PRM标量平流方案在GRAPES全球预报系统中的应用

如何更好地模拟水物质的分布,对于数值天气预报效果的改进,特别是对于更好地模拟降水过程,具有重要的意义。半拉格朗日模式中的标量平流计算要求做到高精度、守恒、正定和保形,但GRAPES_GFS(Global-Regional Assimilation and PrEdiction System,Global Forecast System)中采用的QMSL(Quasi-Monotone Semi-Lagrangian)平流方案在水汽的强梯度、不连续区域计算精度较低,且不能做到严格守恒。本研究借鉴计算流体力学领域的研究进展,将一个基于分段有理函数的物质平流方案PRM(Piecewise Rational Method)引入GRAPES_GFS中,按照通量形式求解水汽方程,并对极区进行了混合等技术处理。通过一系列理想试验对两种平流方案进行了对比,证明了PRM方案精度较高,特别是在水汽梯度大的区域优势明显,频散、耗散误差较小,守恒、保形性也要好于QMSL方案。通过对GRAPES_GFS中批量预报试验效果的检验,验证了PRM方案可以有效地改进模式对水物质分布的模拟,提高了降水的预报效果,对模式综合预报性能的提升也有明显作用。

GRAPES全球预报系统的建立及试验工作进展

在GRAPES全球模式的研究和发展方面，2007年重点解决了全球模式质量守恒问题、模式高层系统．性偏差、及半拉格朗日动力框架与部分物理过程的协调性问题。同时，完成了基于NCEP分析资料为初始场的一年时间的10天预报试验，系统评估了模式的基本性能。

GRAPES全球集合预报系统模式扰动随机动能补偿方案初步探究

为了体现次网格尺度能量升尺度转换过程中存在的不确定性,文中将随机动能补偿(Stochastic Kinetic Energy Backscatter,SKEB)方案应用于GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)全球集合预报系统(GRAPES-GEPS),以更好地表征模式误差并且增大集合离散度。使用的SKEB方案基于具有一定时、空相关特征的随机型以及由数值扩散导致的局地动能耗散率来构造随机流函数强迫。并根据流函数与水平风速旋转分量的关系,将SKEB方案中的流函数强迫转化为适用于GRAPES全球模式的水平风速扰动。结果表明,SKEB方案的使用一方面能够提高GRAPES对大气动能谱的模拟能力;另一方面能够改善GRAPES-GEPS的集合离散度与集合平均误差的关系,增加了集合离散度,并在一定程度上减小了集合平均误差,尤其是在热带地区这种改进更为显著。而且该方案使得热带地区连续分级概率评分(CRPS评分)显著减小。就降水预报而言,从Brier评分与相对作用特征面积(AROC,Area under the Relative Operating Characteristics)的结果来看,SKEB方案有助于改善中国地区小雨[0.1 mm,10 mm)、中雨[10 mm,25 mm)与大雨[25 mm,50 mm)量级降水的概率预报技巧,而对暴雨[50 mm,∞)量级降水预报技巧影响很小(24 h降水量)。总体上,模式扰动随机动能补偿方案提高了GRAPES-GEPS的概率预报技巧。

GRAPES-GEPS全球集合预报系统湿奇异向量的时空尺度敏感性研究

湿奇异向量(Moist Singular Vectors,简称MSVs)是包含了湿物理切线性过程计算得到的奇异向量。研究MSVs对最优化时间间隔(optimization time interval,简称OTI)及模式水平分辨率的敏感性对提高集合预报效果至关重要。本文基于中国气象局数值预报中心自主研发的全球/区域同化和预报系统(Global/Regional Assimilation and Prediction System,简称GRAPES)——全球集合预报系统(Global ensemble prediction system,简称GEPS)业务版本研究了4组不同时空尺度(不同OTI和水平分辨率)下的MSVs,从能量模、能量谱、空间剖面等方面分析热带外MSVs特征,并从等压面变量评分、降水评分、降水概率预报等方面评估不同初值的集合预报效果。结果表明:提高MSVs水平分辨率可使其扰动具有较大的增长率,缩短OTI后MSVs能量向上传播的趋势更明显,并可以在中尺度范围产生较大SVs扰动。不同OTI下初始MSVs相似性较低,结构差异较大。从集合预报的结果来看,OTI为24 h试验的集合扰动能量增长较大,集合离散度在预报的0~96 h有明显提升,特别是2 m温度,且近地面要素的outlier评分也有明显改进。进一步分析发现,提高水平分辨率和缩短OTI的MSVs能够提高降水概率预报,而降水评分显示,同一水平分辨率下,OTI越短评分越好,但是提高MSVs的水平分辨率并不一定会提升小雨到中雨量级的降水评分。

GRAPES全球三维变分同化业务系统性能

近年来,GRAPES全球三维变分同化系统分析性能和稳定性有了长足进步。该文简要介绍了近两年GRAPES全球三维变分同化技术的发展与改进情况,包括同化框架技术、资料同化应用技术与系统稳定性等方面。分析诊断了两年的同化循环试验结果,以探空资料作为参考,对ERA-Interim再分析场、NCEP FNL分析场和GRAPES全球三维变分分析场的统计特征进行了比较;以ERA-Interim再分析场作为参考,对NCEP FNL分析场、T639分析场和GRAPES全球三维变分分析场进行比较。结果表明:GRAPES分析场的质量明显优于T639分析场,性能上达到了业务化的要求,但相比NCEP FNL分析场还有一定差距,特别是对流层内湿度分析场的误差还比较大。

GRAPES全球三维变分同化系统——基本设计方案与理想试验

中国气象局数值预报研究中心开发了一个全球和区域统一框架的格点三维变分资料同化系统(GRAPES3D-Var)。作者给出全球版本的方案设计,采用单点观测试验检验方案设计的合理性和正确性。全球方案选择流函数、速度势、非平衡高度和相对湿度作为分析求解的控制变量,用线性平衡方程作为质量场和风场的动力约束,通过预调方法解决背景误差协方差矩阵阶数过大和难以求逆的问题,其中垂直变换和物理变换以及观测算子设计等方面与区域方案相同,但预调的水平变换采用球谐函数谱滤波表示背景误差协方差的水平相关模型,避免了递归滤波在高纬和极区因相关尺度过大无法实施的问题。另外,设计了一个使极区插值和差分计算完全闭合的网格以及相应的算法,解决了极点分析问题。单点观测理想试验结果表明,GRAPES 3D-Var系统能够合理给出全球任何地区的分析。

COSMIC资料在GRAPES全球三维变分同化系统的初步研究

利用COSMIC获得的GPS无线电掩星数据所反演得到的大气温湿度廓线资料,在GRAPES全球三维变分同化系统中做连续循环同化试验,研究了加入COSMIC资料后得到的GRAPES分析场及其5天中期预报是否有所改善。研究结果表明:通过加入COSMIC资料连续循环同化得到的分析场,相对原来没有加COSMIC资料连续同化出来的GRAPES分析场有明显改善,由此GRAPES全球模式全球5天中期预报水平有明显提高,其中加入没有稀疏化后COSMIC资料对南半球GRAPES分析场的改善以及GRAPES全球模式5天中期预报水平的提高都比较显著;加入稀疏化后的COSMIC资料对北半球GRAPES分析场的改善以及GRAPES全球模式5天中期预报水平的提高都有比较显著的效果。

GRAPES系统业务运行及降水预报效果研究

介绍了GRAPES系统的业务运行情况,并建立了模式降水实时检验系统。从2006年6～9月和2007年6～9月GRAPES降水预报的检验及其与主观降水预报的对比情况来看,GRAPES系统的24 h降水预报效果较好。通过与预报员综合降水预报评分的对比发现,预报员对一般性降水的综合预报要优于模式直接输出的降水预报。但在暴雨预报上,预报员并没有明显的优势。

全球集合预报位温系统偏差和随机误差结合的模式倾向扰动方法

传统集合预报模式扰动方法通常用来描述物理过程随机误差,但模式不可避免会存在系统偏差,为了减少模式系统偏差对集合预报的影响,利用中国气象局全球集合预报系统(CMA-GEPS),通过经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解方法获得系统偏差倾向,在积分过程中将系统偏差倾向扣除法与传统的随机物理倾向扰动法(Stochastically Perturbed Parameterization Tendency,SPPT)相结合,构建了全球集合预报系统偏差和随机误差结合的模式倾向扰动方法(Bias correction of bias tendency based on SPPT,SPPT-B),设计并开展了集合预报试验来探究该方法对全球集合预报的影响。结果显示:(1)经验正交函数分解的第一模态能较好地体现系统偏差的主要特征,即随预报时效线性增长、对流层高层的系统偏差比中、低层大。(2)系统偏差倾向扣除法和SPPT-B方法均可以有效降低南、北半球和热带地区高层和低层的系统偏差,且SPPT-B方法能明显改善热带地区集合离散度。(3)两套方案对对流层高层的集合预报技巧改进效果优于低层。SPPT-B能有效提高全球集合预报技巧,为发展同时考虑系统偏差和随机误差的全球集合预报模式扰动方法提供了科学依据。

GRAPES全球集合预报初始条件及模式物理过程不确定性方法研究

为描述GRAPES全球模式初始条件的不确定性,基于适合集合预报应用的GRAPES全球奇异向量技术,依据大气初始误差符合正态分布的特征,采用高斯取样奇异向量来构造全球集合预报初始扰动,在此基础上建立了GRAPES全球集合预报系统(GRAPES-GEPS)。利用GRAPES全球同化分析场,对采用初始扰动的GRAPES-GEPS连续试验预报结果进行检验和分析。结果表明:GRAPES-GEPS中高度场、风场及温度场预报的集合离散度能有效快速增加,集合平均均方根误差与集合离散度的关系合理;相对控制预报的均方根误差,集合平均的预报优势在预报中期非常显著。为进一步体现GRAPES-GEPS中模式物理过程的不确定性,发展了模式物理过程倾向随机扰动技术(SPPT)。试验结果表明:SPPT方案的应用有效提高了GRAPES-GEPS在南、北半球和热带地区等压面要素预报的集合离散度,同时一定程度减小了集合平均误差,进而改进了集合平均误差与集合离散度的关系,其中SPPT方案在热带地区的改进最为显著。本文发展的基于奇异向量的初始扰动方法和模式扰动SPPT方案在中国气象局2018年12月业务化运行的GRAPES-GEPS中得到了应用。

AMDAR资料质量分析及对GRAPES系统同化和预报影响

为了研究AMDAR(Aircraft Meteorological Data Relay)资料对GRAPES(Global Regional Assimilation and Prediction System)系统的影响,针对从国家气象信息中心实时库检索的业务AMDAR资料,分析了该资料的偏差和标准差等质量特性;利用GRAPES数值预报系统,做了两个月的同化预报循环试验。选取资料和试验的时间是2013年5月、6月,同化窗口6 h,预报时效7 d。结果表明,与背景场该资料的温度要素的平均偏差在0.2°C,标准差在2°C,风的平均偏差在0.2 m/s,标准差在3 m/s,偏差基本符合正态分布;AMDAR资料对同化和预报效果均有改善。

集合预报误差在GRAPES全球四维变分同化中的应用研究Ⅰ:局地化方案设计与动力平衡特征分析

通过引入流依赖的集合预报误差,使得同化分析与天气形势紧密相关,是改善初值分析质量的重要途径。文中在GRAPES(Global Regional Assimilation and PrEdiction System)全球四维变分资料同化(4DVar)中研究了如何有效应用集合预报误差,包括增加扩展控制变量时如何降低其计算消耗以及如何在局地化过程中保持不同变量之间的动力平衡。利用高斯分布的谱滤波实现水平局地化,利用垂直正交经验函数分解实现垂直局地化,并采用前8个主导特征模态来限制控制变量空间维数增加。引入20至180个集合样本,在水平二维局地化情形下,控制变量总数的增长可以限制在1.1—1.8倍,而在三维局地化情形下,控制变量总数的增长限制在1.7—7.1倍。对60个集合样本和1°水平分辨率内循环,4DVar引入扩展控制变量后墙钟时间增加了约30%。进一步,通过采用在非平衡分析变量上进行水平局地化,然后再将风压地转平衡关系重新叠加到非平衡分析变量上,使得分析更好地保持了风压平衡关系,初始场地面气压倾向变化减小。此外,虽然垂直局地化对分析平衡影响较大,但依靠目标函数中的数字滤波弱约束,分析变量之间仍能较好满足动力平衡关系。结果表明,GRAPES全球4DVar中发展的增加扩展控制变量、谱滤波实现水平局地化、非平衡分析变量进行水平局地化等有效应用集合预报误差的方法,适合集合样本数超过100个的情况,在分析质量改善的同时,4DVar系统的计算和存储消耗没有显著增加。

GRAPES全球系统的研发进展

2007年7月始，中国气象科学研究院数值预报研究中心在“十五”攻关成果的基础上研发了运行稳定、结果合理的GRAPES全球预报系统1．0版本（简称GRAPES_GFS1．0）。2009年3月，该系统通过了中国气象局预测减灾司组织的准业务化运行专家评审，已批准投入准业务运行。这是我国完全自主开发的全球预报系统，标志着我周全球数值预报迈向了自主创新、可持续发展的道路。

广州“雨燕”:翱翔2008北京奥运——基于GRAPES的综合临近预报系统(雨燕GRAPES-SWIFT)项目介绍

举世瞩目的2008北京奥运会期间，广州中心气象台副台长、正研高工冯业荣博士和副台长、高工曾沁及胡胜博士、高工等全球16位来自中国、中国香港、美国、加拿大和澳大利亚的中外气象专家参加了北京奥运国际天气预报示范项目。中外先进的短临预报系统在奥运北京同台竞技，共同为北京奥运气象服务中心提供短时预报信息服务：其中，由广州中心气象台为主要技术力量开发的“雨燕”系统是8个系统之一。据悉，“雨燕”系统已在全国各地推广使用；2010年广州亚运期间，广州气象预报有望精确到街道。

“基于GRAPES的综合临近预报系统(雨燕GRAPES-SWIFT)”项目简介

广州中心气象台 广州中心气象台（广东省气象台、广州海洋气象台）是中国气象局八大区域中心气象台之一，是广东省气象局直属单位，国家事业单位，担负着广东省行政辖区及近海的气象服务。同时作为世界气象组织在中国指定的三个海洋气象台之一，该台常年负责西太平洋和南海海域的热带气旋国际预报服务任务，对影响西太平洋和南海的台风以及登陆华南地区的台风，

GRAPES模式对2008年两次强降水过程的数值预报检验

利用GRAPES_meso中尺度模式和三维资料变分同化系统,以国家气象中心T213L31全球模式预报结果作为第一猜场,在对我国南方地区的探空、地面站、自动气象站和13部雷达观测径向风进行同化的基础上,对2008年6月中旬造成南方多个省份大暴雨的一次冷锋过程和7月底在福建登陆的8号(凤凰)台风的数值预报结果进行了热力和动力检验,并对模式预报降水和降水系统的结构进行了分析,总结了冷锋系统中对流降水产生的有利条件和维持机制、以及台风登陆后的结构演变,发现这次冷锋具有较强的斜压性和锋区对流不稳定性,热力动力结构与梅雨锋类似。台风"凤凰"登陆后减弱为热带低气压,虽然受地面摩擦影响和水汽供应的减少而导致螺旋云系减弱,但热力结构依然清晰,暖心结构被削弱,呈现高层偏暖和低层偏冷、抑制对流发展的热力结构。通过分析,初步验证了GRAPES_meso模式对这两个个例强对流降水系统的刻画能力,但仍然有必要进行更多更细地检验。

新一代数值预报模式GRAPES的并行计算方案设计与实现

GRAPES(global and regional assimilation and prediction system)是由中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室自主研究开发的中国新一代数值天气预报系统,其目标是科研/业务通用.为了实现这一目标,结合高性能计算机的体系结构设计并实现模式的并行计算是必不可少的.作为核心开发技术之一,GRAPES系统设计并实现了模式的并行计算方案,包括中尺度有限区模式的并行计算和全球模式并行计算.GRAPES模式并行计算版本在IBM-Cluster1600上的测试表明,GRAPES模式的并行计算程序正确、稳定、有效,为其业务化之路奠定了基础,同时也为系统未来的可持续开发、优化创造了条件.

GRAPES_GFS不同湿物理过程对云降水预报性能的诊断与评估

积云对流和云微物理是数值天气预报模式中最为重要的两类湿物理过程,它们共同影响云和降水的预报性能。通过采用CMAP降水资料和MODIS、MLS及Cloud Sat卫星云观测资料对全球中期数值预报模式GRAPES_GFS中这两类湿物理过程参数化方案的不同组合所预报的降水场和云宏微观场进行诊断和评估,以揭示其对云和降水的预报性能。结果表明:(1)云微物理方案是中高纬度地区总降水预报差异的主因,三种云微物理方案预报的降水强度为SI>NCEP3>NCEP5。赤道及低纬地区降水差异主要是由积云对流方案引起的,KF_SI组合与CMAP降水最为一致。(2)SI方案和NCEP3方案在中纬度地区格点降水要显著多于混合相云NCEP5方案;与SAS方案和KF方案相比,BM方案使与其组合的云方案产生的格点降水明显偏少。(3)BM方案产生的对流降水要明显多于SAS方案和KF方案,中高纬地区SAS方案和KF方案预报的对流降水基本一致,在低纬地区SAS方案对流降水最少。(4)NCEP5方案预报的云顶温度与MODIS观测吻合较好,NCEP3方案和SI方案预报的云顶温度要较实况偏暖。三种对流方案预报的云顶温度冷暖关系为SAS<BM<KF,BM和KF预报的云顶温度与实况较为接近。(5)NCEP5方案预报的积分云水与卫星观测最为接近,两种简冰方案显著偏少,尤以SI方案偏少最多。SAS和KF方案能较好的预报积分云水的空间分布,但其量值较观测偏大,BM方案预报的积分云水在低纬度地区偏少明显。(6)所有方案组合预报的卷云较MLS卫星观测显著偏少,混合相云方案对卷云预报较简冰方案具有一定优势,BM方案偏少最显著。(7)全球平均而言,KF对流方案和NCEP5云微物理方案对GRAPES_GFS的云和降水预报性能较其他降水物理方案具有一定优势。

NCEP、ECMWF及CMC全球集合预报业务系统发展综述

总结了目前最具代表性的3个全球集合预报系统(global ensemble forecast system,GEFS)——美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)和加拿大气象中心(Canadian Meteoro-logical Centre,CMC)建成至今的发展概况。由于计算资源的不断扩展,各中心集合预报系统的模式分辨率、集合成员数也随之增加。同时各中心都在不断地致力于发展和完善初始和模式扰动方法,来更好地估计与初值和模式有关的不确定性,促进预报技巧的提高。其中初始扰动方法从最初的奇异向量法(ECMWF)、增殖向量法(NCEP)和观测扰动法(CMC)更新为现在的集合资料同化—奇异向量法(ECMWF)、重新尺度化集合转换法(NCEP)和集合卡尔曼滤波(CMC)。在估计模式不确定性方面,ECMWF和CMC都修订了各自的随机参数化方案和多参数化方案,NCEP最近也在模式中加入了随机全倾向扰动。为提高全球高影响天气预报的准确率,TIGGE计划(the THORPEX interactive grand global ensemble)的提出增进了国际间对多模式、多中心集合预报的合作研究,北美集合预报系统(North American ensemble forecast system,NAEFS)为建立全球多模式集合预报系统提供了业务框架,这都将有助于未来全球交互式业务预报系统的构建。

基于全球导航卫星系统资料的短时降水预报

根据大气对天顶对流层延迟(Zenith Tropospheric Delay,ZTD)影响的变化特征,提出并实现了一种无气象数据短时降水预报的方法。利用2015年5—6月浙江连续运行参考站(Continuously Operating Reference Station,CORS)网的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)观测数据和对应每小时的降水量信息对该方法进行验证,结果表明该方法能够预测出80%以上的降水事件,与国际上利用气象数据根据大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)预测出的结果精度相当。表明脱离地面实测气象数据仅利用ZTD对短时降水进行预报可行有效,对于降水的短时预报具有重要研究意义和应用价值。