云顶高度和温度预报多方案对比检验与集成

基于WRFV3.6.1模式,选取3个单参数方案Lin、WSM6、Thompson和3个双参数方案Morrison 2-mom、CAM5.1、NSSL 2-mom模拟影响江苏地区的云系过程。针对云顶高度和云顶温度2个云宏观变量,利用卫星反演资料进行定量检验,评估各方案的预报能力,挑选出最优参数方案。同时,考虑到单一方案预报的不确定性,利用多方案集成技术来减小预报的系统性的偏差。结果表明,各方案均能较好地模拟出云带的基本走向与分布,但对云带范围的模拟仍存在差异,CAM5.1与NSSL 2-mom方案模拟云系范围较实况偏大,其他方案则偏小。CAM5.1方案为最优方案,NSSL方案虽然可以较好地模拟出云顶高度高值中心和云顶温度低值中心位置,但量级误差较大,预报效果最差。3个单参数方案WSM6、Thompson和Lin对云顶高度和温度的模拟效果大致相当,优于双参数方案Morrison。简单集合平均和消除偏差集合平均有效地减小了预报误差,预报效果优于6个方案中最优的CAM5.1方案,其中消除偏差集合平均结果相对于简单集合平均预报更为准确。     

WRF模式不同云参数化方案的暴雨预报能力检验及集成试验

利用WRFV3. 6的8种微物理方案和6种积云参数化方案对湖北及其周边地区夏季12次暴雨过程进行回报,分析各种方案对暴雨预报的影响。结果显示,各种方案均能较好地预报出降水过程,但其降水强度和范围存在一定差异。当积云参数化方案为KF方案时,对Lin、WSM6、Thompson、Morrison 2-mom、CAM5. 1、WDM5、WDM6、NSSL 2-mom微物理方案做敏感性试验,发现CAM 5. 1方案优于其他7种微物理方案,M orrison 2-mom次之。当微物理方案为CAM 5. 1时,对KF、BM J、GD、SAS、G3D、Tiedtke积云参数化方案做敏感性试验,发现在不同量级降水预报中,6种积云参数化方案各有优劣。综合考虑,GD、SAS、Tiedtke积云参数化方案优于其他3种方案。在此基础上开展多方案集成试验,结果表明集合平均(ensemble mean,EMN)在一定程度上可以减少预报误差,降低单个成员预报的不确定性。     

不同云微物理方案对青藏高原一次强降水的模拟影响分析

利用WRF模式中三种云微物理参数化方案(Lin、Eta和WSM6)对青藏高原一次强降水过程进行模拟试验,将模拟降水结果与实测资料进行对比,以评估不同云微物理参数化方案对该区域降水过程的模拟性能。结果表明:三种方案均能够模拟出此次降水天气过程的发生,但在主要降水区域和降水强度两方面仍与实测资料存在偏差;在水凝物方面,三种方案对冰粒子的模拟较接近,Lin和WSM6方案模拟的雪粒子差异较大,但霰粒子无明显差异。进一步对比分析了Lin和WSM6方案模拟的云微物理转化过程,结果表明:这两种方案都表现出了霰向雨水转化的特点。在Lin方案中,通过水汽向霰粒子凝华、霰碰并水汽凝华生成的雪粒子以及霰碰并云水这三种过程生成的霰粒子最终融化为雨水。而在WSM6方案中,一方面水汽凝结成云水,云水被雪和霰粒子碰并收集转化为霰,之后霰融化为雨水;另一方面水汽凝华为冰粒子,一部分冰转化为雪,雪直接融化为雨水或转化为霰融化为雨水,另一部分冰转化为霰,霰融化为雨水。      

基于不同微物理过程的广西沿海南风型暖区暴雨的数值模拟研究

基于WRFV3.6.1,利用其8个云微物理参数化方案对2010—2016年华南汛期（4—9月）的6个南风型暖区暴雨个例进行数值模拟与多方案集成试验,并采用基于对象的诊断评估方法（MODE）对模拟结果进行评估。结果发现对于大多数个例,WRF模式都能较好地模拟出暖区暴雨的降水带,对暖区降水带模拟最好的参数化方案是WSM6方案,其次是Lin方案;模拟效果较差的参数化方案为CAM5.1与NSSL 2-mon方案。选取模拟结果较好的个例进行诊断分析,发现不同参数化方案得到的动力学特征以及云微物理特征相关变量存在较大差异,导致模拟降水的差异。在单方案模拟的基础上,开展多方案集成试验,发现多方案集成方法能够有效降低模式模拟的不确定性,产生更稳定的模拟结果。     

基于多模式集成技术的地面气温精细化预报

基于ECMWF、JMA、T639、WRF四个数值模式2012年6月1日—9月30日地面气温3—60 h预报资料和郑州加密自动站资料,利用多模式集合平均(EMN)、消除偏差集合平均(BREM)、加权消除偏差集合(WBREM)及多模式超级集合(SUP)4种方法,对2012年8月29日—9月27日郑州城区11个站点地面逐3 h气温进行多模式集成预报试验,采用绝对误差对预报结果进行检验评估,结果表明:在30天的预报期内,BREM、WBREM及SUP对于大多数站气温预报效果有明显改善,而EMN方案对11个站预报效果改善则不太明显;4种方案中,BREM和WBREM预报效果相对较好且稳定,各个站上3—60 h预报的绝对误差均在2℃附近或以下;SUP方案虽然对个别站预报误差较低,但是其预报效果并不稳定,一些站点的个别预报时效误差大于2℃。对于郑州观测站的气温预报而言,4种集成方案20时起报的气温误差明显小于08时起报的误差,并且20时起报的SUP集成方案绝对误差明显小于其他方案的绝对误差。总体而言,BREM、WBREM及SUP三种集成方案能够给郑州精细化预报业务提供较好的参考。     

不同云微物理方案对“7.21”特大暴雨模拟的对比试验

利用中尺度数值模式WRF v3.5.1中的17种不同云微物理过程参数化方案,对2012年7月21—22日北京特大暴雨过程进行了对比试验。模拟结果表明:不同云微物理方案对不同量级降水的模拟效果各有优势。NSSL 1-momlfo方案对中雨和大暴雨两个等级降水的模拟效果最好,降水中心值最接近实况;Eta(Ferrier)和Kessler方案分别对大雨和暴雨等级降水的模拟效果最好。总体上,能够较好地模拟出本次特大暴雨过程的方案依次为:NSSL 1-mom、NSSL 1-momlfo和Milbrandt 2-mom方案,而WDM6方案的模拟效果最差。云中水成物演变特征表明,模拟较好的方案中液态水、云冰和霰的含量较多,且随时间演变与地面降水强度的变化相一致。另外,模拟较好的方案中冰相粒子多,过冷水的范围大、含量高,有利于各相态粒子相互转化,促进冰相过程发展,致使降水量增多。     

一次江淮暴雨高分辨率数值预报中云微物理方案敏感性分析

基于全可压非静力中尺度预报模式WRF,选取Lin、WSM3、WSM5、WSM6、Goddard五种云微物理方案和Kain-Fritsch积云对流参数化方案,对2017年6月10日的江淮暴雨过程开展高分辨率数值预报试验,重点研究了云微物理方案对强降水预报的敏感性。结果表明:Lin方案模拟的局地暴雨区降水量随时间的演变与实况较为吻合,但降雨量偏小,WSM5、WSM6和Goddard方案模拟的降水量级与实况更为吻合;不同云微物理方案对此次江淮暴雨的预报能力具有明显差异,小雨量区域的模拟效果基本一致,暴雨和大暴雨对云微物理方案更加敏感;云中水成物的三维结构特征差异明显,其水成物含量也显著不同。WSM5方案模拟的雨水和云水含量较高,其降水量和落区质量较好;不同微物理方案产生差异明显的垂直速度,导致云量、云高有所差异,进而影响降水预报的性能,说明选用更为敏感的云微物理方案对降水预报质量的改善具有重要作用。     

微物理过程和积云参数化方案对海南岛秋季暴雨模拟的影响

利用WRF(ARW)V3.6模式模拟了2010年10月5—6日发生在海南的一次秋季大暴雨过程,从降水、风场、反射率和云结构等方面分析WRF模式中3个积云参数化方案(KF,BMJ,Tied Tke)和4个微物理参数化方案(Lin et al,WSM5,WSM6,Thompson)对海南岛秋季暴雨模拟的影响。结果表明:此次秋季暴雨过程模拟对不同的积云参数化方案和微物理参数化方案组合是比较敏感的,不同的积云参数化方案和微物理参数化方案组合通过调整温湿场结构,从而影响模拟降水的时间、强度和落区。对比发现,Thompson微物理方案的组合对于降水量级的模拟更为敏感,能较合理的描述暴雨发生发展过程中的水汽输送、热力和动力条件,并通过影响雨水混合比和云水混合比的高度和大小从而影响降水。其中Thompson微物理方案和Tied Tke积云方案的组合能较好的模拟出本次暴雨过程的特征,与实测最为接近,该组合模拟的最大垂直速度和反射率区与最大云水混合比对应。另外,积云方案和微物理方案的选择不影响水汽混合比的模拟。     

CMA-GFS云预报的偏差分布特征

利用2021年3月—2022年2月ERA5再分析数据云量、云水凝物对中国气象局研发的全球数值预报系统CMA-GFS同期云量产品和由云量、云水凝物产品计算的云发生、云水凝物积分的偏差特征进行诊断评估, 初步探讨了CMA-GFS云预报偏差存在的可能原因。结果显示:CMA-GFS云量、云水凝物的分布较为合理, CMA-GFS能够描绘全球云量、云水凝物的分布特征, 并能够反映季节特征;CMA-GFS预报高云和中云的云量偏差大于低云的云量偏差, 而高云和中云的云量均方根误差较低云偏小, 说明模式高云和中云的预报稳定性优于低云;与ERA5再分析数据相比, CMA-GFS液相水凝物积分以负偏差为主, 冰相水凝物积分以正偏差为主;云量、云水凝物的偏差在不同地区成因不同, 在热带地区的偏差与对流参数化和微物理方案不协调有关, 在南北半球中高纬度地区的偏差与相对湿度偏差相关。     

WRF模式中微物理和积云参数化方案的对比试验

为了研究微物理参数化方案对珠江三角洲(简称珠三角)降水模拟的影响,利用WRF中尺度数值预报模式,在3 km模式分辨率下,在微物理方案为WSM6方案条件下,选用KF、BMJ、GD以及G3等四种积云参数化方案对2010年5月14日广东珠三角地区的一次暴雨过程进行了模拟试验。结果显示,KF方案对于降水带和降水量的模拟与实况较为一致。在积云参数化方案为KF条件下,分别选用Kessler、Lin et al、WSM 3、WSM5、Ferrier(New eta)和WSM6等6种微物理方案再次对这次暴雨过程进行模拟试验,模拟结果的对比分析表明:选用Lin et al微物理方案时,模式较好地模拟出了强降水雨带的位置和降水强度;而其他5种参数方案的模拟效果均不好,降水量明显偏小,雨带位置偏差较大;同时对低空急流、K指数和上升速度等物理量分析可知,Lin et al方案能较好地模拟出降水实况。     

STUDY OF THE MODIFICATION OF MULTI-MODEL ENSEMBLE SCHEMES FOR TROPICAL CYCLONE FORECASTS

This study investigates multi-model ensemble forecasts of track and intensity of tropical cyclones over the western Pacific, based on forecast outputs from the China Meteorological Administration, European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Japan Meteorological Agency and National Centers for Environmental Prediction in the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) datasets. The multi-model ensemble schemes, namely the bias-removed ensemble mean (BREM) and superensemble (SUP), are compared with the ensemble mean (EMN) and single-model forecasts. Moreover, a new model bias estimation scheme is investigated and applied to the BREM and SUP schemes. The results showed that, compared with single-model forecasts and EMN, the multi-model ensembles of the BREM and SUP schemes can have smaller errors in most cases. However, there were also circumstances where BREM was less skillful than EMN, indicating that using a time-averaged error as model bias is not optimal. A new model bias estimation scheme of the biweight mean is introduced. Through minimizing the negative influence of singular errors, this scheme can obtain a more accurate model bias estimation and improve the BREM forecast skill. The application of the biweight mean in the bias calculation of SUP also resulted in improved skill. The results indicate that the modification of multi-model ensemble schemes through this bias estimation method is feasible.     

基于TMI产品资料对数值模式水凝物模拟能力的检验分析

本文利用热带测雨卫星(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)搭载微波成像仪(TRMM Microwave Imager,TMI)的探测及反演结果,结合微波辐射传输模式,就2004年17号台风暹芭(Chaba)过程,对AREM(Advanced Regional Eta-coo...     

超强台风“威马逊”(2014)云微物理特征的模拟与对比分析

采用中尺度数值模式WRFv3.5对2014年超强台风“威马逊”进行数值模拟。利用雷达、卫星、自动站逐时降水资料,对比单参数WSM6云方案和双参数WDM6云方案在模拟台风路径、强度、降水分布及水成物含量上的差异,分析雨滴粒子的谱型特征及微物理源、汇项对云中雨水含量的影响。与上海台风研究所的最佳路径数据对比显示,两方案均较好地模拟出了台风“威马逊”的移动路径,WDM6方案的整体路径误差更小;模拟的强度差异则较为显著,WDM6方案的海平面最低气压值偏高,强度偏弱。两方案模拟的累积降雨分布虽与自动站实测资料基本一致,但WDM6方案模拟的强降水概率偏高,弱降水概率偏低。两方案模拟的对流区雪、霰、雨水含量均大于TRMM卫星反演结果,且WDM6方案的对流云较多,总体雨水含量偏高;两方案均模拟出了雷达回波分布的整体特征,但眼区尺度偏大,WDM6方案在融化层以下缺少眼墙之外的弱回波区且大于39 dBz的强回波区偏多,同样显示了雨水含量（或尺度）偏大。由于WDM6方案为暖雨（云、雨水）双参数模式,对云滴活化、云雨转换及云、雨谱型有一定的改进,其能较合理地模拟出雨滴谱随台风发展的演变特征;模拟显示,云、雨滴的收集碰并及固态粒子的融化是雨水的主要源项,WDM6方案增加了云雨水自动转化率及雨水碰并云水率,导致该方案的空中雨水含量偏高,且随高度的降低快速减小;此外,由于WDM6方案使用简单的寇拉公式进行云滴活化,初始云凝结核数的变化即可造成雪、霰、云雨水含量的改变,故建议在具体大气气溶胶条件下,对方案中的云滴生成参数化过程做相应的调整。     

GRAPES-Meso模式浅对流云辐射效应的改进试验

在万子为等（2015）对GRAPES-Meso模式浅对流参数化改进的基础上,进一步引入了浅对流云量诊断计算,并设计旨在完善浅对流云辐射效应的浅云云量和云中水凝物的补偿方案,以改进模式低层云量偏少和浅对流云辐射效应不足的问题。通过对数值试验结果的诊断和对比分析以及与观测的比较,重点考察了浅对流云量计算与浅对流激发的协调性、浅对流云对低云补偿后所产生的辐射效应以及对模式地面要素预报的影响等,验证了改进方案的合理性与有效性。结果表明:（1）浅对流云量诊断计算合理,其云覆盖区与浅对流激发区相吻合,引入浅对流云量的计算可减小模式云量的计算偏差、使其向观测结果靠近;（2）改进方案在浅对流发生区低层0.5-4 km高度范围内,对影响模式云辐射过程的浅云云量和云中水凝物形成有效补偿,最明显的浅云补偿在1-1.5 km高度处,浅对流活跃时期浅对流过程对浅云水凝物（云水和雨水之和）的补偿量可达20%-55%;（3）云光学厚度对浅云水凝物的补偿响应合理,即水凝物的补偿引起云光学厚度增大,两者的变化特征在时空分布上十分相似,且云光学厚度之变化受云水补偿的影响比受雨水补偿的影响更明显;（4）在白天时段,浅云补偿所产生的辐射效应使模式地表太阳总辐射有所下降,缩小了与观测的偏差,进而使地表温度和地面2 m气温模拟偏差减小。改进方案在缓解模式云量偏少、地表太阳总辐射偏强和地面2 m气温偏高等方面的作用,在批量试验中得到了验证。      

不同微物理方案对台风“彩虹”(2015)降水影响的比较研究

本文以GFS资料为初始场,利用WRF（v3.6.1）模式对2015年第22号台风“彩虹”进行了数值研究。采用CMA（中国气象局）台风最佳路径、MTSAT卫星、自动站降水为观测资料,对比了4个微物理方案（Lin、WSM6、GCE和Morrison）对“彩虹”台风路径、强度、结构、降水的模拟性能。模拟发现上述4个云微物理方案都能较好地模拟出“彩虹”台风西行登陆过程,但是其模拟的台风强度、结构及降水存在较大差异;就水成物而言,除GCE方案对雨水的模拟偏高以外,其他方案对云水、雨水过程的模拟较为接近,其差异主要存在于云冰、雪、霰粒子的模拟上。本文对比分析了WSM6和Morrison两个方案模拟的云微物理过程,发现WSM6方案模拟的雪和霰粒子融化过程显著强于Morrison方案,但是冰相粒子间转化过程的强度明显弱于Morrison方案。云微物理过程的热量收支分析表明:WSM6方案模拟的眼区潜热更强,暖心结构更为显著,台风中心气压更低。细致的云微物理转化分析表明,此次台风降水的主要云微物理过程是水汽凝结成云水和凝华为云冰;生成的云水一方面被雨水收集碰并直接转化为雨水,另一方面先被雪粒子碰并收集转化为霰,然后霰粒子融化成雨水;而生成的云冰则通过碰并增长转化为雪。小部分雪粒子通过碰并收集过冷水滴并淞附增长为霰粒子,随后融化为雨水,大部分雪粒子则直接融化形成地面降水。     

CAMS复杂云微物理方案与GRAPES模式耦合的数值试验

CAMS复杂云微物理方案是混合相双参数方案, 包括11个云物理变量和31个云物理过程, 能够同时预报水成物的比质量和数浓度。通过在GRAPES非静力中尺度模式中增加预报量并修改相关程序后, 实现了二者的耦合, 耦合后模式运行稳定。选取2005年8月15—17日我国华北地区一次暴雨过程, 利用耦合后的模式进行48 h模拟试验, 同时还选取了GRAPES模式中其他3个比较复杂的微物理方案进行模拟, 着重分析了降水和水成物分布的模拟结果。研究结果表明: CAMS方案能够模拟出与实测相接近的雨带分布特征, 并且对降水演变的模拟结果与其他方案比较一致, 对暴雨中心位置的模拟有待改进。CAMS方案模拟的水成物垂直分布与其他方案相比具有相似的总体特征, 各相态粒子的量级和分布合理, 不同方案的结果在量值上有所差别。个例分析结果显示出CAMS方案对降水和水成物的分布能够合理描述。今后应通过更多个例进行更为精细的模拟试验, 对新方案进行检验。     

与飞机观测资料对比评估WRF微物理方案集合的模拟能力

使用WRF模式中的Morrison,WSM6,SBM,P3四种微物理方案的集合,模拟中尺度对流系统降水过程.研究发现不同的微物理方案模拟的对流云区液态含水量,冰水含量的垂直分布各不相同,而模拟的层状云区液态含水量,冰水含量的垂直分布结果相似.总的来说与其他方案相比,Morrison方案和集合平均的结果最接近观测值.我们也注意到在一些区域,所有成员均高估了液态含水量2-8倍,这也导致了在这些区域集合平均值与观测相比仍然有很大的差距.     

微物理过程参数化方案对辽宁一次暴雪的数值模拟差异分析

利用WRFv3.9.1中尺度数值模式,采用Lin、WSM6、Thompson、WDM6四种微物理过程参数化方案对2007年3月4日辽宁特大暴雪过程进行了数值模拟研究。使用61个国家级气象站降水观测资料,评估了模式对此次降水过程的模拟能力,对比分析了不同微物理过程参数化方案模拟降雪过程中相态变化和水成物空间分布的差异。结果表明:4种微物理过程参数化方案均能模拟出与CloudSat卫星反演反射率分布相接近的结果,其中Thompson方案模拟的回波顶更高,向北伸展的范围也更大,其他3种方案回波顶高均在8 km附近。4种方案对降水落区的模拟略有差异,整体来看WSM6方案对本次降水的极值中心位置,以及不同降水量级的TS评分整体都优于其他3种参数化方案。降水相态模拟与观测的对比分析发现,WSM6、Lin和WDM6三种方案均能够模拟出雨雪分界线不断南压的过程且雨雪分界线位置准确,而Thompson方案对辽宁南部地区雨转雪时间模拟偏晚。从云微物理特征上看,4种方案均能模拟出大气低层存在的雨水粒子,其中WDM6方案模拟的雨水含量明显较其他3种方案更多,Thompson方案模拟出更多的雪粒子和最少的霰粒子,Lin方案霰粒子南北范围广、伸展高度高,WSM6和WDM6两种方案模拟出较少的霰粒子,这两种方案模拟的云冰高度也更低,正是各种水成物空间分布的差异决定了不同微物理过程参数化方案对降水量和降水相态模拟的差异。      

Variational assimilation of satellite cloud water/ice path and microphysics scheme sensitivity to the assimilation of a rainfall case

Hydrometeor variables (cloud water and cloud ice mixing ratios) are added into the WRF three-dimensional variational assimilation system as additional control variables to directly analyze hydrometeors by assimilating cloud observations. In addition, the background error covariance matrix of hydrometeors is modeled through a control variable transform, and its characteristics discussed in detail. A suite of experiments using four microphysics schemes (LIN, SBU-YLIN, WDM6 and WSM6) are performed with and without assimilating satellite cloud liquid/ice water path. We find analysis of hydrometeors with cloud assimilation to be significantly improved, and the increment and distribution of hydrometeors are consistent with the characteristics of background error covariance. Diagnostic results suggest that the forecast with cloud assimilation represents a significant improvement, especially the ability to forecast precipitation in the first seven hours. It is also found that the largest improvement occurs in the experiment using the WDM6 scheme, since the assimilated cloud information can sustain for longer in this scheme. The least improvement, meanwhile, appears in the experiment using the SBU-YLIN scheme.