不同的大气云模式对月预报影响的数值试验

所用的 T42L10月长期数值预报谱模式采用了模式诊断云方案,在辐射计算中,用模式的预报水汽场和模式诊断云代替原民T42L9中的气候纬向平均水汽场和云,模式诊断云计算中还考虑了大地形作用对云的影响.本文利用国家气象中心1992年8月31日的客观分析资料为初始场,进行30天长期数值预报,对比研究了这两种不同的云模式对月际数值预报的影响.模式诊断云方案的预报明显优于气候云方案,采用模式诊断云预报的500hPa 高度场月平均的倾向相关系数有所提高,月平均预报误差减少.模式诊断云方案的预报误差低于对应的持续性误差.模式诊断云方法由于考虑了在预报时间内云分布的时间和空间变化,提高了模式中的辐射计算精度,从而改进模式中的云、辐射作用,克服由于气候云方法所出现的预报偏差,较显著地改善月际数值预报效果.     

用多普勒雷达反射率调整模式大气的云微物理变量

一种简单云分析方案, 用于由多普勒天气雷达反射率反演中尺度大气模式初值分析中的云微物理变量（云水混合比和雨水混合比）和空气湿度变量（比湿），使模式积分初始场反映出观测空间的云微物理特征以及哪些空间位置上的大气处于饱和状态。应用于2002年6月梅雨期安徽省马鞍山市一次降水过程的临近数值预报试验结果表明，模式预报的大气综合反射率与雷达观测的回波图像相近，由云微物理变量变化表示的模式云系演变与雷达观测的回波图像一致, 伴随模拟的中小尺度云系, 模式大气能很快调整出合理的中小尺度流场辐散、辐合结构；它们明显好于模式初始场不引入雷达反射率时的结果，即这种方法对改进临近数值天气预报准确率是有效的。     

雷达资料同化对一次飑线过程的模拟影响

雷达资料同化能够改善强对流天气的预报,但是不同的模式方案配置会得到不同的结果。本文针对中国南部2018年3月4日一次飑线过程,以全球预报模式GFS分析场和预报场为背景场,采用中尺度区域气象预报模式ARPS 3DVAR系统同化多普勒雷达径向速度,用云分析处理反射率数据,考虑同化间隔、频次、云分析中不同参数调整,采用1 h同化窗口,设计不同同化方案,最后用WRF模式进行预报,研究雷达资料同化对飑线系统触发及发展机制的影响。结果表明,同化间隔过短时,由于模式热动力变量没有平衡产生虚假回波,同化间隔过长时,系统触发和发展的特征普遍偏弱;采用12 min间隔同化得到了最好的初始场,并且同化频次越高得到的降水预报结果越好。此外,ARPS云分析能大大改善初始场,减少模式自调整时间,其中湿度调整、温度调整、雨水调整及水汽调整对系统动力过程和水凝物初始场分布都有较大的影响,而垂直速度相关参数调整影响较小。     

FY-2E卫星资料在基于LAPS的台风三维云分析中的应用

LAPS(Local Analysis and Prediction System)采用物理初值化与三维变分约束相结合的方法,通过融合多源观测资料,发挥各种资料的优势,分析得到较为客观的三维云场,并可改善数值模式初始场。将FY-2E卫星可见光反照率和红外亮温资料引入LAPS,针对2014年6月登陆我国的台风"海贝思",设计不同水平分辨率的同化试验,研究台风三维云结构和初始场的改善情况。结果表明:1)LAPS云分析中引入卫星可见光反照率资料之后,总云量有显著的调整,能够较清晰地分辨出台风眼区、云墙和螺旋云带,卫星红外亮温资料在云顶高度的调整中发挥了重要作用,而且高分辨率的云分析结果有助于更好地分析出台风结构和强对流区域。2)LAPS物理初值化技术将卫星资料中的云结构和微物理信息添加到初始场中,一定程度上调整了数值模式初始场中垂直速度、云水、云冰和水汽场等变量的分布,提高了模式初值质量,对模拟和预报台风系统将会产生一定的影响。     

Effective approaches to extending medium-term forecasting of persistent severe precipitation in regional models

延伸持续性强降水的模式动力预报能力对防灾减灾具有重要意义。本文总结概述了区域模式对中国南方持续性强降水的一系列动力延伸中期预报新技术方法,研究表明有效利用全球模式的大尺度预报场和区域模式的中小尺度信息对提高持续性强降水的预报至关重要。对于降水场,预报时间越长,降水量级越大,新方案的改进效果越明显,特别是使用谱逼近和更新初值方案。对于大尺度环流场,谱逼近方案对提前1-5天预报的距平相关系数有明显的改进,侧边界滤波方案对提前7-11天的预报有改进效果。     

基于多中心TIGGE资料的区域GRAPES集合预报初步试验

基于全球交互式大集合(TIGGE)预报资料,研究利用TIGGE全球集合预报大尺度不确定信息,构造区域GRAPES集合预报的初值扰动方法和试验方案,并对2008年7月22日发生在黄淮地区的一次暴雨过程进行了集合预报试验.试验结果表明:构造的初值扰动场能够表征TIGGE全球集合预报初值中的大尺度不确定信息,区域GRAPES集合预报系统可以捕获极端降水天气,对降水预报具有显著的改进作用,集合预报平均及降水概率预报能有效地反映暴雨降水特点,暴雨发生概率较高的区域与实况对应关系较好.积分初期,暴雨的预报一致性(集合离散度)和预报技巧(集合平均预报均方根误差)之间的关系显示了区域GRAPES集合预报系统是合理的,但积分后期,由于模式在积分过程中的动力调整作用,减小了初值扰动对预报结果的影响,限制了集合离散度的增长速度.     

对流尺度数值预报中的云物理初始化方法改进及个例试验

通过在云初始化方案中增加由地表感热和潜热通量确定的对流尺度速度作为对流判据,同时增加层云云冰、云水计算方案,改进云分析方法,并基于第2代华东快速更新循环同化模式预报系统,针对2015年4月28日华东强对流个例,进行对比试验,分析了改进的云初始化方案对云分析结果和模式预报效果的影响。试验表明:在云分析中增加对流判据,使得平均40%左右的云分析格点判定为非对流格点,对流格点分布与正的感热通量分布相似,在陆地上有显著日变化。在对流和层云格点判定之后,增加层云云冰、云水计算方案分析层云格点,显著地减小了模式初始场的云冰、云水混合比,有效地减弱了模式积分初始阶段云冰、云水含量的剧烈调整,尤其是在陆地区域。采用改进的云初始化方案进行预报,可以减少模式前1 h和前6 h的降水强度;尤其在个例的循环试验中,强降水中心强度和面积的预报比原方案显著减弱。      

GRAPES业务全球集合控制预报初值的动力升尺度方法

以生成GRAPES全球集合预报业务系统的控制预报初值为目的,基于GRAPES全球模式,开展了控制预报初值生成方法研究,发展了高分辨率初值动力升尺度方法,并检验了不同方法的可行性。通过对比不同方法产生的初始场形态,证实了仅仅对高分辨率初始场进行二维水平插值存在不足,基于静力学方程对Exner气压变量进行三维插值至关重要。结果表明,动力升尺度方法利用静力平衡关系,对全场的温压场进行调整,使之协调平衡,可以改善二维水平插值方法导致的初始位势高度场和温度场的噪音问题,产生适用于GRAPES全球集合预报业务系统的控制预报初值。     

有限区域非线性正规波初值化方法实验与比较

本文以一个有限区域六层斜压原始方程模式为基础，实现了非线性正规波初值化方案，并做了２４小时积分预报实验，将非线性正规波初值化方案和平衡初值及实测风初值方案积分结果进行了比较。结果表明；非线性正规波初值化方案和对初始场个性较小，初值化后风压场配置合理；积分初期能迅速抑制重力波高频振荡，使模式计算稳定；２４小时形势预报较实测初值预报结果好得多，高层形势预报比平衡初值有改进，降水落区远比另外两种方案好。     

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。     

GRAPES三维云初始场形成及在短临预报中的应用

围绕GRAPES_Meso的云初始场形成,以ARPS模式云分析方案为基础,优化诊断后应用我国风云二号静止气象卫星云产品、多普勒天气雷达三维组网拼图产品等观测资料结合模式背景信息,根据云热力-动力学原理及观测试验经验关系等,对云初始场的信息进行分析并通过松弛逼近同化方法实现对云内微物理信息同化应用。GRAPES_Meso中采用优化后的云初始场方案,水平分辨率为0.03°×0.03°和0.1°×0.1°的1个月（2014年7月15日-8月14日）连续试验和个例分析结果显示:云初始场形成方案能够分析出飑线等天气系统的云系和云内微物理变量特征。从模拟云图看,包含云初始场信息的GRAPES_Meso的云系的形态特征和分布范围短时临近预报结果更为准确。云初始场信息同化应用后,在1 h的时间尺度上,即可预报出与实况更为接近的降水;0~12 h时间范围内对降水均有积极的影响,可满足短时临近预报的需求,降水量级略偏大。批量连续试验（水平分辨率为0.03°×0.03°和0.1°×0.1°）的各个量级降水ETS（equitable threat score）评分都显著提高。     

Shapley-模糊神经网络方法在华南台风卫星云图的长时效滚动预测中的应用

为了更好地利用大量的卫星云图观测资料来提高台风暴雨的预报能力,解决并提高对台风强降水云系变化的预报精度,延长对未来云系变化的预报时效,构建基于合作对策Shapley-模糊神经网络的华南区域台风卫星云图非线性智能计算滚动集合预测模型,对增强卫星云图资料在台风暴雨天气预报中的实用性和及时性具有重要意义。依据2013—2016年华南区域台风影响过程的卫星云图,采用类似于数值预报模式的集合预报方法,通过对间隔6 h的卫星云图云顶亮温样本序列做经验正交函数分解,将提取出的时间系数作为云图预报建模的预报分量。考虑台风云系的发展变化主要受云团环境物理量场的影响,利用数值预报模式的物理量预报产品作为各预报分量的预报因子,并采用k-近邻互信息估计的分步式变量选择算法,通过两步过程实现相关变量的选择与弱相关变量的剔除,分别建立相应时间系数的Shapley-模糊神经网络集合预报模型,进一步将预报得到的各时间系数与空间向量合成,重构得到未来时刻的卫星云图预报图,实现了云图6—72 h的长时效客观滚动预测。试验结果表明,新方案所预测的云图与实况云图相关较高,重构云图的基本轮廓、纹理特征分布、清晰度以及云系强弱方面都比较接近原始云图。另外,研究进一步基于相同的云图预报因子,针对同样的建模和预报样本采用多元线性回归方案进行和新方案一致的云图预测。对比结果表明,这种非线性预报模型比线性方案能更好地预报未来较长时效台风云团的发展、移动的主要特征和变化趋势,其预测的云图与实际云图的主要特征更相似。云图预报时效达到了72 h,具有业务实用价值。      

WRF模式不同微物理过程对东北降水相态预报的影响

为了研究不同微物理过程对中尺度模式降水相态预报的影响,利用中尺度模式WRF（V3.1）和NCEP再分析资料,采用WSM 6方案、Goddard方案和New Thompson方案等3种不同微物理过程参数化方案,对2006-2008年东北地区存在降水相变的11次降水过程进行了敏感性试验。通过对降水和云微物理特征影响的分析,了解不同方案间的预报差异。结果表明：不同微物理方案对降水落区和强度预报影响不明显,而降水相态对微物理参数化方案较为敏感,主要表现在对雨区和雨夹雪区预报影响显著。从总体预报效果来看Goddard方案表现较好。选用不同微物理参数化方案模拟的底层大气云微物理特征存在较大的差别,正是这种差别直接导致了降水相态预报间的差异。     

Short-range prediction of a heavy precipitation event by assimilating Chinese CINRAD-SA radar reflectivity data using complex cloud analysis

Summary With the ARPS (Advanced Regional Prediction System) Data Analysis System (ADAS) and its complex cloud analysis scheme, the reflectivity data from a Chinese CINRAD-SA Doppler radar are used to analyze 3D cloud and hydrometeor fields and in-cloud temperature and moisture. Forecast experiments starting from such initial conditions are performed for a northern China heavy rainfall event to examine the impact of the reflectivity data and other conventional observations on short-range precipitation forecast. The full 3D cloud analysis mitigates the commonly known spin-up problem with precipitation forecast, resulting a significant improvement in precipitation forecast in the first 4 to 5 hours. In such a case, the position, timing and amount of precipitation are all accurately predicted. When the cloud analysis is used without in-cloud temperature adjustment, only the forecast of light precipitation within the first hour is improved. Additional analysis of surface and upper-air observations on the native ARPS grid, using the 1 degree real-time NCEP AVN analysis as the background, helps improve the location and intensity of rainfall forecasting slightly. Hourly accumulated rainfall estimated from radar reflectivity data is found to be less accurate than the model predicted precipitation when full cloud analysis is used.     

Operational convective-scale data assimilation over Iran: A comparison between WRF and HARMONIE-AROME

The impact of applying three-dimensional variational data assimilation (3D-Var DA) on convective-scale forecasts is investigated by using two mesoscale models, the Weather Research and Forecasting model (WRF-ARW) and the Hirlam and Aladin Research Model On Non-hydrostatic-forecast Inside Europe (HARMONIE-AROME). One month (1 to 30 December 2013) of numerical experiments were conducted with these two models at 2.5 km horizontal resolution, in order to partly resolve convective phenomena, on the same domain over a mountainous area in Iran and neighboring areas. Furthermore, in order to estimate the domain specific background error statistics (BES) in convective scales, two months (1 November to 30 December 2017) of numerical experiments were carried out with both models by downscaling operational ECMWF forecasts. For setting the numerical experiments in an operational scenario, ECMWF operational forecast data were used as initial and lateral boundary conditions (ICs/LBCs). In order to examine the impact of data assimilation, the 3D-Var method in cycling mode was adopted and the forecasts were verified every 6 hours up to 36 hours for selected meteorological variables. In addition, 24 h accumulated precipitation forecasts were verified separately. Generally, the WRF and HARMONIE-AROME exhibit similar verification statistics for the selected forecast variables. The impact of DA on the numerical forecast shows some evidence of improvement in both models, and this effect decreases severely at longer lead times. Results from verifying the 24 h convective-scale precipitation forecasts from both models with and without DA suggest the superiority of the WRF model in forecasting more accurately the occurred precipitation over the simulation domain, even for the downscaling run.     

中尺度层状云系数值预报系统及其业务化应用试验

研制了中尺度静力平衡层状云系数值模式；针对人工影响天气业务特点，开发了模式预处理、后处理和产品服务系统；初步建立了一套可在业务中实时运行的中尺度层状云系数值预报业务系统。经过两年多的业务运行试验，结果表明：系统运行稳定，功能实用，对降水场和云场具有一定的预报能力；对小、中雨量级的稳定性降水预报准确率较高；模拟的云场同卫星、雷达实测云系有较好的一致性。可为人工影响天气作业决策及降水预报等实时业务提供帮助。     

载水数值模式的实时预报试验

该文对载水数值模式进行了持续56天的实时预报试验，并对模式的常规预报和云场预报结果进行检验和分析。试验表明，模式运行稳定可靠；载水数值模式有能力合理而比较正确地预报大气中各种水物质的分布及随时间变化，预报云系、云团的宏、微观结构和云物理特征；与此同时，其形势预报及以降水为代表的要素预报能力，亦不低于一般的常规预报模式。     

区域气候自忆模式中记忆系数的某些特征及汛期降水预报分析

根据制作中国汛期降水业务预报的需要, 调整了区域气候自忆预测模式的边界条件及计算格式并进行了数值试验; 讨论了模式中记忆系数的线性趋势及周期变化等特征; 对1988~1997年中国汛期降水分布预报试验和1998年实际预报结果进行了分析, 结果表明, 自忆模式对汛期降水年际预报具有一定的能力.     

The implementation of reverse Kessler warm rain scheme for radar reflectivity assimilation using a nudging approach in New Zealand

Reverse Kessler warm rain processes were implemented within the Weather Research and Forecasting Model (WRF) and coupled with a Newtonian relaxation, or nudging technique designed to improve quantitative precipitation forecasting (QPF) in New Zealand by making use of observed radar reflectivity and modest computing facilities. One of the reasons for developing such a scheme, rather than using 4D-Var for example, is that radar VAR scheme in general, and 4D-Var in particular, requires computational resources beyond the capability of most university groups and indeed some national forecasting centres of small countries like New Zealand. The new scheme adjusts the model water vapor mixing ratio profiles based on observed reflectivity at each time step within an assimilation time window. The whole scheme can be divided into following steps: (i) The radar reflectivity is firstly converted to rain water, and (ii) then the rain water is used to derive cloud water content according to the reverse Kessler scheme; (iii) The cloud water content associated water vapor mixing ratio is then calculated based on the saturation adjustment processes; (iv) Finally the adjusted water vapor is nudged into the model and the model background is updated. 13 rainfall cases which occurred in the summer of 2011/2012 in New Zealand were used to evaluate the new scheme, different forecast scores were calculated and showed that the new scheme was able to improve precipitation forecasts on average up to around 7 hours ahead depending on different verification thresholds.     

相变修正方案在GRAPES模式标量平流中的应用

如何更好地模拟水物质的空间分布和小尺度变化,对于数值天气预报效果的改进,特别是对于更好地模拟降水过程,具有重要的意义.计算机的飞速发展使数值模式的分辨率不断提高,云的显式计算成为可能,这样就要求水物质在平流的过程中必须要做到高精度、守恒、保形.水物质场是正定标量的场,具有空间和时间变化幅度大、存在强梯度甚至不连续的特点,水物质场的合理模拟一直是数值预报中的一个难题.GRAPES模式中的标量平流方案采用PRM分段有理函数方法,比较好地解决了该半拉格朗日模式中水物质平流的高精度、守恒、保形问题,但是当有凝结潜热发生时,由于半拉格朗日平流方案求解上游点时的插值,在云边缘区域会造成虚假的云水,进而导致不合理的相变过程.为了解决以上问题,本研究在GRAPES模式中PRM平流方案的案础上,加入了非线性半拉格朗日相变潜热的修正方案,旨在改进GRAPES模式对水物质平流问题的模拟,提高降水的预报效果.该研究通过理想试验,验证了非线性半拉格朗口相变修正方案可以有效地限制云边缘由于半拉格朗日平流方案插值产生的虚假柑变;然后将该方案加入GRAPES模式的PRM水物质平流方案中,通过实际个例模拟验证了加入非线性半拉格朗日方案以后,模式可以更好地模拟水物质的平流过程,且对云中热力场及水物质分布地模拟更加合理,同时预报出的雨带中心区与实况更加符合.