神威中期集合数值预报产品的业务应用

目前神威中期集合数值预报产品包括 500 hPa 集合平均预报图、850 hPa 温度距平概率分布图、不同降水级别的降水概率分布图。 其中 500 hPa 集合平均预报场对欧亚大型环流形势演变趋势、春季风沙天气、降水天气过程以及夏季副热带高压变化趋势等的预报中得到应用, 850 hPa 温度距平概率分布图对未来气温变化趋势以及冷空气过程的预报有很好的使用价值, 而降水概率分布图可供预报员在做降水预报时参考。     

业务集合预报系统的现状及展望

集合预报系统从原理上讲也可称之为概率预报系统，其最终目的是要提供所有大气变量的完全概率预报，近几年集合预报技术从以前仅考虑初值的不确定性发展为也考虑模式的不确定性，进而发展了多模式－多分析集合预报技术等，阐述了目前业务集合以预报的一些问题，如扰动初值的生成，多模式集合预报，集合预报产品的应用，检验评价等，介绍了近几年集合预报的新进展及该技术的未来发展趋势。     

集合数值预报在洪水预报中的应用进展

水文集合预报是近几年正在形成和发展的水文预报分支,其发展大致可分为两个阶段:第1阶段是1970年至20世纪末进行的长期径流预报,第2阶段从21世纪开始,主要学习气象数值预报中集合预报的概念在短期水文集合预报中的应用。目前,除了单一预报中心的集合预报系统在水文集合预报中应用外,多个预报中心的集合预报大集合也逐渐被应用于流域水文预报,甚至一些小流域的洪水预报。如利用TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)集合预报驱动形成的大气-水文-水力的串联系统进行早期的洪水预警研究,将全球集合预报作为洪水模型输入的有限区域模式的初始条件和侧边界条件的研究。这些均表明,基于水文集合预报的洪水预报增加了预报附加值,并能够延长预警提前时间。以欧洲中期天气预报中心的欧洲洪水预警系统(EFAS)和美国NOAA的先进水文预报系统(AHPS)为代表,实现了集合预报在洪水中的实时业务预报,但仍存在数据处理和计算量大,以及如何基于集合水文预报做决策等问题。对于水文集合预报的前处理和后处理的各种技术已处于探索和验证阶段,如何更好地理解基于概率预报的洪水预警决策仍存在许多困难和挑战。     

中尺度集合预报的二阶矩离散度订正研究

利用类似KALMAN滤波的自适应误差订正方法对中国国家气象中心的中尺度集合预报系统2m温度预报做二阶矩离散度订正研究.通过对预报结果,尤其是概率预报结果比较详尽的检验分析,评价二阶矩订正对离散度的调整效果.结果表明:经过二阶矩订正后,2m温度的订正效果较为显著,集合成员预报的PDF分布比较一致,CRPS也比订正前减小了;预报的离散度得到合理的增大且与均方根误差较为接近,预报可靠性提高;无论是集合平均预报还是概率预报,预报能力都明显提高; 另外,针对集合概率预报可靠性的talagrand分布,针对集合预报分辨能力的roc分析和EV分析,以及概率预报评分bs、bss都从各自的角度证明了误差订正的效果,订正后预报能力大为提高.     

基于对流尺度集合预报方法对一次暴雨过程预报的分析

为了更加直观和深入地理解对流尺度集合预报中的降水集合预报产品,以便进一步向预报员推广应用,本文开展了基于对流尺度集合预报方法对2021年8月28—29日的一次暴雨过程的预报性能分析,对集合预报的暴雨和大暴雨量级降水预报技巧进行了综合分析。结果表明：(1)不同集合成员降水预报结果的差异随着降水量级的增大越发明显,预报最优和最差的成员的TS评分相差0.3以上。(2)概率匹配平均预报对于暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧优于控制预报,也优于集合平均。集合平均由于集合成员预报的平滑作用导致其对极端降水不敏感,因此,简单的集合平均不适合于大暴雨以上量级的极端降水预报。(3)从最小值预报到最大值预报,随着集合百分位的增大,命中率、空报率和频率偏差均逐渐增大,70%或者80%集合百分位预报的预报技巧最优,且优于集合平均和概率匹配平均预报。(4)对于重庆东北部偏西地区出现的大暴雨量级降水,较长预报时效集合概率预报均预报出了一定的降水概率,最长提前60 h,相应的最优的集合成员的降水预报与实况也较为接近。     

基于贝叶斯理论的集合降水概率预报方法研究

将贝叶斯理论应用到集合降水概率预报方法研究中.采用集合预报资料和历史观测资料,通过建立贝叶斯产品处理技术(Bayesian Processor of output,BPO)降水概率预报模型,将一组集合成员降水确定预报值修订为一组贝叶斯降水概率分布或概率密度的预报,并获得表征每个集合成员预报能力有效信息评分(Informativeness Score,IS).基于IS值对集合成员概率预报信息融合,得到集成贝叶斯降水概率预报,并采用连续等级概率评分(Continuous Ranked Probablity Score,CRPS)方法检验试验结果.结果表明,基于BPO方法得到的集成贝叶斯降水概率预报可靠性高于由集合预报得到的直接概率预报.     

重庆中尺度集合预报系统预报性能分析

为了更加直观和深入地理解对流尺度集合预报中的降水集合预报产品,以便进一步向预报员推广应用,本文开展了基于对流尺度集合预报方法对2021年8月28—29日的一次暴雨过程的预报性能分析,对集合预报的暴雨和大暴雨量级降水预报技巧进行了综合分析。结果表明：（1）不同集合成员降水预报结果的差异随着降水量级的增大越发明显,预报最优和最差的成员的TS评分相差0.3以上。（2）概率匹配平均预报对于暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧优于控制预报,也优于集合平均。集合平均由于集合成员预报的平滑作用导致其对极端降水不敏感,因此,简单的集合平均不适合于大暴雨以上量级的极端降水预报。（3）从最小值预报到最大值预报,随着集合百分位的增大,命中率、空报率和频率偏差均逐渐增大,70%或者80%集合百分位预报的预报技巧最优,且优于集合平均和概率匹配平均预报。（4）对于重庆东北部偏西地区出现的大暴雨量级降水,较长预报时效集合概率预报均预报出了一定的降水概率,最长提前60 h,相应的最优的集合成员的降水预报与实况也较为接近。

     

集合预报统计学后处理技术研究进展

近年来,随着集合预报的广泛应用,大量新颖的集合预报统计学后处理方法层出不穷,因此有必要对其进行系统地回顾。首先,对单变量集合预报统计后处理方法进行分类介绍,包括基于特定数学分布的参数化方法:逻辑回归、非均匀回归、贝叶斯模型平均、集合敷料法,以及灵活的非参数化方法:排序直方图订正、可靠性曲线订正、衰减平均偏差订正、分位数映射、分位数回归、概率匹配、频率匹配、最优百分位、最优评分法、逐成员订正、相似法、邻域法、基于对象的概率预报方法和虚拟降水法。其次,拓展到须考虑变量依赖性结构的多变量集合预报统计后处理方法,包括参数化的连接方法,以及非参数化的集合连接耦合和Schaake洗牌法。再次,介绍多模式集合和机器学习方法。最后,总结并讨论了常用的集合预报统计后处理方法使用中需要注意的问题。     

一次短期集合预报试验

数值模式中物理过程描述不准确是造成数值预报误差的主要来源之一,采用数值模式中不同物理过程的集合预报方案是减小模式预报误差的有效方法。本文结合一个典型的夏季东北冷涡型降水天气过程,选用不同的积云对流参数化方案、显式降水方案、辐射方案以及模式采用不同的地表分辨率构成10集合预报成员,进行了48h的预报。结果显示集合预报在总体预报效果上比各个集合成员的预报效果好,简单的集合平均就可以提高模式形势场和降水要素场的预报准确率。在集合平均提高预报准确率的同时,采用天气系统移动路径图、面条图以及降水概率预报等方法,可以增强小概率事件的预报能力。     

北京地面O3的集合预报试验

基于蒙特卡罗集合预报方法建立了一个北京地面臭氧的集合预报系统,该系统对包括排放源、气象场在内的154个模式输入和参数进行了扰动,共包含了50个集合成员。利用该集合预报系统模拟了北京奥运会期间一次臭氧过程(2008年8月11日～8月13日),分析了集合预报系统在概率预报,最优集合子集预报以及表征预报可靠性方面的特点。结果表明:与原确定性预报相比,集合预报能为用户提供更加丰富的预报信息,通过概率预报可以提供不同事件发生的概率,对臭氧事件的预报准确率更高。采用最优集合子集预报方式时的臭氧预报均方根误差比原确定性预报低了10%以上。     

Effect of doubling the ensemble size on the performance of ensemble prediction in the warm season using MOGREPS implemented at the KMA

Using the Met Office Global and Regional Ensemble Prediction System (MOGREPS) implemented at the Korea Meteorological Administration (KMA), the effect of doubling the ensemble size on the performance of ensemble prediction in the warm season was evaluated. Because a finite ensemble size causes sampling error in the full forecast probability distribution function (PDF), ensemble size is closely related to the efficiency of the ensemble prediction system. Prediction capability according to doubling the ensemble size was evaluated by increasing the number of ensembles from 24 to 48 in MOGREPS implemented at the KMA. The initial analysis perturbations generated by the Ensemble Transform Kalman Filter (ETKF) were integrated for 10 days from 22 May to 23 June 2009. Several statistical verification scores were used to measure the accuracy, reliability, and resolution of ensemble probabilistic forecasts for 24 and 48 ensemble member forecasts. Even though the results were not significant, the accuracy of ensemble prediction improved slightly as ensemble size increased, especially for longer forecast times in the Northern Hemisphere. While increasing the number of ensemble members resulted in a slight improvement in resolution as forecast time increased, inconsistent results were obtained for the scores assessing the reliability of ensemble prediction. The overall performance of ensemble prediction in terms of accuracy, resolution, and reliability increased slightly with ensemble size, especially for longer forecast times.     

集合预报业务使用现状和趋势

依据 1999年 11月 14～ 19日在欧洲中期天气预报中心举行的第 7届天气预报业务系统研讨会的情况 ,对集合预报的业务使用现状、集合预报产品以及未来趋势进行了介绍     

Validation of Strategies using Clustering Analysis of ECMWF EPS for Initial Perturbations in a Limited Area Model Ensemble Prediction System

One of the main challenges for a skilful Limited Area Model Ensemble Prediction System (LAMEPS) is the generation of appropriate initial perturbations. In most operational LAMEPSs, the initial perturbations are provided by a global Ensemble Prediction System (EPS). Molteni et al. (2001 Marsigli, C., Montani, A., Nerozzi, F., Paccagnella, T., Tibaldi, S., Molteni, F. and Buizza, R. 2001. A strategy for high-resolution ensemble prediction. II: Limited-area experiments in four Alpine flood events. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 127: 2095–2115. (doi:10.1002/qj.49712757613)[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) proposed clustering analysis as an objective selection criterion to choose a member from the global European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF)-EPS model as initial perturbations in LAMEPS. In this article, another strategy for using the clustering method is investigated which ensures that initial perturbations are centred on the control analysis. The main purpose of this article is to study the benefit of cluster analysis and to validate the effect of different clustering strategies on the performance of a 17-member LAMEPS. The system used in this study is the operational Aire Limitée Adaptation Dynamique Développement InterNational-Limited-Area Ensemble Forecasting (ALADIN-LAEF) model.

Three experiments were carried out over a 50-day period to validate different clustering strategies: i) representative members of 16 clusters from the 50-member ECMWF-EPS, where initial perturbations are not necessarily centred; ii) representative members from eight clusters and the symmetric pairs from ECMWF singular vector analysis; and iii) eight arbitrarily chosen ECMWF-EPS singular vector pairs. Results of the verified experiments show that the statistical reliability of ALADIN-LAEF improves when clustering is applied, but no clear improvement can be seen in the skill of LAMEPS. A case study of a heavy precipitation event confirms the result of the 50-day verification. The validation shows that none of the clustering strategies outperforms any other.

RÉSUMÉ?[Traduit par la rédaction] L'un des principaux défis d'un système performant de prévisions d'ensemble de modèle à domaine limité (LAMEPS) réside dans la génération de perturbations initiales appropriées. Dans la plupart des LAMEPS opérationnels, les perturbations initiales sont fournies par un système de prévisions d'ensemble (EPS) global. Molteni et coll. (2001 Molteni, F., Buizza, R., Marsigli, C., Montani, A., Nerozzi, F. and Paccagnella, T. 2001. A strategy for high-resolution ensemble prediction. I: Definition of representative members and global-model experiments. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 127: 2069–2094. (doi:10.1002/qj.49712757612)[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) ont proposé l'analyse par groupement comme critère de sélection objectif pour le choix d'un membre du modèle EPS global du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) comme perturbations initiales dans le LAMEPS. Dans cet article, nous étudions une autre stratégie d'utilisation de la méthode des groupements, qui assure que les perturbations initiales sont centrées sur l'analyse de contrôle. Le but premier de cet article est d’étudier les avantages de l'analyse par groupement et de valider l'effet des différentes stratégies de groupement sur la performance d'un LAMEPS de 17 membres. Le système utilisé dans cette étude est le modèle opérationnel ALADIN–LAEF (Aire limitée, Adaptation dynamique, Développement InterNational – Prévisions d'ensemble à domaine limité).Nous avons mené trois expériences sur une période de 50 jours pour valider différentes stratégies de groupement: i) membres représentatifs de 16 groupements d'un ECMWF–EPS de 50 membres, où les perturbations initiales ne sont pas nécessairement centrées; ii) membres représentatifs de huit groupements et les paires symétriques issues de l'analyse par vecteurs singuliers du ECMWF; et iii) huit paires issues de l'analyse par vecteurs singuliers du ECMWF-EPS choisies au hasard. Les résultats des expériences vérifiées montrent que la fiabilité statistique du ALADIN–LAEF s'améliore lorsqu'un groupement est appliqué, mais on ne perçoit aucune amélioration nette dans l'habileté du LAMEPS. Une étude de cas d'un événement de fortes précipitations confirme le résultat de la vérification de 50 jours. La validation montre qu'aucune des stratégies de groupement ne surpasse les autres.     

A Comparison of Breeding and Ensemble Transform Vectors for Global Ensemble Generation

To compare the initial perturbation techniques using breeding vectors and ensemble transform vectors,three ensemble prediction systems using both initial perturbation methods but with different ensembl...     

短期气候数值预报中的集合个数问题

利用中国科学院大气物理研究所IAP L2 AGCM1.1模式18年(1980～1997年,每年包含28个积分)的集合后报试验结果,讨论了数值预测中的最小集合个数问题.研究表明预测结果达到稳定所需的最小集合数随区域和年份而变化,对于我国汛期降水跨季度预测,最小集合数在全国范围为19～20个,对于东南区域为10个左右,东北、华北地区不应少于20个.当出现多平衡态时,最小集合数增大,这时应对各平衡态分别进行集合.研究结果同时还显示,对于有预报能力的地区,集合方法可以提高预测技巧及其可信度,而在负技巧区域,集台反使得预测效果更差,因而有必要进行系统性订正.     

国家气象中心中期集合预报系统概况

随着对大气初值及数值模式存在不确定性的认识以及计算机技术的飞速发展，集合预报已经成为数值预报发展的重要方向之一。本文介绍集合预报的基本概念及初值扰动的特点和国家气象中心集合预报系统的概况。     

Evaluation of a Regional Ensemble Data Assimilation System for Typhoon Prediction

An ensemble Kalman filter(EnKF) combined with the Advanced Research Weather Research and Forecasting model(WRF) is cycled and evaluated for western North Pacific(WNP) typhoons of year 2016. Conventional in situ data, radiance observations, and tropical cyclone(TC) minimum sea level pressure(SLP) are assimilated every 6 h using an 80-member ensemble. For all TC categories, the 6-h ensemble priors from the WRF/EnKF system have an appropriate amount of variance for TC tracks but have insufficient v...     

Evaluation of the NMC Regional Ensemble Prediction System During the Beijing 2008 Olympic Games

Based on the B08RDP (Beijing 2008 Olympic Games Mesoscale Ensemble Prediction Research and Development Project) that was launched by the World Weather Research Programme (WWRP) in 2004, a regional ensemble prediction system (REPS) at a 15-km horizontal resolution was developed at the National Meteorological Center (NMC) of the China Meteorological Administration (CMA). Supplementing to the forecasters’ subjective affirmation on the promising performance of the REPS during the 2008 Beijing Olympic Games (BOG), this paper focuses on the objective verification of the REPS for precipitation forecasts during the BOG period. By use of a set of advanced probabilistic verification scores, the value of the REPS compared to the quasi-operational global ensemble prediction system (GEPS) is assessed for a 36-day period (21 July–24 August 2008). The evaluation here involves different aspects of the REPS and GEPS, including their general forecast skills, specific attributes (reliability and resolution), and related economic values. The results indicate that the REPS generally performs significantly better for the short-range precipitation forecasts than the GEPS, and for light to heavy rainfall events, the REPS provides more skillful forecasts for accumulated 6- and 24-h precipitation. By further identifying the performance of the REPS through the attribute-focused measures, it is found that the advantages of the REPS over the GEPS come from better reliability (smaller biases and better dispersion) and increased resolution. Also, evaluation of a decision-making score reveals that a much larger group of users benefits from using the REPS forecasts than using the single model (the control run) forecasts, especially for the heavy rainfall events.     

跨季度气候距平数值预测研究小结

中国科学院大气物理研究所发展了一个准业务跨季度气候距平数值预测系统,包括气候模式、大气和海洋初始条件同化、年际气候异常信号的提取、集合积分与概率计算、预测值系统误差的订正方法以及预测评分技术等方面,以东亚夏季风降水和太平洋海温异常为主要预测对象。本文主要报告５年来中国夏季降水跨季度预测准业务试验的结果。１９８９～１９９５年夏季降水跨季度实时预测试验的结果表明：对于导致气候灾害的夏季降水异常,例如中国东部的严重旱涝,我们能够作出很好的预测;对于比较弱的夏季降水异常,预测技巧较低。另外,预测效果有明显的地区差异,比如,中国东部比西部好,东部又以长江中下游为最佳。本文还介绍了一些由西太平洋海温异常影响大气的物理过程及机理,提出了一个“持续异常区假说”。进而讨论了集合预测的理论和方法,并通过一个实例来说明如何使用集合积分技术来识别持续异常区。最后对短期气候预测的几个基本问题以及改进的途径进行了讨论