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。     

区域集合预报增长模繁殖扰动方法研究

在建立区域AREM模式增长模繁殖(Breeding of Growing Modes,BGM)集合预报系统的基础上,设计了静态扰动(初始随机扰动、扰动限定)和动态扰动方法,利用2008年7月20日强降水个例,分析了不同类型扰动对强降水预报的影响.结果表明,静态和动态扰动都对中尺度暴雨预报具有积极的作用,扰动都不同程度地...     

基于增长模繁殖法的集合预报初始扰动饱和分析

基于增长模繁殖(BGM)法构造集合预报初始扰动时,繁殖循环中扰动的发展和饱和情况是其关键技术之一.已有的一些研究基本上是以扰动增长率接近某一数值作为繁殖结束的标志.作者认为,初始扰动的饱和不仅仅是扰动增长率的饱和,即繁殖模大小方面的饱和,扰动形态(即误差分布)上的饱和也应当是一个必须考虑的因子.利用T63L9全球谱模式分析了繁殖循环中增长模(扰动)的发展和饱和情况,通过分析扰动大小及形态两方面随繁殖时间的演变,得到以下主要结论:扰动增长模在繁殖3～4天后可呈现明显的饱和特征;不同变量扰动增长模的饱和时间有所差别,同一变量在不同等压面上饱和时间亦不同步;不同的初始模大小也会对扰动饱和过程产生影响.     

基于BGM框架的短期集合预报扰动典型规律研究

采用增长模培育(Breeding of Growing Modes,BGM)法开展有限区域模式短期集合预报研究,亟需解决的问题是集合预报扰动的发展及演变。因此论文结合经典的适时缩放培育思想,利用增长模培育法,基于WRF3.6模式(采用WRF-ARW),开发和构建了一个包含水平风场、垂直速度、位温扰动、位势扰动和水汽混合比共6个基本物理量的区域短期集合预报系统(WRF-EPS)。在此基础上,以2016年6月整月我国南方大范围暴雨为样例,针对扰动发展与演变的典型问题进行了探讨。试验结果表明:1)模式大气高、中、低三层的物理量扰动增长可以分为两个阶段,第一阶段为扰动快速线性增长,该阶段内扰动快速完成全部涨幅;第二阶段为非线性稳定阶段,从快速线性增长过渡到非线性稳定阶段大约需要24 h。2)各物理量的扰动增长率、相关系数以及增长模进入非线性稳定阶段的时间大致相同,但对于同一等压面不同物理量或同一物理量不同等压面,每个参数达到非线性稳定后的数值大小及演变规律存在差异,且随时间演变均伴有日内振荡现象。3)对于扰动振幅相同但初始随机模态不同的初值集合,不同随机模态对扰动培育的影响主要是在扰动的非线性稳定阶段,而在快速的线性增长阶段,它们之间的差异很小。4)对于初始随机模态相同但振幅不同的初值集合,不同扰动振幅对扰动演变的影响主要是在扰动的快速线性增长阶段,而在非线性稳定阶段,它们之间的差异很小,并且不同初始振幅对扰动进入非线性稳定阶段的时间基本没有影响。     

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。     

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。     

初始场对暴雨数值预报的影响及集合预报试验

以2003年7月3日至4日发生在淮河流域的暴雨过程为例,利用AREM模式,分析了初始场对暴雨预报的影响,提出了暴雨预报中初始场不确定性包含的两层含义,一是被常规观测遗漏的中小尺度信息误差;另一个则是随着环流变化造成的信息误差的不确定性。并针对着初始场的不确定性,设计了一种初值集合预报的方法,它包含了经典的集合预报方法MCF、LAF、BGM的思想。用这种方法进行了集合预报试验,结果表明:集合平均预报的预报技巧高于24 h控制预报,集合预报还可给出降水概率预报、离散度等产品为暴雨可预报性的评估提供参考。     

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.     

基于BGM的不同繁殖长度对集合预报的影响

利用T63L9全球谱模式和NCEP/NCAR再分析资料, 对BGM方法中增长模的繁殖长度对集合预报效果的影响进行研究。结果表明:与控制预报相比, 不同繁殖长度的集合预报都能使预报效果得到一定程度的改进, 特别是第4天预报以后, 改进程度随预报时效而稳步提高。三组不同繁殖长度的集合预报对控制预报的改进存在差别, 分析结果表明:繁殖长度为2 d的集合预报明显效果最差, 而繁殖3 d和4 d的集合预报差别并不明显。对集合Talagrand分布以及离散度的初步分析表明, 繁殖长度取为3 d似乎最为合理。     

基于GRAPES_Meso的集合预报扰动方案设计与比较

基于GRAPES_Meso区域集合预报系统,设计了三种集合预报扰动方案,即多初值、多初值多物理、多初值多物理多边值,并针对三种方案进行了连续一个月的批量试验,重点分析了2008年7月23日江淮暴雨过程.结果表明,对于降水预报,三种集合扰动方案均相对于控制预报均有所改善,多初值多物理与多初值多物理多边值方案对小雨、中雨预报改进效果显著,对暴雨预报略有改进;多初值方案仅能产生有限的集合离散度且难以增长,引入物理参数方案扰动及边界条件扰动能显著提高集合离散度,改善各物理量场的预报效果;通过比较,多初值多物理多边值为最优方案.该批量试验表明,模式物理过程及边界条件是影响GRAPES _Meso区域集合预报不确定性的不可忽视因素.     

增长模繁殖法在华南暴雨中期集合预报中的应用

采用增长模繁殖法和全球谱模式T106L19对2005年6月发生在华南的暴雨过程进行了中期集合预报试验。结果表明：相对于单一的确定性预报,集合预报能给出更多的预报信息;各成员的降水预报、降水概率预报等丰富的预报产品能够给暴雨预报提供更有价值的信息,减少漏报率,对低压槽线和副高脊线等关键环流系统的预报,集合预报结果更为接近实况。     

A STUDY ON THE ENSEMBLE FORECAST REAL-TIME CORRECTION METHOD

Using real-time correction technology for typhoons, this paper discusses real-time correction for forecasting the track of four typhoons during 2009 and 2010 in Japan, Beijing, Guangzhou, and Shanghai. It was determined that the short-time forecast effect was better than the original objective mode. By selecting four types of integration schemes after multiple mode path integration for those four objective modes, the forecast effect of the multi-mode path integration is better, on average, than any single model. Moreover, multi-mode ensemble forecasting has obvious advantages during the initial 36h.     

基于观测路径的集合预报样本优选对热带气旋的模拟研究

集合预报是从一定误差范围内的一组初值出发,这组初值(样本)代表了大气状态的概率分布,集合预报中集合样本的好坏严重影响分析质量。质量较差样本进入集合预报中难免会降低集合预报的整体质量。由于集合样本是模拟大气可能状态的概率分布,因此样本的优选是提高分析质量的关键。通过对集合样本优胜劣汰来分析样本优选对模拟效果的影响。由于台风预报中台风路径的模拟至关重要,因此样本优选的方案为将样本模拟的路径信息与观测的台风报文路径相比较后,保留误差较低的样本,剔除误差较高的样本,从而提升样本的整体质量。但过多的样本被替换将导致集合离散度的大幅下降,因此替换样本的数量要适度。研究结果表明样本优选极可能有利于热带气旋路径和强度模拟的改进,其中对“妮妲”路径误差的改进为4% ~13%,对“鲇鱼”路径误差的改进为11%~28%,对“妮妲”的强度误差改进为5%~37%,“鲇鱼”的强度误差改进为1%~27%。      

A COMBINED VERIFICATION METHOD FOR PREDICTABILITY OF PERSISTENT HEAVY RAINFALL EVENTS OVER EAST ASIA BASED ON ENSEMBLE FORECAST

Persistent Heavy Rainfall (PHR) is the most influential extreme weather event in Asian summer, which has attracted intensive interests of many scientists. By use of operational global ensemble forecasts from China Meteorological Administration(CMA), a new verification method applied to evaluate the predictability of PHR is investigated. A metrics called Index of Composite Predictability (ICP) established on very basic verification indicators, in this paper, Equitable Threat Score(ETS) of 24h accumulated precipitation and Root Mean Square Error(RMSE) of Height at 500hPa is Selected to distinguish “good” and “poor” prediction from all ensemble members. Using the metrics of ICP, the predictability of two typical PHR events in June 2010 and June 2011 is estimated. The results show that the “good member” and “poor member” can be identified by ICP and present an obvious discrepancy in predicting the key weather system which impact on PHR. The different performance of “Good member” and “Poor member” reveals the higher predictability both in synoptic scale and mesoscale weather system in their location, duration and the movement by “Good member”. The source of growth errors for “Poor” member is mainly from errors of initial conditions in northern polar region. The growth of perturbation errors and the reason to cause the better or worse performance of ensemble member also have great value for future model improvement and further research.     

动力降尺度和多物理参数化方案组合对华南前汛期降水集合预报的影响研究

针对华南前汛期降水过程,基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式以及GEFS动力降尺度获取的区域集合预报初值场,通过多物理过程参数化方案组合和模式积分方法实现华南前汛期降水的区域集合预报。对2019年5月15日—6月15日共32天的华南前汛期降水过程进行了单一物理过程区域集合预报(REFS_SINGLE)和多物理过程区域集合预报(REFS_MULTI)的数值模拟批量敏感性试验,通过GEFS、REFS_SINGLE和REFS_MULTI的对比分析,探讨多物理过程参数化方案组合对华南前汛期降水的影响,同时利用一次华南前汛期暴雨过程进一步探讨集合预报试验的预报效果。结果表明:(1)REFS集合平均的预报效果明显好于控制性预报。(2)REFS降水集合离散度与预报误差的对应关系好于GEFS。(3)积分48小时后,REFS_MULTI和REFS_SINGLE的扰动能量分别是GEFS的4.7倍和6.3倍。(4)降水级别越大,REFS的TS评分效果就越好于GEFS;...     

华南暴雨区域集合预报中不同同化方案的影响试验研究

基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式及GEFS动力降尺度获取区域集合预报初值场,通过对同化后的分析场进行模式积分实现华南前汛期区域集合预报。对2019年6月10日的一次华南前汛期暴雨过程进行不同同化方案的试验:混合同化(Hybrid)、三维变分(3Dvar)、集合卡尔曼滤波(EnKF)和对比试验(Ctrl)四组试验的对比分析,探讨具有不同背景误差协方差矩阵的同化方案对区域集合预报集合扰动和集合离散随时间演变特征的影响,评估不同试验的降水模拟效果。(1) Hybrid对模式初始场有较好的改善作用,而3DVar和EnKF对初始场的改善作用不明显。(2) 对风场、温度场和湿度场,在前期预报中Hybrid的预报误差小于3DVar和EnKF,在中后期的预报中,3DVar和EnKF的预报误差得到改善,且好于Hybrid。同样,集合扰动能量,Hybrid和Ctrl在前期预报发展好于3DVar和EnKF,而在中后期的预报3DVar和EnKF好于Hybrid和Ctrl。(3) 从24 h累积降水评分中,整体上同化试验好于Ctrl,3DVar和EnKF好于Hybrid,且3DVar对大中雨级别的降水评分较好,而EnKF对暴雨以上级别的降水评分较好。(4) 对于集合统计检验分析,同化试验的AUC值都大于Ctrl的AUC值,24 h累积降水量阈值在10~100 mm的AUC值,3DVar最好;而125 mm阈值的AUC值,EnKF最好。      

EXPERIMENTS OF ENSEMBLE FORECAST OF TYPHOON TRACK USING BDA PERTURBING METHOD

A new method, BDA perturbing, is used in ensemble forecasting of typhoon track. This method is based on the Bogus Data Assimilation scheme. It perturbs the initial position and intensity of typhoons and gets a series of bogus vortex. Then each bogus vortex is used in data assimilation to obtain initial conditions. Ensemble forecast members are constructed by conducting simulation with these initial conditions. Some cases of typhoon are chosen to test the validity of this new method and the results show that: using the BDA perturbing method to perturb initial position and intensity of typhoon for track forecast can improve accuracy, compared with the direct use of the BDA assimilation scheme. And it is concluded that a perturbing amplitude of intensity of 5 hPa is probably more appropriate than 10 hPa if the BDA perturbing method is used in combination with initial position perturbation.     

初值形成方法对降水数值预报的影响

北欧有限区域模式ＨＩＲＬＡＭ被应用于中国的暴雨个例以探讨初值形成方法对有限区域模式定量降水数值预报的影响,对两种初值形成方案进行了对比,一种是由ＨＩＲＬＡＭ自己的数值同化系统提供初值,另一种是直接内插ＥＣＭＷＦ全球模式的相应分析场,与这两种方案对应的数值试验分别是控制试验（ＣＯＮＬ）和对比试验（ＣＯＭＰ）,将ＣＯＮＬ和ＣＯＭＰ的降水预报与观测值比较,结果表明：（１）当为ＣＯＭＰ提供初值的ＥＣＭＷＦ     

一次登陆台风的集合预报试验

选取0713号台风"韦帕"临近登陆过程为试验个例,在GRAPES_TCM模式基础上,采用增长模繁殖法(BGM)分别对台风涡旋场和环境场进行扰动来构造集合成员,进行集合预报,作为对台风数值预报方法的一种新的尝试。试验结果表明:通过BGM的动力调整后,成员间体现出不同的扰动形态,使得在后期的预报中产生合适的集合离散度。在台风登陆前后,大尺度平均位势高度场和风场以及集合系统的离散度均发生了明显的变化,可以看到大尺度环境场引导作用的差异使得成员间对台风路径的预报各不相同,体现了预报的不确定性。对路径预报而言,简单的算术平均并没有优于控制预报的表现,但通过聚类分析后,可以提高集合产品的使用效率。从中可以得到一点启发:怎样利用集合系统提供的大量信息值得进一步思考,聚类分析不失为一种改善集合预报产品利用效率的有效方法。     

NCC_CGCM模式的我国夏季降水集合预报方法效果评估及改进

通过对国家气候中心全球海气耦合模式(NCC_CGCM)1983～2006年48个不同初值样本的我国夏季降水预报(回报)、等权重集合预报及二次非线性订正预报的评估效果比较,其中订正预报的平均效果比等权重集合预报的平均效果好,但总体平均预报效果都不高.在评估中发现,48个样本在不同地区的预报效果的差异显著,正相关显著区域出现的位置各不相同,有的样本出现在江南,有的出现在东北,还有的出现在黄淮等地,因此提出了用历史回报的相关系数构建新的集合预报.试验表明,新集合预报的平均效果优于等权重集合预报、二次非线性订正预报和业务系统中现有的集成方法.