一个改进的汛期降水预报的热力学模式

本文在地气系统热平衡方程、土壤热传导方程和Ｇ．Ｗ．Ｐａｌｔｒｉｄｇｅ关于行星大气等效红外辐射温度参数化公式三个方程的基础上,建立了一个用于汛期（４－９月）降水预报的区域模式。它有效地修正了汤懋苍等提出的“一个长期降水预报的热力学模式”中存在的一些问题。     

夏—冬海气热力遥相关及其在长期天气预报中的应用(Ⅱ)

本文在已揭示的夏季(6、7、8月)海洋与冬季(12、1、2月)大气的热力遥相关联系的基础上,通过参数化形成了相应的数学模型,从夏季6月海洋与冬季1月大气的热力预报方程出发,分析了海气非同步影响函数的时间变异性,确定了数学模型的稳定性,由此进行了北半球500hPa月平均大气非绝热热流量距平、温度距平的长期预报试验。非独立和独立预报表明:利用海气热力遥相关的长期天气预报方法具有一定的预报能力和潜力。     

边界层参数化方案对暴雨数值模拟的影响

大气边界层(Atmospheric Boundary Layer,ABL)是自由大气和地球表面(陆地和海洋)的连接层,它对于降水的发生发展有重要影响。ABL高度是ABL的一个重要参数,主要应用于大气数值天气(或气候)模式中的ABL过程的参数化,获取准确的ABL高度数据对于提高数值天气预报模式、空气污染物预报模式等的预报精度具有重要作用。概述了利用常规探空资料、卫星遥感资料、气溶胶后向散射资料、全球导航卫星系统GNSS (Global Navigation Satellite System)掩星探测资料等数据估计ABL高度的主要方法及进展情况,提出在同时具有多种观测资料时如何处理ABL高度的三个基本原则,并以目前广泛应用的数值天气预报模式WRF (Weather Research and Forecasting)为例重点介绍ABL高度数据在数值天气(或气候)预报模式中的应用,对相关的发展情况进行了总结展望。

     

一个讨论大气环流季节变化和长期预报的流体力学模式

本文将流体动力学、热力学方程与辐射传递方程联结起来建立一个更合理的长期预报数值模式.在模式中除了考虑摩擦和湍流的作用外,辐射作用不是给定的分布,而是在大气运动的过程中相互调整.根据所建立的预报方程组,提出了两种适于積分的具体形式:两层斜压模式和三度空间问题的形式.     

大气与海洋相互作用的边界层模拟

在求解含有运动方程、湍流动能平衡与耗散方程的闭合方程组基础上,考虑大气与海洋之间的相互作用,模拟其边界层中的过程。在建立表达式时,考虑了风浪对大气和海洋湍流垂直结构的影响,引入依赖外部因子的湍流参数的垂直分布。指出,随着波高的增长,最大湍流系数移向海面。并得出,动力速度、粗糙度及其与波高的比等,均与近海面的风速有关,这些均与实验资料相符合。提供了根据天气船观测资料进行模式计算的典型个例。     

在动力相似预报中引入多个参考态的更新

针对如何更有效地利用历史资料中的相似信息提高预报水平的问题,在已有相似-动力模式研究基础上,进一步探讨了相似误差订正方法(ACE)的若干理论和技术问题,分析表明,ACE是对以相似离差方程和相似误差订正方程为理论依据的方法的再发展。在此基础上,提出了相似的更新问题和多个参考态的引入,并进而发展出一种考虑多参考态更新的动力相似预报新方法(MRSU)。这一方法通过引入相似更新周期的新概念,在预报进行到相似更新周期时重新选取多个参考态,并采用超平面近似法将相似-动力模式产生的多个预报估计成最佳预报向量,这样的“选取-估计”过程循环往复,从而完成整个时段的预报。Lorenz模式试验显示,相比于以往的相似-动力模式预报,MRSU能更有效减小预报误差,提高预报技巧,并且,ACE的理论优势应用前景也被初步证实。综合诸多研究结果,给出了MRSU的概念流程,这里针对复杂数值模式采用了ACE,能够等价实现相似-动力模式预报过程,无需重建模式,更易于推广。     

一个长期降水预报的热力学模式

本文首先从大气水分平衡方程和地气系统热平衡方程出发,导出了描写降水和地温、气温相互联系的方程,然后根据土壤热传导方程,得到地温的预报方程,由此建立了一个长期降水预报模式。另外还对方程中与气候平均状态有关的参数的量级,根据实际资料进行了估算,对模式进行了合理的简化,为长期降水数值预报提出了一个实际可行的途径。     

提高月预报业务水平的动力相似集合方法

针对基于大气环流模式的月预报问题,提出了一种能有效减小预报误差并提高预报技巧的动力相似集合预报新方法。该方法着眼于动力模式与统计经验的内在结合,在模式积分过程中通过提取大气环流历史相似性信息,对模式误差进行参数化处理,形成多个时变的相似强迫量来扰动生成预报的集合成员。将这一集合新方法应用到中国国家气候中心业务大气环流模式(BCC AGCM1.0),一组10 a准业务环境下回报试验结果显示,相比于业务集合预报,动力相似集合预报方法能有效改进模式对于大气环流的纬向平均、超长波和长波预报,从而有效提高了月平均环流预报技巧(几乎达到业务可用标准)和逐日环流预报技巧,并显著降低了预报误差,合理增加集合离散度,使二者配置关系得以改善,有望在业务预报中应用。     

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。     

集合预报产品释用方法的研究

提出一种动力与统计相结合的集合预报产品的动力统计释用方法，该方法从大尺度大气动力学方程组出发，考虑中期旬尺度的大气环流特征，采用简单的斜压模式，推导出旬降水距平百分率与旬环流形势场的关系，从而建立了旬降水距平百分率预报方程，与相当正压的月降水距平百分率预报方程相比，更符合常规天气预报业务中对实际大气的动力学和天气学意义的考虑，试报结果表明，动力与统计相结合的方法对旬尺度动力延伸集合预报产品的释用具有明显的效果。     

一个全球七层大气环流谱模式及其30天长期数值天气预报试验

本模式是原北半球七层原始方程谱模式的发展，它包含了较完整的物理过程。模式的方程组求解方案能有效地克服在散度方程中以及在σ坐标系中在大地形附近计算气压梯度力项时所存在的大量之间小差的问题，模式的非线性项的谱计算方法有其优越性。本文给出了利用本模式以及用实际观测资料的客观分析场为初始场作30天长期数值天气预报试验结果。从多个个例的结果可以看出，模式的预报效果令人满意，在整个30天内，模式的预报误差都比对应的持续性误差小，而且在低纬地区也具有上述特点。这表明，本文提出的全球七层大气环流谱模式具有30天长期数值预报能力。     

一个全球大气格点模式和超长波预报问题

本文是作者在“一个修改的σ坐标初始方程”北半球模式的基础上发展全球大气模式的第一个报告.文中给出了这个全球格点模式方程组的基本计算方案;并对一个全球大气形势预报的实例进行了分析,与半球模式预报的结果作了比较,讨论了有关超长波的预报问题.     

一种利用气象要素场时变信息确定其空间分布状态的方法及数值模拟研究

本文将藉观测资料所包含的时间演变信息来建立要素场空间结构的问题提成一个反问题，并利用共轭方程和最优控制技术把模式初值作为控制变量来求解这个反问题；希望对由于空间测站不足而得不到合理初始场的问题以及由于用共轭方程而引起大的计算量的问题获得解决的方法。文中利用了一个边界层动力模式及其共轭方程模式进行了数值试验，结果表明：在对计算做出简化处理及较合理的测站分布下，方法能够从大大少于模式自由度的观测资料中得出比较合理的要素场初值的空间结构。     

相似-动力模式的由夏季报冬季的季节预报试验

近些年来,世界上接连不断地发生大范围持续性的气侯异常,给许多国家带来严重的灾害和经济损失。长期(月以上)天气预报愈来愈受到重视,但预报所使用的都是统计及经验的方法,预报准确率低,且无明显的改进趋势,人们寄希望于动力学方法的长期数值天气预报。目前一般用大气环流模式(GCM)和距平模式作月预报,已取得一定进展,但季节预报比月预报困难更多。由于长期预报的对象是统计平均值,将动力和统计方法结合起来是进行季节预报的一条有希望的途径。多年来的统计长期预报已积累了不少经验,但人们还没有能够在动力学方法的预报中考虑这些经验。黄建平等在这方面进行了一些探索,建立了一个动力与统计相结合的相似-动力季节长期数值预报模式,并进行了月预报和由冬季预报夏季的隔季预报试验。本文利用该模式进行了8年由夏季预报冬季的隔季预报试验,结果表明模式具有一定的季节预报能力。     

动力延伸预报产品释用方法的研究

目前以数值形势预报为基础的动力产品释用方法主要有模式输出统计法（ＭＯＳ）和完全预报方法（ＰＰＭ）。由这两种方法建立的预报方程缺乏明确的物理意义,所以文中提出了一种动力与统计相结合的方法。该方法从大尺度大气动力学方程组出发,推导出月降水距平百分率与月环流场的关系,从而建立了月降水距平百分率预报方程,随后利用月动力延伸预报的５００ｈＰａ高度场和实际降水场资料反演出月降水距平百分率预报方程的系数。该方程经过独立样本检验,表明这种方法对利用动力延伸集合预报的环流形势作月降水距平预报具有一定的能力。     

全球(Z)双三次数值模式的设计与个例模拟(I): 模式动力框架设计

引入双三次数值模式:双三次数值模式是通过作三次样条与双三次曲面拟合,实现各个大气要素量场的二阶可导,从而可对各个预报方程作时间积分。双三次数值模式适合采用大气运动原始方程组和采用水平方向准拉格朗日/垂直方向欧拉时间积分方案。且本文的全球(Z)双三次数值模式与个例模拟实际采用Navier-Stokes"浅薄大气"原始方程组,建立球面Z坐标系上的非静力、全可压、干/湿绝热大气运动动力框架。其离散化气压、气温预报方程与个例模拟揭示出大气运动中凝结降水,其天气学原因不仅是湿空气作Z坐标垂直上升运动,而且是湿空气被"减压/减温",即湿空气作P坐标"垂直上升运动",后者可由大气平流运动(如Rossby波)引起。     

正交模在三维初始方程模式的资料分析和预报中的应用

正交模函数(NMF),与从统计上反映大气物理性质的经验正交函数(EOF)不同,它是线性大气模式自由振荡的本征解。EOF和NWF在大气资料分析中是有用的,适合于建立预报模式的公式。本文讨论全球初始方程模式中最简单的NWF的公式和它们在三维全球大气分析和预报中的应用。     

质量守恒的订正算法在GRAPES_GFS中的应用

如何在长时间积分的过程中保证模式大气的质量守恒是数值模式动力框架面临的基本问题之一,对于半拉格朗日动力框架来说, 在理论上要满足质量守恒面临着诸多的困难,质量订正方案不失为一种简单可行的选择。中国气象局数值预报中心的GRAPES_GFS (Global-Regional Assimilation and PrEdiction System, Global Forecast System) 在长时间积分过程中质量损失问题较为明显,该研究工作借鉴C-CAM (Climate-Community Atmosphere Model) 中对地面气压进行订正控制模式质量守恒的思路,在GRAPES_GFS中开发了一种对每个网格内的质量按照不同权重系数进行调整、控制模式大气总质量守恒的算法。经过一系列的试验,验证了该方法在GRAPES_GFS中的可行性,在保证模式质量守恒的情况下可有效减小高度场的预报偏差,缓解模式预报结果中天气系统偏弱的问题,在实际业务预报中有一定应用价值。     

基于关键对流参数分级的强对流潜势预报

通过对上海地区1998—2009年4—9月各类强对流天气的统计分析,选取42个对流参数及其时间变量,采用逐步回归方法建立了针对各类强对流天气的0～12h潜势预报方程。在此基础上,提出了基于关键对流参数进行分级的强对流潜势预报方法,选取K指数、SI指数、PWV(大气可降水含量)指数和θsedif85(500hPa和850hPa假相当位温差)等反映大气热力和水汽条件的关键对流参数,根据对流分布情况将各对流参数分别分为3个等级,并分级建立了针对不同强对流天气的潜势预报方程。与未分级方程对比表明:基于关键对流参数分级的预报方程对雷雨大风、强雷电和所有对流等预报效果上有明显提升,采用如下组合评分更佳:雷雨大风的预报采用SI分类方程,强雷电和所有对流采用PWV分类方程。将基于关键对流参数分级的强对流潜势预报方法在数值预报模式中进行了业务应用,取得了较好效果。     

大气凝结水汽汇、凝结潜热作用与积云对流参数化

从引入包含质量(水汽)源、汇的连续方程出发,重新推导出大尺度凝结降水和积云对流凝结降水之水汽汇起作用的热力学方程,从而重新给出气压、气温预报方程及地面气压与高空位势高度预报方程。发现,在此基础上,才能实现凝结3个作用:气块水汽质量流失与气压降低;气块虚温降低;加热气块;和通过大气运动方程,实现大气凝结潜热“热机”作功。这时,对于预报气压、气温场,积云对流参数化方案中的参数在凝结3个作用中保持一致。否则,通过积云对流参数化方案,虽可以近似实现对于预报气压和气温场的凝结3个作用,但不可能调好参数的降水物理特性及其时空分布特征。且对于静力模式预报地面气压和高空位势高度场,不可能实现上述的第一凝结作用。最后表明,当模式分辨率提高到只用降水显式方案、不再用积云对流参数化方案后,则必须引入包含水汽源、汇的连续方程。因在热带海洋面上的水蒸发过程,水汽进入大气将改变地面气压场,且蒸发潜热可分为内潜热(水汽内能)和外潜热(水汽压力能),内潜热立即成为大气热能的一部分,而外潜热直接对大气层作功,使得大气位能增加。文中研究了大气中的大尺度凝结降水和积云对流凝结降水对气压场与位势高度场的影响。一般积云对流参数化方案都已考虑内潜热对大气的加热作用,但还须考虑因凝结与降水造成地面气压场及高空位势高度场的变化,后者应是外潜热作用的结果。在上述研究过程中,必须引入考虑凝结作用的连续方程,且最终可以改变有降水(包括大尺度凝结降水和积云对流凝结降水)发生时的数值预报模式动力框架。