基于再分析尺度化因子的集合预报初值扰动对台风烟花(2106)预报的影响

为考察基于再分析尺度化因子的集合变换卡尔曼滤波(ETKF_R)初值扰动方案对台风预报的影响,利用中国气象局区域集合预报系统(CMA-REPS)开展了2021年7月18—29日的回算试验,分析了初值扰动结构对登陆台风烟花路径和强度预报的影响,并与ECMWF和NCEP全球集合预报进行对比。结果显示:ETKF_R方法改善了初始三维风场的扰动幅度和结构,但台风初始位置和强度的离散度偏小;ETKF_R方法能合理降低对台风路径预报起关键作用的天气系统的集合离散度,从而限制台风移速和移向的过度发散,提高“烟花”全生命史的路径集合平均预报技巧,并改善台风路径集合平均误差与离散度关系;ETKF_R预报前24 h台风结构和强度的离散度能快速增长,其24 h后台风强度集合平均预报效果与ETKF方案基本相当;与国际先进的全球集合预报相比,ETKF_R对“烟花”登陆的预报效果最优,其统计平均的0~2 d路径预报误差与ECMWF集合相当,而NCEP集合的0~2 d路径预报误差最小,但过发散特征明显;同时,ECMWF集合对“烟花”的强度预报总体严重偏弱,而NCEP集合对预报台风最大强度的准确性较高,但预报的台风增强速度比ETKF_R慢。上述研究结果表明,CMA-REPS的台风路径和强度预报具有业务参考价值。

一种新型的中尺度暴雨集合预报初值扰动方法研究

提出一种针对对流不稳定构造具有中尺度运动特征的集合预报扰动初值的新方法———异物理模态法,介绍了异物理模态法产生初值扰动区域和扰动振幅的数学处理方案,即由不同对流参数化方案预报离差获得集合预报初值扰动区域、扰动结构和扰动振幅的数学处理过程。利用美国PSU/NCAR的MM5中尺度模式,对一次典型暴雨进行异物理模态法初值扰动集合预报试验,详细分析了扰动初值的结构和集合预报结果。结果表明,该方法产生的初值扰动场具有合理的中尺度环流结构,可以反映对流敏感区域的对流不稳定的预报不确定性,集合预报结果可以明显改善控制预报。

基于动力降尺度的区域集合预报初值扰动构建方法研究

利用全球集合预报系统资料(Global Ensemble Forecast System,GEFS),基于WRF中尺度模式构建了区域集合预报系统,区域集合初值的构建采用两种方案,一种是GEFS全球集合预报初值场直接动力降尺度(称为DOWN集合),另一种是提取GEFS全球集合降尺度后的扰动场,并叠加到区域数值预报系统(北京快速更新循环数值预报系统:Beijing Rapid Update Cycle System,BJ-RUC)分析场上构建集合初值场(称为D-RUC集合)。进行了批量试验,通过对比发现D-RUC集合的中小尺度扰动增长优于DOWN集合,而大尺度扰动分量的增长两者相当,说明与高分辨率分析场叠加可以促进动力降尺度扰动的中小尺度扰动分量的增长。集合预报扰动准确性检验结果显示,短预报时效内DOWN集合扰动明显低估了预报误差,在预报误差较大的位置扰动较小,而D-RUC集合能够更好地识别预报场中哪些位置预报误差较大,而哪些位置预报误差较小。集合预报检验结果表明,D-RUC方法能显著改善短时效预报效果,集合离散度有所增加、均方根误差有所减少,概率预报评分显示D-RUC集合比DOWN集合在短预报时效占优。降水个例分析结果表明D-RUC方法能显著改善短时效内的降水概率预报效果。

集合预报初值扰动在天气预报中的应用研究进展

对提高数值模式天气预报准确率和可用度,单个模式往往难以达到理想的目的,故常采用集合方法。例如,将模式的初值进行扰动后集合,或者将不同的预报结果集合,甚至运用多模式开展集合预报等。本文着重介绍集合预报初值扰动的应用研究情况,重点阐述目前最先进、最流行的两种方法——奇异向量法和增长模繁殖法。集合初值扰动研究近年取得了丰硕成果,也涌现了一些新的初值扰动方法。但很多问题仍有待解决,例如对初始场误差的进一步认识、误差的离散度还不够大、离散速度还不够快、更有效的扰动生成方法有待出现等。最后,对初值扰动的应用研究进行了展望。

(2+1)维AKNS方程的初值扰动波及动力学行为

综合应用相平面分析法和初值扰动椭圆函数展开法研究(2+1)维AKNS方程。给出了方程行波闭轨和同异宿轨的存在性,获得了方程含时间任意函数初始解扰动的椭圆正弦函数精确解,分析了所获解结构在初值扰动下的三类特征,讨论了初值扰动波的局域激发几何结构。所获结果丰富了该方程的可积意义和动力学内涵。

集合预报多尺度奇异向量初值扰动方法研究

目前国际上采用的奇异向量集合预报初值扰动法对于初值不确定性的描述存在一定的不足,为了更有效地反映初始误差的时空多尺度特性,基于GRAPES全球奇异向量计算技术,计算了不同空间分辨率及不同最优时间间隔的多个尺度的奇异向量,并采用基于高斯分布的线性组合法来构造多尺度奇异向量的扰动初值,以代表在相空间中增长最快的多尺度初值误差模态。通过2019年1月19日的初值扰动集合预报试验,对比分析了单一尺度奇异向量初值扰动法与多尺度初值扰动法的扰动特征及集合预报效果。结果表明,多尺度奇异向量初值扰动法为区域集合预报提供的初始扰动场是合理的,扰动的大小随时间增长,且在空间分布上较好地反映了当前大气的斜压不稳定特征。此外,多尺度奇异向量扰动可以描述一定的大尺度以及中小尺度运动误差特征,较单一尺度奇异向量扰动能反映出更多初始场的不确定性信息。检验分析表明,GRAPES多尺度奇异向量集合预报在集合一致性、连续等级概率评分、离群值等方面有一定的优势,相比于单一尺度奇异向量法有较好的预报技巧。因此,基于GRAPES的多尺度奇异向量初值扰动法对于集合预报的预报效果有一定的提高,能为构建一套完善的GRAPES区域奇异向量集合预报系统提供一定的科学依据和应用基础。

GRAPES区域集合预报模式的初值扰动增长特征

基于GRAPES-REPS(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System-Regional Ensemble Prediction System)区域集合预报模式和集合变换卡尔曼滤波(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)初值扰动方法,对2015年6月1~15日10 km与15 km水平分辨率分别进行集合预报试验,通过分析ETKF初值扰动分量、初值扰动方差准确率、动能谱、扰动能量演变、日变化及集合离散度、均方根误差等特征,揭示GRAPES-REPS区域集合预报ETKF初值扰动结构及增长特征。结果表明:(1)ETKF初值扰动方案产生的扰动能够保持所有正交、不相关方向的误差方差,且ETKF分量α参数值及放大因子具有较好的稳定性。(2)ETKF初值扰动方法生成的扰动场以大尺度扰动为主,扰动结构及能量具有随流型依赖特征,低层以内能扰动为主,高层以动能扰动为主,且集合扰动可以有效捕捉预报误差的结构。(3)GRAPES区域集合预报初值扰动总能量和集合离散度随预报时效的延长均呈发展趋势,但离散度增长率小于均方根误差增长率,即集合预报总体存在集合离散度不足的问题。(4)水平分辨率提高可以增加中高层大尺度扰动波谱能量,明显改进等压面及近地面风场及温度场的集合预报效果。值得指出的是,GRAPES-REPS区域集合预报低层内能扰动能量存在明显的日变化特征,特别是青藏高原地区更加显著,需要进一步研究青藏高原初值扰动结构的合理性。

基于观测扰动的集合预报EDA初值扰动方法研究

北京城市气象研究院初步发展了3 km分辨率的华北对流尺度集合预报系统。为构建适用于该系统的初值扰动,设计了观测随机扰动方案,并与全球集合预报动力降尺度背景场相结合,利用三维变分同化方法构建了集合资料同化(EDA)初值扰动;开展了EDA方案在华北对流尺度集合预报系统中的批量试验,并与动力降尺度初值扰动方法进行了对比。结果表明:观测扰动构建方法合理,能够产生与观测误差量级相当且正态分布的观测扰动;动力降尺度方法初始离散度较大,EDA方案如果同化单一未扰动观测会约束各成员的集合离散度,而同化扰动观测之后相对于同化单一观测而言离散度增加,且基于观测扰动的EDA初值扰动场能够代表背景场和观测的不确定信息;从统计检验结果来看,相对于动力降尺度,EDA初值扰动方法可以大幅减少短预报时效的预报误差,集合离散度略有减少,而集合概率技巧评分具有较明显提升;降水概率预报检验结果表明EDA方法能够显著改善动力降尺度方法对强降水的漏报现象,对于局地降水的量级和时段具有更准确的预报能力;试验时段内的统计降水评分结果也表明,不管是小雨、中雨还是大雨量级,EDA方法均能够获得更好的概率预报评分效果。

内蒙古对流尺度集合预报初始扰动构造的模拟试验研究

对流尺度集合预报(Convection-allowingEnsemblePrediction,CAEP)是提高强对流天气预报能力的重要手段,构造合理的初始扰动是CAEP的关键问题。本文开展基于观测扰动初值法(Perturbed-observation,PO)的CAEP在内蒙古地区的试验,并以动力降尺度(Downscaling,DOWN)方法作为对比,分析PO方法在内蒙古地区CAEP的预报效果,以期为内蒙古地区CAEP的构建提供技术参考。结果表明:(1)PO方法构造的初始扰动能引入内蒙古地区观测资料从而减少背景场的不确定性,且扰动具有充分的增长能力。(2)与DOWN方法相比,PO方法可以显著减少CAEP的短时预报误差,高空和地面要素的RMSE分别减小4%~43%和3%~9%,集合离散度略有减少。高空要素的CRPS评分最大可减少约53%,地面要素的CRPS评分平均减少6%,整体提高了对流尺度集合预报质量。(3)PO方法能够提高短时降水的预报能力,0.1mm、4 mm和13 mm 3个量级的TS评分分别提升了0.015、0.003和0.0015。且降水个例表明,PO方法对降水的落区和量级预报更准确。

(2+1)维AKNS方程的行波精确解及扰动结构

针对(2+1)维AKNS方程,应用初值扰动法和截断函数展开法,结合Maple计算,获得了方程带初值扰动的系列显式精确解,分别讨论了准周期波、Gauss波和孤波对准扭结波的扰动结构。

论天气预报中的集合预报初值扰动策略

近年来,天气预报的准确性一直受人们的关注,因为,它与人们的生命财产安全息息相关,是人们生活中不可或缺的重要组成部分。然而,随着气候环境的日益复杂,传统的单个模式往往很难提高数值模式天气预报的可用度和准确率,需要采用集合方法,对初值进行扰动后集合,开展集合预报模式。主要是对天气预报中的集合预报初值扰动进行探讨分析,并提出自己相应的观点。

斜压基本气流对东亚夏季风区气旋扰动低频发展影响的数值模拟研究

本文将夏季气候平均的基本气流分解为正压和斜压分量,使用一个线性斜压模式,研究了不同斜压基本气流对热带西北太平洋地区初始气旋性环流扰动低频发展演变的重要作用.其中,控制试验较好地模拟出初始气旋扰动向西北方向传播、在西北太平洋季风槽附近停滞增强、在东亚地区出现经向波列和在南海到海洋大陆地区形成西北—东南向波列等特征.改变斜压分量的敏感性试验结果表明,正压基流不能为西传的初始扰动供给足够的能量;海陆热力差异引起东亚地区的纬向温度梯度和北风垂直切变,是东亚太平洋型经向波列形成和维持的重要因素;当基本气流中的斜压纬向偏差部分线性增大时,扰动的能量会呈e指数迅速增强,提示在气候变化的背景下,基本气流微小的改变可能带来天气或季节内扰动强度的剧烈响应.

不同初始场及其扰动对WRF模拟暴雨的影响

使用ERA-interim和FNL再分析资料分别驱动WRF,对2013年7月12—13日的一次暴雨过程进行数值模拟,详细比较了WRF模拟结果之间的差异。结果表明:(1)两种资料在次天气尺度上存在着较大差异,并由此造成了模拟结果之间的差异,ERA-interim作为初始场对降水的模拟优于FNL资料,反映了WRF对初、边界条件的敏感性;(2)从区域总降水量来看,湿度场扰动对降水量的影响最大,其次是风场扰动和温度场扰动,最小的是侧边界扰动;(3)从降水误差来看,湿度场扰动引起的降水误差最大,在积分20 h内风场扰动的降水误差大于温度场,积分21~24 h则相反,侧边界扰动引起的降水误差在前期比较小且增长缓慢,积分一段时间之后与单个气象要素扰动引起的降水误差相当。

时间滞后与奇异向量初值生成方法的比较试验

简单介绍了国家气象中心基于奇异向量初值生成方法的神威集合预报准业务系统 ,它主要包括资料的前处理、客观分析、预报模式、初值扰动的生成、后处理、产品制作和系统监控七个部分 ,共有 3 2个成员。提出了 1 2个成员的时间滞后法集合预报系统的实施方案 ,并与奇异向量法进行了对比试验。结果表明 ,不论是距平相关系数还是均方根误差 。

不同扰动方法集合离散度演变的异同性暨地形扰动初探

基于北京"7.21"特大暴雨个例,设计了一种考虑地形不确定性对降水影响的集合预报方案,在对该方案进行初步评估的基础上,重点通过计算相关系数、扰动总能量和尺度分解,对包括地形扰动方案在内的4种集合预报方案(初值、多物理、地形、初值-多物理混合)中离散度演变的异同性进行了分析。结果表明:(1)考虑模式地形不确定性的扰动方案,在不影响集合平均降水预报质量的基础上,对集合降水预报的离散度和概率预报略有正贡献。(2)离散度空间结构的演变与天气形势的演变密切相关。不同扰动方案产生的离散度在初始时刻的空间分布各不相同,但随模式向前积分其离散度的相似度快速增大,其中0—6 h内增长速度最快,离散度场之间的相关系数可以超过0.6。混合方案与单一扰动方案相比,对离散度空间结构的贡献不大。(3)虽然不同方案的离散度空间结构相似,但其幅度却存在明显的差异,如地形扰动方案的离散度幅度明显小于初值扰动和物理过程扰动方案。混合方案可以增加原单一扰动方案的离散度振幅,但这种增加在高层明显,而在近地面层并不明显,因而增加降水和其他近地面大气变量的离散度要比增加上层大气变量的离散度更困难。(4)尺度分离的结果表明,随着空间尺度的增大和积分时间的延长,不同扰动方法产生的离散度结构会逐渐变得相似,但在积分早期(<12 h)和较小的空间尺度(<448 km)上离散度结构的差异仍明显,并且在较小的空间尺度(<448 km)上,不同扰动方法产生的离散度幅度有明显的差异。所以对于小空间尺度系统或甚短期预报,选择扰动方案比大尺度和较长期的预报更重要。以上研究可为集合预报如何合理采用不同扰动方案或不同方案的组合提供科学依据。

随机物理过程扰动方案在克拉玛依区域集合预报中的应用研究

克拉玛依气象局研发了区域集合预报系统并已实现业务运行,该系统仅采用了集合变换卡尔曼滤波(ETKF)初值扰动,导致离散度发展受到限制,为改善区域集合预报的离散度,本文尝试在初值扰动基础上引入随机物理过程倾向(SPPT)模式扰动方案。通过开展SPPT方案关键参数的敏感性试验,确定了适用于本系统的参数设置,构建了初值-物理过程扰动方案(ETKF-SPPT),并与仅采用初值扰动的集合方案(ETKF)进行了对比。结果表明:ETKF初值扰动方法能够产生具有动力学结构的初值扰动,但是随着预报时效的延长,集合离散度增长很快达到饱和,并在侧边界约束下逐渐减小;ETKF初值扰动结合SPPT模式扰动可使集合离散度在各个预报时效均保持增长状态;集合预报检验结果表明,仅采用ETKF初值扰动的集合预报概率分布可靠性较低,概率预报准确性也较差;ETKF-SPPT方法可获得更好的概率预报结果,可靠性更好,均方根误差更低。对克拉玛依城区一次大风预报个例表明,ETKF方案对大风起风时间和量级把握较差,而ETKF-SPPT可以增加集合离散度,起风时间和风速预报更准确。综合而言,增加SPPT扰动可以有效改善克拉玛依区域集合预报系统的预报技巧。

北京“7.21”特大暴雨不同集合预报方案的对比试验

采用6套扰动方案(初值、多物理、3组随机物理和初值与随机物理的混合)对2012年7月21日("7.21")北京特大暴雨过程进行了集合降水预报试验,检验了不同方案的集合平均预报、集合区间预报和概率预报较控制预报改进的相对程度,分析了它们对该过程时空不确定性的预报能力、不同扰动方法的离散度贡献以及不同尺度扰动对预报误差的贡献等。结果表明:(1)所有集合方案特别是初值扰动、多物理和混合扰动的集合预报相对控制预报在暴雨强度和位置上都有较显著的改进,并为用户决策提供了包括预报不确定性在内的更多预报信息。(2)3组随机物理产生的集合预报离散度很相似,都远小于初值扰动和多物理方案产生的离散度,并且主要集中在强降水中心附近,因此在初值扰动的基础上加入随机扰动,可以提高强降水中心的离散度,但对强降水中心以外的地区作用甚微;尺度分析进一步表明随机物理产生的离散度贡献主要集中在较小尺度上(<320 km),在更小的尺度上(<160 km)它甚至可以与初值和多物理扰动的贡献相当,而初值扰动和多物理过程的贡献可以比随机物理过程多延伸400—500 km直到较大的尺度(如>1000 km),其中多物理过程在较小尺度上(<100 km)可比初值扰动贡献更大,并且能部分消除预报系统偏差。(3)所有集合扰动方案所产生的离散度尺度谱都与实际预报误差尺度谱分布一致,即随空间尺度增大而减小,但在幅度上都小于预报误差(离散度不够大),并且这种差异随着空间尺度的减小而加速增大,在小尺度上相差甚大。

观测误差对GRAPES区域集合预报影响的敏感性试验

通过设计3组不同的观测误差均方差,对2012年8月1日—29日进行了基于GRAPES-M EPS(Global/Regional Assimilation and Prediction System-Mesoscale Ensemble Prediction System)的集合预报敏感性试验,研究观测误差均方差对集合预报初始扰动场结构、扰动量及垂直扰动总能量发展的影响,评估集合预报结果的差异,并分析了一次典型的江淮流域强降水个例。结果显示,模式变量扰动结构和扰动振幅对观测误差均方差较敏感,较小的观测误差均方差使得温度和风等模式变量的初始扰动量增大,扰动总能量增长更快,降水集合预报效果更优。因此在GRAPES-MEPS中,可以考虑对观测误差均方差进行适当的扰动,以体现观测误差均方差的不确定性对集合预报的影响,提高GRAPES-MEPS的集合预报技巧。

GRAPES全球/区域集合预报系统10年发展回顾及展望

较系统地概述了中国气象局全球/区域集合预报系统及描述模式初值和模式自身不确定性的集合预报扰动技术发展历程,回顾了GRAPES(Global/Regional Assimilation Pr Ediction System)全球集合预报的奇异向量初值扰动方法、GRAPES区域集合预报的集合变换卡尔曼滤波初值扰动方法和多尺度混合初值扰动方法、GRAPES全球/区域集合预报模式不确定性的随机物理过程倾向项扰动方法和动能后向散射随机补偿方法等研究成果,介绍了GRAPES全球/区域集合预报业务系统构建参数设置和预报性能,最后分析了GRAPES全球/区域集合预报中存在的问题,展望了未来发展方向。

数值预报发展的新方向——集合数值预报

数值预报走过了百年的历史(V.Bjerknes,1904)[1],取得了了不起的成就,预报准确率有了很大的提高。但是,考虑到大气的非线性作用以及初值和模式造成的数值预报不确定性,要提高传统的单一确定性预报的技巧越来越难。基于大气初值的敏感性试验,Lorenz提出了数值预报发展的新方向——集合数值预报。通过介绍集合数值预报的基本思想和方法;并针对初值和模式的不确定性,概述现有集合数值预报成员的产生方法及国内外的研究进展;同时解释怎样检验集合预报的结果的论述,如何从众多的集合预报产品中提炼有用的信息及预报产品的释用。