GRAPES模式运行和质量初检

GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)是中国气象科学研究院数值预报研究中心自主开发的新一代静力/非静力多尺度通用数值预报模式。黑龙江省气象部门现已完成对该模式的移植,实现每天两次自动定时运行,以中国国家气象中心全球数值模式预报结果T213为初始场和外嵌套环境场,进行48h的预报,供预报业务和服务使用。对预报结果的初步检验表明GRAPES模式软件框架的设计和实现适合多种计算条件移植和运行;预报结果对业务和服务有重要的指导意义。     

省级GRAPES模式预报系统的构建

利用9210卫星广播的T213资料作为初始场,在联想深腾1800机群系统上构建了省级GRAPES中尺度数值预报系统,实现了GRAPES-MESO V2.5的高效运行,一方面可提供日常的业务预报产品,另一方面也可为广大预报员提供一个诊断模拟的平台.     

省级GRAPES模式预报系统的构建

利用9210卫星广播的T213资料作为初始场,在联想深腾1800机群系统上构建了省级GRAPES中尺度数值预报系统,实现了GRAPES-MESO V2.5的高效运行,一方面可提供日常的业务预报产品,另一方面也可为广大预报员提供一个诊断模拟的平台。     

GRAPES模式对2011/2012年冬季寒潮天气过程预报能力的检验

利用台站常规观测资料和NCEP-FNL再分析资料,检验了GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System）对2011/2012年冬季我国寒潮天气过程的预报能力。结果表明,GRAPES模式能较好地预报出该冬季4次寒潮过程的明显降温、高低空环流形势及冷平流的入侵,模式对2月22日寒潮的预报效果较差。对于强降温预报,在1月18日、2月5日及2月14日寒潮过程中,模式在新疆部分地区、云贵高原和四川盆地的预报效果较差。在2月22日寒潮中,我国东部地区出现了较大偏差,模式预报的500 hPa上阻塞高压及东亚大槽等系统的强度和位置出现较大偏差。4次过程中,模式预报的冷、暖平流在我国东北部大小兴安岭及长江流域以南有较大偏差。对于2月22日寒潮,模式预报新疆地区、大兴安岭和辽宁的冷平流范围和强度、及长江流域以南暖平流的范围和强度都要大于实况,导致此次寒潮温度预报误差大,这可能与在地形区域模式物理过程存在一定误差有关。     

GRAPES模式对2008年两次强降水过程的数值预报检验

利用GRAPES_meso中尺度模式和三维资料变分同化系统,以国家气象中心T213L31全球模式预报结果作为第一猜场,在对我国南方地区的探空、地面站、自动气象站和13部雷达观测径向风进行同化的基础上,对2008年6月中旬造成南方多个省份大暴雨的一次冷锋过程和7月底在福建登陆的8号(凤凰)台风的数值预报结果进行了热力和动力检验,并对模式预报降水和降水系统的结构进行了分析,总结了冷锋系统中对流降水产生的有利条件和维持机制、以及台风登陆后的结构演变,发现这次冷锋具有较强的斜压性和锋区对流不稳定性,热力动力结构与梅雨锋类似。台风"凤凰"登陆后减弱为热带低气压,虽然受地面摩擦影响和水汽供应的减少而导致螺旋云系减弱,但热力结构依然清晰,暖心结构被削弱,呈现高层偏暖和低层偏冷、抑制对流发展的热力结构。通过分析,初步验证了GRAPES_meso模式对这两个个例强对流降水系统的刻画能力,但仍然有必要进行更多更细地检验。     

GRAPES模式对长江流域天气预报的检验分析

GRAPES是中国新一代数值天气预报模式。使用GRAPES中尺度模式产品和常规观测资料,分析检验了2005、2006年汛期发生在长江流域的11次主要降水天气过程,得到:GRAPES模式对于长江流域的预报,无论是降水、天气形势还是物理量都有比较强的预报能力;GRAPES模式对级别较大的降水预报容易出现漏报,而不易出现空报,对于10mm以下的雨区预报比较准确,而对于大于50mm的雨区预报,尤其是大于100mm的降水中心存在较大的偏差;对于西太平洋副热带高压的预报比实际情况偏南、偏东;对于水汽通量散度的预报与实际情况比较吻合。     

第4届GRAPES—WRF模式发展联合研讨会成功举办

由中国气象科学研究院灾害天气数值预报部主办的第4届中美GRAPES—WRF数值模式联合研讨会于2006年9月5-9日在浙江杭州召开。来自北京、上海、浙江、湖南等地的数十位数值预报研究与业务应用专家和美国国家大气研究中心（NCAR）的十几名数值模式专家欢聚一堂，交流各自在数值模式领域的研究进展及今后的发展方向。会议期间双方在数值模式动力框架、物理过程、并行计算、资料同化、科学应用等多个关键领域进行了广泛深入的交流，     

GRAPES模式对2005年登陆强台风预报检验分析

针对2005年4个登陆强台风,在台风移动路径、登陆时间、地点、强度等方面,对GRAPES模式的预报能力进行检验评价, 并进行了误差原因分析。检验结果显示,GRAPES 模式台风中心位置预报24 h平均误差131 km,48 h平均误差252 km。模式预报台风登陆的时间、地点接近实况,预报比较准确;台风登陆时的强度预报偏弱。模式48 h预报准确性略低于24 h。误差原因分析表明,需要加强对非常规观测资料的同化应用,改进模式初始条件;提高模式分辨率,使得模式对中小尺度系统的预报模拟能力增强;改进模式地形的精细处理方法,提高模式对地形影响涡旋移动的模拟能力。     

基于SMS的GRAPES数值预报作业自动化系统

在深入剖析SMS （Supervisor Monitor Scheduler）技术架构的基础上,分析了GRAPES （Global and Regional Assimilation and Prediction Systesm）数值预报的特点,并对GRAPES传统运行技术和基于SMS技术的运行流程做了对比。运用SMS技术构建了客户端/服务器结构的GRAPES数值预报作业自动化系统,对GRAPES数值预报模式运行的流程做了详尽的划分,将功能类似GRAPES模式的模块组合在一起,在实施过程中将复杂的单一模块拆分成多个任务,把单个任务的功能简单化,以图形化界面直观的显示模式运行流程,实现了GRAPES预报模式作业流程的自动化,极大的提高GRAPES模式业务运行能力,保证模式运行的可靠性和时效性。     

局地分析预报系统在GRAPES模式中的应用

在分析美国局地分析预报系统 (LAPS) 和GRAPES_Meso数值预报系统,实现GRAPES-LAPS接口的基础上,通过两种数据融合方案,即GRAPES/LAPS方案 (简称LAPS方案) 和GRAPES/3DVAR方案 (3DVAR方案),对2008—2010年华南地区的28个个例的地面、探空常规和加密资料,以及多部多普勒天气雷达数据等融合、同化,开展两种方案的对比模拟试验。结果表明:LAPS方案获得的初始场,水汽条件有所改善,其辐合辐散相耦合触发中小尺度系统发展加强的中尺度环境场,有助于提高模式对强对流天气的预报能力。两种方案的24 h要素场均方根误差检验结果和降水TS评分大体相当,但28个个例中,LAPS方案报出了10个暴雨,而3DVAR方案只报出了5个,LAPS方案的中雨、大雨和暴雨的24 h降水预报TS评分要略好于3DVAR方案相应预报的TS评分,表明LAPS方案对强降水的预报较3DVAR方案有一定改进。     

GRAPES气象-水文模式在一次洪水预报中的应用

尝试将GRAPES (Global-Regional Assimilation and PrEdiction System) 模式与水文模型结合,构建GRAPES气象-水文单向耦合模式,进行洪水预报。气象模式选取GRAPES_Meso模式,分别采用15 km×15 km和5 km×5 km水平分辨率,15 km×15 km的GRAPES模式由NCEP全球预报场提供初始场和侧边界条件;5 km×5 km的GRAPES模式由15 km×15 km GRAPES模式提供初始场和侧边界条件,将GRAPES_Meso模式的定量降水预报分辨率统一降尺度到5 km×5 km分辨率,用于驱动水文模式。水文模型选取新安江模型与分布式新安江模型。以淮河王家坝站以上流域和息县流域为试验流域,将GRAPES降水预报场驱动水文模型进行单向耦合,构建GRAPES气象-水文单向耦合模式,选择2009年8月28日08:00(北京时,下同)—9月9日14:00汛期一次洪水过程,进行实际预报试验。结果表明:15 km×15 km和5 km×5 km的GRAPES模式预报降水与实况降水分布相一致;与水文站观测降水驱动水文模型洪水模拟结果相比,GRAPES气象-水文模式对洪水预报的预见期延长效果明显,对洪水模拟精度也较高,与水文模型输入场分辨率要求相匹配的降水产品对洪水模拟的精度更高。     

AMDAR资料质量分析及对GRAPES系统同化和预报影响

为了研究AMDAR(Aircraft Meteorological Data Relay)资料对GRAPES(Global Regional Assimilation and Prediction System)系统的影响,针对从国家气象信息中心实时库检索的业务AMDAR资料,分析了该资料的偏差和标准差等质量特性;利用GRAPES数值预报系统,做了两个月的同化预报循环试验。选取资料和试验的时间是2013年5月、6月,同化窗口6 h,预报时效7 d。结果表明,与背景场该资料的温度要素的平均偏差在0.2°C,标准差在2°C,风的平均偏差在0.2 m/s,标准差在3 m/s,偏差基本符合正态分布;AMDAR资料对同化和预报效果均有改善。     

GRAPES模式在淮河流域面雨量预报中的应用

利用我国新一代数值预报模式GRAPES输出的降水预报,制作了2005年7—9月淮河流域的面雨量预报,并对其与预报员制作的面雨量预报和面雨量实况进行了对比分析。期间7月4—11日、7月27日-8月4日淮河流域分别出现了两段集中强降水时间,给各地造成了严重的洪涝损失,因此针对这两次强降水过程着重进行了分析和讨论,同时进一步利用安徽省高密度自动雨量站资料对流域面雨量的估测和预报进行了初步研究。结果表明：用GRAPES模式产品直接制作的淮河流域面雨量预报产品在实际工作中具有较高的参考价值;高密度雨量站资料的使用有利于提高面雨量实况估测的精度,更客观地检验面雨量预报产品。     

Cascade插值方法在GRAPES模式中的应用

基于半拉格朗日 (semi-Lagrangian) 方案的数值天气预报模式, 求解半拉格朗日轨迹上游点变量, 通常采用传统直线逐点拉格朗日多项式插值, 由已知模式格点 (欧拉网格点) 的数值插值获得。对于三维空间上游点的插值, N阶精度需要O(N3) 运算量。N增大, 运算量将大幅增加, 特别耗费计算机机时, 而采用Cascade插值法 (降阶插值法) 则只需要O(N) 运算量。它的显著特点是:用曲线代替直线, 通过一系列中间过渡网格点, 在曲线上用一维拉格朗日插值, 使得相邻拉格朗日格点或中间过渡点的插值不再是孤立的, 而且可以重复使用某些中间结果, 达到减少运算量的目的。将这种方法合理应用于GRAPES模式, 并根据模式的特点, 对Cascade插值过程中独立变量的距离分段计算, 从而有利于实现并行计算。计算结果表明Cascade插值法与传统直线逐点插值法相比, 计算效率平均提高约30%, 同时不降低精度。     

2007年夏季GRAPES_MESO15及30km模式对比检验

对2007年6-8月两种GRAPES模式产品进行天气学检验.结果表明:GRAPES模式对7月上旬淮河流域降水位置预报较为准确,但两种模式对降水量值预报均偏小.在淮河流域强降水期,两种模式对500hPa中高纬度平均槽脊的位置预报较为准确,15km模式对中低纬度印度半岛地区高度场预报更加准确,且对副热带高压588线平均北界位置的预报好于30km,但两种模式对副热带高压西伸脊点的位置预报偏东.GRAPES模式对850hPa温度趋势有较好的预报能力,都能够准确预报出850hPa温度的转折,15km模式比30km模式预报更为接近实况.此外,两种GRAPES模式对0709号台风的预报效果均不太理想,台风邻近登陆前850hPa气旋性环流仍不清楚,登陆后环流中心清楚,但预报中心位置偏向西南,路经预报存在偏差,同时登陆前的台风中心附近风速明显偏小.     

基于GRAPES的气象-水文模式在淮河流域的一次试验

Global-regional assimilation and prediction system(GRAPES)模式为中国气象局于2000年开始组织研究开发的数值预报系统,GRAPES_Meso模式是其区域中尺度数值预报系统版。GRAPES_Meso中的陆面模式选取的是Noah-Land Surface Model(NOAH-LSM)模式。NOAH-LSM陆面模式选取Simple Water Balance(SWB)对陆面水文过程进行描述。SWB是一个简单水量平衡模型,不能完整地描述陆面水文过程,特别是对径流的模拟存在不足。随着GRAPES_Meso模式不断的发展,对预报能力的要求逐渐提高,对其陆面模式中产流过程的描述也需要进一步的研究。本文中所应用的改进陆面水文过程的NOAH-LSM陆面模式,借鉴了水文模型的思想,利用蓄水容量曲线描述单元网格内产流面积的变化,并在模式中增加Muskingum汇流模块,完整陆面模式水文循环。将原GRAPES模式和改进陆面水文过程的GRAPES模式分别与新安江模型进行单向耦合,选取模式TS评分相差不大的试验流域——淮河流域上游控制站王家坝站,进行流量模拟对比。从试验结果可以看出,改进后的模式在洪量相对误差、洪峰相对误差、确定性系数上均优于原模式,并为未来利用水文模型对降水落区检验进行了探索性研究。     

GRAPES全球切线性和伴随模式的调优

伴随技术是四维变分同化（4DVar）系统中计算代价函数梯度的最佳办法,切线性和伴随模式的效果和效率直接影响着4DVar系统的发展。基于GRAPES（Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球切线性和伴随模式1.0版本,利用GRAPES全球模式2.0版本在并行框架和性能等方面的改善,重新优化和设计了GRAPES全球切线性伴随模式2.0版本,提高了GRAPES全球切线性和伴随模式的效果和效率,优化了切线性模式程序结构,使其计算时间最优可控制在非线性模式的1.2倍以内;采用在切线性模式中保存基态的方法,重构了伴随模式的程序结构,使其计算时间最优控制在非线性模式的1.5倍以内;在GRAPES全球切线性物理过程的设计中,将线性物理过程的轨迹基态计算和切线性扰动计算解耦,提高了GRAPES全球切线性和伴随模式的计算效果和效率。