民航华北空管两代快速更新循环同化数值预报系统的检验评估

民航华北空管气象中心自主研发了第一代快速更新循环同化数值预报系统(NMC-RAP)和更新的第二代快速循环同化数值预报系统(NMC-HRRR)。针对2020年和2021年6~8月华北区域3次大范围雷雨天气过程的雷达反射率的预报结果,从雷达回波的空间分布、航空雷暴临近预报系统(Aviation Thunderstorm Nowcasting System,ATNS)评分、主要机场对流预警的预报效果等角度,对两代快速更新循环同化数值预报系统的预报性能进行了对比分析。结果表明:1)两代系统均能较好体现雷达回波的空间分布特征,回波强度也与区域雷达拼图实况资料比较接近。对于强回波中心落区这样的关键预报,NMC-HRRR总能体现出更大的优势,与实况更吻合。2)两代系统的弱回波预报的ATNS评分均优于强回波。其中,NMC-HRRR 0~9 h内预报的强、弱回波评分整体较高,特别是0~360 min和第540分钟的强回波预报,显著优于NMC-RAP。3)NMC-HRRR在预报对飞行有影响的回波开始出现的时间方面优势明显。对5个主要机场强对流预警的整体评估,定量证明了NMC-HRRR相较NMC-RAP,在强、弱回波的定时、定点预报准确率及其时空分布的改进都是有显著效果的。

快速更新循环同化预报系统的汛期试验与分析

为了支持短时临近预报,利用新一代数值预报技术,结合高时空分辨的新一代探测所提供的观测信息,开发了基于快速更新循环同化的数值预报系统。基于GRAPES预报模式及其三维变分,开发了逐时循环同化,包括雷达、卫星、飞机、常规地面和探空等观测资料的同化模块,并采用nudging技术,引入雷达回波,订正模式的初始云水、雨水等信息,实现快速更新预报。多种测试和汛期连续试验表明,系统运行稳定可靠。逐时同化场合理,与实况基本一致。通过1个月的滚动预报综合分析和个例预报分析均表明,预报稳定有效,与观测分布基本一致,初步具备开展短时临近预报的能力。

卫星资料循环同化应用对区域数值预报效果影响分析

为提高卫星资料在同化系统中的利用率及验证卫星微波资料对区域数值预报效果的影响,本文以2008年8月1—31日为研究时段,利用WRF模式及其WRF-3DVAR同化模块,设计并构建了卫星微波资料的快速循环同化方案,分析循环同化方案对数值预报的改进效果。结果表明,相比于单时次同化,循环同化方案使各预报要素的相关系数在一定程度上得到改善,均方差也呈现减小的趋势。此外,对研究时段内暴雨和台风个例的具体分析显示,循环同化方案能够有效改善降水和台风路径的预报。

快速更新同化预报的关键技术综述

快速更新同化预报技术(简称RUC或RR)是近来针对短时临近预报应用发展的数值预报技术。回顾了国内外的发展历程及现状,介绍了关键的相关技术,主要包括:(1)绝热与非绝热数字初始化;(2)冷、暖和热启动技术与循环同化;(3)云分析技术;(4)近地面资料同化等,并阐述了快速更新同化预报技术未来的发展。

基于ECFLOW实现华中区域快速更新同化预报业务流程

为了进一步满足华中区域对高时空分辨率数值预报产品的业务需求,为短临预报和精细化格点预报提供技术支撑,华中区域快速更新同化预报模式系统于2015年7月完成系统搭建并开始业务试运行,2017年12月又根据业务需要完成了系统结构的调整。由于该系统具有流程复杂,步骤繁多的特点,为了使调度监控更加直观,故障定位更加准确,系统维护更加高效,运用ECFLOW技术对整个预报系统进行了流程化调度开发,设计并实现了华中区域快速更新同化预报业务流程监控系统。该系统图形界面美观友好,流程结构清晰明了,故障定位准确且处理操作简单,可大幅提升业务模式运行监控及维护的工作效率。

针对对流降水预报的BJ-RUC系统1小时更新循环方案研究

为了提高快速更新循环系统的分析和预报水平,在BJ-RUC系统中,发展了针对1小时更新循环的分步同化方案。分步同化的方案有效解决了在现有变分同化系统中如何在分析场中加入更多的对流尺度观测信息,同时保持大尺度背景场平衡的问题。该方案是将大尺度的常规观测和小尺度、高分辨率的观测资料分步同化,从不同尺度的观测中分别提取出大尺度和对流尺度的信息。以2009年北京地区夏季的4次强降水过程为个例进行同化和预报试验。结果表明,该方案在12小时的预报时效内能有效提高降水预报。对飑线个例的详细分析结果显示,分步同化方案可以使分析场中同时保留大尺度和对流尺度的信息,从而使预报的降水位置和强度等方面都更准确,降水预报评分有明显提高。

浙江省快速更新同化系统的建立与检验评估

浙江省快速更新同化系统(Zhe-Jiang WRF-ADAS Rapid Refresh System,ZJWARRS)基于WRF模式和ADAS同化系统(中尺度预报模式ARPS的数据同化系统)建立,每3h同化吸收最新观测资料进行短临预报。选取2014年夏季和台风"菲特"期间该系统的表现为例,评估该系统在日常降水和台风暴雨预报中的应用效果。结果表明,ZJWARRS对夏季降水的时间演变和空间分布把握较好,但预报总体偏强。对3h累计降水预报结果呈逐步修正趋势,体现了快速更新同化系统预报时效越临近效果越好的优势,预报水平较原浙江省中尺度数值预报业务系统有所提高。3h滚动更新对"菲特"路径预报修正效果明显。ZJWARRS能较好预报出台风降水强度逐渐加强后又逐步减弱的演变过程,但降水强度和范围存在低估,形态检验表明降水的结构预报和实况的相似度较高。

集合变分混合同化方案在快速循环同化系统中的应用研究

基于北京市气象局快速循环同化系统RMAPS-ST以及对流尺度集合预报系统RMAPS-EN,构建了En-3DVAR集合变分混合同化系统,将该系统应用到业务快速循环同化系统中并进行试验,分别在冷启动与循环启动环境下对比了混合同化系统(Hybrid)与三维变分(3DVAR)的同化预报效果。获得的结论如下:单点试验结果表明,混合同化系统分析增量的分布与集合预报离散度分布具有较好的对应关系;在冷启动和循环启动中,三维变分的分析增量都表现出各向同性的特点,混合同化分析增量均表现出一定的流依赖特征;降水个例分析表明,在冷启动环境中,Hybrid与3DVAR效果相当,而在循环启动中,Hybrid的降水预报相对于3DVAR有较明显的改进效果;批量试验检验结果表明,冷启动中,Hybrid与3DVAR的评分大致相当,而在循环启动中,Hybrid相对于3DVAR的评分有明显改进;集合离散度和背景场误差的相关性分析表明二者在循环启动环境下具有更好的相关性。

北京一次冬季回流暴雪天气过程的数值分析

回流天气是华北地区冬、春、秋季节产生降雨(雪)的主要天气类型,预报员常常因对回流天气系统结构特征认识不足和诊断失误而导致预报的失败,是降雨(雪)预报的难点和重点。利用北京地区高分辨率快速循环同化中尺度数值预报系统(BJ-RUC)对2010年1月2—3日一次典型的回流暴雪天气过程进行模拟,分析数值模式的模拟能力,研究各层主要影响系统结构特征及形成暴雪的关键性条件,探讨典型回流暴雪天气过程的形成机理。主要结论为:数值模式对此次暴雪过程的近地面回流冷空气、中低层低值系统及变化特征、主要降雪时段和降雪量模拟效果较好,对降雪落区的模拟存在一定偏差。低层回流偏东风遇到地形后引起垂直运动主要在低层800 hPa以下,所产生的降雪量不大,而其与上游850～700 hPa低涡系统发展东移其前部的上升运动汇合所形成的大范围、深厚、强烈的上升运动是产生明显降雪的关键性条件。上游低涡系统前部西南暖湿气流相对应的大湿度区移近是产生较强降雪的重要条件。持续的低层回流冷空气湿度较大,对于低层大气起到水汽输送的作用。回流冷空气使低层大气维持长时间的水汽输送并与其上层东移的大湿度区相结合,增加湿层厚度,有利于降雪持续而形成较强降雪。降雪开始时间和降雪强度的变化与对流层中下转偏南风的时间和偏南风风速增大有关。

雷达反射率资料的三维变分同化研究

应用天气研究和预报模式(WRF)三维变分系统中一种新的雷达反射率资料间接同化方法来进行反射率资料的三维变分同化研究,评估雷达反射率资料对夏季短时定量降水预报的作用。该方法不直接同化雷达反射率资料,而是同化由反射率资料反演出的雨水和估计的水汽。以2009年夏季北京地区发生的4次强降水过程为例,考察了北京市气象局业务运行的快速更新循环同化预报系统对京津冀地区雷达网的雷达反射率资料的同化性能以及雷达反射率资料和径向风资料同时同化的效果。数值试验结果表明:(1)同化反演雨水或水汽都能改善降水预报,但同化反演水汽对降水预报效果的改善起了更重要的作用;(2)同化反射率资料能极大地提高短时降水预报的效果,其稳定的正面效果可以延伸到6 h的预报时效,而同化径向风资料不能得到稳定的正效果;(3)同化雷达资料时,应用快速更新循环同化预报系统是提高短时定量降水预报的一个有效途径。

RUC产品在一次强降水预报中的应用分析

应用北京区域气象中心的快速更新循环同化预报系统(RUC)的模式产品,分析了2008年8月14日发生在北京地区的一次局地暴雨过程。结果表明,位于北京南面的对流云团在移入本市过程中进一步合并、发展,导致了本次局地强降水过程。RUC产品对局地性降水发生的时间和影响区域均有一定指示意义,比冷启动模式更有参考价值,局地非常规探测资料中包含的有利于降水的信息在8月14日03时起报的模式中起到了重要作用。

近10年中国现代天气预报的发展与应用

近10年来,随着数值预报技术的进步,探测手段的日臻完善和丰富,以及高性能计算机快速发展和应用,现代天气预报技术取得了显著的进步,其中快速更新同化分析和预报、集合预报、概率预报以及数字化预报等新技术的应用,促进了中国天气预报业务水平的提高,在中国防灾减灾、保障社会经济发展和人民安康福祉的气象服务中发挥了重要作用。回顾和介绍了近10年中国现代天气预报新技术,主要包括基于中尺度模式的多源资料快速更新同化预报技术,提供灾害性、极端性天气预报的不确定性信息的集合预报和概率预报技术及高时空分辨率气象要素的数字化预报技术,展望未来发展趋势,以期能够对未来天气预报技术发展提供借鉴和参考。

基于BJ-RUC模式预报产品的北京冬半年道面温度预报模型

选用2012年11月1日至2013年3月30日3 km分辨率BJ-RUC模式输出的气象要素与5个道面站数据(A1027,A1325,A1412,A1414,A1512)温度进行统计分析,按不同起报时次(08、14和05时)分别建立三类逐步回归统计模型预报未来24 h逐时道面温度,选出最优模型预报2013年11月至2014年3月道面温度。结果表明:道面温度与RUC输出的2 m温度、短波辐射显著相关,与长波辐射、湿度次相关;有显著气象因子参与的回归模型预报的道面温度好于仅加入前一天对应时刻道面温度的回归模型,预报准确度可提高25%以上,误差减少1℃以上;滚动筛选不同起报时次预报时段可将模型预报误差控制在±3℃以内,且预报早高峰温度好于晚高峰,白天好于夜间,晴天好于其他天气类型。

不同雷达反射率3维拼图观测资料同化对ZJ1KM预报降水的评估研究

以业务应用为目的,开展雷达反射率拼图数据在浙江省气象科学研究所数值预报业务系统充一浙江1km高分辨率逐小时更新同化系统(ZJ1KM)中的同化应用研究。基于当下业务中使用的仅涵盖浙江地区的雷达反射率数据(RF-ZJ)的预报结果,以及覆盖全国范围的中国气象局气象探测中心的天气雷达拼图系统V3.0产品(RFV3.0)同化结果,通过亚运气象保障期间一次降水个例,比较分析两套雷达反射率3维拼图数据在ZJ1KM系统中同化应用得到的降水预报情况,并定量评估雷达反射率资料同化对其预报提升的贡献程度。初次试验的结果表明:(1)增加雷达反射率资料同化对降水预报有正的反馈效果,RF-V3.0试验的降水预报结果雨强偏弱,远小于实况降水,但在一定程度上缩小了降水偏差的量值,而RF-ZJ试验能更好地再现雨带的位置和降水强度,尤其是台州南部的降水大值区和分布范围。(2)两组同化试验中降水粒子的云水和雨水的积分柱含量与雷达反射率资料的观测覆盖区域范围较为一致,其中,同化雷达反射率数据RF-ZJ试验的结果比未同化试验(RF-NONE)的结果有明显改善,而同化RF-V3.O数据的试验与RF-NONE相比增益效果不明显,在台州地区的雪水和霰粒子还有减弱的表现。(3)水凝物粒子的垂直分布表明,RF-ZJ试验的云水粒子、云冰粒子、雪水粒子和霰粒子含量在中高层有明显的增加,雨水粒子含量在500hPa以下高度都有明显的增加,而RF-V3.0试验中的各类水凝物粒子含量在垂直方向的分布较未同化的试验结果而言,存在不同程度的减少。

江西省多模式热对流降水预报对比分析

通过对比EC数值预报模式、华东区域模式中尺度系统、华东区域模式快速同化更新系统、JXMESO模式4家模式系统预报与2019年7月18日至8月13日每日14:00—20:00午后热对流降水实况。结果表明:EC对午后热对流落区预报有较好的准确性,但降水强度预报偏差;华东区域模式中尺度系统和JXMESO在落区和强度预报上则都缺乏一定的准确性,JXMESO更是多次空报;华东区域模式快速同化更新系统则有较好的准确性,其预报的雷达反射率和低层风向产品有较好的指示意义。

三种探空资料在各类强对流天气中的应用对比分析

使用2007和2008年5-9月常规探空资料、微波辐射计和风廓线数据构建的特种探空资料以及BJ-RUC模式探空资料计算的常用热动力物理参量,比较了在冰雹、雷暴大风和短时暴雨等强天气中特种探空和常规探空的各参量之间的差异,探讨了特种探空在强对流天气判别中定量应用的可靠性,最后选取不同强对流天气个例,详细对比分析了三种探空的物理参量在不同强对流天气发生前后的演变趋势。结果表明:(1)特种探空与常规探空的热动力物理参量在三种不同强天气中的表现基本一致。与常规探空相比,特种探空数据的时间分辨率高,各物理参量的变化特征表现更明显,能更详细地描述强天气发生前后大气状态的变化。(2)由特种探空计算的多种物理参量在不同强天气的酝酿、发展过程中差别明显,在强天气发生前3～6小时的变化趋势尤其明显,对于3类强天气的判别具有明确的短时临近预报意义。(3)与特种探空相比,模式探空的多数物理参量在强天气发生前后的变化趋势一致,低空垂直风切变最接近,而少数表征大气热力性质的物理参数的数值和转折时间仍有一定差别,尤其是模式对潜热释放过程的描述能力明显不足,几乎不能描述强对流云团发展过程中对流层中上层强烈的增温过程。因此,在使用模式探空参量制作强对流天气的潜势预报时,须辅以特种探空的实时探测数据计算的物理参量,对模式预报结果进行订正。