短期气候预测的现状 问题与出路(二)

从方法论上分析了短期气候预测的现状、问题与出路。着重指出：基础理论研究的欠缺又不甚得法是短期气候预测准确率提高缓慢的原因；应当将数值预报的提法从初值问题改为演变问题，进一步提为反问题；统计学方法与动力学方法要相互借鉴，取长补短，融合发展。     

Uncertainty of the Numerical Solution of a Nonlinear System‘s Long-term Behavior and Global Convergence of the Numerical Pattern

1. Introduction The partial di?erential equations for atmosphericmovement are often nonlinear and often very complex;we usually cannot obtain an analytic solution but must?nd a numerical solution. The general method is ?rstto discretize the space varia…     

大气动力学方程组全局分析的研究进展

把天气预报问题提成初值问题的反问题,可以使用多时刻的历史资料去补充和完善数值预报模式。借助于几何直观可以对大气动力学方程组的极限解集进行全局定性分析,运用胞 概念和方法可以对大气的数值模式的整体特征进行了全局分析和借助概率论的语言进行统计描述。还给出“气候”这个模糊概念的严格的数学定义及定量研究大气可预测性问题的途径。全局分析是研究气候不同于简单初值问题的另一条道路。综述了这方面研究的最新进展。     

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。     

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。     

数值模式的预报策略和方法研究进展

数值预报经历了半个多世纪的发展,已成为当前主要的客观预报工具。在模式和资料状况给定的情况下,预报效果的改善很大程度上依赖于所采用的预报策略和方法。为此,全面回顾了国内外基于数值模式的预报策略和方法研究进展,认为采取统计—动力相结合、从历史资料中提炼信息的预报策略是提高数值预报水平的可行之路。最后在总结前人工作基础上,着重介绍了动力相似预报策略和方法的相关研究,特别是实际预报中的试验情况。     

两种四维SVD同化方法的比较及误差分析

4DSVD是最近提出的一种新的资料同化方法。目前还存在一些需要解决的问题,比如如何选取样本,如何得到支撑大气吸引子的基向量以及选取基向量的个数问题等等。作者利用奇异值分解(SVD)与经验正交函数分解(EOF)两种方法来获得支撑大气吸引子的基向量,推导了基于这两种方法的4DSVD分析场的理论公式,并用简单的数值试验比较了基于这两种方法的4DSVD分析场的空间相关系数和误差,初步分析了分析场与基向量个数的关系以及与样本选取的关系和分析误差的来源及各种误差对分析误差影响的相对大小。结果表明,用SVD方法作为获得支撑大气吸引子基向量的方法得到的分析场较EOF方法稳定,分析场与基向量个数有密切关系,观测误差、模式误差和观测代表性误差是分析误差的主要来源,且其引起的分析误差随着基向量个数增多而增大。     

A forecast error correction method in numerical weather prediction by using recent multiple-time evolution data

The initial value error and the imperfect numerical model are usually considered as error sources of numerical weather prediction (NWP). By using past multi-time observations and model output, this study proposes a method to estimate imperfect numerical model error. This method can be inversely estimated through expressing the model error as a Lagrange interpolation polynomial, while the coefficients of polynomial are determined by past model performance. However, for practical application in the full NWP model, it is necessary to determine the following criteria: (1) the length of past data sufficient for estimation of the model errors, (2) a proper method of estimating the term "model integration with the exact solution" when solving the inverse problem, and (3) the extent to which this scheme is sensitive to the observational errors. In this study, such issues are resolved using a simple linear model, and an advection-diffusion model is applied to discuss the sensitivity of the method to an artificial error source. The results indicate that the forecast errors can be largely reduced using the proposed method if the proper length of past data is chosen. To address the three problems, it is determined that (1) a few data limited by the order of the corrector can be used, (2) trapezoidal approximation can be employed to estimate the "term" in this study; however, a more accurate method should be explored for an operational NWP model, and (3) the correction is sensitive to observational error.     

天气和气候的可预报性

从理论和实际角度描述了天气和气候可预报性的认识过程.天气和气候的可预报性,特别是10～30天预报依赖于空间和时间尺度,预报包含了可预报分量和混沌分量.可预报性研究的最大挑战,来自气象极端事件的可预报性问题.     

500hPa月平均距平场演变的宏观描述

近年来,采用数值方法进行长期预报和气候异常的研究有了很大的进展,但是这些研究多是沿用了中短期预报的概念和方法,由于长期天气系统是一个强迫耗散的非线性系统,而“耗散系统最终将趋向维数比原始相空间低的极限集合——吸引子,许多自由度在演变过程中成为‘无关变量’,最终剩下支撑起吸引子的少数自由度”。如果不考虑系统的极其复杂的暂态行为,我们自然可以把这些‘无关变量’去掉,从而把高维动力系统简化成低维动力系统。这个解释H.Haken称做随动原理。本文的目的旨在应用上述原理探讨长期天气异常演变的宏观描述方法。我们希望这里提出的概念和方法将有助于建立有效的长期数值预报模式。