数值试验中时间步长的选取

建立一个二维的海陆风静力模式来讨论时间步长的选取，发现定时间步长不宜取得太大或者太小，必须是某个适当的值。变时间步长的模拟效果要比定步长理想。时间步长越大，海风中心强度模拟值变小。     

GRAPES_MESO中时间步长和空间分辨率对于预报效果的影响

基于GRAPES区域中尺度数值预报系统(GRAPES_MESO),针对700 hPa、500 hPa和200 hPa的位势高度场H,温度场T,风场纬向分量U,经向分量V和地面降水场,在给定的模式物理过程下,分别考察了时间步长和空间分辨率对于模式预报效果的影响。研究结果表明,空间分辨率(0.3°×0.3°)相同时,各变量在不同层次的预报几乎都存在最优时间步长使得预报技巧最高,初步说明最优时间步长理论在复杂的偏微分方程组中的适用性。随后,将空间分辨率为0.3°×0.3°时最优时间步长(240 s)的预报结果与当前业务中(空间分辨率为0.15°×0.15°、时间步长为90 s)的预报结果进行比较,发现前者的变量H、T、U、V和地面降水场的预报技巧均高于后者,表明并不是空间分辨率越高预报效果越好。     

数值模式预报时效对计算精度和时间步长的依赖关系

通过数值计算研究Lorenz非线性动力系统,探讨了非线性动力系统中初值问题的解对时间步长和计算精度的依赖关系,从新的角度研究动力系统的预报时效问题,讨论了评价舍入误差对预报时效影响程度的方法。实验结果表明:动力系统的预报时效不仅与初值误差有关,而且在一定条件下敏感地依赖于计算采用的时间步长和计算精度。     

NINO3.4指数的多模式集合预报方法

基于贝叶斯模式平均方法(Bayesian Model Averaging),发展了一个NINO3.4指数的多模式客观权重集合预报方法(简称OBJ)。该方法基于训练期内单个模式的预报结果,用线性回归订正单个预报的偏差,依据模式的预报效果估计单个模式的权重。利用2002年2月—2015年10月美国哥伦比亚大学国际气候与社会研究所(IRI)提供的7个单一模式对NINO3.4指数的预报结果进行OBJ试验,并采用均方根误差对多模式集合平均预报(简称ENS)和OBJ的预报结果进行检验和评估。结果表明,ENS的预报效果优于7个单一模式的预报效果,而OBJ预报效果优于ENS预报效果,其NINO3.4指数的均方根误差比ENS方法降低了4%。将单一模式预报结果按时间划分为训练期和预报期,利用独立样本估计OBJ的参数并进行预报试验,这些试验也表明,OBJ能进一步提高预报精度。      

区域随机动力统计气候模式及其预报试验

本文从大气热力学与动力学原理出发,设计并推导了一个以高度场和海温场为主要变量的多网格点的海气耦合随机动力模式,用此模式作500hPa平均高度场的预报试验。预报以春季月份(2月)为初始场,取西太平洋副热带高压活动地区(10°N-40°N,110°E-170°W)6月500hPa高度场作为预报场。另外取赤道东太平洋地区5°S—10°S范围内海温场作为耦合场,把该模式中的微分方程组化为差分形式,以前期月平均高度场和海温场为初始场,以时间步长1天进行积分,积分系数是用依赖资料(1951—1980年)反演估计出来的,然后对独立样本(1981—1986年)作预报试验。方程中的随机项假设为白噪音,并对不同的白噪音量级作了一系列试验。结果表明,加上白噪音的效果均比未加时要好,说明次要因素的随机作用在海气相互作用中是不可忽视的。     

大气动力学初始方程组的一种数值积分方法

天气数值预报工作中所用的初始方程显式差分格式,时间步长取得很短,实际应用很不方便。比如,空间步长取300公里,时间步长只能用10分钟。本文提出一种新型显式差分格式,其计算稳定性不受时间步长(τ)和空间步长(d)大小的限制,由|λ_e|τ/d(e=1,2,3)的整数部分m_e=[|λ_e|τ/d],控制执行“浮动”计算,保持计算稳定。这种差分格式曾用104电子计算机作检验计算,空间步长用25公里,时间步长取20分钟,计算过程稳定,结果精度较高,可与文献[1]中的结果相比较。这表明,初始方程的差分计算,适当延长时间步长是有可能的。     

用典型相关分析作副高的统计动力预报模式可预报性研究

本文提出一个关于西太平洋副热带高压（简称副高）的统计动力预报模式，利用它和典型相关分析方法对冬、春和夏季逐月副高预报的可行性进行研究。结果表明，模式的可预报性依赖于预报量场和因子场所提取的分量数，模式的差分形式及预报落后步长。对逐月和不同步长所作的可预报性分析发现步长为1个月有较高的可预报性，不同月份可预报性有所不同，一般夏季较冬季和春季要差。虽然如此，用该模式作夏季副高预报还是具有一定的可能性。在独立样本中所作的预报试验表明，月际预报符号相关系数一般均接近或超过0.60。     

高分辨有限区数值预报模式的省时显式积分

本文提出利用省时显式方案积分两个高分辨有限区数值预报模式。其结果表明，这一积分方案可以使模式的计算效率大大提高，而由时间积分方案的变化所造成的预报差异比模式空间离散化方案的不同所造成的预报差异要小。同时还讨论了将省时显式方案用于有限区模式的边界处理问题，提出了一个与蛙跃格式等价的边界处理方案。     

一个修正的σ坐标初始方程斜压模式的分裂显式积分

为了节省计算时间,本文对一个修正的σ坐标初始方程斜压模式作了分裂显式积分的研究。把大气运动分为平流过程和适应过程。在时间积分上对平流过程采用欧拉后差,对适应过程采用向前—向后差分格式,得到积分15天的稳定结果。计算时间比显式节省了60％左右,而预报效果相似。     

应用MM5模式对一次冬季降水过程的预报

应用MM5非静力中尺度模式(以下简称MM5模式)对2001年1月5-6日发生在湖北省的一次强降水过程作了尝试预报。结果表明，MM5模式对此次过程的降水发生和加强的时间及其降水强度的预报均较为准确。