多物理ETKF在暴雨集合预报中的初步应用

基于集合转换卡尔曼滤波（ETKF）的初值扰动方法是目前集合预报领域热点方法之一,但应用在短期集合预报中仍存在离散度不够、误差较大等问题。考虑到在区域短期集合预报中,模式不确定性和边界不确定性的影响不能忽略,本文尝试在ETKF生成分析扰动的过程中,同时考虑初值不确定性、物理不确定性与边界不确定性,进而构建多初值、多物理、多边界ETKF集合,并以2010年9月30日到10月8日海南岛特大暴雨作为研究个例,对其在暴雨集合预报中的应用展开初步研究,重点分析多种物理参数化过程对预报结果的影响。结果表明,多物理过程的ETKF（多物理ETKF）和单物理过程的ETKF（单一ETKF）均优于对照预报,多物理ETKF优势更加明显,其均方根误差、离散度等指标均得到很好的改善;对于降水采用SAL方法进行检验,发现多物理ETKF对于降水位置的预报有明显的改善,对于特大暴雨的强度预报也略有改善。研究表明,在ETKF初值扰动中加入多种物理过程,可以有效改善短期集合的离散度,提高预报准确率,有良好的发展前景和应用潜力。     

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。     

区域集合预报扰动方法研究进展综述

集合预报方法是解决单一数值预报不确定性问题的有效手段,而针对强天气预报的中尺度区域集合预报技术已逐渐受到国内外的重视。对于区域集合预报而言,由于其不确定性来源较为复杂,如何发展有效的扰动方法是研究的热点和难点。本文根据国内外区域集合预报的研究进展,从初值扰动、模式扰动以及侧边界扰动三个方面进行了总结和回顾,并对扰动方法的发展趋势进行了介绍。对于初值扰动,较为主流的方法有动力降尺度,沿用传统的由全球集合扰动方法发展而来的技术为区域集合产生初值,以及专门为区域集合设计的扰动方法。鉴于这些方法各有利弊,目前对于初值扰动方法的研究已经开始发展充分包含大尺度和小尺度不确定性信息的混合扰动方法。区域集合预报模式扰动的研究以物理过程扰动为主,典型方法为多物理过程组合以及随机物理过程扰动,其中多物理过程组合方法简单有效,而随机物理过程扰动方法的物理意义更为明确,是物理过程扰动的趋势。通过多模式组合进行模式扰动的方法也开展了一些相关研究,且对于台风等强天气预报均显示出相对于单模式集合较好的效果。侧边界扰动的主流方法是由大尺度集合预报场来为区域集合提供不同的侧边界,研究结果表明此种侧边界扰动方法简便易行,且有助于提高区域集合预报较长预报时效离散度和预报技巧。     

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.     

GRAPES区域集合预报系统应用研究

为发展GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Regional Ensemble Prediction System,GRAPES-REPS),采用集合变换卡尔曼滤波(ETKF)初值扰动方法以及多物理过程组合的模式扰动方法,基于业务区域模式GRAPES_MesoV3.3.2.4构建了区域集合预报系统,进行了连续40 d的批量试验,重点分析了ETKF初值扰动的结构及其演变特征,并通过概率预报检验方法对GRAPES-REPS进行了集合预报系统性能检验和降水预报检验,分析了该系统对强降水个例的预报效果。试验结果表明,GRAPES-REPS能产生较合理的集合预报初值扰动,扰动结构随流型依赖并对观测有较好的响应,且扰动成员相互正交。扰动总能量分析表明集合扰动能够随预报时效保持合理增长状态。集合预报检验表明集合预报结果优于控制预报,集合成员间在72 h预报时效内能保持合理的集合离散度。将该区域集合预报系统与业务上基于WRF模式的区域集合预报系统WRF-REPS进行了降水预报对比,表明GRAPES-REPS的降水预报能力表现要优于业务WRF-REPS。强降水个例分析表明集合预报能较好预报出强降水中心,预报效果明显优于控制预报。     

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...     

集合数值预报方法在山洪预报中的初步应用

选取湖南4个典型山洪个例,分析了嵌套模式不同分辨率的预报效果,并采用多物理过程组合的集合预报方法,研究区域集合数值预报技术在山洪预报中的应用。研究指出,单一模式条件下,使用模式嵌套技术提高分辨率,并不能有效地改进对引发山洪灾害的突发强降水过程的预报能力,且这种单一的确定性预报,对暴雨等灾害性天气的预报存在不确定性。集合预报是解决单一预报不确定性提出的新方法,与单一模式提供的确定性预报结果相比,集合预报可为山洪预报提供多种定量预报产品。利用集合平均预报、极值预报,可以引导对山洪采取分类应对措施;集合预报在给出降水分布的同时,还给出伴随预报结果的可信度;概率定量降水预报(PQPF)与水文预报模型结合,可以用于概率水文预报。     

基于BGM与ETKF的台风"苏拉"(1209)集合预报的对比试验Ⅰ:路径预报

采用FNL再分析资料和美国联合台风警报中心(Joint Typhoon Warning Center,JTWC)资料,运用中尺度WRF(Weather Research and Forecasting)模式,分别使用增长模繁殖法(Breeding of Growing Mode,BGM)和集合卡尔曼变换方法(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF),对1209号台风"苏拉"进行了台风路径的集合预报试验,并对预报效果进行对比分析。结果表明:采用BGM或ETKF初始扰动的集合预报系统,集合平均预报对风场、温度场、位势高度场的预报效果均优于控制预报;ETKF方法的预报改进程度较BGM方法更大,且对风场和温度场预报技巧的优势尤为明显。BGM方法所得到的集合成员离散度小于ETKF方法,对大气真实状态的表征能力不及后者;两种扰动方法的集合平均都明显改善了台风"苏拉"的路径预报结果,尤其是控制预报在福建沿海第二次登陆后移速过快的问题,但对台风登陆位置预报的改进不明显;此外,采用ETKF方法的集合平均对台风"苏拉"路径预报的改进效果远优于采用BGM方法的集合平均预报。     

数值预报发展的新方向——集合数值预报

数值预报走过了百年的历史（V．Bjerknes，1904），取得了了不起的成就，预报准确率有了很大的提高。但是，考虑到大气的非线性作用以及初值和模式造成的数值预报不确定性，要提高传统的单一确定性预报的技巧越来越难。基于大气初值的敏感性试验，Lorenz提出了数值预报发展的新方向——集合数值预报。 通过介绍集合数值预报的基本思想和方法；并针对初值和模式的不确定性，概述现有集合数值预报成员的产生方法及国内外的研究进展；同时解释怎样检验集合预报的结果的论述，如何从众多的集合预报产品中提炼有用的信息及预报产品的释用。     

集合预报简介

文中简述了集合预报的进展，对其中的扰动初值的生成与原理，和欧洲中期天气预报中心的集合预报产品作了介绍。     

Evaluation of the Added Value of Probabilistic Nowcasting Ensemble Forecasts on Regional Ensemble Forecasts

Ensemble forecasting systems have become an important tool for estimating the uncertainties in initial conditions and model formulations and they are receiving increased attention from various applications. The Regional Ensemble Prediction System(REPS), which has operated at the Beijing Meteorological Service(BMS) since 2017, allows for probabilistic forecasts. However, it still suffers from systematic deficiencies during the first couple of forecast hours. This paper presents an integrated prob...     

“频率匹配法”在集合降水预报中的应用研究

基于“频率匹配法”的思路,采用两种方法进行了集合降水预报的订正研究,一种方法是利用集合成员降水频率订正简单集合平均平滑效应的“概率匹配平均”法,另一种方法是利用实况降水频率订正集合成员降水预报系统偏差的“预报偏差订正”法,通过个例和批量试验,结果表明:(1)概率匹配平均法可以矫正简单集合平均的平滑作用所造成的小量级降水分布范围增大而强降水被削弱的负作用,这种改进对强降水区更显著,并且集合系统离散度越大这种改进也越大;但该方法对预报区域内总降水量的预报没有改进作用,不能改善预报的系统性偏差.(2)虽然预报偏差订正法对降水落区预报的改进有限,但可以订正模式降水预报的系统性误差,改进雨量预报以及集合预报系统的离散度特征和概率预报技巧;直接对集合平均预报进行偏差订正的效果优于单个成员偏差订正后的简单算术平均.(3)在对每个集合成员的降水预报进行偏差订正后,概率匹配平均仍可改善其简单平均的效果,因此在实际业务中,应该综合采用上述两种方法,以获得在消除系统性偏差的同时各量级降水分布又合理的集合平均降水预报.     

短期集合预报中定量降水预报集合方法初探

针对短期集合预报中集合平均等方法对极端天气事件预报能力低下的缺陷，提出一种定量降水预报集合方法，简称两步法。该方法首先采用逐级归并法确定集合成员的总体相似度，进而确定集合成员预报场的延伸半径，对各成员的预报场进行修正，然后根据每个成员与其他成员的相似程度，确定各成员的权重系数。这个方法既考虑了集合成员总体的差异性又考虑了降水的概率分布。试验证明，通过上述两步得到的定量降水预报，对提高极端天气事件的预报确率有一定效果。本方法无需历史资料，能很好适应集合成员的改变，实现方便快捷。     

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。     

数值预报发展的新方向——集合数值预报

数值预报走过了百年的历史(V.Bjerknes,1904)[1],取得了了不起的成就,预报准确率有了很大的提高。但是,考虑到大气的非线性作用以及初值和模式造成的数值预报不确定性,要提高传统的单一确定性预报的技巧越来越难。基于大气初值的敏感性试验,Lorenz提出了数值预报发展的新方向——集合数值预报。通过介绍集合数值预报的基本思想和方法;并针对初值和模式的不确定性,概述现有集合数值预报成员的产生方法及国内外的研究进展;同时解释怎样检验集合预报的结果的论述,如何从众多的集合预报产品中提炼有用的信息及预报产品的释用。     

短期集合降水概率预报试验

以MM5模式作为试验模式, 通过选取不同的物理过程参数化方案产生8个集合成员, 分别用平均法、相关法和Rank法对2001年11月至2002年5月期间的22个降水个例进行短期集合降水概率预报试验。试验结果显示对小雨—大暴雨6类降水的概率预报, Rank法的综合预报效果明显好于相关法和平均法, 相关法的综合预报效果与平均法基本相同; 无论从均方误差角度还是从命中率和假警报率的相对大小角度, 对小雨、中雨、大雨和暴雨各量级以上降水的概率预报, Rank法的平均预报效果是三种方法中最好的, 相关法的平均预报效果与平均法相同; Rank法好于平均法的平均幅度从均方误差角度较大, 从命中率和假警报率的相对大小角度则较小。平均而言, 三种方法对各量级以上降水的概率预报都是有技巧预报, 对量级小的降水的概率预报技巧高于对量级大的降水的概率预报技巧。     

统计降尺度方法在北京月尺度预测中的应用

利用SDSM(statistical downscaling method)方法对北京47年(1961-2007年)的最低、最高气温和降水变化情况进行模拟评估,在此基础上对2008年北京奥运期间和2009年国庆期间天气变化进行实际预测应用。结果表明,SDSM方法具备模拟气温和降水等要素的能力。从年际变化模拟的情况上看,SDSM模型对气温模拟的效果好于降水,其中对于月平均最低(最高)气温模拟的效果好于最低(最高)气温极值的模拟。模型模拟的逐年极端最高(最低)气温结果在整体上偏低于实况气温,体现出气温极值模拟能力的不足。SDSM模型模拟的降水量整体上小于实测值,对降水极大值模拟能力更弱。对奥运会和国庆期间北京天气预测结果表明,模型对日最高、最低气温和降水的数值预测能力较差,预测值偏低于实际值,但升温和降温过程发生的时段能够准确的预测。     

多模式短期集合降水概率预报试验

利用AREM、MM5和WRF3个中尺度数值模式,通过积云参数化和边界层方案组合构成15个集合成员,对中国2003年7月汛期降水分别采用平均法、相关法、Rank法开展多模式短期集合降水概率预报试验。结果表明：用上述3种方法制作的多模式短期集合概率预报都能对降水落区及中心做出较准确的预报,但平均法和相关法易使降水落区虚假放大,Rank法则能较好地刻画降水落区边界及强度,其概率预报效果优于平均法和相关法结果。采用BS（Brier score）、RPS（ranked probability score）评分和ROC（relative operating characteristic）曲线对3种方法的降水概率预报效果评价时发现,对某一临界值等级的概率预报,3种方法结果差异较小;但对某一天降水概率预报结果的综合评价表明,Rank法显著优于前两种方法;降水强度大、范围广的降水的RPS评分和各级的BS评分较高,表明多模式降水概率预报也具艰巨性。     

基于集合成员订正的强降水多模式集成预报

基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明：采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。