基于背景场奇异向量的CMA全球集合预报试验

目前中国气象局全球集合预报系统（China Meteorological Administration Global Ensemble Prediction System,CMA-GEPS）利用CMA全球数值预报系统分析场计算奇异向量（ANSV）,欧洲中期天气预报中心采用同化背景场计算奇异向量（FCSV）,在业务流程上先于计算ANSV,可优化集合预报系统运行时间。为此,在CMA-GEPS中探索采用FCSV进行集合预报的可行性,分析ANSV和FCSV的空间分布及相似指数,进而针对夏秋季节10个个例开展采用ANSV和FCSV的全球集合预报试验,从等压面要素集合预报技巧、中国地区24 h累积降水概率预报技巧、台风路径集合预报技巧、台风中心最低海平面气压预报技巧等方面对比二者结果。结果表明：ANSV和FCSV的主要结构特征相似,两组集合预报结果相当,表明在CMA-GEPS中使用FCSV可行,可作为未来高分辨率CMA-GEPS业务系统建设的选项。     

短期集合预报中定量降水预报集合方法初探

针对短期集合预报中集合平均等方法对极端天气事件预报能力低下的缺陷，提出一种定量降水预报集合方法，简称两步法。该方法首先采用逐级归并法确定集合成员的总体相似度，进而确定集合成员预报场的延伸半径，对各成员的预报场进行修正，然后根据每个成员与其他成员的相似程度，确定各成员的权重系数。这个方法既考虑了集合成员总体的差异性又考虑了降水的概率分布。试验证明，通过上述两步得到的定量降水预报，对提高极端天气事件的预报确率有一定效果。本方法无需历史资料，能很好适应集合成员的改变，实现方便快捷。     

短期集合降水概率预报试验

以MM5模式作为试验模式, 通过选取不同的物理过程参数化方案产生8个集合成员, 分别用平均法、相关法和Rank法对2001年11月至2002年5月期间的22个降水个例进行短期集合降水概率预报试验。试验结果显示对小雨—大暴雨6类降水的概率预报, Rank法的综合预报效果明显好于相关法和平均法, 相关法的综合预报效果与平均法基本相同; 无论从均方误差角度还是从命中率和假警报率的相对大小角度, 对小雨、中雨、大雨和暴雨各量级以上降水的概率预报, Rank法的平均预报效果是三种方法中最好的, 相关法的平均预报效果与平均法相同; Rank法好于平均法的平均幅度从均方误差角度较大, 从命中率和假警报率的相对大小角度则较小。平均而言, 三种方法对各量级以上降水的概率预报都是有技巧预报, 对量级小的降水的概率预报技巧高于对量级大的降水的概率预报技巧。     

一次短期集合预报试验

数值模式中物理过程描述不准确是造成数值预报误差的主要来源之一,采用数值模式中不同物理过程的集合预报方案是减小模式预报误差的有效方法。本文结合一个典型的夏季东北冷涡型降水天气过程,选用不同的积云对流参数化方案、显式降水方案、辐射方案以及模式采用不同的地表分辨率构成10集合预报成员,进行了48h的预报。结果显示集合预报在总体预报效果上比各个集合成员的预报效果好,简单的集合平均就可以提高模式形势场和降水要素场的预报准确率。在集合平均提高预报准确率的同时,采用天气系统移动路径图、面条图以及降水概率预报等方法,可以增强小概率事件的预报能力。     

集合预报多尺度奇异向量初值扰动方法研究

目前国际上采用的奇异向量集合预报初值扰动法对于初值不确定性的描述存在一定的不足,为了更有效地反映初始误差的时空多尺度特性,基于GRAPES全球奇异向量计算技术,计算了不同空间分辨率及不同最优时间间隔的多个尺度的奇异向量,并采用基于高斯分布的线性组合法来构造多尺度奇异向量的扰动初值,以代表在相空间中增长最快的多尺度初值误差模态。通过2019年1月19日的初值扰动集合预报试验,对比分析了单一尺度奇异向量初值扰动法与多尺度初值扰动法的扰动特征及集合预报效果。结果表明,多尺度奇异向量初值扰动法为区域集合预报提供的初始扰动场是合理的,扰动的大小随时间增长,且在空间分布上较好地反映了当前大气的斜压不稳定特征。此外,多尺度奇异向量扰动可以描述一定的大尺度以及中小尺度运动误差特征,较单一尺度奇异向量扰动能反映出更多初始场的不确定性信息。检验分析表明,GRAPES多尺度奇异向量集合预报在集合一致性、连续等级概率评分、离群值等方面有一定的优势,相比于单一尺度奇异向量法有较好的预报技巧。因此,基于GRAPES的多尺度奇异向量初值扰动法对于集合预报的预报效果有一定的提高,能为构建一套完善的GRAPES区域奇异向量集合预报系统提供一定的科学依据和应用基础。      

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...     

热带气旋奇异向量在GRAPES全球集合预报中的初步应用

基于副热带奇异向量的初值扰动方法已应用于GRAPES (Global and Regional Assimilation PrEdiction System)全球集合预报系统,但存在热带气旋预报路径离散度不足的问题。通过分析发现,热带气旋附近区域初值扰动结构不合理导致预报集合不能较好地估计热带气旋预报的不确定性,是路径集合离散度不足的可能原因之一。通过建立热带气旋奇异向量求解方案,将热带气旋奇异向量和副热带奇异向量共同线性组合生成初值扰动,以弥补热带气旋区域初值扰动结构不合理这一缺陷,进而改进热带气旋集合预报效果。利用GRAPES全球奇异向量计算方案,以台风中心10个经纬度区域为目标区构建热带气旋奇异向量求解方案,针对台风"榕树"个例进行集合预报试验,并开展批量试验,利用中国中央气象台最优台风路径和中国国家气象信息中心的降水观测资料进行检验,对比分析热带气旋奇异向量结构特征和初值扰动特征,评估热带气旋奇异向量对热带气旋路径集合预报和中国区域24 h累计降水概率预报技巧的影响。结果表明,热带气旋奇异向量具有局地化特征,使用热带气旋奇异向量之后,热带气旋路径离散度增加,路径集合平均预报误差...     

多模式短期集合降水概率预报试验

利用AREM、MM5和WRF3个中尺度数值模式,通过积云参数化和边界层方案组合构成15个集合成员,对中国2003年7月汛期降水分别采用平均法、相关法、Rank法开展多模式短期集合降水概率预报试验。结果表明：用上述3种方法制作的多模式短期集合概率预报都能对降水落区及中心做出较准确的预报,但平均法和相关法易使降水落区虚假放大,Rank法则能较好地刻画降水落区边界及强度,其概率预报效果优于平均法和相关法结果。采用BS（Brier score）、RPS（ranked probability score）评分和ROC（relative operating characteristic）曲线对3种方法的降水概率预报效果评价时发现,对某一临界值等级的概率预报,3种方法结果差异较小;但对某一天降水概率预报结果的综合评价表明,Rank法显著优于前两种方法;降水强度大、范围广的降水的RPS评分和各级的BS评分较高,表明多模式降水概率预报也具艰巨性。     

AREM短期集合预报系统及其降水预报检验

基于我国科学家自主开发的AREM区域中尺度模式,考虑模式初值和侧边界条件的不确定性,采用BGM方案,建立有11个成员、37km分辨率、覆盖全国区域的短期集合预报系统,并将其于2009年汛期投入准业务化试验,进行了连续2个月的预报结果检验。结果表明:由于能提供更多预报信息,集合预报系统优于单一确定性预报,集合平均预报对评分的改进主要表现在暴雨以下量级,概率预报高于集合平均和控制预报,因而更具参考价值;利用多种集合产品对降水过程进行综合分析,能提高决策预报的科学性。     

短期集合预报技术在梅雨降水预报中的试验研究

数值预报的误差来源于初始场和模式的误差,集合预报技术是减小这些误差的有效方法。该文以MM5模式作为试验模式框架,模式的积云参数化方案分别取Anthes-Kuo、Grell、Kain-Fritsch和Betts-Miller方案,边界层参数化方案分别取MRF和Eta方案,通过组合4种积云参数化方案和两种边界层参数化方案产生8个集合成员,对1999年华东地区梅雨期间3个降水个例进行48 h集合预报试验。结果显示不同集合成员的预报结果各不相同,积云参数化方案对降水的影响比边界层参数化方案对降水的影响大;不同集合成员预报降水的偏差也各不相同,大多存在湿偏差,量级小的降水的湿偏差程度比量级大的降水的湿偏差程度小;对于不同个例,各成员中预报效果相对较好的成员是不同的,集合平均后可以得到一个比较稳定的预报结果;从集合预报结果中还能得到客观化和定量化的降水概率预报,它能对可能发生的天气现象发出信号。     

基于卡尔曼滤波递减平均算法的集合预报综合偏差订正

针对集合预报存在的偏差和集合离散度通常偏小的问题,在卡尔曼滤波递减平均的一阶矩和二阶矩偏差订正方案的基础上发展了综合偏差订正方案,并利用B08RDP WWRP(The WWRP Beijing 2008 Olympics Research and Development Project)项目中日本气象厅(JMA)区域集合预报的850 hPa温度资料,将敏感性试验得到的一阶矩和二阶矩订正的最优权重系数应用于综合偏差订正方案,并对其订正效果进行多方面检验分析。试验结果表明,一阶矩订正可以有效减小集合平均偏差,集合平均预报质量得到了明显改善;二阶矩订正对集合离散度具有较强的调整能力,订正后的集合预报可靠性、区分不同天气事件的能力总体上得到了提高;综合偏差订正方案有效融合了一阶矩和二阶矩订正的优势,其各自的最优权重系数适用于综合偏差订正方案,对集合平均偏差和离散度具有良好的订正效果,能够改善集合预报的整体质量。但一阶矩与二阶矩订正对综合偏差订正的贡献程度随评分指标而异,一阶矩订正对等级概率(RPS)评分和异常值百分比评分的贡献分别为83.75%和18.83%,可信度的改善约83.98%源于二阶矩订正,而相对作用特征(ROC)评分中二者的贡献基本相当。     

基于集合预报产品的降尺度降水预报试验

利用降水距平百分率的降尺度预报方法和1951-2008 NCEP资料及我国降水资料,建立了降水距平百分率的预报模型,基于T106L19模式的月动力延伸集合预报结果,进行了2007-2009年3 a的预报试验和效果检验.结果表明,基于集合预报产品的统计降尺度方法对降水距平百分率的预报技巧高于模式降水的预报技巧;500 hPa月平均高度场的预报技巧直接影响到降水距平百分率的预报技巧,平均环流的预报技巧越高,降水距平百分率的预报技巧越高;无论集合成员数为多少,集合预报的结果都明显优于控制预报,随着集合成员数的增多,预报技巧呈增大的趋势;我国降水具有显著的季节性和区域性,以江淮地区的降水距平百分率预报技巧最高,华南地区的预报技巧其次.     

An ensemble forecast of the South China Sea monsoon

1.IntroductionThispaperexploresanensembleforecaststrategyforthelarge--scaletropicalpredictionproblem.Thisisgeneralizedfromarecentstudyontheuseofempiricalorthogonalfunction(EOF)--basedperturbationsforhurricanetrackensembleforecasts,(ZhangandKrishnamur...     

基于KPCA的台风强度神经网络集合预报方法研究

针对影响台风强度前期预报因子较多以及因子的非线性变化特点,首先采用逐步回归方法筛选出部分预报因子,再利用核主成分分析方法在剩余的预报因子中提取包含了原数据较多信息的核主成分与前期选入的预报因子共同作为模型输入.进一步考虑到神经网络集合预报中个体的准确性和差异性的权衡问题,在不同的初始条件下生成若干组神经网络,分别选择每组中性能最优的个体,建立了一种新的非线性神经网络集合预报模型.最后以西北太平洋海域2001-2010年5-10月的台风强度为研究对象进行了预报试验.结果表明,这种神经网络集合预报模型的预报结果符合实际应用的要求,其预报平均绝对误差明显小于同等条件下的神经网络方法和逐步回归预报方法.     

随机物理倾向扰动在风暴尺度集合预报中的影响研究

为深入探究随机物理倾向扰动（Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT）方案在风暴尺度集合预报中的影响,基于WRF模式利用FNL资料对SPPT方案中的3个参量分别进行敏感性试验,得到SPPT方案的最佳参数配置,并在此基础上分析SPPT方案模拟的降水分布特征。结果表明:SPPT方案敏感性试验中,去相关时间选择6 h时构造的集合成员可信度更高,逐时降水评分效果在积分中后期较高,对于暴雨及以上量级的评分技巧最优;造成降水主要天气系统的维持时间对该变量的选取有较大的影响。去相关空间尺度选择100 km的集合试验更为可靠,对降水预报技巧较高;同时该变量的选取与天气过程中的大尺度信息、中小尺度系统的活跃以及模式的空间分辨率有密切联系。通过对离散度和离群值分析认为扰动振幅选择0.525最为合理。SPPT方案集合成员在局部地区可以较大幅度地改变降水量,对降水落区的准确模拟存在一定的局限性。      

基于T639集合预报的持续性强降水中期客观预报技术研究

针对持续性强降水预报困难的问题,根据Anderson-Darling检验原理,构建基于中国气象局T639集合预报系统的持续性强降水中期客观预报方法。对比分析2010-2015年5-9月T639集合预报降水与实况降水的累积概率分布函数差异,在此基础上采用扩展时间序列和空间范围的方法构建3种模式气候累积概率方案,通过批量预报试验和检验,选取最优概率方案纳入预报模型,考察持续性强降水个例的最长预报时间。结果表明,随着预报时效的延长,集合预报模式的降水逐渐集中于小和中雨量级,无降水和暴雨以上量级的降水概率低于观测,168 h以后模式降水概率趋于稳定。通过扩展时间序列和空间范围能弥补模式气候资料年限不足所带来的偏差,根据区域气候特征细分模式气候的方法重点突出了不同区域的降水特征,明显优于简单集合所有区域数据的模式气候方案。基于集合预报的持续性强降水预报模型对持续性强降水个例的预报能力为8-9 d,随着预报时效的延长,降水强度以及雨带位置的预报能力逐渐减弱。      

中国地区集合预报产品自适应递减平均偏差订正法的改进研究

基于中国地区T213集合预报产品2 m温度预报数据,采用卡尔曼滤波类型的自适应递减平均法进行偏差订正处理,原方案在剧烈降温天气订正效果表现不理想。通过对递减平均参数w的重新构建得到改进的订正方案w(i,p)(i为站点信息,p为天气过程信息),在此基础上进一步优化对历史信息的有效提取,得到改进的方案w(i,p)相似法和w(i,p)统计法,并进行效果检验。结果表明:改进为包含空间和天气过程信息的函数w(i,p)后方案的订正效果得到不同程度的提高,其中24 h剧烈降温预报各成员预报均方根误差平均减小了0. 15℃;而进一步改进的w(i,p)统计法在当前几种剧烈降温预报中订正效果最优,其集合平均偏差与w(i,p)方案相比减小2. 54℃。     

基于增长模繁殖法的初始分析误差 计算及集合预报试验

首先用成对繁殖的方法对NCEP再分析资料与T106分析场中的快速增长分析误差进行了计算和比较,然后把它们叠加到各自的初始场中进行了多初值集合预报试验。结果表明,用不同分析资料计算的达到饱和的快速增长误差,两者在全球分布上既有许多相似的地方,也存在一些不同,多初值集合是综合考虑它们的有效方法;考虑了两种分析误差的集合预报比只考虑一种分析误差的集合预报优越;在集合总成员数不变的前提下,发现引入另一种分析资料的集合成员数并不是越多越好,就预报技巧的最大改善而言,其存在一个阀值。     

集合预报最优ETKF初始扰动方法设计及其在暴雨中的应用

为改进集合转换卡尔曼滤波方法(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)在初始扰动中离散度偏小的问题,考虑引入物理不确定性。使用初始时刻离散度检验两种ETKF初始扰动方案改进的程度,通过动力和水汽条件分析探求改进机制。利用WRF模式构建更新预报系统,选取2014年5月一次暴雨个例进行集合降水预报试验,通过ETKF方法设计两种不同的初始扰动方案。结果表明:在分析循环中引入多物理扰动的初始扰动方案(multi)相比单一物理过程的初始扰动方案(mono)在初始时刻离散度和模拟动力水汽条件以及降水评分上均有较大改进。初始扰动中multi的离散度相比mono整体更优,显然添加了多物理扰动方案的试验对结果有改进作用;在对两种方案的机理分析中,multi对于降水位置的明显改善主要取决于散度及水汽通量散度模拟能力的提高;在离散度分析中,multi方案在强对流区域的改进效果比在整个区域中的更好,而对各变量的离散度和均方根误差之比相当,说明集合预报系统的合理性;对各量级预报结果评分显示,multi方案均呈现较好表现能力。