辽宁省农业干旱监测预报业务系统的设计与实现

为了提高农业干旱的监测预测服务能力,减少农业干旱对社会生产生活的影响,通过对干旱信息的采集、存储、加工处理和干旱产品的制作发布等环节进行梳理与完善,构建辽宁省农业干旱监测预报业务系统,实现了对农业干旱的一体化、精细化和定量化监测和预测,实现了干旱产品的标准化、自动化制作和发布。该系统依托农业干旱监测技术、遥感干旱监测技术、农业干旱预报技术等手段,实现了观测数据的收集存储、干旱信息的展示分析和干旱产品的制作发布等功能,并形成了省、市、县一体化干旱服务体系。最终实现对干旱的全方位监测、立体化服务模式,从而提高应对干旱灾害的防灾减灾能力。该系统的业务化应用提高了农业干旱监测预测的定量化、自动化和智能化水平,提升了地面和卫星遥感干旱监测预测的业务能力。该系统构建的省市县一体化服务模式,形成了省级农业气象业务中心统一制作干旱产品,省、市、县3级同时开展精细化干旱指导服务的体系。     

The Ensemble Kalman Filter: theoretical formulation and practical implementation

The purpose of this paper is to provide a comprehensive presentation and interpretation of the Ensemble Kalman Filter (EnKF) and its numerical implementation. The EnKF has a large user group, and numerous publications have discussed applications and theoretical aspects of it. This paper reviews the important results from these studies and also presents new ideas and alternative interpretations which further explain the success of the EnKF. In addition to providing the theoretical framework needed for using the EnKF, there is also a focus on the algorithmic formulation and optimal numerical implementation. A program listing is given for some of the key subroutines. The paper also touches upon specific issues such as the use of nonlinear measurements, in situ profiles of temperature and salinity, and data which are available with high frequency in time. An ensemble based optimal interpolation (EnOI) scheme is presented as a cost-effective approach which may serve as an alternative to the EnKF in some applications. A fairly extensive discussion is devoted to the use of time correlated model errors and the estimation of model bias.Responsible Editor: Jörg-Olaf Wolff     

La prévision du climat : de l'échelle saisonnière à l'échelle décennale

The atmosphere and the ocean are subject to many dynamical instabilities, which limit the time during which their behaviour can be deterministically forecasted. At longer timescales, the atmosphere can be predicted at best using statistical methods, as a response to external forcing linked to sea- and land-surface anomalies. Climate being defined as the mean of atmospheric states, it appears that it can be predicted up to a few months in advance, which is the characteristic time of the so-called slow components of the climate system. Forecasting can sometimes be extended to longer time ranges, especially when the coupled ocean–atmosphere system exhibits internal variability modes, with characteristic times of a few years. Seasonal climate forecasting is most often based upon Monte-Carlo simulations, where the various realisations correspond to slightly different initial conditions. The present sate-of-the-art in Europe (ECMWF) and/or in the USA (IRI) allows to forecast such major phenomena, as El Niño, up to six months in advance. Finally, some parameters may exhibit predictability at still longer time-ranges (inter-annual to decadal), but only for certain regions. The example of electricity production is used to underline the potentially large economical benefit of seasonal climate forecasting. To cite this article: J.-C. André et al., C. R. Geoscience 334 (2002) 1115–1127.

Résumé

L'atmosphère et l'océan sont le siège d'instabilités dynamiques, qui limitent la durée pendant laquelle il est possible d'en prévoir l'évolution de façon déterministe. Au-delà, l'atmosphère n'est plus prévisible, au mieux, que de façon statistique, en fonction du forçage externe qu'exerce(nt) sur elle l'océan et/ou la surface des continents. Le climat (au sens d'une moyenne des états atmosphériques) se révèle ainsi prévisible jusqu'à des échéances temporelles de quelques mois, échelle de temps caractéristique des composantes dites « lentes » du système climatique. La prévision peut s'étendre à des échéances parfois plus longues, dans le cas où le système couplé océan–atmosphère posséderait des modes de variabilité temporelle de périodes caractéristiques de quelques années. La prévision climatique saisonnière est très souvent construite à partir de simulations de type Monte-Carlo, avec des ensembles de réalisations utilisant des conditions initiales légèrement différentes. Dans l'état actuel de ces prévisions, qu'elles soient réalisées en Europe (CEPMMT) ou aux États-Unis (IRI), il est possible de prévoir environ six mois à l'avance un certain nombre de phénomènes climatiques, en particulier ceux liés aux épisodes dits « El Niño », pour lesquels l'amplitude des variations est suffisamment importante. Il existe, par ailleurs, une prévisibilité à encore plus longue échéance (inter-annuelle à décennale), mais seulement pour certains paramètres et certaines régions. L'exemple de la production d'électricité montre l'importance économique potentielle très grande de la prévision climatique saisonnière. Pour citer cet article : J.-C. André et al., C. R. Geoscience 334 (2002) 1115–1127.     

区域降水数值预报产品人工神经网络释用预报研究

利用T213、日本细网格降水预报等数值预报产品,采用人工神经网络方法进行预报释用。通过聚类分析方法对广西自治区测站进行分类,简化预报对象,对数量众多的T213数值预报产品采用自然正交分解(EOF)方法,浓缩大量因子的有效信息,并结合日本降水预报因子建立广西5~6月区域降水量级的逐日人工神经网络预报模型。运用与实际业务预报相同的方法进行逐日预报试验。结果表明,用这种数值预报产品释用方法建立广西3个预报区域的B-P人工神经网络预报模型对中雨以上降水量级预报的TS评分分别为0.55、0.5和0.26,比目前业务预报中参考使用的T213和日本数值预报产品降水预报具有更好的预报效果。     

和田地区春季一次强天气过程分析

2005年4月6～10日,和田地区出现了大降水、强降温、沙尘天气过程。利用常规天气资料、ECMWF和T213数值预报产品,对此次天气过程的影响系统、有关物理量场等方面进行分析,发现:这次天气过程是冷空气从南疆西北翻山入侵南疆盆地,天气系统相互叠加而造成的,ECMWF和T213数值预报产品对和田地区这次强天气有很好的预报能力和指示意义。     

Study on the Variational Assimilation Technique for the Retrieval of Wind Fields from Doppler Radar Data

This paper introduces a variational assimilation technique for the retrieval of wind fields from Doppler radar data. The assimilated information included both the radial velocity (RV) and the movement of radar echo. In this assimilation technique, the key is transforming the movement of radar echo to a new radar measuring variable- "apparent velocity" (AV). Thus, the information of wind is added, and the indeterminacy of recovering two-dimensional wind only by AV was overcome effectively by combining RV with AV. By means of CMA GRAPES-3Dvar and CINRAD data, some experiments were performed. The results show that the method of retrieval of wind fields is useful in obtaining the construction of the weather system.     

APPLICATION OF BDA SCHEME IN TYPHOON TRACK PREDICTION

The MM5, which is the PSU/NCAR mesoscale nonhydrostatic limited-area model, and its adjoining modeling system are used in this paper. Taking T106 analysis data as background field the authors generate an optimal initial condition of a typhoon by using two bogus data assimilation schemes, and conduct some numerical simulating experiments. The results of No.9608 typhoon (Gloria) show that the optimal initial field have some dramatic improvements, such as inaccurate position of typhoon center, weaker typhoon circulation and incomplete inner structure of the typhoon, which are caused by shortage of data over the sea. Some improvements have been made in the track forecast. Through several comparing experiments, the initialization optimized by BDA scheme is found to be more reasonable than GFDL scheme and its typhoon track forecast is better.     

多普勒天气雷达资料对中尺度模式短时预报的影响

利用中尺度模式ARPS(The Advanced Regional Prediction System)及其资料分析系统ADAS(ARPS Data Analysis System),将国内新一代多普勒雷达(CINRAD)反射率及径向风资料直接用于中尺度数值模拟,通过一次华北地区暴雨过程的模拟对比试验,分析了雷达资料对初始场的改进效果及其对模拟结果的影响,结果表明:(1)利用雷达径向风资料对初始风场进行调整后,自近地面到对流层顶的u,v,w都发生了变化,调整后的初始风场在对流层中层变化最大.(2)利用雷达反射率进行微物理调整和云分析能调整初始场中的云水信息,使得雷达回波附近3 km以下的水汽混合比(qv)增加,4 km以下的雨水混合比(qr)增加,对流层(约10 km以下)的云水混合比(qc)增加,4～9 km的对流层上部云冰混合比(qi)和雪混合比(qs)增加.ADAS通过非绝热初始化调整温度场,从而得到了一个动力和热力上平衡的初始场.(3)模拟的1 h雨量与实况的对比表明,同时利用雷达反射率和径向风改进过的初始场能明显增强3 h内的降水强度和落区预报,改善中尺度数值模式短时定量降水预报.模拟的1 h流场对比分析表明,经雷达径向风调整后,能够在初始场中增加气旋性涡旋等中小尺度风信息,明显减少模式的spin-up时间.(4)通过对雷达径向风和反射率对模式初始场和模拟结果影响的对比分析发现,雷达径向风主要是改进初始风场,而雷达反射率主要是改进初始场中的湿度参数,增加初始场中云水等的含量,调整温度场.通过模拟的6 h降水对比发现,利用雷达径向风调整初始场后,对降水模拟有一定的改进,但效果不甚明显,而雷达反射率资料对定量降水预报改进效果明显,同时使用雷达径向风和反射率资料改进初始场后对降水的模拟效果最明显.     

嵌套网格空气质量预报模式系统的发展与应用

主要综述中国科学院大气物理研究所自主开发的嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS,Nested Air Quality Prediction Modeling System)的历史发展与应用情况.模式发展伊始为欧拉污染物输送实用模型,利用其研究东亚硫氧化物的跨国输送问题,得出中国对于周边国家的输送量不大的结论; 在系统中嵌入适合东亚的起沙机制模块,用来模拟沙尘发生、输送及沉降等过程,估算亚洲大陆沙尘气溶胶对海洋地区的输送与沉降通量,为研究海洋生物地球化学循环提供基础数据; 利用该系统研究沙尘及其土壤粒子对酸雨的中和作用,发现沙尘输送对东亚酸雨的分布影响很大; 发展城市尺度高分辨率气象和空气质量预报技术,使模式水平分辨率达到500 m,并应用于台北高浓度臭氧和PM10的模拟; 研究和集成区域及城市尺度大气污染预报理论和模拟技术,研制成目前的嵌套网格空气质量预报模式系统,以探讨不同尺度各种污染(如沙尘暴、城市光化学烟雾、酸雨、高浓度悬浮颗粒物等)的变化规律.在模式系统中初步建立资料同化模块,开展大气化学成分及沙尘输送模拟的资料同化研究.系统已经在北京、上海、深圳、郑州等城市环境监测中心实施空气质量的实时预报.未来,系统将集成到全球环境大气输送模式(GEATM),以实现从城市群到全球具有双向耦合功能的模式系统.     

AMSU资料变分同化及在暴雨数值模拟中的应用研究

在中尺度数值模拟中,利用中国气象科学研究院数值天气预报创新基地开发的GRAPES三维变分同化系统,对AMSU-A/B微波遥感资料进行了同化试验,研究了这种资料在我国夏季暴雨数值预报中的作用。以2003年7月4日的一次暴雨过程为例,分析了同化结果及模拟结果,结果表明:(1)单独同化AMSU-A资料主要改进了初始温度场,而单独同化AMSU-B资料主要改进了初始湿度场;(2)无论是同化AMSU-A资料还是同化AMSU-B资料,对暴雨预报都有一定的改进作用,但是同化AMSU-B资料的改进作用更明显;(3)同时同化AMSU-A/B资料比只使用其中一种资料的模拟效果好,可以更好地改进模拟的暴雨落区及强度,使结果与实况更加接近。使用AMSU资料,对我国夏季暴雨数值预报有改进作用。