GRAPES数值预报模式集成中试支撑平台的设计与应用

为提高数值预报模式研发效率,以解决模式研发入门难、环节复杂、试验数据缺乏管理、模式研发效果检验分析和诊断难以对比检验等问题,设计开发了模式集成中试支撑平台,该平台主要为科研用户设计和提供可视化的统一用户接口,实现了GRAPES模式的交互式模式试验构建、配置、编译运行、监控以及试验管理。GRAPES数值预报模式系统在用不同的试验方案运行时,需要不同的初始数据和配置,在众多的变量因子中,若某些缺省值的设置有变化,则很难对试验结果进行比较。

基于GRAPES数值预报模式对贵州暴雨过程的模式运用研究

利用我国新一代数值预报模式GRAPES对 2004年夏季贵州 3次暴雨过程进行了模拟试验,模拟结果表明,GRAPES模式对贵州夏季降水过程的模拟结果有差别,对降水过程和中尺度系统模拟较好,能模拟出降水的落区和大小分布,但对局地强降水的模拟能力较差,降水大小的模拟存在偏差,模拟的降水较实况降水偏小。

GRAPES非静力数值预报模式的三维变分资料同化系统的发展

为了减少分析变量与模式状态变量之间的插值误差,改善业务预报模式的初值质量,在GRAPES等压面三维变分资料同化系统的基础上,研究发展了针对GRAPES区域模式的非静力模式变量三维变分资料同化系统(GRAPES m3DVAR)。该资料同化系统的垂直坐标及其分析变量的水平分布格式、垂直跳点方案与GRAPES预报模式保持完全一致。由于垂直坐标的变化和非静力关系,m3DVAR分析系统中设计了求解动力学约束方程的新方案。通过有效的高精度数学方案,避免了地形追随坐标下平衡方程的非线性项造成的复杂计算,有效解决了非静力平衡条件下求解平衡方程中非线性项的切线性方程和伴随方程引起的困难。重新构造各种观测算子,并考虑了质量场和风场之间的平衡约束关系、背景误差协方差结构,实现对探空、地面资料、船舶报等常规观测的同化。理想单点试验和实际资料的多变量资料同化分析结果表明,非静力模式变量三维变分资料同化系统能够正确地描写多变量之间的相互作用以及物理约束关系,分析结果合理,能够有效减少原等压面三维变分资料同化系统的分析与模式变量之间需要相互插值、变换产生的误差,在一定程度上提高了分析场质量,对预报模式的初值具有一定改善。

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模式对2011/2012年冬季寒潮天气过程预报能力的检验

利用台站常规观测资料和NCEP-FNL再分析资料,检验了GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)对2011/2012年冬季我国寒潮天气过程的预报能力。结果表明,GRAPES模式能较好地预报出该冬季4次寒潮过程的明显降温、高低空环流形势及冷平流的入侵,模式对2月22日寒潮的预报效果较差。对于强降温预报,在1月18日、2月5日及2月14日寒潮过程中,模式在新疆部分地区、云贵高原和四川盆地的预报效果较差。在2月22日寒潮中,我国东部地区出现了较大偏差,模式预报的500 h Pa上阻塞高压及东亚大槽等系统的强度和位置出现较大偏差。4次过程中,模式预报的冷、暖平流在我国东北部大小兴安岭及长江流域以南有较大偏差。对于2月22日寒潮,模式预报新疆地区、大兴安岭和辽宁的冷平流范围和强度、及长江流域以南暖平流的范围和强度都要大于实况,导致此次寒潮温度预报误差大,这可能与在地形区域模式物理过程存在一定误差有关。

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＿meso数值模式预报对石河子定量降水检验研究

为了了解Grapes_meso数值模式预报对石河子垦区的预报能力,提高预报降水的准确率,利用TS评分对2017年11月至2018年9月的Grapes_meso数值模式降水资料进行了24h的时效检验分析。结果表明:晴雨检验的结果与石河子垦区降水气候概率基本一致,即表现为降水少的地方晴雨准确率较高,降水多的地方晴雨准确率低的空间分布特征。一般性降水检验存在较强的季节性,表现为春秋季降水准确率高于夏冬季。分级检验中小雨的准确率明显高于其他量级。此外,Grapes_meso数值模式对暴量雨雪的预报能力较差。

LAPS云分析中卫星资料的应用及对GRAPES模式短时预报的影响

通过2013年5月16日广东暴雨个例,利用LAPS分析系统在GRAPES背景场的基础上融合了地面、探空、雷达和卫星资料,比较了LAPS分析系统是否融合卫星资料的云微物理变量(云水、雨水、云冰、云雪)差异;进一步对比讨论了模式提前6 h滚动预报与LAPS反演的云微物理变量的异同,在此基础上探讨了两者对模式降水预报的影响。结果发现,LAPS分析系统融合了卫星资料后,能较好地再现中尺度云团的形态和强度,且能减少一些云微物理变量(云水、云冰、云雪)的虚假中心,大值中心与强降水中心吻合较好;模式滚动预报与LAPS反演的云微物理变量水平和垂直分布差异较大,后者的分布形态基本与观测降水、雷达回波相似,大值中心与强降水中心吻合较好;从两者对模式降水预报的效果来看,LAPS分析的云微物理变量作为模式初始场中的云参数,能改善模式1 h的降水预报,而模式滚动预报的云微物理变量对模式降水预报基本没改善。

GRAPES模式对长江流域天气预报的检验分析

GRAPES是中国新一代数值天气预报模式。使用GRAPES中尺度模式产品和常规观测资料,分析检验了2005、2006年汛期发生在长江流域的11次主要降水天气过程,得到:GRAPES模式对于长江流域的预报,无论是降水、天气形势还是物理量都有比较强的预报能力;GRAPES模式对级别较大的降水预报容易出现漏报,而不易出现空报,对于10mm以下的雨区预报比较准确,而对于大于50mm的雨区预报,尤其是大于100mm的降水中心存在较大的偏差;对于西太平洋副热带高压的预报比实际情况偏南、偏东;对于水汽通量散度的预报与实际情况比较吻合。

我国自主研制的全球/区域一体化数值天气预报系统GRAPES的应用与展望

介绍了中国气象局自主研制的新一代全球与区域一体化数值天气预报系统(GRAPES),着重讨论了该系统的全可压/非静力平衡动力框架,全球模式/区域模式一体化设计,半隐式-半拉格朗日差分方案,标准化、模块化、并行化、模式程序软件体系等核心技术特点。GRAPES系统已在国家级、区域级气象业务中心,以及一些大学和研究所得到应用,并在不断地完善和发展。

C波段雷达资料同化对GRAPES中尺度数值模式短临降水预报的影响

将C波段雷达资料用LAPS模式的云分析系统进行反演,并采用Nudging技术将反演得到的云微物理场引入GRAPES中尺度数值模式,结合1次强降水天气过程的模拟实验,研究了C波段雷达资料同化对GRAPES中尺度数值模式短临降水预报的影响。结果表明:(1)雷达资料同化能够改进中尺度模式的降水预报,模式前6 h的降水预报相关系数和不同等级降水TS评分都有提高,同时降水峰值提前了1 h,有助于缓解模式spin-up问题。(2)模式降水预报的改进效果主要由强降水贡献,最大改进效果集中在4~6 h。(3)同化雷达资料后25 mm以上强降水预报站数比更接近实况,落区偏差幅度更小,降水落区和强度向实况方向得到调整。(4)10 mm以下弱降水在吸收雷达资料后,站数比相较于控制预报,比实况增加更多,落区偏差幅度增大,存在预报过量的问题。弱降水预报过量主要集中在4~6 h,而前3 h对降水预报的改进有积极作用。

GRAPES模式对2005年登陆强台风预报检验分析

针对2005年4个登陆强台风,在台风移动路径、登陆时间、地点、强度等方面,对GRAPES模式的预报能力进行检验评价,并进行了误差原因分析。检验结果显示,GRAPES模式台风中心位置预报24 h平均误差131 km,48 h平均误差252 km。模式预报台风登陆的时间、地点接近实况,预报比较准确;台风登陆时的强度预报偏弱。模式48 h预报准确性略低于24 h。误差原因分析表明,需要加强对非常规观测资料的同化应用,改进模式初始条件;提高模式分辨率,使得模式对中小尺度系统的预报模拟能力增强;改进模式地形的精细处理方法,提高模式对地形影响涡旋移动的模拟能力。

基于GRAPES模式的广州地区大气输送扩散参数及其对PM_(2.5)预报的应用

利用2010年11月—2011年11月广州地区PM2.5逐时监测资料以及GRAPES模式计算的四种大气输送扩散参数预报值,分析评估模式描述四种大气输送扩散参数的性能及其预报广州地区PM2.5浓度的可行性,结果表明：GRAPES模式不同时刻起报的地面通风系数、平均通风系数和湍流动能的预报稳定性与一致性较好,而垂直交换系数相对较差。垂直交换系数、地面通风系数、平均通风系数和湍流动能的量级分别为101、103、103和10-1~100。PM2.5浓度与大气输送扩散参数呈显著负相关,其中PM2.5与14时起报的垂直交换系数相关性最好。使用临界成功指数CSI对PM2.5浓度进行预报检验,得到垂直交换系数对PM2.5的预报稳定性较好,垂直交换系数能大概判别PM2.5为＂污染＂与＂清洁＂情况,临界成功指数部分可达70%。垂直交换系数与PM2.5浓度存在显著的超前滞后相关,预报PM2.5浓度是否为＂污染＂与＂清洁＂可同时参考原序列及滞后序列的预报效果。

GRAPES中尺度模式地形有效尺度影响的理想数值试验研究

针对区域GRAPES模式,设计并实施了一系列不同属性气流条件下的二维与三维理想数值模拟试验,通过比较分析不同尺度地形的模拟试验表明,模式地形尺度的选择对模式预报能力有着非常重要的影响;同时指出6倍格距的地形尺度可以认为是区域GRAPES模式的最高有效分辨地形尺度,6倍以下尺度的地形对该模式的预报能力是有害的,应该滤除,或通过次网格尺度地形参数化加以考虑。

华南复杂地形下GRAPES_Meso 3 km对流尺度模式前汛期精细化降水预报评估

为深入认识GRAPES_Meso(Global/Regional Assimilation and Prediction System)3 km对流尺度区域模式对华南前汛期精细化降水的预报性能,为模式改进及业务应用提供参考依据,利用广东省86个站点逐小时观测降水资料和国家气象信息中心多源融合降水资料,针对广东省复杂地形特点,结合距海岸线的远近及站点地形特点,将86个站划分为沿海东部、沿海西部和内陆地区三个子区域,采用二分类降水预报检验方法,定量评估了2020年5月18日—6月18日华南前汛期降水预报效果。结果显示,GRAPES_Meso 3 km模式精细化降水预报技巧受广东复杂地形影响较大,广东沿海东部和内陆地区24 h时累积降水的小雨、中雨、大雨量级预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分高于沿海西部地区,尽管暴雨预报评分具有此相同特征,但三个子区域的暴雨预报评分总体较低;从3 h累积降水预报评分看,沿海东部、沿海西部及内陆地区等三个子区域存在明显的日变化特征,但是沿海东部及西部与内陆地区表现有所不同,沿海东部和西部降水预报评分夜间较低(预报偏差偏高),白天相对较高(预报偏差偏低),而内陆地区则是夜间较高(预报偏差偏低),白天相对较低(预报偏差偏高)。沿海西部预报评分相对较低的原因是由于检验时段内广东地区存在一个弱的风切变,而沿海西部大部分地区正好处于切变线南侧的温度高值区控制,但模式模拟该区域的日平均温度较实况偏低,导致沿海西部模式预报降水空报较多,降低其降水预报技巧。

GRAPES紫外线(UV)数值预报

应用GRAPES(Global/Regional Assi milation PrEdiction System)模式中的Goddard短波辐射方案,创建了紫外线数值预报系统(GRAPES-UV)。介绍了Goddard短波辐射方案,给出了GRAPES-UV系统的运行和个例分析。研究结果表明,紫外线指数(UVI)除了与纬度、地形和日变化有关外,还与云的分布以及天气形势密切相关,GRAPES模式中云的微物理方案对UV预报有较大的影响,UVI在晴空和对流云降水地区的强烈反差是UVI的重要特征。在个例试验中应用了臭氧总量预报模式,通过T213模式为化学输送模式提供气象背景,利用卫星资料同化技术建立臭氧的初始场,预报大气臭氧总量。应用国际上通常采用的临界成功指数(CSI)对2007年夏季北京和上海UV预报进行统计检验。北京和上海24 h紫外线强度等级为强和很强的CSI分别为0.625和0.780,接近同样方法的美国检验结果0.677。该系统从2006年3月起在中国气象局大气成分观测与服务中心的业务系统中正常运行,并在大气成分中心网站上发布UVI和紫外线强度等级预报,并提醒公众采取合适的方法保护自身免受UV的过度辐射。

Grapes模式预报西南地区夏季2m温度的检验评估

利用西南地区2004、2005年夏季的实况温度对G rapes模式输出的2m温度预报产品进行检验,结果表明,不管是单日预报误差还是月平均预报误差,都没有随预报时效的延长而增大,对四川盆地大部分地区,模式预报温度偏高,对重庆、云南、贵州及川西高原南部的温度预报,基本上表现为14时偏高,02时偏低,对川西高原北部和西藏则表现为预报温度偏低。分析表明,模式中对高原地形处理的不真实是温度预报产生误差的重要原因之一,利用回归分析方法能对模式温度预报进行有效的订正。检验分析结果为进一步改进模式,提高要素预报产品质量提供了一定的依据。

新一代数值预报系统GRAPES研究进展

中国气象科学研究院(灾害天气国家重点实验室)自2000年起,先后在科技部“973”重大基础项目“我国重大天气灾害形成机理和预测理论研究”和“十五”重点攻关项目“中国气象数值预报系统技术创新研究”支持下,主持承担了中国气象局新一代全球/区域多尺度通用同化与数值预报系统GRAPES(Global/Regional Assimilation andPrEdiction System)的研究开发,围绕着资料同化、模式动力框架、物理过程、大型软件工程等核心技术开展了自主创新研究,取得了非静力中尺度模式、三维变分资料同化、标准化、模块化、并行化模式程序软件等方面的突出成果,部分成果已在业务上得到了应用,显示了良好的技术性能和业务发展潜力。GRAPES系统是完全依靠中国科学家的力量自主研究发展的、先进的新一代数值预报系统。该文简要介绍GRAPES的研究内容、主要研究进展和初步应用,以及未来发展的初步计划。

南海海洋气象数值预报系统(Grapes-MAMS)及其业务应用

介绍了中国气象局广州热带海洋气象研究所建立的南海海洋气象数值预报系统(Grapes-MAMS)框架、系统中各模式特点以及针对模式所做的改进工作;并基于广东省沿海浮标资料,分析和研究了该系统中各个专业模式预报性能。得到如下结论:(1)从给出的统计检验和技巧评分来看,区域海浪模式逐年改进,具有一定预报能力;区域海浪模式和欧洲中期天气预报中心全球海浪模式相比,前者预报技巧TS评分大于后者;(2)实测海表温度的同化明显改进了区域海洋环流模式对海表温度的预报,检验结果显示海表温度预报与浮标观测海表温度相关系数在0.7左右,通过了α=0.01显著性检验;(3)将基于广东茂名科学试验基地得到的拖曳系数计算方案引入风暴潮模式,可以有效地改进风暴潮模式对强台风"威马逊"风暴增水预报,2013—2015年6个风暴潮模式预报检验显示,模式可以提前20 h以上给出最大风暴增水预报,而且最大风暴增水预报与实际相差不大。