基于数值预报模式的乡镇温度预报方法研究

利用2015年8月至2017年7月长兴岛站和交流岛站日最高气温、日最低气温实况资料,对ECMWF细网格2 m温度预报值和日本FSFE02(24 h地面形势场预报)、FSFE03(36 h地面形势场预报)进行了检验。结果表明:根据历史回归统计检验,ECMWF细网格模式24 h的2 m最高气温、最低气温预报效果显著,通过了0. 05信度显著性检验。对各月做相关分析,相关性均较好。利用前一日ECMWF细网格2 m温度预报值与长兴岛站实况差值,根据统计的ECMWF细网格2 m温度预报订正值,做出长兴岛站未来24 h的气温预报。交流岛站温度预报是在长兴岛站温度预报的基础上订正做出,经统计分析,交流岛站和长兴岛站的气温差值与地面形势场和风场有较好的对应关系,根据不同类型的地面形势场和风场订正值,做出交流岛站的温度预报。应用Matlab计算机语言的开发功能,提取ECMWF细网格2 m温度预报的最高、最低气温值,并录入当日长兴岛站和交流岛站最高、最低气温实况值,自动预报各站未来24 h最高气温、最低气温。创建可视化预报工作界面,实现乡镇温度预报自动化。     

Validation for a tropical belt version of WRF: sensitivity tests on radiation and cumulus convection parameterizations

对基本气候态和降水日变化的分析是检验模式模拟性能、理解模式误差来源的重要手段。为了评估出对热带气候模拟效果较好的物理参数化方案组合,本文应用WRF带状区域模式,主要比较了四种积云对流参数化方案:NewTiedtke、Kain-Fritsch、newSAS、Tiedtke,和两种辐射参数化方案:RRTMG和CAM,对热带带状区域的气候模拟结果。研究表明:使用NewTiedtke积云对流参数化方案和RRTMG辐射方案的试验,表现出对气温、降水及降水日变化等综合性最好的模拟性能;NewTiedtke积云对流参数化方案能模拟出较好的降水空间分布和降水日变化位相分布特征;与RRTMG辐射方案相比,CAM辐射方案会使温度模拟偏低,特别是陆地上更明显,这种陆地上的冷偏差可能主要来源于Tmin的模拟偏冷。     

CMIP5多模式集合对江苏省气候变化模拟评估及情景预估

利用中国气象局所属的2 400余个台站观测资料制作的分辨率为0.25°×0.25°数据集中的气温、降水量资料评估了CMIP5中17个模式对于1961—2004年江苏省气温和降水量空间分布特征的模拟能力,筛选出了5个对江苏省气候特征模拟较好的模式。之后基于5个优选模式集合平均的结果预估了3种典型浓度路径(Representative Concentration Pathways,RCPs)下江苏省2006—2100年的气温和降水量变化趋势。结果表明:(1)全球耦合气候模式对江苏省的气温和降水量空间分布特征具有一定的模拟能力,并且模式集合平均的气温和降水量与观测资料的空间相关系数分别为0.85和0.93;(2)在低浓度路径(RCP2.6)、中浓度路径(RCP4.5)和高浓度路径(RCP8.5)3种温室气体排放情景下,江苏省2006—2100年的地表温度均呈现明显的增温趋势,并且苏北的增温幅度要高于苏南;(3)3种温室气体排放情景下,江苏省未来百年降水量均呈现出北方增多南方减少的趋势;(4)未来百年江苏省降水量随气温变化的趋势并不稳定,RCP2.6和RCP4.5情景下降水量随气温的升高而增加,而RCP8.5情景下降水量随气温的增加而减少。     

苏州市一次重霾污染天气过程的数值模拟

本文对苏州地区2015年12月13—15日发生的一次典型的重霾污染天气过程进行了数值模拟,分析了颗粒物及其组分的时空变化特征及其气象影响因子,以期为该区域空气污染治理和预防提供科学依据。结果表明:(1)利用WRF-Chem模式对此次重霾污染天气过程的污染气体成分进行数值模拟后发现,小时平均的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2模拟值与实测值的相关系数较高,达到0.68以上,通过了P0.01的显著性检验,且日变化过程对应也较好。(2)通过分析此次污染过程的天气背景,发现污染形成期高空环流比较平直,中层为均匀的弱高压控制,地面受弱高压脊控制,这种形势容易导致颗粒物的堆积。后期地面等压线密集时,风速大,有利于污染物的输送与扩散。(3)通过分析此次污染过程期间气象要素的变化发现,有逆温、风速小、相对湿度大等不利的气象条件是导致此次污染过程发生的重要原因之一。(4)HYSPLIT轨迹分析显示,此次重霾过程主要受北方大范围灰霾颗粒物南下影响,北方污染气团逐步南推,14至15日本地大气扩散条件差、污染物累积,最终导致本地污染加重,从而发生重霾事件。(5)火点图的分布进一步验证了此次重霾污染过程是由外来污染气团输入所导致。     

GRAPES全球集合预报系统模式扰动随机动能补偿方案初步探究

为了体现次网格尺度能量升尺度转换过程中存在的不确定性, 文中将随机动能补偿(Stochastic Kinetic Energy Backscatter, SKEB)方案应用于GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)全球集合预报系统(GRAPES-GEPS), 以更好地表征模式误差并且增大集合离散度。使用的SKEB方案基于具有一定时、空相关特征的随机型以及由数值扩散导致的局地动能耗散率来构造随机流函数强迫。并根据流函数与水平风速旋转分量的关系, 将SKEB方案中的流函数强迫转化为适用于GRAPES全球模式的水平风速扰动。结果表明, SKEB方案的使用一方面能够提高GRAPES对大气动能谱的模拟能力; 另一方面能够改善GRAPES-GEPS的集合离散度与集合平均误差的关系, 增加了集合离散度, 并在一定程度上减小了集合平均误差, 尤其是在热带地区这种改进更为显著。而且该方案使得热带地区连续分级概率评分(CRPS评分)显著减小。就降水预报而言, 从Brier评分与相对作用特征面积(AROC, Area under the Relative Operating Characteristics)的结果来看, SKEB方案有助于改善中国地区小雨[0.1 mm, 10 mm)、中雨[10 mm, 25 mm)与大雨[25 mm, 50 mm)量级降水的概率预报技巧, 而对暴雨[50 mm, ∞)量级降水预报技巧影响很小(24 h降水量)。总体上, 模式扰动随机动能补偿方案提高了GRAPES-GEPS的概率预报技巧。      

线性化物理过程对GRAPES 4DVAR同化的影响

线性化物理过程能够改善四维变分同化中极小化收敛的稳定性和增加极小化过程中对大气物理过程和动力更加精确的描述,它是四维变分同化中非常重要的一部分。通过在GRAPES全球模式中研究线性化物理过程,尤其是两个湿线性化物理过程,改善切线性模式预报精度,来提高GRAPES全球四维变分同化的分析和预报效果。线性化物理过程的开发首先需要简化原非线性化物理过程中的强非线性项,然后对线性化物理过程进行规约化,以抑制切线性扰动的异常增长。目前GRAEPS全球模式中的线性化物理过程主要包括次网格尺度地形参数化、垂直扩散、积云深对流和大尺度凝结。线性化物理过程预报精度的检验方法是通过选择合适大小的初始扰动（同化分析增量）,来比较非线性模式和切线性模式中的扰动演化的纬向平均误差。然后以绝热版本的切线性模式为基础,通过冬、夏两个个例试验来分别检验4个线性化物理过程的12 h预报效果。试验结果表明,通过添加次网格地形参数化和垂直扩散两个干线性化物理过程方案,可以有效抑制住绝热版本切线性模式低层扰动的异常增长,大幅度改善切线性模式预报效果。通过添加积云深对流和大尺度凝结两个湿线性化物理过程,可以在热带区域和中、高纬度地区提高切线性模式中湿变量和温度变量的近似精度,提高GRAPES全球四维变分同化的分析和预报效果。      

基于ERA5的快速辐射传输模式与FY-4A成像仪观测结果的偏差分析

2016年12月发射升空的FY-4A是中国第二代静止轨道气象卫星,该星上搭载了可提供东半球近实时高分辨率卫星观测数据的扫描辐射成像仪——AGRI（Advanced Geostationary Radiation Imager）。在其观测数据应用于大气参数反演或同化前,数据偏差的定量化分析是一个必要环节。采用快速辐射传输模式RTTOV（Radiative Transfer for the TIROS Operational Vertical Sounder）,基于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）第5个全球再分析数据产品（ERA5）对AGRI的7个红外通道（通道08—14）进行了模拟,并利用MODIS云检测产品对模拟结果进行了晴空筛选,以期得到一些对AGRI的定量应用有价值的偏差分析结果。观测-模拟（O-B）的偏差分析结果显示:海洋和陆地上,通道10（7.1 μm）存在明显大于其他红外通道的系统性偏差,这很可能来源于ERA5在对流层中层对水汽的高估。通道08为近红外短波通道,地表反射作用影响强烈,陆地上存在较大的平均偏差,而海洋上平均偏差小于0.4 K。通道14在ERA5近地层气温偏高及定标偏差的影响下,海洋存在接近1 K的平均偏差;陆地上存在2 K左右的平均偏差。其余各红外通道在海洋和陆地上的平均偏差分别在0.6和1.3 K以下。偏差影响因子分析结果显示:地表海拔高度、观测天顶角对偏差也存在一定程度的影响;海洋上偏差分布存在季节变化可能来源于再分析资料中海表温度估算的季节性误差。      

GRAPES全球奇异向量方法改进及试验分析

基于总能量模的奇异向量扰动常用于构造集合预报的初始条件。以建立GRAPES（Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球集合预报系统为目的,基于前期研发的GRAPES全球模式奇异向量方法,在GRAPES全球切线性模式和伴随模式2.0版的框架下,开展了引入线性化边界层方案来改善奇异向量结构,并提高奇异向量计算效率的研究。通过连续试验,从奇异向量的扰动能量结构、扰动能量谱及扰动空间分布等方面,综合分析改进GRAPES全球奇异向量的结构及演变特征。试验结果表明,改进后的GRAPES奇异向量方法有效抑制了之前扰动能量在近地面层不合理的快速增长,同时,奇异向量最优扰动的结构更客观地体现了中高纬度区域大气初始条件中的斜压不稳定扰动及其演变,如在初始时刻奇异向量扰动能量主要位于对流层中层,并呈现出随高度向西倾斜的大气斜压特征;经过线性化演变,扰动能量向较大水平尺度转移,并在垂直结构上表现出向对流层高层上传及向对流层低层下传的特征等。针对GRAPES奇异向量迭代求解中伴随模式计算耗时为主的情况,改进伴随模式中广义共轭余差方案的调用方式,并采用大内存存储法来提高其计算效率,进而将奇异向量总计算时间缩短了25%。总之,改进后的GRAPES奇异向量方法,可应用于构建面向业务应用的GRAPES全球集合预报系统。      

高分辨率模式雷达回波预报能力分析

利用2018年7—8月GRAPES_3 km、东北短临(WRFRUC)高分辨率模式综合雷达回波预报数据和辽宁省SWAN雷达组合反射率(MCR)实况,基于邻域法FSS评分指数,分析模式在台风北上和副热带高压边缘暴雨过程中的雷达回波预报能力。结果表明:两家模式在不同降水过程中对小阈值雷达回波有较好的预报技巧,随着回波量级增大,模式预报FSS逐渐减小,雷达回波55 dBz时,FSS甚至为0。当邻域半径是3时,35 dBz以下的回波预报中GRAPES模式在台风北上暴雨中的预报技巧低于副热带高压边缘,35 dBz则相反。WRFRUC模式始终表现为台风北上暴雨中预报较好。当邻域半径9时,WRFRUC模式在台风暴雨中的FSS评分高于GRAPES模式,GRAPES模式在副热带高压暴雨中的FSS评分始终高于WRFRUC模式。GRAPES和WRFRUC模式的最大FSS评分技巧均出现在邻域半径是11时,分别为0.239和0.195。GRAPES模式中FSS评分在12 h逐小时预报中前3个时次较强,WRFRUC模式则表现为中间时次强,两头弱。