不同背景场误差样本模拟方案对数值预报的影响——以“苏迪罗”台风为例

利用天气研究和预报模式(Weather Research and Forecasting Model,WRF)、WRF三维变分同化(Weather Research and Forecasting-Three-Dimensional Variational Data Assimilation,WRF-3DVAR)及美国国家气象中心(National Meteorological Center,NMC)方法,采用热启动循环同化和冷启动两种不同初值方案开展数值试验,探讨不同初值方案模拟的背景场误差样本对背景误差协方差及其同化预报效果产生的影响。结果表明:由不同初值方案模拟的背景场误差样本统计得到的背景误差协方差,其单点同化试验均符合理论模型,但二者分析增量场的差异较显著。对2015年"苏迪罗"台风降水个例进行的数值试验表明,不同初值方案模拟的背景场误差样本统计得到的背景误差协方差对同化分析场具有一定影响,进而对台风移动路径和台风降水的模拟产生了较显著的影响,但对台风强度和台风中心附近最大风速的影响不显著。4个不同起报时刻数值试验进一步表明,采用热启动循环同化背景场误差样本模拟方案统计的背景误差协方差,对"苏迪罗"台风路径和降水预报效果较好,其中对台风路径的影响主要体现在数值预报模式积分24 h之后。     

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。     

条件非线性最优扰动在可预报性问题研究中的应用

本文总结了近年来条件非线性最优扰动方法的应用研究的主要进展.主要包括四个方面:(1)将条件非线性最优扰动(CNOP)方法拓展到既考虑初始扰动又考虑模式参数扰动,形成了拓展的CNOP方法.拓展的CNOP方法不仅能够应用于研究分别由初始误差和模式参数误差导致的可预报性问题,而且能够用于探讨初始误差和模式参数误差同时存在的情形;(2)将拓展的CNOP方法分别应用于ENSO和黑潮可预报性研究,考察了初始误差和模式参数误差对其可预报性的影响,揭示了初始误差在导致ENSO和黑潮大弯曲路径预报不确定性中的重要作用;(3)考察了阻塞事件发生的最优前期征兆(OPR)以及导致其预报不确定性的最优增长初始误差(OGR),揭示了OPR和OGR空间模态及其演变机制的相似性及其局地性特征;(4)研究了台风预报的目标观测问题,用CNOP方法确定了台风预报的目标观测敏感区,通过观测系统模拟试验(OSSEs)和/或观测系统试验(OSEs),表明了CNOP敏感区在改进台风预报中的有效性.具体地,台风OGR的主要误差分布在某一特定区域,空间分布具有明显的局地性特征,在台风OGR的局地性区域增加观测,有效改进了台风的预报技巧,该区域代表了台风预报的初值敏感区.事实上,上述El Ni(n)o事件、黑潮路径变异以及阻塞事件的OGR的空间分布也具有明显的局地性特征,这些事件的OGR刻画的局地性区域可能也代表了初值敏感区.     

华南暖区降水数值预报的初值同化试验

为了了解初值场对华南短时临近降水预报的影响,文中利用GRAPES区域中尺度模式,针对华南一次暖区暴雨过程分别进行控制试验、同化地面探空资料、nudging雨水资料和同化雷达径向风等四个模拟试验。分析结果表明：(1) 同化地面探空资料有助于改善24小时的降水落区及其量级;(2) nudging雨水资料对临近降水预报有积极影响;(3) 同化雷达径向风能使24小时的降水落区、量级得到明显的提升。这些结论为下一步的华南地区短时临近降水预报研究提供了重要的技术参考。     

ATMS和CrIS卫星资料同化对青藏高原天气预报的影响

利用WRF模式和GSI同化系统同化美国最新一代的ATMS和Cr IS卫星资料,探讨卫星辐射资料同化对青藏高原天气要素预报准确性的影响。进行了四组试验模拟,即无资料同化的控制试验(CTRL)和三组同化试验,三组同化试验分别为:只用常规观测资料进行同化(CONV)、常规观测资料和ATMS卫星资料同化(ATMS)、常规观测资料和Cr IS卫星资料同化(CRIS)。分析了2015年1月及7月的温度场、相对湿度场和风场的预报能力,除了分析近地表2 m温度场、2 m相对湿度场及10 m风场外,也分析了高地形区域以及低地形区域不同高度层上气象要素的预报能力。结果表明:ATMS和CRIS同化对青藏高原天气要素预报效果改进并不具有普遍性,ATM S同化试验可以有效的增进7月低地形区域的2 m温度场、7月高地形区域2 m相对湿度场以及1月高地形区域10 m风场的24 h、48 h预报能力;CRIS同化对1月高地形区域2 m温度场24 h预报、1月与7月高地形区域10 m风场24 h与48 h预报有改善效果。就垂直分层来讨论,CRIS同化试验不管在哪个高度分层都无法有效地改进模式预报能力,ATMS同化试验则在不同分层、不同变量场有着不一样的预报效果。资料同化后温度场预报主要的误差来源是系统性误差,而相对湿度场和风场在同化后主要误差是由非系统性误差造成的。整体上ATMS同化试验效果优于CRIS同化试验。     

集合预报的现状和前景

综合论述了近年来已在国际上引起高度重视的新一代动力随机预报方法 ——— 集合预报。 随着计算机技术的迅猛发展和由于大气初值和数值模式中物理过程存在着不确定性的事实, 这一方法无疑代表了数值天气预报未来演变发展的方向。 未来的天气预报产品预计将从“决定论”的预报转变为“随机论”的预报来正确地表达气象科学中这一所谓“可预报性问题”, 以便更好地为用户服务。 文中扼要地叙述了集合预报的概念、基本问题及其最新的研究动态和发展, 包括(1)如何建立和评估一个集合预报系统;(2)如何正确地表征大气初值和模式物理过程的不确定性与随机性;(3)如何从集合预报中提炼有用的预报信息和合理地解释、检验集合预报的产品, 特别是概率预报。 除了直接在天气预报上的应用, 还提到集合预报在气象观测和资料同化方面应用的动态, 以引起有关研究人员的注意。     

华中区域LRUC系统的构建与试验

如何将区域观测资料在中尺度模式中快速有效同化是提高区域精细化数值预报准确率和时效性的关键所在。本文简单介绍了基于LAPS和WRF建立的快速循环同化预报系统LRUC,以一次影响长江中游的典型梅雨锋暴雨过程为例,设计几种试验方案,结合实况降水分布,对比分析华中区域多普勒雷达资料循环同化对改善暴雨预报的作用;根据个例试验结果,设计批量后报试验方案,对比分析雷达资料同化对华中区域2007年主汛期(6—8月)多个时效降水预报评分。暴雨个例试验结果表明,华中区域多普勒雷达资料在LAPS中的同化,能为WRF提供更优初值场;同化华中区域地面资料和雷达资料后,比仅同化地面资料更能改进模式初值,改善模式降水预报,且降雨量级越大,24 h降水预报TS评分越高。批量后报试验结果表明,建立的快速循环同化预报系统LRUC,能对区域多源观测资料进行多时次循环同化分析,为模式初值增加观测资料的时间演变信息,提高模式对暴雨量级降水的预报水平;系统具有稳定性和一定的评分水平。     

初值形成方法对降水数值预报的影响

北欧有限区域模式ＨＩＲＬＡＭ被应用于中国的暴雨个例以探讨初值形成方法对有限区域模式定量降水数值预报的影响,对两种初值形成方案进行了对比,一种是由ＨＩＲＬＡＭ自己的数值同化系统提供初值,另一种是直接内插ＥＣＭＷＦ全球模式的相应分析场,与这两种方案对应的数值试验分别是控制试验（ＣＯＮＬ）和对比试验（ＣＯＭＰ）,将ＣＯＮＬ和ＣＯＭＰ的降水预报与观测值比较,结果表明：（１）当为ＣＯＭＰ提供初值的ＥＣＭＷＦ     

不同观测误差确定方法对地基GNSS-ZTD资料同化预报效果影响的对比分析

利用2016年6—8月华北—东北地区的地基全球卫星导航系统的天顶总延迟（GNSS-ZTD）观测资料、东北区域中尺度数值预报系统,以2016年6—8月的13 d强降水为例,开展基于Desroziers等（2005）理论的Des方法和传统方法进行观测误差确定的天顶总延迟资料同化对比试验研究,探讨Des方法相对于传统观测误差确定方法对天顶总延迟资料同化预报效果的影响,并以未做天顶总延迟资料同化的试验为对照试验,考察天顶总延迟资料在数值模式中的同化应用效果。结果表明:（1）Des方法得到的天顶总延迟观测误差诊断值较为合理,诊断值站点间差别较大,说明逐站进行观测误差诊断的必要性;（2）天顶总延迟资料同化使强降水的强度、落区预报性能得到提高,使温、湿、风等要素的预报与观测接近,Des方案同化分析、预报效果优于传统方案;（3）对2016年7月25日华北—东北强降水过程进行了同化预报分析,整体而言,天顶总延迟资料同化有效增强了对流层中低层初始湿度场,修正了积分初期水凝物含量与位置,进而改善了降水预报效果,修正了对照试验对辽宁东部地区强降水的明显漏报,且通过降水的反馈作用改进了温度与风场预报效果。基于Des方法逐站诊断观测误差相比传统方法得到的观测误差更为合理,因此能够提高天顶总延迟资料的同化预报效果,同化天顶总延迟资料能够提高降水及温、湿、风等气象要素的预报水平。      

14:00加密探空对区域数值预报系统的影响研究

基于2014年6月全国14:00(北京时,下同)加密探空观测资料,设计了观测系统模拟试验(Observing System Simulation Experiments,OSSEs)和实际加密探空同化试验(Observing System Experiments,OSEs)来评估14:00加密探空对区域数值预报系统的影响,并对14:00加密探空的观测布局进行了初步探索。结果表明:(1)理想模拟试验和实际同化试验中加入14:00加密探空对于提高区域模式的降水预报准确率均有积极影响,降水预报技巧评分在强降水量级提高更为明显,14:00起报结果优于20:00。(2)理想模拟试验中同化14:00加密探空能有效调整模式初始场中的动力、热力场结构和水汽分布,从而与"实况"更为接近。实际同化试验中增加14:00探空观测能修正模式风场,但对于温度和湿度分析在模式中低层略有负贡献,探空的湿度、温度观测本身存在观测偏差是一个可能的原因。(3)从观测布局来看,14:00加密探空对于数值预报具有基础作用,目前而言,GPS/PW等非常规资料不能取代14:00加密探空。综合考虑探空气球的施放成本,采用探测高度到300 h Pa、重点区域加密是一种经济的14:00增加高空观测方式。     

西南区域自动站资料对区域模式预报影响的同化试验分析

为了探讨区域地面站资料对数值预报的影响,本文采用西南区域业务模式系统,设计多组试验方案,开展基于西南区域地面站资料的同化试验,分析区域地面站资料对模式初值及预报的影响。研究表明:西南区域自动站资料的同化有一定的正效果,如对地面要素的改善,提高24h小雨预报TS值,对强降水落区和低涡结构的描述更准确等,但不显著;相对而言,是否同化区域站资料在较强降水过程中的作用更明显,通常同化的自动站资料越多,所起的作用越大,AWS_2015的同化效果略好于AWS_2016的同化效果。如何更好地发挥区域地面站资料在数值同化模拟中的效果,还有待做深入的研究工作。     

GRAPES混合同化方法在青藏高原区域的初步试验

针对青藏高原地区气象观测站点稀少和模式同化分析质量较低的问题,将GRAPES区域集合变分(En-3DVAR)混合同化系统应用于青藏高原地区,进行了单点理想试验和真实观测资料同化分析预报试验,分析评估青藏高原混合同化分析增量及预报误差的水平垂直结构特征及其合理性,并与中国东部平原地区进行比对。单点理想试验表明,En-3DVAR混合同化系统中背景误差协方差具备流依赖属性。真实资料混合同化试验结果表明,基于集合预报估计的分析增量具有流依赖的特征,特别是在高原地区和槽脊系统附近;青藏高原地区分析场的绝对误差总体低于3DVAR系统,其平均绝对误差在中层和高层低于平原地区,说明在青藏高原地区的改进效果略优于平原地区。需要关注的是,青藏高原地区En-3DVAR混合同化分析增量总体大于3DVAR,特别是近地面层u风分量分析增量明显偏大,这可能与青藏高原复杂地形有关。     

不同观测资料在西南地区数值预报中的应用

利用3.4版WRF同化与预报系统开展自动站、探空、GPS大气可降水量和云迹风资料的同化对比试验,了解现有业务中已同化观测资料在新版系统中的应用效果,确定资料同化优选方案,为西南区域中心数值预报业务改进提供参考。试验表明:(1)自动站资料测站多、分布不均,对初猜场低层要素调整作用大,会减小温度、相对湿度误差;探空资料站点少、垂直信息丰富,对初猜场各层误差减小均有贡献;云迹风资料垂直分布不均,集中在对流层中高层,因此对初猜场的最大调整集中在中高层,会减小位势高度误差;GPS测站少,被剔除的比例高,对初猜场调整作用很小;(2)单独同化试验发现探空、云迹风资料有助于该地区降水预报改进,而自动站和GPS资料对降水预报有负作用;(3)同时同化探空、云迹风资料有利于西南地区降水预报准确率提高,尤其对大降水中心预报。     

西南涡加密资料同化对西南区域模式降水预报的影响

本文基于2017年西南涡加密观测试验的四川省11个观测站的探空资料,利用西南区域9km和3km分辨率数值天气预报模式系统,开展了数值预报同化试验。同化试验每日06和18UTC各进行一次,持续40天。西南区域9km分辨率数值预报系统(SWC-WARMS)的模拟结果表明,加密探空观测资料对四川高空观测起到了补充。同化后可以改善模式初始场,有助于提升24小时降水预报的ETS评分,对小雨到大雨量级的BIAS评分也有一定的改善。西南区域3km分辨率系统得益于分辨率的提升,相比SWC-WARMS减小了大暴雨空报面积。同化加密探空观测可以提升降水预报的ETS评分,但空报面积也有所增加。      

初始场对暴雨数值预报的影响及集合预报试验

以2003年7月3日至4日发生在淮河流域的暴雨过程为例,利用AREM模式,分析了初始场对暴雨预报的影响,提出了暴雨预报中初始场不确定性包含的两层含义,一是被常规观测遗漏的中小尺度信息误差;另一个则是随着环流变化造成的信息误差的不确定性。并针对着初始场的不确定性,设计了一种初值集合预报的方法,它包含了经典的集合预报方法MCF、LAF、BGM的思想。用这种方法进行了集合预报试验,结果表明:集合平均预报的预报技巧高于24 h控制预报,集合预报还可给出降水概率预报、离散度等产品为暴雨可预报性的评估提供参考。     

C波段雷达在新疆区域数值预报系统中的应用初探

基于新疆区域数值预报系统（Desert Oasis Gobi Rapid Analysis Forecast System,下称DOGRAFS）,开展了同化C波段雷达资料对2010年10月6日发生在新疆的一次强降水过程预报结果影响的试验分析。其中设计包括不同化任何资料、同化常规资料、同化雷达反射率因子、同化雷达径向风、同时同化反射率因子和径向风五组试验,重点分析了雷达资料同化对此次天气过程降水、温度以及风速模拟效果的影响。结果表明：（1）同化雷达径向风和同时同化径向风和反射率因子相对于其他三组试验,对降水预报的TS和ETs评分更高;（2）相对于其他三组试验,同化雷达径向风和同时同化径向风和反射率因子对模式垂直方向上的温度、风速预报偏差具有一定的改善效果;（3）对于地面2 m温度和10 m风速而言,同化常规观测资料比其他四组试验预报的平均偏差和均方根误差更小;其它四组试验误差相当,差别不明显,表明同化雷达对近地面层温度和风的影响不明显。本研究旨在探索C波段雷达观测资料在新疆区域数值预报系统中的适用性,为今后雷达观测资料在业务系统中的应用提供参考。     

集合预报方法在暴雨研究和预报中的应用

机理了解不够和可预报性问题的忽略是暴雨预报不尽人意的两大原因。主要讨论第二方面,即如何面对和处理可预报性问题,这对如何提高现有数值预报的价值、做好气象服务尤其重要。根据作者多年的研究和实践经验以及直接接触的一些研究和方法,简要地总结了数值集合预报方法在暴雨研究和预报中的应用,具体包括以下四个方面:(1)暴雨集合预报系统的建立:初值和物理扰动、成员数、模式分辨率、资料同化和"虚拟"集合预报;(2)预报方法:集合异常预报法、再预报相似集合法和台风路径聚类法;(3)在预报后处理与订正中的应用:平均、成员排序与最佳成员法、加权平均、概率匹配平均法和集合动力因子法;(4)对暴雨天气系统的机理分析与模式初值的改进:初值扰动差异分析和集合敏感性法、目标观测。希望国内气象业务部门能在日常业务中借鉴以上方法以提高暴雨预报和服务水平,为今后的研究工作提供一个新的起点、方向和方法,这包括指导现有的一些业务集合预报系统今后的进一步完善。     

基于守恒重映射的全球非结构网格模式同化及预报初步应用

全球大气模式在发展过程中不断获得改进,并逐渐采用非结构计算网格,如以球面重心Voronoi网格为特点的MPAS-A模式。为改进MPAS-A模式初值,相关的资料同化研究同步在积极开展。本文为实现利用变分方法快速同化多源观测资料的需求,以美国NCEP业务上使用的GSI系统作为同化模块,基于守恒重映射方法进行非结构与结构化球面网格转换,构建了GSI-MPAS同化及预报框架,并进行了网格转换测试和同化预报试验。网格转换检验测试表明,模式物理量的转换误差与其分布特征密切相关,二阶精度守恒重映射转换结果优于一阶精度转换结果。连续一周的滚动循环同化及预报试验表明,基于守恒重映射方法的GSI-MPAS同化及预报框架能够有效同化多源观测资料,改善了初值场的质量并使得MPAS-A预报得到的各个变量更加准确,且对降水预报具有正面效果。进一步分析表明,由于在北半球同化了更多观测资料,所以北半球地区的改进明显优于南半球及赤道地区。     

一种基于历史样本投影的三维变分同化方法

对于中尺度数值天气预报来说,初始条件的准确与否已成为影响预报技巧的主要因素之一。现有的大气观测资料在时空分布上的不均匀,以及存在的观测误差,使得我们必须引进资料同化方法,为中尺度数值模式提供最优的初始场。由于传统的三维变分同化(3DVar)方法缺乏模式约束以及背景误差协方差矩阵(B矩阵)不具有流依赖性,因此本文提出一种基于历史样本投影的3DVar(HSP-3DVar)方法,它不仅具有流依赖的B矩阵,而且比传统的3DVar简单易行。为了评价HSP-3DVar的同化性能,我们基于区域暴雨预报模式AREM(Advanced Regional Eta Model)对其进行了观测系统模拟试验(OSSE),结果表明:HSP-3DVar能够有效融合观测信息,模式初值在各层的均方根误差都显著地降低。     

国家级区域集合预报系统研发和性能检验

该文简要介绍了中国气象局国家气象中心研发的区域中尺度集合预报系统主要技术特点:在初值扰动技术方面,通过研究中国地区中尺度模式预报误差快速增长特点、中国地形地貌特征与观测资料的分布情况,研发适合于中尺度模式的增长模繁殖法扰动技术构造初值场;分析数值模式物理过程参数化方案内在的不确定性以及对强对流天气和近地面要素预报的差异,确定多物理过程扰动技术方案。解决全球集合预报扰动信息向中尺度集合预报输入的关键技术,实现中尺度区域集合预报系统与全球中期集合预报系统的嵌套。在模式后处理方面,解决中尺度集合预报结果的偏差订正技术;开发满足多种需求的多要素、多层次概率预报产品和概率预报检验产品。在世界天气研究计划"2008年北京奥运会中尺度集合预报研究开发项目"3年实时预报试验比较评价中,中国气象局国家气象中心区域中尺度集合预报系统总体预报能力与国外同类系统相当。