中期数值天气预报的误差订正方法探讨

本文利用一个全球谱模式（T63L9）和1994年4个时段个例的全球客观分析资料探讨了中期数值天气预报的误差订正方法。个例分析的结果表明,采用定常误差订正和时空平滑误差订正方法,误差订正效果显著,可考虑在业务系统中采用。     

适于数值天气预报的分解平流格式

研究证明,在一定条件下,有限多维Taylor展式算符可以化为几个一维算符的积。利用这个结果,可以使二维插值分解为两个一维插值,从而,显著节省计算量。还给出了多维的,任意精度的,空间分解的平流方程的差分格式,并对格式的计算稳定性,物理性质进行了讨论。结果指出,在一维或二维的情况,这种格式的计算稳定性判据是对于二维,它比一般判据对时间的要求宽。还指出,在三维的情况,对一定的d,当Δt=d/max|V|时,ΔR必须满足才能保证计算稳定。在一般所给数据情况下,须Δp大于30mb。     

数值天气预报中系统性误差的判别

一、引言数值天气预报的误差通常可分为两种类型:系统性误差和非系统性误差。系统性误差主要来自模式本身,例如模式模拟实际大气的能力、网格分辨率以及有限差分格式等造成的误差。而非系统性误差是由于模式以外的原因造成的,例如观测误差和初值化误差等。     

结合历史资料的数值天气预报误差订正

运用基于历史资料的模式距平积分订正(ANO)方法,结合欧洲中心的ERA-interim再分析资料和0.1度分辨率的中国地面自动站与CMORPH卫星反演降水资料融合逐时降水产品,对高分辨非静力WRF模式的数值预报结果进行订正试验,检验了ANO方法对灾害性天气、尤其持续性强降水预报的订正改进效果。对1983-2013年7月中旬四川地区数值预报结果订正前后与观测和再分析数据的比较表明,ANO方法不仅在环流场的预报订正试验中有较为显著的效果,对模式降水预报结果也有改进,能够有效提高模式对强降水的预报精度和评分、减小预报偏差,其中对2013年7月8—13日高分辨预报结果的ANO订正试验发现,订正环流场各变量都有改进,其中位势高度距平相关系数ACC平均提高了7.8%,均方根误差RMSE平均降低了55.7%,降水(特别是暴雨以上量级)的ETS评分和TS评分也有不同程度的提高,并得到多年独立样本的高分辨数值预报订正结果的支持。     

数值天气预报中的误差增长及大气的可预报性

本文用数值试验方法,对模式预报中误差增长的物理机制作了初步研究。结果为,初始误差的大小直接影响以后的误差增长,相比而言,初始误差的随机分布形态影响很小。小尺度误差自身增长较快,并通过各尺度之间的非线性相互作用,小尺度误差向大尺度和行星尺度误差转移,促使整个系统的误差增长。地形对误差增长的影响为,当初始误差特征尺度为小尺度(8—21波)时,地形加强误差增长,初始误差为行星尺度(0—3波)时,地形抑制误差增长,可能存在一临界波长,该波长在4—7波之间。故地形对可预报性的影响与初始误差的特征尺度有关。在初始误差相同时,北半球误差增长较南半球块。最后,为提高模式的预报能力,就模式本身及初始化方案等方面进行了讨论。     

数值天气预报标准化检验方法

一、前言 10年前世界气象组织(WMO)按照大气科学委员会(CAS)天气预报研究工作组的建议,要求各制作业务数值预报的气象中心参加“1979FGGE年日常业务分析预报资料的研究和对比”工作。这项工作的主要任务是对比各气象中心的数值预报结果。同时,由于发起人是芬兰气象研究所的Rauno Niemimen,而任命该研究所的Antti Lan     

非线性Schrdinger方程差分格式的计算稳定性

运用判定非线性发展方程差分格式计算稳定性的Hirt启发性分析方法,对一类非线性Schrdinger方程差分格式的计算稳定性进行分析,得到了保证差分格式计算稳定的必要条件.数值试验结果进一步表明,得到的稳定性判据不仅是保证差分格式计算稳定的必要条件,而且在实际中也是非常有效的.     

侧向边界条件处理方式对局部地区数值天气预报误差的影响

在[1]中,已以最简单的正压模式为例,根据守恒定律构造了差分格式,并证明在一定条件下,这些格式都是可以预报的,其可预报期的长短则与格式参数、粘性系数、初始条件观测误差,计算舍入误差和大气变化剧烈程度等因素有关。在[2]中,还分析了侧向边界     

电视天气预报制作中的非线性编辑

1　前　言随着计算机技术的发展 ,一种新的影视节目编辑技术应运而生。它的出现 ,不仅可以使影视编辑告别传统的磁带编辑方式 ,而且为编辑技术的未来发展拓展了广阔的空间 ,这就是非线性编辑技术。以前的电视节目编辑是通过多台编辑机、切换台、特技机等众多设备完成的 ,这种编辑方式称为线性编辑方式。现在的非线性编辑则是将编辑工作搬到了计算机中 ,应用计算机图像技术对原始素材进行各种编辑操作 ,然后再将最后结果输出。正是由于非线性编辑“电脑化”的这一特点 ,使得这一新技术得到了迅速普及 ,气象部门的电视天气预报制作水平也因此…     

电视天气预报非线性编辑系统软件设计方法

采用非线性编辑系统制作电视天气预报节目已比较普遍，各地采用的非线性编辑系统中，除了直接引进的商业制作系统外，多数是由自编程序、一些免费的工具软件和OEM软件整合而成。自行设计非线性编辑系统需要掌握一些关键的技术和方法，该文介绍了这些关键技术中对于图像、音频和视频文件的处理以及如何建立一个基本的非线性编辑系统等方面的情况。     

非线性平衡方程初值化方法及其在中期数值天气预报试验中的应用

本文给出了一种求解非线性平衡方程的新的有效的方法及有关的数值试验结果。和以往的求解方法相比,本方法的优点是：收敛速度快,不需要冗长的迭代计算,也不需要对初始高度场的某些记录作修改,并能节省大量的计算时间。文中利用北半球七层原始方程谱模式,使用了1982年的客观分析资料,进行中期数值天气预报试验。试验结果表明,用非线性平衡方程初值化方法制作中期数值预报比其他的如线性平衡方程初值化方程的更佳。后者因去掉了非线性项的作用,天气系统的强度预报结果偏弱且偏平滑。     

动力延伸(月)数值天气预报中的信息提取和减小误差试验

用一个全球谱模式通过较多个例的月数值天气预报试验,研究了预报结果的有用信息提取问题.模式预报误差的谱分析表明,纬向平均(零波)场误差占很大比例,试验了两种用气候倾向改善纬向平均(零波)场误差的方案,一是对逐日预报结果进行订正,二是在积分过程中进行订正,两种方案都取得了一定成效.     

中期数值天气预报中的高性能计算

到本世纪末，集合预报，四维变分同经，Ｋａｌｍａｎ滤波，高分辨率确定性预报等技术将在中期数值业务预报中得到应用，对于高性能计算机的需求约是ＣＲＡＹ Ｃ９０／１６的１０－２０倍，并行向量机的发展余地已不大，大规模并行计算机依然是高性能计算机发展的主流。     

数值概率在天气预报中的应用

从用户与预报员的角度讨论了天气预报中表示为数值概率的风险评价溉念。对于用户来说,该概念能使特别事件发生、或者是特定临界值被越过(例如在特定时段中温度降到低于0℃)的风险定量化。对于预报员来说,这种概念非常有用,因为它能使预报员用一种最适合反映各种情况下天气系统演变的语言来表达他们的预报。这种概念对于用户与预报员都是一种很实用的工具,经得起客观评价,从而提供一个衡量预报员技术与评价预报员对用户之价值的标准。     

数值天气预报中的不一致性问题综述

近年来随着数值天气预报的不断发展,数值天气预报中出现了一个新的值得注意的问题:预报不一致性,即连续多次预报中,前后两次预报所做出的预报结果之间差异较大的现象。本文较系统地概述了这一问题,总结了预报不一致性的概念、定量分析方法、产生的可能原因及其与预报误差的关系等方面的研究成果。目前预报不一致性的定量分析方法还较少,其适用性和客观性等还需进一步研究。在预报不一致性产生的原因方面,现有的研究仅限于理论上的简要分析,初始误差和模式误差在预报不一致性形成过程中的具体作用等尚不清楚。最后阐述了在预报不一致性研究中存在的一些问题及可能的研究方向。     

目标检验方法在高分辨率数值天气预报检验中的应用

基于高分辨率数值模式的特点,为了弥补传统站点对站点等检验方法的不足,采用基于目标诊断的空间检验方法 MODE,对上海快速更新同化系统预报的2014年3月19日强对流降水和冰雹雷达回波进行了客观检验。该方法通过在空间场中识别目标,综合考虑了空间位置、形状、面积等多种因素,采用模糊逻辑算法计算预报和观测目标的相似度。结果表明,MODE在高分辨率数值模式检验中比传统方法具有明显的优势,尤其针对雷达回波的检验有较高的实际应用价值。同时讨论了MODE方法卷积平滑半径参数的选取对高分辨模式检验结果的影响。     

瑞典的数值天气预报

1.引言瑞典在数值天气预报方面的研究和发展有长期的历史。开端可回顾到四十年代,当时C.G.罗斯贝教授对大气的流体动力学方程的近似理论和在斯德哥尔摩建立国际气象研究所作出了重要贡献。在第二次世界大战后不久,这个研究所建立了一个气象专家小组进行数值天气预报的研究。1951年该所     

台站天气预报方法——东北地区天气预报经验交流

使单项预报指标效果稳定的初步尝试吉林省桦甸县气象站在预报工作中对解决预报因子不稳定问题提出了一种解决办法,即采用“滑动和”的方法进行试验,取得了较好的效果。具体作法是首先分别求出某预报因子的 3、4、5、6、7年的滑动和,然后用预报因子的滑动和根据回归方程或图解法求出预报量的3、4、5、6、7年的滑动和,从这些滑动和中分别减去前期的数值得5个预报量,再求其平均值则得所要的预报值。他们的试验表明,用滑动和求得的预报值其平均误差比不用滑动和所求的平均误差减小77.8％。