海洋生态预报的复杂性与研究方法的讨论

海洋生态动态预报预测研究已经成为海洋科学乃至地球系统科学领域中的热点问题。比较深入地分析了海洋生态预报的复杂性、不确定性和实况监测资料严重不足等问题,为促进海洋生态预报研究的快速发展,借鉴中期数值天气预报的一些有效方法,提出以下建议：①加深理解海洋生态系统的非线性动力学特征,深入开展随机-动力耦合的海洋生态系统模型研究;②加强海洋生态集合（ensemble）预报和综合预报方法研究;③大力促进卫星遥感信息的海洋生态应用研究,加强资料同化研究和反问题研究方法的应用,努力发掘各种信息资料的预报应用。     

云分析预报方法研究进展

云作为地球大气系统的重要组成部分,不仅影响着气候变化和天气系统的发展演变,还与航空活动密切相关,一直以来是空军和民航部门非常关注的气象要素之一。在云探测、资料同化和反演方法发展的基础上,从实际业务保障和数值模式发展需求出发,综述国内外云分析、预报方法和云分析预报系统开发的研究成果,分析各类方法的优势和不足,明确国内外研究的主要差距,并探讨国内未来研究的方向。云分析方法中,探空对云廓线识别较好,卫星可见光和红外资料在云顶信息反演方面优势明显,多普勒雷达能够获取对流层中层和底层的云信息,而毫米波雷达能够很好地反映云三维结构信息,发展潜力巨大。云预报方法中,传统的统计和诊断方法发展较为成熟,而考虑了大气温湿和云微物理状况的大气辐射传输模式正演模拟云顶亮温的方法是未来的发展趋势。加强云探测技术,综合利用云分析预报方法,借鉴国外先进云分析预报系统的设计理念,积极开发我国自主的云分析预报系统,推动天气预报、航空气象保障和数值预报模式的发展将会是我国云研究的重要方面。     

资料同化在空气质量预报中的应用

随着数值模式的不断完善和观测技术的不断提高,资料同化逐渐成为能够进一步提高数值预报水平的一种有效方法。20世纪70年代,资料同化开始引入空气质量预报领域,成为当前大气环境科学研究的一个新方向。简要介绍了资料同化的含义,较详细地介绍了Kalman滤波法、四维变分同化法、牛顿松弛法的基本思想和优缺点,重点阐述了国内外资料同化在空气质量预报中的研究应用情况,最后指出资料同化应用于空气质量预报时存在的问题和今后的研究方向。     

突发性强灾害天气预警系统：理论与应用

“突发性强灾害天气预警系统”以WWW为平台,融贯多种天气预报新技术,为各类用户提供了崭新的预报视角和技术含量较高的预报产品;产品包括强对流指数诊断、基于卫星和雷达的外推产品,中尺度数值模式预报产品,以及基于“综合叠套技术”给出的强天气展望和强天气临近概率预报产品等。通过近几年部分省市业务化运行检验,证明该系统整体自动化程度高,运行稳定,其提供的综合预警产品能有效地为暴雨等强对流天气提供预警信息,提高了暴雨等强天气的预报预警服务质量。     

天气预报中的人工智能技术进展

以数值预报技术为主的天气预报由于存在大气运动规律认识和表达、观测资料同化应用、模式物理参数化等方面的不足,导致误差。人工智能技术基于大数据学习的优势为天气预报的改进和技术革命提供了新的可能。从人工智能的发展背景、人工智能技术在天气预报中的应用现状以及未来的发展趋势等方面进行了重点阐述,提出了人工智能技术与数值预报相融合的天气预报技术发展思路。特别指出,未来的天气预报人工智能算法需要着眼于导致预报不确定性的非线性、混沌性的大气运动特点,不仅要完善基于数据驱动的输入—输出映射的框架,更要从数学与物理学的本质出发,实现数学、物理的混合建模,在实现人工智能理论突破的同时,推动天气预报瓶颈问题的解决。     

上海强对流智能预报业务新技术研究进展

强对流天气系统发展剧烈,常造成严重的暴雨、雷电、大风和冰雹等灾害。对强对流天气的准确预报一直是国际气象领域研究的难点和瓶颈问题,也是大城市防灾减灾关注的重点。强对流预报技术的发展已经从单纯依赖于雷达的图像识别,发展到雷达、卫星、高分辨率数值模式以及人工智能大数据预测融合应用的新阶段。在回顾国际强对流预报技术进展的基础上,介绍了上海气象业务部门近年来攻关研发的雷达自适应组网观测、雷达外推短临预测和数值预报误差机器学习订正等关键新技术及集成建立的上海强对流智能监测预报系统。这些技术成果的业务应用,在城市防灾减灾和精细化治理中已发挥了重要作用,可供相关研究人员参考。     

MODE检验在天气预报中的应用研究进展

客观评价高分辨率中小尺度变量的预报表现是数值天气预报模式应用和发展的重要环节。传统点对点的检验在高分辨率数值预报模式评估中存在显著不足。空间面向对象或目标法MODE检验方法利用卷积函数和给定的阈值在预报和观测场中识别目标对象、诊断模式的预报表现,在天气预报中有着广泛应用。首先系统回顾了MODE检验方法的学术思想、技术架构、算法流程和检验指标;详细归纳了MODE检验在降水预报、天气雷达、卫星云图、集合预报以及其他不同要素或物理量场中的典型应用,阐述了检验结果在数值模式预报质量评价中的意义和对天气预报结果主客观订正的影响;介绍了近年来MODE检验方法的更新发展,主要包括考虑不匹配目标对象属性的综合评价指数MCS,以椭球体为目标的三维时域空间对象追踪和MODE扩展的时域检验方法 MODE-TD;最后总结和讨论了MODE检验方法的适用性、优势和不足,同时对MODE检验方法未来的发展方向和应用前景进行了展望。旨在为更好地应用MODE检验方法诊断数值模式的预报性能提供参考。     

Kalman滤波在气象数据同化中的发展与应用

气象学领域各种观测(特别是遥感遥测等非常规观测)数据的大量增多和数值天气预报模式的不断进步,推动气象数据同化技术不断发展。回顾了Kalman滤波在气象数据同化中的引入和几个发展阶段;介绍了Kalman滤波(尤其是简化Kalman滤波和总体Kalman滤波)在气象数据同化中的重要地位和应用进展。     

数据同化在气候模拟中的应用——对中国西部区域气候研究的展望

现代数值模拟技术是一种把数值模型与观测资料结合起来对地球系统状态进行理想化评估的方法。除了在数值天气预报和气候分析中发挥重要作用外，数据同化技术也被应用于气候研究的许多方面，如模式初始化、确认及最优化。主要通过几个与中国西部区域气候研究紧密相关的议题，讨论了数据同化在气候模拟中的应用。并且阐述了其将面对的挑战、潜在方法学、最新研究成果和未来发展。     

基于雷达与卫星的对流触发观测研究和临近预报技术进展

对流触发(CI)一直是强对流天气预报中至关重要而又充满挑战的环节。在CI发生之前,高时空分辨率的天气雷达和静止气象卫星常能够观测识别到边界层辐合线和积云快速发展等用于评估CI发生条件的前兆信号,从而为定时定点的CI临近预报提供有力观测支撑。基于此,综述了雷达和卫星在CI观测研究和临近预报技术上的运用进展。首先回顾了近40年来CI观测研究中的里程碑工作以及最新的研究进展,结合CI发生条件梳理了CI研究方式和内容及其随雷达和卫星探测能力提升而呈现的发展趋势。进而介绍了较为成熟的3种基于雷达和卫星观测的CI业务临近预报技术在国际范围内的发展运用。最后提出雷达和卫星观测在CI研究和预报运用中需要进一步解决的问题。     

GRAPES-GEPS对西太平洋副热带高压和南亚高压的集合预报评估与集合方法研究

西太平洋副热带高压和南亚高压对东亚区域天气气候影响显著,运用数值模式集合系统提升其预报准确率对我国天气预报意义重大。采用国家级气象业务规范指标,系统地评估了中国气象局数值预报中心自主研发的GRAPES全球集合预报业务模式系统对2019年西太平洋副热带高压和南亚高压的集合预报技巧,并考察了不同集合方法对预报效果的影响,从而为东亚天气特别是极端事件的预报提供参考。结果显示,GRAPES全球集合预报系统对西太平洋副热带高压脊线的预报技巧最高,强度和面积次之,表现为偏弱的估计,西伸脊点的预报效果相对较差,表现为较观测偏东;对南亚高压强度和中心纬度指数的预报技巧较高,而对中心经度指数预报技巧相对较低。采用最大(小)值法可以有效降低该模式对西太平洋副热带高压强度和面积(西伸脊点)指数的预报偏差。而在南亚高压预报中,集合平均法比最值法具有略高技巧。对于极端性预报,最大值法较集合平均法可以显著提升对西太平洋副热带高压和南亚高压指数极端情形的预报性能,这从个例分析中也得到证实。从而表明集合最值法比平均法可能更适用于该模式的极端事件预报,应在业务应用中加以重视。     

2006年春季我国东部海域气溶胶光学厚度与沙尘天气

结合船基的太阳光度计观测资料和空基卫星遥感的MODIS气溶胶光学厚度资料,研究了我国东部海域气溶胶光学厚度与沙尘天气的关系。通过对不同天气条件下500 nm气溶胶光学厚度的分析,得出晴天(背景天气)、有云和浮尘以及只有浮尘时的平均值分别约为0.2、0.6和1.3以上;将MODIS的气溶胶光学厚度与船基观测资料进行对比之后发现,两者随时间的变化趋势非常一致,但前者在数值上明显偏高;利用订正后的MODIS资料,分析了2006年春季我国东部海域气溶胶光学厚度的时空分布特征,并与我国北方发生的沙尘天气进行了对比,发现两者之间关系密切。     

全球业务化海洋预报进展与展望

海洋环境预报在经济发展和基础设施建设等方面发挥着越来越重要的作用,涉及到海上安全、海洋能源开发与保护、远洋运输和海洋渔业等许多领域和方面。近年来,各国的全球海洋预报取得了显著的进展。全球海洋数据同化实验(GODAE)Ocean View计划为各国提供协调和技术支持,发展并建立全球业务化海洋预报系统,将全球海洋预报的概念实现业务化运行。全球业务化海洋预报系统以海洋动力数值模式作为动力框架,将近实时高质量的观测输入场通过资料同化融入到模式中,实现对全球范围多时空尺度的海洋状况提供未来演替的预测,并对产品表现不间断地进行监测以保证预报服务的质量。简要介绍和回顾GODAE Ocean View所涵盖的全球海洋预报系统的发展历程和现状,并对全球海洋预报未来发展的难点与问题给予展望。     

基于GRAPES的西北地区沙尘暴数值预报模式及其应用研究

介绍了中国气象局兰州干旱气象研究所和中国气象科学研究院数值预报研究中心合作研制的耦合于GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System）的沙尘暴数值模式GRAPES_SDM。该模式包括沙尘的起沙、传输、吸湿增长、并合、干沉降与云下清洗等详细的物理过程，可以对沙尘暴的起沙和空气中沙尘浓度进行模拟和预报。在此基础上形成了西北地区的沙尘暴数值预报模式系统，并于2005年4月开始在兰州中心气象台试运行，同时还将模式结果与卫星遥感资料反演的沙尘暴监测结果进行了对比验证。以2005年4月17~19日和5月28~29日发生在西北地区的2次强沙尘暴为例，利用GRAPES_SDM对这两次沙尘天气的起沙、传输、扩散直至消散进行了数值模拟。结果表明，模式输出的沙尘时空分布与实况观测和卫星云图监测的沙尘分布范围基本一致，说明该模式系统对西北地区沙尘暴天气的起沙、传输有较好的模拟和预报能力。     

全球业务化海洋预报系统进展

全球业务化海洋预报系统可为海洋防灾减灾、航行安全、生态系统保护和海上搜救等提供预报服务。海面风是驱动海浪的源,因此提供海浪业务预报服务的国家/机构一般与数值天气预报结合在一起开展。详细介绍了基于WAVEWATCH III?和WAM模式构造的全球海浪业务预报系统的参数配置。重点介绍了基于混合坐标海洋模式、欧洲海洋核心模式和模块化海洋模式开发的全球海洋环流业务预报系统的组成和参数配置。概述了基于社区海冰代码和新鲁汶海冰模式构造以及与海洋环流预报系统耦合在一起的海冰业务预报系统。最后对全球业务化海洋预报系统的发展方向进行了展望。     

利用WRF3D-Var同化多普勒雷达反演风场试验研究

为了将C波段雷达风场资料更好地应用于数值预报模式中,利用两步变分法反演多普勒雷达风场资料,并处理成标准的常规探空资料,以WRF模式及其三维变分同化系统为平台,针对2013年6月19日发生在天水的一次强暴雨过程进行同化雷达反演风的试验研究.试验结果表明:同化雷达反演风场后,对降水预报的改进能维持12h,尤其同化雷达反演风场后3~9h效果非常显著;0~3h作用不是很明显;9~12h预报具有一定的正作用.另外,循环同化比同化一次效果好,但并不是同化次数越多越好.因此,同化C波段雷达反演风场后,对降水预报具有一定的正作用.     

卫星导风在台风路径预报中的应用进展

台风作为全球危害巨大的自然灾害,对其路径预报的准确度尤为重要.在常规观测资料稀少的热带洋面上,卫星云图是监测热带气旋的主要工具,其中卫星导风技术,通过对云及晴空区特征的追踪,反演出的卫星风矢,在一定程度上弥补了海洋上由于风场观测资料稀缺对台风路径研究的限制,显著提高了台风路径预报水平.结合近年来逐步成熟的卫星导风中的云导风技术在台风预报上的应用,总结了国内云导风技术在改善台风路径预报中的贡献,如加密观测资料、台风中心定位、优化数值模式初始场和客观分析场、构造人造台风Bogus模型以及由其揭示的发展和不发展热带气旋的对流层上部环流特征,同时展望了卫星导风技术及其资料在台风预报实际应用中有待进一步研究的内容.     

复杂自然环境时空定量信息的获取与融合处理的理论与应用

从理论、方法与应用实现三方面,对国家“973 ”项目“复杂自然环境时空定量信息的获取与融合处理的理论与应用”在地球信息科学领域中的研究进展作一个概述。在遥感机制与信息理论上,以合成孔径雷达（ SAR ）研究为背景,发展全极化散射与SAR 成像信息理论;以微波辐射遥感为背景,发展非均匀自然介质矢量辐射传输（ VRT ）理论。在这基础上,开展在轨业务与试验遥感卫 星在多类陆地地表和大气遥感数据验证的方法与算法的研究。结合遥感、辐射传输、地理信息系统、中国陆面水文过程、数据同化技术,建立一个中国陆地水环境数据同化系统（ CLDAS ）;针对我国未来气象卫星的发展,由在轨SSM / I 、AMSU 、MTI 等遥感卫星数据、结合地面台站实测与探空等工作,形成了星载微波大气三水（降水、水汽、云水）反演与气象卫星数据业务算法与数据库;针对我国SAR 技术的发展,由ERS 、RADARSAT 等SAR 数据图像的应用研究,形成SAR - INSAR 多类应用技术研究与软件遥感应用平台。同时,结合多源信息融合理论方法与环境中目标跟踪实验与仿真,发展了目标与环境复合建模与特性数值仿真、开展了沿海区域异常大气结构中波传播实验等 研究。     

数值天气预报检验方法研究进展

数值天气预报检验是改进及应用数值模式的重要环节。近年来,模式检验中的观念不断更新,适用于不同预报产品及不同用户需求的模式检验方法也不断涌现。首先简单回顾了以列联表为基础的传统的模式检验方法。其次重点总结了伴随高分辨率数值预报而出现的空间诊断检验技术,按照检验目的的不同,诊断方法可以归纳为:①基于滤波技术的分辨模式在不同时空尺度上预报能力的邻域法、尺度分离法;②利用位移偏差诊断模式预报位置、面积、方位、轴角等与观测差异的属性判别法、变形评估法。然后阐述了集合样本成员的概率分布函数(PDF)、集合预报与观测概率分布函数相似程度、事件发生的概率预报等集合预报检验方法。最后论述了空间诊断技术、集合预报检验方法的适用领域,并讨论了模式检验中存在的一些问题及未来的发展方向。     

典型中尺度数值预报模式参数化方案的综述与展望

中尺度天气现象对人类的生产生活有重要影响,中尺度数值预报模式是进行数值天气预报的主要工具。受模式分辨率和对天气现象物理机制认识不足的限制,许多复杂天气过程只能用参数化方案来隐式表达,对参数化方案进行研究有助于推动中尺度数值预报模式的模拟和预报效果的不断优化。在探讨国内外典型中尺度数值预报模式特性的基础上,综述了积云对流参数化方案、云微物理参数化方案、边界层参数化方案、陆面过程参数化方案和辐射传输过程参数化方案的研究进展,比较了代表性参数化方案的理论基础和应用场景,发现对独立或组合参数化方案效果的对比试验和改进试验是该领域主要的研究范式。认为参数化方案未来将走向深入探讨各种天气现象的影响因素和物理机制,多要素、多尺度和多方案耦合,更加重视对“灰色区域”的模拟,应用选择更加多元化,并与机器学习技术融合的发展模式。