GRAPES单柱模式的试验研究

根据GCSS WG4(Global Energy and Water Cycle Experiment Cloud System Study Working Group 4)第3次个例模拟的观测数据,为GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)设计了一个可用于检验其整套物理参数化过程对夏季中纬度陆地天气过程模拟的单柱模式试验,并利用该试验考察了不同复杂度的两种陆面过程(CoLM和SLAB)对温、湿度和降水模拟的影响。整个观测时段的模拟表明,模拟的降水与观测的量级一致,位温和水汽混合比没有明显偏离观测,这说明本试验的构造是合理的。考虑到模式系统误差对长期积分结果的影响,随后选取了4个降水子时段分别进行积分。结果表明,使用CoLM方案模拟得到的累积降水量均大于使用SLAB方案的,但使用CoLM方案时出现虚假降水的概率较大。由于区域平均的初始热动力廓线比实际降水发生地区偏干,使用两个方案的模拟均对子时段3的第1个降水事件延迟24h左右,这对其在子时段3的相关系数都很小有贡献。时间平均的位温和水汽混合比误差分析表明,使用CoLM模拟的子时段1和2的对流层低层偏冷、偏湿,而其他情况下为偏暖、偏干。对流层低层位温的误差与地表气温的误差一致。此外,还发现使用CoLM模拟得到的感热通量偏小,潜热通量偏大,而使用SLAB模拟得到感热通量偏大,潜热通量偏小。对流层中高层,子时段1和4为偏冷、偏湿,对应降水偏少(使用CoLM的模拟在子时段1的降水偏多归因于虚假降水);子时段2,使用CoLM的模拟为偏暖、偏干,对应降水偏多,使用SLAB的模拟为偏冷、偏干,对应降水偏少;子时段3,使用两个陆面方案的模拟均为偏冷、偏干,对应降水偏多。     

复杂山区上空垂直速度场和热力对流活动的理想数值模拟

利用英国气象局高分辨率的边界层数值模式BLASIUS,针对中国西北一个复杂山区进行了一系列的理想数值模拟,分析了在不同天气条件下山区上空的垂直速度场分布和对流特征以及地形对热力对流活动的影响,同时讨论了与地形有关的对流触发机制。模式结果表明,复杂山区的垂直运动在稳定层结和风速较大的情况下较易预测,而在中性层结下,山区上空的垂直运动分布随机性强。在Froude数小于0.5的条件下,气流往往被山峰阻塞而在迎风坡造成地形强迫和辐合性抬升,从而易在迎风坡触发深对流活动;在背风坡则由于迎风坡的绕流重新辐合而造成垂直运动。绕流的辐合是触发深对流活动的另一重要因子。在大风或Froude数较大的条件下,地形重力波容易在山地下游被激发。地形重力波与对流活动的相互影响在模式中清楚可见。在适当的条件下,重力波除了可以与对流活动相耦合从而使气团上升到更高的高度外,重力波的走向很可能会影响到深对流系统的传播路径。研究还发现稳定度对相邻两条对流线之间的距离长短也有影响。稳定度较小时,相邻两条对流线之间的平均宽度趋向变大而单个对流线的强度也相应变大。定量化的结论和理论升华值得进一步的数值模拟研究。     

GRAPES_GFS 2.0模式非系统误差评估

选取2014年1月、4月、7月、10月的GRAPES_GFS 2.0预报产品和对应时刻的NCEP FNL分析资料进行对比。从时间演变看,南、北半球的非系统误差均在各自冬季达到极盛,误差呈现周期性变化规律。位势高度场的非系统误差随时间演变先呈指数增长,后呈线性增长,温度场和纬向风场的误差则近似于线性增长。从空间分布看,GRAPES_GFS 2.0的非系统误差大值主要分布在中高纬度地区,呈条带状分布,误差大值区域基本不随预报时效的变化而发生变化;位势高度场和纬向风场的误差大值区出现在对流层顶附近,而温度场的误差大值区则出现在边界层顶附近。将误差增长曲线参数化拟合后发现,南半球的初始场误差、可预报上限和初始场误差占比均高于北半球,随离地高度增加初始场误差占比逐渐减小。     

不同垂直坐标系对垂直速度计算的影响

近年来,随着高精度中尺度数值预报模式和多尺度统一模式的发展,与之相关的一些非静力中尺度模式技术也随之提了出来,垂直坐标系的影响问题就是其中之一。本文借助于高精度美国新一代数值预报模式WRF(Weather Reseach and Forecast),模拟分析了两种不同的坐标系对模式大气中垂直速度计算的影响。试验结果表明,不同的坐标系对大气垂直速度大小计算存在着差异,特别是当分辨率提高时,不同垂直坐标系对大气垂直结构的刻画的差别更加明显。由于垂直速度与降雨过程密切相关,垂直速度的计算差异必然影响模式对降雨过程的描述。理想试验结果表明,在气压地形追随坐标中气压梯度力的计算对地表气压计算很敏感。     

预估-校正的半隐式半拉格朗日时间积分方案及其在CMA-GFS模式中的应用

CMA-GFS采用的是传统的二时间层半隐式半拉格朗日时间积分方案(SISL).拉格朗日平流速度和非线性项需要采用时间外插进行计算,在急流轴附近等梯度大值区会造成计算不稳定,甚至积分中断现象.文中通过构造预估-校正半隐式半拉格朗日时间积分方案(SISL/P-C),以减少时间外插的影响;半隐式系数由原来的0.72减小到0....     

GRAPES伴随模式底层数据栈优化

GRAPES伴随模式是其四维变分同化系统的核心组成部分。由于其计算过程复杂,临时数据较多,实现中采用断点存储策略可以有效减少伴随模式的计算时间和存储空间。极限断点存储策略是在单积分步内以全存储策略实现为基础,将其中部分基态以计算代替的一种类断点存储策略。在该策略的支持下,需要一种新的数据管理结构,来保证程序的正确运行。文章提出了在已有栈基础上优化的新数据存储管理方式——嵌套多链栈,这种结构可有效满足使用极限断点存储技术实现GRAPES伴随模式的初态管理需求。试验表明:相比断点存储技术,在总内存增加不超过30%的情况下可使GRAPES的运行效率提高1倍。     

基于总能量模的GRAPES全球模式奇异向量扰动研究

以发展基于奇异向量技术为初值扰动的GRAPES全球集合预报系统为目的,在GRAPES模式及其干动力框架下的切线性、伴随模式基础上开展了以总能量模为权重算子的奇异向量计算技术研究,建立奇异向量的计算求解模块,并通过奇异向量检验方法和切线性近似方法验证了奇异向量求解的正确性.通过对中高纬度的GRAPES奇异向量水平结构的线性演变分析,证实了在最优时间间隔内GRAPES奇异向量能够快速增长,并能描述中高纬度大气的斜压不稳定特征.分析在初始时刻和最优化时间间隔时刻的GRAPES奇异向量总能量及其分量(动能和势能)的垂直分布特征,发现在中高纬度区域,GRAPES奇异向量能够描述对流层不同层次的斜压不稳定增长特征.     

高阶正定守恒的中心约束多矩有限体积平流模式

采用新的均匀三点中心约束多矩有限体积方法（3-point Multi-moment Constrained finite-Volume scheme for Uniform Points with Center Constraints, MCV3_UPCC）,发展了一个三阶正定守恒的平流模式。三点多矩有限体积方法在单网格内定义等距的3个自由度,采用多矩约束条件并通过控制方程获得时间演变方程。新的三点中心约束多矩方法能在单网格内采用等距的3个点值及中心一阶、二阶导数作为约束条件进行空间4次多项式数值重构,获得3个自由度的时间演变方程;所构建的新数值方案具有三阶精度,边界通量连续性保证了其数值严格守恒。为了抑制该方法的非物理数值振荡,引入了边界保型限制器技术,它能够把数值解控制在既定物理场最小值（最小值为0时则保持数值正定）与最大值之间。数值试验表明新发展的三阶平流模式具有良好的计算精度,能够严格保持数值解的正定性和守恒性,同其他高精度平流模式相当,在实际大气模式水汽等平流输送应用中具备良好的发展潜力。      

中国数值天气预报的自主创新发展

数值天气预报是天气预报业务和防灾、减灾的核心科技。中国数值天气预报研究和业务应用一直受到高度重视,在理论、方法和数值模式研究方面取得了有广泛国际影响的研究成果。在回顾新中国数值天气预报自主创新研究成果的基础上,重点对GRAPES（Global Regional Assimilation and PrEdiction System）半隐式半拉格朗日格点模式与物理过程的研发和业务应用的状况以及所取得的重要科学进展进行了综述。近年来,通过自主研发建立了中国数值天气预报业务体系—GRAPES体系。首次以自主技术实现了从区域3—10 km到全球25—50 km分辨率的确定性预报和集合预报系统,并在模式动力框架、四维变分同化和卫星资料同化技术等方面有所突破,建立了大气化学数值天气预报、台风数值预报和海浪预报等系统。自主研发的数值天气预报体系的建立是长期坚持既定科学技术方向以及研究和业务紧密结合、经验不断积累的结果,是中国自主发展数值天气预报技术的重要起点。      

VERIFICATION OF TROPICAL CYCLONE RAINFALL PREDICTIONS FROM CMA AND JMA GLOBAL MODELS

The number of tropical cyclone (TC) genesis over the South China Sea and the Northwest Pacific Ocean in 2009 is significantly less than the average (27.4). However, the number of landfall TC over mainland China and its associated rainfall is more than the average. This paper focuses on the performance of numerical weather prediction (NWP) of landfall TC precipitation over China in 2009. The China Meteorological Administration (CMA) and Japan Meteorological Agency (JMA) models are compared. Although the schemes of physical processes, the data assimilation system and the dynamic frame are entirely different for the two models, the results of forecast verification are similar to each other for TC rainfall and track except for TC Goni. In this paper, a day with daily rainfall amount greater than 50 mm was selected as a storm rain day when there was a TC affecting the mainland. There are 32 storm rain days related to the landing of typhoons and tropical depressions. The rainfall forecast verification methods of National Meteorological Centre (NMC) of CMA are selected to verify the models’ rainfall forecast. Observational precipitation analyses related to TCs in 2009 indicate a U-shape spatial distribution in China. It is found that the rain belt forecasted by the two models within 60 hours shows good agreement with observations, both in the location and the maximum rainfall center. Beyond 3 days, the forecasted rainfall belt shifts northward on average, and the rainfall amount of the model forecasts becomes under-predicted. The rainfall intensity of CMA model forecast is more reasonable than that of JMA model. For heavy rain, the JMA model made more missing forecasts. The TC rainfall is verified in Guangdong, Guangxi, Fujian and Hainan where rainfall amount related to TCs is relatively larger than in other regions. The results indicate that the model forecast for Guangdong and Guangxi is more skillful than that for Hainan. The rainfall forecast for Hainan remains difficult for the models because of insufficient observation data and special tropical ocean climate.