A New Strategy for Solving a Class of Constrained Nonlinear Optimization Problems Related to Weather and Climate Predictability

There are three common types of predictability problems in weather and climate, which each involve different constrained nonlinear optimization problems: the lower bound of maximum predictable time, the upper bound of maximum prediction error, and the lower bound of maximum allowable initial error and parameter error. Highly efficient algorithms have been developed to solve the second optimization problem. And this optimization problem can be used in realistic models for weather and climate to study the upper bound of the maximum prediction error. Although a filtering strategy has been adopted to solve the other two problems, direct solutions are very time-consuming even for a very simple model, which therefore limits the applicability of these two predictability problems in realistic models. In this paper, a new strategy is designed to solve these problems, involving the use of the existing highly efficient algorithms for the second predictability problem in particular. Furthermore, a series of comparisons between the older filtering strategy and the new method are performed. It is demonstrated that the new strategy not only outputs the same results as the old one, but is also more computationally efficient. This would suggest that it is possible to study the predictability problems associated with these two nonlinear optimization problems in realistic forecast models of weather or climate.     

北京雷暴大风气候特征及短时临近预报方法

北京地区雷暴大风的预报准确率低而且时效短.为了提高对这种灾害性天气的预警能力,在气候统计的基础上,研究了潜势预报方法和临近预报算法.对1998-2007年134个雷暴大风过程的统计结果表明,北京地区绝大多数的雷暴大风具有下击暴流特征,而且冰雹的落区附近也是大风的爆发区之一.因此,负浮力的作用和对冰雹具有指示性意义的因子是研究雷暴大风预报方法应主要考虑的因素.500hPa环流背景分析表明,尽管绝大多数雷暴大风爆发时对流层中层有干空气侵入,但是还有少数个例产生在偏南暖湿气流中.目前,对后一类大风产生的机制仍然不清楚.研究表明,当对流层中层有干空气侵入时,有利于雷暴大风出现的环境条件是:下沉气流具有较大的不稳定性,同时对流层低层环境大气的温度直减率较大.此外,还讨论了经验指数--大风指数在北京地区的应用.基于上述的研究,形成了北京地区雷暴大风短时潜势预报方法,还使用相关分析和多元回归分析技术建立了基于雷达观测和环境条件的雷暴大风临近预报方程.个例分析表明,临近预报方程对于飑线和弓形回波等带来的地面大风具有一定的预报能力.     

季节内印度洋-西太平洋对流涛动对次季节-季节尺度大气可预报性的影响

利用非线性局部Lyapunov指数和条件非线性局部Lyapunov指数定量估计了季节内印度洋-西太平洋对流涛动（IPCO）和实时多变量Madden-Julian指数（RMM指数）可预报期限,量化了季节内IPCO对S2S尺度大气可预报性的贡献,深入研究了季节内IPCO演变下S2S尺度可预报期限空间分布的变化规律。结果表明：（1）与RMM指数相比,季节内IPCO指数可预报性更强,可预报期限达到31天左右,比RMM指数高出2周以上;（2）印度洋-西太平洋区域S2S尺度大气可预报性最强,可预报期限达到30天以上,其中季节内IPCO是该地区的主要可预报性来源之一,其贡献达到6天,占总可预报期限的25%以上;（3）随着季节内IPCO的演变,印度洋-西太平洋地区S2S尺度大气可预报性有空间结构变化,表现为可预报期限异常的传播和振荡。S2S尺度大气可预报期限正负异常沿季节内IPCO传播路径,一支以赤道中西印度洋为起点北传至印度半岛,一支向东传播,经过海洋性大陆到赤道西太平洋后向北传播,到达日本南部。同时,可预报性异常的传播在在东印度洋和西太平洋表现出反向变化的特征,形成东西两极振荡,当季节内IPCO向正位相发展时,东印度洋具有更强的可预报性,西太平洋具有更弱的可预报性,反之亦然。季节内IPCO的发展（衰退）可使东印度洋（西太平洋）S2S尺度大气可预报性更强,表明模式预报技巧对此具有更大的提升空间。     

呼伦贝尔市岭南一次降水过程的雷达回波和卫星云图分析

应用T213数值预报产品、卫星云图,重点应用齐齐哈尔多普勒天气雷达产品资料,着重分析了发生在呼伦贝尔市岭南一次强降水天气过程的回波特征。指出在大尺度环流条件下,卫星云图资料和雷达资料的综合应用分析,对中小尺度天气有很好的监测作用,可以充分完善短时临近预报。     

深圳市空气质量预报系统业务应用与软件开发

深圳市气象台空气质量预报系统的研制和开发始于1999年,当年初步完成了对于空气污染程度的潜势预报研究,2000年,完成了空气污染指数的数值预报研究,并将数值预报系统投入业务使用,2001年春,作为全国47个环保重点城市,开展了空气质量指数预报和实况资料上传,对此,我们将空气污染潜势预报、数值预报产品和资料格式转换上传重新整合,开发了集成预报系统软件投入业务使用,收到了较好的效果.     

GRAPES中尺度模式的广东定量降水预报检验

采用客观降水检验方法,对GRAPES中尺度模式2011年4月1日～2012年3月31日广东降水预报进行了分级降水检验、时空分布演变评估以及降水预报个例分析。结果表明:随着降水量级和预报时效提高,模式降水预报质量呈现下降趋势;模式能够对降水过程时间演变做出准确的预报,对于实况较小的降水,模式存在预报比实况偏大的问题,而对于实况较大的降水,模式存在预报比实况偏小的问题;模式不能很好预报出与地形有关的广东3个降水中心;通过对一次台风降水预报个例分析表明,模式24 h预报能较好反映雨带分布和暴雨中心。     

用雷达观测资料改进MM5初始场的初步试验研究

采用同时调整热力学和动力学变量，并考虑湿度与温度的变化相协调的初始化方法，引进雷达资料改善MM5模式的初始场。试验结果表明：经过优化处理的初始场，显著提高了模式对降水特别是甚短时(0～6h)降水的落区和量的预报准确率。其中调整热力学变量对改进降水落区预报比动力学变量的调整更为重要。     

包头山区流域面雨量的实现及最大洪峰流量的估计

利用T213数值预报产品建立包头市短期降雨预报方程,通过地理信息系统,在Citystar4.0版本软件的支持下,实现大青山区降水随高度的分布模式,计算出主要山区沟河的流域面雨量和降水总量,估计洪峰流量。在GIS(地理信息系统)环境下,研究山区面雨量的预报,通过建立包头市大青山区山体高度降雨量分布的经验公式,得到实现山区沟河流域面的面雨量,最终得到各个沟河流域的最大洪峰流量的估计。     

川东洪水和致洪暴雨分析预报

分析了长江上游的川东地区洪水和致洪暴雨特点,提出了致洪暴雨的环流天气概念模型,预报致洪暴雨及洪水等级。