共查询到18条相似文献，搜索用时 125 毫秒
1.
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
2.
针对2006年5月24～25日一次暴雨过程, 通过一系列初值扰动试验探讨实际业务中建立集合预报系统的方法。运用45 km的WRF模式构建一个11个成员的集合预报系统来比较分析不同的扰动方案、 扰动的空间结构和扰动振幅对集合预报的影响, 结果表明： （1）初值扰动的空间结构对暴雨集合预报的离散度影响很关键, 而扰动振幅的影响却居次要地位。具有动力学结构的孵化扰动明显优于随机扰动。（2）集合预报比单一控制预报提供了更有价值的预报信息。例如在该个例控制预报中漏报的湖北监利强降水中心, 在集合预报中有20%的概率, 并且实况被包含在集合预报的预报范围之中。集合平均预报也明显优于控制预报\.例如矫正了在控制预报中明显虚报的鄂东北的大暴雨中心, 且集合平均预报的暴雨中心落在实际观测暴雨中心的附近。（3）集合离散度较好地反映了实际降水过程的可预报性。例如应用孵化扰动, 其离散度的空间结构同降水预报误差的空间分布大致对应。 相似文献
3.
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
4.
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
5.
风暴尺度集合预报中的混合初始扰动方法及其在北京2012年“7.21”暴雨预报中的应用 总被引：5，自引：1，他引：4
风暴尺度集合预报系统（Storm-Scale Ensemble Forecast system,简称SSEFs）中集合成员之间发散度不足一直都是研究的难点。本文尝试了将Barnes空间滤波融入到集合转换卡尔曼滤波（ETKF）更新预报系统中的混合初值扰动法。该方案将ETKF方法的小尺度信息与来自于侧边界条件扰动的大尺度信息相结合,缓解了扰动在侧边界不匹配的问题。通过2012年北京“7.21”暴雨并使用邻位方法对比分析了不同初值扰动方案在不同时间尺度与空间尺度上的特征,在此基础上进一步探讨了构造混合初始扰动法的可行性。结果表明:ETKF试验所构造的初始扰动无法与侧边界条件扰动相匹配,混合后的初始扰动可以有效缓解SSEFs中由于初始扰动与侧边界扰动不匹配产生的虚假波动,其中大尺度信息保留较多的混合试验（ETKF80）和动力降尺度方案（Down）在减少虚假波动方面的效果最优;从集合离散度来看,在前期暖区降水阶段ETKF的离散度在小尺度上最大,随着锋面降水的开始,Down的离散度逐渐超过ETKF,而使用各滤波波段构造的混合试验同时具备ETKF与Down二者的特征。选择合理的滤波波段可以获得最为合理的离散度表现（ETKF180）,说明仅考虑侧边界匹配（Down和ETKF80）并不能获得最合理的集合离散度,应综合考虑其他因素。从降水概率预报结果来看,选取合适的滤波波段所构造的混合扰动试验同样获得了较好的效果。 相似文献
6.
基于GRAPES_Meso的集合预报扰动方案设计与比较 总被引：10，自引：2，他引：8
基于GRAPES_Meso区域集合预报系统,设计了三种集合预报扰动方案,即多初值、多初值多物理、多初值多物理多边值,并针对三种方案进行了连续一个月的批量试验,重点分析了2008年7月23日江淮暴雨过程.结果表明,对于降水预报,三种集合扰动方案均相对于控制预报均有所改善,多初值多物理与多初值多物理多边值方案对小雨、中雨预报改进效果显著,对暴雨预报略有改进;多初值方案仅能产生有限的集合离散度且难以增长,引入物理参数方案扰动及边界条件扰动能显著提高集合离散度,改善各物理量场的预报效果;通过比较,多初值多物理多边值为最优方案.该批量试验表明,模式物理过程及边界条件是影响GRAPES _Meso区域集合预报不确定性的不可忽视因素. 相似文献
7.
GRAPES区域集合预报模式的初值扰动增长特征 总被引：4，自引：1，他引：3
基于GRAPES-REPS（Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System-Regional Ensemble Prediction System）区域集合预报模式和集合变换卡尔曼滤波（Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF）初值扰动方法,对2015年6月1~15日10 km与15 km水平分辨率分别进行集合预报试验,通过分析ETKF初值扰动分量、初值扰动方差准确率、动能谱、扰动能量演变、日变化及集合离散度、均方根误差等特征,揭示GRAPES-REPS区域集合预报ETKF初值扰动结构及增长特征。结果表明:（1）ETKF初值扰动方案产生的扰动能够保持所有正交、不相关方向的误差方差,且ETKF分量α参数值及放大因子具有较好的稳定性。（2）ETKF初值扰动方法生成的扰动场以大尺度扰动为主,扰动结构及能量具有随流型依赖特征,低层以内能扰动为主,高层以动能扰动为主,且集合扰动可以有效捕捉预报误差的结构。（3）GRAPES区域集合预报初值扰动总能量和集合离散度随预报时效的延长均呈发展趋势,但离散度增长率小于均方根误差增长率,即集合预报总体存在集合离散度不足的问题。（4）水平分辨率提高可以增加中高层大尺度扰动波谱能量,明显改进等压面及近地面风场及温度场的集合预报效果。值得指出的是,GRAPES-REPS区域集合预报低层内能扰动能量存在明显的日变化特征,特别是青藏高原地区更加显著,需要进一步研究青藏高原初值扰动结构的合理性。 相似文献
8.
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
9.
弱天气尺度强迫背景下的长江中下游暖区暴雨突发性强,高度非线性,难以准确预报,这时考虑不确定因素的集合预报成为重要选项,而对流尺度集合预报核心问题是积分一段时间后离散度偏低,会导致预报失败。比较包含不同尺度扰动信息的对流尺度集合预报方案间的差异性并据此优化初始扰动方案,针对2018年5月4—5日一次典型长江中下游暖区暴雨过程,分别采用动力降尺度（DOWN）、增长模繁殖法（BGM）、局地增长模繁殖法（LBGM）和混合扰动法（BLEND）等四种方法进行集合预报试验,以期探讨对离散度和预报效果的影响。结果表明,在模式积分0~6 h,具有中小尺度扰动信息的BGM和LBGM的离散度优于DOWN,其中LBGM相比于BGM具有一定程度上的改进,说明具有更准确中尺度特征的扰动能够在积分初始阶段获得有效增长,即考虑了中小尺度天气系统局地性的LBGM能弥补BGM的不足;但是,在模式积分12 h以后,具有更多大尺度特征扰动的DOWN优于区域模式中的增长模繁殖法BGM和LBGM,说明经过初始误差快速增长一段时间后,大尺度扰动开始起主要作用。而具有不同尺度扰动信息的BLEND方案则兼具LBGM和DOWN的优势,几乎在整个预报时段离散度较高且概率预报评分较好,体现出混合扰动的优越性。以上结果进一步说明,初始扰动的尺度特征在暖区暴雨的集合预报效果中具有关键性的作用,因而通过调整初始扰动的尺度信息来优化集合预报性能的混合扰动思想,在业务上具有一定的指导意义和推广价值。 相似文献
10.
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
11.
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
12.
To investigate the impact of soil moisture uncertainty on summertime short-range ensemble forecasts(SREFs), a fivemember SREF experiment with perturbed initial soil moisture(ISM) was performed over a northern China domain in summertime from July to August 2014. Five soil moisture analyses from three different operational/research centers were used as the ISM for the ensemble. The ISM perturbation produced notable ensemble spread in near-surface variables and atmospheric variables below 800 h Pa, and produced skillful ensemble-mean 24-h accumulated precipitation(APCP24) forecasts that outperformed any single ensemble member. Compared with a second SREF experiment with mixed microphysics parameterization options, the ISM-perturbed ensemble produced comparable ensemble spread in APCP24 forecasts, and had better Brier scores and resolution in probabilistic APCP24 forecasts for 10-mm, 25-mm and 50-mm thresholds. The ISM-perturbed ensemble produced obviously larger ensemble spread in near-surface variables. It was, however, still under-dispersed, indicating that perturbing ISM alone may not be adequate in representing all the uncertainty at the near-surface level, indicating further SREF studies are needed to better represent the uncertainties in land surface processes and their coupling with the atmosphere. 相似文献
13.
14.
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
15.
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
16.
In this study,the Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences-regional ensemble forecast system(IAP-REFS) described in Part I was further validated through a 65-day experiment using the summer season of 2010.The verification results show that IAP-REFS is skillful for quantitative precipitation forecasts(QPF) and probabilistic QPF,but it has a systematic bias in forecasting near-surface variables.Applying a 7-day running mean bias correction to the forecasts of near-surface variables remarkably improved the reliability of the forecasts.In this study,the perturbation extraction and inflation method(proposed with the single case study in Part I) was further applied to the full season with different inflation factors.This method increased the ensemble spread and improved the accuracy of forecasts of precipitation and near-surface variables.The seasonal mean profiles of the IAP-REFS ensemble indicate good spread among ensemble members and some model biases at certain vertical levels. 相似文献
17.
集合预报初始扰动能否准确反映预报误差的结构特征是决定区域集合预报质量的关键因素之一。本文针对GRAPES区域数值预报模式,发展设计了一种基于资料同化思想的混合尺度初始扰动构造新方案。该方案以全球大尺度信息为背景场,区域模式预报作为观测资料,借助GRAPES三维变分同化系统,将高质量的全球大尺度信息与区域模式预报中质量较高的中小尺度信息有效融合,构造混合尺度区域集合预报初始扰动,并通过个例试验和批量试验,比较分析了新方案和原区域集合预报的性能。试验结果表明,基于资料同化构造的初始扰动能够有效融合全球大尺度信息和中小尺度天气系统的信息,其降水概率预报更具参考价值。总体上看,区域集合预报混合初始扰动新方案能够较好地改进区域集合预报质量,尤其是对高度场和温度场效果更为显著,但对风场的集合预报性能影响略小。 相似文献
18.
Comparison of different land-surface perturbation methods in short-range ensemble forecasts 
下载免费PDF全文
下载免费PDF全文 Zhibo Gao Jiangshan Zhu Yan Guo Xiaodong Yan Xiujuan Wang Huoqing Li Shuwen Li 《大气和海洋科学快报》2021,14(3):60-65
为了比较不同陆面扰动方法对短时集合预报的影响,本研究设计了陆面模式扰动实验(LSMPE),初始土壤湿度扰动实验(ISMPE),陆面-大气耦合系数扰动实验(LCCPE)以及大气扰动对照实验(GEFSPE).结果表明,在三组陆面扰动实验中,LSMPE能代表最大的不确定性且误差最小;ISMPE的离散度要比LCCPE稍大,但是耦合系数的减弱能有效降低区域平均降水量.然而,所有陆面扰动实验产生的离散度均小于GEFSPE,这表明未来有必要将陆而扰动与大气扰动相结合,以使得模式能代表更多的不确定性. 相似文献