GRAPES区域集合预报模式的初值扰动增长特征

基于GRAPES-REPS（Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System-Regional Ensemble Prediction System）区域集合预报模式和集合变换卡尔曼滤波（Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF）初值扰动方法,对2015年6月1~15日10 km与15 km水平分辨率分别进行集合预报试验,通过分析ETKF初值扰动分量、初值扰动方差准确率、动能谱、扰动能量演变、日变化及集合离散度、均方根误差等特征,揭示GRAPES-REPS区域集合预报ETKF初值扰动结构及增长特征。结果表明:（1）ETKF初值扰动方案产生的扰动能够保持所有正交、不相关方向的误差方差,且ETKF分量α参数值及放大因子具有较好的稳定性。（2）ETKF初值扰动方法生成的扰动场以大尺度扰动为主,扰动结构及能量具有随流型依赖特征,低层以内能扰动为主,高层以动能扰动为主,且集合扰动可以有效捕捉预报误差的结构。（3）GRAPES区域集合预报初值扰动总能量和集合离散度随预报时效的延长均呈发展趋势,但离散度增长率小于均方根误差增长率,即集合预报总体存在集合离散度不足的问题。（4）水平分辨率提高可以增加中高层大尺度扰动波谱能量,明显改进等压面及近地面风场及温度场的集合预报效果。值得指出的是,GRAPES-REPS区域集合预报低层内能扰动能量存在明显的日变化特征,特别是青藏高原地区更加显著,需要进一步研究青藏高原初值扰动结构的合理性。     

GRAPES区域集合预报系统应用研究

为发展GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Regional Ensemble Prediction System,GRAPES-REPS),采用集合变换卡尔曼滤波(ETKF)初值扰动方法以及多物理过程组合的模式扰动方法,基于业务区域模式GRAPES_MesoV3.3.2.4构建了区域集合预报系统,进行了连续40 d的批量试验,重点分析了ETKF初值扰动的结构及其演变特征,并通过概率预报检验方法对GRAPES-REPS进行了集合预报系统性能检验和降水预报检验,分析了该系统对强降水个例的预报效果。试验结果表明,GRAPES-REPS能产生较合理的集合预报初值扰动,扰动结构随流型依赖并对观测有较好的响应,且扰动成员相互正交。扰动总能量分析表明集合扰动能够随预报时效保持合理增长状态。集合预报检验表明集合预报结果优于控制预报,集合成员间在72 h预报时效内能保持合理的集合离散度。将该区域集合预报系统与业务上基于WRF模式的区域集合预报系统WRF-REPS进行了降水预报对比,表明GRAPES-REPS的降水预报能力表现要优于业务WRF-REPS。强降水个例分析表明集合预报能较好预报出强降水中心,预报效果明显优于控制预报。     

GRAPES全球集合预报的集合卡尔曼变换初始扰动方案初步研究

初始扰动方案是集合预报研究的核心问题之一.文中根据最新提出的基于集合卡尔曼变换(ETKF)理论的集合初始扰动方案,利用模拟观测系统及其调整的观测误差与放大因子的方案,研究发展了针对中国GRAPES全球预报系统的集合初始扰动方案,建立了GRAPES全球集合预报系统.利用14个集合成员进行了近两个月的集合预报试验,重点研究了初始扰动的结构特征、扰动振幅以及扰动增长特征,分析了集合扰动初始场的质量与性能.初步试验结果表明,基于ETKF初始扰动方案的GRAPES全球集合初始扰动能够较好地反映分析误差方差的主要模态结构和扰动振幅,并具有比较合理的集合离散度.分析误差方差能够准确地反应模拟观测资料的空间分布特征.初始扰动方差近似等于预报误差方差,并对全球观测系统的空间变化具有准确的响应.集合扰动具有合适的增长率,在96 h的预报时效内可以有效地保持适当的集合离散度.52 d集合预报统计分析显示,北半球集合平均的预报质量评分相对于控制预报具有较明显的优势,副热带高压特征线的个例预报也表明GRAPES全球集合预报在短期预报时效内具有很好的预报效果.基于ETKF初始扰动方案的GRAPES全球集合预报系统显示出良好的发展前景和应用潜力.     

陆面特征量初始扰动的敏感性及集合预报试验

文章利用中尺度模式Weather Research and Forecasting Model(WRF)3.2.1版本及National Centers for Environmental Prediction(NCEP)分析资料,研究了陆面变量(土壤湿度、土壤温度)和陆面参数(植被覆盖率)初始场随机扰动对长江中下游暴雨预报的影响并进行了集合预报试验。试验结果表明,短期暴雨过程对陆面变量(参数)扰动是敏感的;陆面变量(参数)初始场扰动影响降水的时间尺度小于10 h甚至可以小于6 h。从影响机理上来看,陆面变量(参数)扰动首先改变地表的潜热通量和感热通量,而地表通量的改变会通过陆气相互作用对局地大气的温、压、湿、风产生较大影响,从而对暴雨的强度和落区产生较大影响。集合预报结果表明,利用陆面变量(参数)扰动制作集合预报,预报的集合平均结果要好于控制预报的结果,且比集合成员稳定可靠,降水概率预报可以提供一些有用的信息,对预报强降水有一定的指示意义。在初值集合预报中,以这些参数或变量的扰动来引进集合成员是十分有意义的。     

动力协调的扰动场在风暴尺度集合预报中的效果改进试验

利用WRF模式,对1977年5月20日发生在美国俄克拉荷马州的超级单体风暴进行理想化的集合预报试验。基于具有明确统计意义的蒙特卡洛扰动法和扰动变量动力协调性的考虑,构造了两个集合预报系统（EPS）,一个是由包含多时次扰动误差信息并能够使各个扰动变量与动力模式相协调的初始扰动场生成集合成员;一个是由蒙特卡洛扰动法生成集合成员。对比检验了两个EPS的性能,结果表明：与动力模式相协调的扰动场形成初始扰动的EPS预报效果要好于蒙特卡洛扰动法产生的EPS;Talagrand分布和离散度情况表明前者可以获得更适宜的离散度,模式对初始扰动的平滑作用更小,比后者更为合理。     

分析约束的集合预报初始扰动构造方案的研究

集合预报初始扰动准确描述大气运动的不确定性是集合预报研究的核心问题,合理的扰动结构及振幅应能更好地反映大气运动状态的预报误差特征。随着集合扰动和资料同化的深入研究和理解,集合初始扰动方案与集合同化紧密结合协同发展。本文基于中国气象局数值预报中心自主研发的GRAPES-REPS集合预报系统,针对其初始扰动的结构和振幅与预报误差一致性较差的不合理问题,结合不同空间尺度天气系统预报误差特征,将表征预报不确定性的集合扰动与表达观测和预报不确定性的资料同化分析增量有效结合,研究提出了一种改善集合初始扰动质量的分析约束方案,以实现对集合初始扰动质量进一步改善。分析约束方案充分考虑资料同化分析增量的空间结构和量值特征,分别构造了单一定常和具有一定适应能力的两种分析约束函数,实现对初始扰动中不合理信息的识别和约束调整。试验结果表明,具有适应能力的分析约束方案对集合初始扰动具有良好的调整能力,约束后集合扰动的结构和振幅与中小尺度天气系统的预报误差更为吻合,其集合离散度和扰动能量的空间结构与演变特征更加趋于合理。分析约束方案可有效改善集合初始扰动质量及其预报性能。     

热带气旋路径集合预报方法研究Ⅰ——正压模式结果的初步分析

选择1979～1993年间的热带气旋为试验个例,通过扰动热带气旋初始位置和初始结构,构造集合成员, 用正压原始方程模式,进行路径集合预报试验, 并初步探讨预报成员的集合方法。试验结果表明:热带气旋定位误差影响路径预报,但扰动初始位置的集合平均预报与控制试验的预报水平相接近。扰动热带气旋初始结构的集合预报试验表明,约有60 %～70 %个例的集合路径预报得到改进。此外,试验结果还表明,当环境引导气流较弱时,进行扰动热带气旋初始结构的集合预报,预报结果的改善较明显。     

热带印度洋和热带太平洋海温振荡规律的研究

选择1979-1993年间的热带气旋为试验个例，通过扰动热带气旋初始位置和初始结构。构造集合成员，用正压原始方程模式，进行路径集合预报试验，并初步探讨预报成员的集合方法。试验结果表明：热带气旋定位误差影响路径预报，但扰动初始位置的集合平均预报与控制试验的预报水平相接近。扰动热带气旋初始结构的集合预报试验表明，约有60％。70％个例的集合路径预报得到改进：此外，试验结果还表明，当环境引导气流较弱时，进行扰动热带气旋初始结构的集合预报，预报结果的改善较明显。     

GRAPES区域集合预报尺度混合初始扰动构造的新方案

集合预报初始扰动能否准确反映预报误差的结构特征是决定区域集合预报质量的关键因素之一。本文针对GRAPES区域数值预报模式,发展设计了一种基于资料同化思想的混合尺度初始扰动构造新方案。该方案以全球大尺度信息为背景场,区域模式预报作为观测资料,借助GRAPES三维变分同化系统,将高质量的全球大尺度信息与区域模式预报中质量较高的中小尺度信息有效融合,构造混合尺度区域集合预报初始扰动,并通过个例试验和批量试验,比较分析了新方案和原区域集合预报的性能。试验结果表明,基于资料同化构造的初始扰动能够有效融合全球大尺度信息和中小尺度天气系统的信息,其降水概率预报更具参考价值。总体上看,区域集合预报混合初始扰动新方案能够较好地改进区域集合预报质量,尤其是对高度场和温度场效果更为显著,但对风场的集合预报性能影响略小。     

初始扰动振幅和集合样本数对CNOPs集合预报的影响

初始扰动振幅的大小和集合样本数对于集合预报取得更高预报技巧具有重要意义。本文将正交条件非线性最优扰动方法（orthogonal conditional nonlinear optimal perturbations,简称CNOPs）应用于概念模型Lorenz-96模式探讨了初始扰动振幅和集合样本数对集合预报技巧的影响,从而为使用更复杂模式进行集合预报提供指导。结果表明,由于CNOPs扮演了非线性系统中的最优初始扰动,从而使得当初始扰动振幅小于初始分析误差的大小时,CNOPs集合预报获得更高的预报技巧,并且CNOPs集合预报的最高预报技巧总是高于奇异向量法（singular vectors,简称SVs）集合预报的最高预报技巧。结果还表明,CNOPs集合预报倾向于具有一个合适的样本数时,达到最高技巧。更好的集合离散度——预报误差关系和更为平坦的Talagrand图（Talagrand diagram）进一步证明了CNOPs集合预报系统的可靠性,从而夯实了上述结果的合理性。因此,针对CNOPs集合预报,本文认为采用一个适当小于初始分析误差的初始扰动振幅和一个合适的集合样本数,有利于CNOPs集合预报达到最高预报技巧。     

ETKF初值扰动方法中真实观测及扰动调节因子研究

目前国家气象中心业务GRAPES区域集合预报系统中集合变换卡尔曼滤波（ETKF）方法采用的是模拟观测信息，为进一步完善ETKF方法，拟对ETKF初值扰动通过引入真实探空观测资料，使扰动场能够代表真实观测的不确定信息，改善区域集合预报技巧。真实观测资料的引入会使得每日的观测数目和分布发生变化，这对ETKF方法而言可能会引起扰动振幅的不稳定，因此在引入真实观测资料的基础上设计了新的扰动振幅调节因子，通过格点空间中离散度和均方根误差关系来对初值扰动振幅进行自适应调整。从初值扰动结构、概率预报技巧以及降水预报效果等方面对比分析了基于模拟观测、真实观测以及真实观测结合新型调节因子的ETKF方案的差异，结果表明:真实探空资料能够有效应用于GRAPES区域集合预报系统中，真实观测资料与模拟观测资料相比较为稀疏，可以获得更大量级的初值扰动振幅；真实观测资料有助于提高区域集合的离散度，但对集合预报准确度以及概率预报结果的提高有限，对于降水预报效果提高也有限；新型的扰动振幅调节因子可以有效获得稳定的初值扰动振幅，并保持ETKF扰动结构，真实观测资料与扰动振幅自适应调节因子相结合，可以有效提高区域集合的概率预报结果，并有效提高降水预报效果。     

GRAPES区域集合预报两种侧边界扰动方法对比试验

中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。     

Effect of doubling the ensemble size on the performance of ensemble prediction in the warm season using MOGREPS implemented at the KMA

Using the Met Office Global and Regional Ensemble Prediction System (MOGREPS) implemented at the Korea Meteorological Administration (KMA), the effect of doubling the ensemble size on the performance of ensemble prediction in the warm season was evaluated. Because a finite ensemble size causes sampling error in the full forecast probability distribution function (PDF), ensemble size is closely related to the efficiency of the ensemble prediction system. Prediction capability according to doubling the ensemble size was evaluated by increasing the number of ensembles from 24 to 48 in MOGREPS implemented at the KMA. The initial analysis perturbations generated by the Ensemble Transform Kalman Filter (ETKF) were integrated for 10 days from 22 May to 23 June 2009. Several statistical verification scores were used to measure the accuracy, reliability, and resolution of ensemble probabilistic forecasts for 24 and 48 ensemble member forecasts. Even though the results were not significant, the accuracy of ensemble prediction improved slightly as ensemble size increased, especially for longer forecast times in the Northern Hemisphere. While increasing the number of ensemble members resulted in a slight improvement in resolution as forecast time increased, inconsistent results were obtained for the scores assessing the reliability of ensemble prediction. The overall performance of ensemble prediction in terms of accuracy, resolution, and reliability increased slightly with ensemble size, especially for longer forecast times.     

基于BGM与ETKF的台风"苏拉"(1209)集合预报的对比试验Ⅰ:路径预报

采用FNL再分析资料和美国联合台风警报中心(Joint Typhoon Warning Center,JTWC)资料,运用中尺度WRF(Weather Research and Forecasting)模式,分别使用增长模繁殖法(Breeding of Growing Mode,BGM)和集合卡尔曼变换方法(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF),对1209号台风"苏拉"进行了台风路径的集合预报试验,并对预报效果进行对比分析。结果表明:采用BGM或ETKF初始扰动的集合预报系统,集合平均预报对风场、温度场、位势高度场的预报效果均优于控制预报;ETKF方法的预报改进程度较BGM方法更大,且对风场和温度场预报技巧的优势尤为明显。BGM方法所得到的集合成员离散度小于ETKF方法,对大气真实状态的表征能力不及后者;两种扰动方法的集合平均都明显改善了台风"苏拉"的路径预报结果,尤其是控制预报在福建沿海第二次登陆后移速过快的问题,但对台风登陆位置预报的改进不明显;此外,采用ETKF方法的集合平均对台风"苏拉"路径预报的改进效果远优于采用BGM方法的集合平均预报。     

GRAPES全球/区域集合预报系统10年发展回顾及展望

较系统地概述了中国气象局全球/区域集合预报系统及描述模式初值和模式自身不确定性的集合预报扰动技术发展历程,回顾了GRAPES(Global/Regional Assimilation Pr Ediction System)全球集合预报的奇异向量初值扰动方法、GRAPES区域集合预报的集合变换卡尔曼滤波初值扰动方法和多尺度混合初值扰动方法、GRAPES全球/区域集合预报模式不确定性的随机物理过程倾向项扰动方法和动能后向散射随机补偿方法等研究成果,介绍了GRAPES全球/区域集合预报业务系统构建参数设置和预报性能,最后分析了GRAPES全球/区域集合预报中存在的问题,展望了未来发展方向。     

集合变换卡尔曼滤波局地化对区域集合初始扰动的影响

集合变换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter, ETKF)是一种有效的集合预报初始扰动构造方案。但是,有限的集合样本、相同的集合成员设置以及预报模式误差等可能会使两个距离较远的状态变量产生虚假相关,从而影响ETKF集合扰动的质量。为了有效解决远距离虚假相关问题,将局地化思想引入ETKF方案。本文针对GRAPES区域集合预报系统(GRAPES REPS),对ETKF初值扰动局地化方案的效果进行了试验分析,为进一步改善和优化局地化方案(LETKF方案)提供依据。通过一周的连续试验,从暴雨个例、集合预报多种评分检验等方面分析了LETKF初始扰动方案所产生的集合预报质量。结果表明,区域集合预报中集合变换卡尔曼滤波初始扰动的局地化方案能够更加合理地捕捉到快速增长的分析误差的物理结构,更准确地再现数值模式预报误差的线性与非线性传播和演变特征。该局地化方案可以较好地改进预报质量,提高降水预报的准确率,尤其是针对小雨、中雨、暴雨量级的预报。相对于现有区域集合预报的业务系统GRAPES REPS,基于局地化ETKF初始扰动方案的区域集合预报具有较明显的优势。总体来看,LETKF初始扰动方案可更好地改善区域集合预报的质量。     

Study on ETKF-Based Initial Perturbation Scheme for GRAPES Global Ensemble Prediction

Initial perturbation scheme is one of the important problems for ensemble prediction. In this paper, ensemble initial perturbation scheme for Global/Regional Assimilation and PrEdiction System (GRAPES) global ensemble prediction is developed in terms of the ensemble transform Kalman filter (ETKF) method.A new GRAPES global ensemble prediction system (GEPS) is also constructed. The spherical simplex 14-member ensemble prediction experiments, using the simulated observation network and error characteristics of simulated observations and innovation-based in ation, are carried out for about two months. The structure characters and perturbation amplitudes of the ETKF initial perturbations and the perturbation growth characters are analyzed, and their qualities and abilities for the ensemble initial perturbations are given. The preliminary experimental results indicate that the ETKF-based GRAPES ensemble initial perturbations could identify main normal structures of analysis error variance and reflect the perturbation amplitudes.The initial perturbations and the spread are reasonable. The initial perturbation variance, which is approximately equal to the forecast error variance, is found to respond to changes in the observational spatial variations with simulated observational network density. The perturbations generated through the simplex method are also shown to exhibit a very high degree of consistency between initial analysis and short-range forecast perturbations. The appropriate growth and spread of ensemble perturbations can be maintained up to 96-h lead time. The statistical results for 52-day ensemble forecasts show that the forecast scores ofensemble average for the Northern Hemisphere are higher than that of the control forecast. Provided that using more ensemble members, a real-time observational network and a more appropriate inflation factor,better effects of the ETKF-based initial scheme should be shown.     

A Regional Ensemble Forecast System for Stratiform Precipitation Events in Northern China. Part I: A Case Study

A single-model,short-range,ensemble forecasting system (Institute of Atmospheric Physics,Regional Ensemble Forecast System,IAP REFS) with 15-km grid spacing,configured with multiple initial conditions,multiple lateral boundary conditions,and multiple physics parameterizations with 11 ensemble members,was developed using the Weather and Research Forecasting Model Advanced Research modeling system for prediction of stratiform precipitation events in northern China.This is the first part of a broader research project to develop a novel cloud-seeding operational system in a probabilistic framework.The ensemble perturbations were extracted from selected members of the National Center for Environmental Prediction Global Ensemble Forecasting System (NCEP GEFS) forecasts,and an inflation factor of two was applied to compensate for the lack of spread in the GEFS forecasts over the research region.Experiments on an actual stratiform precipitation case that occurred on 5-7 June 2009 in northern China were conducted to validate the ensemble system.The IAP REFS system had reasonably good performance in predicting the observed stratiform precipitation system.The perturbation inflation enlarged the ensemble spread and alleviated the underdispersion caused by parent forecasts.Centering the extracted perturbations on higher-resolution NCEP Global Forecast System forecasts resulted in less ensemble mean root-mean-square error and better accuracy in probabilistic quantitative precipitation forecasts (PQPF).However,the perturbation inflation and recentering had less effect on near-surface-level variables compared to the mid-level variables,and its influence on PQPF resolution was limited as well.     

中尺度降水集合预报随机参数扰动方法敏感性试验

中尺度降水模式预报具有很大的不确定性,为更好地描述与模式降水预报密切相关的物理过程关键参数的不确定性,基于中国气象局GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）中尺度区域集合预报模式,从对模式降水预报不确定性有较大影响的积云对流、云微物理、边界层及近地面层等4个参数化方案中选取了18个关键参数,设计了一种随机参数扰动方案（Stochastically Perturbed Parameterization,SPP）,并通过2015年6—7月总计10 d的随机扰动集合预报试验,对比分析了SPP方案对不同物理过程参数扰动敏感性、随机场时、空尺度敏感性、能量变化特征及其集合预报效果。结果显示,对所选择的任一物理过程参数化方案增加SPP扰动后,降水及等压面要素的概率预报技巧优于无SPP扰动的预报,而扰动积云对流和边界层过程中的参数较扰动云微物理过程中的参数影响更显著,且同时扰动积云对流、云微物理、边界层及近地面层参数化方案中的18个参数的集合预报效果优于扰动任何单一物理过程中的部分参数,表明SPP方案能够有效地提高中尺度降水概率预报技巧;从能量变化特征可知,不同物理过程的参数扰动对动能、内能和总能量的影响层次和特征有所不同,但总体而言,扰动前后各项能量基本相同;随机场时、空尺度敏感性试验发现,SPP扰动随机场时间、空间相关尺度对集合预报效果有明显影响,当扰动随机场选用12 h抗相关时间及截断波数20时,集合预报结果最优。上述结果表明,SPP随机参数扰动方案不仅能够有效提高集合概率预报效果,还能够提高集合降水概率预报技巧,具有良好的业务应用与发展前景。