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风暴尺度集合预报最优侧边界条件扰动方法设计:个例分析 总被引：1，自引：0，他引：1
考虑到全球预报模式与风暴尺度预报模式在分辨率上的显著差异,在构造风暴尺度集合预报系统的时候需要用一个中间分辨率的中尺度区域模式为风暴尺度模式提供侧边界条件扰动,但如何构造侧边界扰动才能更为有效地提高风暴尺度集合预报系统的预报能力目前仍然未知。本文基于WRF模式,通过一次个例试验设计了风暴尺度集合预报中的3种不同侧边界扰动方案,结果表明:直接通过0.5°水平分辨率全球集合预报扰动插值所得到的侧边界扰动(LBC_DOWN)在预报中可以获得较高的大尺度扰动能量,而在中尺度区域模式(本文中为模式外层)中通过ETKF循环所构造的侧边界条件扰动(LBC_CYCLE)包含较高的中小尺度能量,而将LBC_CYCLE中的中尺度扰动信息与LBC_DOWN中的大尺度扰动信息相混合所得到的混合侧边界扰动(LBC_BLEND)在大尺度能量上更接近于LBC_DOWN,在中小尺度能量上更接近于LBC_CYCLE;LBC_BLEND较前两种方案有着更好的离散度技巧表现;在降水概率预报技巧方面LBC_BLEND与LBC_CYCLE较为接近,且均优于LBC_DOWN。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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全球和区域分析的混合方案对区域预报的影响试验 总被引：6，自引：0，他引：6
区域分析采用局地高密观测资料,往往分析的中小尺度信息较丰富;全球分析同化全球覆盖的卫星观测资料,而且不受侧边界条件影响,对天气系统大尺度部分描述得更好。基于以上原因,为了提高区域模式的分析预报水平,本文尝试在区域模式中引入全球分析中的大尺度部分,通过DCT方法对全球T639模式分析和区域GRAPES模式分析进行谱分解,获得综合全球大尺度和区域中小尺度信息的混合分析。动能谱分析结果表明,GRAPES分析场的动能谱能量在中小尺度部分比T639全球分析略大,经过混合分析后,动能谱能量更接近理想曲线。一个月的分析预报试验结果表明,混合分析的高度、温度和风场的分析质量有明显提高,风场6 h内的预报也比区域分析有改进;而且全国平均ETS降水评分在各个降水量级上都有明显改进。 相似文献
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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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集合预报初始扰动准确描述大气运动的不确定性是集合预报研究的核心问题,合理的扰动结构及振幅应能更好地反映大气运动状态的预报误差特征。随着集合扰动和资料同化的深入研究和理解,集合初始扰动方案与集合同化紧密结合协同发展。本文基于中国气象局数值预报中心自主研发的GRAPES-REPS集合预报系统,针对其初始扰动的结构和振幅与预报误差一致性较差的不合理问题,结合不同空间尺度天气系统预报误差特征,将表征预报不确定性的集合扰动与表达观测和预报不确定性的资料同化分析增量有效结合,研究提出了一种改善集合初始扰动质量的分析约束方案,以实现对集合初始扰动质量进一步改善。分析约束方案充分考虑资料同化分析增量的空间结构和量值特征,分别构造了单一定常和具有一定适应能力的两种分析约束函数,实现对初始扰动中不合理信息的识别和约束调整。试验结果表明,具有适应能力的分析约束方案对集合初始扰动具有良好的调整能力,约束后集合扰动的结构和振幅与中小尺度天气系统的预报误差更为吻合,其集合离散度和扰动能量的空间结构与演变特征更加趋于合理。分析约束方案可有效改善集合初始扰动质量及其预报性能。 相似文献
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GRAPES全球集合预报的集合卡尔曼变换初始扰动方案初步研究 总被引：11，自引：5，他引：6
初始扰动方案是集合预报研究的核心问题之一.文中根据最新提出的基于集合卡尔曼变换(ETKF)理论的集合初始扰动方案,利用模拟观测系统及其调整的观测误差与放大因子的方案,研究发展了针对中国GRAPES全球预报系统的集合初始扰动方案,建立了GRAPES全球集合预报系统.利用14个集合成员进行了近两个月的集合预报试验,重点研究了初始扰动的结构特征、扰动振幅以及扰动增长特征,分析了集合扰动初始场的质量与性能.初步试验结果表明,基于ETKF初始扰动方案的GRAPES全球集合初始扰动能够较好地反映分析误差方差的主要模态结构和扰动振幅,并具有比较合理的集合离散度.分析误差方差能够准确地反应模拟观测资料的空间分布特征.初始扰动方差近似等于预报误差方差,并对全球观测系统的空间变化具有准确的响应.集合扰动具有合适的增长率,在96 h的预报时效内可以有效地保持适当的集合离散度.52 d集合预报统计分析显示,北半球集合平均的预报质量评分相对于控制预报具有较明显的优势,副热带高压特征线的个例预报也表明GRAPES全球集合预报在短期预报时效内具有很好的预报效果.基于ETKF初始扰动方案的GRAPES全球集合预报系统显示出良好的发展前景和应用潜力. 相似文献
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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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《高原气象》2017,(3)
基于WRF模式构建集合更新预报系统,利用Haar小波分解方法分析了北京"7·21"特大暴雨过程中三种初始扰动方案所构造集合扰动的多尺度特征,基于此探讨了混合初始扰动方法的可行性,并对比了三种扰动对误差的模拟能力。其中扰动方案一是由集合转换卡尔曼滤波方法(ETKF)对NCEP全球集合预报的分析扰动更新后得到,扰动方案二(DOWN)是直接由NCEP全球集合预报扰动插值到试验所设置的模式网格中得到,而扰动方案三(BLEND)则是将上述二者通过Barnes滤波进行尺度混合后得到。结果表明:各组扰动的能量均随时间增长,其中包含分析不确定性的ETKF扰动在预报中前期有较高的中小尺度能量,而DOWN扰动有较高的大尺度能量且能量增长速度明显快于ETKF,二者能量的大值区最终都向中尺度(64~128 km)部分发展,混合后的扰动(BLEND)能量在预报中前期增长速度最快,综合表现最优。从扰动成分来看,ETKF和DOWN中在预报前期可以快速增长的部分均集中在8~32 km的小尺度上,64~128 km部分的中小尺度的扰动信息增长缓慢,而256 km的中尺度信息则很快被耗散,这为如何选取合理的滤波波段构造多尺度混合扰动提供了依据。从降水预报结果来看,控制预报误差主要集中在降水的大值区,虚假初始扰动会导致预报初期产生虚假降水区;在暖区降水阶段,扰动对误差的模拟能力较弱,而在锋面降水阶段,扰动对误差的模拟能力明显提高,总体来看大尺度的误差较难模拟,三种方案中BLEND对误差的模拟能力最强;根据扰动-误差的相关分析同样验证了BLEND在误差模拟能力方面的优势;在降水预报TS评分方面,各组集合试验均优于控制试验,其中BLEND的效果略优于ETKF和DOWN。 相似文献
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公里尺度资料同化系统的框架设计和资料选择均侧重于中小尺度分析,常存在大尺度分析能力不足的问题。本研究在GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）区域3 km三维变分同化目标泛函中增加大尺度约束,将全球系统的大尺度信息引入到分析框架中去,研究其对公里尺度同化预报的影响。一个月的数值试验结果表明,引入大尺度约束可以显著改进大尺度形势场的分析和预报,提高降水预报评分,减少2 m温度和10 m风场的分析预报误差。进一步的,定量降水敏感性试验结果表明,大尺度湿度场和温度场约束对于改进降水评分十分重要。这其中,湿度场约束对于减少降水空报以及提高短时临近降水的TS（Threat Score）评分重要,而温度场约束对于改进较长时效的TS降水评分重要。此外,在均引入大尺度约束的条件下,采用完全循环（一个月中间无冷启）方案运行的试验获得了与局部循环（每日冷启）相当的分析预报结果。这为GRAPES区域公里尺度系统采用完全循环方案,进一步简化流程,减少计算消耗奠定了很好的基础。 相似文献
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为了把反映天气形势变化的背景误差协方差引入到变分分析系统中来提高分析质量,本文在GRAPES区域三维变分框架的基础上通过扩展控制变量方法实现动态与静态背景误差协方差耦合,建立混合三维变分分析系统（GRAPES Hybrid-3DVar）。通过控制变量扰动产生的集合样本进行单点观测分析试验验证Hybrid-3DVar及其局地化方案的合理性,并针对台风苏迪罗进行实际观测资料同化和数值预报试验,结果表明:用集合样本描述的背景误差协方差是随着天气流型变化的,动力场和质量场的离散度在台风中心处最大,因而混合同化的分析增量包含更多细微结构和中小尺度信息;其分析和24 h内预报要素质量优于3DVar,24 h内降水强度和落区预报也更准确,混合同化分析改善了3DVar分析的降水空报问题;同时混合同化分析的24 h内台风路径预报也最接近实况,台风强度预报在48 h之内都比3DVar更接近观测。 相似文献
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集合变换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter, ETKF)是一种有效的集合预报初始扰动构造方案。但是,有限的集合样本、相同的集合成员设置以及预报模式误差等可能会使两个距离较远的状态变量产生虚假相关,从而影响ETKF集合扰动的质量。为了有效解决远距离虚假相关问题,将局地化思想引入ETKF方案。本文针对GRAPES区域集合预报系统(GRAPES REPS),对ETKF初值扰动局地化方案的效果进行了试验分析,为进一步改善和优化局地化方案(LETKF方案)提供依据。通过一周的连续试验,从暴雨个例、集合预报多种评分检验等方面分析了LETKF初始扰动方案所产生的集合预报质量。结果表明,区域集合预报中集合变换卡尔曼滤波初始扰动的局地化方案能够更加合理地捕捉到快速增长的分析误差的物理结构,更准确地再现数值模式预报误差的线性与非线性传播和演变特征。该局地化方案可以较好地改进预报质量,提高降水预报的准确率,尤其是针对小雨、中雨、暴雨量级的预报。相对于现有区域集合预报的业务系统GRAPES REPS,基于局地化ETKF初始扰动方案的区域集合预报具有较明显的优势。总体来看,LETKF初始扰动方案可更好地改善区域集合预报的质量。 相似文献
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目前国家气象中心业务GRAPES区域集合预报系统中集合变换卡尔曼滤波（ETKF）方法采用的是模拟观测信息，为进一步完善ETKF方法，拟对ETKF初值扰动通过引入真实探空观测资料，使扰动场能够代表真实观测的不确定信息，改善区域集合预报技巧。真实观测资料的引入会使得每日的观测数目和分布发生变化，这对ETKF方法而言可能会引起扰动振幅的不稳定，因此在引入真实观测资料的基础上设计了新的扰动振幅调节因子，通过格点空间中离散度和均方根误差关系来对初值扰动振幅进行自适应调整。从初值扰动结构、概率预报技巧以及降水预报效果等方面对比分析了基于模拟观测、真实观测以及真实观测结合新型调节因子的ETKF方案的差异，结果表明:真实探空资料能够有效应用于GRAPES区域集合预报系统中，真实观测资料与模拟观测资料相比较为稀疏，可以获得更大量级的初值扰动振幅；真实观测资料有助于提高区域集合的离散度，但对集合预报准确度以及概率预报结果的提高有限，对于降水预报效果提高也有限；新型的扰动振幅调节因子可以有效获得稳定的初值扰动振幅，并保持ETKF扰动结构，真实观测资料与扰动振幅自适应调节因子相结合，可以有效提高区域集合的概率预报结果，并有效提高降水预报效果。 相似文献
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Large-scale atmospheric information plays an important role in the regional model for the forecasts of weather such as tropical cyclone (TC). However, it is difficult to be fully represented in regional models due to domain size and a lack of observation data, particularly at sea used in regional data assimilation. Blending analysis has been developed and implemented in regional models to reintroduce large-scale information from global model to regional analysis. Research of the impact of this large-scale blending scheme for the Global / Regional Assimilation and PrEdiction System (CMA-MESO) regional model on TC forecasting is limited and this study attempts to further progress by examining the adaptivity of the blending scheme using the two-dimensional Discrete Cosine Transform (2D-DCT) filter on the model forecast of Typhoon Haima over Shenzhen, China in 2016 and considering various cut-off wavelengths. Results showed that the error of the 24-hour typhoon track forecast can be reduced to less than 25 km by applying the scale-dependent blending scheme, indicating that the blending analysis is effectively able to minimise the large-scale bias for the initial fields. The improvement of the wind forecast is more evident for u-wind component according to the reduced root mean square errors (RMSEs) by comparing the experiments with and without blending analysis. Furthermore, the higher equitable threat score (ETS) provided implications that the precipitation prediction skills were increased in the 24h forecast by improving the representation of the large-scale feature in the CMA-MESO analysis. Furthermore, significant differences of the track error forecast were found by applying the blending analysis with different cut-off wavelengths from 400 km to 1200 km and the track error can be reduced less than by 10 km with 400 km cut-off wavelength in the first 6h forecast. It highlighted that the blending scheme with dynamic cut-off wavelengths adapted to the development of different TC systems is necessary in order to optimally introduce and ingest the large-scale information from global model to the regional model for improving the TC forecast. In this paper, the methods and data applied in this study will be firstly introduced, before discussion of the results regarding the performance of the blending analysis and its impacts on the wind and precipitation forecast correspondingly, followed by the discussion of the effects of different blending scheme on TC forecasts and the conclusion section. 相似文献
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Initial perturbation scheme is one of the important problems for ensemble prediction. In this paper,
ensemble initial perturbation scheme for Global/Regional Assimilation and PrEdiction System (GRAPES)
global ensemble prediction is developed in terms of the ensemble transform Kalman filter (ETKF) method.A new GRAPES global ensemble prediction system (GEPS) is also constructed. The spherical simplex 14-member ensemble prediction experiments, using the simulated observation network and error characteristics of simulated observations and innovation-based in ation, are carried out for about two months. The structure characters and perturbation amplitudes of the ETKF initial perturbations and the perturbation growth characters are analyzed, and their qualities and abilities for the ensemble initial perturbations are given.
The preliminary experimental results indicate that the ETKF-based GRAPES ensemble initial perturbations could identify main normal structures of analysis error variance and reflect the perturbation amplitudes.The initial perturbations and the spread are reasonable. The initial perturbation variance, which is approximately equal to the forecast error variance, is found to respond to changes in the observational spatial variations with simulated observational network density. The perturbations generated through the simplex method are also shown to exhibit a very high degree of consistency between initial analysis and short-range forecast perturbations. The appropriate growth and spread of ensemble perturbations can be maintained up to 96-h lead time. The statistical results for 52-day ensemble forecasts show that the forecast scores ofensemble average for the Northern Hemisphere are higher than that of the control forecast. Provided that using more ensemble members, a real-time observational network and a more appropriate inflation factor,better
effects of the ETKF-based initial scheme should be shown. 相似文献
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2019年,数值预报中心开发了以GRAPES全球模式为驱动场,集合变换卡尔曼滤波为初值扰动方法,随机物理过程倾向项为模式扰动方法的10 km水平分辨率GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式,并投入业务运行。基于该模式,作者开展了2019年7～9月夏季降水不确定性的集合预报实时试验,并从统计检验和个例分析角度,与GRAPES-REPS V2.0和ECMWF全球集合预报模式进行对比,由此对GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式的降水预报能力给予客观评价,并分析了引起中尺度强降水预报不确定性的物理机制,研究结论可为诊断集合预报模式及改进集合预报方法提供依据。结果表明:（1）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统的降水ETS评分在所有预报时效和量级内均优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式,降水成员具有明显等同性,且概率预报技巧FSS评分较高,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式降水预报效果全面优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式。（2）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报的集合平均降水BIAS评分及小雨和暴雨ETS评分均明显优于ECMWF全球集合预报系统,降水概率预报与ECMWF降水概率具有一定可比性。（3）个例分析结果表明,不同集合预报模式通过刻画中尺度特征物理量不确定性来捕捉降水预报不确定性,初始时刻,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式和ECMWF全球集合预报模式环流形势分布较为相似,随预报时效演变,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式对中尺度动力、热力场捕捉更为准确,相应地对降水落区与量级预报较好,概率预报技巧较优。（4）与ECMWF全球集合预报模式相比,GRAPES区域集合预报模式集合成员能很好地预报降水发生、发展、消亡整个过程,故GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统对中国汛期降水具有较强的预报能力。 相似文献
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Study on multi-scale blending initial condition perturbations for a regional ensemble prediction system 总被引：9，自引：0，他引：9
An initial conditions (ICs) perturbation method was developed with the aim to improve an operational regional ensemble prediction system (REPS). Three issues were identified and investigated: (2) the impacts of perturbation scale on the ensemble spread and forecast skill of the REPS; (3) the scale characteristic of the IC perturbations of the REPS; and (4) whether the REPS's skill could be improved by adding large-scale information to the IC perturbations. Numerical experiments were conducted to reveal the impact of perturbation scale on the ensemble spread and forecast skill. The scales of IC perturbations from the REPS and an operational global ensemble prediction system (GEPS) were analyzed. A "multi-scale blending" (MSB) IC perturbation scheme was developed, and the main findings can be summarized as follows: The growth rates of the ensemble spread of the REPS are sensitive to the scale of the IC perturbations; the ensemble forecast skills can benefit from large-scale perturbations; the global ensemble IC perturbations exhibit more power at larger scales, while the regional ensemble IC perturbations contain more power at smaller scales; the MSB method can generate IC perturbations by combining the small-scale component from the REPS and the large-scale component from the GEPS; the energy norm growth of the MSB-generated perturbations can be appropriate at all forecast lead times; and the MSB-based REPS shows higher skill than the original system, as determined by ensemble forecast verification. 相似文献