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较系统地概述了中国气象局全球/区域集合预报系统及描述模式初值和模式自身不确定性的集合预报扰动技术发展历程,回顾了GRAPES(Global/Regional Assimilation Pr Ediction System)全球集合预报的奇异向量初值扰动方法、GRAPES区域集合预报的集合变换卡尔曼滤波初值扰动方法和多尺度混合初值扰动方法、GRAPES全球/区域集合预报模式不确定性的随机物理过程倾向项扰动方法和动能后向散射随机补偿方法等研究成果,介绍了GRAPES全球/区域集合预报业务系统构建参数设置和预报性能,最后分析了GRAPES全球/区域集合预报中存在的问题,展望了未来发展方向。 相似文献
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集合预报方法是解决单一数值预报不确定性问题的有效手段,而针对强天气预报的中尺度区域集合预报技术已逐渐受到国内外的重视。对于区域集合预报而言,由于其不确定性来源较为复杂,如何发展有效的扰动方法是研究的热点和难点。本文根据国内外区域集合预报的研究进展,从初值扰动、模式扰动以及侧边界扰动三个方面进行了总结和回顾,并对扰动方法的发展趋势进行了介绍。对于初值扰动,较为主流的方法有动力降尺度,沿用传统的由全球集合扰动方法发展而来的技术为区域集合产生初值,以及专门为区域集合设计的扰动方法。鉴于这些方法各有利弊,目前对于初值扰动方法的研究已经开始发展充分包含大尺度和小尺度不确定性信息的混合扰动方法。区域集合预报模式扰动的研究以物理过程扰动为主,典型方法为多物理过程组合以及随机物理过程扰动,其中多物理过程组合方法简单有效,而随机物理过程扰动方法的物理意义更为明确,是物理过程扰动的趋势。通过多模式组合进行模式扰动的方法也开展了一些相关研究,且对于台风等强天气预报均显示出相对于单模式集合较好的效果。侧边界扰动的主流方法是由大尺度集合预报场来为区域集合提供不同的侧边界,研究结果表明此种侧边界扰动方法简便易行,且有助于提高区域集合预报较长预报时效离散度和预报技巧。 相似文献
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2017年5月7日,在弱天气尺度强迫下,广州发生了暖区特大暴雨,局地发展迅速,降水强度极端,多家业务模式出现了漏报情况。为了探究此次降水过程模式预报的不确定性,采用条件非线性最优参数扰动（Conditional Nonlinear Optimal Perturbation related to Parameters,CNOP-P）方法筛选出最能体现中小尺度系统非线性误差增长特征的关键物理参数,以此构造CNOP-P-RP模式扰动方案,并基于CMA-Meso模式进行对流尺度集合预报试验,最后探究了CNOP-P关键参数影响局地对流发生、发展不同阶段的物理机理。结果显示,不同降水阶段的CNOP-P敏感参数主要与垂直扩散、云雨自动转换或其他水成物向雨滴的转换有关。与业务上常用的随机物理倾向扰动（Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT）方案相比,在本次降水过程中,基于CNOP-P-RP方案构造的集合预报试验具有更高的降水和地面要素的概率预报技巧,集合预报系统可靠性也占优。进一步分析发现,垂直扩散不确定性导致的山前温度梯度和... 相似文献
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“16·7”华北极端强降水过程对流尺度集合模拟试验不确定性分析 总被引：8，自引：7，他引：1
基于4km水平分辨率的WRF-ARW中尺度模式,对2016年7月19日华北地区的极端暴雨过程进行了不同降水微物理过程的对流尺度集合模拟试验。结果表明:各个成员模拟降水的强度、时空分布与观测实况较为接近,但也具有明显的不确定性。通过邻域检验的ETS评分、相关系数和均方根误差等指标进行评估表明,采用Morrison方案和WSM6_P2方案的集合成员表现较好,对流尺度集合模式在降水强度和准确度较全球数值模式预报有一定提升。频率检验表明集合预报在50 mm以下量级的预报存在过量预报的倾向,而100 mm以上的强降水预报相对偏弱。不同降水物理过程的集合成员在高空急流和地面气旋等关键天气尺度系统的发展过程中表现出明显的不确定性;通过降水量与整层可降水含量,低层相对涡度和垂直运动等诊断量的联合分析表明,集合成员可分为强降水集合和弱降水集合两类,其中强降水集合拥有较强的对流性回波、较明显的对流性下沉以及较强的地面冷池,强的潜热反馈也导致对流层中层出现相对较大的正位涡异常,并进一步影响天气系统发展。弱降水集合成员降水以暖云降水为主,对流性上升和地面冷池相对较弱,但较为接近本次以稳定性暖云降水为主的天气过程。检验模拟雷达回波表明双参量降水物理方案在反映层云回波亮带和层云与对流核的分离特征上更为清晰合理。利用WSM6物理方案参数设置的敏感性试验表明,不同参数组合设置的预报成员分别表达了强对流风暴和暖云强降水两种性质的强降雨过程,对于一次特定天气过程中的对流系统发展能够预计到更多的不确定性,展现了对流尺度集合预报的优越性。 相似文献
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选取了2001年8月发生于北京市的具有不同大尺度环流强迫特征的两次强降水过程,利用MM5模式和国家气象中心的T213预报资料,分析了模式非绝热物理过程对北京市暴雨数值预报的影响特征和不确定性,探讨了解决暴雨预报不确定性的集合预报方法,进行了多物理模式集合预报试验。试验结果表明:模式非绝热物理参数化方案对精细化预报结果有明显影响,包括局地降水强度、空间分布型态、时间演变特征等;在高分辨率模式中,采用积云对流参数化方案后,会出现更多的小量级降水预报,且不论是大尺度强迫较强的暴雨,还是大尺度强迫较弱的暴雨,对流参数化方案都是造成降水预报不确定性的重要因素。多物理集合预报的初步试验结果表明,高分辨率集合预报可提供有价值的预报信息,是解决灾害性天气预报不确定性的一种有效的技术方法,但就目前的模式水平而言,可重点发展降水集合预报,特别是强降水集合预报系统,以反映模式在降水预报中存在的不确定性。 相似文献
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NCEP、ECMWF及CMC全球集合预报业务系统发展综述 总被引：4，自引：0，他引：4
总结了目前最具代表性的3个全球集合预报系统（global ensemble forecast system,GEFS）——美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction,NCEP）、欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）和加拿大气象中心（Canadian Meteoro-logical Centre,CMC）建成至今的发展概况。由于计算资源的不断扩展,各中心集合预报系统的模式分辨率、集合成员数也随之增加。同时各中心都在不断地致力于发展和完善初始和模式扰动方法,来更好地估计与初值和模式有关的不确定性,促进预报技巧的提高。其中初始扰动方法从最初的奇异向量法（ECMWF）、增殖向量法（NCEP）和观测扰动法（CMC）更新为现在的集合资料同化—奇异向量法（ECMWF）、重新尺度化集合转换法（NCEP）和集合卡尔曼滤波（CMC）。在估计模式不确定性方面,ECMWF和CMC都修订了各自的随机参数化方案和多参数化方案,NCEP最近也在模式中加入了随机全倾向扰动。为提高全球高影响天气预报的准确率,TIGGE计划（the THORPEX interactive grand global ensemble）的提出增进了国际间对多模式、多中心集合预报的合作研究,北美集合预报系统（North American ensemble forecast system,NAEFS）为建立全球多模式集合预报系统提供了业务框架,这都将有助于未来全球交互式业务预报系统的构建 相似文献
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该文简要介绍了中国气象局国家气象中心研发的区域中尺度集合预报系统主要技术特点:在初值扰动技术方面,通过研究中国地区中尺度模式预报误差快速增长特点、中国地形地貌特征与观测资料的分布情况,研发适合于中尺度模式的增长模繁殖法扰动技术构造初值场;分析数值模式物理过程参数化方案内在的不确定性以及对强对流天气和近地面要素预报的差异,确定多物理过程扰动技术方案。解决全球集合预报扰动信息向中尺度集合预报输入的关键技术,实现中尺度区域集合预报系统与全球中期集合预报系统的嵌套。在模式后处理方面,解决中尺度集合预报结果的偏差订正技术;开发满足多种需求的多要素、多层次概率预报产品和概率预报检验产品。在世界天气研究计划"2008年北京奥运会中尺度集合预报研究开发项目"3年实时预报试验比较评价中,中国气象局国家气象中心区域中尺度集合预报系统总体预报能力与国外同类系统相当。 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
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对一次局地短时强降水过程的集合预报研究 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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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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以GRAPES中尺度有限区模式作为试验模式, 从模式的不确定性方面来构造中尺度的集合预报, 重点考虑物理因子与初始条件的扰动作用。针对2004年7月10日北京城区的突发性暴雨过程进行了36 h的集合预报试验。结果表明:GRAPES模式可有效地捕捉到中尺度过程的信息; 中尺度集合预报是可行的, 可改进中尺度暴雨过程落区、强度的预报; 不同集合方案的预报结果各不相同, 同一方案各个成员的预报结果也有差异, 即存在适宜的离散度; 在离散度分析中发现在北京附近存在一个明显大值区, 且在大气中低层的垂直结构表现出一致性, 表明这一区域的预报不确定性很大。从集合检验结果中得到:单纯考虑模式物理扰动来构造中尺度集合预报系统有一定难度, 当加入初始场不确定信息后, 同时考虑模式的不确定性和初始场的不确定性, 有助于捕捉更多的中尺度系统的不确定信息, 有助于构造更为有效的中尺度集合预报系统。 相似文献
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总结回顾了集合敏感性分析(ESA)在诊断中纬度高影响天气预报不确定性中的应用。作为一个简单高效且不需要大量计算资源的方法,集合敏感性分析主要被应用在中纬度气旋、台风或飓风的温带转换,以及在强对流过程中诊断预报误差和不确定性的来源。集合敏感性方法极有灵活性,可以根据实际需要改变不同的预报变量和初始场。在对2010年美国东岸圣诞节暴风雪的分析中,集合敏感性分析通过三种形式来诊断了预报不确定性的初值敏感性,即基于EOF分析的敏感性、预报差别的敏感性,以及基于短期预报误差的向前积分敏感性回归。三种方法证实气旋路径的不确定性主要和位于美国南部大平原的短波槽初始误差相关。此外,气旋强度的不确定性还和产生于北太平洋向下游延伸的罗斯贝波列相关。集合敏感性分析方法对于分析中纬度气旋的不确定性、诊断初值敏感性、分析误差发展机制都非常有效。集合敏感性分析也被应用于分析台风/飓风的温带气旋转换过程的不确定性。在对2019年美国首个主要登陆台风Dorian的分析中发现,加拿大CMC的集合预报主要不确定性来自于强度的不确定性,而这个不确定性与初始时刻的大尺度环流型有关,较连贯的信号可以追溯至东北太平洋的前倾槽。而NCEP和ECMWF的不确定性主要在于气旋位置的东北—西南向移动,而敏感性主要和飓风系统本身(即其北部低压区和中纬度槽)的锁相有关。分析结果进一步验证了集合敏感性分析对诊断模式之间的不一致性,以及模式成员之间不一致性的不确定性来源和发展过程的可靠性。集合敏感性分析方法综合了集合预报、资料同化和敏感性分析,因此对于资料同化技术改进、诊断模式误差(或者缺陷)、附加(目标)观测最优策略,以及评估观测对预报的影响等都有重要意义。同时可以更有效地利用集合预报信息,帮助预报员提高情景意识,最终减少高影响天气预报中的决策失误。 相似文献
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Reducing the prediction uncertainties of high-impact weather and climate events: An overview of studies at LASG 
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下载免费PDF全文 This paper summarizes recent progress at the State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics (LASG), Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences in studies on targeted observations, data assimilation, and ensemble prediction, which are three effective strategies to reduce the prediction uncertainties and improve the forecast skill of weather and climate events. Considering the limitations of traditional targeted observation approaches, LASG researchers have developed a conditional nonlinear optimal perturbation-based targeted observation strategy to optimize the design of the observing network. This strategy has been employed to identify sensitive areas for targeted observations of the El Niño–Southern Oscillation, Indian Ocean dipole, and tropical cyclones, and has been demonstrated to be effective in improving the forecast skill of these events. To assimilate the targeted observations into the initial state of a numerical model, a dimension-reducedprojection- based four-dimensional variational data assimilation (DRP-4DVar) approach has been proposed and is used operationally to supply accurate initial conditions in numerical forecasts. The performance of DRP-4DVar is good, and its computational cost is much lower than the standard 4DVar approach. Besides, ensemble prediction, which is a practical approach to generate probabilistic forecasts of the future state of a particular system, can be used to reduce the prediction uncertainties of single forecasts by taking the ensemble mean of forecast members. In this field, LASG researchers have proposed an ensemble forecast method that uses nonlinear local Lyapunov vectors (NLLVs) to yield ensemble initial perturbations. Its application in simple models has shown that NLLVs are more useful than bred vectors and singular vectors in improving the skill of the ensemble forecast. Therefore, NLLVs represent a candidate for possible development as an ensemble method in operational forecasts. Despite the considerable efforts made towards developing these methods to reduce prediction uncertainties, much challenging but highly important work remains in terms of improving the methods to further increase the skill in forecasting such weather and climate events. 相似文献
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国家级强对流天气综合业务支撑体系建设 总被引：1，自引：2，他引：1
国家级强对流天气预报业务正在从以短期预报为主调整到短期和短时预报并重的业务格局。文章从强对流天气预报技术发展与服务需求的角度,重点介绍了国家级强对流天气综合业务支撑平台及其核心技术。该平台以气象数据组织和图形化表达两个核心要求为牵引,发展了数据分析处理系统、自动气象绘图系统和WEB检索与显示系统。数据分析处理系统基于多源观测资料、中尺度数值预报和全球数值预报,发展了集约、高效的强对流天气监测和临近预报、短时预报和短期预报等数据分析处理技术,是整个平台的核心;主要核心技术包括:从不稳定与能量、水汽、抬升与垂直风切变等条件出发,以归纳总结的分类强对流天气概念模型为基础的分类强对流短期预报分析技术;应用"配料法"发展的分类分等级的强对流天气客观概率预报技术;强对流短时预报技术包括高分辨率数值预报释用、多模式预报集成、对流尺度分析、实况和模式探空分析等多项技术,重点实现了从过去3 h实况到未来12 h预报的无缝隙衔接;强对流的监测和临近预报技术在基于多源资料的强对流天气实况与强对流系统监测技术基础上,发展了基于雷达特征量、强对流实况、各类强对流指数和预警信号等多源信息的报警技术。自动气象绘图系统实现了高效、便捷地接入多种数据、自动进行数据分析和制图等多项功能。在预报服务方面,基于WebGIS发展了县级分类强对流预警信号和国家级分类强对流预警预报产品共享技术,实现强对流短时预报业务的高交互性与上下互通的功能。 相似文献
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综合论述了近年来已在国际上引起高度重视的新一代动力随机预报方法 ——— 集合预报。 随着计算机技术的迅猛发展和由于大气初值和数值模式中物理过程存在着不确定性的事实, 这一方法无疑代表了数值天气预报未来演变发展的方向。 未来的天气预报产品预计将从“决定论”的预报转变为“随机论”的预报来正确地表达气象科学中这一所谓“可预报性问题”, 以便更好地为用户服务。 文中扼要地叙述了集合预报的概念、基本问题及其最新的研究动态和发展, 包括(1)如何建立和评估一个集合预报系统;(2)如何正确地表征大气初值和模式物理过程的不确定性与随机性;(3)如何从集合预报中提炼有用的预报信息和合理地解释、检验集合预报的产品, 特别是概率预报。 除了直接在天气预报上的应用, 还提到集合预报在气象观测和资料同化方面应用的动态, 以引起有关研究人员的注意。 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
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论文以逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料为基础,将表征冬季低温冷害的冷湿指数作为预报量,先利用随机森林方法进行冬季逐日冷湿极端天气定性判别预报分析,再进一步以粒子群算法为基础的模糊神经网络集成个体生成技术方法,建立一种新的非线性智能计算定量集成预报模型（PSO-FNN）,进行了广西冷湿极端天气定量预报模型的预报建模研究。结果表明,论文提出的这种以不同的智能计算方法构建的定性、定量综合预报分析方法,比较符合极端天气小概率事件的预报特点,其中随机森林算法构建的定性预报模型,对广西冷湿极端天气事件的预报TS评分（Threat Score）为0.77,空报率为0.23,漏报率为0,ETS评分（Equitable Threat Score）为0.41,TSS评分（True Skill Statistic）为0.53。而采用粒子群—模糊神经网络方法构建的极端冷湿指数定量集成预报模型比其他线性和非线性预报模型具有更好的预报精度。其中PSO-FNN集成预报模型在预报建模样本和独立预报样本个例相同的情况下,比回归方法的预报平均绝对误差下降了25%以上,比一般的普通模糊神经网络预报平均绝对误差下降了14.37%。主要原因是因为PSO-FNN集成预报模型通过改进集成个体的预报能力和增强集成个体的种群差异性,提高了集成预报模型的预报精度。因此,该智能计算集成预报模型的泛化能力显著提高,预报结果稳定可靠,为冷湿极端天气客观预报提供了新的预报工具和预报建模方法。 相似文献