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1.
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。 相似文献
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《高原气象》2017,(2)
天气预报系统对模式本身的误差非常敏感,尤其是次网格物理参数化过程的不确定性对天气预报系统的准确性具有重要影响。由于风暴尺度系统时间尺度较小、发展剧烈以及高度非线性,传统的中期集合预报方法不再适用。本文将随机物理扰动方案(Stochastic Perturbed Parameterization Tendencies scheme,SPPT)、随机动能补偿方案(Stochastic Kinetic-Energy Backscatter scheme,SKEB)以及混合模式扰动方案(SKEB+SPPT)引入风暴尺度集合预报系统,对2014年5月31日安徽的一次强对流天气过程进行数值模拟,并评估集合预报效果和分析扰动特征及能量变化特征。结果表明:适用于本次天气过程的SPPT方案的时空尺度分别为3 h和60 km;混合模式扰动方案提高了SPPT方案和SKEB方案的集合预报离散度,减小了预报误差,且提高了预报的准确性;混合模式扰动方案减少了SPPT方案和SKEB方案对降水的空报和漏报;混合模式扰动方案的扰动空间分布在预报初期与SPPT方案类似,随着预报时间的推移,其扰动空间形态分布转换为与SKEB方案类似;混合模式扰动方案的扰动动能在所有尺度上都要明显大于其他两种方案,表明两种随机物理扰动方案的结合可以有效弥补两者在不同尺度上的能量缺失。 相似文献
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克拉玛依气象局研发了区域集合预报系统并已实现业务运行,该系统仅采用了集合变换卡尔曼滤波(ETKF)初值扰动,导致离散度发展受到限制,为改善区域集合预报的离散度,本文尝试在初值扰动基础上引入随机物理过程倾向(SPPT)模式扰动方案。通过开展SPPT方案关键参数的敏感性试验,确定了适用于本系统的参数设置,构建了初值-物理过程扰动方案(ETKF-SPPT),并与仅采用初值扰动的集合方案(ETKF)进行了对比。结果表明:ETKF初值扰动方法能够产生具有动力学结构的初值扰动,但是随着预报时效的延长,集合离散度增长很快达到饱和,并在侧边界约束下逐渐减小;ETKF初值扰动结合SPPT模式扰动可使集合离散度在各个预报时效均保持增长状态;集合预报检验结果表明,仅采用ETKF初值扰动的集合预报概率分布可靠性较低,概率预报准确性也较差;ETKF-SPPT方法可获得更好的概率预报结果,可靠性更好,均方根误差更低。对克拉玛依城区一次大风预报个例表明,ETKF方案对大风起风时间和量级把握较差,而ETKF-SPPT可以增加集合离散度,起风时间和风速预报更准确。综合而言,增加SPPT扰动可以有效改善克拉玛依区域集合预报系统的预报技巧。 相似文献
4.
《气象》2021,47(8)
为了研究随机物理倾向扰动(SPPT)方法在复杂地形条件下对对流尺度集合预报中的影响,针对SPPT随机扰动场的时间尺度、空间尺度和格点标准差三个参数进行敏感性试验,分析扰动变化规律,探讨其预报效果。结果表明:空间尺度90 km、时间尺度3 h和格点标准差0.525参数构造的SPPT随机扰动场结构对西部山地对流尺度集合预报整体效果较好,该试验不同层次高空要素(纬向风场、温度场和湿度场)和近地面要素(10 m风和2 m温度)的离散度增长较快,考虑预报误差的离散度/RMSE也好于其他试验。虽然最优配置试验的3 h累积降水的集合平均相对于其他参数试验没有明显在各个量级上都有提高,但在≥10 mm、≥25 mm和≥50 mm的降水等级的ETS评分接近或者高于控制试验,概率预报技巧较好。综合来看,空间尺度参数的选取比时间尺度对离散度的影响更加明显,增加扰动振幅对离散度的增加也起到积极的作用,同时可以提高不同量级降水的概率预报技巧。 相似文献
5.
不同模式扰动方案在风暴尺度集合预报中的对比试验研究 总被引：2，自引：0，他引：2
由于适用于中长期集合预报的模式扰动技术在风暴尺度集合预报系统中的影响并不明确,为探究不同模式扰动方案在风暴尺度集合预报中的效果,基于WRF模式设计了3组模式扰动方案:多物理扰动（MP）方案、随机物理倾向扰动（Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT）方案以及由MP方案与SPPT方案组合构建的一种新混合扰动（SPMP）方案。对2013年7月5—6日发生在江淮流域的一次强对流天气过程进行了数值模拟。结果表明:MP方案在积分前期的降水概率评分较高,对高层大气的扰动效果更为合理;SPPT方案主要作用于积分中后期,对大气低层及近地面的扰动效果最为理想,尤其是对于地面水汽场的模拟;SPMP方案能显著提高大气中高层各预报变量的离散度,降低均方根误差,提升集合成员的可信度,有效弥补降水预报评分在单独使用MP方案和SPPT方案不同积分时段的不足。在扰动水平传播方向上,SPMP方案的扰动形态主要受MP方案主导;垂直方向上,SPMP方案在低层的扰动形态与SPPT方案一致,在高层受MP方案控制。波谱能量分析表明3组方案的扰动能量随积分时间均有向大尺度传播的趋势,SPMP方案能有效补偿两种方案能量在各尺度的耗散。 相似文献
6.
利用WRF模式,从模式的不确定性角度来构造中尺度的集合预报,重点对比分析了不同物理参数化方案、物理过程随机扰动方案、积云对流参数化敏感参数扰动方案对中尺度对流复合体降水集合预报的影响。试验结果表明:3种物理过程扰动方法都可以反映中尺度对流复合体降水预报的不确定性特征,其预报效果比控制预报好。物理过程随机扰动方案集合平均的降水落区及强度最接近实况,并且其降水的ETS评分要高于其他2种方案。从均方根误差与离散度的角度来看,3种方案中物理过程随机扰动的均方根误差要小于其他2种方案,而其离散度要大于其他2种方案,物理过程随机扰动方案要优于其他2种方案。 相似文献
7.
GRAPES区域集合预报系统模式不确定性的随机扰动技术研究 总被引：5，自引：2，他引：3
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。 相似文献
8.
GRAPES全球集合预报系统不同随机物理扰动方案影响分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为了更好地理解不同随机物理扰动方案对全球中期集合预报的影响差异,本研究基于GRAPES全球集合预报系统（GRAPES-GEPS）对比分析了随机物理倾向扰动（Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT）、随机动能补偿（Stochastic Kinetic Energy Backscatter,SKEB）及联合使用SPPT与SKEB三种模式扰动方案所产生的扰动特征及其对集合预报的影响。为避免初值扰动影响,考察随机物理方案所产生的扰动特征时,不使用初值扰动。通过扰动与误差相关性分析（PECA）发现,不同随机物理扰动方案所产生的扰动对预报误差均具有一定的描述能力,而且联合使用SPPT与SKEB方案时,扰动对误差的描述能力最好。对所有扰动方案来说,扰动总能量最初主要集中在热带地区对流层中高层以及平流层低层。随着预报时效的延长,扰动总能量不断增大,其大值区不断向热带外地区转移。从扰动总能量的谱结构来看,扰动能量均呈现升尺度发展的特征。在基于奇异向量初值扰动的GRAPES-GEPS中,随机物理扰动方案的使用均能够显著增加不同地区等压面要素的集合离散度,并在一定程度上改善集合平均误差。由于集合离散度的增大,预报失误率显著减小。连续分级概率评分也有所减小,尤其是在热带地区,改进更为明显。此外,中国地区不同量级（小雨、中雨、大雨和暴雨）降水概率预报技巧在一定程度上得到改善。上述改进均在联合使用SPPT与SKEB方案时最好,这与扰动总能量、扰动与误差相关分析结果一致。 相似文献
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北京“7.21”特大暴雨不同集合预报方案的对比试验 总被引：11，自引：0，他引：11
采用6套扰动方案(初值、多物理、3组随机物理和初值与随机物理的混合)对2012年7月21日(“7.21”)北京特大暴雨过程进行了集合降水预报试验,检验了不同方案的集合平均预报、集合区间预报和概率预报较控制预报改进的相对程度,分析了它们对该过程时空不确定性的预报能力、不同扰动方法的离散度贡献以及不同尺度扰动对预报误差的贡献等。结果表明:(1)所有集合方案特别是初值扰动、多物理和混合扰动的集合预报相对控制预报在暴雨强度和位置上都有较显著的改进,并为用户决策提供了包括预报不确定性在内的更多预报信息。(2)3组随机物理产生的集合预报离散度很相似, 都远小于初值扰动和多物理方案产生的离散度, 并且主要集中在强降水中心附近, 因此在初值扰动的基础上加入随机扰动,可以提高强降水中心的离散度, 但对强降水中心以外的地区作用甚微;尺度分析进一步表明随机物理产生的离散度贡献主要集中在较小尺度上(<320 km),在更小的尺度上(<160 km)它甚至可以与初值和多物理扰动的贡献相当,而初值扰动和多物理过程的贡献可以比随机物理过程多延伸400—500 km直到较大的尺度(如>1000 km), 其中多物理过程在较小尺度上(<100 km)可比初值扰动贡献更大, 并且能部分消除预报系统偏差。(3) 所有集合扰动方案所产生的离散度尺度谱都与实际预报误差尺度谱分布一致, 即随空间尺度增大而减小,但在幅度上都小于预报误差(离散度不够大),并且这种差异随着空间尺度的减小而加速增大,在小尺度上相差甚大。 相似文献
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基于在重庆市气象局业务运行的对流可分辨尺度(3 km)集合预报系统,在已有初值扰动、模式物理过程扰动和侧边界扰动的基础上,对不同集合成员采用不同地形插值方案和地形平滑方案实现对模式静态地形高度的扰动,体现数值模式中地形转换过程的不确定性,开展集合预报批量平行试验。结果表明:(1)实现对模式静态地形高度的扰动后,各集合成员地形高度的离散度与实际地形的起伏程度对应关系较好,两者空间分布特征非常相似,地形较平坦的平原地区离散度较小,而地形较复杂的高原地区或山区离散度较大;(2)加入模式地形扰动方案后,集合扰动能量总体上有所增大,且低层比中、高层更明显,能量增幅在较短预报时效(12 h)内最显著,随着预报时效延长呈逐渐减小趋势,且能量增幅大值中心主要出现在地形较复杂、集合成员地形高度离散度较大地区;(3)模式地形扰动方案一定程度上能提高降水概率预报技巧及改进集合平均降水预报,在对高空要素和2 m温度、10 m风场等近地面要素的集合平均均方根误差和集合离散度无负面影响的前提下,能一定程度上优化集合分布。 相似文献
11.
To represent model uncertainties more comprehensively,a stochastically perturbed parameterization(SPP)scheme consisting of temporally and spatially varying perturbations of 18 parameters in the microphysics,convection,boundary layer,and surface layer parameterization schemes,as well as the stochastically perturbed parameterization tendencies(SPPT)scheme,and the stochastic kinetic energy backscatter(SKEB)scheme,is applied in the Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System-Regional Ensemble Prediction System(GRAPES-REPS)to evaluate and compare the general performance of various combinations of multiple stochastic physics schemes.Six experiments are performed for a summer month(1-30 June 2015)over China and multiple verification metrics are used.The results show that:(1)All stochastic experiments outperform the control(CTL)experiment,and all combinations of stochastic parameterization schemes perform better than the single SPP scheme,indicating that stochastic methods can effectively improve the forecast skill,and combinations of multiple stochastic parameterization schemes can better represent model uncertainties;(2)The combination of all three stochastic physics schemes(SPP,SPPT,and SKEB)outperforms any other combination of two schemes in precipitation forecasting and surface and upper-air verification to better represent the model uncertainties and improve the forecast skill;(3)Combining SKEB with SPP and/or SPPT results in a notable increase in the spread and reduction in outliers for the upper-air wind speed.SKEB directly perturbs the wind field and therefore its addition will greatly impact the upper-air wind-speed fields,and it contributes most to the improvement in spread and outliers for wind;(4)The introduction of SPP has a positive added value,and does not lead to large changes in the evolution of the kinetic energy(KE)spectrum at any wavelength;(5)The introduction of SPPT and SKEB would cause a 5%-10%and 30%-80%change in the KE of mesoscale systems,and all three stochastic schemes(SPP,SPPT,and SKEB)mainly affect the KE of mesoscale systems.This study indicates the potential of combining multiple stochastic physics schemes and lays a foundation for the future development and design of regional and global ensembles. 相似文献
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中尺度降水集合预报随机参数扰动方法敏感性试验 总被引：6，自引：2，他引：4
中尺度降水模式预报具有很大的不确定性,为更好地描述与模式降水预报密切相关的物理过程关键参数的不确定性,基于中国气象局GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）中尺度区域集合预报模式,从对模式降水预报不确定性有较大影响的积云对流、云微物理、边界层及近地面层等4个参数化方案中选取了18个关键参数,设计了一种随机参数扰动方案（Stochastically Perturbed Parameterization,SPP）,并通过2015年6—7月总计10 d的随机扰动集合预报试验,对比分析了SPP方案对不同物理过程参数扰动敏感性、随机场时、空尺度敏感性、能量变化特征及其集合预报效果。结果显示,对所选择的任一物理过程参数化方案增加SPP扰动后,降水及等压面要素的概率预报技巧优于无SPP扰动的预报,而扰动积云对流和边界层过程中的参数较扰动云微物理过程中的参数影响更显著,且同时扰动积云对流、云微物理、边界层及近地面层参数化方案中的18个参数的集合预报效果优于扰动任何单一物理过程中的部分参数,表明SPP方案能够有效地提高中尺度降水概率预报技巧;从能量变化特征可知,不同物理过程的参数扰动对动能、内能和总能量的影响层次和特征有所不同,但总体而言,扰动前后各项能量基本相同;随机场时、空尺度敏感性试验发现,SPP扰动随机场时间、空间相关尺度对集合预报效果有明显影响,当扰动随机场选用12 h抗相关时间及截断波数20时,集合预报结果最优。上述结果表明,SPP随机参数扰动方案不仅能够有效提高集合概率预报效果,还能够提高集合降水概率预报技巧,具有良好的业务应用与发展前景。 相似文献
14.
Formulating model uncertainties for a convection-allowing ensemble prediction system(CAEPS) is a much more challenging problem compared to well-utilized approaches in synoptic weather forecasting. A new approach is proposed and tested through assuming that the model uncertainty should reasonably describe the fast nonlinear error growth of the convection-allowing model, due to the fast developing character and strong nonlinearity of convective events. The Conditional Nonlinear Optimal Perturbation related to Parameters(CNOP-P) is applied in this study. Also, an ensemble approach is adopted to solve the CNOP-P problem. By using five locally developed strong convective events that occurred in pre-rainy season of South China, the most sensitive parameters were detected based on CNOP-P, which resulted in the maximum variations in precipitation. A formulation of model uncertainty is designed by adding stochastic perturbations into these sensitive parameters. Through comparison ensemble experiments by using all the 13 heavy rainfall cases that occurred in the flood season of South China in 2017, the advantages of the CNOP-P-based method are examined and verified by comparing with the well-utilized stochastically perturbed physics tendencies(SPPT) scheme. The results indicate that the CNOP-P-based method has potential in improving the under-dispersive problem of the current CAEPS. 相似文献
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边界层参数化方案的准确性会影响模式对近地面变量和大气低层热动力结构的模拟,对雷暴等强对流天气的预报非常重要,但边界层方案内在的不确定性使得单一预报具有局限性。为了提高对流尺度数值模式中边界层方案的预报效果,基于WRF（The Weather Research and Forecasting Model）模式,应用随机参数扰动（SPP）方法对Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino（MYNN）边界层方案中重要的3个不确定参数进行扰动,探究了该方法对北京地区一次雷暴过程模拟的影响。同时考虑了对流尺度集合预报系统的特点,调整随机参数扰动方法的3个参量（去相关时间尺度、空间尺度和格点标准差）探究了对流尺度中对MYNN方案参数进行扰动的最优设置。结果显示:随机扰动MYNN边界层方案参数（SPPM）方法可以有效提高近地面变量和700 hPa以下低层变量的离散度,同时提高了短时强降水位置和强度的预报技巧。3个参量的试验说明,去相关时间尺度增大到12 h集合离散度有明显提高;格点标准差增大到0.20,预报技巧也略有提高;去相关空间尺度维持在默认值700 km较好,尺度过小（150 km）预报技巧明显降低。上述结果表明,在对流尺度中SPPM方法可以有效表达边界层参数化方案的不确定性,提高集合预报系统的预报技巧。 相似文献
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气象预报是影响大气重污染预报精度的关键所在。针对2016年12月16～21日北京市一次重污染过程,开展了中尺度气象模式WRF的参数化方案配置敏感性试验。对微物理过程、长波辐射过程、短波辐射过程、陆面过程、边界层过程、近地面过程以及积云对流参数化过程进行组合优选,共设计51组参数化方案组合,分析不同模拟方案下北京市8个气象站点温度、相对湿度、10 m风速的模拟精度及其敏感性。试验结果表明:温度模拟对长波过程参数化方案最为敏感,集合离散度达2.4～7.4°C,再次是短波过程参数化方案;相对湿度模拟也对长波过程参数化方案最敏感,再次是陆面过程;风速模拟对不同过程参数化方案的敏感性程度差异不大。通过模拟结果与观测的统计对比,优选出模拟误差最小的方案组合为Lin微物理方案、RRTMG长波方案、RRTMG短波方案、Tiedtke积云对流方案、Noah陆面方案、MYNN 3rd边界层方案和MYNN近地面方案,并将其与集合平均、基准方案进行对比。对于集合平均来说,其温度模拟与观测相关系数为0.69,高于基准方案,其模拟偏差与均方根误差比基准方案低25%和11%;集合平均的相对湿度和风速模拟相比基准方案变化较小。与集合平均相比,优选方案能同时改进温度、相对湿度和风速模拟,使温度模拟偏差和均方根误差比基准方案下降35%和17%,使相对湿度模拟偏差和均方根误差下降43%和13%,使风速模拟偏差和均方根误差下降33%和24%。以上结果表明,参数化方案的敏感性试验和优选能显著减小重污染期间气象要素的模拟误差,重污染预报改进需重点关注参数化方案模拟上的不确定性。本研究也发现MYNN3rd边界层方案在这次重污染过程的气象要素模拟上具有良好性能,可为未来重污染预报改进提供参考。 相似文献
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降水数值预报有很大的不确定性,与降水预报密切相关的物理过程参数化方案中关键参数的不确定性是降水数值预报误差来源之一,对这些参数引入随机扰动的随机参数扰动方法（Stochastically Perturbed Parameterization,简称SPP方法）可以代表模式降水预报的不确定性,是国际集合预报前沿研究领域。为了认识该方法能否代表中国冬季降水数值预报的不确定性,为业务应用提供科学依据,基于中国气象局中尺度区域集合预报模式（Global/Regional Assimilation and Prediction System-Regional Ensemble Prediciton System,简称GRAPES-REPS）,从对模式降水预报不确定性有较大影响的积云对流、云微物理、边界层及近地面层等四个参数化方案中选取了16个与降水密切相关的关键参数,引入了随机参数扰动方法,并通过2018年12月12日至2019年1月12日总计31天的冬季集合预报试验,对比分析了SPP方法对等压面要素及降水的集合预报效果。结果显示:在冬季应用SPP方法时,等压面要素的概率预报技巧总体来说优于无SPP方法扰动的对比试验,且对于低层、近地面要素的改进效果优于对中高层等压面要素的改进;但对降水概率预报而言,尽管检验评分数值略优于对比预报试验,但并未通过显著性检验,这表明,在东亚冬季风影响下,随机参数扰动方法对中国冬季降水概率预报技巧没有明显的改进。究其原因,可能是由于SPP方法主要代表对流性降水预报的不确定性,而中国冬季降水过程主要与斜压不稳定发生发展有关,模式降水以大尺度格点降水为主,对流性降水较少,故对冬季降水预报改进不明显,这为业务集合预报模式中应用随机参数扰动方法提供了科学依据。 相似文献