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为了改进温带气旋数值预报的精度,基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,利用GSI(Gridpoint Statistical Interpolation)-EnKF(Ensemble Kalman Filter)系统,设计了一套温带气旋集合预报方法,其具有的2种选择方案通过滤掉质量较差的集合成员从而将集合成员数目控制在10以内,达到了大幅降低集合预报计算量的目的。针对2020年7月一次影响黄海的温带气旋个例,开展了一系列决定性预报与集合预报的数值对比试验。分析结果如下:1)不采取任何择优方案的集合预报效果就已经明显优于决定性预报,而采取择优方案使得预报效果进一步得到提升;2)预报初始时刻择优(直接择优方案)的集合预报效果远不如短时积分3 h后才进行择优(积分择优方案)的预报效果; 3)积分择优方案优于直接择优方案的原因是,初始场集合体中的成员经过短时积分后其误差得以放大而使得择优更加准确。多个例的应用结果进一步表明,本文提出的积分择优方案温带气旋集合预报方法具有较好的业务预报应用前景。 相似文献
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利用2014—2015年渤海埕北A平台逐小时风场特征对7级以上且持续6 h以上的大风个例进行统计,共出现36次大风过程。利用欧洲中心集合预报51个预报成员分别比较最优成员和最优百分位预报产品在预报海上大风风速预报的效果,结果表明:EC集合预报对于7级以上大风有低估的效果,从优选成员来看,集合预报最优成员并不唯一确定;6种(最大值、95、90、85、80、75百分位)集合预报百分位预报的10 m风速,多数预报与实况相比是偏小的,利用历史偏差对EC集合预报的误差进行校准,反算校准后误差缩小。总之,集合灾害性大风风速的预报有低估的效果,反算后预报水平有明显提高,可利用EC集合预报最优百分位订正后的10 m风场产品应用于渤海灾害性大风的预报。 相似文献
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选取2014年4月发生的一次黄海近岸海雾个例,利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式开展了集合预报试验研究。依据每个集合成员初始场中海平面气压、2 m温度、2 m水汽混合比与2 m相对湿度(relative humidity, RH)4个变量的均方根误差(root mean square error, RMSE)与RMSE集合平均值的相对大小,以剔除高于者而保留低于者的原则,设计了4种不同的初始场集合体择优方案,实施了一系列数值预报试验,比较了不同择优方案的集合预报效果。研究结果表明:(1)蒙特卡罗方法所生成的集合体中存在不少海雾预报效果较差的成员,这会降低集合预报效果,因此初始场择优十分必要;(2)以RH作为择优变量的择优方案(记为RH-RMSE方案),集合预报效果明显优于其他3种方案;(3)对比不择优集合预报,采用RH-RMSE方案的择优集合预报效果不仅节省了50%左右的计算时间,并且公正预兆评分(equitable threat score,ETS)改进率高达36%左右。本研究提出的RH-RMSE方案具有业务化应用前景。 相似文献
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以新一代全球/区域多尺度通用同化与数值预报系统-热带气旋路径数值预报系统(global/regional assimilation and prediction system-tropical cyclone model,GRAPES-TCM)为试验模式,采用组合不同的物理参数化方案(MP)方法和随机全倾向扰动(STTP)方法,生成反映模式不确定性的集合成员,在此基础上设计包含6个成员的3种集合方案,方案1和方案3的成员分别用MP方法和STTP方法生成,方案2的成员同时采用MP和STTP方法生成,用3种集合方案对1109台风"梅花"进行了36次72h的集合预报试验。结果显示:对于路径预报,3种集合方案中预报效果最好的是方案3,其次为方案2,最差的是方案1;对于强度预报,方案1和方案2的预报效果差异不大,都远好于方案3。方案2和方案3的路径预报与强度预报都好于控制试验的预报,方案1的路径预报好于大部分成员的预报,强度预报好于所有成员的预报。3种方案的路径离散度都偏小,方案3偏小最多,其次为方案2;方案3的强度离散度也过于偏小,是3种方案中最小的,方案1和方案2的强度离散度在积分前期明显偏小,积分后期则有偏大的趋势,其中方案2的强度离散度大于方案1。与国内外8个业务数值模式的预报结果比较,对于路径预报,方案1优于5个业务模式的预报,方案2和方案3则优于除欧洲数值以外的7个业务模式的预报;对于强度预报,方案1和方案2优于所有8个业务模式的预报,方案3优于6个业务模式的预报。总体而言,3种集合方案的路径和强度预报都表现出优于确定性预报的预报能力,相对于各业务数值模式都表现出一定的预报优势,具有业务应用的价值,其中同时应用STTP和MP方法的方案2对台风的综合预报效果是最优的。 相似文献
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WRF Hybrid方法同化HY-2A散射计风资料在台风“菲特”预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
《海洋预报》2016,(1)
选取台风"菲特"(Fitow,201323)临近登陆过程为试验个例,在WRF模式基础上,采用4种不同的初始化方案,对台风"菲特"进行了72 h预报试验,并分析了模式的初始化对预报效果的影响。试验结果表明,对于台风路径的预报,使用集合平均作为初始场进行预报,预报结果相对直接使用GFS资料作为初始场进行预报的结果有明显改善,使用3DVAR同化方法,将HY-2A卫星散射计风场资料同化到集合平均的初始场中,台风路径预报进一步有所改善,而使用Hybrid同化方法将HY-2A卫星散射计风场资料同化到集合平均的初始场中,台风路径进而又有明显改善;但是在台风强度方面的预报,4种初始化方案效果不相上下。 相似文献
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黄、渤海冷空气海浪场的集合预报试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用欧洲集合天气预报系统51个预报风场驱动SWAN海浪模式,对黄、渤海2013年12月-2014年2月期间受冷空气影响的海浪场进行数值模拟试验,并利用浮标观测资料对海浪集合预报结果进行初步检验分析,结果显示:从逐时平均偏差结果可知,24h预报时效内集合平均与控制预报性能相近,48~72h预报时效内,集合平均明显优于控制预报,但均比实况偏小;集合分位值(75、90百分位值和极端值)明显优于集合平均,且预报时效越长,优势越明显,集合预报极端值与实况相当或略偏大;从逐24h平均偏差结果可知,集合分位值(75、90百分位值和极端值)比集合平均和控制预报更接近实况。总的分析表明:集合分位值(75、90百分位值和极端值)对受冷空气影响的海浪场具有较强的分辨能力,可以提高对海浪场的预报水平,且有较好的应用潜力。 相似文献
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一次黄海海雾的集合预报试验 总被引：3，自引：0，他引：3
基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其杂合三维变分(Hybird-3DVAR)同化模块,对2006年3月发生的一次大范围黄海海雾进行了集合预报尝试。详细分析了其预报效果,并与决定性预报结果作了比较。研究揭示:集合预报50%概率雾区预报的公正预兆得分(Equitable threat score,ETS)优于决定性预报大约29%;集合预报中加入海温扰动非常必要,对浓雾预报改善作用明显,ETS提高至少10%;在集合预报中混用YSU与MYNN边界层方案的做法,可以降低只使用其中之一可能导致的预报误差。研究表明,借助Hybrid-3DVAR开展黄海海雾的集合预报技术上可行,集合预报将成为黄海海雾数值预报的一种有希望的途径。 相似文献
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对一个热带太平洋海气耦合ENSO集合数值预测系统进行历史后报检验。该系统模式为一个中等复杂程度的耦合模式,其中大气部分为统计模式,海洋部分为动力模式。扰动初始场通过集合卡尔曼滤波同化获得,并引入了模式误差,由一阶马尔科夫随机微分方程生成。集合预报样本数为100个。系统从1993—2011年共19 a的每个月都开始起报,每个预报样本都分别向后预报12个月。给出了El Nino指数时间序列预报结果检验、个例预报检验,以及El Nino指数和热带太平洋SSTA的相关系数和均方根误差检验,计算了模式的平均系统误差,并分析了其不同季节的预报性能。结果表明,系统具有较强的ENSO预测能力,能够提前6~12个月给出有参考价值的预报。 相似文献
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《海洋预报》2017,(2)
在现有集合化预报方法的基础上,基于预估偏差的思想设计了一种新的优化方案,以进一步提高台风路径预报的精度和稳定性。首先以1307号台风"苏力"为例进行了单场台风的24 h集合预报,对预报过程中的误差进行了详细分析;然后对2013—2015年发生在西北太平洋的所有台风进行了24 h、48 h和72 h集合预报,就其整体误差进行了对比分析。结果表明:优化预报方案在对单场台风的路径预报中,其24 h集合预报误差相较于美、日、中、台等4个气象台站和现有集合预报方案分别减小了12.88%、18.40%、30.58%、19.44%、33.72%,各个预报时刻的预报偏差值波动相对较小;在对2013—2015年的多场台风路径预报中,在24 h预报时效下,优化方案的平均预报误差比现有集合预报方法提高了2.85%,而均方差则减小了10.6%,说明优化方案在保持与现有预报方案精度相当的基础上,在预报稳定性上有了较为显著的提高;48 h的集合预报误差相比于最好的台站中国台减小了4.38%,而72 h的集合预报误差与表现最好的中国台的预报误差相当,且明显小于现有方案的预报误差。 相似文献
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Sea surface temperature (SST) prediction based on the multi-model seasonal forecast with numerous ensemble members have more useful skills to estimate the possibility of climate events than individual models. Hence, we assessed SST predictability in the North Pacific (NP) from multi-model seasonal forecasts. We used 23 years of hindcast data from three seasonal forecasting systems in the Copernicus Climate Change Service to estimate the prediction skill based on temporal correlation. We evaluated the predictability of the SST from the ensemble members' width spread, and co-variability between the ensemble mean and observation. Our analysis revealed that areas with low prediction skills were related to either the large spread of ensemble members or the ensemble members not capturing the observation within their spread. The large spread of ensemble members reflected the high forecast uncertainty, as exemplified in the Kuroshio–Oyashio Extension region in July. The ensemble members not capturing the observation indicates the model bias; thus, there is room for improvements in model prediction. On the other hand, the high prediction skills of the multi-model were related to the small spread of ensemble members that captures the observation, as in the central NP in January. Such high predictability is linked to El Niño Southern Oscillation (ENSO) via teleconnection.
相似文献12.
在黄海海雾的数值模拟中,EnKF（ensemble Kalman filter）是一种优于3DVAR（three-dimensional variational）的数据同化方法。研究发现,对EnKF初始场集合体采取常用的集合平均所产生的确定性预报初始场,会出现初始场中海雾在预报开始后就迅速消失以及接下来海雾难以生成的异常现象。通过详细的海雾个例研究,清晰地揭示并解释了此现象,指出这是集合平均造成初始场中云水与温度湿度之间存在不协调关系所导致的后果,并提出了一种择优加权平均方法来取代常用的集合平均。研究结果表明,海雾确定性预报采用择优加权平均所构建的初始场,可以消除上述异常现象,显著改进海雾模拟效果。 相似文献
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为准确模拟台风路径和强度,采用WRF模式比较不同微物理过程和积云对流过程参数化方案对台风路径和强度模拟的影响,并基于集合预报方法考虑对台风预报系统误差进行优化。选用4种微物理过程方案和3种积云对流参数化方案,针对1213号台风“启德”进行模拟,结果表明不同的参数化方案对台风路径和强度的预报结果有明显影响,积云对流过程参数化方案相对于微物理过程参数化方案更加敏感。基于不同参数化方案扰动成员的集合平均预报方法,对于台风路径和强度的模拟误差均有明显改善,台风路径误差随时间增幅较小,其结果优于全部12个单方案试验的模拟结果;从台风强度方面来看,基于集合预报方法模拟得到的台风强度变化趋势与实况结果一致,且误差较小,优于大多数试验方案。结果表明:采用不同微物理过程和积云对流过程参数化方案的组合构建的集合预报模型,对于台风路径和强度的模拟均有一定程度改善,减小了采用不同参数化方案产生的路径不确定性,使其在台风“启德”的路径模拟上与实况更为接近,可为提升台风预报能力提供科学参考。 相似文献
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In this article, we present the latest version of an ensemble forecasting system of the hydrodynamics of the Black Sea, based on the GHER model. The system includes the Weakly Constrained Ensembles algorithm to generate random, but physically balanced perturbations to initialize members of the ensemble. On top of initial conditions, the ensemble accounts also for uncertainty on the atmospheric forcing fields, and on some scalar parameters such as river flows or model diffusion coefficients. The forecasting system also includes the Ocean Assimilation Kit, a sequential data assimilation package implementing the SEEK and Ensemble Kalman filters. A novel aspect of the forecasting system is that not only our best estimate of the future ocean state is provided, but also the associated error estimated from the ensemble of models. The primary goal of this paper is to quantitatively show that the ensemble variability is a good estimation of the model error, regardless of the magnitude of the forecast errors themselves. In order for this estimation to be meaningful, the model itself should also be well validated. Therefore, we describe the model validation against general circulation patterns. Some particular aspects critical for the Black Sea circulation are validated as well: the mixed layer depth and the shelfopen sea exchanges. The model forecasts are also compared with observed sea surface temperature, and errors are compared to those of another operational model as well. 相似文献
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传统的四维变分数据同化方法在同化观测资料的同时可以对数值模式参数进行优化,然而传统的四维变分方法需要针对不同的数值模式编写特有的伴随模式,因此算法的可移植性差,同时计算时耗费大量资源。本文提出了一种新的基于解析四维集合变分的参数优化方法,该方法以迭代搜索得到的模式参数为基准展开扰动并构建样本集合,由此显式地计算协方差矩阵,并得到代价函数极小值的解析解,从而避免了伴随模式的使用。基于Lorenz-63模型对该方法进行单参数和多参数数值试验和优化效果检验,并在不同的同化时间窗口长度和观测采样间隔情况下,采用传统四维变分方法与之进行对比,结果显示,新方法表现出与传统四维变分相同的优化性能,都能有效收敛到真值,而新方法不需要计算伴随模式,可移植性好。本文还测试了不同的集合成员个数和模式参数真值的情况下新方法的同化效果,结果表明,新方法对集合样本个数及模型参数真值不敏感,采用较少的集合样本即可完成数据同化。 相似文献
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本文利用1950—2000年全球月平均海表温度，计算分析海表温度与西北太平洋热带气旋频数之间的相关性，确定太平洋海表温度与西北太平洋热带气旋相关性好的海域作为预测模式的相关海区。从相关海区中选取代表格点海表温度资料构造出综合预测因子。利用综合预测因子建立一元线性和一元多项式非线性预测模式。经检验，两种模式预测效果较为理想。因此，利用太平洋海表温度与西北太平洋热带气旋频数的相关性建立预测模式作西北太平洋热带气旋频数预测是可行的。同时发现，经过以上方法建立的线性模式和非线性模式预测结果相差甚微，表明西北太平洋热带气旋频数与前一年太平洋某些海区海表温度经以上方法得到的综合预测因子之间线性相关性较为明显。 相似文献
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The targeting procedure developed at ECMWF is used to make ensembles specially designed for northern Europe and parts of the north Atlantic Ocean. A total of 35 ensembles are integrated, consisting of 20 winter cases and 15 summer cases in 1997, each consisting of 20 members plus one control forecast. The ensembles are run up to day 10, and the ensemble spread inside the target area continues to increase all through the 10 days. Two distinct regimes of increase can be found, the first increase is consistent with the perturbations moving in and through the target area, it is hypothesised that the latter increase in ensemble spread around forecast day 5‐7 is connected with increasing non‐linearity. The performance of the experimental ensembles is compared to the operational ensemble prediction system (EPS) at ECMWF, both with all 50 members and with only 20 members. The spread increases when the number of members in the ensemble prediction system is increased, and the spread increases inside the target area when targeting is applied. We find that the increase in spread when going from EPS with 50 members to the targeted ensembles is larger than when going from 20 to 50 ensemble members of the operational sets. Clearly targeting must be an option when predicting for a sub‐domain of the hemisphere. Looking at other measures, such as the Brier skill score (BSS), relative operating characteristic (ROC) curves and cost/loss analyses, the impact of the targeting is modest for the winter cases, but the impact for the summer cases is evident. For the winter cases a large part of the operational perturbations were located in the same area as the targeted perturbations, and the differences for the two sets are small. For the summer cases the operational perturbations were mostly split between two locations and hence the targeting will give results differing more from the operational. 相似文献
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台风风暴潮异模式集合数值预报技术研究及应用 总被引：2，自引：2，他引：0
台风风暴潮数值预报的准确性在很大程度上取决于台风路径预报和强度预报的精度以及风暴潮预报模型的计算精度。目前,国际上24/48 h台风路径预报平均误差分别约为120/210 km左右[1],对于走向异常的台风误差更大;更有,根据单一的台风路径和单族的风暴潮数值预报模式并不能保证获得可靠的风暴潮预报结果。考虑多重网格法原理具有在疏密不同的网格层上进行迭代以达到平滑不同频率的误差分量,使得计算快速收敛,精度提高的特性。在前期研究基础上基于业务化高分辨率(结构网格/有限差分算法)和精细化(非结构网格/有限元算法)台风风暴潮集合数值预报模型构建多模型台风风暴潮集合数值预报系统。采用"非同族"模型进行集合预报很大程度上降低了误差相似遗传的可能性。应用该方法对典型台风风暴潮过程进行了试应用,试报结果表明:该方法对风暴潮增、减水预报效果高于单一集合预报,具有一定的应用前景。 相似文献