观测资料与模式的协调性对同化效果的影响

针对资料同化时模式与观测资料不协调导致的同化失效问题, 利用国家气候中心NCCo简化海气耦合模式, 基于一种提取观测资料中与模式相协调信息分量 (也称模式可协调信息) 的资料重构方法, 探讨了观测资料和模式的协调性对资料同化效果的影响。结果发现: 利用简单海气耦合模式同化海表温度距平资料时, 由于模式与资料不匹配使同化后的初始场中产生与模式动力特征不协调的小尺度扰动, 这些小扰动在预报阶段会迅速增长, 污染预报结果, 使得预报失败。研究还发现, 无论在耦合或不耦合同化形式下, 对海温资料中的模式可协调分量进行同化时, 预报效果明显好于对原观测资料的同化。其缘于对观测海温中模式可协调信息分量同化生成的初始场中, 消除了与模式动力特征不协调的小尺度扰动, 突出了原始资料中与模式协调的ENSO尺度信息分量, 改善了初始场与模式的协调性, 从而提高了模式的预报技巧。     

IAP-DecPreS年代际气候预测系统及其预报技巧

针对未来1~10 a气候状态的近期气候预测(年代际预测)是当前国际气候领域的研究热点。本文综述了中国科学院大气物理研究所发展的基于耦合气候系统模式的年代际气候预测系统IAP-DecPreS相关的研究进展。IAP-DecPreS系统的核心部分是耦合模式海洋分量初始化方案,“集合最优插值-分析增量更新”(EnOI-IAU)方案,该方案将集合最优插值(EnOI)和增量分析更新(IAU)结合起来,能够同化原始的海洋次表层温度廓线观测资料,对耦合模式进行初始化。系统的年代际回报试验表明,IAP-DecPreS对太平洋年代际振荡和大西洋多年代际变率的预测技巧与耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)技巧较高的模式相当。IAP-DecPreS系统被广泛应用于气候预测相关研究,包括火山气溶胶对年代际预测技巧的影响,全场同化和异常场同化两种不同的初始化方法对ENSO、印度洋偶极子模态和印度洋洋盆模态等的预测技巧的影响。最后,结合国际发展态势,对未来IAP-DecPreS的发展进行了讨论。     

Recent Researches on the Short-Term Climate Prediction at IAP－A Brief Review

回顾了近年来在中国科学院大气物理研究所开展的有关短期气候预测研究的进展。第一个短期气候数值预测是曾庆存等利用一个耦合了热带太平洋海洋环流模式的全球大气环流模式作出的。1997年，一个基于海气耦合模式的ENSO预测系统，包括一个海洋初始化方案被建立起来，同时也开展了基于海温异常的东亚气候可预测性研究。利用气候变动的准两年信号，王会军等提出了一个可以显著改进模式预测准确率的模式结果修正方案。为了考虑土壤湿度的初始异常对夏季气候的影响，一个利用大气资料如温度、降水等经验地反演土壤湿度的方法也被建立起来。还通过一系列的数值试验研究了 1998年夏季大水发生当中海温异常和大气环流初始异常的作用。     

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。     

ENSO hindcast skill of the IAP-DecPreS near-term climate prediction system:comparison of full-field and anomaly initialization

本文使用中国科学院大气物理研究所近期气候预测系统IAP-DecPreS,评估了全场初始化和异常场初始化对ENSO的预测技巧。结果表明:采用异常场初始化方法对典型ENSO和El NioModoki的预报技巧均优于采用全场初始化方法的预报技巧。采用异常场初始化方法的回报结果能超前10个月回报强ENSO事件,超前4-7个月回报相对较弱的ENSO事件。采用异常场初始化方法对El Nio Modoki和典型ENSO的预报技巧相当。此外,采用异常场初始化方法的回报结果能超前1-4个月模拟出典型ENSO和El NioModoki的冬季海表面温度、降水以及大气环流异常的主要空间分布特征。     

一种基于分析增量更新技术的台风初始化方案

台风初始化方案最大的困难在于其只能根据有限的观测资料（台风中心位置、最低气压、最大风速和大风半径等）来构造一个与模式动力-物理过程协调的涡旋模型。首先根据实际观测资料对背景场中的涡旋扰动进行重定位和风速调整,然后将分析增量更新（Incremental Analysis Update,IAU）技术应用于台风初始化方案中,将调整后的涡旋当作一个强迫项逐渐加入到模式预报过程中,通过模式自身调整来得到一个协调性较好的台风初始结构,从而改善模式对台风的预报性能。对“山竹”台风的多次预报结果表明:（1）台风初始化对于台风路径误差影响较小,对于强度预报改进则比较明显。特别是在台风生成初期,台风初始化技术能够有效地增强全球模式分析场中的涡旋强度,并解决预报过程中强度较弱的问题。（2）根据预先给定的三维风场,IAU技术能通过模式自身预报过程对其他变量进行调整,从而得到一个热力和动力协调的初始涡旋结构。相对于仅对初始风场的调整,它对24 h之后的路径和强度预报误差会有更进一步的改善。（3）对IAU中的松弛时间进行参数敏感性试验,发现该变量取3—6 h效果较好。      

海-气耦合系统的非线性不稳定行为与年际气候变率

文中从理论上论述了气候系统的基本态—季节循环的非线性不稳定特征 ,研究了年际气候变率特别是ENSO与季节循环间非线性相互作用 ,并通过Oxford海 气耦合模式数值实验具体展示了上述理论分析。理论与数值实验表明 ,海 气耦合系统可经过年周期态失稳→新周期产生→与季节循环锁相→混沌这一系列分岔过程产生类似ENSO的无规则运动。这一规律为正确认识ENSO的动力机制及客观确定简化海 气耦合模式中的参数提供了理论依据     

近期气候预测系统IAP-DecPreS对印度洋偶极子的回报技巧:全场同化和异常场同化的比较

印度洋偶极子（IOD）是热带印度洋年际变率主导模态之一,对于区域乃至全球气候有重要影响。准确预报IOD对于短期气候预测具有重要意义。中国科学院大气物理研究所最近建立了近期气候预测系统IAP-DecPreS,其初始化方案采用“集合最优插值—分析增量更新”（EnOI-IAU）方案,能够同化观测的海洋次表层温度廓线资料。本文分析了IAP-DecPreS季节回报试验对IOD的回报技巧,重点比较了全场同化和异常场同化两种初始化策略下预测系统对IOD的回报技巧。分析表明,8月起报秋季IOD,无论从确定性预报还是概率性预报的角度,基于全场同化的回报试验技巧均高于异常场同化的回报试验。对于5月起报的秋季IOD,基于两种初始化策略的回报试验技巧相当。研究发现,全场同化策略相对于异常场的优势主要源于它提高了对伴随ENSO发生的IOD的预报技巧。ENSO遥强迫触发的热带东印度洋“风—蒸发—SST”正反馈过程是IOD发展和维持的关键。采用全场同化策略的回报结果能够更好地模拟出IOD发展过程中ENSO遥强迫产生的异常降水场和异常风场的空间分布特征;而采用异常场同化策略,模拟的异常降水场和风场偏差较大。导致两种初始化策略预测结果技巧差异的主要原因是,全场同化能够减小模式对热带印度洋气候平均态降水固有的模拟偏差,从而提升了热带印度洋对ENSO遥强迫响应的模拟能力。而异常场同化由于在同化过程中保持了模式固有的气候平均态,因此模拟的热带印度洋对ENSO遥强迫的响应存在与模式自由积分类似的模拟偏差。     

热带太平洋年代际平均气候态变化与ENSO循环

文中用观测的热带太平洋海表温度资料、风应力资料和OLR资料，通过多时间尺度分析，将与ENSO有关的变化分为3个主要的分量，一是2～7a的ENSO循环尺度，二是8～20a的年代际尺度，三是20a以上的平均气候态变化。讨论了热带太平洋这种平均气候态变化的主要特征以及与ENSO循环的关系，并用耦合模式的数值试验来研究平均气候态的变化对ENSO循环的影响。结果表明热带太平洋的平均气候态在20世纪70年代后期发生了一次由冷态向暖态的变化，主要增暖区是沿赤道以及热带东太平洋的，海表温度变化最大中心可以达到0.6℃。伴随着海表温度的变化，赤道西太平洋的西风距平加强，赤道东太平洋的东风距平也加强，在赤道中太平洋形成了一个加强的辐合中心。年代际平均气候冷暖态的变化对ENSO最直接的线性影响是使ElNio位相增加，而形成ENSO冷位相和暖位相的不对称。另一方面较暖的平均气候态可能引起海洋和大气之间的耦合加强，导致ENSO循环振荡有所加强。     

用于ENSO预报的计算机模拟

ENSO(厄尔尼诺/南方涛动)现象是全球气候中最大的年际变动.由于ENSO对区域和全球气候及经济都有重大影响,因此近年来已引起了人们广泛的关注.为期10年的TOGA(热带海洋全球大气)计划的实施,已使监测和预报ENSO成为现实.在TOGA计划实施中建立的观测网,如在太平洋的热带大气海洋观测浮标阵,可实时监测ENSO,并为模式的验证和初始化提供资料.     

ENSO in a hybrid coupled model. Part II: prediction with piggyback data assimilation

A hybrid coupled model (HCM) for the tropical Pacific ocean-atmosphere system is employed for ENSO prediction. The HCM consists of the Geophysical Fluid Dynamics Laboratory ocean general circulation model and an empirical atmospheric model. In hindcast experiments, a correlation skill competitive to other prediction models is obtained, so we use this system to examine the effects of several initialization schemes on ENSO prediction. Initialization with wind stress data and initialization with wind stress reconstructed from SST using the atmospheric model give comparable skill levels. In re-estimating the atmospheric model in order to prevent hindcast-period wind information from entering through empirical atmospheric model, we note some sensitivity to the estimation data set, but this is considered to have limited impact for ENSO prediction purposes. Examination of subsurface heat content anomalies in these cases and a case forced only by the difference between observed and reconstructed winds suggests that at the current level of prediction skill, the crucial wind components for initialization are those associated with the slow ENSO mode, rather than with atmospheric internal variability. A “piggyback” suboptimal data assimilation is tested in which the Climate Prediction Center data assimilation product from a related ocean model is used to correct the ocean initial thermal field. This yields improved skill, suggesting that not all ENSO prediction systems need to invest in costly data assimilation efforts, provided the prediction and assimilation models are sufficiently close. Received: 17 April 1998 / Accepted: 22 July 1999     

一个ENSO动力-相似误差订正模式及其后报初检验

为有效利用历史资料中的相似信息,减小模式误差对ENSO这类跨季节-年际尺度预测问题的影响提高动力模式的预测水平.作者利用一种基于统计相似的模式误差订正方法,以国家气候中心简化海气耦合模式为平台建立了相应的动力-相似误差订正(DAEC)模式,并着重探讨了系统相似程度(全相似或部分相似)、误差重估周期以及相似样本个数等因素对预报效果的影响.结果表明,利用该方法可以有效地改善原有模式的预报性能,其中 "全相似" 比 "部分相似" 更能反映海气耦合系统的相似程度,从而对模式误差做出更为准确的估计,使预报误差明显减小.海洋和大气的误差重估周期对结果也有较大影响,在不同相似程度下分别存在着某种最优配置使得预报效果达到最佳.另外,在对相似样本存在状况及影响的研究中则发现在当前资料长度内整体上只存在着有限个相似样本,在此范围内随着样本取样数目的增加DAEC模式的预报性能逐渐提高.     

Testing a four-dimensional variational data assimilation method using an improved intermediate coupled model for ENSO analysis and prediction

A four-dimensional variational (4D-Var) data assimilation method is implemented in an improved intermediate coupled model (ICM) of the tropical Pacific. A twin experiment is designed to evaluate the impact of the 4D-Var data assimilation algorithm on ENSO analysis and prediction based on the ICM. The model error is assumed to arise only from the parameter uncertainty. The “observation” of the SST anomaly, which is sampled from a “truth” model simulation that takes default parameter values and has Gaussian noise added, is directly assimilated into the assimilation model with its parameters set erroneously. Results show that 4D-Var effectively reduces the error of ENSO analysis and therefore improves the prediction skill of ENSO events compared with the non-assimilation case. These results provide a promising way for the ICM to achieve better real-time ENSO prediction.     

Incorporating a semi-stochastic model of ocean-modulated westerly wind bursts into an ENSO prediction model

Prediction models of the El Niño-Southern Oscillation (ENSO) phenomenon often represent westerly wind bursts (WWBs), a significant player in ENSO dynamics, as stochastic forcing. A recent paper developed an observationally motivated semi-stochastic statistical model that quantifies the dependence of WWBs on large-scale sea-surface temperature. This WWB model is added here to a hybrid coupled model, thus activating a two-way SST-WWB feedback. The WWB model represents both the deterministic and stochastic elements of WWBs and thus is especially appropriate for ensemble ENSO prediction experiments. An ensemble of retrospective forecasts is performed for the years 1979–2002. Overall statistical measures of predictability are neither degraded nor improved relative to the hybrid, coupled general circulation model, perhaps because of the limitations of the hybrid coupled model and the initialization procedure used. While the present work is meant as a proof-of-concept, it is found that the addition of the WWB model does improve the prediction of the onset and the development of the large 1997 warm event, pointing to the potential for ENSO prediction skill improvement using this approach.     

全球数值模式中的台风初始化Ⅱ: 业务应用

由于缺少大量有效的观测资料,台风初始化对数值天气预报业务模式而言,仍然是一个悬而末决的难题.中国国家气象中心自从1996年将台风数值预报系统投入业务运行以来,一直使用经验的人造bogus涡旋台风初始化技术.实际上,不同时期的台风有着不同的环流结构,即使同一个台风在不同的生命期也具有不同的结构特征,而这些结构特征的差异并不能依靠现有的bogus涡旋技术体现出来,这种主观方法的统一性与台风在时空上的差异性形成了强烈的反差.最近,基于国家气象中心全球资料分析同化-预报循环系统,设计和发展了一套新的台风初始化业务方案,它主要由初始涡旋形成、涡旋重定位和涡旋调整3部分过程组成.相比于业务中使用的人造bogus涡旋台风初始化方案,新方案在很大程度上减少了人为因素对台风涡旋结构的影响,而更多地是依靠数值模式自身的动力和物理过程来协调约束产生三维空间的涡旋结构.应用新方案,文中对生成于西北太平洋的2006年0605号台风格美(Kaemi)进行了数值试验,初步分析表明,新方案在实现台风涡旋环流结构的初始化方面效果较好,同时,对台风格美多个时次的预报结果也显示,相比于业务使用的bogus方案而言,新方案对台风路径平均预报误差有了大幅度的降低.     

数字滤波初始化方案在高分辨率GRAPES区域模式中的应用研究

高分辨率同化系统中引入的高频率高密度观测信息会造成分析变量之间的不平衡,因而在模式积分中产生的虚假重力波会严重影响模式预报质量和运行稳定。为了抑制虚假重力波在模式中快速增长,文中通过在高分辨率GRAPES区域模式中应用非绝热数字滤波和增量数字滤波初始化方案,研究不同滤波截断周期的初始化方案对分析预报的影响。试验结果表明,不同初始化方案的分析预报效果依赖于截断周期,截断周期越长滤除的高频信息越多,对于3 km分辨率模式,30 min与15 min截断周期的初始化方案既滤除了高频噪音,也基本保留了有意义的分析信息。不同截断周期的数字滤波方案在GRAPES-MESO系统中对气象要素预报场的影响基本可忽略;而在GRAPES-RAFS系统中,初始化方案对分析和预报的影响会逐渐累积,15 min截断周期的初始化方案比2 h截断周期的初始化方案的风场预报和降水预报质量更优。      

The retrospective prediction of ENSO from 1881 to 2000 by a hybrid coupled model: (II) Interdecadal and decadal variations in predictability

In this study, the retrospective predictions of ENSO (El Niño and Southern Oscillation) were performed for the period from 1881 to 2000 using a hybrid coupled model, which is an ocean general circulation model coupled to a linear statistical atmospheric model, and using a newly developed initialization scheme of SST assimilation by Ensemble Kalman Filter. With the retrospective predictions of the past 120 years, some important issues of ENSO predictability (measured by correlation and RMSE skills of NINO3 sea surface temperature anomaly index) were studied including decadal/interdecadal variations in ENSO predictability and the mechanisms responsible for these variations. Emphasis was placed on investigating the relationship between ENSO predictability and various characteristics of ENSO system such as the signal strength, the irregularity of periodicity, the noise and the nonlinearity. It is found that there are significant decadal/interdecadal variations in the prediction skills of ENSO during the past 120 years. The ENSO events were more predictable during the late nineteenth and the late twentieth centuries. The decadal/interdecadal variations of prediction skills are strongly related to the strength of sea-surface temperature anomaly (SSTA) signals, especially to the strength of SSTA signals at the frequencies of 2–4 year periods. The SSTA persistence, dominated by SSTA signals at frequencies over 4-year periods, also has a positive relationship to prediction skills. The high-frequency noise, on the other hand, has a strong inverse relationship to prediction skills, suggesting that it also probably plays an important role in ENSO predictability.