不同初始场条件对GRAPES模式数值预报的影响

利用中国新一代数值预报模式GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System),分别使用T213 L31及NCEP FNL 6 h间隔的资料作为初始和边界条件,对2005年7月9—10日淮河流域一次致洪暴雨过程进行了个例试验,初步探讨了GRAPES模式的数值预报产品对不同初始场的敏感程度,以及三维变分同化对数值预报结果的可能影响。结果表明,T213和NCEP初始场中存在着差异较大的次天气尺度特征,并由此造成了此后GRAPES模式预报场的差异,且此差异不会随时间消失;同化对GRAPES模式积分结果的影响主要表现在最初的24 h内;模式对此次致洪暴雨过程的暴雨区分布、强度均有一定的模拟能力,但模拟的强暴雨区与实况仍存在着较大差异。由此可知,GRAPES模式的数值预报能力对不同的初始场和侧边界条件存在不同程度的依赖性,初始场的差异决定了模拟结果的差异。     

GRAPES全球三维变分同化系统的检验与诊断

中国气象局数值预报中心新近升级的GRAPES全球三维变分同化系统的大气基本状态变量在物理属性与定义的网格和坐标上与预报模式保持一致,是一个完全针对GRAPES预报模式的同化系统。该系统不仅有利于减小分析误差,也是构建GRAPES四维变分同化系统的基本环节之一。该文通过与观测资料的对比、与国际其他业务中心分析场的对比,以及中期数值预报的检验,对新的GRAPES全球三维变分同化系统性能进行较全面讨论,并通过对这一系统的检验,探索资料同化系统性能的检验方法,尤其是观测资料同化效果的定量评价方法。诊断结果表明:在宏观特征上,GRAPES变分同化系统的分析场与欧洲中期数值预报中心和美国国家环境预测中心的分析场十分相似, 但细节上仍有差别。这些差别主要源自GRAPES同化系统中探空、地面报、掩星以及飞机报观测的贡献偏大,而卫星垂直探测仪观测资料的作用尚未充分发挥。从探测单要素来讲,风及湿度观测的作用发挥不够。此外,青藏高原周围地区、模式高层及赤道地区分析场偏差较大,它们与模式地形及高层的处理等有关系,这些问题有待进一步改进。     

COSMIC资料在GRAPES全球三维变分同化系统的初步研究

利用COSMIC获得的GPS无线电掩星数据所反演得到的大气温湿度廓线资料,在GRAPES全球三维变分同化系统中做连续循环同化试验,研究了加入COSMIC资料后得到的GRAPES分析场及其5天中期预报是否有所改善。研究结果表明：通过加入COSMIC资料连续循环同化得到的分析场,相对原来没有加COSMIC资料连续同化出来的GRAPES分析场有明显改善,由此GRAPES全球模式全球5天中期预报水平有明显提高,其中加入没有稀疏化后COSMIC资料对南半球GRAPES分析场的改善以及GRAPES全球模式5天中期预报水平的提高都比较显著;加入稀疏化后的COSMIC资料对北半球GRAPES分析场的改善以及GRAPES全球模式5天中期预报水平的提高都有比较显著的效果。     

GRAPES全球三维变分同化中卫星微波温度计亮温的背景误差及在质量控制中的应用

模式变量背景误差在观测空间的投影,也即观测变量的背景误差包含了变分同化系统的重要信息,其在诊断和分析变分同化系统中资料的影响等方面具有重要作用,特别是在背景场检查质量控制中。在GRAPES全球三维变分同化(3DVar)系统中仅给定了控制变量的背景误差,并未直接给定观测变量的背景误差。为了能够对GRAPES全球3DVar进行全面的诊断和分析,改进卫星微波温度计资料的质量控制,推导出GRAPES全球3DVar同化系统控制变量随机扰动方法估计观测变量的背景误差的公式,为分析和改进GRAPES全球3DVar提供了一个有力工具,并进而估计了AMSU-A亮温的背景误差,分析了AMSU-A不同通道亮温的背景误差特征,将其应用于GRAPES全球3DVar的AMSU-A亮温的背景场检查质量控制中。结果表明,控制变量随机扰动方法估计的GRAPES全球3DVar同化系统AMSU-A亮温的背景误差正确合理。同化循环预报试验结果表明,亮温的背景误差在背景场检查中的应用显著提高了GRAPES全球3DVar同化的亮温资料的数量,显著提高了GRAPES南半球对流层中高层位势高度场的预报技巧。在GRAPES全球3DVar同化系统中推导和实现的控制变量扰动方法为诊断和分析GRAPES全球3DVar观测资料同化效果提供了有力工具。      

GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统Ⅱ：区域分析及集合预报

GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化方法能够分批同化常规观测资料,GRAPES集合卡尔曼滤波同化系统的设计及其与GRAPES三维变分同化系统的对比试验结果表明,GRAPES集合卡尔曼滤波系统能够得到合理的分析,并且具有实际运行能力。在此基础上,进行集合卡尔曼滤波区域同化分析及集合预报试验,对比区域模式面三维变分同化分析预报结果,研究表明,集合卡尔曼滤波分析比三维变分分析具有一定优势,降水预报更接近实况。考察了预报误差特征随天气形势的变化情况,表明预报误差相关场和均方差的分布随着天气形式不同而变化。     

GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统Ⅰ:系统设计及初步试验

集合卡尔曼滤波资料同化方法,可以用集合样本统计出随天气形势变化的误差协方差,是当前资料同化领域的研究热点。主要介绍了GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统的设计以及初步的试验结果。针对集合卡尔曼滤波同化实际观测资料难以实施的问题,采用成批观测同化的顺序同化方法进行多变量的集合卡尔曼滤波同化;为了滤除有限集合数造成的误差相关噪音和缓解求逆矩阵不满秩的问题,在水平和垂直方向都采用了Schur滤波;建立了与GRAPES预报模式的垂直坐标和预报变量一致的模式面集合卡尔曼滤波系统;集合样本的生成考虑了模式变量的空间相关和模式变量之间的相关,通过利用三维变分分析中的控制变量变换得到模式变量扰动场。通过比较GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统和GRAPES区域三维变分资料同化系统的单点观测资料同化分析结果,对比背景误差相关系数的分布,验证了GRAPES集合卡尔曼滤波系统的正确性。此外,同化区域探空观测资料试验结果表明,GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统能够得到合理的分析,并且具有实际运行能力。对分析结果进行12h预报表明,GRAPES集合卡尔曼滤波资料同化系统的分析协调性不如三维变分资料同化系统。     

探空观测资料在西南暴雨中的同化试验

利用探空观测资料、T213资料、NCEP再分析资料以及GRAPES三维变分同化系统,研究不同探空观测资料预处理过程对同化结果和西南暴雨预报的影响。得到以下主要结论:(1)资料接收方式和取资料的截断时间不同会影响可用探空观测资料的站点个数。不同探空观测资料预处理过程,使同化系统得到的可用资料数量不同。(2)同化系统同化的探空资料数量越多,对背景场调整幅度越大。(3)利用GRAPES 3D-VAR系统同化探空观测资料能够改善背景场质量,随着同化的资料条数增多,对背景场的改善作用越明显。(4)降水预报结果表明,同化系统使用的资料条数越多,降水中心强度越接近实况。(5)2005年7月降水预报在西南地区的TS评分结果表明,国家气象中心使用的探空观测资料预处理程序优于成都区域中心的预处理程序。      

逐时云迹风资料同化对暴雨预报的模拟试验

文中基于不同的云迹风同化方案,用GRAPES模式对2005年7月11-12日长江中下游一次暴雨强降水过程进行了云迹风资料同化试验及数值模拟,通过对比分析不同方案所得的分析场及预报场的差异,研究逐时云迹风资料三维变分同化对分析场及暴雨预报的影响.首先,根据连续性原理及双通道各层次云迹风资料的误差分析,分3个步骤对7月11日00:00-12:00 UTC共12个时次的双通道云迹风资料进行了初步的质量控制;然后,把经过质量控制的云迹风资料放入基于GRAPES 3D-VAR三维变分同化方案开发的逐小时循环同化系统中进行同化,将得出的分析场与单一时次未经质量控制的云迹风资料同化得出的分析场进行对比,探讨了逐时云迹风资料同化对数值预报分析场的影响;最后,把同化后的分析场作为初始场,用 GRAPES模式对 2005年7月11-12日长江流域暴雨过程做24 h降水预报试验,分析两个同化方案所模拟得到的预报场的差异.结果表明,经资料的筛选、同经纬度单点通道的选择及资料的稀疏化3个步骤控制后,各层次云迹风资料的误差有明显减小;加入经质量控制的逐时云迹风资料其三维变分同化可以提高分析场中风压场及水汽场的质量;而且在暴雨预报试验中可以相对更准确地预报暴雨落区及雨强.     

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.     

CMA-MESO三维变分同化系统2 m相对湿度资料同化研究

为了提高CMA-MESO （China Meteorological Administration Mesoscale model）（原GRAPES）三维变分同化系统中2 m相对湿度资料的应用效果,改善模式中相对湿度的分析和降水预报效果,分析了2015年6—8月T639（T639L60全球中期数值预报系统,0.28125°×0.28125°）分析场低层相对湿度和2 m相对湿度之差与表征稳定度的理查森数（Ri）的关系,发现二者有很好的相关,Ri＜0时,模式低层相对湿度与2 m相对湿度的差异较小,基本在同化观测误差范围内。依据该统计结果,对CMA-MESO同化系统中2 m相对湿度同化方案进行优化,Ri＜0时,将观测站地形低于模式地形的2 m相对湿度观测由观测站高度改为模式最低层高度进行同化,形成新的2 m相对湿度同化方案,旨在解决2 m相对湿度资料同化时模式地形高度与观测站高度不同的影响。2018年7月CMA-MESO三维变分同化系统（3DVar）个例和连续试验结果显示:新的2 m相对湿度同化方案同化分析资料数量明显增加,且08时多于20时（北京时）,新增观测点新息向量（背景减观测）与周围原有观测新息向量保持基本一致,分析残差偏差和均方根误差减小,降水预报效果明显改善。新2 m相对湿度同化方案通过提高观测站低于模式地形高度的观测资料合理应用,从而改善了3 km模式系统同化分析和预报效果。      

温湿统计平衡约束关系对GRAPES全球湿度分析的作用

为改进GRAPES全球三维变分同化系统(GRAPES-3DVar)的湿度分析,借鉴Hólm等(2002)的思想,在背景误差协方差结构中引入湿度与温度的统计平衡约束关系。通过扣除湿度变化中与温度有关的平衡部分获取非平衡拟相对湿度,并引入非线性对称变换对其做标准化处理,将处理后的变量作为新的湿度控制变量。统计结果表明,温湿统计平衡约束主要出现在中高纬度对流层中层相对湿度大于80%的区域,与大尺度抬升凝结加热有关;新的湿度控制变量能满足无偏、高斯分布特征。单点理想观测试验结果表明,新的湿度分析具备了流依赖特征,并能有效地抑制负水汽与超饱和水汽的出现。同化循环与预报试验结果表明,新方案给出的湿度分析的偏差和均方根误差均有所减小。而针对降水预报的检验结果表明,引入新方案后的0.1-10 mm降水预报,在ETS评分没有显著降低的情况下,BIAS评分更靠近1,降水空报有所减缓。然而60-84 h的25 mm以上的降水漏报现象更为明显,表明湿度同化分析方案还有改进空间。通过引入温湿统计平衡约束关系,完善了GRAPES-3DVar分析框架,为全球湿度分析的持续改进奠定了坚实基础。      

探空观测黑名单检查在变分同化系统中的应用

针对探空观测资料使用造成的某些区域GRAPES分析场存在虚假的高、低压系统问题,该文通过对比全球探空资料的位势高度观测与NCEP分析场,统计站点中观测质量较差的时次出现频数,确定探空位势高度观测黑名单。研究表明:500 hPa在印度地区、北大西洋和南极洲附近的探空位势高度观测与NCEP分析场的均方根误差在30 gpm以上的站点较多,且位势高度观测不可靠观测比率为20%以上的站点主要集中这些区域,以上观测站均列入黑名单。文中在GRAPES全球三维变分分析场的质量控制中加入探空位势高度观测黑名单检查,通过6 h分析预报循环试验表明:探空位势高度观测黑名单检查能有效提高分析场质量,GRAPES位势高度分析场在南极洲附近和印度地区有所改善。     

极轨卫星高层通道在GRAPES同化系统中的应用

针对GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)模式三维变分系统高层背景场温湿廓线外推方案的局限性,提出以气候垂直廓线重新构造高层温湿垂直结构,以减小外推方案的偏差。首先采用一维变分同化系统,展开模拟实验:分析目前模式中使用的外推方案误差及其对反演结果的影响,利用高层大气气候廓线构造垂直结构并分析同化偏差。最后,运用GRAPES全球分析预报系统进行同化实验并分析改进程度。结果显示:模拟研究表明采用高层背景场温湿廓线外推方案与实际观测相比最大偏差在1 h Pa附近可达数十度以上,不仅影响平流层,而且对对流层也有影响;用气候温度数据修正GRAPES高层温度数据,可以减少50%以上的偏差,证明了用气候值高层数据优化现行GRAPES模式中同化系统高层插值方案的可行性。全球GRAPES三维变分同化试验结果显示,改进方案不仅显著的改善平流层分析质量,对对流层中高层也有改进。     

环渤海区域再分析资料地面风速场的适用性对比分析

利用环渤海区域的气象站资料和NCEP/NCAR、NCEP/DOE、CFSR、ERA Interim、JRA-55共5种再分析资料,讨论了再分析资料近地面10 m平均风速场在环渤海区域的适用性问题。结果表明：JRA资料与观测站的相关系数最大,ERA资料与23站均方根误差的平均最小;再分析资料与气象站观测资料的相关系数在山东半岛和辽东半岛高于其他地区、冬半年大于夏半年。环渤海区域地面10 m平均风速场JRA和ERA两套资料的适用性较好。由于ERA-Interim的水平分辨率更高,所以在强风过程分析中确定使用ERA Interim再分析资料。     

两种再分析资料与RS92探空资料的比较分析

利用2008年5～12月在安徽寿县获得的逐6小时RS92探空资料,与同期的NCEP/NCAR和ERA-Interim两种再分析资料(6h)进行比较分析,计算分析了标准气压层上探空与再分析资料的温度、纬向风、经向风和相对湿度的相关系数、偏差和平均绝对差。结果表明:在所有标准层高度,ERA-Interim再分析资料与探空资料的相关优于NCEP再分析资料的与探空资料的相关,温度和风速再分析资料与探空资料的相关优于相对湿度的相关;温度再分析资料与探空资料的相关系数在1000～250hPa接近1,在250hPa以上随高度减小,ERA-Interim与探空资料的偏差的绝对值基本小于0.3℃,而NCEP与探空资料的偏差绝对值在1000hPa上要大一倍;纬向风再分析资料与探空资料的相关系数在对流层中高层大于对流层低层和平流层低层,经向风的相关在对流层随高度增加,在平流层低层迅速减小;风速再分析资料与探空资料的偏差绝对值小于1m·s-1;相对湿度再分析资料与探空资料的相关随高度减小,偏差在400～100hPa层较大,达10%～20%,在更高层小于10%。     

基于GrADS的NCEP/FNL再分析资料自动化处理程序设计与实现

随着气象业务现代化发展,精细化天气分析需求越来越大,主要体现在更高的时空分辨率和更为丰富的资料内容上。利用NCEP/FNL 1°×1°间隔6 h再分析资料,通过GrADS绘图,运用批处理和VB语言编写自动化处理程序,可迅速还原历史天气形势,生成如全风速脉动、湿位涡等非常规诊断物理量,对MICAPS起到有效补充。同时集成欧洲中心细网格及T639模式预报部分产品,其中EC模式2 m温度及逐6 h降水预报以一维折线叠加柱状图呈现,使用起来更为直观方便; T639模式时序图则以剖面显示预报时段的相对湿度场、风场、温度场及垂直速度场,为业务人员制作预报及对外服务提供依据。程序操作简单,易于维护,解决了资料时间和数据自动识别的难点,具有资料批量下载、总控文件规范生成的优点和依照需求实现多要素、多层次资料叠加显示的功能。出图迅速且丰富,能帮助预报人员从多个角度了解强降水天气过程的成因及特点,提升了撰写技术总结效率。产品均以图片形式分类储存,方便共享给基层测报人员使用,为县(市)气象台站进行技术总结交流提供技术支撑。     

陆面气温资料的一种推广三维变分同化方法及其在简化情形的检验

发展了一种同化窗口为1个月的陆面气温推广三维变分资料同化方法,并建立了逐日资料到月平均资料的观测算子.作为对该同化方法的初步检验,以2000年1月中国陆地区域时间分辨率低、空间分辨率较高且在高原地区与台站观测资料比较接近的CRU(Climate Research Unit)月平均陆面气温资料作为观测,以时间分辨率高、空间分辨率较低且在高原地区与台站资料有较大误差的NCEP逐日气温资料作为背景场,采用背景误差协方差矩阵(简称B矩阵)的两种简化对角形式进行同化试验,得到高时空分辨率的格点陆面气温分析场,并进行对比分析和均方根误差检验.结果显示,由两种简化形式得到的逐日资料和月平均资料的质量均得到改善,在我国东南和中部大部分地区与台站观测基本一致,在青藏高原、新疆等台站稀疏地区与地形对应良好,为M-SDGVM模型或其他陆面过程模式高质量陆面气象驱动场的准备提供了一种新的手段.尤其在B矩阵中考虑了方差逐日变化的简化形式所得到的分析场整体上要优于不考虑的,这为最终在B矩阵中考虑协方差(即对推广三维变分同化不作简化)进一步改进同化效果打下了基础.     

An Extension of the Dimension-Reduced Projection 4DVar

This paper extends the dimension-reduced pro- jection four-dimensional variational assimilation method （DRP-4DVar） by adding a nonlinear correction process, thereby forming the DRP-4DVar with a nonlinear correction, which shall hereafter be referred to as the NC-DRP- 4DVar. A preliminary test is conducted using the Lorenz-96 model in one single-window experiment and several multiple-window experiments. The results of the single-window experiment show that compared with the adjoint-based traditional 4DVar, the final convergence of the cost function for the NC-DRP-4DVar is almost the same as that using the traditional 4DVar, but with much less computation. Furthermore, the 30-window assimilation experiments demonstrate that the NC-DRP-4DVar can alleviate the linearity approximation error and reduce the root mean square error significantly.     

L波段探空雷达测风质量控制方法研究

以美国NCEP的FNL再分析场和我国GRAPES初估场为参考对北京探空雷达测风从平均偏差、标准偏差、概率密度分布、峰度系数、偏度系数、相关系数和均方根差等多参数进行评估。基于评估结果对雷达测风资料进行质量控制,并再次求解参数进一步评估质量控制效果。结果表明：L波段探空雷达测风质量较高,平均偏差基本在±1 m/s内,其与参考标准一致性随气压减小而减小;风的东西分量和南北分量的一致性基本保持一致;四个季节中夏季数据一致性最高;基于FNL的评估结果优于GRAPES,即基于FNL的所有参数相对于GRAPES的参数更接近最优值。基于评估结果质控后的测风一致性得到提升,保留了原有特征。该质量控制方法能够有效地消除季节性差异,且质控后两个背景场的评估结果差距缩小。     

A COMPARISON OF THE BLENDING AND CONSTRAINING METHODS TO INTRODUCE LARGE-SCALE INFORMATION INTO GRAPES MESOSCALE ANALYSIS

To solve the problem of mesoscale analysis error accumulation after a period of continuous cycle data assimilation (CCDA), a blending method and a constraining method are compared to introduce global analysis information into the Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System mesoscale three-dimensional variational data assimilation system (GRAPES-Meso 3Dvar). Based on a spatial filter used to obtain a blended analysis, the blending method is weighted toward the T639 global analysis for scales larger than the cutoff wavelength of 1,200 km and toward the GRAPES mesoscale analysis for wavelengths below that. The constraining method considers the T639 global analysis data as an extra source of information to be added in the 3DVar cost function. The cloud-resolving GRAPES-Meso system (3 km resolution) with a 3 h analysis cycle update is chosen, and forecast experiments on an extreme precipitation event over the eastern part of China are presented. The comparison shows that the inclusion of large-scale information with both methods has a positive impact on the regional model, in which the 3 h background forecasts are slightly closer to the radiosonde observations. The results also show that both methods are effective in improving large-scale analysis while reserving the well-featured mesoscale information, leading to an enhancement in the balance and accuracy of the analysis. Subjective verification reveals that the introduction of large-scale information has a visible beneficial impact on the forecast of precipitation location and intensity. The methodologies and experiences presented in this paper could serve as a reference for ongoing efforts toward the development of multi-scale analysis in GRAPES-Meso.