数值天气预报同化系统的构造及试验研究

采用伴随码方法构造了数值天气预报的伴随模式系统，并对其正确性进行了检验，发现伴随码推导伴随模式是很有价值的工具。用理想场和实际资料进行的试验发现：权重函数和尺度因子选取的不同及不同的网格距对伴随模式同化系统会产生不同的影响。试验表明伴随模式系统有较强的同化能力。     

中国数值天气预报的自主创新发展

数值天气预报是天气预报业务和防灾、减灾的核心科技。中国数值天气预报研究和业务应用一直受到高度重视,在理论、方法和数值模式研究方面取得了有广泛国际影响的研究成果。在回顾新中国数值天气预报自主创新研究成果的基础上,重点对GRAPES(Global Regional Assimilation and PrEdiction System)半隐式半拉格朗日格点模式与物理过程的研发和业务应用的状况以及所取得的重要科学进展进行了综述。近年来,通过自主研发建立了中国数值天气预报业务体系—GRAPES体系。首次以自主技术实现了从区域3—10 km到全球25—50 km分辨率的确定性预报和集合预报系统,并在模式动力框架、四维变分同化和卫星资料同化技术等方面有所突破,建立了大气化学数值天气预报、台风数值预报和海浪预报等系统。自主研发的数值天气预报体系的建立是长期坚持既定科学技术方向以及研究和业务紧密结合、经验不断积累的结果,是中国自主发展数值天气预报技术的重要起点。     

变分四维同化方法若干问题的数值试验

资料误差和模式误差都可能影响变分四维同化的结果,针对这一问题利用浅水方程模式进行了变分四维同化的数值模拟试验。试验分三种情况进行：（１）仅修正初始场,（２）仅修正模式;（３）二者同时修正。试验结果表明,当模式有误差时,传统的变分四维同化方法（仅修正初始场）可能将模式的误差混淆到初始场中去,尽管在同化期间可得到较好的拟合,但却不一定能保证同化后有好的预报。如果不修正初始场而修正模式,当模式误差不大时     

数值天气预报中集合-变分混合资料同化及其研究进展

数值天气预报中混合资料同化是结合集合预报与变分同化方法各自优势研究发展的一种新型资料同化方案。它在变分资料同化框架的基础上,利用集合预报扰动场信息的优点,构造具有流依赖属性的背景误差协方差结构,克服变分同化中固定、均匀及各向同性的背景误差协方差的缺陷,改善对不同天气系统预报误差协方差的表达能力,从而改善分析和预报的质量。近年来,基于集合与变分方法的混合资料同化快速成为数值预报资料同化发展的新趋势,具有良好的业务应用潜力。对集合与变分混合资料同化的研究进展进行综述,在简要介绍数值天气预报中资料同化发展趋势的基础上,分析混合资料同化方案的理论框架和优势,总结混合资料同化的发展和研究成果,并讨论我国研究和发展混合资料同化的基础和前景及面临的问题,指出混合资料同化发展中亟需研究的关键科学问题。      

模式误差对变分同化过程影响的数值研究

本文利用浅水方程模式，对变分四维同化过程中模式中误差的影响进行了数值模拟实验，实验显示了模式误差被“混淆”入初始场的现象，在一些模式变量无观测时，这种混淆的后果更为严重。     

数值天气预报中卫星资料同化应用现状和发展

卫星资料已大量应用于数值天气预报,占据了所用观测资料的主体并对数值天气预报效果的改善具有明显的作用。目前卫星资料的同化应用一方面在努力解决受地表辐射、云和降水影响的卫星观测资料的同化问题,以充分利用现有卫星资料并发挥其效能,同时发展适应伴随全球观测系统建立而带来大数量和多种类新类型卫星资料的同化应用。文章介绍了为满足卫星资料在数值天气预报中同化应用现状与发展而建立的两个卫星资料同化研究中心(JCSDA:Joint Center of Satellite Data Assimilation和NWP SAF:Satellite Applications Facility for Numerical Weather Prediction)的基本情况,并简要讨论我国数值天气预报中卫星资料同化应用。     

对中尺度遥感资料进行四维同化的共轭方法及其数值研究

本文探讨了数值天气预报过程中对非定时观测的常规遥感气象资料进行四维同化，形成预报初始场的新途径，把数值预报初始场的形成提为数学上的一类反问题，运用数值模式及其共轭方程对象气资料进行变分同化的共轭方法，使众多观测资料的四维同化与时变的动力模型在初始场的形成过程中统一考察，克服了以往一些方法的局限性，从理论和数值角度证明该方法的可行性，表明该方法有可能作为发展一个新的初值方案的雏形，有潜在的应用价值。     

REM模式伴随系统的建立及其四维变分资料同化初步试验

Regional-Eta-Coordinate-Model（REM）中尺度模式对中国区域性降水显示出公认的较高预报能力,建立其四维变分资料同化系统是完善该模式,进一步提高其预报效果的重要工作。本研究编写了REM模式的切线性模式和伴随模式,介绍了建立REM模式伴随系统的过程,并利用实际天气个例资料,分别对REM模式的切线性模式、伴随模式及定义的目标函数梯度进行了正确性检验,检验结果表明对REM模式的切线性模式及伴随模式编写是成功的。利用REM模式的伴随系统,对1998年06月08日00时到09日00时和2000年08月01日00时到02日00时两个实际天气个例进行了四维变分资料同化试验。从数值试验的结果分析可以看到,进行四维变分资料同化后,两个天气个例在预报结束时刻其预报结果对风场和湿度场的预报都有明显改善,对温度场和高度场的预报也有所改善。对于累积降水的预报,两个个例利用四维变分资料同化后得到的初始场进行的预报结果则有较大不同,在个例1中,变分同化后对降水中心的位置和降水强度的预报都有明显改善,预报结果更接近于观测场;个例2中,变分同化后对降水中心位置和强度的预报则没有改善,产生这种现象的原因可能是由于定义的目标函数中没有加进背景场项,也可能是由于采用的观测资料时次比较少,还需要进一步进行研究和试验。     

变分同化中使用背景场时尺度匹配的数值研究

分资料同化方法运用于中尺度系统的分析时，粗网格模式的输出经常被用作背景场，此时分析场和背景场之间存在尺度不一致的问题。为了让二者的尺度相匹配，文中提出可以在目标函数中增加一个过滤算子适当滤除分析场中的短波成分。应用浅水方程模式和模拟资料所作的数值试验表明，该方法可以明显地改善分析的效果。     

数值模式误差对降水四维变分资料同化及预报的影响

利用一个无量纲的水汽发展方程,针对同化时间窗口内出现和不出现降水两种情况,分析了不同模式误差和初始误差对降水四维变分资料同化预报效果的影响。结果表明,应用四维变分资料同化方法进行降水预报前,应该充分考虑数值模式中的误差,才能得到比较满意的同化及预报结果。假定同化窗口内获得的比湿观测场是准确的,当不存在模式误差时,四维变分资料同化方法可以有效地消除初始场误差,找到比湿真实初始场;而存在模式误差时,四维变分资料同化后的模式初始场会偏离真实的比湿初始场,并且模式误差越大,偏离程度越严重。在一些模式误差情况下,由于模式误差在同化窗口及延伸预报时段的作用不同,进行四维变分资料同化处理后,尽管累积降水量的预报结果在同化时间窗口内优于同化前的预报,而在最终预报时刻反而差于同化前。     

国家气象中心业务数值预报发展的回顾与展望

本文回顾了国家气象中心建立数值预报业务以来,国家级业务数值预报系统,主要是中、短期预报系统的发展历程,评估了目前业务数值预报的预报水平和基本特点,简述了我国业务数值预报发展的不同阶段取得的主要进展。通过对目前我国业务数值预报发展中存在的问题和不足的分析,讨论下一步的工作重点,并对未来的发展做初步展望。     

基于扰动模式的四维变分资料同化系统框架的设计完善和数值试验

为了建立一个应用于区域数值预报的四维变分资料同化（4DVar）系统,在近期开发的扰动预报模式GRAPES_PF基础上,开发完善增量四维变分同化系统框架。该框架中暂不包含物理过程（长短波辐射、边界层过程、对流参数化和云微物理等）。对比业务使用的GRAPES 3DVar系统,增加了温度控制变量。将无量纲Exner气压与流函数的线性风压平衡方程直接在地形追随垂直坐标面上求解,且通过广义共轭余差法（GCR）求解扰动亥姆霍兹（Helmholtz）伴随方程。利用人造“探空”资料对2015年10月台风“彩虹”进行了理想数值试验。试验结果表明,所开发的扰动四维变分同化框架得到了预期的结果,即同化更多资料并反复受到模式约束的四维变分同化系统能有效改善初值质量,进而改善区域数值预报。建立的区域四维变分同化框架合理可行,为进一步发展包含完整物理过程的区域四维变分同化系统奠定了研究基础。      

卫星亮温资料四维同化方案及其对"7·20"武汉特大暴雨的模拟试验

作者首次把与云参数相关的云顶亮温(TBB)资料直接用于中尺度模式MM5V2的牛顿张驰逼近(nudging)四维同化过程,提出了一种通过分析场的nudging四维同化来确定云顶高度的方法,并利用1 h间隔的TBB-nudging方案成功地模拟了"7@20"武汉大暴雨过程.TBB-nudging试验的模拟结果表明对流层低层中尺度低涡和低空西南急流是"7@20"大暴雨的主要影响系统,这预示着把卫星遥感资料(例如TBB等)用于中尺度模式的同化过程有可能提高中尺度暴雨的预报能力.     

区域四维变分资料同化的数值试验

针对中尺度数值预报模式预报误差的主要来源,尝试利用四维变分资料同化的方法来改善预报效果。在已建立的中尺度模式（ＭＭ４）四维变分资料同化系统基础上,进行了若干数值试验,通过比较同化前后的预报来检验同化的效果。这些试验中初始场、模式误差和侧边界条件被分别或同时作为控制变量来进行调整,主要探讨了模式误差和侧边界条件对同化及预报的影响,以及同时结合两者或三者的途径和方法。对两组个例分别进行的试验结果表明,区域中尺度模式预报误差除了来源于初始误差外,模式误差、侧边界条件也有不可忽视的作用。同化时应同时考虑初始场、模式误差和侧边界条件这三方面的共同作用,仅修正其中某一个或某两个会把由于其它方面造成的预报误差转嫁到它们之上,从而出现尽管目标函数下降很快而预报结果并没有相应改善的现象。     

中尺度数值模式MM5的四维变分资料同化系统

应用伴随方法求解以数值预报方程作为约束条件的四维变分资料同化方案，关键问题是如何构造伴随模式。以中尺度数值模式MM5为例，讨论了如何用伴随码技术建立MM5伴随模式，以及伴随模式系统中权重、尺度因子的选取；最后对MM5伴随模式系统进行了梯度检验，并利用实际资料进行四维变分资料同化试验。试验表明该系统有较强的同化能力，能够提高MM5降水预报的准确性。     

结合历史资料的数值天气预报误差订正

运用基于历史资料的模式距平积分订正(ANO)方法,结合欧洲中心的ERA-interim再分析资料和0.1度分辨率的中国地面自动站与CMORPH卫星反演降水资料融合逐时降水产品,对高分辨非静力WRF模式的数值预报结果进行订正试验,检验了ANO方法对灾害性天气、尤其持续性强降水预报的订正改进效果。对1983-2013年7月中旬四川地区数值预报结果订正前后与观测和再分析数据的比较表明,ANO方法不仅在环流场的预报订正试验中有较为显著的效果,对模式降水预报结果也有改进,能够有效提高模式对强降水的预报精度和评分、减小预报偏差,其中对2013年7月8—13日高分辨预报结果的ANO订正试验发现,订正环流场各变量都有改进,其中位势高度距平相关系数ACC平均提高了7.8%,均方根误差RMSE平均降低了55.7%,降水(特别是暴雨以上量级)的ETS评分和TS评分也有不同程度的提高,并得到多年独立样本的高分辨数值预报订正结果的支持。     

中央气象台全球中期数值预报业务系统的发展

回顾中央气象台全球中期数值天气预报业务系统的发展历程,重点回顾和综述中央气象台建立全球预报业务以来的科学技术进步,概括了引进的谱模式系列在本地化、业务应用及发展过程中取得的成就,着重介绍在自主发展GRAPES_GFS全球中期预报系统的不同阶段取得的科技成果。     

确定数值预报模式中扩散系数的一个客观方法

当数值预报模式的分辨率得到提高时,模式中扩散系数的数值大小必然随之改变。通常情况下,一方面,扩散系数的数值应足够大（即有下限值）,以便过滤掉模式中不想要的小尺度噪音;另一方面,扩散系数的数值应尽量小（即有上限值）,以免出现计算不稳定。本文提出一种确定高分辨率模式中扩散系数数值大小的客观方法,即＂双试验＂（twin experiment）同化方法（初始低分辨率模式的预报结果作为＂观测资料＂,新的高分辨率模式作为同化模式）,从而通过伴随变分同化方法来确定控制变量（即扩散系数）的数值大小。本文采用一维浅水模式测试和描述上述试验方案。通过低分辨率模式预报结果和高分辨率模式预报结果的比较（高、低分辨率模式预报结果的比较在低分辨率模式格点上进行）,采用最小二乘法可客观求得适用于高分辨率模式的扩散系数的＂最优＂值。数值试验结果表明,采用这种方法得到的高分辨率模式的扩散系数,不仅能过滤掉模式中不想要的小尺度噪音,而且能够避免出现计算不稳定。研究还指出,当扩散系数的大小略微超过其上限值时（这种情况在极小化迭代中有可能会出现）,计算不稳定的出现将使目标函数的数值迅速增加,并导致极小化程序收敛的失败;时间步长的减小（约20%）可以显著地改进目标函数的条件数,从而可避免极小化程序收敛的失败。     

数值天气预报中分析同化基本方法的历史发展脉络和评述

数值天气预报中分析同化的基本方法先后经历了多项式函数拟合方法、逐步订正方法、最优插值方法、变分方法和集合卡尔曼滤波方法。本文首先根据相关的经典文献力求本色地介绍这些方法的基本思想和实施的具体要点;然后,着重于它们的上下承接关系,试图阐述同化的历史发展脉络,评述这些方法的显著特征和创新性,以期清晰地理解资料同化的循序渐进的内在发展逻辑。此外,从起源上阐明“主观分析”与“客观分析”、“初猜场”与“背景场”、“分析”与“同化”、以及“更新”、“新息”等基本概念,以期准确地理解和把握“大气资料同化”的由来和内涵。     

基于深度学习改进数值天气预报模式和预报的研究及挑战

随着高分辨率数值天气模式以及新一代地球观测系统的发展,气象领域的数据量在迅速增加,为天气和气候的理论研究和业务应用提供了丰富的信息,同时也对传统的数据处理方法及天气分析和预报技术带来了新的挑战.深度学习具有从大量的高维时空分布气象数据中提取复杂时空特征的能力,且具备计算效率高、可迁移性强、协同性和灵活性优的特点.目前深...