并行效率的初步研究

用有限区域中尺度差分网格模式，采用分区域并行计算方法，在TRANSPUTER并行计算机上研究大规模并行计算中计算问题复杂度与并行计算效率的关系。结果表明，采用适当的并行计算法，增加处理机个数和计算问题的复杂度可使并行加速比增大；并行效率则随着处理机个数的增加而降低，随着计算问题复杂度的增加而提高；大规模并行计算能明显地提高计算速度，很适合于解决大量计算的问题，在数值预报方面具有广阔的发展前景。     

GRAPES全球格点模式的并行计算负载平衡策略

随着高性能计算机技术的发展和应用,并行计算已成为保证数值天气预报模式业务运行时效的关键技术之一.目前高性能计算机计算能力已达到每秒千万亿次浮点计算.系统中处理器数量也早已达十万甚至更多,如此巨大的计算资源对应用软件系统的设计也提出了挑战.数值天气预报软件系统要充分利用高性能计算机提供的计算资源,必须依靠并行计算方法,这包括适合计算问题的可扩展并行算法的设计、合适的数据分配方案以及良好的任务负载平衡方案.作为中国新一代数值天气预报格点模式,GRAPES(Global and Regional Assimilation and PrEdiction System)设计的最终目标是一个科研/业务通用,区域/全球通用模式.作为一个格点模式,GRAPES的并行计算具有与欧洲中期数值顶报研究中心谱模式并行计算不同的特点,GRAPES的并行计算采用了经典的水平网格数据划分.但对于全球的GRAPES模式,由于采用拉格朗日差分方案,模式极地及附近区域格点与格点之间距离的减小.使得模式并行计算在采用简单的经纬网格划分方式实现时,必须考虑极地区域并行计算跨越多个处理器时导致的频繁通讯解决途径.本研究提出了利用消息传递组通讯实现全球格点模式并行计算的一种方法,其核心思想是将极点附近一定区域内的处理器按纬向划归不同的处理器组.文中还给出了该实现方法的任务分配算法,提出了改进的任务分配负载平衡方案.在中国气象局高性能计算机IBM-cluster1600上的测试表明,算法具有较好的可扩展性,其负载平衡方案改善了计算的绝对墙钟时间,使并行计算效率提高10%以上.模式的准业务运行结果表明计算墙钟时间基本可以满足数值预报业务的实时性要求.     

新世纪初我国数值天气预报的科技创新研究

概要介绍最近5年在国家科技攻关项目“中国气象数值预报系统科技创新研究”框架内所取得的主要成果，重点是卫星等遥感资料在变分同化中的应用，高分辨非静力数值预报模式的发展，全球资料同化与中期数值天气预报系统的发展，数值天气预报系统的模块化与并行计算，数值天气预报新技术的研究等，并扼要介绍我国新一代数值天气预报系统的业务应用试验。最后，对我国数值天气预报的进一步发展做了讨论。     

数值天气预报业务模式现状与展望

20 0 4年是数值天气预报理论提出 10 0周年 ,同时也是数值天气预报业务化应用 5 0周年。经过百年的发展历程 ,数值天气预报学科有了飞跃的发展。特别是最近 10多年来 ,大气科学以及地球科学的研究进展 ,高速度、大容量的巨型计算机及网络系统的快速发展 ,更加快了数值天气预报的发展步伐。文中从模式动力框架、物理过程参数化、模式程序软件等方面对数值天气预报业务模式现状进行了简要综述 ,对存在的问题进行了探讨 ,并对数值天气预报业务模式的未来发展作了展望。当前数值天气预报业务模式发展的特点有 :(1) 2 0世纪 90年代中期以来 ,各国的全球和区域模式水平和垂直分辨率都有明显提高 ,且模式物理过程也同步进行改进 ;数值预报业务模式已进入了大规模并行计算的阶段 ;(2 )主要发达国家和中国都正在致力于研发各自的新业务数值预报模式———非静力 (多尺度 )一体化模式或非静力中尺度模式 ,部分国家的新一代天气 气候一体化数值模式已业务运行 ;(3)业务数值预报模式正在朝着不断完善的方向发展。随着模式分辨率的提高 ,云物理过程、陆面过程和湍流过程、考虑坡度 -坡向因子的辐射过程等在模式中的参数化方案 ,以及模式垂直坐标的选择越来越受重视 ,这些物理过程的描述成为业务数值模式改进的重点和     

T42准业务预报系统中的并行计算

本文描述了国家气象中心T42同化预报准业务系统中模式计算和后处理在M360-AP的双CPU计算机上实现作业级的多任务并行计算。计算结果表明:采用并行计算技术使日常的5天数值天气预报业务作业至少提前60分钟完成，其加速因子为1.23。     

大气环流数值模式的一种并行化方案

从一般计算机并行计算理论出发,结合大气科学模式的特点,总结出一套对数值模式适用的并行化编程方案,而且提出了并行计算过程中应该注意的一些问题.利用文中提到的方案,可以帮助刚开始接触并行计算的模式编程人员快速完成串行数值模式的并行编程.最后,以一个串行的大气环流模式SAMIL并行化编程作为实例,对其并行计算过程和并行计算效率进行了描述和分析.     

变网格一体化模式的研究进展

作者介绍了近年来在数值天气预报领域的一个新动向－变网格一体化模式的进展。这种模式可以替代目前业务数值天气预报的有限区模式和全球谱模式，降低业务数值天气预报的计算成本。网格距离的可变性，以及采用半隐式－半拉格朗日式时间差分方案是该模式的主要特点。法国的变网格一体化模式自１９９２年已投入业务使用，其可行性已得到了预报检验的初步证实。     

水文气象预报研究述评

简述了水文预报及水文模型、面雨量的计算及应用和水文气象耦合预报方面的研究工作。数值天气预报模式与流域水文模型的耦合，既可提高短、中、长期水文预报预警预见期，又为数值预报模式提供较为科学的陆面过程方案，改善数值天气预报模式预报性能，这种耦合研究，成为了水文气象预报研究的重点方向。     

GRAPES模式软件框架与实现

GRAPES (Global and Regional Assimilation and PrEdiction System) 是中国气象科学研究院数值预报研究中心自主开发的新一代静力/非静力多尺度通用数值预报模式。该模式采用标准化、模块化软件体系结构, 并严格按照软件工程要求完成系统开发, 包括程序的并行计算。初步试算结果表明:GRAPES模式软件框架的设计和实现符合模式发展的要求, 为中国数值天气预报系统的可持续发展奠定了良好的基础。     

高分辨率数值预报模式的尺度自适应物理过程参数化研究

随着高性能计算能力的提升,数值天气预报模式的分辨率迅速提升。但由于对流、云和边界层过程参数化方案对于模式分辨率的高度依赖性,直接或简单地提高模式分辨率会导致诸如"灰色尺度"等问题。"灰色尺度"问题将极大地限制数值天气预报模式在高分辨率条件下性能的提高,甚至导致预报准确率下降,这是高分辨数值天气预报和气候模拟所面临重要的挑战之一。发展了适用于高分辨率的分辨率自适应的次网格混合(包括边界层混合)参数化方案和分辨率自适应的对流参数化方案,为高分辨率业务天气预报模式提供物理过程方面的理论和实践基础。     

降尺度方法在东亚气候预测中的应用

东亚气候变异十分复杂,全球动力预测系统对该地气候异常的预测能力偏低,如何进一步提高东亚地区气候异常的预测水平是一个非常重要的科学和现实需求问题。为此,近些年一系列的动力和统计降尺度方法得以发展。本文主要回顾了这些降尺度方法在东亚气候预测研究和实时预测中的应用。首先,文中简要介绍了我国目前应用于实时预测的全球动力预测系统及其性能,这是开展降尺度的科学和技术基础;在此基础上,从区域模式物理过程参数化方案的评估与遴选、区域模式在东亚气候预测中的应用两个方面,对于动力降尺度方法的发展和应用做了回顾;在统计降尺度的综述中,本文主要关注了东亚夏季汛期和冬季气候异常的预测,特别是针对东亚冬季气候异常,本文中提出了新的高效的统计与动力相结合的预测方法。最后,展望了短期气候预测需要进一步深入研究的科学和技术问题。     

集合样本数影响月平均500 hPa高度场预测技巧分析

气候系统模式输出结果是当前开展气候预测业务的重要参考依据之一,如何提高气候系统模式输出结果的可信度是改进气候业务预测能力的关键之一。利用1999—2010年NCEP CFSv2模式每日四次预测未来45天的回算数据,分析了集合样本数对模式预测能力的影响。分析结果表明,模式对月平均500 hPa位势高度的预测技巧在热带地区较高,而中高纬度地区较低;模式对500 hPa位势高度时间异常的预测能力优于空间异常。无论是空间异常还是时间异常,随着模式超前时间的增加,预测技巧均逐渐降低,但是在不同区域和不同月份,模式预测技巧随超前时间的变化存在差异。此外,模式预测技巧存在非常大的年际变率。增加集合样本数,对不同月份和不同起报时间预测技巧的稳定度和预测技巧值均有明显正效果,特别是对亚洲中纬度地区改善度较大。增加集合样本数也可以在一定程度上降低模式预测技巧年际变率。集合样本数增加对于500 hPa位势高度空间异常的改进优于时间异常。      

几种统计预测方法对1998年南京降水的跨季节预测试验及分析

对1998年南京降水分别设计并开展了求和自回归滑动平均（Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型预测、经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）预测和基于Hilbert变换（HilbertTransformation,HT）的幅频分离预测等3种跨季节统计预测试验。结果表明：ARIMA模型预测结果存在明显的系统性误差且对夏季的降水突变现象预测困难;EMD分解预测的结果虽在降水演变趋势上有明显提高,但仍未能预测出夏季的强降水突变现象,究其原因可能是对高频分量预测效果不好所致;而基于Hilbert变换的幅频分离预测方法能够对各模态分量的瞬时频率和瞬时振幅实施隔离预测,消除两者的相互影响,显著改善高频模态的预测效果,使得最终预测结果最为理想,不仅具有最高的趋势相关性和最小的偏差,而且还较好地预测出了夏季两次强降水过程。不仅如此,在对2003年的降水预测验证中,基于Hilbert变换的幅频分离预测方法同样具有最好的预测效果,表明该方法预测效果较为稳定,为改进跨季节短期气候统计预测技术提供了一个新思路。     

CAPPS1和CAPPS2数值预报模式对比分析

对CAPPS1模式和CAPPS2模式预报广西污染物进行了对比分析。主要对比了其污染扩散原理、气象预报模式、操作系统、运行时间、预报时效及预报效果。分析表明：CAPPS1和CAPPS2模式对各种污染物预报的相关系数均在0．44以上，两种模式预报广西空气污染都是可行的；两种模式均对SO2的预报效果最好，NO2次之，PM10相对最差；CAPPS2模式对各种污染物的预报值与实测值相关系数均比CAPPS1高，其中NO2的相关系数提高幅度最大；CAPPS2模式对NO2和PM10的预报准确率比CAPPS1偏高，而对SO2的预报准确率比CAPPS1偏低；CAPPS2预报首要污染物正确率比CAPPS1高出11个百分点，而预报首要污染物等级正确率则高出9个百分点。     

深圳单点气温的时间滞后集合预报研究

利用欧洲中心TL799 L91模式在深圳的单点气温预报数据和深圳本地的气温观测数据,对比分析了时间滞后集合预报方法与传统确定性预报的预报能力.结果表明:(1)TL799 L91 模式提供的确定性预报对于深圳单点气温有一定预报能力,它的预报误差总体上有随预报提前量增加而增加的趋势,但最近时次的确定性预报并不一定是最佳的预报;(2)时间滞后集合预报总体上优于确定性预报,而且参与集合的成员数量越多则预报准确率大体上越高.所以,时间滞后集合预报可在一定程度上改进单点气温的预报质量,是充分利用更早起报时刻数值预报价值的一种有效途径.     

中国气候预测研究与业务发展的回顾

天气预报是指一周内至两周时间尺度的气象预报,而月季及以上时间尺度的预报则属于气候预测范畴。中国的气候预测起步很早,无论在研究工作中还是在业务应用上都取得了显著成就。文中扼要回顾了这些研究和业务发展成就,重点包括:对于季风和梅雨、寒潮的早期认知和后期研究发现、早期气候预测业务发展概况、动力气候预测的早期探索、动力-统计气候预测方法的研制和应用、气候预测模式的发展以及初始化和多模式集合预测、东亚气候系统变异的全方位探索、气候预测范畴的不断拓展和气候预测研究的不断创新。也对未来气候预测研究和业务发展提出了几个重大挑战性课题,涉及不同时间尺度气候变异过程之间的相互作用、季节内至年代际气候预测、气候系统模式及初始化、动力-统计相结合的气候预测方法等方面。      

A Climate Prediction Method Based on EMD and Ensemble Prediction Technique

Observed climate data are processed under the assumption that their time series are stationary, as in multi-step temperature and precipitation prediction, which usually leads to low prediction accuracy. If a climate system model is based on a single prediction model, the prediction results contain significant uncertainty. In order to overcome this drawback, this study uses a method that integrates ensemble prediction and a stepwise regression model based on a mean-valued generation function. In addition, it utilizes empirical mode decomposition (EMD), which is a new method of handling time series. First, a non-stationary time series is decomposed into a series of intrinsic mode functions (IMFs), which are stationary and multi-scale. Then, a different prediction model is constructed for each component of the IMF using numerical ensemble prediction combined with stepwise regression analysis. Finally, the results are fit to a linear regression model, and a short-term climate prediction system is established using the Visual Studio development platform. The model is validated using temperature data from February 1957 to 2005 from 88 weather stations in Guangxi, China. The results show that compared to single-model prediction methods, the EMD and ensemble prediction model is more effective for forecasting climate change and abrupt climate shifts when using historical data for multi-step prediction.     

On spatiotemporal series analysis and its application to predict the regional short term climate process

Based on the theory of reconstructing state space, a technique for spatiotemporal series prediction ispresented. By means of this technique and NCEP/NCAR data of the monthly mean geopotential heightanomaly of the 500-hPa isobaric surface in the Northern Hemisphere, a regional prediction experiment isalso carried out. If using the correlation coefficient R between the observed field and the prediction fieldto measure the prediction accuracy, the averaged R given by 48 prediction samples reaches 21%, whichcorresponds to the current prediction level for the short range climate process.     

基于幅频分离的气候时间序列预测试验

从气候波动的瞬时频率与瞬时振幅出发,结合最小二乘支持向量机技术,提出了基于幅频分离技术的气候时间序列预测方法,并对南京地区降水距平进行了30候的预测试验。结果表明,幅频分离预测法能够对所有模态的振幅和高频模态的瞬时频率进行较好的预测,而预测的瞬时频率累积误差会对模态分量的预测距平相关性产生敏感影响,该新方法能够显著提高气候序列高频模态的预测效果。对于气候序列的低频模态分量,集合经验模态分解的边界效应会对瞬时频率的求解产生较大误差,使得序列边界区的幅角计算不准确,导致对低频模态的最终预测效果不理想。对气候序列的高频分量采用幅频分离并进行最小二乘支持向量机预测,而对其低频分量仅采用最小二乘支持向量机进行直接预测,可同时提高高、低频分量的预测效果,并最终提高整个气候序列的预测准确性。该分频预测方法可以使南京降水预测的30候距平相关保持在0.4以上。     

从东北玉米冷害预测模型展望农业气象灾害预测技术的发展

以东北玉米冷害预测为例,介绍了近年发展的基于热量指数预测的热量年型统计预测模型和基于玉米生长模式的机理性预测模型,比较了两类模型在预报原理、预报对象、预报时效及准确率等方面的各自差别和利弊,探讨了两类模型取长补短优势互补的可能方法,展望了农业气象灾害预测预警技术发展的若干问题。