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。     

集合数值天气预报的研究进展

集合预报是目前国外广泛应用的一种新的数值预报技术,国内由于计算条件的限制,集合预报的研究应用起步较晚,目前虽已取得了一些研究成果,但还没有广泛的应用到实际的业务预报之中。集合预报的应用,在天气预报上主要是概率预报,另外在“目标观测”、资料同化等方面也有广泛应用。集合概率预报的一系列适用的验证,增加了概率预报的信度。     

中期数值天气预报的集合预报试验

利用中国科学院大气物理研究所研制的Ｔ４２Ｌ９ 谱模式, 在中期数值预报领域中引入集合预报的概念和方法, 初始扰动场取为Ｔ４２Ｌ９ 谱模式２４ 小时预报误差的平均均方差乘随机数, 再综合利用蒙特卡洛预报（ ＭＣＦ） 和落后平均预报（ＬＡＦ） 两种方法作集合预报试验, 试验结果表明： 各成员预报的等权平均或不等权平均的集合预报明显优于单一的控制预报; 不等权平均与等权平均的集合预报结果相比较, 不等权平均的集合预报优势较明显; 在不等权平均的集合预报中, 区域性不等权平均又比全球性不等权平均的预报稍好。     

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。     

集合数值预报发展与研究进展

较系统地概述了集合预报系统发展过程与集合预报中的主要研究问题，总结了集合预报概念、系统组成、初始扰动理论技术和产品解释与应用原理的研究成果，简单分析了近年来集合预报中的一些研究热点，介绍了先进国家集合预报的发展计划。     

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。     

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。     

集合预报开创了业务数值天气预报的新纪元

近年来世界上随着几个气象中心的集合预报投入业务,标志着业务数值天气预报进行了一个新的纪元,在任何进修大气的起初状态是不知道的,只有近似地描述大气,所以确切地说,天气预报问题应该提为大气的相空间中合适的概率密度函数随时间的演变。在误差的增长超出线性动力学范畴之外,集合预报是预报大气概率密度函数演变唯一可行的方法。可用扰动的产生是集合预报的主要问题之一。沿着预报系统的相空间中最不稳定的方向来扰动初始条     

集合预报及其在中期天气预报中的应用

作者概述了集合预报的基本概念，集合预报中期天气预报中的意义与作用，现有的主要集合预报产品以及集合预报在美国美国国家气象中心和欧洲中期天气预报的业务运行。简要介绍了我国国家气象中心在动力延伸预报和集合预报方面的试验研究情况。     

数值天气预报和气候预测的可预报性问题

考察由初始状态误差和模式中参数误差所引起的预报结果的不确定性。提出了数值天气预报与气候预测中三类可预报性问题，即，最大可预报时间，最大预报误差，初值与参数的最大允许误差。然后将这三类问题化成了对应的非线性优化问题，给出了处理此类非线性优化问题的思路，并且有数值方法对Lorenz模型研究了这三类问题。     

神威机上集合数值天气预报系统中文件资料的管理

从文件资料的命名、存放与输入输出管理三个方面介绍了在神威集合数值天气预报系统中对大规模文件资料的管理实现。     

并行技术在神威集合数值天气预报系统中的应用

文章讨论了基于神威巨型机的并行化集合数值天气预报系统中实现的各种并行算法, 性能分析结果表明并行方案最大限度的利用了神威机的处理器资源, 设计的并行算法效率较高, 满足了实时业务运行的时效要求。     

神威机上集合数值天气预报系统功能概述

文章对自主研制的基于神威巨型机的并行化集合数值天气预报系统的研制背景、系统组成、主要技术特点和应用发展前景作了一简要介绍。     

Progress in Climate Prediction and Weather Forecast Operations in China

The current status of weather forecasting and climate prediction, and the main progress China has made in recent years, are summarized in this paper. The characteristics and requirements of modern weather forecast operations are described briefly, and the significance of Numerical Weather Prediction (NWP) for future development is emphasized. The objectives and critical tasks for seamless short-term climate prediction that covers the extended-range (15-30 days), monthly, seasonal, annual, interannual and interdecadal timescales, are proposed.     

中短期天气集合预报问题

集合预报从上个世纪九十年代兴起 ,目前已成为许多业务预报中心的重要业务之一 ,同时也成为研究的重要工具。系统介绍了全球模式中短期天气预报集合、有限区域模式短期天气预报集合以及集合预报在强风暴预报中的应用等 ,并对集合预报中应当注意的问题进行了阐述。     

分析初值对暴雨数值预报影响的试验

使用统计插值方案,对1990年11月7—9日和1991年7月27—29日两次暴雨过程,形成几种不同资料源和水平分辨率的客观分析初值。通过三重网格预报模式嵌套计算,探讨初值给于我国东部地区48小时暴雨数值预报的影响。     

数值天气预报模式产品在预报业务中的应用

介绍了数值预报模式产品性能的基本特征,讨论了模式产品误差的地理、季节和层次分布、不同尺度模式产品的可预报性、模式输出要素及物理量、指数的误差特点,并根据目前业务中常见的错误预报思路探讨了应用数值预报模式产品的合理思路,指出现代预报业务中预报员的作用。认为现代预报员应该了解几种基本的数值预报模式的特性及基本原理,集合各种模式的优点,综合本地预报经验,有效利用海量数值预报产品,做出更高质量的预报结果。     

集合Kalman滤波同化理论及其数值试验

集合Kalman滤波用于数值试验有着坚实的理论基础.本文介绍了集合Kalman滤波理论及其技术实现, 在此基础上搭建了集合Kalman滤波同化系统, 用MM5模式同化了实测探空资料并作了48 h的预报试验, 并将预报结果与实测值及4D VAR同化的结果作了比较.试验结果表明: 集合Kalman滤波同化探空资料可以改进MM5模式的预报效果, 且集合Kalman滤波同化后模式的预报效果明显优于4D VAR同化后模式的预报效果.