GRAPES-Mesov3.1在西南地区2011年汛期的预报检验分析

基于GRAPES-Mesov3.1模式建立的GRAPES-Meso中尺度模式系统在西南区域气象中心运行稳定,该系统于2011年5月投入试验运行。应用GRAPES模式分析产品,NCEP的1°×1°再分析资料,实况资料以及2011年西南低涡探空加密观测资料等,对2011年汛期GRAPES-Meso系统的预报进行统计检验与天气过程分析。结果表明,模式对2011年8月川渝持续高温、9月16~18日四川东北部大暴雨等高影响天气过程有较强的预报能力,这对实际天气预报有着积极的指导意义。预报与实况偏差主要表现在模式通常超报云南地区降水,而对西南其他地区易漏报。模式通常低报青藏高原到四川西部气温,高报四川东部及重庆地区气温。预报高度场持续偏低,西南低空急流预报偏强,对流层中低层比湿偏低,这些可能是造成降水强度偏弱、降水落区偏北、强降水落区偏小的主要原因。对流层中低层高度场持续偏低,低空急流偏强与模式温度预报偏高和加热不均匀有关。同时模式对平原地区较高原山地预报要好,误差通常随等压面高度降低而增大,在一定程度上表明复杂地形对模式预报影响较大。     

GRAPES三维云初始场形成及在短临预报中的应用

围绕GRAPES_Meso的云初始场形成,以ARPS模式云分析方案为基础,优化诊断后应用我国风云二号静止气象卫星云产品、多普勒天气雷达三维组网拼图产品等观测资料结合模式背景信息,根据云热力-动力学原理及观测试验经验关系等,对云初始场的信息进行分析并通过松弛逼近同化方法实现对云内微物理信息同化应用。GRAPES_Meso中采用优化后的云初始场方案,水平分辨率为0.03°×0.03°和0.1°×0.1°的1个月（2014年7月15日-8月14日）连续试验和个例分析结果显示:云初始场形成方案能够分析出飑线等天气系统的云系和云内微物理变量特征。从模拟云图看,包含云初始场信息的GRAPES_Meso的云系的形态特征和分布范围短时临近预报结果更为准确。云初始场信息同化应用后,在1 h的时间尺度上,即可预报出与实况更为接近的降水;0~12 h时间范围内对降水均有积极的影响,可满足短时临近预报的需求,降水量级略偏大。批量连续试验（水平分辨率为0.03°×0.03°和0.1°×0.1°）的各个量级降水ETS（equitable threat score）评分都显著提高。     

GRAPES_Meso区域模式积云计算方案引进及预报效果检验

云量在模式中的准确模拟既是一个重点问题,也是一个难点问题。经评估发现,在GRAPES_Meso（Global/Regional Assimilation and PrEdiction System）模式中存在模拟云量偏少的问题,而ECMWF模式中的积云云量计算方案对云量模拟具有一定优势。鉴于此,本文借鉴ECMWF积云云量计算方案对GRAPES中尺度模式中的云量计算方案进行了适当改进,并通过影响试验模拟三维云量和地面温度来验证其改进效果。结果表明:较改进前,改进云量方案模拟的云量增多,单层云量更加准确,垂直方向云层结构改进效果明显;地面温度与观测值对比误差减小。综合分析模拟结果,认为改进云量计算方案在GRAPES模式中对云量和地面温度的模拟有较好的改进。     

GRAPES＿Meso模式的降水格点检验和站点检验分析

使用Barnes和最近台站降水频率相结合的混合插值方案,对我国气象台站和水文站组成的高密度降水观测资料进行精细化的网格插值,得到分辨率与GRAPES-Meso(以下简称GRAPES)模式分辨率相同(0.15°)的网格降水资料;同时,将GRAPES模式同分辨率的0～24 h格点定量降水预报结果插值到观测站点上,然后进行了"格点对格点"、"站点对站点"的评分检验.检验的统计量包括偏差(BIA)、公平T评分(ETS)和真实技巧评分(TSS).此外,还基于插值后的精细化格点降水资料,应用近来发展的"面向目标"的客观检验方法检验了5 mm以上降水事件的预报效果.对检验结果的分析表明:(1)两种点对点榆验方法的结果都显示GRAPES模式在我国东部的预报效果好于西部,平原地区好于山区;地形的迎风坡降水的空报偏多,而青藏高原上空和新疆北部则以漏报为主,即模式对复杂地形影响的降水预报能力偏弱.(2)对于各量级的降水,总体上格点检验的结果好于站点检验,格点检验能更好地代表GRAPES模式的预报能力.(3)对于5 mm以上的降水事件,GRAPES模式预报的总次数与雨团直径的分布关系和观测基本一致,特别是模式对直径为60 km的雨团预报效果最好;从地域分布来看,GRAPES模式预报5 mm以上降水的次数在内蒙古东部、东北、华北、江淮、陕西、甘肃南部等地与观测相当,而在长江以南多于观测,尤其是在西南地区东部预报次数明显偏多.     

GNSS反演资料在GRAPES_Meso三维变分中的应用

为了进一步提高GRAPES_Meso的分析和预报效果,该文在GRAPES_Meso三维变分同化系统中建立了同化GNSS/RO反演的大气资料的观测算子,实现了对GNSS/RO反演的大气资料的同化应用,并通过2013年7月1个月的同化和预报试验分析了GNSS/RO反演大气资料对GRAPES_Meso模式系统分析和预报的影响。结果表明:增加了GNSS/RO反演大气资料的同化后,GRAPES_Meso位势高度场的分析误差明显减小,平均分析误差减小约8%,预报误差略有减小,平均预报误差减小约1%;湿度场的分析误差和预报误差变化不明显,常规观测资料稀少的青藏高原地区的降水预报技巧有所提高,小雨到大雨的ETS (equitable threat score) 评分提高约0.01,对全国及其他分区的降水预报技巧总体上有正效果。