广州“5.7”暴雨预报的模式不确定性研究

2017年5月7日,在弱天气尺度强迫下,广州发生了暖区特大暴雨,局地发展迅速,降水强度极端,多家业务模式出现了漏报情况。为了探究此次降水过程模式预报的不确定性,采用条件非线性最优参数扰动（Conditional Nonlinear Optimal Perturbation related to Parameters,CNOP-P）方法筛选出最能体现中小尺度系统非线性误差增长特征的关键物理参数,以此构造CNOP-P-RP模式扰动方案,并基于CMA-Meso模式进行对流尺度集合预报试验,最后探究了CNOP-P关键参数影响局地对流发生、发展不同阶段的物理机理。结果显示,不同降水阶段的CNOP-P敏感参数主要与垂直扩散、云雨自动转换或其他水成物向雨滴的转换有关。与业务上常用的随机物理倾向扰动（Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT）方案相比,在本次降水过程中,基于CNOP-P-RP方案构造的集合预报试验具有更高的降水和地面要素的概率预报技巧,集合预报系统可靠性也占优。进一步分析发现,垂直扩散不确定性导致的山前温度梯度和...     

Implementation of CMA-GFS 3D-Var System on the Yin-Yang Grid

The global three-dimensional variational (3D-Var) data assimilation is implemented on a new quasi-uniform overset (Yin-Yang) grid on sphere. As a quasi-uniform spherical grid, it covers the sphere by overlapping two perpendicularly oriented grid components which is nothing but low latitude region of the usual latitude-longitude grid. Based on this characteristic of the Yin-Yang grid, it enables us to implement the regional 3D-Var system efficiently and accurately on the Yin or Yang component grid, respectively. The global analysis could update directly from the regional analysis since they have the same configurations like the precondition of eigenvalue decomposition for vertical direction, recursive filtering for horizontal direction, minimization method and observation operator and so on. However, the balance equation and vector wind are needed to be paid more attention on the Yin grid analysis due to its coordinate transformation. How to spread the observation information near the boundary of Yin and Yang grid is a key to the 3D- Var analysis. Extending double the horizontal correlation length distance in the overset boundary of Yin and Yang grid has successfully solved the problem. The results show that the analysis on the Yin-Yang grid is reasonable and similar to the result on the latitude-longitude (LAT-LON) grid. This paper provides a promising strategy for the development of a 3D-Var global system for overset grids.     

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。     

2016年GRAPES_TYM改进及对台风预报影响

为了进一步提高国家气象中心区域模式台风数值预报系统（GRAPES_TYM）的预报能力,2016年对模式参考大气廓线以及涡旋初始化方案进行了改进:由模式初始场水平方向平均的一维参考大气代替原来的等温大气,涡旋初始化方案取消了原涡旋重定位并将涡旋强度调整半径由原来的12°减小到4°。对2014—2016年的生命史超过3 d的所有台风进行了回算,路径及近地面最大风速统计误差分析表明:参考大气的改进可以减小模式对台风预报路径预报的系统北偏和平均路径误差,尤其是140°E以东的转向台风。涡旋初始化方案中强度调整半径的减小会进一步减小模式预报路径的北偏趋势,从而进一步减小平均误差。同业务系统预报结果相比,改进后的GRAPES_TYM（包括参考大气和涡旋初始化）可以使平均路径误差分别减小10%（24 h）,12%（48 h）,16%（72 h）,14%（96 h）以及15%（120 h）。同美国NCEP全球模式路径预报相比,GRAPES_TYM在西行、西北行登陆我国的台风路径预报有一定优势。     

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。      

数值模式中地形滤波处理及水平扩散对降雨预报的影响

为克服高分辨率模拟中,对于具有陡峭山峰及深谷的区域,存在不真实降雨场预报问题,本文引入数字滤波器及水平扩散方案分别对地形及计算噪音进行处理.滤波器由不同的一维高阶低通隐式正切滤波器耦合而成,能选择性地过滤由地形坡度所引起的不同尺度的噪音.水平扩散方案是将一个通量受地形限制的线性四阶单调水平扩散项加到预报方程,去控制由数值扩散、非线性不稳定及不连续物理过程等引起的小尺度噪音.试验结果表明：地形滤波处理及水平扩散方案能消除山区降雨预报量集中在山顶,而同时山谷和背风面又无雨的现象.因而,降雨分布更真实.     

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。     

CAMS复杂云微物理方案与GRAPES模式耦合的数值试验

CAMS复杂云微物理方案是混合相双参数方案, 包括11个云物理变量和31个云物理过程, 能够同时预报水成物的比质量和数浓度。通过在GRAPES非静力中尺度模式中增加预报量并修改相关程序后, 实现了二者的耦合, 耦合后模式运行稳定。选取2005年8月15—17日我国华北地区一次暴雨过程, 利用耦合后的模式进行48 h模拟试验, 同时还选取了GRAPES模式中其他3个比较复杂的微物理方案进行模拟, 着重分析了降水和水成物分布的模拟结果。研究结果表明: CAMS方案能够模拟出与实测相接近的雨带分布特征, 并且对降水演变的模拟结果与其他方案比较一致, 对暴雨中心位置的模拟有待改进。CAMS方案模拟的水成物垂直分布与其他方案相比具有相似的总体特征, 各相态粒子的量级和分布合理, 不同方案的结果在量值上有所差别。个例分析结果显示出CAMS方案对降水和水成物的分布能够合理描述。今后应通过更多个例进行更为精细的模拟试验, 对新方案进行检验。     

GRAPES模式动力框架的长期积分特征

通过考虑动量表面拖曳并利用牛顿松弛方法将温度松弛到纬向对称的温度场, 对GRAPES模式的动力框架进行了长期时间积分试验。通过统计分析其积分结果表明:GRAPES模式的动力框架可以模拟出大气环流的基本特征; 随着分辨率的提高, GRAPES模式动力框架的模拟结果显示出收敛的特性; 虽然GRAPES模式动力框架采用的是能量不守衡的半隐式半拉格朗日时间积分方案, 但长期时间积分试验表明其能量基本保持稳定。这些结果显示使用GRAPES模式动力框架作大气环流和气候研究的大气动力框架是可行的, 同时也为进一步改进GRAPES模式动力框架提供了线索和依据。