基于随机物理过程扰动的BMJ积云参数化方案对降水集合预报的影响

基于ARPS模式和随机物理过程参数化扰动(stochastically perturbed parameterization)方法,通过10个2018年6—7月间的降水个例,讨论了针对BMJ积云降水参数化方案下不同参数化扰动方式对降水预报的影响。扰动方式包括扰动BMJ方案的温湿倾向和扰动BMJ方案的温湿参考廓线。试验的结果表明BMJ方案在华东区域的降水预报中存在湿偏差,即预报的降水事件多于相应的观测事件。这一偏差在系统性增加参考廓线湿度后仍然存在。BMJ方案对不同扰动方式的响应存在较大差异。扰动BMJ方案的温湿倾向对降水预报的影响较小,且集合离散度低。扰动BMJ方案的温湿参考廓线对降水预报影响显著,能够大幅增加集合离散度,其中对称的BMJ参考廓线扰动对预报技巧评分改进有限,原因是小雨的湿偏差有所增加,而非对称的BMJ参考廓线扰动(扰动均值大于1.0)能够有效提高预报技巧评分并降低湿偏差。此外,非对称扰动大幅改善了BMJ降水预报初期(0~3 h)的空间分布形态,并且改进了夜间降水预报的强度。非对称扰动评分较高的原因是减少了原BMJ方案在降水预报初期的的大范围虚假预报,避免了大气湿度的大范围下降,保障了预报后期的强降水预报能力。而BMJ方案温湿倾向量级较小则是造成倾向扰动方法效果不明显的重要原因。

T213全球集合预报系统物理过程随机扰动方法研究

目前我国的T213全球集合预报系统采用BGM初值扰动方案,没有考虑模式扰动方法,在技术上滞后于国际先进数值中心的集合预报系统。本文参考ECMWF的模式扰动方法,设计了我国T213全球集合预报系统的物理过程随机扰动方法,并对2008年7月20—31日进行了集合预报批量试验。试验结果表明:T213全球中期数值预报模式对物理过程随机扰动很敏感,对物理过程扰动后,模式物理量的预报情况发生变化,且这种变化随着积分时间增长而迅速扩大。在水平方向上主要表现为南北半球中高纬度地区较赤道地区更敏感,在垂直方向上,表征大尺度运动特征的物理量(如位势高度、温度、风速等)在南北半球中高纬度地区的低层到高层都很敏感,尤以300 hPa最为明显,垂直速度、散度等物理量在赤道地区也非常敏感。多初值集合预报加入物理过程随机扰动后,集合平均均方根误差在积分后期略有改善,对降水预报水平也有较为明显的提高,这表明物理过程随机扰动方法具有较好的业务应用前景。

随机辐射参数化过程扰动方案对温度预报的影响

数值模式中辐射参数化过程的不确定性是导致温度预报不准确的原因之一,为了在WRF集合预报系统中提高温度预报的效果,提出一种针对辐射参数化倾向的随机扰动方案(Stochastically Perturbed Radiation Parameterization Tendencies,SPRPT)。并将这种方法与多辐射参数化物理过程方案、多参数扰动方案及传统的随机物理过程扰动方案(SPPT)方法对比。针对2014年7月的温度模拟过程中,多辐射参数化物理过程方案虽然在700 hPa以下及地面2 m温度的预报上有较大离散度,但会增大温度预报的误差,但综合效果没有SPRPT方案好;扰动散射调谐参数可在一定程度上提高温度预报,但不显著;在同样扰动参数下,SPPT方案对温度的预报改进不明显。而SPRPT方案能显著提高集合预报系统的离散度,降低地面2 m温度的暖偏差。评分指出该方案对集合预报系统,尤其是在模式底层及近地面的温度预报上,改善明显。

针对WRF模式中行星边界层参数化过程倾向项的扰动方法

针对WRF模式中行星边界层参数化过程中的不确定性,发展了一种针对行星边界层参数化过程的随机物理扰动方案(SPPBLPT),该方案针对行星边界层计算的温度、风场、水汽倾向项进行扰动。使用该方案、多行星边界层参数化方案、多参数扰动方案及针对WRF模式总倾向的随机物理过程扰动(SPPT)方案对2014年7月进行对比实验,发现使用较大格点方差的SPPBLPT方案能有效降低地面温度与风场的误差,也能降低降水的预报误差,而其他方案对预报改善不明显。针对地面温度和风场的BS评分显示,SPPBLPT方案通过降低可靠性评分(提高可靠性),显著改善了集合预报对温度与风场的可能性预报,同时该方案能显著提高降水的GSS评分,在所有实验中,较大格点方差的SPPBLPT方案表现最好。针对行星边界层参数化过程的随机物理扰动方案(SPPBLPT)能显著提升集合预报系统性能,但是该方案的扰动参数的设置还需要进一步研究。

基于中尺度集合预报的“8.16”抚顺地区特大暴雨过程分析

利用WRF V3模式,基于增长膜繁殖法(BGM)扰动方案及物理过程扰动法建立一个多物理过程和多初值的中尺度集合预报系统,并对2013年8月16日辽宁省抚顺地区浑河上游的局地特大暴雨过程进行集合预报模拟试验分析。结果表明:建立的中尺度集合预报系统能较好地模拟此次抚顺地区超强降水过程,与单一的确定性预报相比,中尺度集合预报系统的预报效果较好。不同起报时间的集合预报效果未随预报时效的临近而降低,而是72 h和48 h前起报对暴雨至大暴雨量级的降水中心落区位置的预报效果更好。针对此次抚顺地区"8.16"降水过程,由WRF V3模式物理过程参数化方案组合扰动建立的集合预报效果的改进比由初值扰动形成的集合预报效果的改进大。建立的集合预报系统中各成员之间预报效果存在差异,因此选择对研究对象适应性更高的物理过程参数化方案作为集合预报成员有利于提高预报效果。

基于KF-ETA积云对流参数化方案集合预报试验

采用中尺度数值模式WRF和Kain-Fritsch-ETA积云对流参数化方案(简称KF-ETA方案)对2003年江淮流域一次暴雨过程进行了敏感性分析和集合试验。结果表明,KF-ETA方案中的敏感因子(最小净环境卷入率和积云半径)对预报均有明显的影响,主要体现在各物理变量垂直廓线和次网格对流降水场的分布。基于KF-ETA方案的多成员集合预报,不仅改善了降水的位置和范围、纠正了单一确定性预报中"过干"和"过湿"的随机性偏差,而且也显示预报的不确定性主要集中在地形复杂及强降水的区域。

WRF模式对中国东南地区的多参数化短期集合预报试验

本文采用物理过程扰动方法,针对中国东南地区建立了基于Weather Research and Forecas-ting(WRF)模式的短期集合预报系统.利用美国国家环境预报中心全球数据同化系统的高空资料和预报区域内1000多个站点(包括基准站、基本站和一般站)的地面观测资料对短期集合预报系统2010年5、6月份的预报结果进行了检验,分析了物理过程参数化方案和集合平均方法对气象要素预报效果的影响.结果表明:基于WRF模式的短期集合预报系统对我国东南地区高空及地面要素有一定的预报能力.从单个模式成员和集合平均的结果来看,在整个预报时段(60h)内都能较好地预报;不同高度上的气象要素和不同量级的降水对物理过程参数化方案的敏感性不同,预报效果也存在差异.集合平均方法对于大部分气象要素场的预报效果超过单个模式成员.

区域集合预报对华南一次暴雨试验研究

利用增长模繁殖法(BGM),对2012年6月我国长江中下游及华南地区的一次强降水过程进行了不同扰动方案的集合预报试验研究。分别对集合预报中只考虑初值扰动、加入模式物理过程扰动和加入地表参量扰动的三种不同扰动方案进行了对比试验,并对最优试验方案的降水集合预报结果进行检验分析。(1)同时考虑风场、温度场、湿度场、高度场和地表参量的初值扰动,以及考虑模式物理过程扰动的降水集合预报效果最优,可有效提高灾害性天气的预报效果。(2)初值扰动和模式物理过程扰动对降水预报都有着重要的影响,相同的模式物理过程扰动会由于不同的初值扰动而产生较大差异,并且扰动的集合平均预报对降水有较好的指导意义。(3)对于位势高度场预报检验,集合预报平均要好于控制预报,并且随着预报时效延长,这种优势更加明显。(4)对此次强降水过程在长江中下游、华南地区和全国区域的各量级降水预报TS评分检验可知,集合预报较单一的决定性预报(控制预报)效果有明显改善;集合平均预报一般都好于控制预报,同时集合预报也为预报员提供了天气不确定性的警示作用。