GRAPES区域集合预报尺度混合初始扰动构造的新方案

集合预报初始扰动能否准确反映预报误差的结构特征是决定区域集合预报质量的关键因素之一。本文针对GRAPES区域数值预报模式,发展设计了一种基于资料同化思想的混合尺度初始扰动构造新方案。该方案以全球大尺度信息为背景场,区域模式预报作为观测资料,借助GRAPES三维变分同化系统,将高质量的全球大尺度信息与区域模式预报中质量较高的中小尺度信息有效融合,构造混合尺度区域集合预报初始扰动,并通过个例试验和批量试验,比较分析了新方案和原区域集合预报的性能。试验结果表明,基于资料同化构造的初始扰动能够有效融合全球大尺度信息和中小尺度天气系统的信息,其降水概率预报更具参考价值。总体上看,区域集合预报混合初始扰动新方案能够较好地改进区域集合预报质量,尤其是对高度场和温度场效果更为显著,但对风场的集合预报性能影响略小。     

全球大尺度信息在3 km GRAPES-RAFS系统中的应用

为了缓解快速分析预报循环过程中固定边界条件造成的预报锁定,缩短动力、热力调整时间,提高模式预报能力,全球模式产品的大尺度部分的信息被引入GRAPES-RAFS系统中,通过二维离散余弦变换方法对全球模式产品和区域分析进行谱分解,获得综合全球大尺度和区域中小尺度信息的混合尺度分析。通过2018年5月9日—6月9日1个月间歇分析预报循环,比较对照试验和混合尺度分析试验的冷启动和暖启动预报结果表明,在快速分析预报循环中,全球大尺度信息的加入不仅增加分析的大尺度部分信息和降低地面气压倾向,缩短模式预报的动力、热力调整时间,且地面要素场、分析场和降水的暖启动预报质量有显著提高;台风艾云尼路径预报也更加接近观测。另外,GRAPES-RAFS循环的暖启动与冷启动预报相比,初始场更加协调,但地面2 m气温和10 m风场的预报质量比冷启动预报差,且其ETS降水评分也明显低于冷启动预报。混合尺度方案在RAFS系统中的应用能有效提高初始场的协调性,地面、高空要素和降水预报质量得到提升。      

半隐式半拉格朗日动力框架的动能谱分析

大量的观测事实表明自由大气动能谱与波数之间满足如下关系:在大尺度区域满足E∝k-3关系,过渡到中尺度区域表现为E∝k-5/3关系.数值模式动能谱是测量模式动力框架的耗散的直接度量,而耗散对模式的性能有着重要影响,因此动能谱是研究和评估模式动力框架的非常规的有效方法.文中使用基于半隐式半拉格朗日动力框架的全球/区域一体化模式GRAPES进行数值模拟试验,然后计算GRAPES模式的动能谱并与实际观测得到的大气动能谱比较,得到GRAPES模式能够很好地复制出实际大气动能谱的分布特征,包括从大尺度区域的E∝k-3关系向中尺度的E∝k-5/3关系的过渡特征.并且发现GRAPES模式存在最大有效时间步长,当时间步长小于最大有效时间步长时,模式动能谱随时间步长增大而逐渐衰减;当时间步长大于最大有效时间步长时,模式动能谱随时间步长增大而虚假增长.同时通过与实际大气动能谱比较,发现模式动能谱在5Δx波长附近开始明显衰减,因此将5Δx波长定义为GRAPES模式的最高有效分辨尺度;当空间分辨率提高与时间步长等相协调时,中小尺度模式动能谱向中小尺度延伸而更接近实际大气动能谱;当空间分辨率提高与时间步长等不相协调时,中小尺度模式动能谱存在较大误差,相应的大尺度模式动能谱亦存在较大误差.此外,时间步长对模式spin up过程有着重要的影响,较小时间步长时,spin up过程能够很好发展出合理的动能谱结构,在物理空间上表现为模式能够在spin up时间内生成和发展出合理的中小尺度系统;而较大时间步长时,spin up过程很难发展出合理的动能谱结构,在物理空间上表现为模式未能在spin up时间内生成和发展出合理的中小尺度系统.最后,GRAPES模式动能谱与WRF模式动能谱具有一致性,GRAPES全球中期模式能够完美地模拟出大尺度的E∝k-3动能谱特征.综上所述,本文通过研究GRAPES模式动力框架的动能谱得到了一些有意义的结果,为进一步研究、完善、优化和应用模式提供了科学的指导,可见动能谱是评估模式动力框架的有效方法.     

GRAPES全球模式的动能谱分析

大量的观测资料表明在对流层高层和平流层低层,大气动能谱在大尺度范围(800 km以上)与波数呈现出-3的斜率关系,而过渡到中尺度范围(400 km以下)二者呈现出-5/3的斜率关系。模式预报结果能否展现大气动能谱的这种斜率转折特征已经成为模式评估的有效方法。本文采用GRAPES全球中期数值预报模式2013年5月的预报结果,计算了模式一维和二维动能谱,并分析了二维谱的旋转分量与辐散分量、平均分量与扰动分量的关系。结果表明,GRAPES模式的一维谱和二维谱结果均能较好地表现出动能谱的斜率转折特征,但该模式动能谱在中尺度范围的斜率绝对值明显比观测结果和其它模式结果偏大;二维谱的旋转分量和辐散分量、平均分量和扰动分量在总动能谱中的比重关系及其随高度的变化均与文献结果较为一致。总之,GRAPES模式整体上较好地再现了大气动能谱的各种特征,但是可能由于模式分辨率和耗散作用的影响,模式对大气中尺度波动的描述还不够充分。     

CMA-MESO逐时快速更新同化预报系统及其短临预报效果初步分析

基于CMA-MESO模式水平3 km分辨率3 h循环的快速更新同化预报系统，本文建立逐小时的分析预报循环系统，并且通过采用5种尺度叠加的高斯相关模型和引入各向异性的水平相关尺度方案来改进背景误差水平相关结构，同时考察引入全球大尺度信息方案对逐小时循环的分析和预报影响。通过对2020年7月19日华东强对流天气过程的数值模拟表明：（1）逐小时循环吸收了更多的高频观测资料和循环中采用更临近的1 h预报场作为背景场，分析和降水短临预报质量整体比3 h循环有所提高；（2）在区域分析中逐时引入全球预报场的大尺度信息会削弱区域观测资料的影响，对预报会有不利影响；（3）改进的五种尺度叠加高斯相关模型和各向异性的水平相关尺度主要使风场背景误差水平相关系数的描述更接近样本的统计结果，因而在逐1 h循环中风场分析更靠近观测，华东强对流过程的组合反射率和降水短临预报更接近实况。     

集合预报风场扰动的物理结构及演变特征

初始扰动结构和振幅的合理性直接影响到集合预报的质量和整体性能,合理的初始扰动结构是确保集合预报扰动质量的关键.本文基于欧洲中期天气预报中心数据、我国T639全球集合预报系统以及GRAPES区域集合预报系统的预报场,针对模式初值不确定性,主要研究了风场初始扰动结构及其集合离散度、扰动能量等结构和演变特征,分析了集合预报风...     

公里尺度区域变分同化中引入大尺度约束的影响研究

公里尺度资料同化系统的框架设计和资料选择均侧重于中小尺度分析,常存在大尺度分析能力不足的问题。本研究在GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）区域3 km三维变分同化目标泛函中增加大尺度约束,将全球系统的大尺度信息引入到分析框架中去,研究其对公里尺度同化预报的影响。一个月的数值试验结果表明,引入大尺度约束可以显著改进大尺度形势场的分析和预报,提高降水预报评分,减少2 m温度和10 m风场的分析预报误差。进一步的,定量降水敏感性试验结果表明,大尺度湿度场和温度场约束对于改进降水评分十分重要。这其中,湿度场约束对于减少降水空报以及提高短时临近降水的TS（Threat Score）评分重要,而温度场约束对于改进较长时效的TS降水评分重要。此外,在均引入大尺度约束的条件下,采用完全循环（一个月中间无冷启）方案运行的试验获得了与局部循环（每日冷启）相当的分析预报结果。这为GRAPES区域公里尺度系统采用完全循环方案,进一步简化流程,减少计算消耗奠定了很好的基础。     

基于多中心TIGGE资料的区域GRAPES集合预报初步试验

基于全球交互式大集合(TIGGE)预报资料,研究利用TIGGE全球集合预报大尺度不确定信息,构造区域GRAPES集合预报的初值扰动方法和试验方案,并对2008年7月22日发生在黄淮地区的一次暴雨过程进行了集合预报试验.试验结果表明:构造的初值扰动场能够表征TIGGE全球集合预报初值中的大尺度不确定信息,区域GRAPES集合预报系统可以捕获极端降水天气,对降水预报具有显著的改进作用,集合预报平均及降水概率预报能有效地反映暴雨降水特点,暴雨发生概率较高的区域与实况对应关系较好.积分初期,暴雨的预报一致性(集合离散度)和预报技巧(集合平均预报均方根误差)之间的关系显示了区域GRAPES集合预报系统是合理的,但积分后期,由于模式在积分过程中的动力调整作用,减小了初值扰动对预报结果的影响,限制了集合离散度的增长速度.     

GRAPES地面风场同化方案研究

随着预报准确度要求以及同化分析循环周期的缩短,具有高时空分辨率的地面观测资料在同化系统中也越来越受到重视,而且一个好的资料同化系统应该能够给出模式近地面动力、热力和湿度状况的合理分析。利用GRAPES区域同化预报系统(GRAPES——Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System),在近地层Monin_Obukhov相似理论的基础上,考虑了边界层的动力和湿热力约束,建立新的地面风场观测算子。将此新方案与目前GRAPES系统使用的三次样条插值的地面同化方案进行高度场预报试验、统计试验以及降水预报的TS评分比较,结果表明,加入新方案地面风场资料同化后,预报效果和对降水的预报能力都比旧方案有所提高。     

Effective approaches to extending medium-term forecasting of persistent severe precipitation in regional models

延伸持续性强降水的模式动力预报能力对防灾减灾具有重要意义。本文总结概述了区域模式对中国南方持续性强降水的一系列动力延伸中期预报新技术方法,研究表明有效利用全球模式的大尺度预报场和区域模式的中小尺度信息对提高持续性强降水的预报至关重要。对于降水场,预报时间越长,降水量级越大,新方案的改进效果越明显,特别是使用谱逼近和更新初值方案。对于大尺度环流场,谱逼近方案对提前1-5天预报的距平相关系数有明显的改进,侧边界滤波方案对提前7-11天的预报有改进效果。     

A COMPARISON OF THE BLENDING AND CONSTRAINING METHODS TO INTRODUCE LARGE-SCALE INFORMATION INTO GRAPES MESOSCALE ANALYSIS

To solve the problem of mesoscale analysis error accumulation after a period of continuous cycle data assimilation (CCDA), a blending method and a constraining method are compared to introduce global analysis information into the Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System mesoscale three-dimensional variational data assimilation system (GRAPES-Meso 3Dvar). Based on a spatial filter used to obtain a blended analysis, the blending method is weighted toward the T639 global analysis for scales larger than the cutoff wavelength of 1,200 km and toward the GRAPES mesoscale analysis for wavelengths below that. The constraining method considers the T639 global analysis data as an extra source of information to be added in the 3DVar cost function. The cloud-resolving GRAPES-Meso system (3 km resolution) with a 3 h analysis cycle update is chosen, and forecast experiments on an extreme precipitation event over the eastern part of China are presented. The comparison shows that the inclusion of large-scale information with both methods has a positive impact on the regional model, in which the 3 h background forecasts are slightly closer to the radiosonde observations. The results also show that both methods are effective in improving large-scale analysis while reserving the well-featured mesoscale information, leading to an enhancement in the balance and accuracy of the analysis. Subjective verification reveals that the introduction of large-scale information has a visible beneficial impact on the forecast of precipitation location and intensity. The methodologies and experiences presented in this paper could serve as a reference for ongoing efforts toward the development of multi-scale analysis in GRAPES-Meso.     

Impacts of a Large-scale Adaptive Blending Scheme for CMA-MESO on Regional Forecasts-A Case Study of Typhoon Haima

Large-scale atmospheric information plays an important role in the regional model for the forecasts of weather such as tropical cyclone (TC). However, it is difficult to be fully represented in regional models due to domain size and a lack of observation data, particularly at sea used in regional data assimilation. Blending analysis has been developed and implemented in regional models to reintroduce large-scale information from global model to regional analysis. Research of the impact of this large-scale blending scheme for the Global / Regional Assimilation and PrEdiction System (CMA-MESO) regional model on TC forecasting is limited and this study attempts to further progress by examining the adaptivity of the blending scheme using the two-dimensional Discrete Cosine Transform (2D-DCT) filter on the model forecast of Typhoon Haima over Shenzhen, China in 2016 and considering various cut-off wavelengths. Results showed that the error of the 24-hour typhoon track forecast can be reduced to less than 25 km by applying the scale-dependent blending scheme, indicating that the blending analysis is effectively able to minimise the large-scale bias for the initial fields. The improvement of the wind forecast is more evident for u-wind component according to the reduced root mean square errors (RMSEs) by comparing the experiments with and without blending analysis. Furthermore, the higher equitable threat score (ETS) provided implications that the precipitation prediction skills were increased in the 24h forecast by improving the representation of the large-scale feature in the CMA-MESO analysis. Furthermore, significant differences of the track error forecast were found by applying the blending analysis with different cut-off wavelengths from 400 km to 1200 km and the track error can be reduced less than by 10 km with 400 km cut-off wavelength in the first 6h forecast. It highlighted that the blending scheme with dynamic cut-off wavelengths adapted to the development of different TC systems is necessary in order to optimally introduce and ingest the large-scale information from global model to the regional model for improving the TC forecast. In this paper, the methods and data applied in this study will be firstly introduced, before discussion of the results regarding the performance of the blending analysis and its impacts on the wind and precipitation forecast correspondingly, followed by the discussion of the effects of different blending scheme on TC forecasts and the conclusion section.     

背景误差水平相关结构对四维变分资料同化的影响研究

为考察GRAPES全球四维变分同化（4DVar）的分析增量在谱空间的时间演变特征,分析当同化时间窗起始时刻与终止时刻背景误差水平相关特征明显不一致时对分析与预报造成的影响,对GRAPES全球4DVar的背景误差水平相关采用二阶自回归模型（SOAR）、集合资料同化生成扰动样本估计的水平相关模型以及基于这两者的背景误差谱空间融合模型进行比较。结果表明,SOAR的分析增量在20波以上的天气尺度波动的分析信息明显不足,而将集合资料同化样本所计算的水平相关的功率谱方差与SOAR功率谱方差进行融合,水平相关特征呈现出多尺度水平相关的特点,可以更好地吸纳观测信息,显著改善北半球形势场、温度与风场预报效果,南半球也有改善,对赤道地区的影响中性。表明研究发展的融合水平相关方案合理、实用。      

成都区域气象中心业务数值预报产品检验分析

依据国家气象中心T213、T639全球模式、成都区域中心实时运行的AREM、GRAPES和MM5中尺度数值模式预报结果,对2008年5～9月进行了日降水量和2m温度检验。结果表明：（1）模式对昆明、南京、广州、长沙、北京和郑州温度预报优于温江、兰州和拉萨站,其中拉萨站温度预报与实况偏差最大,即模式对我国中部及南部地区温度预报与实况近似程度高于西部地区。（2）东部地区中雨及以上量级降水评分高于西部,西部4个城市中以昆明站评分最高,反映模式对我国西部城市降雨预报能力偏弱。     

Study on ETKF-Based Initial Perturbation Scheme for GRAPES Global Ensemble Prediction

Initial perturbation scheme is one of the important problems for ensemble prediction. In this paper, ensemble initial perturbation scheme for Global/Regional Assimilation and PrEdiction System (GRAPES) global ensemble prediction is developed in terms of the ensemble transform Kalman filter (ETKF) method.A new GRAPES global ensemble prediction system (GEPS) is also constructed. The spherical simplex 14-member ensemble prediction experiments, using the simulated observation network and error characteristics of simulated observations and innovation-based in ation, are carried out for about two months. The structure characters and perturbation amplitudes of the ETKF initial perturbations and the perturbation growth characters are analyzed, and their qualities and abilities for the ensemble initial perturbations are given. The preliminary experimental results indicate that the ETKF-based GRAPES ensemble initial perturbations could identify main normal structures of analysis error variance and reflect the perturbation amplitudes.The initial perturbations and the spread are reasonable. The initial perturbation variance, which is approximately equal to the forecast error variance, is found to respond to changes in the observational spatial variations with simulated observational network density. The perturbations generated through the simplex method are also shown to exhibit a very high degree of consistency between initial analysis and short-range forecast perturbations. The appropriate growth and spread of ensemble perturbations can be maintained up to 96-h lead time. The statistical results for 52-day ensemble forecasts show that the forecast scores ofensemble average for the Northern Hemisphere are higher than that of the control forecast. Provided that using more ensemble members, a real-time observational network and a more appropriate inflation factor,better effects of the ETKF-based initial scheme should be shown.     

GRAPES全球三维变分同化系统的检验与诊断

中国气象局数值预报中心新近升级的GRAPES全球三维变分同化系统的大气基本状态变量在物理属性与定义的网格和坐标上与预报模式保持一致,是一个完全针对GRAPES预报模式的同化系统。该系统不仅有利于减小分析误差,也是构建GRAPES四维变分同化系统的基本环节之一。该文通过与观测资料的对比、与国际其他业务中心分析场的对比,以及中期数值预报的检验,对新的GRAPES全球三维变分同化系统性能进行较全面讨论,并通过对这一系统的检验,探索资料同化系统性能的检验方法,尤其是观测资料同化效果的定量评价方法。诊断结果表明:在宏观特征上,GRAPES变分同化系统的分析场与欧洲中期数值预报中心和美国国家环境预测中心的分析场十分相似, 但细节上仍有差别。这些差别主要源自GRAPES同化系统中探空、地面报、掩星以及飞机报观测的贡献偏大,而卫星垂直探测仪观测资料的作用尚未充分发挥。从探测单要素来讲,风及湿度观测的作用发挥不够。此外,青藏高原周围地区、模式高层及赤道地区分析场偏差较大,它们与模式地形及高层的处理等有关系,这些问题有待进一步改进。