基于CMA-GEPS的延伸期预报能力评估

基于CMA-GEPS系统开展1~35天的延伸期集合预报,并对该系统的延伸期尺度天气进行预报能力评估。结果表明:关于500 hPa位势高度,以距平相关系数(ACC)为表征的集合预报有效天数在北半球和南半球分别为9天和8.7天,且在北半球呈现季节循环特征,即冬(夏)季值高(低),为大气内在性质的表现;定量分析离散度-均方根误差关系表明,集合预报系统比确定性预报在延伸期尺度上可预报性更高,且北半球及南半球的潜在可预报天数分别为18天和16天。关于2 m温度,CMA-GEPS在延伸期尺度上可较好地描述温度场的空间分布特征,其较大的系统偏差主要位于热力强迫显著的高原或沙漠地区。关于MJO,CMA-GEPS对MJO的有效预报技巧达到15天,优于一般的大气模式,说明CMA-GEPS有潜力进一步发展延伸期天气预报。进一步诊断分析表明:CMA-GEPS对MJO预报的强度偏弱,这与CMA-GEPS描述的热带对流系统偏弱有关;传播速度前8天略偏快,8天之后偏慢;CMA-GEPS可较好地预报出MJO东传及北传运动;比较发现,CMA-GEPS对环流信号传播特征的预报优于对流信号,且描述的MJO东传优于北传特征。

冬季北半球大气活动中心的环流指数及其应用

利用1850—2009年Hadley气候中心的月平均海平面气压(Sea Level Pressure,SLP)场资料(SLP2r),按统一方法定义和计算了北半球冬季5个大气活动中心(Atmospheric Center of Action,ACA)—冰岛低压(ICelandic Low,LIC)、北大西洋高压(North Atlantic subtropical High,HNA)、蒙古高压(MOngolian High,HMO)、阿留申低压(ALeutian Low,LAL)和北太平洋高压(North Pacific subtropical High,HNP)的160 a季(月)环流指数序列,分析了它们的变化特征及其与我国气候异常的关系。结果表明:1)5个ACA冬季、1月的强度指数P均与面积指数S强正相关,二者不独立,P和位置指数λc、φc不完全独立。2)HNA、LAL在160 a间和近年来(1950—2009年)均显著增强,HM O在160 a间亦显著增强,而LIC则在近年来显著增强。3)LIC和HNA均经历了弱→强→弱→强的变化过程,强弱转折时段大致相当。HMO强度变化大致可分为三个阶段:1850—1910年偏弱,1910—1940's中期变化较平缓,1940's末—2009年偏强。LAL大致上经历了弱→强→弱→强的变化过程,1856—1895年、1945—1973年偏弱,1895—1945年、1973—2009年偏强。HNP的阶段性变化不明显。4)影响中国冬季气候及异常的ACA主要是HMO,在HMO强年,全国(除西南地区外)冬季气温偏低,四川和华北局部地区降水偏多;其次是位于上游的LIC、HNA,在LIC、HNA强年,我国"三北"部分地区气温偏高;而LAL、HNP对中国气候异常的影响则相对弱。

地基GNSS大气水汽探测遥感研究进展和展望

大气水汽是表征极端天气事件和气候变化的重要参数,准确监测与分析水汽含量对于精准预测各类灾害性天气事件与研究气候变化具有显著意义。作为新兴的大气水汽探测方法,GNSS大气水汽探测技术得到了广泛的关注与应用研究,随着多频多模GNSS系统的发展,全球服务能力的逐步完备和地面基础设施的不断加强,地基GNSS大气水汽探测遥感技术水平得到显著提升,为基于空间大数据揭示气候变化、极端天气过程提供了强有力的数据支撑和发展契机。本文首先系统阐述了GNSS大气水汽探测遥感技术及其应用的发展过程;然后介绍了近年来包括对流层延迟、大气可降水量等多类型GNSS大气参数高精度反演的研究进展,特别是对GNSS大气反演在极端天气短临预报及气候变化现象解释两个方向的研究工作进行了科学探析;最后,阐明了GNSS大气水汽探测遥感技术面临的主要挑战及未来研究展望。

研发中的美国强天气(龙卷、大冰雹和局地强降水)预报系统FACETs

美国强风暴实验室（NSSL）正在研发的FACETs系统预报对象包括龙卷、大冰雹和局地强降水,这套系统把预报信息同社会影响、人的心理行为和经济效益等学科相结合,把预报信息转化为同用户直接相关的问题.

近70年有限区域流函数速度势算法研究的回顾和新进展

流函数和速度势能很好反映流体的涡度和散度特征,一直广泛应用于全球和区域大气和海洋环流分析、污染物扩散和资料同化等研究领域。近年发现,有限区域流函数速度势常用算法计算中小尺度系统复杂流场和复杂下垫面驱动的边界层流场时,精度显著下降。本文全面回顾上世纪五十年代以来的五类常用算法,从数学原理和物理意义两方面简述优缺点,总结其适用范围;指出常用的调和—余弦法在可解性条件方面的科学问题,并设计订正方案,以提高其在求解复杂流场问题中的适用性和计算精度;通过理想函数和实际天气过程复杂流场的多组数值试验,直观定量显示并归纳总结适于不同分辨率资料的算法。本文旨在为流函数速度势及其相关变量在极端天气气候事件机理分析和数值预报等领域的有效应用,提供科学依据。

CMA-GEPS对中国超强梅雨天气过程的预报能力分析

基于中国气象局自主研发的全球集合预报系统CMA-GEPS,针对2020年6—7月的长江中下游地区超强梅雨天气过程,开展了中国梅汛期强降水的预报能力分析。结果表明,西太副高的稳定维持及夏季风的持续增强为梅汛期强降水的发生提供了有利的动力和水汽条件。CMA-GEPS对西太副高各指数的快速调整趋势预报,可提前7~10 d在预报中呈现;对西太副高强度和面积预报技巧与NCEP集合预报相当,表现为偏弱的估计,脊线和西伸脊点预报技巧与ECMWF集合预报相当,表现为脊线位置偏南、西伸脊点偏东的偏差。CMA-GEPS对东亚夏季风指数预报技巧在9 d以上,较控制预报提前2 d。CMA-GEPS的控制预报存在强度偏弱、雨带位置偏南的系统性偏差和漏报现象;基于空间和时间权重修正的邻域方案TSWNP,明显提高了大雨预报的技巧,减少了漏报的发生,优于控制预报和传统的单点概率预报,从而表明,TSWNP方案对梅汛期大雨过程的预报是有效且合理的。

边界层参数化方案对边界层热力和动力结构特征影响的比较

本文利用高分辨率中尺度WRF模式,通过改变边界层参数化方案进行多组试验,评估该模式对美国北部森林地区边界层结构的模拟能力,同时比较了五种不同边界层参数化方案模拟得出的边界层热力和动力结构.结果表明:除个别方案外,配合不同边界层方案的WRF模式都能成功模拟出白天对流边界层强湍流混合特征和夜间稳定边界层内强逆温、逆湿和低空急流等热力和动力结构.非局地YSU、ACM2方案在白天表现出强的湍流混合和卷夹,相比于局地MYJ、UW方案,模拟的对流边界层温度更高、湿度更低、混合层高度更高、感热通量更大,更接近实际观测,这表明在不稳定层结下考虑非局地大涡输送更为合理,但局地方案在风速和风向的预报上存在一定优势.TEMF方案得到的白天局地湍流混合强度为所有方案中最弱,混合层难以发展,无法体现对流边界层内气象要素垂直分布均匀的特点.对于夜间稳定边界层的模拟,不同参数化方案之间的差异较小,但是YSU方案在一定程度上高估了机械湍流,导致局地湍流混合偏强,从而影响了其对稳定边界层的模拟能力.

利用TWP-ICE试验资料对比两种边界层参数化方案

利用高分辨率WRF单气柱模式,选取了两种边界层参数化方案(YSU,MYJ),对TWP-ICE(Tropical Warm Pool International Cloud Experiment)试验期间的个例进行数值模拟,比较了两种方案对边界层结构、云和降水模拟的影响。结果表明:季风活跃期,YSU方案模拟的湍流交换系数较小,湍流混合偏弱,边界层内热通量偏小,使地表热量和水汽不易向上输送,水汽含量在近地表明显偏多,而在边界层及其以上大气层具有显著的干偏差,因此该方案模拟的云中液态水和固态水含量偏低,云量偏少,降水率偏小;MYJ方案对于季风活跃期的边界层结构具有较好的模拟能力,其模拟的云和降水更为准确。季风抑制期,MYJ方案模拟的夜间边界层结构存在较大误差,这是因为该方案模拟的夜间湍流交换系数较大,湍流混合偏强,边界层内热通量偏大,模拟的位温和水汽混合比在边界层内随高度变化较小,而观测廓线在边界层内存在较大梯度。季风抑制期两种方案模拟的云和降水均比观测值偏多,方案之间的差异较小。

GFS物理过程包在GRAPES区域模式中的实施及改进：单柱试验

将NCEP的中期全球预报系统(GFS)整套物理过程包引入GRAPES区域模式,并利用美国ARM计划(AtmosphericRadiationMeasurementProgram)南部大平原外场1997年夏加强观测资料,对GRAPES模式中原有物理过程和GFS物理过程进行了单柱试验的测试和比较,评估了两组物理过程的模拟性能。单柱试验结果表明GFS试验模拟的位温和水汽混合比演变更为准确;到地短波和长波辐射的误差更小;其模拟的地面向上潜热通量与观测更为接近,而原物理过程试验的感热偏大;GFS试验对2 m气温最高和最低值的模拟也比原有物理过程更接近观测。进一步分析降水的模拟发现,两组物理过程对强降水过程均有很好的预报能力,但对中等强度降水存在漏报或者发生时间偏晚的倾向,此外还存在对小雨的空报。在3个降水事件的模拟中,GFS试验模拟的降水误差小于原物理过程试验。最后还对两组试验中明显的降水过程漏报和降水延迟进行了分析,对GFS物理过程包中对流参数化的对流触发方式的修改,可改进此次降水的模拟,进而通过更准确的反馈过程,改善对大尺度场的模拟。

沙漠地区微波地表发射率年内变化规律与气候因子的关系分析

以塔克拉玛干沙漠为研究区域,利用2008年AMSR-E(advanced microwave scanning radiometer-earth observing system)二级亮温资料和全球资料同化系统(global data assimilation system,GDAS)的地表、大气参数产品,反演研究区晴空条件下的微波地表发射率,进而根据不同的土壤类型,分析了沙漠微波地表发射率频谱年内变化规律及其与气候因子的关系。结果表明:沙漠地表发射率与土壤类型密切相关,且不同土壤类型的发射率季节变化规律显著性不同;土壤含水量、地表温度与地表发射率的年内变化规律之间存在着显著相关性,地表发射率随土壤含水量、地表温度的增高而降低;地表植被覆盖度、植被含水量和地表粗糙度也是地表发射率的影响因子,其值均取决于土壤含水量,而土壤含水量受大气总水汽量和土壤类型的共同制约;以砂土为主的沙漠地表发射率更多受到沙漠深度的影响,随着沙漠深度的增加而减小。

冬季北太平洋副高面积和强度指数的一个计算方案

月(季)平均海平面气压场中的北太平洋副高(H P)是北半球的永久性大气活动中心,它与大气环流及区域气候异常关系密切。利用闭合气压系统面积指数S、强度指数P简要描述H P性状,并用它们分析H P气候及异常特征,以及H P与热带东太平洋海表温度异常等关系。因冬季H P明显减弱,在计算H P的S、P指数序列时,难以找出适于整个分析时段的、环流意义明晰的特征等压线。针对该问题,本文给出一个计算方案,先选择一个值较高的f0,用它计算多数年份环流指数S、P;再选择一个值较低的^f0,计算少数H P极端偏弱年份的环流指数^S、^P;最后用一元线性回归方程,将^f0计算结果^S、^P订正至f0计算结果 S、P,得到S、P的完整序列。应用结果表明,由此求得的H P该完整序列是适当的。

AMSR2仪器上新增设的C波段通道对陆地无线电频率干扰的有效缓解

搭载着第二代先进微波辐射成像仪(AMSR2)的"第一轮卫星计划之全球水圈变化观测卫星"(GCOM-W1)于2012年7月4日成功发射并进入极轨[1]。该卫星由日本宇宙航空研究开发机构(Japan Aerospace Exploration Agency,JAXA)进行地面操控。AMSR-E是AMSR2的前身,与前身相比,AMSR2增设了频率为7.3GHz的两个通道,目的是通过缓解C波段无线电频率间的干扰。

用瞬时扰动法考察龙卷环境系统的模式预报

龙卷作为局地强对流性天气事件的发生与天气和次天气尺度的扰动系统有关。应用"扣除瞬变气候场"的瞬时扰动法对两个全球模式(ECMWF和GFS)预报的中国和美国龙卷"扰动系统"进行了考察。回顾了近期研究的2016年6月23日发生在中国东部阜宁的龙卷事件扰动系统和2011年4月27—28日发生在美国南部的多龙卷过程扰动系统。ECMWF对前者的龙卷环境扰动系统能够提前54h,GFS能够提前18h预报出低层大气的低压扰动和高层大气的高压扰动以及冷暖扰动气团的变化与对比。ECMWF分别提前3、5、7和9d对上述美国南部的多龙卷预报出了与观测相吻合的高度扰动和温度扰动,包括它们的空间结构和随时间的变化。

基于GRAPES-GFS次季节预报的误差诊断和预报能力分析

基于GRAPES(Global and Regional Assimilation Prediction System)全球预报系统(GRAPES-GFS)的2018年9月至2019年8月的分析场和35天预报的试验数据,对该系统延伸期次季节预报进行误差诊断和预报能力分析。结果表明,该系统可描述2018冬季及2019年夏季2 m温度和500 hPa位势高度的空间分布特征,但在热力强迫作用显著的高原沙漠地区,尤其是非洲干旱区,GRAPES-GFS的2 m温度分析场存在较大的系统偏差。GRAPES-GFS模式的2 m温度在超前1~3周预报的均方根误差近似线型增长,最终趋于稳定。海洋区域2 m温度的预报技巧较陆地低,东亚及澳大利亚预报技巧较高。关于500 hPa位势高度,在超前1~3周预报时,东亚中低纬度预报技巧明显高于中高纬度地区,热带地区的远低于其它地区,北半球的高于南半球。关于MJO,GRAPES-GFS可描述高层和低层纬向风场的传播和模态特征,可抓住较强对流活动信号的具体位置,但地球向外长波辐射(OLR)在赤道地区正距平信号偏弱,负距平信号偏强。GRAPES-GFS模式对MJO的距平相关系数(ACC)有效预报技巧达到11天左右,与一般大气模式预报水平接近。对于选取的两次强MJO事件个例,在超前6天的预报上,GRAPES-GFS可准确地描述2次事件的传播过程,但MJO信号在发展和衰亡阶段强度偏强。

集合预报方法在暴雨研究和预报中的应用

机理了解不够和可预报性问题的忽略是暴雨预报不尽人意的两大原因。主要讨论第二方面,即如何面对和处理可预报性问题,这对如何提高现有数值预报的价值、做好气象服务尤其重要。根据作者多年的研究和实践经验以及直接接触的一些研究和方法,简要地总结了数值集合预报方法在暴雨研究和预报中的应用,具体包括以下四个方面:(1)暴雨集合预报系统的建立:初值和物理扰动、成员数、模式分辨率、资料同化和"虚拟"集合预报;(2)预报方法:集合异常预报法、再预报相似集合法和台风路径聚类法;(3)在预报后处理与订正中的应用:平均、成员排序与最佳成员法、加权平均、概率匹配平均法和集合动力因子法;(4)对暴雨天气系统的机理分析与模式初值的改进:初值扰动差异分析和集合敏感性法、目标观测。希望国内气象业务部门能在日常业务中借鉴以上方法以提高暴雨预报和服务水平,为今后的研究工作提供一个新的起点、方向和方法,这包括指导现有的一些业务集合预报系统今后的进一步完善。

GRAPES-TCM台风模式的新涡旋初始化方案——原理和实施

在更新的GRAPES-TCM (Global/Regional Assimilation and Prediction System-Tropical Cyclone Model)台风模式架构下,引进与发展了一个新的涡旋初始化方案。该方案对台风涡旋进行极小化订正,减少了人为因素对台风涡旋结构的影响,所产生的涡旋满足特定的动力与热力平衡,且保持了与模式动力及热力的一致性。新的涡旋初始化方案能更精细地体现初始台风的强度与结构,强度更接近于观测,结构更为合理。试验表明其可以有效地改善台风路径与强度的预报精度。

天气预报的三次跃进

回顾过去100多年,天气预报经历了两次跃进:第一次是地面和高空天气图的绘制和应用(空间上的跃进),第二次是数值预报的实施(时间上的跃进)。经过这两次跃进,天气预报已经走过了从经验和定性描述到今天定量计算的一门数理学科。洛伦兹发现大气混沌现象后,天气预报正在经历从单一确定论到多值概率论的第三次跃进(观念上的革命),并试图通过量化或简化不确定因素来提高天气的可预报性和降低预报的不确定性。重点介绍两种现行的量化或简化不确定因素的做法:一是直接面对问题(量化),即用集合预报的方法,定量描述预报的不确定性,使之成为预报的一部分,让用户在决策时科学地应用更全面的预报信息;二是绕开数学上的难题(简化),把大气变量分解为瞬变气候与瞬变扰动两个部分,用瞬变扰动建立与异常天气之间的联系。

中国与欧美龙卷统计特征比较分析及研究进展

介绍欧洲、美国和中国的龙卷研究进展及其龙卷的时空分布特征,包括对年变化、月变化及日变化等统计特征进行了回顾和比较分析,并肯定了中国对龙卷的关注度及龙卷研究水平的逐步提升以及对未来龙卷的发展前景的展望。

“预报挑战度”和“可预报性演变指数”简介

"预报挑战度"(measure of forecast challenge,MFC)是一种衡量预报难易的新尺度;"可预报性演变指数"(predictability horizon diagram index,PHDX)是一种检验集合预报的新评分。这二种新指标是杜钧等于2019年提出来的,文章发表在美国气象学会英文杂志《天气和预报》上。为了让国内基层台站业务预报和研发人员也能熟悉和应用这些方法,我们在此作一简短的总结介绍。

航空气象要素以及基于数值模式的低能见度和雾的预报

简述了对航空运输有危害的天气要素,包括航线要素和航站要素的业务预报。着重介绍了在美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)业务模式后处理中,能见度的两种诊断方法和雾的三种后处理再诊断方法。能见度计算的第一种方法是Stoelinga-Warner方法。该方法要求预报模式有四种水溶性物质的输出。通过这些水凝性物质计算消光系数来估算水平能见度。第二种方法是第一种方法的改进,包括增加了更多的水凝性物质,用相对湿度估算高湿度时或霾条件下的能见度,考虑了白天和夜间能见度的不同等。还讨论了以机场跑道为背景的跑道能见度的估计方法。雾的再诊断包括美国联合包裹速递服务公司(United Parcel Service,UPS)的方法,NCEP的多重规则法和根据雾内各物理过程间的平衡进行诊断的方法。UPS法根据低层大气稳定指数,多重规则法则根据模式输出的能见度、云、相对湿度和风速来诊断雾的发生,但两者均不能判断雾的强弱。物理过程平衡法是根据Zhou-Ferrier的雾层平衡理论所提出的雾发生及稳定时湍流强度小于某临界值的必要条件以及雾层内含水量的垂直分布公式对雾含水量及能见度进行诊断。后两种方法已被试验性地用于NCEP的短期集合预报中。预报验证表明,后处理中雾的再诊断方法可以有效地提高业务模式雾的预报能力。但总体而言,雾的预报与其他常规要素的预报相比,现仍处于较低的水平。最后讨论了模式对能见度和雾预报能力低下的原因和改善的途径。