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An Online Model Correction Method Based on an Inverse Problem:Part I—Model Error Estimation by Iteration

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Advances in Atmospheric Sciences 2015年第10期32卷 1329-1340页

Errors inevitably exist in numerical weather prediction （NWP） due to imperfect numeric and physical parameterizations. To eliminate these errors, by considering NWP as an inverse problem, an unknown term in the prediction equations can be estimated inversely by using the past data, which are presumed to represent the imperfection of the NWP model （model error, denoted as ME）. In this first paper of a two-part series, an iteration method for obtaining the MEs in past intervals is presented, and the results from testing its convergence in idealized experiments are reported. Moreover, two batches of iteration tests were applied in the global forecast system of the Global and Regional Assimilation and Prediction System （GRAPES-GFS） for July-August 2009 and January-February 2010. The datasets associated with the initial conditions and sea surface temperature （SST） were both based on NCEP （National Centers for Environmental Prediction） FNL （final） data. The results showed that 6th h forecast errors were reduced to 10% of their original value after a 20-step iteration. Then, off-line forecast error corrections were estimated linearly based on the 2-month mean MEs and compared with forecast errors. The estimated error corrections agreed well with the forecast errors, but the linear growth rate of the estimation was steeper than the forecast error. The advantage of this iteration method is that the MEs can provide the foundation for online correction. A larger proportion of the forecast errors can be expected to be canceled out by properly introducing the model error correction into GRAPES-GFS.

关键词： model error past data inverse problem error estimation model correction GRAPES-GFS

Investigation into the Formation, Structure, and Evolution of an EF4 Tornado in East China Using a High-Resolution Numerical Simulation

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Journal of Meteorological Research 2018年第2期32卷 157-171页

作者： Dan YAO haile xue Jinfang YIN Jisong SUN Xudong LIANG Jianping GUO State Key Laboratory of Severe Weather Chinese Academy of Meteorological Sciences

Devastating tornadoes in China have received growing attention in recent years, but little is known about their formation, structure, and evolution on the tornadic scale. Most of these tornadoes develop within the East Asian monsoon regime, in an environment quite different from tornadoes in the U.S. In this study, we used an idealized, highresolution（25-m grid spacing） numerical simulation to investigate the deadly EF4（Enhanced Fujita scale category 4）tornado that occurred on 23 June 2016 and claimed 99 lives in Yancheng, Jiangsu Province. A tornadic supercell developed in the simulation that had striking similarities to radar observations. The violent tornado in Funing County was reproduced, exceeding EF4（74 ms–1）, consistent with the on-site damage survey. It was accompanied by a funnel cloud that extended to the surface, and exhibited a double-helix vorticity structure. The signal of tornado genesis was found first at the cloud base in the pressure perturbation field, and then developed both upward and downward in terms of maximum vertical velocity overlapping with the intense vertical vorticity centers. The tornado＇s demise was found to accompany strong downdrafts overlapping with the intense vorticity centers. One of the interesting findings of this work is that a violent surface vortex was able to be generated and maintained, even though the simulation employed a free-slip lower boundary condition. The success of this simulation, despite using an idealized numerical approach, provides a means to investigate more historical tornadoes in China.

关键词： tornado Cloud Model version 1(CM1) vertical vorticity updraft helicity double-helix structure hazardous wind

地形湍流拖曳力参数化及在GRAPES中的应用

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应用气象学报 2011年第2期22卷 169-181页

作者：薛海乐沈学顺苏勇中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081 中国气象局数值预报中心北京100081

分辨率的限制使得不能被模式识别的地形称为次网格尺度地形,次网格尺度地形在热力和动力方面对实际大气有着不可忽略的作用,其效应只能通过参数化的形式回馈给模式。分辨率的提高使得与较小尺度地形相联系的地形湍流拖曳力凸显其重要性... 详细信息

分辨率的限制使得不能被模式识别的地形称为次网格尺度地形,次网格尺度地形在热力和动力方面对实际大气有着不可忽略的作用,其效应只能通过参数化的形式回馈给模式。分辨率的提高使得与较小尺度地形相联系的地形湍流拖曳力凸显其重要性。数值模式中地形湍流拖曳力的参数化对完善模式物理过程和改善模式近地层预报效果具有积极意义,其方法包括有效粗糙度法和直接参数化法,而GRAPES模式中并未以任何方法考虑次网格尺度地形的影响。该文通过单柱模式比较了有效粗糙度法和直接参数化法的优劣,发现后者在有些方面优于前者。最后,将应用于实际的一个直接参数化方案接入GRAPES中尺度模式中,进行个例模拟,并与NCEP再分析资料进行对比,结果表明:考虑地形湍流拖曳力方案对模式预报具有改进作用,尤其对局地低层风场具有积极影响。

关键词：次网格尺度地形湍流拖曳力参数化 GRAPES模式

复杂地形对大理地区风场的影响研究——兼论观测、理论和数值模拟配合解答科学问题

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气象科技进展 2021年第1期11卷 4-6,72页

作者：薛海乐中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室

由于观测资料不能覆盖研究所关注的高空区域,已有理论又无法解释所面对的问题,所以希望利用数值模拟来生产一套逼近真实的数据,以补充观测的欠缺。

关键词：复杂地形大理地区补充观测数值模拟观测资料

东亚区域陆面过程方案Noah和Noah-MP的比较评估

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气象 2016年第9期42卷 1058-1068页

作者：张果薛海乐徐晶陈军明何会中中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081 中国气象科学研究院北京100081

文章对天气研究和预报(WRF)模式中两套陆面物理过程参数化方案:Noah及Noah-MP,在整个东亚区域做了评估。评估时间分别为2013年1和7月。通过对地表通量、2 m温度、10 m风速、地表温度、第一层(5 cm)及第二层(25 cm)土壤含水量和第一层(5 ... 详细信息

文章对天气研究和预报(WRF)模式中两套陆面物理过程参数化方案:Noah及Noah-MP,在整个东亚区域做了评估。评估时间分别为2013年1和7月。通过对地表通量、2 m温度、10 m风速、地表温度、第一层(5 cm)及第二层(25 cm)土壤含水量和第一层(5 cm)及第三层(70 cm)土壤温度的偏差和均方根误差的评估,发现:(1)与Noah陆面参数化方案相比,冬季,Noah-MP方案模拟的地表感热通量在大部分区域偏低,而对地表潜热通量的模拟在大部分区域偏高;夏季,Noah-MP方案对感热通量的模拟值,在印度次大陆、中国西部和相邻区域以及中国东北及其以北地区偏低,其他地区偏高,而对地表潜热通量的模拟在大部分地区偏高,而且幅度明显高于1月。(2)Noah-MP方案提高了土壤水分和土壤温度在东亚区域的整体模拟效果。(3)相较于Noah方案,Noah-MP方案模拟的2 m温度和10 m风的误差较小,特别对印度大陆和高寒地区的2 m温度模拟有较大幅度的提高。此研究证明了Noah-MP在东亚区域的应用优势,为WRF/Noah-MP在未来的进一步业务应用提供了一定的参考依据。

关键词：天气研究和预报(WRF)模式东亚区域模式评估陆面过程

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2023年度气象联合基金项目评审简析

大气科学 2024年第3期48卷 1276-1282页

作者：何建军杨亚力刘哲杨蕾薛海乐赵卫雄旷烨国家自然科学基金委员会地球科学部北京100085 中国气象局科技与气候变化司北京100081

2023年气象联合基金共接收申请114项,经过通讯评审48项进入重点审议环节,经会评专家投票资助28项,资助率为24.8%。从项目申请来看,不同单位属性的合作申请占86%;气象联合基金与地球科学部“天气及气候系统与可持续发展”领域重点项目有... 详细信息

2023年气象联合基金共接收申请114项,经过通讯评审48项进入重点审议环节,经会评专家投票资助28项,资助率为24.8%。从项目申请来看,不同单位属性的合作申请占86%;气象联合基金与地球科学部“天气及气候系统与可持续发展”领域重点项目有明显的区别,前者技术类研究占比超50%,后者低于30%;申请人50%曾入选国家高端人才计划,气象联合基金竞争激烈。从评审和资助情况来看,通讯评审资助意见好于往年,重点审议项目平均综合评分达3.7分,与常规重点项目相当;中国科学院和高校等科研单位获资助最多,资助16项,占总资助项目的57%;平均资助强度262.7万元/项,超过了地球科学部常规重点项目的资助强度(230万元/项)。

关键词：多元投入气象联合基金大气科学国家需求成果转化

2019年冬季北京海陀山局地环流特征及机理分析

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气象学报 2022年第1期80卷 93-107页

作者：王倩倩权建农程志刚张曼薛海乐伍永学北京城市气象研究院北京100089 北京市气象探测中心北京100089 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081 北京市延庆区气象局北京102100

海陀山作为北京冬(残)奥会的主要室外赛场之一,其复杂的地形对风场的精细化预报提出了严峻的挑战,亟需开展加密的风场观测提高对复杂地形下局地环流特征及其影响机理的认识,并为提升赛区精细化预报与服务提供数据支撑。基于2019年度海... 详细信息

海陀山作为北京冬(残)奥会的主要室外赛场之一,其复杂的地形对风场的精细化预报提出了严峻的挑战,亟需开展加密的风场观测提高对复杂地形下局地环流特征及其影响机理的认识,并为提升赛区精细化预报与服务提供数据支撑。基于2019年度海陀山观测试验,利用加密自动气象站、激光测风雷达、涡动相关仪、云高仪等多源数据,对海陀山风场的水平分布、垂直结构、山谷风转换时间和不同背景风场影响下的局地环流特征进行了统计分析;从地形动力、热力和背景风场三个方面探讨了海陀山局地环流的影响机理。结果表明:弱背景风场下,海陀山局地环流特征显著,以热力驱动的山谷风环流为主导,并叠加了背景气流过山的影响。低海拔(1650 m以下)站点,山风和谷风表现为近乎相反的方向;而在中(1650-1800 m)、高(1800 m以上)海拔的山脊或山峰附近的站点,山风和谷风均以偏西为主。中低海拔站点的谷风明显强于山风,高海拔站点则相反;而在强西北背景风影响下,海陀山局地环流特征消失,整个山谷风向趋于与背景风一致,昼夜风向的差异较小,山谷中风速随海拔高度降低而减小。

关键词：海陀山山谷风动力热力因子背景风场局地环流概念模型

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GRAPES_GFS 2.0模式非系统误差评估

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应用气象学报 2019年第3期30卷 332-344页

作者：张萌于海鹏黄建平沈学顺苏勇薛海乐窦宝成兰州大学大气科学学院半干旱气候变化教育部重点实验室中国人民解放军93811部队86分队中国气象局兰州干旱气象研究所甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室中国气象局干旱气候变化与减灾重点开放实验室中国气象局数值预报中心中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室中国人民解放军95920部队气象台

选取2014年1月、4月、7月、10月的GRAPES_GFS 2. 0预报产品和对应时刻的NCEP FNL分析资料进行对比。从时间演变看,南、北半球的非系统误差均在各自冬季达到极盛,误差呈现周期性变化规律。位势高度场的非系统误差随时间演变先呈指数增长... 详细信息

选取2014年1月、4月、7月、10月的GRAPES_GFS 2. 0预报产品和对应时刻的NCEP FNL分析资料进行对比。从时间演变看,南、北半球的非系统误差均在各自冬季达到极盛,误差呈现周期性变化规律。位势高度场的非系统误差随时间演变先呈指数增长,后呈线性增长,温度场和纬向风场的误差则近似于线性增长。从空间分布看,GRAPES_GFS 2.0的非系统误差大值主要分布在中高纬度地区,呈条带状分布,误差大值区域基本不随预报时效的变化而发生变化;位势高度场和纬向风场的误差大值区出现在对流层顶附近,而温度场的误差大值区则出现在边界层顶附近。将误差增长曲线参数化拟合后发现,南半球的初始场误差、可预报上限和初始场误差占比均高于北半球,随离地高度增加初始场误差占比逐渐减小。

关键词： GRAPES_GFS 2.0 非系统误差空间分布时间演变

GRAPES_GFS 2.0模式系统误差评估

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应用气象学报 2018年第5期29卷 571-583页

作者：张萌于海鹏黄建平沈学顺苏勇薛海乐杨志坚兰州大学大气科学学院半干旱气候变化教育部重点实验室兰州730000 中国人民解放军93811部队86分队兰州730020 中国气象局兰州干旱气象研究所甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室中国气象局干旱气候变化与减灾重点开放实验室兰州730020 中国气象局数值预报中心北京100081 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081

通过选取2014年1月、4月、7月、10月的GRAPES_GFS 2.0预报产品和NCEP FNL分析资料进行对比分析,发现GRAPES_GFS 2.0的系统误差具有以下特性:位势高度场误差的空间分布具有纬向条带状或波列状特征,误差大值集中在中高纬度地区,低纬度地... 详细信息

通过选取2014年1月、4月、7月、10月的GRAPES_GFS 2.0预报产品和NCEP FNL分析资料进行对比分析,发现GRAPES_GFS 2.0的系统误差具有以下特性:位势高度场误差的空间分布具有纬向条带状或波列状特征,误差大值集中在中高纬度地区,低纬度地区误差较小。误差在南北半球各自的冬季最大、夏季最小,并呈现明显的季节变化特征。误差随预报时效的增速略低于线性增速且不同预报时效下误差随高度变化的曲线趋势相似。温度场误差的空间分布相对均匀,误差大值位于30°S～30°N附近地区。纬向风场误差没有十分明显的分布规律,与纬度变化、海陆分布和地形的关系均不密切,西风误差和东风误差交替出现。结果表明:模式对冬季中高纬度地区和边界层及对流层顶的模拟技巧尚需提高。明确GRAPES_GFS 2.0的系统误差分布特性,有助于有针对性地进行模式订正,改善误差大值区域的模式预报方法。

关键词： GRAPES_GFS 2.0 系统误差空间分布时间演变