AMDAR资料质量分析及对GRAPES系统同化和预报影响

为了研究AMDAR(Aircraft Meteorological Data Relay)资料对GRAPES(Global Regional Assimilation and Prediction System)系统的影响,针对从国家气象信息中心实时库检索的业务AMDAR资料,分析了该资料的偏差和标准差等质量特性;利用GRAPES数值预报系统,做了两个月的同化预报循环试验。选取资料和试验的时间是2013年5月、6月,同化窗口6 h,预报时效7 d。结果表明,与背景场该资料的温度要素的平均偏差在0.2°C,标准差在2°C,风的平均偏差在0.2 m/s,标准差在3 m/s,偏差基本符合正态分布;AMDAR资料对同化和预报效果均有改善。     

四川地区多模式2m温度预报性能分析及集成方法研究

本文通过分析2017年9~12月四川地区ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式、GRAPES_GFS(Global and Regional Assimilation and Prediction System)全球模式和西南区域模式(South West Center-WRF ADAS Real-time Modeling System, SWCWARMS)2m温度168h预报时效内的系统性偏差特征,采用滑动双权重平均法分别对三种模式温度预报产品进行偏差订正,并集成得到各时效2m温度的订正场,结果表明:(1)三种模式的预报存在明显的日变化,整体上EC模式的预报最优。(2)三种模式对于低温和高温的预报,在全省均大致呈现负的系统性误差,特别在高原及过渡区表现的尤为明显。(3)订正后三种模式的预报准确率显著提高,均方根误差减小1.4~2.5℃,大部分地区平均误差维持在±0.5℃之间,在系统性偏差较大的地区,订正效果更好。(4)两种集成方案预报结果接近,且均优于三种模式的订正预报。     

GFS模式地形高度偏差对地面2 m气温预报的影响

利用2016年1月1日—12月31日全球预报系统(GFS,Global Forecasting System)1～5 d的2 m气温预报资料,以及同期中国地面气象站2 m气温观测资料,研究模式地形高度偏差对地面2 m气温预报的影响。结果表明,较大模式地形高度偏差可严重影响2 m气温模式预报性能,导致较大预报误差。随着模式预报时效延长,2 m气温预报均方根误差也略有增加。比较模式地形高度偏差和预报时效对于模式预报性能的影响,发现模式地形高度偏差对于模式预报效果的影响更加显著。两种地形订正方案,即不做温度垂直订正的线性回归以及对温度进行垂直订正的线性回归都能显著减小2 m气温模式预报的误差,后者的订正效果更好。     

AMDAR温度观测的误差统计特征分析

观测资料的误差结构特征是影响资料同化效果的重要因素之一,在GRAPES资料同化系统中使用的观测资料误差结构特征是借鉴国外的同化系统或参考文献,没有直接使用实际观测资料统计。因为同化系统的差异和观测系统的不断改进,观测资料误差结构特征也应随着改变。现在同化系统中的观测误差结构特征不能满足同化系统的精细化要求,比如飞机的观测误差特征没有按飞机标识、纬度带和飞行状态进行区分。为了提高AMDAR资料的应用效果,本文对AMDAR资料的误差特征进行统计分析。通过对比AMDAR资料和NECP再分析资料,分别对全球不同纬度带、不同飞行状态和不同飞行标识两者的温度差异进行统计。本文使用的AMDAR资料是从国家信息中心实时库获取的,资料时段为2013年5—7月。统计结果显示在北半球中纬度(20°~50°N)AMDAR资料最密集的区域,AMDAR资料的温度偏差最大,约-2~-1℃,标准差约1.2~1.6℃。温度的标准差在不同飞行状态随纬度而异,赤道地区(20°S~20°N)平飞状态最小,约0.8℃,北半球高纬度(50°~90°N)平飞状态最大,约1.5~2℃。通过分析AMDAR资料的误差特征,可以更有针对性地做好AMDAR资料质量控制及偏差订正,改进同化预报效果。     

一种偏差订正方法在平昌冬奥会气象预报的应用

为了提高GRAPES_3 km（Global/Regional Assimilation and Prediction System）模式在2018年平昌冬奥会气象服务中的预报能力,采用一阶自适应的卡尔曼滤波方法对GRAPES_3 km模式的2 m气温、2 m相对湿度和10 m风开展偏差订正。结果表明:偏差订正方法明显提高了地面要素的预报效果,其中2 m气温的均方根误差整体减小到2℃左右,站点订正改善率为10%~60%;10 m风速的均方根误差减小到2 m·s-1左右,站点订正改善率为10%~45%;2 m相对湿度减小到20%以下,站点订正改善率为0~20%。与韩国气象厅LDAPS（Local Data Assimilation and Prediction System）及美国宇航局NU-WRF（NASA-Unified WRF）模式相比,GRAPES_3 km模式的风速预报表现更为优异,各站点整体预报效果明显优于LDAPS和NU-WRF模式。偏差订正方法可有效改善模式在复杂地形条件下的预报能力,是提高精细化预报准确率的重要手段。     

T213全球集合预报系统性误差订正研究

针对模式系统性误差一直存在的现状,研究使用卡尔曼滤波的自适应误差订正方法对国家气象中心业务全球集合预报系统的系统性误差进行估计和订正.本文主要介绍这种方法及其原理,其优点是需要的样本量比较小,能够快速经济地对模式产品进行有效的误差估计和订正.使用这种方法对全球T213集合预报系统500 hPa高度场、850 hPa温度场和2 m温度的预报产品进行一阶偏差订正,对订正前后集合预报产品进行检验分析和对比,结果表明,订正后的高层形势场集合预报和2 m温度集合预报的均一性、集合平均的均方根误差和距平相关系数都得到了改善,系统性偏差得到了不同程度的订正,对于存在较大系统性误差的2 m温度预报,订正效果尤其显著.     

L波段探空仪湿度资料偏差订正及同化试验

L波段探空仪观测资料是基础资料之一,无论在天气预报还是在数值天气预报中都起着重要作用,其资料质量直接影响数值模式同化分析及降水预报准确性。通过对我国3种常用的L波段探空仪观测湿度的偏差特性比较,研发适合该仪器的偏差订正方案,并在GRAPES同化系统中加以试验应用。结果表明:L波段探空仪湿度观测资料与ECMWF再分析湿度场比较有偏干现象。多种偏差订正方案订正结果显示:湿度偏差值比订正前减小,特别是在500 hPa以上层次减小明显。在GRAPES分析同化系统中使用Vomel偏差订正方案,分析偏差减小5%;预报模式个例和连续试验中湿度观测订正后预报降水更接近实况,预报降水检验评分显著提高,故该订正方案在实际应用中表现出积极的正效果。     

FY-2E云导风的算法改进及其在GRAPES中的同化应用研究

2014年国家卫星气象中心全面改进了风云二号卫星云导风产品算法,为评估算法改进后FY-2E云导风资料对我国GRAPES数值模式同化和预报的影响,根据国家卫星气象中心提供的2013年8月算法改进前后的FY-2E红外通道云导风资料,对比分析了两者的观测分布及偏差特征,并利用GRAPES全球模式进行了一个月的连续试验。结果表明,改进算法后的FY-2E红外通道云导风观测数量明显增加,观测误差在600~200 hPa有所减小,风的平均偏差在高层减少,更满足正态分布;连续试验结果表明北半球和东亚地区风场在300~150 hPa分析中改进显著,风的平均偏差和均方根误差明显减少;预报结果显示500 hPa高度场预报距平相关系数略提高,均方根误差略减小;说明改进算法后的FY-2E红外通道云导风对GRAPES数值模式同化和预报均有一定改善。     

B08RDP区域集合预报温度场质量评估与综合偏差订正

针对B08RDP(The Beijing 2008 Olympics Research and Development Project)5套区域集合预报资料,系统分析了各套集合预报温度场的预报质量。在此基础上运用集合预报的综合偏差订正方法对温度场进行偏差订正,并对其效果进行了分析讨论。结果显示:5套B08RDP区域集合预报中,美国国家环境预报中心(NCEP)区域集合预报温度场的整体预报质量最高,平均预报误差最小,离散度也最为合理,预报可信度和可辨识度均较优;而中国气象科学研究院(CAMS)的温度预报误差过大,预报质量最差。整体上看,除NCEP之外的4套集合预报的温度场均存在集合离散度偏小的问题;综合偏差订正能有效减小各集合预报温度场的集合平均均方根误差,改善集合离散度的质量,显示出综合偏差订正方案对集合预报温度场偏差订正的良好能力。     

GRAPES_RAFS系统2 m温度偏差订正方法研究

本文通过对2013年6月20日至7月20日GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)_RAFS(Rapid Analysis and Forecast System)系统每天8个时次每3h的2 m温度预报进行分析,发现各时次的预报均能较好地表征2 m温度日变化特征,但预报与实况存在一定的偏差,其中西藏东部川西高原、云贵高原、江南武夷山脉偏低于实况可达3℃,而华北地区偏高于实况3℃以上.为了减小GRAPES_RAFS系统偏差对2m温度预报的影响,本文采用平均法、双权重平均法、滑动平均法和滑动双权重平均法分别对GRAPES_RAFS系统2 m温度预报产品进行偏差订正,并对订正前后的结果进行检验分析和对比.结果表明:2 m温度订正后的平均误差大部地区减小到(一1～1℃),而均方根误差大部地区降低到2.5℃内.对于偏差较大地区,订正效果更为明显,如西藏东部川西高原,经过订正,平均误差绝对值由订正前3℃以上降低到1℃内,而RMSE由订正前4℃以上控制到3℃内.对比四种订正方法,双权重订正方法与平均法订正整体效果接近,但对个别站点,双权重订正法要优于平均法,经过滑动的订正方法比无滑动的订正方法订正效果更好,订正效果最好的是滑动双权重平均法,全国平均误差大部分在(-0.5～0.5℃)内,不超过(-1～1℃)的范围.     

用GPS资料对风云三号微波温度计资料进行绝对校准

微波温度计(Microwave Temperature Sounder,MWTS)亮温资料是由观测的地球视场、冷空和暖体的计数值通过两点非线性定标方法得到,这是一种相对的定标方式。本文利用全球定位系统(Global Position System,GPS)无线电掩星资料对2010年全年MWTS亮温资料进行了两种在轨绝对定标校准。一种是计算晴空海洋上MWTS通道2~4观测亮温减去辐射传输模式(Community Radiative Transfer Model,CRTM)模拟亮温在15个不同扫描角度的统计偏差;另一种是通过线性回归获得每个扫描角度MWTS观测亮温和模拟亮温的线性关系,然后对MWTS观测亮温值进行订正。本文通过比较订正前后的MWTS亮温值减去用美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)全球预报场资料(Global Forecast System,GFS)模拟亮温的差的统计特征对以上两种定标方式的有效性进行了检验。结果表明,经过GPS无线电掩星资料对MWTS资料进行在轨绝对定标后,MWTS观测的全球偏差显著减小,标准差也有所减小,且MWTS亮温资料偏差随通道和季节的变化特征也得到有效地消除。     

西北地区的快速更新循环同化预报系统性能检验和评估

为充分了解西北地区的高分辨率快速循环同化预报系统(Rapid Update Cycle,RUC)的预报性能,对该系统2012年6月2日至7月6日的预报结果进行了检验和评估。利用双线性插值方法将西北RUC系统的预报结果插值到最近的观测站点上,计算500 hPa和700 hPa位势高度场、温度场、风向以及风速的平均误差和均方根误差,对预报结果进行检验评估;24 h定量降水利用累计降水分级检验方法,检验的统计量包括TS评分、偏差(BIA)、公平T评分(ETS)和真实技巧评分(TSS)。检验分析表明:(1)500 hPa的高度场预报、温度场预报、风速预报和地面2 m温度预报都存在着正的系统性偏差,其24 h平均误差均值分别为0. 17 gpm、0. 63℃、1. 19 m·s-1和1. 49℃。700 hPa高度场和温度场预报存在着负的系统性偏差,其24 h平均误差均值分别为-0. 41 gpm和-0. 11℃。(2)除了风速、风向,其他要素24 h预报结果的均方根误差均值都小于48 h预报结果的均方根误差均值,500 hPa高度场和温度场的24 h预报的均方根误差均值分别为1. 32 gpm和1. 37℃,而其48 h值则分别为1. 56 gpm和1. 53℃;700 hPa高度场和温度场的24 h预报的均方根误差均值分别为1. 21 gpm和1. 40℃,而其48 h值则分别为1. 38 gpm和1. 94℃;2 m温度的24 h和48 h的均方根误差均值分别为3. 06℃和3. 30℃,表明随着预报时效的增加,预报性能降低,这与模式预报性能相符。(3)24 h定量降水分级的TS评分、ETS评分和TSS评分几乎都有相同的大值中心,说明模式对于这些大值中心附近地区的各量级降水预报效果比较好。总体上,模式对于大雨和暴雨预报效果较好的地区处于西北地区东南部。从偏差(BIA)评分来看,模式对青海南部与四川北部交界地区的降水预报并不理想,表现为小雨预报漏报较多,而对该地区中雨和大雨预报空报较多。     

FY-3C MWHS-Ⅱ辐射亮温在RMAPS-CA中的同化

中亚地区常规气象观测稀疏，同化极轨卫星FY-3C上的微波湿度探测器-Ⅱ(MWHS-Ⅱ)辐射率资料可有效减小该地区数值预报初始场的不确定性。本研究首次在中亚快速更新多尺度资料分析和预报系统RMAPS-CA中同化了FY-3C/MWHS-Ⅱ辐射率，评估了其同化效果。研究发现：（1）单个时次冷启动的同化时间窗口内，仅约有56%的辐射率资料通过了质量控制并被RMAPS-CA同化。（2）偏差订正整体减小了各水汽通道的背景场辐射亮温偏差，最大减幅出现在通道14，达0.5 K。通道14偏差订正前的观测辐射亮温和背景场辐射亮温间存在较大偏差，是其同化应用中需要特别注意的。（3）FY-3C/MWHS-Ⅱ辐射率同化整体提高了RMAPS-CA系统对高空温度、位势高度、高空风速等的中短期预报准确率。同时，使得2米温度和10米风速的预报准确率预报均方根误差分别平均减小了0.2 K和2 m/s。其同化有效降低了小雨预报的漏报率和空报率，小雨预报的TS评分提升了16%。降低了中雨和大雨预报的漏报率，三个量级降水预报的BIAS评分分别提升了18%、38%和36%。     

偏差订正方法在IASI辐射率资料同化中的应用研究

根据IASI(Infrared Atmospheric Sounding Interferometer)的资料特征和GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)同化系统的具体情况,建立了适用于业务使用的关于IASI辐射率资料的偏差订正方案,该方案包括扫描偏差订正和气团偏差订正。统计表明,IASI资料的扫描偏差不像微波资料一样具有明显的纬度依赖性,但在2x2的像元内存在某种特殊的扫描偏差,临边测量相对于星下点的扫描偏差可以用"扫描角"作为自变量而消除,而2x2的像元内的偏差只能通过稀疏化来规避;气团偏差主要根据当时的天气条件进行订正,利用模式背景场作为预报因子定量给出天气条件,采用1 000~300 h Pa的厚度、200~50 h Pa的厚度、50~20 h Pa的厚度以及模式地表温度作为预报因子。订正方案的试验结果显示,偏差能够长时间维持在比较低的稳定水平,订正结果显著。     

风廓线雷达资料对华南区域模式预报的影响

设计基于GRAPES_Meso的不同试验模拟2014年3月28日-4月8日的广东前汛期降水过程,评估风廓线资料对同化和预报的影响。对资料同化后分析增量的分析表明:相比同化时仅使用自动气象站资料,风廓线雷达资料对1000 hPa到850 hPa纬向风增量均有贡献,在850 hPa,700 hPa高度以上贡献迅速减小。应用3个试验的预报结果计算探空站、风廓线雷达站预报值与观测值的11 d均方根误差发现,同化加入风廓线雷达资料对各预报要素的改善在850 hPa高度最明显,其中风速预报误差显著降低,为0.7 m·s-1。此外,风廓线雷达资料对700 hPa风速预报有一定改善,而在925 hPa高度模拟效果反而降低。通过对2014年3月30日12:00（世界时）的个例分析发现,同化加入风廓线雷达资料的风速预报均方根误差在大雨级别以上的降水落区更大,其原因还有待于进一步研究。     

全球GRAPES等压面三维变分分析预报循环系统及试验

利用全球通讯系统GTS传输的常规观测资料和卫星资料,用全球与区域同化预报系统GRAPES(global/regional assimilation and prediction system)全球等压面三维变分分析和中期数值预报模式进行为期两个月6 h分析预报循环试验,并对分析结果进行了诊断分析。结果表明,位势高度在中低纬对流层顶及以上区域存在5~20 gpm负偏差,在100 hPa以下的南北极区域存在5~20 gpm正偏差;相对湿度在南极存在较大负偏差,在高层有较大正偏差。风场在赤道中高层有较明显的偏差。在500 hPa上北半球GRAPES位势高度与NCEP资料的均方根误差在10 gpm左右,南半球在15~24 gpm之间。与探空观测相比,经变分分析后,分析的偏差和均方根误差都有所减小,但位势高度背景场存在明显负偏差,而且在100 hPa以上位势高度改进不如低层明显。全球等压面三维变分分析预报循环试验表明,分析预报循环系统能稳定运行,但是分析和6 h预报场还存在系统性偏差。     

利用WRF-3DVAR同化常规观测资料对近地层风速预报的改进试验

利用WRF 3DVAR同化系统和Evenson提出的方法在分析时刻添加扰动形成扰动型初始场,并在此基础上同化常规观测资料(包括固定站点的探空观测和常规地面观测),通过比较WRF3DVAR系统对整层大气的初始(分析)场及预报场的改进,检验了同化常规观测资料后WRF模式对研究区域内近地层风速的预报效果。结果表明,同化常规观测资料对初始场有改进,且对低层大气风场和温度场的改进较FNL资料明显;GFS同化常规观测资料后生成的初始场和FNL资料提供的初始场对风速和温度的预报在不同气压层存在不同的预报时效,低层(1000 hPa)风速和温度预报在前36 h改善明显,而在较高的500 hPa和200 hPa上风速预报在前36 h改进明显,温度预报则只在前12 h得到了改善;无论是采用FNL资料还是同化常规观测资料作为初始场,对近地层风速预报均在前36 h有改进,表明对于近地面风速这种短时间内变化较大的变量,同化与之时间和空间上较为接近的资料可能改善其预报效果。     

同化自动站资料建立三峡地区2014年1月高分辨率温度场的模拟研究

利用WRF （Weather Research Forecast）模式及其自带的Nudging同化系统,结合通过质量控制的三峡地区2 588个自动站的2014年1月观测资料,进行同化自动站观测试验,建立了三峡地区3 km高分辨率气温场,并与加入NCEP稀疏观测站点的稀疏场试验和未同化试验在月平均温度场和逐时温度变化两个方面进行了综合对比分析。结果表明：与未同化试验相比,同化自动站观测后,大部分地区平均气温场偏差减小至±0.5℃以内;平原、丘陵、山区气温逐时绝对偏差均减小至1℃以内,逐时气温的相关系数超过0.9,偏差范围减小1.14℃以上,均方根误差减幅达0.55℃以上;同化自动站观测后,泰勒图中平原和丘陵的相对标准差接近于1,山区减小至1.11。同化自动站观测试验的结果优于同化稀疏场试验,较好地建立了三峡地区2014年1月气温场,为该地区建立高分辨率温度场提供了有效参考。     

福建省ECMWF细网格模式2 m温度预报误差分析与订正

选取2022年1月1日—12月31日ECMWF细网格模式2 m温度预报24 h以内预报时效产品和对应时次的福建省70个国家站观测资料进行分析,采用ARIMA(差分自回归移动平均)模型和双权重ARIMA模型分别对2 m温度预报产品进行偏差订正,并对订正前后的结果进行对比分析。结果表明：1) ECMWF模式2 m温度预报在福建省主要呈现冷偏差,随着预报时效的增加,均方根误差和准确率随之变差;分别用两种模型进行订正,平均绝对误差由2.1℃以内减小到1.6℃以内,均方根误差从2.5℃以内降低到2.1℃以内,且偏差越大,订正效果越明显。2) ECMWF模式2 m温度逐月预报效果差异较大,订正后各评价指标均有显著改进,各月平均误差在-0.5—0.5℃。3) ECMWF模式2 m温度预报偏差主要表现为福建东部沿海小、中西部较大;订正后平均绝对误差和均方根误差减小至2℃以内,且对高海拔地区的站点改善效果更加明显。与ARIMA模型相比,双权重ARIMA模型订正后平均绝对误差与均方根误差更小、准确率更高,订正效果更好。     

加密FY-2G云导风质量评估及其在GRAPES＿RAFS系统中的应用分析

采用2016年7月国家卫星气象中心提供的加密FY-2G资料,选用美国国家环境预报中心的FNL全球分析资料(Final Operational Global Analysis)为参考场,根据不同质量标识码QI(Quality Indicator)对其进行质量评估,并基于GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)模式的GRAPES_RAFS(Rapid Analysis and Forecast System)系统分别进行了个例试验和连续试验。结果表明,QI≥80的加密FY-2G资料质量最好,相较于其他QI阈值,其偏差和均方根误差最小;对比业务使用的FY-2G红外通道云导风资料,加密FY-2G红外通道云导风的U分量偏差更接近正态分布。对2016年7月2 3日强降水个例进行了三组对比试验,结果表明:同化加密FY-2G红外通道云导风资料对850 h Pa高度场和风场分析有一定的调整作用,对24 h降水强度和落区预报有一定改善。连续试验结果表明同化加密FY-2G红外通道云导风资料对高层风场改善明显,24 h降水预报检验反映出全国区域中雨到暴雨级别的降水ETS评分提高。