背景场资料与参数化方案对暴雨预报的影响

利用GRAPES-m eso模式和T213资料,对2007年7月18日发生在我国四川盆地和华东地区一次大暴雨过程进行多组数值试验,以分析侧边界资料、驱动资料的垂直分辨率、模式积分区域、云物理参数及边界参数对GRAPES-m eso模式降水预报影响。试验结果表明:(1)侧边界资料对模式降水预报结果影响较小,驱动GRAPES-m eso的全球模式产品质量提高,降水预报结果越好;(2)驱动资料垂直分辨率的高低对降水预报结果影响较大,分辨率越高,预报能力越强,反之越弱;(3)模式积分区域对降水预报结果也有明显影响,区域越大,降水预报未必总是最好;(4)物理过程和边界参数试验表明,W SM6方案与KF eta方案组合的24小时降水预报与实况更接近。      

不同物理过程参数化方案对贵州降水预报的敏感性试验

利用我国新一代数值预报模式GRAPES，采用6个不同的参数化方案组合：即选择Kessler、NCEP3_class simple ice和simple ice（developed by LiuQijun，CAMS）微物理过程参数化方案和Kain-Fritseh（new Eta）、Betts-Miller-Janjie积云参数化方案形成6个组合，对2004年贵州汛期的降水过程进行48小时的预报试验，对预报结果进行对比分析并与实况资料进行比较、检验。结果表明：GRAPES模式适合对贵州的降水预报；积云参数化方案对降水的影响比微物理过程参数化方案对降水的影响大。simpleice方案与Betts-Miller-Janjie方案组合对贵州降水的预报较好，这些结果对提高GRAPES模式对贵州降水的预报能力有一定的参考意义。     

一粗细网格模式“三维嵌套”方案的设计及试验结果分析

该文简要地分析了水平侧边界嵌套技术中存在的问题，提出了“三维嵌套”的设想，并就不同范围对水平侧边界嵌套及三维嵌套方案进行了对比试验。试验结果表明：（１）三维嵌套方案对区域模式的降水及中、下层形势场的预报均有所改进；（２）嵌套区域越小，三维嵌套方案对预报的改进效果越明显；（３）三维嵌套方案对预报的改进随积分时间的增长而愈加显著     

TRAMS_RUC_1 km模式初始场和侧边界方案的改进研究

本文从垂直分辨率、时间更新频率和要素完整性三个方面，对水平网格距为1 km的华南区域短时临近预报模式（TRAMS_RUC_1 km: Tropical Region Assimilation Model for South China Sea_The Rapid Update Cycle_1 km）中的初始场和侧边界方案进行改进研究。首先选择一次华南飑线个例进行敏感性试验，研究结果表明:（1）提高初始场和侧边界的垂直分辨率以后，模式对飑线内部中小尺度对流系统引起的强降水中心的模拟结果明显更加接近实况，而增加中低层的垂直分辨率对预报的改进起到了主要作用。（2）将模式侧边界时间更新频率从6 h一次提高到1 h一次以后，模式侧边界要素场的逐小时剧烈变化信息可以比较完整的保留下来。在使用高时间分辨率的侧边界条件进行模拟时，粤西沿海地区的水汽辐合明显加强，这对原来模式预报飑线移速偏慢现象会有改善作用。（3）当模式侧边界条件具有较高的时空分辨率时，进一步补充垂直速度和云微物理变量的侧边界条件对于飑线模拟结果的影响并不明显。总的来说，提高初始场和侧边界的垂直分辨率以及增加侧边界更新的时间分辨率，对于区域高分辨率模式对这次华南飑线预报效果的改进具有重要意义，而忽略垂直速度和云微物理量的侧边界条件则是一种可以接受的简化。在个例研究的基础上，利用改进后的初、边界条件进行为期一个月（2019年4月份）的批量试验，评估结果表明新方案对于逐小时降水空间分布和日变化特征的模拟均有明显改善。     

GRAPES气象-水文模式在一次洪水预报中的应用

尝试将GRAPES (Global-Regional Assimilation and PrEdiction System) 模式与水文模型结合,构建GRAPES气象-水文单向耦合模式,进行洪水预报。气象模式选取GRAPES_Meso模式,分别采用15 km×15 km和5 km×5 km水平分辨率,15 km×15 km的GRAPES模式由NCEP全球预报场提供初始场和侧边界条件;5 km×5 km的GRAPES模式由15 km×15 km GRAPES模式提供初始场和侧边界条件,将GRAPES_Meso模式的定量降水预报分辨率统一降尺度到5 km×5 km分辨率,用于驱动水文模式。水文模型选取新安江模型与分布式新安江模型。以淮河王家坝站以上流域和息县流域为试验流域,将GRAPES降水预报场驱动水文模型进行单向耦合,构建GRAPES气象-水文单向耦合模式,选择2009年8月28日08:00(北京时,下同)—9月9日14:00汛期一次洪水过程,进行实际预报试验。结果表明:15 km×15 km和5 km×5 km的GRAPES模式预报降水与实况降水分布相一致;与水文站观测降水驱动水文模型洪水模拟结果相比,GRAPES气象-水文模式对洪水预报的预见期延长效果明显,对洪水模拟精度也较高,与水文模型输入场分辨率要求相匹配的降水产品对洪水模拟的精度更高。     

GRAPES中地形重力波拖曳物理过程的引进和应用试验

在中国新一代全球中期/区域中尺度同化与预报系统(GRAPES)模式中引进了ECMWF地形重力波拖曳物理过程,填补了GRAPES全球中期数值预报系统中物理过程的空白。重新计算了地形重力波过程需要的地形静态资料数据,并与原ECMWF模式的地形静态参数进行了对比分析,验证了模式地形参数的正确性。利用GRAPES模式,进行了地形重力波拖曳物理过程影响的敏感性数值试验;结果表明:引进地形重力波拖曳过程以后,在存在大地形的区域,风场会发生变化,当纬向风遇到青藏高原时,一部分气流会产生爬坡效应而越过高原,使高原上空的西风气流减弱;另一部分气流会绕过高原,在高原的南侧产生绕流;随着模式积分时间的延长,风场变化会越来越明显,地形越复杂,风场的变化也越复杂;连续的模式积分试验结果显示,引进地形重力波过程,可以延长GRAPES模式的可用预报时效,提高了全球形势预报的准确率。通过对一次降水过程的模拟,对地形重力波过程影响降水预报的原因进行了简单分析。结果显示:引进地形重力波拖曳过程后,改变了大气流场的分布,使预报的流场更接近于大气真实状态,从而提高了降水预报的准确率。     

对一次局地短时强降水过程的集合预报研究

以上海区域降水集合预报系统为基础,对2007年6月23~24日发生在上海地区的一次短时强降水过程进行了集合预报研究。结果表明:该集合预报系统总体上对这次强降水过程作出了较好的预报,但对强降水发生的时间、地点的预报还有误差,集合预报提供的概率预报结果比集合平均预报结果更具有参考价值。模式物理过程、初值和侧边界的不确定性对降水预报结果的影响是不同的。对降水结果,模式对流参数化方案的影响非常大,并贯穿于整个积分过程;边界层参数化方案的影响较小;侧边界不确定性的影响在初始阶段较小,随后逐渐增大,积分一定时间后,其影响与对流参数化方案的影响相当;初值不确定性在初始阶段有一定的影响,随后逐渐减小。同时考虑3种不确定性的集合预报效果总体上好于没有考虑侧边界不确定性的集合预报效果,考虑模式物理过程和侧边界不确定性的集合预报效果总体上比考虑3种不确定性的集合预报效果更好。对于考虑模式物理过程和侧边界不确定性的集合预报,改进初值能有效地改进对有无降水的预报,但对强度稍大一些的降水预报没有改进。     

GRAPES区域集合预报系统模式不确定性的随机扰动技术研究

为进一步描述GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Me—soscale Ensemble Prediction System,GRAPES—MEPS)中GRAPES—Meso模式的不确定性特征,本研究在GRAPES—MEPS系统中引人了模式物理参数化倾向随机扰动方案(Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT),随机扰动型的产生是基于-阶马尔科夫链,其具有时间相关性特征,并服从正态分布,另外经过谱展开随机场具有空间结构特征,在水平结构上较平滑和连续。本文开展了基于SPPT方案的GRAPES—MEPS集合预报试验,针对SPPT方案中随机场的扰动幅度和时间相关尺度参数开展了一系列敏感性试验,并对试验结果进行了较全面的集合预报客观检验,此外,针对一次强降水过程,分析了SPPT方案对降水预报的影响。试验结果表明,引入SPPT方案能在一定程度上提高GRAPES—MEPS系统的预报技巧,降低系统的漏报率;且能显著改进预报后期大雨量级降水的预报技巧。通过敏感性试验发现,对于GRAPES—MEPS系统,SPPT方案的效果与随机扰动场幅度的范围,及扰动场的时间相关尺度选择相关,需经过敏感性试验确定出较适合的参数。     

基于多中心TIGGE资料的区域GRAPES集合预报初步试验

基于全球交互式大集合(TIGGE)预报资料,研究利用TIGGE全球集合预报大尺度不确定信息,构造区域GRAPES集合预报的初值扰动方法和试验方案,并对2008年7月22日发生在黄淮地区的一次暴雨过程进行了集合预报试验.试验结果表明:构造的初值扰动场能够表征TIGGE全球集合预报初值中的大尺度不确定信息,区域GRAPES集合预报系统可以捕获极端降水天气,对降水预报具有显著的改进作用,集合预报平均及降水概率预报能有效地反映暴雨降水特点,暴雨发生概率较高的区域与实况对应关系较好.积分初期,暴雨的预报一致性(集合离散度)和预报技巧(集合平均预报均方根误差)之间的关系显示了区域GRAPES集合预报系统是合理的,但积分后期,由于模式在积分过程中的动力调整作用,减小了初值扰动对预报结果的影响,限制了集合离散度的增长速度.     

动力降尺度和多物理参数化方案组合对华南前汛期降水集合预报的影响研究

针对华南前汛期降水过程,基于全球集合预报系统（GEFS）资料,利用WRF中尺度模式以及GEFS动力降尺度获取的区域集合预报初值场,通过多物理过程参数化方案组合和模式积分方法实现华南前汛期降水的区域集合预报。对2019年5月15日—6月15日共32天的华南前汛期降水过程进行了单一物理过程区域集合预报（REFS_SINGLE）和多物理过程区域集合预报（REFS_MULTI）的数值模拟批量敏感性试验,通过GEFS、REFS_SINGLE和REFS_MULTI的对比分析,探讨多物理过程参数化方案组合对华南前汛期降水的影响,同时利用一次华南前汛期暴雨过程进一步探讨集合预报试验的预报效果。结果表明:（1）REFS集合平均的预报效果明显好于控制性预报。（2）REFS降水集合离散度与预报误差的对应关系好于GEFS。（3）积分48小时后,REFS_MULTI和REFS_SINGLE的扰动能量分别是GEFS的4.7倍和6.3倍。（4）降水级别越大,REFS的TS评分效果就越好于GEFS;REFS_MULTI略微好于REFS_SINGLE。（5）基于32天的批量试验,REFS的AUC值有28天大于GEFS,REFS_MULTI有22天大于REFS_SINGLE,表明REFS的预报技巧好于GEFS,且REFS_MULTI的预报技巧好于REFS_SINGLE。      

Effects of Different Initial Fields on GRAPES Numerical Prediction

In this paper,a heavy rainfall process occurring in the Huaihe River Basin during 9-10 July 2005 is studied by the new generation numerical weather prediction model system-GRAPES,from the view of different initial field effects on the prediction of the model.Several numerical experiments are conducted with the initial conditions and lateral boundary fields provided by T213 L31 and NCEP final analyses,respectively. The sensitivity of prediction products generated by GRAPES to different initial conditions,including effects of three-dimensional variational assimilation on the results,is discussed.After analyzing the differences between the two initial fields and the four simulated results,the memonic ability of the model to initial fields and their influences on precipitation forecast are investigated.Analyses show the obvious differences of sub-synoptic scale between T213 and NCEP initial fields,which result in the corresponding different simulation results,and the differences do not disappear with the integration running.It also shows that for the same initial field whether it has data assimilation or not,it only obviously influences the GRAPES model results in the initial 24 h.Then the differences reduce.In addition,both the Iocation and intensity of heavy rain forecasted by GRAPES model Further is very close to the fact,but the forecasting area of strong torrential rain has some differences from the fact.For the same initial field when it has assimilation, the 9-12-,12-24-,and 0-24-h precipitation forecasts of the model are better than those without assimilation. All these suggest that the ability of GRAPES numerical prediction depends on the different initial fields and lateral boundary conditions to some extent,and the differences of initial fields will determine the differences of GRAPES simulated results.     

不同初始场条件对GRAPES模式数值预报的影响

利用中国新一代数值预报模式GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System),分别使用T213 L31及NCEP FNL 6 h间隔的资料作为初始和边界条件,对2005年7月9—10日淮河流域一次致洪暴雨过程进行了个例试验,初步探讨了GRAPES模式的数值预报产品对不同初始场的敏感程度,以及三维变分同化对数值预报结果的可能影响。结果表明,T213和NCEP初始场中存在着差异较大的次天气尺度特征,并由此造成了此后GRAPES模式预报场的差异,且此差异不会随时间消失;同化对GRAPES模式积分结果的影响主要表现在最初的24 h内;模式对此次致洪暴雨过程的暴雨区分布、强度均有一定的模拟能力,但模拟的强暴雨区与实况仍存在着较大差异。由此可知,GRAPES模式的数值预报能力对不同的初始场和侧边界条件存在不同程度的依赖性,初始场的差异决定了模拟结果的差异。     

EXPERIMENTAL STUDY OF THE ROLE OF INITIAL AND BOUNDARY CONDITIONS IN MESOSCALE NUMERICAL WEATHER PREDICTION

~~EXPERIMENTAL STUDY OF THE ROLE OF INITIAL AND BOUNDARY CONDITIONS IN MESOSCALE NUMERICAL WEATHER PREDICTION@闫敬华$Guangzhou Institute of Tropical & Marine Meteorology, CMA, Guangzhou 510080 China @Detlev Majewski$Duetscher Wetterdinst, Offenbach, Germany~~National Project "973" (Research on Heavy Rain in China) and BMBF of Germany (WTZ- Project CHN01/106)…     

台风路径数值预报模式的并行化及路径预报误差分析

国家气象中心台风路径数值预报模式经过串行优化及程序并行, 成功地实现了在国产超级计算机神威上的并行运算, 并可满足业务时效要求。基于并行程序及神威机计算平台的台风路径数值预报业务系统于2002年6月30日投入实时运行, 其初估场与侧边界条件从T106L19模式产品升级为T213L31模式产品 (称为基于T213台风预报系统, 原串行系统称为基于T106台风预报系统)。通过对2002年夏秋季台风路径的检验, 总体来看, 基于T213台风预报系统48 h内的平均路径预报误差小于基于T106台风预报系统的路径预报误差。对西行及西北行登陆的台风, 基于T106台风预报系统的48 h预报好于基于T213台风预报系统的预报。对于转向台风而言, 转向后的预报, 基于T213台风预报系统的预报要好于基于T106台风预报系统的预报, 有效地减小了基于T106台风预报系统对转向台风路径预报的系统性误差:即台风转向后预报路径较实况路径偏西。     

不同初始场及侧边界对台风路径数值预报的影响

利用T213L31及T106L19所提供的初始场及侧边界就不同初始场及侧边界对台风路径数值预报的影响进行了敏感性试验。试验结果表明，从总体平均距离误差来看，初始场及侧边界的改进可以明显提高台风路径数值预报能力。通过不同的初始场及侧边界的相互组合(T106L19的初始场及侧边界；T106L19的初始场、T213L31的侧边界；T213L31的初始场、T106L19的侧边界；T213L31的初始场及侧边界)，对不同类型的台风路径预报、对初始场及侧边界的敏感性进行了初步试验。结果表明：非转向阶段的台风对初始场较为敏感，而转向阶段的台风对侧边界及初始场都很敏感。     

Study on Ensemble-Based Forecast of Extremely Heavy Rainfalls in China: Experiments for July 2011 Cases

According to the Anderson-Darling principle, a method for forecast of extremely heavy rainfall (abbreviated as extreme rainfall/precipitation) was developed based on the ensemble forecast data of the T213 global ensemble prediction system (EPS) of the China Meteorological Administration (CMA). Using the T213 forecast precipitation data during 2007-2010 and the observed rainfall data in June-August of 2001-2010, characteristics of the cumulative distribution functions (CDFs) of the observed and the T213 EPS forecast precipitation were analyzed. Accordingly, in the light of the continuous differences of the CDFs between model climate and EPS forecasts, a mathematical model of Extreme Precipitation Forecast Index (EPFI) was established and applied to forecast experiments of several extreme rainfall events in China during 17-31 July 2011. The results show that the EPFI has taken advantage of the tail information of the model climatic CDF and provided agreeable forecasts of extreme rainfalls. The EPFI based on the T213 EPS is useful for issuing early warnings of extreme rainfalls 3-7 days in advance. With extension of the forecast lead time, the EPFI becomes less skillful. The results also demonstrate that the rationality of the model climate CDF was of vital importance to the skill of EPFI.     

GRAPES区域集合预报两种侧边界扰动方法对比试验

中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。     

气象信息传输业务流程优化的初步分析

以雷达、自动站、T213数值预报产品及卫星4种资料为例, 应用规范的流程分析方法分别绘制了其传输流程图, 在此基础上选定了几个关键时间点(资料产生时刻、资料到省气象局时刻、省气象局发送时刻、国家气象信息中心接收时刻、国家气象信息中心广播时刻、省气象局广播接收时刻等), 并据此定义了几个关键性能指标(KPI:key performance indicator), 通过传输时效测试, 捕获了4类资料端到端流程中各关键点时刻, 然后进行定量统计和分析, 针对分析中揭示的影响时效的关键环节进行诊断, 提出优化调整方法并实施, 较大地提高了传输时效, 取得了很好的业务效果。     

2017年5月7日广州特大暴雨模拟中的背景场影响分析

2017年5月7日广州发生了特大暴雨,为研究不同背景场资料对这次暴雨过程的影响,模式背景场分别采用美国NCEP的GFS资料和中国的T639资料,利用GRAPES_Meso模式对这次暴雨过程进行了数值模拟和影响分析;数值试验结果表明,采用不同的背景场对这次暴雨过程具有显著影响,用T639资料(T639_run)作为模式背景场大致模拟出了这次暴雨过程,而采用NCEP GFS数据(GFS_run)模拟的降水明显偏北。其原因是,采用T639资料做背景场时,华南暴雨区域存在深厚的水汽输送,同时存在强烈的上升运动,可以产生极端强降水;而采用GFS资料进行数值模拟时,实际暴雨区上空的上升气流较弱,水汽输送也较弱,使强降水落区偏北。GRAPES_Meso模式模拟的华南地区的云顶高度整体偏高,云顶温度整体偏低,相对来说,采用T639_run的模拟结果优于GFSrun的结果,该研究结果可以为云降水方案中的水物质和云量计算方案的改进和优化提供一定的参考。