一种根据湿对流区域时空分布调整的BGM扰动改进方案

在增长模繁殖法(Breeding of the Growing Mode,BGM)的动态繁殖过程中,尺度化因子的选择极为关键。利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,在分析飑线系统数值模拟误差增长机制的基础上,根据飑线发展过程中湿对流区域误差更容易快速增长的特点,提出了一种根据湿对流区域时空分布调整的BGM初始扰动改进方案。该方案通过在动态繁殖过程中对小扰动的水平结构进行调整,加强湿对流区域扰动,捕获到增长最快方向上的小扰动并将其作为初始扰动。试验结果表明:根据降水量调整的改进方案相比其他方案扰动能量较大,各集合成员之间差异也较大,集合平均预报误差较小;对强降水范围的模拟相对理想,暴雨的降水评分较高;对风廓线及水汽场的预报更接近于实况,较好地改善了集合预报效果。     

集合预报最优ETKF初始扰动方法设计及其在暴雨中的应用

为改进集合转换卡尔曼滤波方法(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)在初始扰动中离散度偏小的问题,考虑引入物理不确定性。使用初始时刻离散度检验两种ETKF初始扰动方案改进的程度,通过动力和水汽条件分析探求改进机制。利用WRF模式构建更新预报系统,选取2014年5月一次暴雨个例进行集合降水预报试验,通过ETKF方法设计两种不同的初始扰动方案。结果表明:在分析循环中引入多物理扰动的初始扰动方案(multi)相比单一物理过程的初始扰动方案(mono)在初始时刻离散度和模拟动力水汽条件以及降水评分上均有较大改进。初始扰动中multi的离散度相比mono整体更优,显然添加了多物理扰动方案的试验对结果有改进作用;在对两种方案的机理分析中,multi对于降水位置的明显改善主要取决于散度及水汽通量散度模拟能力的提高;在离散度分析中,multi方案在强对流区域的改进效果比在整个区域中的更好,而对各变量的离散度和均方根误差之比相当,说明集合预报系统的合理性;对各量级预报结果评分显示,multi方案均呈现较好表现能力。     

初始扰动对一次华南暴雨预报的影响的研究

本文选取了2006年华南前汛期的一次暴雨过程, 采用AREMv2.3中尺度数值模式进行数值模拟, 分别在模式初始场的物理量场 (温度场、 风场、 湿度场) 上加扰动, 分析不同物理量场上的扰动对降水预报的影响, 以及物理量预报误差和扰动能量的增长情况。同时, 通过本个例讨论误差增长与湿对流的关系, 扰动振幅对误差增长的影响和华南区域的中尺度降水的可预报性问题。数值试验结果表明: 初始时刻不同物理量场加实际振幅的正态分布的随机扰动时, 对降水的影响是不同的。对于24小时降水预报, 温度场对降水的影响最大。误差的增长与湿对流不稳定有着密切的关系。小尺度小振幅误差增长很快, 而且是非线性增长。这意味着短期的较小尺度降水的可预报性很小。与大振幅扰动相比, 小振幅扰动造成的误差较小。但是小振幅扰动的迅速发展, 很快就会对降水预报造成较大的影响。因此, 只能有限地提高预报质量, 而且由于扰动非线性增长很快, 在预报时间的提前上, 不会有太大的改善。     

集合预报风场扰动的物理结构及演变特征

初始扰动结构和振幅的合理性直接影响到集合预报的质量和整体性能,合理的初始扰动结构是确保集合预报扰动质量的关键.本文基于欧洲中期天气预报中心数据、我国T639全球集合预报系统以及GRAPES区域集合预报系统的预报场,针对模式初值不确定性,主要研究了风场初始扰动结构及其集合离散度、扰动能量等结构和演变特征,分析了集合预报风...     

考虑尺度敏感性的长江中下游暖区暴雨初始扰动方案比较分析

弱天气尺度强迫背景下的长江中下游暖区暴雨突发性强,高度非线性,难以准确预报,这时考虑不确定因素的集合预报成为重要选项,而对流尺度集合预报核心问题是积分一段时间后离散度偏低,会导致预报失败。比较包含不同尺度扰动信息的对流尺度集合预报方案间的差异性并据此优化初始扰动方案,针对2018年5月4—5日一次典型长江中下游暖区暴雨过程,分别采用动力降尺度（DOWN）、增长模繁殖法（BGM）、局地增长模繁殖法（LBGM）和混合扰动法（BLEND）等四种方法进行集合预报试验,以期探讨对离散度和预报效果的影响。结果表明,在模式积分0~6 h,具有中小尺度扰动信息的BGM和LBGM的离散度优于DOWN,其中LBGM相比于BGM具有一定程度上的改进,说明具有更准确中尺度特征的扰动能够在积分初始阶段获得有效增长,即考虑了中小尺度天气系统局地性的LBGM能弥补BGM的不足;但是,在模式积分12 h以后,具有更多大尺度特征扰动的DOWN优于区域模式中的增长模繁殖法BGM和LBGM,说明经过初始误差快速增长一段时间后,大尺度扰动开始起主要作用。而具有不同尺度扰动信息的BLEND方案则兼具LBGM和DOWN的优势,几乎在整个预报时段离散度较高且概率预报评分较好,体现出混合扰动的优越性。以上结果进一步说明,初始扰动的尺度特征在暖区暴雨的集合预报效果中具有关键性的作用,因而通过调整初始扰动的尺度信息来优化集合预报性能的混合扰动思想,在业务上具有一定的指导意义和推广价值。     

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.     

初始扰动振幅和集合样本数对CNOPs集合预报的影响

初始扰动振幅的大小和集合样本数对于集合预报取得更高预报技巧具有重要意义。本文将正交条件非线性最优扰动方法（orthogonal conditional nonlinear optimal perturbations,简称CNOPs）应用于概念模型Lorenz-96模式探讨了初始扰动振幅和集合样本数对集合预报技巧的影响,从而为使用更复杂模式进行集合预报提供指导。结果表明,由于CNOPs扮演了非线性系统中的最优初始扰动,从而使得当初始扰动振幅小于初始分析误差的大小时,CNOPs集合预报获得更高的预报技巧,并且CNOPs集合预报的最高预报技巧总是高于奇异向量法（singular vectors,简称SVs）集合预报的最高预报技巧。结果还表明,CNOPs集合预报倾向于具有一个合适的样本数时,达到最高技巧。更好的集合离散度——预报误差关系和更为平坦的Talagrand图（Talagrand diagram）进一步证明了CNOPs集合预报系统的可靠性,从而夯实了上述结果的合理性。因此,针对CNOPs集合预报,本文认为采用一个适当小于初始分析误差的初始扰动振幅和一个合适的集合样本数,有利于CNOPs集合预报达到最高预报技巧。     

不同大尺度强迫条件下考虑初始场与侧边界条件不确定性的对流尺度集合预报试验

研究了不同大尺度强迫条件下的暴雨个例中,考虑不同尺度特征的初始扰动与侧边界扰动相互作用构造对流尺度集合预报的可行性,为进一步构建“自适应”于不同强对流天气的对流尺度集合预报系统提供依据。结果表明,在大尺度强迫显著的个例1中,以大尺度扰动信息为主的动力降尺度的增长趋势较集合转换卡尔曼滤波(ETKF)更为显著,且总扰动能量在预报中后期超过集合转换卡尔曼滤波,而在大尺度强迫较弱的个例2中,集合转换卡尔曼滤波扰动能量始终高于动力降尺度。此外,当大尺度强迫显著时,初始扰动与侧边界扰动相匹配会产生相互促进的作用,而不匹配时初始扰动会在预报中后期抑制侧边界扰动的发展,当大尺度强迫较弱时,即使是互相间不匹配的初始扰动与侧边界扰动也能在大部分预报时段起到相互促进的作用,说明初始扰动与侧边界扰动的相互作用机制不仅与天气形势相关,也与二者是否匹配挂钩,另外,扰动的发展特征同样依赖于天气形势;从集合离散度的角度来看,当大尺度强迫明显时,侧边界扰动的作用会在更短的时间内取代初始扰动,从而对离散度起到主导地位;两种初始扰动方法相比,集合转换卡尔曼滤波在多数情况下对总离散度的贡献均大于动力降尺度;从降水量预报及概率预报情况来看,大尺度强迫明显的个例可预报性更高,且各集合成员间的差异较小,大尺度强迫较弱的个例则相反,且当两种初始扰动方案与侧边界扰动相结合时,较仅侧边界扰动均有一定提高。      

区域集合预报系统的集合变换卡尔曼滤波初始扰动的余弦分析约束方案

基于GRAPES区域集合预报系统,针对初始扰动对预报误差描述能力依然不足的问题,在动力降尺度构造集合初始扰动的基础上,本文利用集合变换卡尔曼滤波（ETKF）方法更新集合扰动以捕获更多中小尺度扰动信息,提出并发展了一种融合资料同化分析增量特征信息的新的分析约束扰动方法——余弦分析约束扰动,对ETKF更新后集合初始扰动的不合理信息进行适应性自主调整,使得不同空间尺度的初始扰动物理结构和振幅尽可能与相应的预报误差结构和振幅相一致。试验结果表明,随天气形式的持续演变,强降水区域分析约束调整的集合初始扰动的中小尺度信息明显更为丰富,且温度扰动显示出更明显的优势;在模式积分初期,余弦分析约束扰动方案的集合离散度和扰动能量在空间分布与演变特征等方面均表现出更为合理的发展趋势,初始扰动质量及预报性能由此得到了有效改善。     

分析约束的集合预报初始扰动构造方案的研究

集合预报初始扰动准确描述大气运动的不确定性是集合预报研究的核心问题,合理的扰动结构及振幅应能更好地反映大气运动状态的预报误差特征。随着集合扰动和资料同化的深入研究和理解,集合初始扰动方案与集合同化紧密结合协同发展。本文基于中国气象局数值预报中心自主研发的GRAPES-REPS集合预报系统,针对其初始扰动的结构和振幅与预报误差一致性较差的不合理问题,结合不同空间尺度天气系统预报误差特征,将表征预报不确定性的集合扰动与表达观测和预报不确定性的资料同化分析增量有效结合,研究提出了一种改善集合初始扰动质量的分析约束方案,以实现对集合初始扰动质量进一步改善。分析约束方案充分考虑资料同化分析增量的空间结构和量值特征,分别构造了单一定常和具有一定适应能力的两种分析约束函数,实现对初始扰动中不合理信息的识别和约束调整。试验结果表明,具有适应能力的分析约束方案对集合初始扰动具有良好的调整能力,约束后集合扰动的结构和振幅与中小尺度天气系统的预报误差更为吻合,其集合离散度和扰动能量的空间结构与演变特征更加趋于合理。分析约束方案可有效改善集合初始扰动质量及其预报性能。     

Spatial Propagation of Different Scale Errors in Meiyu Frontal Rainfall Systems

The spatial propagation of meso- and small-scale errors in a Meiyu frontal heavy rainfall event,which occurred in eastern China during 4 -6 July 2003,is investigated by using the mesoscale numerical mo...     

Numerical prediction of an intense convective system associated with the July 1987 montreal flood. part I: Gravity waves and the squall line

Abstract

In this study, a 24‐h high‐resolution numerical prediction of a prefrontal squall line associated with the 14 July 1987 Montreal flood is employed to investigate the origin and role of mesoscale gravity waves in the development of the squall system. The 24‐h integration using an improved mesoscale version of the Canadian regional finite‐element model is first validated against available observations; then non‐observable features are diagnosed to reveal the relationship between deep convection and gravity wave events. It is shown that the model reproduces well many aspects of the squall line, such as the propagation and organization of the convective system, as well as its associated precipitation. It is found that gravity waves are first excited near Lake Erie, following the initiation of early convective activity. Then, these waves propagate eastward and northeastward at speeds of 20 and 35 m s^‐1, respectively. As the waves propagate downstream, deep convection radiates rapidly behind the wave trough axis, forming a long line of squall convection. Because the squall line moves with the gravity waves in a “phase‐locked” manner, deep convection has a significant influence on the structure and amplitude of the gravity waves. The sensitivity of the wave‐squall prediction to various parameters in convective parameterization is also examined.     

启动对流的初始扰动对热带飑线模拟的影响

在中尺度数值模拟及数值预报中,正确的对流启动是模拟或预报是否取得成功的关键。作者针对一次热带海洋飑线过程,利用一个风暴尺度云分辨数值模式进行数值模拟,采用不同的初始扰动触发与启动对流发展,重点讨论这些不同启动对流的初始扰动对飑线演变、生命史及其成熟结构等模拟的影响。结果表明,初始扰动的结构、形态分布及其与环境场的不同配置对具有深对流的飑线生命史存在重要影响,而对飑线的成熟结构影响较小。     

近二十年来暴雨和强对流可预报性研究进展

大气可预报性研究是开展天气、气候预测的基础科学问题。全球变暖背景下,近年暴雨和强对流等中小尺度灾害性天气频发,如何深入认识其可预报性问题成为了天气领域研究热点,也是制约数值天气预报模式能力提升的重要因素。本文在简要回顾国内外大气可预报性研究历程的基础上,重点对近二十年（1999～2018）国际上关于暴雨和强对流可预报性方面的最新研究进展进行了系统的综述和归纳。主要包括:中小尺度可预报性研究的主要方法和评估手段及其与传统大尺度天气可预报性研究的差异,初始误差增长机制的几种主要观点及其争论（误差升尺度、误差降尺度、升降尺度并存）,数值模式误差和对流环境误差对实际预报性的影响,以及最近的中尺度可预报性科学观测试验进展等。最后,对暴雨、强对流可预报性研究存在的问题、未来发展方向进行了简要的讨论和展望。     

山西省强对流天气的气候统计特征及潜势预报

从现代短期、短时临近天气预报出发,计算部分因子在有强对流天气和无强对流天气时的季节平均值,进行对流参数与强对流天气的相关性分析,获得了对流参数与强对流天气的相关系数;应用系统树聚类法将雷暴分为：东北低涡、蒙古冷涡、短波槽、副高边缘4种类型;将冰雹分为：西北气流、冷低槽、冷涡3种类型;将暴雨分为：冷锋、深槽、低涡东移、小高切变、副高东撤等5种类型。在每一种强对流天气型下,选择不同的对流参数进行了试验,获得了不同天气型下基于对流参数的强对流潜势预报指标及其临界值。     

复杂山区上空垂直速度场和热力对流活动的理想数值模拟

利用英国气象局高分辨率的边界层数值模式BLASIUS,针对中国西北一个复杂山区进行了一系列的理想数值模拟,分析了在不同天气条件下山区上空的垂直速度场分布和对流特征以及地形对热力对流活动的影响,同时讨论了与地形有关的对流触发机制。模式结果表明,复杂山区的垂直运动在稳定层结和风速较大的情况下较易预测,而在中性层结下,山区上空的垂直运动分布随机性强。在Froude数小于0.5的条件下,气流往往被山峰阻塞而在迎风坡造成地形强迫和辐合性抬升,从而易在迎风坡触发深对流活动;在背风坡则由于迎风坡的绕流重新辐合而造成垂直运动。绕流的辐合是触发深对流活动的另一重要因子。在大风或Froude数较大的条件下,地形重力波容易在山地下游被激发。地形重力波与对流活动的相互影响在模式中清楚可见。在适当的条件下,重力波除了可以与对流活动相耦合从而使气团上升到更高的高度外,重力波的走向很可能会影响到深对流系统的传播路径。研究还发现稳定度对相邻两条对流线之间的距离长短也有影响。稳定度较小时,相邻两条对流线之间的平均宽度趋向变大而单个对流线的强度也相应变大。定量化的结论和理论升华值得进一步的数值模拟研究。     

华东飑线过程中的地面中尺度物理特征

本文利用华东中尺度天气试验资料和雷达回波,分析了9例强飑线过程中逐时地面物理量场的变化。提出中尺度散度场的配置及变化与中尺度强对流天气有十分密切的关系,而中尺度扰动辐合强度演变与锋前暖区内的中尺度扰动风场汇合线有关,这些关系往往能预示中尺度强对流天气的出现和发展。有时,在飑线发展的过程中具有中尺度重力波特征。     

云可分辨模式中误差的增长和传播对定量降水可预报性的影响

Limitations in the predictability of quantitative precipitation forecasting （QPF） that arise from initial errors of small amplitude and scale are investigated by means of real-case high-resolution （cloud-resolving） numerical weather prediction （NWP） integrations. The case considered is the hail and wind disaster that occurred in Sichuan on 8 April 2005. A total of three distinct perturbation methods are used. The results suggest that a tiny initial error in the temperature field can amplify and influence the weather in a large domain, changing the 12-h forecasted rainfall by as much as one-third of the original magnitude. Furthermore, the comparison of the perturbation methods indicates that all of the methods pinpoint the same region （the heavy rainfall areas in the control experiment） as suffering from limitations in predictability. This result reveals the important role of nonlinearity in severe convective events.     

Further evidences of deep convective vertical transport of water vapor through the tropopause

A few years ago, we identified a deep convective transport mechanism, of water vapor through the tropopause, namely, storm top gravity wave breaking, such that tropospheric water substance can be injected into the lower stratosphere via this pathway. The main evidence presented previously was taken from the lower resolution AVHRR images of the storm anvil top cirrus plumes obtained by polar orbiting satellites. Recent observations have provided further supporting evidence for this important cross-tropopause transport mechanism. There are now many higher resolution satellite images, mainly from MODIS instrument, that show more definitely the existence of these plumes, many of which would probably be unseen by lower resolution images.Furthermore, a thunderstorm movie taken in Denver (USA) area during STEPS2000 field campaign and another thunderstorm movie taken by a building top webcam in Zurich also demonstrate that the jumping cirrus phenomenon, first identified by T. Fujita in 1980s, may be quite common in active thunderstorm cells, quite contrary to previous belief that it is rare. We have used a cloud model to demonstrate that the jumping cirrus is exactly the gravity wave breaking phenomenon that transports water vapor through the tropopause.These additional evidences provide increasing support that deep convection contributes substantially to the troposphere-to-stratosphere transport of water substance. This corroborates well with recent studies of the stratospheric HDO/H₂O ratio which is much highly than it would be if the transport is via slow ascent. The only explanation that can be used to interpret this observation at present is that water substance is transported through the tropopause via rapid vertical motion, i.e., deep convection.