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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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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
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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
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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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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
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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
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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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集合预报最优ETKF初始扰动方法设计及其在暴雨中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 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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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
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This paper preliminarily investigates the application of the orthogonal conditional nonlinear optimal perturbations(CNOPs)–based ensemble forecast technique in MM5(Fifth-generation Pennsylvania State University–National Center for Atmospheric Research Mesoscale Model). The results show that the ensemble forecast members generated by the orthogonal CNOPs present large spreads but tend to be located on the two sides of real tropical cyclone(TC) tracks and have good agreements between ensemble spreads and ensemble-mean forecast errors for TC tracks. Subsequently, these members reflect more reasonable forecast uncertainties and enhance the orthogonal CNOPs–based ensemble-mean forecasts to obtain higher skill for TC tracks than the orthogonal SVs(singular vectors)–, BVs(bred vectors)– and RPs(random perturbations)–based ones. The results indicate that orthogonal CNOPs of smaller magnitudes should be adopted to construct the initial ensemble perturbations for short lead–time forecasts, but those of larger magnitudes should be used for longer lead–time forecasts due to the effects of nonlinearities. The performance of the orthogonal CNOPs–based ensemble-mean forecasts is case-dependent,which encourages evaluating statistically the forecast skill with more TC cases. Finally, the results show that the ensemble forecasts with only initial perturbations in this work do not increase the forecast skill of TC intensity, which may be related with both the coarse model horizontal resolution and the model error. 相似文献
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上海区域数值预报模式集合预报系统的建立与试验 总被引：1，自引：3，他引：1
以目前运行的上海区域业务数值预报模式为基础,从预报模式的不确定性出发构造8个预报成员,建立了上海区域数值预报模式集合预报系统的初步模型,并对2004年夏季进行了逐日48 h预报试验。结果表明:集合平均对华东地区城市降水、温度、海平面气压等气象要素的总体预报能力与分辨率高3倍的业务模式相当,其中对雨量较大降水、最低温度、海平面气压(0~24 h)的预报效果好于业务模式;集合预报还能提供客观化、定量化的降水概率预报,对降水的发生、尤其是特大降水的发生有着很好的提示作用。 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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Xiaoran ZHUANG Jinzhong MIN Liu ZHANG Shizhang WANG Naigeng WU Haonan ZHU 《大气科学进展》2020,37(8):893-911
This study investigated the regime-dependent predictability using convective-scale ensemble forecasts initialized with different initial condition perturbations in the Yangtze and Huai River basin(YHRB) of East China. The scale-dependent error growth(ensemble variability) and associated impact on precipitation forecasts(precipitation uncertainties) were quantitatively explored for 13 warm-season convective events that were categorized in terms of strong forcing and weak forcing. The forecast error growth in the strong-forcing regime shows a stepwise increase with increasing spatial scale,while the error growth shows a larger temporal variability with an afternoon peak appearing at smaller scales under weak forcing. This leads to the dissimilarity of precipitation uncertainty and shows a strong correlation between error growth and precipitation across spatial scales. The lateral boundary condition errors exert a quasi-linear increase on error growth with time at the larger scale, suggesting that the large-scale flow could govern the magnitude of error growth and associated precipitation uncertainties, especially for the strong-forcing regime. Further comparisons between scale-based initial error sensitivity experiments show evident scale interaction including upscale transfer of small-scale errors and downscale cascade of larger-scale errors. Specifically, small-scale errors are found to be more sensitive in the weak-forcing regime than those under strong forcing. Meanwhile, larger-scale initial errors are responsible for the error growth after 4 h and produce the precipitation uncertainties at the meso-β-scale. Consequently, these results can be used to explain underdispersion issues in convective-scale ensemble forecasts and provide feedback for ensemble design over the YHRB. 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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短期集合预报中定量降水预报集合方法初探 总被引：17，自引：0，他引：17
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。 相似文献
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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和离散度的关系得到改善,路径集合平均预报误差有所减小,集合成员更好地描述了热带气旋路径的预报不确定性;中国台风降水的小雨、中雨、大雨、暴雨各量级24 h累计降水概率预报技巧均有一定提高。总之,当在初值扰动的生成中考虑热带气旋奇异向量后,可改进热带气旋初值扰动结果,并有助于改善热带气旋路径集合预报效果。 相似文献
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两种短期降水集合预报方案的对比试验 总被引：2，自引：1，他引：1
将MM5V3作为试验模式,利用初值扰动和物理参数化方案,分别对东南沿海地区2004年7—9月的短期降水进行了模拟,并运用均方根误差法对模拟试验效果进行了评估检验,以比较两种方案的集合预报效果。结果表明,对于汛期短期降水预报而言,两种方案的预报效果都有一定的改进。相对于初值误差而言,积云对流过程在汛期降水过程中起着更为重要的作用,因而物理参数化方案扰动的集合预报效果,总体优于基于初值扰动的集合预报效果。研究还发现,模式物理参数化方案扰动的集合预报效果在9月出现了明显的下滑,这主要由于7—8月对流活动旺盛,而9月对流活动随热力因素减弱而减弱的原因所致。 相似文献