CMA-MESO千米尺度变分同化系统中极小化控制变量的重构

重构GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)全球、区域一体化变分同化系统中的极小化控制变量,提升中、小尺度同化分析能力,为中国气象局业务区域数值预报系统CMA-MESO提供千米尺度适用的同化方案。新方案用纬向风速(u)和经向风速(v)替代原有流函数和势函数作为新的风场控制变量,采用温度和地面气压(T,ps)替代原有非平衡无量纲气压作为新的质量场控制变量,同时不再考虑准地转平衡约束,而是采用连续方程弱约束保证分析平衡。背景误差参数统计和数值试验结果表明,采用重构后的极小化控制变量,观测信息传播更加局地,分析结构更加合理,避免了原方案在中、小尺度应用时存在的虚假相关问题。连续方程弱约束的引入,限制了同化分析中辐合、辐散的不合理增长,帮助新方案在分析更加局地的同时保证分析平衡。为期1个月的连续同化循环和预报试验结果表明,新方案可以减小风场和质量场分析误差,CMAMESO系统地面降水和10 m风场的预报评分显著提升。

地形影响的水平相关模型在CMA-MESO中的应用

在背景误差水平相关模型中引入地形作用,研究复杂地形下近地面观测资料同化对分析和预报的影响。CMAMESO三维变分系统中背景误差水平相关关系采用高斯相关模型描述,观测信息在高度追随坐标的模式面上各向同性传播。然而在地形复杂的近地面层,观测信息传播受到山脉阻挡,因而其背景误差协方差非均匀且各向异性,观测信息传播应随地形高度变化。为此,采用美国国家气象中心NMC方法统计复杂地形下背景误差水平相关结构,构建包含地形高度和地形梯度影响的高斯相关模型,并将改进的水平相关模型应用于CMA-MESO三维变分分析。理想试验表明:考虑地形项的水平相关模型方案使观测信息以随地形高度变化的各向异性形式传播,越过大地形观测信息影响明显减弱,分析增量更加合理。我国北方一次强降水过程分析预报试验表明:随地形高度变化的水平相关模型方案使地面观测信息各向异性传播,削弱了大地形处近地面的分析增量,对降水预报略有正贡献。针对华东地区降水过程进行5 d逐小时快速更新分析预报循环试验结果表明,随地形变化的水平相关模型方案对10 m风场和24 h时效内降水预报有正贡献。

葵花-8卫星AOD资料在CMA-MESO/CUACE CW 3DVar同化系统中的个例应用研究

CMA-MESO/CUACE CW化学天气耦合模式是自主研发的大气化学耦合模式,目前CMA-MESO/CUACE CW3DVar同化系统实现了地面气溶胶观测可吸入颗粒物PM_(2.5)和PM10的同化,为增强耦合同化系统非常规观测的同化能力,文中在CMA-MESO大气化学天气耦合三维变分同化框架基础上,利用查表法获得气溶胶消光系数,然后建立气溶胶光学厚度(AerosolOpticalDepth,AOD)和气溶胶组分之间关系的观测算子、切线性观测算子和伴随观测算子,实现AOD观测资料的同化应用。针对2016年12月18-20日华北、黄淮地区一次污染天气过程进行同化预报试验,试验结果表明同化葵花-8卫星(Hi‐mawari-8)气溶胶光学厚度观测后,PM_(2.5)分析的重污染区范围有所扩大,山西东南部分析与实况分布更为接近,但是山东大部地区PM_(2.5)分析偏强,与观测相比PM_(2.5)质量浓度存在高估。同时同化Himawari-8 AOD观测和地面气溶胶站点观测的PM_(2.5)分析最优,分析与观测距平相关系数最高,平均偏差、均方根误差及标准差最小。重污染区的PM_(2.5)预报检验结果表明,同化Himawari-8AOD观测对大于350µg·m^(-3)量级PM_(2.5)预报正贡献可以持续到48 h,但整体来说,同时同化Himawari-8AOD观测和地面气溶胶站点观测对各个量级的PM_(2.5)质量浓度预报质量最优。

往返平飘式探空在CMA-MESO三维变分中的同化及对模式预报的影响

往返平飘式探空通过一次探空气球施放实现“上升段-平飘段-下降段”三段观测,其下降段能实现在06时(世界时,下同)和18时自动垂直加密观测大气,具备提升区域高分辨率快速同化循环预报系统在06时和18时的预报技巧潜力。为了实现往返平飘式探空在区域高分辨率模式中的同化,分析其对预报的影响,初步提出了“选取模式层最接近观测”的垂直稀疏化方法来预处理资料,深入分析了稀疏化对同化效果的影响,论证了资料垂直稀疏化对于同化应用的必要性;在此基础上,开展了为期1个月的批量同化影响试验,着重分析了往返平飘式探空在长江中下游区域的组网观测对CMA-MESO模式预报技巧的影响。稀疏化敏感性试验结果表明,同化不稀疏化的往返平飘式探空相比同化传统业务探空,分析和预报误差显著增加,降水预报评分也显著降低,相反,“选取最接近模式层”数据的垂直稀疏化方案能提高模式的分析和预报技巧,表明往返平飘式探空同化前必须进行垂直稀疏化。批量同化试验结果表明,在冷启动时刻(00时和12时,为常规探空释放时刻),同化往返平飘式探空(上升段)相对同化传统业务探空,分析误差和预报误差变化较小。但在暖启动时刻(03、06、09、15、18、21时,无常规探空释放时刻),增加往返平飘式探空下降段数据,相比控制试验,分析场精度提高了约0.4%。此外,0~12 h累计降水预报的ETS评分变化较小,但12~24 h累计降水预报在0.1、1.0、5.0、10.0、25.0 mm量级降水ETS评分提高了约0.5%,在50.0 mm量级的降水ETS评分提高了约2.3%。总体而言,同化往返平飘式探空对于区域高分辨率快速同化循环预报系统在暖启动时刻的降水预报技巧有正贡献。

CMA-MESO模式对“21·7”河南特大暴雨的预报评估与误差分析

为分析CMA-MESO模式对2021年7月19—21日河南特大暴雨的预报性能,除了常规观测资料,还利用雷达和卫星非常规观测资料,对模拟回波和云产品开展传统和新型空间检验,以揭示对流风暴和中尺度对流系统(MCS,基于卫星红外通道)的模式预报偏差细节,并从降水形成的水汽、动力、触发和维持机制等角度分析模式误差产生的原因。结果表明:模式能较好预报雨带形态、弱回波持续时间以及主要降水发生前期和后期MCS的面积和强度演变趋势;模式偏差主要体现在低估了降水强度且未报出郑州站极端小时降水,错报主雨带小时降水演变,严重低估了对流风暴和强对流风暴的持续时间,未能报出午后MCS面积陡增的变化趋势且MCS位置预报偏西、偏北;模式降水偏差的原因主要在于水汽的模拟,模式水汽垂直分布不合理,对台风烟花和查帕卡的水汽输送均偏弱,而水汽输送不足的根源是低空急流偏弱和超低空急流脉动不足。另外,模式未能在郑州站附近预报出稳定少动的地面中尺度辐合线,加之大气层结不稳定度不足和对流不稳定能量偏低,使得对流发展不够旺盛,最终导致降水预报不足。

Structural Features of Nuclei in Leaf Mesophyll Cells of Salt-Tolerant Artemisia marschalliana

All nuclei in mesophyll cells of Artemisia marschalliana are located in vacuoles and occupy up to 90% of their volume. The ultrastructural organization of chromatin in nuclei shows different degrees of its decondensation, up to complete separation of DNA from histones. It is possible that the separation of DNA from histones enables Artemisia to grow in soils with high salinity.

CMA-MESO逐时快速更新同化预报系统及其短临预报效果初步分析

基于CMA-MESO模式水平3 km分辨率3 h循环的快速更新同化预报系统,本文建立逐小时的分析预报循环系统,并且通过采用5种尺度叠加的高斯相关模型和引入各向异性的水平相关尺度方案来改进背景误差水平相关结构,同时考察引入全球大尺度信息方案对逐小时循环的分析和预报影响。通过对2020年7月19日华东强对流天气过程的数值模拟表明:(1)逐小时循环吸收了更多的高频观测资料和循环中采用更临近的1 h预报场作为背景场,分析和降水短临预报质量整体比3 h循环有所提高;(2)在区域分析中逐时引入全球预报场的大尺度信息会削弱区域观测资料的影响,对预报会有不利影响;(3)改进的五种尺度叠加高斯相关模型和各向异性的水平相关尺度主要使风场背景误差水平相关系数的描述更接近样本的统计结果,因而在逐1 h循环中风场分析更靠近观测,华东强对流过程的组合反射率和降水短临预报更接近实况。

基于CMA-MESO冰粒子含量的雨雪相态判据应用

利用中国气象局中尺度模式(CMA-MESO)云降水物理直接输出的水凝物混合比,确定基于冰相水凝物占比的雨雪相态判据,并应用于2023年1月14—15日我国大范围降水过程的雨雪相态判别。结果表明:该判据明显改善了基于温度和高度场的厚度判据对我国东部地区雨夹雪范围判别偏大、对分散性雨夹雪漏报的问题,6~18 h时效雨夹雪预报TS评分较厚度判据提升75%~100%,24 h时效降雪预报TS评分较厚度判据提升67%;对全国雨雪范围判别合理,对小范围雨夹雪具有指示作用;对全国3~36 h时效降雨、降雪和雨夹雪预报TS评分为0.76~0.62,0.69~0.63和0.11~0.08;对降雨和降雪存在一定空报和漏报,对24 h时效雨夹雪空报明显;对相态转换过程有较好指示效果,判别代表站相态转换开始时间误差为1~2 h,对我国东部地区代表站的相态转换和雨夹雪持续时间判别优于厚度判据,基于厚度判据雨夹雪预报持续时间偏长。研究结果可为雨雪相态业务预报提供客观预报产品参考。

L-丙交酯/meso-丙交酯的共聚反应及其产物性能

为研究工业化生产中左旋(L-)丙交酯和内消旋(meso-)丙交酯的聚合反应及产物性能,通过对L-丙交酯进行高温热处理制备更加符合工业生产的meso-丙交酯,并以L-丙交酯和meso-丙交酯为聚合单体,探究丙交酯性质对开环聚合反应产物的分子量及其性能的影响。借助凝胶渗透色谱仪、核磁共振波谱仪、傅里叶红外光谱仪、热重分析仪、差示扫描量热仪和二维X射线衍射仪分析了聚乳酸共聚产物的分子量、化学结构、热性能和结晶性能。结果表明:含有0~5.0%meso-丙交酯的L-丙交酯可以成功进行开环聚合得到聚乳酸共聚物,并且meso-丙交酯的存在不会显著影响聚合物分子量的分布均一性。随着meso-丙交酯含量的增加,聚乳酸的热分解温度、玻璃化转变温度、熔点和熔融焓等热性能参数均明显降低。与聚左旋乳酸(PLLA)相比,共聚物的结晶速度与结晶能力降低,二者的最佳结晶温度均在100℃左右。meso-丙交酯的加入使共聚物大分子链的有序化程度降低,但不会改变聚乳酸的晶体结构。

CMA-MESO 3 km系统2 m温度预报诊断

诊断分析CMA-MESO(China Meteorological Administration Mesoscale Model,原GRAPES-MESO)3 km系统冬季2 m温度预报效果,为冬奥气象保障服务以及CMA-MESO模式系统开发优化改进提供参考,选取2020年12月至2021年2月2 m温度预报。诊断发现,每日低温预报较好,高温预报较差,00—06时(世界时,下同)升温过程预报效果好于06—21时降温过程。滑动双权重平均法订正显示,2 m温度预报偏差以系统性偏差为主,订正前均方根误差和标准差较大地区改善效果更为明显。依据温度订正前后标准差差异选择华北、华东、西南三个区域的个例和华北地区连续试验进行波谱分析发现,功率谱随着尺度增大逐渐增多,2 m温度预报偏差和2 m温度不同尺度功率谱信息存在一定的对应关系,当不同尺度上的功率谱存在缺失或异常大值时,2 m温度预报与实况存在明显差异。

高分辨率地形资料应用对CMA-MESO模式地面气象要素的影响

真实地形包含各自不同尺度的地形特征,对各种时空大气运动有深刻影响。不同尺度的地形效应很难在数值模式的离散格点中准确刻画,是发展数值模式的难点问题之一。随着模式向亚千米级高分辨率发展,高分辨模式要求刻画出更高准确度的地形数据。本研究在CMA-MESO中引入ASTER-1s高精度地形数据和改进地形滤波函数,在滤去波长接近模式网格的小尺度地形的同时保留更多地形细节,以提高模式对地形的刻画准确度。通过冬、夏各1个月批量模拟试验结果与2万多个地面观测站点观测数据的对比,发现单独采用ASTER-1s地形而不改变CMA-MESO的地形滤波函数,模式对2 m气温和10 m风速的整体预报准确度提升较小,采用ASTER-1s地形并改进地形滤波函数明显提高了模式对2 m气温和10 m风速的预报准确度,对气温和风速的月平均均方根误差分别减少了6.4%和4.9%。夏季1个月批量试验显示,改进的新地形方案对降水预报提升较弱,未造成非真实的细碎降水分布或异常值。此外,动能谱分析新引入的地形和滤波函数未造成高频能量积累。研究结果表明新地形方案能够明显改进低层气温和风速的预报准确度,并且在数值上稳定可靠。

2021年夏季CMA-MESO模式降水预报评估

利用中国2021年夏季(6—8月)逐3 h降水预报资料和地面气象站观测资料,从多个角度诊断分析CMA-MESO(China Meteorological Administration Mesoscale Model)3 km系统模式降水预报性能,为预报员提供参考,为模式系统改进提供依据。结果表明:CMA-MESO 3 km模式能较好地预报出不同地区3 h累积降水量和有效降水频率时空分布特征,区域降水预报能力强于单站,持续性降水预报效果好于局地短时强降水。不同预报时效结果显示,CMA-MESO 3 km模式3 h降水预报值最大且大于观测值,6、9、12 h降水预报最接近实况;短时强降水个例结果显示CMA-MESO 3 km模式短临预报效果较好,3、6 h降水预报接近观测,降水量及其时间变化特征预报与观测基本一致,且8个预报时效的区域降水预报平均值接近观测值,预报效果较好。

关于Meso-紧在逆极限运算下的保持问题

令Ｘ是逆系统｛Ｘσ，πσρ，Σ｝的逆极限，λ是Σ的基数，假设每一个投射πσ：Ｘ→Ｘσ是开且到上的，且Ｘ是λ仿紧的，如果每个Ｘσ是Ｍｅｓｏ紧的，则Ｘ是Ｍｅｓｏ紧的．进一步有遗传Ｍｅｓｏ紧的类似结果．

Meso紧空间及次meso紧空间的Tychonoff乘积

该文主要证明了如下结果：引理在ω<ω。上存在一个滤子满足：对于每个次meso紧空间X和X的每个开覆盖，存在的开加细序列使得对于任何紧子集．有.定理设X是正则meso紧（次meso紧）空间，Y是meso紧（次meso紧）空间，如果PlayerI在G（DC，X）中有必胜策略。

关于submeso紧空间的映射定理

证明了在正则空间中闭Lindelof映射保持且逆保持submeso紧性,这改进了林寿关于正则空间完备映射保持且逆保持submeso紧性这一结果;同时我们引用一个反例说明原象空间的正则性是必要的.

序列式MESO紧空间的闭Lindelof逆象(英文)

证明了正则空间中闭Lindelof映射逆保持序列式meso紧性,从而改进了Mancuso V J关于正则空间中完备映射逆保持meso紧性这一结果;进一步我们指出定理条件中原象空间的正则性不可被省略而象空间的正则性可以用原象空间的正规性来替代.

关于meso紧和次meso紧的σ-积

主要获得了如下结果 :设X =σ{Xα:α∈A} ,如果X的每个有限子积是meso紧 (次meso紧 )的且X正规 ,则X是meso紧 (次meso紧 )

冬季高海拔复杂地形下GRAPES-Meso要素预报的检验评估

利用GRAPES(Globe/Regional Assimilation and Prediction System)对2010年温哥华奥运会6个场馆气温、相对湿度、风及降水量的预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差、Alpha Index、TS和ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明:GRAPESMeso预报相对湿度的准确率最高,且随预报时效的增加,其变化趋于稳定。起初模式对相对湿度的预报偏干,之后逐渐变为预报偏湿;气温预报偏低;风速预报偏大。逐日各要素预报检验结果表明,气温的变化幅度最小;各级降水检验发现,晴雨预报的TS评分最高,且随降水增大,ETS评分逐渐接近TS。与其他模式预报结果对比发现,GRAPES-Meso对复杂地形下要素预报还存在一定的不足。本研究还发现,模式存在一定的系统误差,若能有效订正其误差,将有助于改进模式预报。

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。

适应异构集群的Mesos多资源调度DRF增强算法

云计算集群环境下多资源分配的公平性是考量资源调度子系统最重要的指标之一,DRF作为通用的多资源公平分配算法,在异构异质的集群环境下可能有失公平性。在研究Mesos框架中DRF多资源公平分配算法的基础上,设计并实现了增加机器性能评估影响因子的meDRF分配算法。将计算节点的机器性能得分,作为DRF主导份额计算的因子,使得计算任务有均等的机会获得优质计算资源和劣质计算资源。通过选取K-means、Bayes及PageRank等多种作业进行实验,实验结果表明:meDRF较DRF分配算法更能体现多资源分配的公平性,且资源分配具有更好的稳定性,能有效提高系统资源的利用率。