GRAPES全球集合预报的集合卡尔曼变换初始扰动方案初步研究

初始扰动方案是集合预报研究的核心问题之一.文中根据最新提出的基于集合卡尔曼变换(ETKF)理论的集合初始扰动方案,利用模拟观测系统及其调整的观测误差与放大因子的方案,研究发展了针对中国GRAPES全球预报系统的集合初始扰动方案,建立了GRAPES全球集合预报系统.利用14个集合成员进行了近两个月的集合预报试验,重点研究了初始扰动的结构特征、扰动振幅以及扰动增长特征,分析了集合扰动初始场的质量与性能.初步试验结果表明,基于ETKF初始扰动方案的GRAPES全球集合初始扰动能够较好地反映分析误差方差的主要模态结构和扰动振幅,并具有比较合理的集合离散度.分析误差方差能够准确地反应模拟观测资料的空间分布特征.初始扰动方差近似等于预报误差方差,并对全球观测系统的空间变化具有准确的响应.集合扰动具有合适的增长率,在96 h的预报时效内可以有效地保持适当的集合离散度.52 d集合预报统计分析显示,北半球集合平均的预报质量评分相对于控制预报具有较明显的优势,副热带高压特征线的个例预报也表明GRAPES全球集合预报在短期预报时效内具有很好的预报效果.基于ETKF初始扰动方案的GRAPES全球集合预报系统显示出良好的发展前景和应用潜力.     

集合数值预报方法在山洪预报中的初步应用

选取湖南4个典型山洪个例,分析了嵌套模式不同分辨率的预报效果,并采用多物理过程组合的集合预报方法,研究区域集合数值预报技术在山洪预报中的应用。研究指出,单一模式条件下,使用模式嵌套技术提高分辨率,并不能有效地改进对引发山洪灾害的突发强降水过程的预报能力,且这种单一的确定性预报,对暴雨等灾害性天气的预报存在不确定性。集合预报是解决单一预报不确定性提出的新方法,与单一模式提供的确定性预报结果相比,集合预报可为山洪预报提供多种定量预报产品。利用集合平均预报、极值预报,可以引导对山洪采取分类应对措施;集合预报在给出降水分布的同时,还给出伴随预报结果的可信度;概率定量降水预报(PQPF)与水文预报模型结合,可以用于概率水文预报。     

ECMWF集合预报对黑龙江省三次暴雨过程的预报检验

本文利用常规站点观测降水资料和欧洲中心的集合预报资料,挑选典型分位值分析了集合预报对2015年汛期不同类型暴雨过程的预报能力。结果表明:对于局地性强的暴雨过程和台风影响的大暴雨过程集合预报能够提示降水落区的可能范围及极端降水发生的可能。而对于冷涡影响的中心分散的区域性降水过程,集合预报对降水落区的可能范围有充分把握,但对于降水中心的位置及强度预报指示意义有限。     

一个集合海浪预报系统及其初步试验

使用集合天气预报系统的多个成员的风场预报来驱动海浪模式WAVEWATCH Ⅲ, 计算出含多个成员的海浪预报场,并相应开发出各海浪要素的集合预报产品,如集合平均、离散度、集合概率等,建立了一个集合海浪数值预报系统。使用该系统进行了2007年9—10月为期两个月的预报试验,利用太平洋和大西洋海域范围的浮标观测资料对系统的预报水平的初步检验分析显示,该集合海浪预报方法能够有效地将传统的确定性预报扩展到概率预报领域,且集合平均的预报水平要优于单一的确定性预报,采用集合预报方法可以提供单纯确定性预报所不能够提供的额外信息,具有较好的应用潜力。     

江苏省暴雪预报系统

暴雪预报系统是在普查１９７０－１９９２年资料，对暴雪的天气形势分型的基础上建立的，通过计算预报场与各型平均场的相似离度判别有无暴雪产生，进而通过寻求与历史样本的最佳相似预报暴雪落区。该系统业务应用效果令人满意。     

雾的集合预报与集合预报的检验

简述了四部分内容:为什么要做雾的集合预报;雾的集合预报效果;其在目前业务数值预报中的应用情况及有待解决的问题;最后,介绍了集合预报的检验,读者可以从中体会集合预报的理念和优势。     

一种温度集合预报产品释用方法的初步研究

数值天气预报技术与能力在不断地发展与提高,集合预报是数值预报发展中的一个热点.集合预报产品所提供的大量预报信息,需要通过合适的产品释用处理来传递给用户,因此对集合预报产品进行解释与应用是实现其实用价值的一个重要环节.选取武汉站00:00 UTC地面气温(T2m)作为预报量,利用其历史观测资料及2008年1月份TIGGE...     

集合预报简介

文中简述了集合预报的进展，对其中的扰动初值的生成与原理，和欧洲中期天气预报中心的集合预报产品作了介绍。     

一种温度集合预报产品释用方法的初步研究

利用海河流域逐日降水历史观测资料、ECMWF集合预报降水预报数据,通过贝叶斯产品处理技术（Bayesian Processor of Output,BPO）对海河流域内289个格点进行BPO建模,将ECMWF集合成员确定性降水预报修订为贝叶斯降水概率预报,结果显示概率密度峰值较确定性预报更加接近实况;再以51个成员的有效信息得分（Informativeness Score,IS）衡量各集合成员的预报能力,融合各成员的概率预报结果,得到代表ECMWF集合预报不确定性的贝叶斯集成降水概率预报。采用RPS和BS评分方法对海河流域2018年6—8月降水概率预报进行检验,结果表明,在海河流域降水预报中基于BPO方法的贝叶斯集成概率预报评分结果优于集合预报的直接概率预报结果,为海河流域降水概率预报业务奠定了基础。

     

基于集合预报的淮河流域洪水预报研究

以湖北省漳河水库为例,选取2008—2017年的降雨和流量数据,分析了新安江模型和SCS模型基于分钟降雨条件下的径流模拟情况,同时结合2020年漳河水库6月27—29日的一次洪水过程,对比分析了不同流域洪水过程中,两个模型的模拟特点。结果表明：（1）新安江模型的效率系数高于SCS模型10%~20%,洪峰相对误差和峰现时差两者相当,但SCS模型可用于无水文资料地区的径流模拟。（2）对漳河水库历史个例的模拟,当时间分辨率低于阈值时,新安江模型和SCS模型计算的效率系数会趋于稳定,且新安江的分辨率阈值要小于SCS模型。在时间分辨率为15 min左右时,两个模型的洪峰相对误差和峰现时差达到最小值。（3）在2020年洪水个例的模拟中,两个模型在效率系数和洪峰相对误差上均存在最优时间分辨率阈值为10 min。

     

ETKF方法在区域集合预报中的初步应用

理论上,集合卡尔曼变换(ETKF--The Ensemble Transform Kalman filter)方法产生的集合扰动在观测空间具有等概率分布的特征,这一特点恰好可以弥补业务集合预报中常用的初值生成方法--Breeding 方法的不足.依据ETKF理论和方法,利用GRAPES-Meso中尺度模式建立了简单的基于ETKF的中尺度集合预报试验平台,并选取2005年11月8-12日出现的一次降雨过程进行集合预报试验,旨在研究ETKF方法用于集合预报时,对随时间变化的区域非线性系统,在有限集合数的条件下的特征.试验结果揭示了利用ETKF方法进行实际区域模式下集合预报的可行性及其一些基本性质,并指出试验当中存在的不足及今后研究的重点.     

基于集合预报的淮河流域洪水预报研究

基于空间分辨率90 m×90 m的湖北荆门漳河水库数字高程模型（DEM）地形数据,并从2012-2015年选取了20场洪水过程（其中16场用于模拟,4场用于检验）,将华中区域数值天气预报业务模式WRF提供的三重嵌套空间分辨率3 km×3 km、9 km×9 km和27 km×27 km预报降雨与集总式新安江模型以及半分布式水文模型Topmodel耦合进行洪水预报试验。通过对比试验得到以下结论：当流域降雨的时、空分布比较均匀时,集总式新安江模型可以较准确地预报出洪峰流量和峰现时间,而当降雨时、空分布差异较大时,预报误差也会随之增大。基于DEM数据建立的Topmodel模型可以反映不同降雨时、空分布下洪水预报结果的差异,试验结果表明,3 km×3 km和9 km×9 km洪水预报的输出结果比较接近,且在确定性系数和洪峰相对误差上要优于27 km×27 km的洪水预报结果,而在峰现时差的预报上,则是27 km×27 km的洪水预报结果与实测较吻合。通过研究还发现,虽然当流域降雨的时、空分布存在一定差异时,3种空间分辨率的WRF预报降雨均无法预报出与实测一致的降雨分布,但是在某些情况下,当降雨的时间分布误差和空间分布误差相抵消时,仍然可以得到较为准确的洪水预报结果。因此,高时、空分辨率的模式预报降雨并不一定就能对洪水预报结果产生正贡献,需要通过反复尝试寻找水文模型和数值模式耦合的最佳时、空分辨率。     

河南省暴雪相似预报系统

利用欧洲中心 3层数值预报产品 ,综合运用相似系数和距离系数 ,研制建立了既反映环流形势相似又反映强度值相似的河南省暴雪 2 4h预报系统。利用 1996～ 1998年冬季 (11月～次年 3月 )资料进行反算 ,暴雪预报准确率为 41.7% ;1999年 11月至 2 0 0 0年 1月间进行业务试验 ,取得了较为满意的结果。     

大连地区暴雪预报业务系统

阐述了系统的主要设计思想及技术方法,分析了大连地区暴雪的气候特征;针对暴雪生成的物理机制给出暴雪的几种天气类型,论述了天气类型和物理条件;综述了系统的运行方式、功能及模拟预报流程。     

南阳市暴雪分析和预报

利用１９８１～１９９４年气象资料,对南阳市的连续性暴雪、暴雪天气的环流形势进行分析,并结合本站资料,分别找出预报指标。利用预报指标,对１９８１～１９９４年进行回报,连续性暴雪预报概括率和准确率均为１００％,一般暴雪预报概括率１００％、准确率为７１．４％：１９９５～１９９７年试报南阳无暴雪,预报结果与实况一致。     

短期集合预报中定量降水预报集合方法初探

针对短期集合预报中集合平均等方法对极端天气事件预报能力低下的缺陷，提出一种定量降水预报集合方法，简称两步法。该方法首先采用逐级归并法确定集合成员的总体相似度，进而确定集合成员预报场的延伸半径，对各成员的预报场进行修正，然后根据每个成员与其他成员的相似程度，确定各成员的权重系数。这个方法既考虑了集合成员总体的差异性又考虑了降水的概率分布。试验证明，通过上述两步得到的定量降水预报，对提高极端天气事件的预报确率有一定效果。本方法无需历史资料，能很好适应集合成员的改变，实现方便快捷。     

集合预报方法的全局研究

应用一个最大简化的6变量非线性模式,引入胞映射全局分析方法,研究初值误差范围内不同扰动对预报结果的影响。在获得对其全局认识的基础上,再通过理论研究与预报实践证明,集合预报方法确能改进预报。理论研究表明,可以求出最佳集合样本数,而且由模式预报试验得到的最佳集合样本数与理论结果是一致的。另外,观测精度、预报精度以及模式状态变量的个数对最佳集合样本数有着不同的影响。     

降水集合预报集成方法研究

基于TIGGE(the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料,对中国气象局(CMA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)和日本气象厅(JMA)的集合数值预报结果进行降水集成.采用算术平均法、TS评分集成法和BS评分集成法在我国东南地区进行降水集成,对比分析结果表明:基于TS评分的多模式降水集成无论在分区降水评分中,还是在东南地区的台风型降水和非台风型降水实例中,都有效地改进了大雨以上的降水预报效果;基于BS评分的集成方法和算数平均集成法预报效果次之.东南地区5个子区域的降水集成试验结果表明:各子区域基于TS评分集成后降水的平均绝对误差普遍小于基于BS评分后的降水平均绝对误差.广东东南和浙江北部区域基于TS集成后的降水TS评分值最优,浙闽沿海和广东西北部区域基于TS集成后的降水TS评分次之,处于中上水平.基于算术平均集成和BS集成的降水的TS评分值只有在广东东南区域表现出较好的效果.     

集合预报研究及应用进展

从初值扰动的生成方法、数值预报模式的建立、输出产品的提炼应用等方面简要概括了集合预报的最新进展。指出，运用BGM法生成初值扰动效果较好，多模式集合预报正成为天气预报的发展趋势；集合概率预报是集合预报的最佳结果，但发布还需要做大量的普及推广和培训工作；集合预报正在被越来越多的国家投入准业务运行和业务运行．有可能成为新的主流预报方式。     

集合预报研究现状与展望

本文系统地论述了集合预报的概念、分类以及国外内的研究现状,在国外的研究现状中重点介绍了目前国际上最先进、最具代表性的两种方法,奇异向量法和增长模繁殖法。国内则介绍了在该方面的最新进展,包括我实验室所做的工作。最后阐述了集合预报的可能发展方向和应用前景。