美国气象学会第20届中尺度过程会议和第28届数值预报会议概述

精准天气预报的核心对象是中小尺度天气。强降水和强对流天气的精准预报是世界性难题。2023年美国气象学会第20届中尺度过程会议和第28届数值预报会议关注强对流天气等中尺度过程的精细机理研究、超高分辨率数值模拟、物理过程、资料同化技术、一体化模式系统等。提升该类天气的精准预报能力的科学基础是继续深入认识其物理规律和机制,核心是发展先进的精细数值天气预报模式、资料同化技术及其后处理技术等。

数值预报AI气象大模型国际发展动态研究

数值预报是研究地球系统的重要工具,有助于加深科学家对大气、海洋、气候和环境等复杂系统之间相互作用和变化过程的理解,在防灾减灾、气候变化和环境治理等方面发挥着不可或缺的作用。随着模式复杂度和分辨率的提高,传统数值模式在气候变化研究和气候预测方面取得了迅速的进展,但也面临一些挑战,需要得到数据同化、集合耦合、高性能计算和不确定性分析等多方面的支持。而近年来,“AI+气象”的交叉研究在气象领域引起了广泛关注。基于多种深度学习架构的人工智能大模型,依托强大的计算资源和海量的数据进行训练,能够以新的科学范式进行高效数值预报。气象大模型不断涌现,一些科技公司如华为、英伟达、DeepMind、谷歌、微软等,以及国内外高校如清华大学、复旦大学、密歇根大学、莱斯大学等发布了多个涵盖临近预报、短时预报、中期预报和延伸期预报等不同领域的气象大模型。这标志着人工智能与气象领域的交叉融合已经达到新的高度。尽管气象大模型在现阶段取得了较大突破,但其发展仍然面临弱可解释性、泛化能力不足、极端事件预报强度偏低、智能预报结果过平滑、深度学习框架能力需要拓展等诸多挑战。

对华南对流云中过冷云水-飞机积冰的直接气象因子的中尺度数值预报试验

利用“海峡两岸及临近地区暴雨试验”(HUAMEX)加密观测资料和MM5湿物理显式方案模拟研究了1998.5.23～24自粤北移向南海海岸冷锋前对流云团中的云物理过程,给出了造成飞机积冰的直接气象因子-云中过冷水的空间分布和随时间演变及其与水汽、冰相(冰晶、霰、雪)、垂直气流的相互关系。结果显示,当对流较强因而产生冰相后,由于冰粒子与过冷水间的碰并及过冷水滴蒸发,过冷水迅速减少;当对流较弱因而只有液相云水而无冰相加入时,过冷云水维持。模拟试验显示具有完善湿物理显式方案的高分辨非静力平衡中尺度数值模式MM5可用于对飞机积冰的直接气象因子-云中过冷水的数值预报。

中尺度数值气象预报模式MM5并行性能分析与优化

气象预报模型的准确度与实时性是防震减灾工作的关键支持。MM5是成熟的并行化的中尺度数值气象预报模型。本文在阐述MM5并行模式及并行实现的基础上,具体分析了MM5在IBMeServerpSeries690主机上并行性能,并给出相应的优化方案。

中尺度气象模式研究若干进展及其在区域业务预报中的应用

介绍了美国、英国和日本 3个国家的中尺度模式研究和业务预报现状，指出了中尺度模式特有的问题和发展趋势，及其对我国中尺度模式研制的含义。

基于机群系统的中尺度大气数值模型计算系统

气象预报是高性能计算的重要应用领域，要用处理能力很强的并行计算机系统才能实现。对于地市级气象部门来说，由于资金的限制，使用超级并行计算机进行气象计算是很不实际的。本文将并行机群技术与目前国际上流行的中尺度气象模型MM5相结合，实现了基于机群系统的中尺度大气数值模型计算系统，为进行中小尺度气象计算的地市气象部门提供了一种经济、可靠的计算方式。

利用中尺度模式作辽宁省空气污染气象条件预报

利用非静力中尺度数值模式(MM5V2),试验预报辽宁省空气污染气象条件。在模式中着重加密近地面的垂直分层,使用中期数值预报模式(T106L19)预报场作为初值背景场和侧边界。采用美国污染潜势预报方法,在模式预报输出场中,通过对近地面层的混合层高度和混合层平均风速的判定,预测未来空气污染气象条件,并用SO_2实测值进行检验。

2003年汛期3种中尺度数值预报模式降水预报检验

利用 2003年汛期降水实况及河南省气象台引进的 3种中尺度数值预报模式 (REM、MM5、MAPS)的降水预报资料,对模式预报性能作了检验对比分析。结果发现:REM模式对于大雨以上降水的预报效果较好;MAPS模式的 12h预报有明显优势;MM5模式对小雨和中雨的预报效果较好,并且预报结果具有稳定性。

广西特大暴雨过程中两类中尺度系统的模式预报能力研究

针对2008年6月12日广西特大暴雨个例,利用华南野外试验获得的高时空分辨率资料,采用Barnes滤波方法,分离了其中的中尺度系统。对比雷达观测资料和模式模拟结果,发现在不同的降水阶段,造成暴雨的中尺度系统类型不同。暖湿气流中的中尺度涡旋造成了对流降水,冷暖空气交汇带上的中尺度涡旋增强了层积混合降水。通过滤波前后包含不同尺度信息的初值进行模式积分,发现基流稳定的暖湿气流中的弱扰动,不能通过模式积分过程产生,基流变化较大的冷暖空气交汇带上的中尺度扰动,可以通过模式积分产生,AREM模式对不同类型的中尺度系统具有不同的预报能力。

灾害天气和中尺度气象学研究

该文简要评述了我国经常发生的引致严重灾害的中尺度天气系统及目前国内外中尺度天气外场试验和中尺度模式的研究现状和进展 。

中尺度的自适应模式在降雪数值模拟中的应用

在中尺度模式的基础上引进了自适应网格设计的方法 ,它可以任意加密局地网格 ,从而达到以较小的计算量获得较高的计算精度的目的。自适应网格技术基于变分原理 ,能根据数值模式的特点 ,在物理量梯度大的地方 ,自动加密网格 ,提高模式的分辨率。文章将自适应网格技术应用于MM4中 ,用来模拟 2 0 0 2年3月 2～ 4日华北地区的一场中—大雪过程。结果表明 ,采用自适应网格技术后 ,结果稳定 ,对所关心的天气系统及其降水的模拟精度与采用均匀网格相比得到明显改善 。

聚焦数值预报应用前沿 助力气象预报预测培训

1概况 2016年11月至2017年12月，在国家留学基金委和中国气象局“气象科技骨干人才培养项目”的资助下，中国气象局气象干部培训学院钟琦赴美国华盛顿大学大气科学系进行了为期1年的学术交流访问，主要内容为高分辨率区域数值模式的本地化及产品解释应用、集合预报产品在天气预报中的应用、地形强降水快速增幅机理研究及其中尺度数值模拟。

城市空气污染数值预报的技术关键

在分析城市空气污染数值预报要素的基础上,建立了包括污染源排放清单,气象中尺度数值预报模型MM5,ADMS-城市模型软件的城市空气质量预报系统。首次提出了空气质量环境背景值的确定等提高城市空气污染预报准确率的有效措施。

考虑数值天气预报系统的风电功率预测方法研究

随着全球能源需求的增长和环境保护的压力,风能作为一种清洁、可再生的能源,得到了广泛关注,然而,风电的间歇性和波动性给电网的稳定运行带来了挑战。文章通过分析数值天气预报系统的特点和工作原理,结合风电功率预测的需求,提出了一种基于数值天气预报的风电功率预测方法,并通过虚拟案例分析验证其有效性和可靠性,结果表明,文章所提方法的预测精度明显优于传统方法。该研究为风电场的运行调度和电力系统的稳定运行提供了科学依据和有力支持,具有广泛的应用前景。

中国气象数值预报系统技术创新研究

项目启动以来,经过课题组成员一年半卓有成效的努力工作,各课题都按照项目专家组批准的年度计划,顺利开展了研究工作.

变化环境下气象水文预报研究进展

随着全球气候变化、下垫面改变及高强度人类活动的不断加剧,流域降水、蒸发、径流等气象水文要素都受到直接性的影响,水文序列的一致性假设不复存在。在变化环境下,传统径流预报方法适用性逐步变差,从而对气象水文的精准预报带来挑战。本文分别从气象水文预报的各个环节——多源降水数据融合、数值天气预报、流域水文模型、参数率定、数据同化、集合预报等方面综述了变化环境下的气象水文预报的研究进展。可以看到,国内外学者围绕上述技术都开展了大量研究,并取得了大量成果。未来针对变化环境下气象水文预报研究,将主要围绕以下方向开展:(1)落地和预报降水精度及时空分辨率的进一步提高;(2)水文模型结构的改进及不确定性分析;(3)水文预报误差的描述方法及其可靠性。

计及气象因素和风速空间相关性的风电功率预测模型

建立了一种计及数值天气预报中气象因素和风速空间相关性的组合加权风电功率预测模型。首先,考虑到数值天气预报数据中的风速精确度不高,建立了基于高斯过程的数值天气预报风速修正模型,计入其他气象因素,如风向、温度、湿度、气压等,进行风电预测。同时,基于目标风电场与相邻风电场区域的风速空间相关性分析,求得其最大相关系数点的延迟时间,建立风速空间相关性预测模型。然后,基于数值天气预报偏差修正的风电功率预测模型和空间相关性预测模型,建立组合加权预测模型,并利用拉格朗日乘子法求得组合模型中各个单一模型的加权值。算例结果表明,所提模型及方法能够有效提高风电功率预测的精度。

长春市空气污染潜势预报的统计模型研究

通过分析TSP污染指数与气象条件的关系 ,特别是一些非线性关系 ,建立了长春市空气污染潜势预报统计模型 ,借助T1 0 6及日本数值预报产品进行试报 。

云迹风在热带气旋路径数值预报中的应用研究

通过一系列四维变分同化试验对GMS5卫星资料反演的云迹风资料在西北太平洋热带气旋的初始化及路径数值预报中的作用进行研究,同化资料为中国国家卫星气象中心提供的GMS5水汽和红外云迹风资料,其中70%在400hPa以上,50%集中在200～300hPa。应用美国NCAR/PSU中尺度模式MM5及其四维变分同化系统,同化窗口为6h,对初始时刻和6h后的云迹风进行同化。同化前对云迹风资料进行了简单的类似ECMWF初值检验方法的质量控制。对2002年8个西北太平洋热带气旋共进行了22组试验。结果表明,采用四维变分同化技术同化云迹风对热带气旋路径预报有一定改善,12,24,36和48h预报的平均距离误差分别降低5%,12%,10%和7%,但同化云迹风的作用与初始气旋强度有关。选择初始中心海平面气压960hPa作为强、弱气旋的分类标准,则11个较强气旋平均路径误差12h减小了13%,12h以后的预报误差减小率维持在20%以上。而对于11个较弱气旋,平均路径误差反而略有增加,说明同化云迹风资料对不同初始强度的气旋作用也有所不同。其主要原因是由于强度较强的热带气旋往往具有较为深厚的垂直结构,因此受高层大气流场的影响更明显;同时,较弱热带气旋的云迹风观测相对稀少且凌乱,并且更容易受环境气流的影响,因此对于较弱的热带气旋,当模式变量与模式或变量之间在同化后不够协调的话,就会产生负效应。