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48h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。

西北四省(区)GRAPES模式降水预报的定量评估

基于中国西北四省(区)2016—2017年的站点观测降水数据和GRAPES区域数值模式24 h和48 h预报结果,采用平均误差、均方根误差、相关系数、分等级TS评分等指标,对GRAPES区域数值模式在西北四省(区)降水预报进行定量评估。结果表明:时间上,模式对西北四省的晴雨预报准确率能达到0.7以上,逐日空间相关系数为0.2~0.4。夏季降水的偏差最大,24 h和48 h预报平均误差分别为4、6 mm·d^-1,均方根误差分别为6、8 mm·d^-1。不同等级降水的24 h和48 h预报TS评分显示,各个月份小雨TS评分为0.2~0.5,中雨为0.1~0.2,大雨以上不到0.1。空间上,24 h和48 h预报晴雨准确率在大部分地区达到0.6以上,相关系数在甘肃东部、陕西中部和南部超过0.6。24 h预报平均误差在青海、甘肃、陕西三省南部最大(达到2~4 mm·d^-1),48 h预报的平均误差比相同区域的24 h预报高出1~2 mm·d^-1,在陕西南部平均误差最大(达到5~8 mm·d^-1)。各个量级的24 h预报TS评分明显好于48 h,24 h预报对大雨、暴雨有所预报,48 h预报对中雨以上量级降水预报较差。

GRAPES模式对2008年两次强降水过程的数值预报检验

利用GRAPES_meso中尺度模式和三维资料变分同化系统,以国家气象中心T213L31全球模式预报结果作为第一猜场,在对我国南方地区的探空、地面站、自动气象站和13部雷达观测径向风进行同化的基础上,对2008年6月中旬造成南方多个省份大暴雨的一次冷锋过程和7月底在福建登陆的8号(凤凰)台风的数值预报结果进行了热力和动力检验,并对模式预报降水和降水系统的结构进行了分析,总结了冷锋系统中对流降水产生的有利条件和维持机制、以及台风登陆后的结构演变,发现这次冷锋具有较强的斜压性和锋区对流不稳定性,热力动力结构与梅雨锋类似。台风"凤凰"登陆后减弱为热带低气压,虽然受地面摩擦影响和水汽供应的减少而导致螺旋云系减弱,但热力结构依然清晰,暖心结构被削弱,呈现高层偏暖和低层偏冷、抑制对流发展的热力结构。通过分析,初步验证了GRAPES_meso模式对这两个个例强对流降水系统的刻画能力,但仍然有必要进行更多更细地检验。

Cascade插值方法在GRAPES模式中的应用

基于半拉格朗日(semi-Lagrangian)方案的数值天气预报模式,求解半拉格朗日轨迹上游点变量,通常采用传统直线逐点拉格朗日多项式插值,由已知模式格点(欧拉网格点)的数值插值获得。对于三维空间上游点的插值,N阶精度需要O(N3)运算量。N增大,运算量将大幅增加,特别耗费计算机机时,而采用Cascade插值法(降阶插值法)则只需要O(N)运算量。它的显著特点是:用曲线代替直线,通过一系列中间过渡网格点,在曲线上用一维拉格朗日插值,使得相邻拉格朗日格点或中间过渡点的插值不再是孤立的,而且可以重复使用某些中间结果,达到减少运算量的目的。将这种方法合理应用于GRAPES模式,并根据模式的特点,对Cascade插值过程中独立变量的距离分段计算,从而有利于实现并行计算。计算结果表明Cascade插值法与传统直线逐点插值法相比,计算效率平均提高约30%,同时不降低精度。

适用于GRAPES模式C-P边界层方案的设计和实现

基于K廓线闭合方案,通过考虑不稳定边界层和稳定边界层中热量交换系数在半层上求取及下边界条件的设置,将温湿倾向在整层上直接计算,设计了Charney-Phillips跳点(简称C-P跳点)的边界层方案,使之与GRAPES全球模式的C-P跳点相协调,解决了Lorenz跳点物理过程与C-P跳点动力框架耦合时插值造成的不协调问题,同时避免了耦合时反复插值造成的误差,提高了边界层物理过程参数化方案及其反馈的准确性和合理性。试验表明:C-P跳点边界层方案因为避免了温度和湿度在垂直方向上的插值,消除了温湿变量在垂直方向上的锯齿状抖动,使温湿廓线分布更合理,减小了模式预报误差,形势场的预报效果也得到一定改善。C-P边界层方案的应用提升了GRAPES全球模式的总体预报性能。

LAPS云分析中卫星资料的应用及对GRAPES模式短时预报的影响

通过2013年5月16日广东暴雨个例,利用LAPS分析系统在GRAPES背景场的基础上融合了地面、探空、雷达和卫星资料,比较了LAPS分析系统是否融合卫星资料的云微物理变量(云水、雨水、云冰、云雪)差异;进一步对比讨论了模式提前6 h滚动预报与LAPS反演的云微物理变量的异同,在此基础上探讨了两者对模式降水预报的影响。结果发现,LAPS分析系统融合了卫星资料后,能较好地再现中尺度云团的形态和强度,且能减少一些云微物理变量(云水、云冰、云雪)的虚假中心,大值中心与强降水中心吻合较好;模式滚动预报与LAPS反演的云微物理变量水平和垂直分布差异较大,后者的分布形态基本与观测降水、雷达回波相似,大值中心与强降水中心吻合较好;从两者对模式降水预报的效果来看,LAPS分析的云微物理变量作为模式初始场中的云参数,能改善模式1 h的降水预报,而模式滚动预报的云微物理变量对模式降水预报基本没改善。

基于GRAPES模式的广州地区大气输送扩散参数及其对PM_(2.5)预报的应用

利用2010年11月—2011年11月广州地区PM2.5逐时监测资料以及GRAPES模式计算的四种大气输送扩散参数预报值,分析评估模式描述四种大气输送扩散参数的性能及其预报广州地区PM2.5浓度的可行性,结果表明：GRAPES模式不同时刻起报的地面通风系数、平均通风系数和湍流动能的预报稳定性与一致性较好,而垂直交换系数相对较差。垂直交换系数、地面通风系数、平均通风系数和湍流动能的量级分别为101、103、103和10-1~100。PM2.5浓度与大气输送扩散参数呈显著负相关,其中PM2.5与14时起报的垂直交换系数相关性最好。使用临界成功指数CSI对PM2.5浓度进行预报检验,得到垂直交换系数对PM2.5的预报稳定性较好,垂直交换系数能大概判别PM2.5为＂污染＂与＂清洁＂情况,临界成功指数部分可达70%。垂直交换系数与PM2.5浓度存在显著的超前滞后相关,预报PM2.5浓度是否为＂污染＂与＂清洁＂可同时参考原序列及滞后序列的预报效果。

利用GRAPES模式研究气溶胶对云和降水过程的影响

在GRAPES中尺度模式的双参数微物理方案中加入了气溶胶活化参数化过程,实现了对云滴数浓度的预报。选取不同季节两个降水过程进行模拟,并分别开展了不同气溶胶背景下的两个试验进行对比分析,研究气溶胶对云和降水可能的影响。结果表明:气溶胶浓度增加后,因为活化产生了更多尺度较小的云滴,抑制了云雨的自动转化,使大气中滞留了更多的云水,暖云降水减小;另一方面,云水的增加会使冰相粒子,尤其是雪和霰通过碰并云水等过程而增大,最后融化成雨增加冷云降水,同时冰相粒子增加会释放更多的潜热,促进上升气流的发展,进一步增加冷云降水。气溶胶对降水的影响存在空间不一致性,暖云较厚的地方暖雨过程受到的抑制明显,使地面降水减小,冷云厚度相对较厚时,冷云降水的增加会大于暖云降水的抑制,使地面降水增加。同时由于在云降水发展的不同阶段冷暖云的变化,气溶胶对降水的影响也存在着时间不一致性。

GRAPES模式对长江流域天气预报的检验分析

GRAPES是中国新一代数值天气预报模式。使用GRAPES中尺度模式产品和常规观测资料,分析检验了2005、2006年汛期发生在长江流域的11次主要降水天气过程,得到:GRAPES模式对于长江流域的预报,无论是降水、天气形势还是物理量都有比较强的预报能力;GRAPES模式对级别较大的降水预报容易出现漏报,而不易出现空报,对于10mm以下的雨区预报比较准确,而对于大于50mm的雨区预报,尤其是大于100mm的降水中心存在较大的偏差;对于西太平洋副热带高压的预报比实际情况偏南、偏东;对于水汽通量散度的预报与实际情况比较吻合。

应用样条插值提高GRAPES模式物理过程反馈精度

GRAPES(Global/Regional Assimilation and PrEdiction System)模式动力框架中垂直方向变量的跳层设置采用Charney-Phillips分布,在整层上进行位温、水物质的计算,物理过程中在半层上对其进行处理。这样在GRAPES模式中,进入物理过程之前和物理过程计算完毕之后,都要采用线性插值进行整层和半层之间物理量的转换。由于线性插值精度欠佳,为提高上述反馈过程的精度,并保证水物质的正定性。该研究引入样条插值,并在水物质的插值过程中进行保单调处理,有效减小了位温场、水物质场的预报偏差,并提升了模式的综合预报性能。

GRAPES模式对2005年登陆强台风预报检验分析

针对2005年4个登陆强台风,在台风移动路径、登陆时间、地点、强度等方面,对GRAPES模式的预报能力进行检验评价,并进行了误差原因分析。检验结果显示,GRAPES模式台风中心位置预报24 h平均误差131 km,48 h平均误差252 km。模式预报台风登陆的时间、地点接近实况,预报比较准确;台风登陆时的强度预报偏弱。模式48 h预报准确性略低于24 h。误差原因分析表明,需要加强对非常规观测资料的同化应用,改进模式初始条件;提高模式分辨率,使得模式对中小尺度系统的预报模拟能力增强;改进模式地形的精细处理方法,提高模式对地形影响涡旋移动的模拟能力。

Grapes模式预报西南地区夏季2m温度的检验评估

利用西南地区2004、2005年夏季的实况温度对G rapes模式输出的2m温度预报产品进行检验,结果表明,不管是单日预报误差还是月平均预报误差,都没有随预报时效的延长而增大,对四川盆地大部分地区,模式预报温度偏高,对重庆、云南、贵州及川西高原南部的温度预报,基本上表现为14时偏高,02时偏低,对川西高原北部和西藏则表现为预报温度偏低。分析表明,模式中对高原地形处理的不真实是温度预报产生误差的重要原因之一,利用回归分析方法能对模式温度预报进行有效的订正。检验分析结果为进一步改进模式,提高要素预报产品质量提供了一定的依据。

SWCWARMS模式及GRAPES模式对西南区域降水预报检验对比分析

使用2014年5~12月西南四省（区）一市每日08时统计的24h雨量观测资料,对SWCWARMS和GRAPES模式降水进行站点统计检验。主要结论为：针对每日08时起报,SWCWARMS模式除24h中雨和48h大暴雨外SWCWARMS模式ETS评分在其它时次及其它量级降水上均高于GRAPES模式,但SWCWARMS模式空报和系统偏差较多;针对每日20时起报,SWCWARMS模式ETS和TS评分均高于GRAPES模式;除小雨外SWCWARMS模式空报率略高于GRAPES模式。从2014年10次西南涡过程统计检验可见,两模式对强降水过程即主要影响贵州的三次过程评分高于四川和云南的西南涡降水过程,24h降水评分在多个时次多个量级上优于GRAPES模式。SWCWARMS模式在汛期表现优于GRAPES模式,SWCWARMS模式对小雨、中雨和大雨有较强的预报能力,但对强降水预报能力有待改进,对中雨及以上量级降水空报率较高,而对小雨漏报多于GRAPES模式。

城市冠层模式在GRAPES模式中的应用

在GRAPES中尺度模式中耦合了城市冠层模式(Urban Canopy Model,简写为UCM),并选择珠江三角洲(简称"珠三角")地区2011年7月10日夜间强降水过程和2012年8月19日的高温个例,考察了GRAPES中尺度模式与城市冠层模式耦合在珠三角地区的模拟效果,分别设置了两组试验,在GRAPES模式中耦合和未耦合城市冠层模式(UCM和noUCM)。结果发现,UCM对强降水中心和降水落区的模拟都较noUCM有明显的改善,从降水的四个评估指数(命中率、反命中率、威胁指数及偏差)也可以看出,UCM的结果较noUCM有了较明显的提高,尤其是命中率和威胁指数;对2 m高度的温度和地表热通量而言,两组试验的日间温度和热通量差异较大,中心城区UCM模拟的温度较noUCM高2~4℃,最大差值达5~6℃,热通量差异基本在150 W/m^2,而在夜间,两组试验模拟的温度和热通量差异减小,温度差值基本在0.5~1.0℃之内,热通量差异一般在10 W/m^2左右。两组试验对降水模拟差异的主要原因是UCM模拟出了降水前期地面强的辐合区及相应的温度高值区,对流层低层较大范围的垂直上升运动和辐合上升,对流层中层的暖湿中心及地面较大的CAPE值(达2 000~3 000 J/kg),而noUCM的模拟偏弱或是未能模拟出来。从另外高温个例观测与模式模拟的对比结果来看,UCM模拟的近地面气温、风速、感热通量、向下短波辐射通量和向上长波辐射通量与观测的误差减小,但感热通量与向下短波辐射通量与观测存在一定差距。

微波湿度计资料在GRAPES模式中偏差订正方法研究

根据微波湿度计MHS(Microwave Humidity Sounder)辐射率资料及GRAPES(Global/Regional Assimilation and Pr Ediction System)模式的特点,建立适用于MHS资料的偏差订正系统,该系统包括扫描和气团偏差订正,其中气团偏差订正考虑水汽资料的特性,采用三种不同预报因子组合的方案。偏差订正结果表明:MHS各个通道的扫描偏差表现出不同特征;偏差订正后观测残差基本服从均值为零的高斯分布,且观测残差的均值有所降低并随时间变化平稳;三种气团偏差订正方案都有明显的订正效果,其中方案三的订正效果最佳。

基于MET系统对SWCWARMS及GRAPES模式在西南地区的站点检验分析

应用国家基本观测站资料、自动站逐时降水资料,基于客观统计检验方法,针对降水(12h、24h累积雨量)、近地面要素(2m温度、10m风)和高空要素(风场、温度场、高度场),分别评估SWCWARMS模式和GRAPES模式对2015年西南地区预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式降水ETS评分高于GRAPES模式,除24h小雨外SWCWARMS模式偏差值均高于GRAPES模式,两个模式在不同预报时效内对中雨、大雨、暴雨都表现一定程度的空报;(2)12h降水分段评分上,SWCWARMS模式TS评分均高于GRAPES模式,但SWCWARMS模式预报降水范围过大,随着预报时效增长空报多于GRAPES模式;SWCWARMS模式中雨和大雨空报大于其它量级降水,GRAPES模式对大暴雨漏报较多其它量级降水表现为空报;(3)两模式对高度场和温度场预报优于风场,对对流层中层预报优于中低层,SWCWARMS模式对高度场和温度场预报优于GRAPES模式,夏半年SWCWARMS模式均方根误差小于GRAPES模式;(4)两模式都表现出2m温度均方根误差在秋季增加而春季减小这一特征,SWCWARMS模式近地面要素均方根误差均小于GRAPES模式。

非均匀分层下的二阶精度垂直差分方案及其在GRAPES模式中的应用

在非均匀分层下,目前GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)模式中使用的垂直差分方案只能达到一阶精度。本文设计了一种适用于非均匀分层的二阶精度垂直差分方案,并将它应用于改进GRAPES模式动力框架的垂直离散化过程。一维廓线理想试验结果表明:二阶精度方案可以减少差分计算误差,而这种改进的幅度相对于差分计算本身引起的误差来说仍然是比较小的。通过密度流试验对修改后的模式动力框架进行测试,结果表明二阶方案可以保持模式动力框架的准确性和稳定性。进一步利用实际资料开展批量测试,发现二阶方案可以降低模式高空要素场的预报误差,而且这种改进随着预报时间的延长变得更为明显。最后选择一次典型的华南暴雨过程进行模拟,同样发现二阶精度方案对于48小时之后的降水会有一定程度的改进。

相变修正方案在GRAPES模式标量平流中的应用

如何更好地模拟水物质的空间分布和小尺度变化,对于数值天气预报效果的改进,特别是对于更好地模拟降水过程,具有重要的意义。计算机的飞速发展使数值模式的分辨率不断提高,云的显式计算成为可能,这样就要求水物质在平流的过程中必须要做到高精度、守恒、保形。水物质场是正定标量的场,具有空间和时间变化幅度大、存在强梯度甚至不连续的特点,水物质场的合理模拟一直是数值预报中的一个难题。GRAPES模式中的标量平流方案采用PRM分段有理函数方法,比较好地解决了该半拉格朗日模式中水物质平流的高精度、守恒、保形问题,但是当有凝结潜热发生时,由于半拉格朗日平流方案求解上游点时的插值,在云边缘区域会造成虚假的云水,进而导致不合理的相变过程。为了解决以上问题,本研究在GRAPES模式中PRM平流方案的基础上,加入了非线性半拉格朗日相变潜热的修正方案,旨在改进GRAPES模式对水物质平流问题的模拟,提高降水的预报效果。该研究通过理想试验,验证了非线性半拉格朗日相变修正方案可以有效地限制云边缘由于半拉格朗日平流方案插值产生的虚假相变;然后将该方案加入GRAPES模式的PRM水物质平流方案中,通过实际个例模拟验证了加入非线性半拉格朗日方案以后,模式可以更好地模拟水物质的平流过程,且对云中热力场及水物质分布地模拟更加合理,同时预报出的雨带中心区与实况更加符合。

在GRAPES模式中引入夹卷过程的影响试验

边界层过程是数值天气预报模式和气候模式中一个重要的物理过程。针对目前GRAPES模式中MRF边界层参数化方案存在的一些问题,引入考虑夹卷过程的改进方案,并从单柱试验和实际个例试验进行了验证。Wangara单柱试验表明,改进方案产生的边界层高度和边界层结构更合理;并在对临界Richardson数的敏感性试验的基础上,确定了适合于GRAPES模式的边界层夹卷方案。另外,对2010年第11号台风"凡亚比"进行的试验表明,改进方案的台风路径预报误差小于MRF方案,且其对降水和各物理量时空分布的描述更接近实测。

GRAPES模式业务运行中出现的问题及成因分析

本文首先简要介绍了成都区域气象中心业务使用的GRAPES模式的运行现状,然后针对模式在业务运行中出现的问题进行了详细分析,指出了导致模式出现异常状况的原因,以及解决问题的几点建议。