提为反问题的数值预报方法与试验Ⅰ.三类反问题及数值解法

提为初值问题的数值预报在通过改进数值模式,观测手段及分析方法而改进预报的同时,仍然而临着两大困难,即模式误差和初值不完整。本文针对这两个困难,系统地提出充分利用历史资料反演订正模式和初值进而改进数值预报的三类反问题,并给出数值解法。     

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。     

数值天气预报的创新之路--从初值问题到反问题

基于大气并非是一个确定论的系统,从信息论的视角考察了数值天气预报问题。认为表征初值和边值的数据可以视为输入信息(信息源),而数值模式则不过是一个信息变换机构,它把输入信息变换成预报结论而输出来,输出的预报结论则是未来天气状况的信息。于是预报的准确性受制于:一是输入信息所包含的输出信息的信息量,另一是信息在变换过程中丢失的信息量。从初值的形成过程揭示出了当前观测系统在一个时刻提供的数据没有包含初值所要求的全部信息,而缺失的部分或多或少的隐藏在过去的观测数据中。提为初值问题意味着只依据一个时刻的状态导致输入的信息量缺失,应考虑过去的历史数据以增加输入数据中所包含的预报量的信息。文中指出由于输出信息比输入还多的数值模式是不存在的,这样的改进带有根本性。进一步论证了数值模式的误差信息,也或多或少的隐藏在过去的历史数据中,为了充分使用过去的观测数据,本文建议改变问题的提法,不提成初值问题,提成反问题。资料同化本质上是反问题,其欠定性不应人为夸大。提成反问题的数值天气预报能充分应用过去的历史资料,将天气方法、统计方法、动力方法有机地结合在一起。对于这个反问题如何具体求解方面,在分析了业务和研究的区别,模式的普适性和针对性的统一的基础上,给出了反问题的具体解决途径。强调无需构建新模式(这是非常困难的工作),只需运行现成的模式,借助所关心的预报对象的历史数据来改造现成模式,因而是完全可行的。     

暴雨数值预报中的初值试验

本文介绍使用五层原始方程有限区域降水预报模式进行汛期暴雨数值预报试验时,引进的新的初值方案。给出了用新初值方案计算的个例和1986年汛期实际预报试验的结果。与其它方案计算结果的比较表明,认真改进初值有助于改进暴雨预报,新的初值方案可以满足暴雨预报业务试验的要求。     

HIRS/2 亮温直接应用于数值预报的试验研究

将极轨卫星HIRS/2探测仪的高分辨率亮温资料，经过定标、定位和其它一些预处理后，不经过反演，直接和其它观测资料一起用最优内插(OI)方法进行分析，给出数值预报初始场，并用国家气象中心的准业务有限区预报模式做预报试验。对比试验结果表明，在数值预报中直接使用亮温比使用反演资料更好。     

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。     

数值天气预报中的两类反问题及一种数值解法──理想试验

针对数值预报中产生误差的两个来源提出了数值预报中存在着两类反问题。并在一维的非线性平流扩散方程上，用共轭方程的解法对提出的两类反问题作出了理想场的数值试验。试验结果表明，这种解反问题的方法非常有效。它利用＂观测资料＂所包含的时间演变的信息确定出了方程的初值或方程中误差订正项的空间分布状况。而且无论对＂观测资料＂的超定还是欠定都能得出较有意义的结果。因而有很大的利用前景。     

数值预报在青藏高原的不确定性对其下游预报的影响

通过NCEP全球预报在不同地区的预报误差分析、包含大地形(亚洲青藏高原、北美落基山脉)与否的区域模拟试验、同化青藏高原地区人造观测的观测系统模拟试验,探讨了数值预报在青藏高原地区的不确定性对其下游地区预报的影响。结果表明:(1)数值模式在青藏高原地区的不确定性包括模式本身的动力与物理过程不确定性以及模式初值的不确定性,这种不确定性引起的预报误差会制约青藏高原下游地区预报性能;(2)若数值模拟区域不包含青藏高原地区,可避免青藏高原地区的模式不确定性引起的预报误差对下游地区的影响,提高下游地区预报技巧;(3)同化青藏高原地区"人造"加密观测资料,可有效减少数值预报在青藏高原地区的初值不确定性,进而减小青藏高原本区及其下游地区的预报误差、改进预报水平。     

卫星资料反演湿度场改变模式初值对降水预报的影响

为探讨初始场资料在数值预报中的重要性，用高分辨率卫星T_BB资料反演的云内湿度场来改进模式初值，初步研究分析了改进的模式初值对降水预报的影响。以湿绝热过程的变态方程为积分方程，由卫星T_BB资料反演出大气中各等压面层湿度场。通过对比分析反演的湿度场与客观分析 (T106) 的水汽场，发现两者有较大区别，前者更加合理地反映出降水区域高空湿度场的分布。利用中尺度模式MM5将有限区域的常规探空资料和非常规资料进行同化，并对暴雨个例进行预报对比试验。不同初值的对比试验表明，在模式的初始场中引入卫星资料反演的湿度场后，明显地改善了模式降水预报的强度和落区，比仅使用常规探空资料更接近于实况。     

汛期西南涡暴雨的数值模拟研究

利用西南区域数值预报模式系统SWCWARMS,结合全国汛期高空加密观测资料,对2013年6月29—30日的一次西南涡暴雨过程进行数值模拟和敏感性试验。结果表明,与控制试验相比,同化试验模拟的降雨与实况更为接近,并成功模拟出四川东部的强降雨中心,对于西南涡的模拟,同化试验西南涡出现时间更早,强度更强。并且,通过两组试验初值差异对比发现,同化试验初值在四川盆地对流层中低层表现出更强的低压,更强的涡度以及更强的旋转风扰动,四川盆地西部边坡也存在更强的上升气流,这都有利于西南涡的发生、发展。另外,同化汛期高空加密观测资料对强降雨中心单站的预报改进也较明显。因此,加强汛期加密气象观测,有利于揭示西南涡的发生、发展及其降雨天气影响,也有助于提升数值预报业务技术水平。     

数值天气预报———另类途径的必要性和可行性

通过讨论省 (甚至地、市) 气象部门要不要开展数值天气预报工作的问题, 认为不是所有的地方都要开展, 只是那些希望搞科研型业务、迫切要求提高当地高影响天气的预报准确率的地方要开展。对于如何开展的问题, 提出不是去重复类似于主流途径的做法, 而是开辟另类途径, 并阐述了另类途径的内容、方法和意义。强调开展另类途径无需构建模式 (这是非常困难的工作), 只需运转现成的模式, 借助所关心的现象的历史数据来改造现成模式, 使之本地化, 是完全可行的。     

一种基于进化策略的气象学反问题求解算法研究

数值天气预报准确性直接取决于好的预报模式和初始场。在预报业务中,依赖观测数据调整初始场和模式参数属气象上的反问题。通过对模式参数识别和初始场调整问题进行等价转化,提出了一种基于进化策略的气象学反问题求解算法。在一维扩散方程和Lorenz-96简单预报模式进行了两类理想数值试验,试验结果表明经过优化后的预报误差均控制在非常小的范围内且预报稳定,从而验证了方法的有效性。     

对中尺度遥感资料进行四维同化的共轭方法及其数值研究

本文探讨了数值天气预报过程中对非定时观测的常规遥感气象资料进行四维同化，形成预报初始场的新途径，把数值预报初始场的形成提为数学上的一类反问题，运用数值模式及其共轭方程对象气资料进行变分同化的共轭方法，使众多观测资料的四维同化与时变的动力模型在初始场的形成过程中统一考察，克服了以往一些方法的局限性，从理论和数值角度证明该方法的可行性，表明该方法有可能作为发展一个新的初值方案的雏形，有潜在的应用价值。     

论过去资料在数值天气预报中使用的理论和方法

对中国气象学家在数值天气预报中使用过去实况演变资料的理论和方法作卫概要性总结,其中不仅讨论了近期实况演变资料的应用,还了积累数十年的历史资料的应用问题。文中强调要改变对数值预报问题的提法,回顾了由初值问题改为演变问题,再改为反问题的历史。     

Analogue Correction Method of Errors by Combining Statistical and Dynamical Methods

Based on the atmospheric analogy principle, the inverse problem that the information of historical analogue data is utilized to estimate model errors is put forward and a method of analogue correction of errors (ACE) of model is developed in this paper. The ACE can combine effectively statistical and dynamical methods, and need not change the current numerical prediction models. The new method not only adequately utilizes dynamical achievements but also can reasonably absorb the information of a great many analogues in historical data in order to reduce model errors and improve forecast skill. Furthermore, the ACE may identify specific historical data for the solution of the inverse problem in terms of the particularity of current forecast. The qualitative analyses show that the ACE is theoretically equivalent to the principle of the previous analogue-dynamical model, but need not rebuild the complicated analogue-deviation model, so has better feasibility and operational foreground. Moreover, under the ideal situations, when numerical models or historical analogues are perfect, the forecast of the ACE would transform into the forecast of dynamical or statistical method, respectively.     

初值信息在气候预测中的作用

应用胞映射全局分析方法,研究初值信息在气候预测中的作用。针对人们认识气候的实际过程,分别提出4种初始条件,研究一个最大简化的大气模式做逐日级别预报和量值预报以及月平均级别预报和量值预报的能力。结果表明,初值信息掌握得越多,预报误差就越小,预报的相对准确率就越高。     

统计-动力相结合的相似误差订正法

根据大气相似性原理,提出了利用历史资料的相似信息估计模式误差的反问题,并发展了一种相似误差订正(ACE)方法。该方法将统计和动力两种方法有机结合,在不改变现有数值预报模式的前提下,既充分利用了动力学发展的成就,又能够有效提取大量历史资料中的相似信息,达到减小模式误差、改进当前预报的目的。而且,ACE方法能够针对当前预报的特殊性来区分所利用过去资料的特殊性,提取历史相似信息间接求解反问题。定性分析表明,ACE方法与以往相似-动力模式原理是等价的,但无需重新建立复杂的相似离差预报模式,更具可行性和业务应用前景。在理想化的极限情形下,当数值模式或历史相似完全准确时,ACE方法的预报结果将分别蜕变为动力或统计学方法的预报结果。