GRAPES模式运行和质量初检

GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)是中国气象科学研究院数值预报研究中心自主开发的新一代静力/非静力多尺度通用数值预报模式。黑龙江省气象部门现已完成对该模式的移植,实现每天两次自动定时运行,以中国国家气象中心全球数值模式预报结果T213为初始场和外嵌套环境场,进行48h的预报,供预报业务和服务使用。对预报结果的初步检验表明GRAPES模式软件框架的设计和实现适合多种计算条件移植和运行;预报结果对业务和服务有重要的指导意义。     

中尺度碘化银催化数值模式在人工影响天气业务中的应用试验

数值模式越来越多地应用于人工影响天气业务工作中。文中着眼北京地区人工影响天气业务对数值模式预报的需求,结合地基作业的特点,初步进行了碘化银（AgI）冷云催化数值模式在人工影响天气业务中的应用试验。试验采用同化了多种观测资料的北京睿图快速更新和多尺度分析预报系统-临近子系统（RMAPS-ST,Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Prediction System-Short Term）的预报结果做为初始场,运用耦合了冷云催化模块的中尺度数值模式WRF（Weather Research and Forecasting Model）进行冷云催化数值试验,催化模块添加在Morrison双参数微物理方案中,考虑了水汽在人工冰核上的凝华核化、凝结冻结和接触冻结核化过程,模拟范围覆盖北京地区所有的地面作业站点以及华北人工影响天气飞机作业区域。业务试验包括运行对照试验以判定具有催化潜力的地基作业站点及催化信息、进行预催化模拟和实际作业后的催化模拟。个例应用显示,冷云催化数值模式的业务试验可以预判未来一定时段内人工影响天气相关物理量场的变化及作业效果,可为前期人工影响天气地面作业方案的制定提供参考,后期可进行实际作业信息输入进行催化模拟,对比验证与分析可以改进和优化流程算法,不断提升制定地面作业方案的科技水平。      

中国数值天气预报的自主创新发展

数值天气预报是天气预报业务和防灾、减灾的核心科技。中国数值天气预报研究和业务应用一直受到高度重视,在理论、方法和数值模式研究方面取得了有广泛国际影响的研究成果。在回顾新中国数值天气预报自主创新研究成果的基础上,重点对GRAPES（Global Regional Assimilation and PrEdiction System）半隐式半拉格朗日格点模式与物理过程的研发和业务应用的状况以及所取得的重要科学进展进行了综述。近年来,通过自主研发建立了中国数值天气预报业务体系—GRAPES体系。首次以自主技术实现了从区域3—10 km到全球25—50 km分辨率的确定性预报和集合预报系统,并在模式动力框架、四维变分同化和卫星资料同化技术等方面有所突破,建立了大气化学数值天气预报、台风数值预报和海浪预报等系统。自主研发的数值天气预报体系的建立是长期坚持既定科学技术方向以及研究和业务紧密结合、经验不断积累的结果,是中国自主发展数值天气预报技术的重要起点。      

区域中尺度模式对西南地区一次强降水过程的预报分析

为了认识区域数值模式对西南地区降水预报能力,探索降水预报误差原因,本文应用MICAP资料,NCEP再分析资料,FY-2E辐射亮温资料,自动站资料,西南涡加密观测资料等,针对2012年7月2～5日西南地区一次强降水过程,分析了西南区域中心运行的WRF模式和GRAPES中尺度模式的预报能力,得到：（1）两模式不同程度反映了本次强降水过程.相对而言,WRF模式的预报略好于GRAPES,得益于WRF模式对对流层中低层温度、水汽、流场等演变的较好反映.（2）两模式预报对流层中低层温度偏差总体呈现正偏差,GRAPES模式呈现较大的温度偏差,正偏差特征更显著.两模式不同程度出现空报降水,特别是在高原东南坡.GRAPES模式空报雨区特征更明显.（3）两模式预报近地层湿度较实况大,都预报高原南坡,特别是高原东南坡风场辐合、水汽场辐合偏强,可能是造成虚假降水的主要原因.（4）较实况,WRF模式预报对流层高层的高压和对流层中低层的低压系统偏强,GRAPES模式预报西南低空急流偏强（可能是引起温度正偏差的原因）,两个模式预报的对流层正涡度较深厚,辐合上升运动强,这些可能是造成降水预报偏差的原因.     

沙尘暴数值预报技术取得新进展

（1）中国气象科学研究院自主开发的沙尘暴预报系统CUACE／Dusl与天气预报模式GRAPES实现了在线双向耦合运行。目前中国气象局业务运行的沙尘暴数值预报系统CUACE／Dust中的气象模式是MM5,大气成分中心利用我院自主开发的中尺度气象模式GRAPEs—Meso替换了MM5,建立了GRAPES_CUACE／Dust沙尘暴数值预报系统。同时把模式分辨率提高到0．5～0．5°,     

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。     

背景场资料与参数化方案对暴雨预报的影响

利用GRAPES—meso模式和T213资料,对2007年7月18日发生在我国四川盆地和华东地区一次大暴雨过程进行多组数值试验,以分析侧边界资料、驱动资料的垂直分辨率、模式积分区域、云物理参数及边界参数对GRAPES—nleso模式降水预报影响。试验结果表明：（1）侧边界资料对模式降水预报结果影响较小,驱动GRAPES—meso的全球模式产品质量提高,降水预报结果越好;（2）驱动资料垂直分辨率的高低对降水预报结果影响较大,分辨率越高,预报能力越强,反之越弱;（3）模式积分区域对降水预报结果也有明显影响,区域越大,降水预报未必总是最好;（4）物理过程和边界参数试验表明,WSM6方案与KFeta方案组合的24小时降水预报与实况更接近。     

GRAPES模式软件框架与实现

GRAPES (Global and Regional Assimilation and PrEdiction System) 是中国气象科学研究院数值预报研究中心自主开发的新一代静力/非静力多尺度通用数值预报模式。该模式采用标准化、模块化软件体系结构, 并严格按照软件工程要求完成系统开发, 包括程序的并行计算。初步试算结果表明:GRAPES模式软件框架的设计和实现符合模式发展的要求, 为中国数值天气预报系统的可持续发展奠定了良好的基础。     

GRAPES_RAFS系统研发

基于GRAPES (Global and Regional Assimilation and Prediction System)模式的GRAPES_RAFS (Rapid Analysis and Forecast System)系统是一个向前的间歇性同化分析的分析系统,能将多种高时空分辨率的观测资料充分利用起来,同时也是一个不断更新数值预报产品的中尺度数值预报系统.本文从该系统的结构、流程所涉及的各技术环节进行阐述,通过与业务GRAPES_MESO的预报效果对比分析对该系统的短时临近预报能力以及影响该系统短临预报性能的关键技术进行研究.研究结果表明:利用我国新一代数值预报系统GRAPES模式及GRAPES_3Dvar建立的全国稠密资料快速更新同化分析预报系统(GRAPES_RAFS系统)具有一定短时临近预报能力.同化系统的背景误差协方差准确描述、模式系统动力框架及物理过程精确度的提高能有效提高该系统的预报能力,而局地稠密资料的合理使用是该系统提供高质量预报的另一个关键技术,在资料相对稀少的情况下,该系统的短临预报性能面临严重挑战.     

GRAPES紫外线（UV）数值预报

应用GRAPES（Global/Regional Assi milation PrEdiction System）模式中的Goddard短波辐射方案,创建了紫外线数值预报系统（GRAPES-UV）。介绍了Goddard短波辐射方案,给出了GRAPES-UV系统的运行和个例分析。研究结果表明,紫外线指数（UVI）除了与纬度、地形和日变化有关外,还与云的分布以及天气形势密切相关,GRAPES模式中云的微物理方案对UV预报有较大的影响,UVI在晴空和对流云降水地区的强烈反差是UVI的重要特征。在个例试验中应用了臭氧总量预报模式,通过T213模式为化学输送模式提供气象背景,利用卫星资料同化技术建立臭氧的初始场,预报大气臭氧总量。应用国际上通常采用的临界成功指数（CSI）对2007年夏季北京和上海UV预报进行统计检验。北京和上海24 h紫外线强度等级为强和很强的CSI分别为0.625和0.780,接近同样方法的美国检验结果0.677。该系统从2006年3月起在中国气象局大气成分观测与服务中心的业务系统中正常运行,并在大气成分中心网站上发布UVI和紫外线强度等级预报,并提醒公众采取合适的方法保护自身免受UV的过度辐射。     

Effects of Different Initial Fields on GRAPES Numerical Prediction

In this paper,a heavy rainfall process occurring in the Huaihe River Basin during 9-10 July 2005 is studied by the new generation numerical weather prediction model system-GRAPES,from the view of different initial field effects on the prediction of the model.Several numerical experiments are conducted with the initial conditions and lateral boundary fields provided by T213 L31 and NCEP final analyses,respectively. The sensitivity of prediction products generated by GRAPES to different initial conditions,including effects of three-dimensional variational assimilation on the results,is discussed.After analyzing the differences between the two initial fields and the four simulated results,the memonic ability of the model to initial fields and their influences on precipitation forecast are investigated.Analyses show the obvious differences of sub-synoptic scale between T213 and NCEP initial fields,which result in the corresponding different simulation results,and the differences do not disappear with the integration running.It also shows that for the same initial field whether it has data assimilation or not,it only obviously influences the GRAPES model results in the initial 24 h.Then the differences reduce.In addition,both the Iocation and intensity of heavy rain forecasted by GRAPES model Further is very close to the fact,but the forecasting area of strong torrential rain has some differences from the fact.For the same initial field when it has assimilation, the 9-12-,12-24-,and 0-24-h precipitation forecasts of the model are better than those without assimilation. All these suggest that the ability of GRAPES numerical prediction depends on the different initial fields and lateral boundary conditions to some extent,and the differences of initial fields will determine the differences of GRAPES simulated results.     

集合预报多尺度奇异向量初值扰动方法研究

目前国际上采用的奇异向量集合预报初值扰动法对于初值不确定性的描述存在一定的不足,为了更有效地反映初始误差的时空多尺度特性,基于GRAPES全球奇异向量计算技术,计算了不同空间分辨率及不同最优时间间隔的多个尺度的奇异向量,并采用基于高斯分布的线性组合法来构造多尺度奇异向量的扰动初值,以代表在相空间中增长最快的多尺度初值误差模态。通过2019年1月19日的初值扰动集合预报试验,对比分析了单一尺度奇异向量初值扰动法与多尺度初值扰动法的扰动特征及集合预报效果。结果表明,多尺度奇异向量初值扰动法为区域集合预报提供的初始扰动场是合理的,扰动的大小随时间增长,且在空间分布上较好地反映了当前大气的斜压不稳定特征。此外,多尺度奇异向量扰动可以描述一定的大尺度以及中小尺度运动误差特征,较单一尺度奇异向量扰动能反映出更多初始场的不确定性信息。检验分析表明,GRAPES多尺度奇异向量集合预报在集合一致性、连续等级概率评分、离群值等方面有一定的优势,相比于单一尺度奇异向量法有较好的预报技巧。因此,基于GRAPES的多尺度奇异向量初值扰动法对于集合预报的预报效果有一定的提高,能为构建一套完善的GRAPES区域奇异向量集合预报系统提供一定的科学依据和应用基础。      

基于GIT的气象数值模式代码管理平台METCODE

随着气象数值模式的发展完善,已广泛应用于国家级和区域中心,研发力量地理上分散。支撑数值模式运行的高性能计算机系统呈现出异构众核的发展趋势,模式研发的学科交叉衍生性越发明显,分布式模式研发的高效协同共享成为一个亟待解决的问题。本文基于Git建立了一个代码管理协作共享平台METCODE,实现了气象数值模式的代码版本管理、集成协作共享与过程管理,方便地支持分布式团队的合作研发。平台已在气象数值模式的研发中成功应用,应用效益良好。     

高性能计算技术在气象领域的应用

高性能计算通过应用超级计算机与并行处理技术解决复杂的计算问题,是信息技术发展比较迅猛的领域之一。气象应用始终是高性能计算的重要领域,高性能计算技术有效地解决了高分辨率、高精度气象数值预报模式发展限制,在气象预报预测业务中发挥着核心支撑作用。数十年以来,由于数值天气模式研究和业务运行对计算资源的强烈需求,国内外气象领域高性能计算机及应用迅速发展起来。气象领域对高性能计算能力及系统的可靠性需求日益提升。高性能计算技术将与气象预报应用日益融合,相互影响促进,不断创新发展。为满足气象预报预测业务和科研工作需求,中国气象部门将进一步提升高性能计算能力,并致力于优化集约高性能计算系统布局,高效管理计算资源,发挥最大效益。     

应用GRAPES模式对贵州暴雨过程的模拟试验

利用我国新一代数值预报模式GRAPES（Global／Reglional Assimilationand Prediction Enhanced System），对2004年发生在贵州的3次强降水过程，即6月23—24日、7月17—18日和7月21—22日的暴雨过程进行了数值模拟，并与实况资料进行对比分析。模拟结果表明：GRAPES模式成功地模拟了这几次降水过程中的主要天气系统的位置和移动过程，如西南低涡的加强、较强的低空急流、低空气流辐合以及高空槽过境等，因此较好地模拟出暴雨的落区和分布特征。但对强降水的模拟与实况有一定差异，对局地暴雨的模拟偏小。模拟试验分析可见：GRAPES模式对贵州暴雨有预报能力，有较好的参考作用。     

相变修正方案在GRAPES模式标量平流中的应用

如何更好地模拟水物质的空间分布和小尺度变化,对于数值天气预报效果的改进,特别是对于更好地模拟降水过程,具有重要的意义.计算机的飞速发展使数值模式的分辨率不断提高,云的显式计算成为可能,这样就要求水物质在平流的过程中必须要做到高精度、守恒、保形.水物质场是正定标量的场,具有空间和时间变化幅度大、存在强梯度甚至不连续的特点,水物质场的合理模拟一直是数值预报中的一个难题.GRAPES模式中的标量平流方案采用PRM分段有理函数方法,比较好地解决了该半拉格朗日模式中水物质平流的高精度、守恒、保形问题,但是当有凝结潜热发生时,由于半拉格朗日平流方案求解上游点时的插值,在云边缘区域会造成虚假的云水,进而导致不合理的相变过程.为了解决以上问题,本研究在GRAPES模式中PRM平流方案的案础上,加入了非线性半拉格朗日相变潜热的修正方案,旨在改进GRAPES模式对水物质平流问题的模拟,提高降水的预报效果.该研究通过理想试验,验证了非线性半拉格朗口相变修正方案可以有效地限制云边缘由于半拉格朗日平流方案插值产生的虚假柑变;然后将该方案加入GRAPES模式的PRM水物质平流方案中,通过实际个例模拟验证了加入非线性半拉格朗日方案以后,模式可以更好地模拟水物质的平流过程,且对云中热力场及水物质分布地模拟更加合理,同时预报出的雨带中心区与实况更加符合.