP) are assimilated every 6 h using an 80-member ensemble. For all TC categories, the 6-h ensemble priors from the WRF/EnKF system have an appropriate amount of variance for TC tracks but have insufficient variance for TC intensity. The 6-h ensemble priors from the WRF/EnKF system tend to overestimate the intensity for weak storms but underestimate the intensity for strong storms. The 5-d deterministic forecasts launched from the ensemble mean analyses of WRF/EnKF are compared to the NCEP and ECMWF operational control forecasts. Results show that the WRF/EnKF forecasts generally have larger track errors than the NCEP and ECMWF forecasts for all TC categories because the regional simulation cannot represent the large-scale environment better than the global simulation. The WRF/EnKF forecasts produce smaller intensity errors and biases than the NCEP and ECMWF forecasts for typhoons, but the opposite is true for tropical storms and severe tropical storms. The 5-d ensemble forecasts from the WRF/EnKF system for seven typhoon cases show appropriate variance for TC track and intensity with short forecast lead times but have insufficient spread with long forecast lead times. The WRF/EnKF system provides better ensemble forecasts and higher predictability for TC intensity than the NCEP and ECMWF ensemble forecasts.     

Evaluation of the NMC Regional Ensemble Prediction System During the Beijing 2008 Olympic Games

Based on the B08RDP (Beijing 2008 Olympic Games Mesoscale Ensemble Prediction Research and Development Project) that was launched by the World Weather Research Programme (WWRP) in 2004, a regional ensemble prediction system (REPS) at a 15-km horizontal resolution was developed at the National Meteorological Center (NMC) of the China Meteorological Administration (CMA). Supplementing to the forecasters’ subjective affirmation on the promising performance of the REPS during the 2008 Beijing Olympic Games (BOG), this paper focuses on the objective verification of the REPS for precipitation forecasts during the BOG period. By use of a set of advanced probabilistic verification scores, the value of the REPS compared to the quasi-operational global ensemble prediction system (GEPS) is assessed for a 36-day period (21 July–24 August 2008). The evaluation here involves different aspects of the REPS and GEPS, including their general forecast skills, specific attributes (reliability and resolution), and related economic values. The results indicate that the REPS generally performs significantly better for the short-range precipitation forecasts than the GEPS, and for light to heavy rainfall events, the REPS provides more skillful forecasts for accumulated 6- and 24-h precipitation. By further identifying the performance of the REPS through the attribute-focused measures, it is found that the advantages of the REPS over the GEPS come from better reliability (smaller biases and better dispersion) and increased resolution. Also, evaluation of a decision-making score reveals that a much larger group of users benefits from using the REPS forecasts than using the single model (the control run) forecasts, especially for the heavy rainfall events.     

跨季度气候距平数值预测研究小结

中国科学院大气物理研究所发展了一个准业务跨季度气候距平数值预测系统,包括气候模式、大气和海洋初始条件同化、年际气候异常信号的提取、集合积分与概率计算、预测值系统误差的订正方法以及预测评分技术等方面,以东亚夏季风降水和太平洋海温异常为主要预测对象。本文主要报告５年来中国夏季降水跨季度预测准业务试验的结果。１９８９～１９９５年夏季降水跨季度实时预测试验的结果表明：对于导致气候灾害的夏季降水异常,例如中国东部的严重旱涝,我们能够作出很好的预测;对于比较弱的夏季降水异常,预测技巧较低。另外,预测效果有明显的地区差异,比如,中国东部比西部好,东部又以长江中下游为最佳。本文还介绍了一些由西太平洋海温异常影响大气的物理过程及机理,提出了一个“持续异常区假说”。进而讨论了集合预测的理论和方法,并通过一个实例来说明如何使用集合积分技术来识别持续异常区。最后对短期气候预测的几个基本问题以及改进的途径进行了讨论